시스템 전반의 상태를 파악합니다.

채택의 증거는 성공을 위한 중요한 요소입니다. 채택률을 분석하여 사용자가 시스템을 최대한으로 활용하고 있는지 확인하십시오. 시스템을 적절히 조정하고 교육기관과 교육기관에 등록한 학생이 비즈니스 목표 및 학습목표를 달성케 하는 강력한 교육 환경에 참여하여 보상을 받으십시오.

예: 낮은 채택률은 교직원이 현재 코스 셸을 사용하는 방법에 대한 조사로 이어질 수 있습니다. 그러면 이 조사를 통해 참여, 코스 사용 가능성, 코스 라이프사이클, 학생 정보 시스템 관행, 학생 인식에 대한 토론 및 결정을 알 수 있습니다.

개선 후 채택률을 다시 확인하여 변경사항이 긍정적인 영향을 미쳤는지 확인합니다.

Blackboard Learn에서는 시스템 효과를 추적하는 도구 및 보고서 컬렉션을 제공합니다.

  • 시스템 사용량 및 채택
  • 채택의 ROI(투자 수익률)
  • 시스템 모니터링 및 성능

시스템 사용량 및 채택

성공의 기본 척도는 사용자 활동 및 로그인 비율입니다.

  • 사용자 활동 요약: 평균 로그인, 작업에 소요한 시간 및 코스별 사용자 활동에 관한 통계를 포함하여 모든 사용자의 전체 시스템 및 코스 활동을 검토합니다.
    항목 분석의 예

    사용자 활동 요약 데이터를 분석한 후에는 다음 질문에 대답할 수 있습니다.

    • Learn에서 학생이 보내는 시간은 어느 정도입니까?
    • 코스 또는 작업에서 학생이 보내는 시간은 어느 정도입니까?

    이 정보를 통해 전체 Learn 활동을 심층적으로 분석하여 코스 디자인 관련 결정 또는 브랜딩 결정을 추진할 수 있습니다.

  • 단일 코스에 대한 학생 요약: 코스 내 개별 학생의 활동을 날짜별로 정렬하여 검토합니다. 데이터에는 코스에서 학생이 소요한 총 시간과 학생 활동에 대한 구체적인 정보가 포함됩니다. 예를 들어 학생이 어떤 항목 및 콘텐츠 영역에 접근해서 얼마나 오래 있었는지 확인할 수 있습니다.
  • 그룹의 사용자 활동: 그룹의 활동 및 사용자 참여를 검토합니다.
  • 사용자 통계: 이 보고서를 사용하여 월별 및 일별 평균 사용자 수(학생 및 교수자)를 확인합니다.
  • 전체적인 사용량 요약: Blackboard Learn 시스템의 전체적인 사용량 요약을 검토합니다.
  • 교과서 정보: Blackboard Learn의 코스에서 사용되는 교과서에 대한 정보를 검토합니다.
  • 재정보조 보고: 미국 교육부가 제정한 학자금 반환(Return of Title IV Funds, R2T4) 규정에 따라 학생의 학업 참여 보고에 필요한 데이터를 제공하는 단일 및 복수 코스 사용자 참여 보고서를 생성하는 재정 보조 보고 빌딩 블록입니다. 자세히 알아보려면 재정 보조 보고를 참조하십시오.

교육기관에서 커뮤니티 참여 기능을 이용할 수 있는 경우 다음 보고서에 접근할 수 있습니다.

  • 추적 보고서: 이 보고서는 교육기관에서 커뮤니티 참여 기능을 이용할 수 있는 경우에만 사용할 수 있습니다. 이 보고서에서는 코스 및 조직의 자세한 사용량 통계를 제공합니다.

교육기관에서 Blackboard Learn Analytics 사용을 허가하면 다음 보고서에도 접근할 수 있습니다.

  • 시간 및 날짜별 로그인: 이 보고서를 통해 지원 센터의 지원 또는 예약된 가동 중지 계획과 같은 운영 결정을 지원하는 데 사용될 수 있는 요일 및 시간별 사용 패턴을 확인할 수 있습니다.

채택 ROI(투자 수익률)

사용자가 단지 로그인만 한 것이 아니라 시스템을 사용하여 비즈니스 및 학습 효과를 강화하고 있도록 하십시오.

  • 사용자 활동 요약: 평균 로그인, 작업에 소요한 시간 및 코스별 사용자 활동에 관한 통계를 포함하여 모든 사용자의 전체 시스템 및 코스 활동을 검토합니다.
  • 전체적인 사용량 요약: Blackboard Learn 시스템의 전체적인 사용량 요약을 검토합니다.

교육기관에서 Blackboard Learn Analytics 사용을 허가하면 다음과 같은 다른 보고서에 접근할 수 있습니다.

  • Learn 코스 둘러보기: 이 보고서를 사용하여 동일한 코스 또는 동일한 전공의 다른 학생과 비교해 특정 학생의 성과에 대한 자세한 정보를 수집합니다.
  • 학생 둘러보기: 이 보고서를 활용하여 특정 코스가 설계된 방식, 코스를 같은 학과 또는 같은 코스 번호의 다른 코스 섹션과 비교한 내용, 학생이 코스를 사용하는 방식을 분석합니다.
  • 활동 매트릭스: 이 코스 상호 작용 매트릭스 보고서를 통해 코스의 활동 및 성적 패턴을 분석하여 다양한 사용 및 성과 프로필을 가진 학생을 찾도록 도와줍니다.
  • 사용량 패턴

시스템 모니터링 및 성능

관리자 콘솔은 이전에는 명령줄을 통해서만 접근할 수 있었던 Blackboard Learn 사용자 인터페이스 내의 다양한 정보를 모니터링하고 수집하는 데 유용합니다. 이 정보는 성능 및 시스템 상태를 분석할 때 중요합니다.

  • CPU 사용률: 이 페이지를 통해 모든 Blackboard Learn 애플리케이션 서버의 CPU 사용률을 시간별로 볼 수 있습니다. 시스템 모드 CPU 사용률은 운영 체제에서 사용하는 오버헤드 CPU 사용량이며 사용자 모드 CPU 사용률은 Learn JVM을 포함하여 애플리케이션 서버에서 실행되는 프로세스 전용 CPU 사용량입니다.
  • 데이터베이스: 장기 실행 SQL 쿼리와 관련된 데이터베이스 연결 풀 사용량 및 잠재적 성능 문제에 대한 세부 정보입니다.
  • EhCaches: Blackboard Learn은 Java 객체 캐싱 프레임워크에 ehCache를 사용합니다. 사용자는 이 페이지를 통해 Learn의 모든 ehCaches 성능 특성을 시간별로 볼 수 있습니다.
  • Java Virtual Machine: JVM은 메모리를 힙 또는 힙이 아닌 메모리 공간의 다양한 풀로 분리하며 가비지 수집을 사용하여 이러한 메모리 공간을 관리합니다. JVM에서 수행되는 모든 작업은 스레드를 통해 이루어집니다. 이 페이지를 통해 메모리 공간 사용률, 가비지 수집 성능 및 스레드 사용량을 시간별로 볼 수 있습니다.
  • JMX 브라우저: JMX MBean 계층 찾아보기
  • 로그: 콘솔을 통해 시스템 로그를 실시간으로 모니터링합니다.
  • 모니터: 지원되는 모니터와 여기에 연계된 리스너에 대한 세부 정보를 표시합니다.
  • 스레드: JVM의 현재 스레드 목록으로 이동합니다.
  • 예약된 작업: Blackboard Learn 예약된 작업은 주기적으로 예약된 작업으로 백그라운드에서 실행됩니다. 이 페이지를 통해 실행 중인 예약된 작업, 작업이 시작된 시간 및 실행하는 데 소요된 시간을 볼 수 있습니다.
  • 시스템 캡처: 오프라인 분석을 위한 로그, 시스템 기준 및 스레드 데이터를 수집합니다.
  • 시스템 정보: 운영 체제 및 JVM에 대한 세부 정보입니다.