Learning Locker on Learning Record Store (LRS) -järjestelmä, jolle ehkäpä kuvaavin käännös on oppimistapahtumatietueiden tallennuspaikka. Learning Lockerin on kehittänyt HT2 Labs, ja järjestelmä on saatavilla niin avoimena lähdekoodina, kuin maksullisena pilvipalvelunakin. Learning Locker hyödyntää oppimistapahtumien tallentamisessa sähköistä oppimiseen liittyvää ohjelmointirajapintaa. Rajapinnasta käytetään nimitystä xAPI, tai Experience API tai TinCan API. XAPIn tapahtumat esitetään verkkosovellusten usein suosimassa tiedostomuodossa (JSON).
Learning Locker mahdollistaa erilaisista ulkoisista järjestelmistä koostetun tiedon yhdistämisen samaan tietovarastoon jatkokäsittelyä varten, sekä tarjoaa muutamia erilaisia visualisointityökaluja datan käsittelyyn. Maksullisessa versiossa visualisointityökaluja on tarjolla kattavammin. Learning Lockerin dokumentaation (2018) mukaan se on integroitavissa laajennosten avulla erilaisiin ulkoisiin oppimisalustoihin, kuten Moodleen, Blackboard Learniin ja ehkäpä Suomessa vähemmän tunnettuun Articulateen. Lisäksi tarjolla on Yammer-laajennos.
Miksi Learning Locker?
Learning Lockerin valintaan vaikuttivat erityisesti avoin lähdekoodi, ilmaisuus ja mahdollisuus asentaa se paikallisesti omille palvelimille – erityisesti EU-GDPR:n asettamien vaatimusten osalta pilvipalveluiden käyttäminen ei ole enää niin suoraviivaista. Myös Weissin (2017) mukaan Learning Locker on sijoittunut vuonna 2017 neljänneksi yhdeksän vertaillun LRS-järjestelmän kesken.
Learning Lockerin ominaisuuksista sai vaikutelman kattavasta ratkaisusta, jolla olisi mahdollista tallentaa oppimisanalytiikkadata sekä visualisoida se helposti. Lisäksi xAPIn avulla tapahtuva tiedon siirtäminen eri organisaatioiden LRS-järjestelmien kesken olisi helpompaa. Tästä olisi erityisesti hyötyä ristiinopiskelussa, sillä opiskelijoille esitettävän oppimisanalytiikkadatan on katettava kaikki hänen suorituksensa – riippumatta siitä, missä oppilaitoksissa hän opiskelee.
Learning Lockerin tietovarasto on toteutettu MongoDB:n avulla, joten sen sisältämää tietoa on mahdollista käyttää ulkoisissa visualisointityökaluissa kohtalaisen helposti – olettaen toki, että hallussa on ohjelmointiosaamista.
Kokemukset
Ensimmäiset kokemukset Learning Lockerista ovat varsin myönteisiä; sinällään järjestelmän käyttöönotto ja hyödyntäminen on varsin suoraviivaista. Hankalinta on ehkä saada järjestelmään merkityksellistä dataa järjestelmään sisälle. Kuten tulikin jo mainittua, Moodle-oppimisympäristöön on saatavilla erillinen laajennos, jonka voi konfiguroida lähettämään Moodlen keräämät tapahtumat Learning Locker-palvelimelle. Tämä vaatii myös palvelimen näkyviin julkisesti verkkoon, joten jätin tämän vaiheen pois ja rakensin erillisen työkalun, joka koostaa xAPI-tapahtumat Moodlen lokitiedostojen perusteella ja lähettää ne halutulle Learning Locker –palvelimelle, jota voi ajaa vaikkapa paikallisesti virtuaalikoneessa.
Pilotoinnin perusteella Learning Lockerin visualisointityökalut ovat erinomaisia nopeita testejä sekä yksinkertaisia visualisointeja varten, joissa dataa ei tarvitse yhdistellä tai käsitellä erityisesti – näkyvää saa aikaan muutamassa minuutissa, kuten esimerkiksi alla olevan aktiivisuutta esittävän kaavioyhdistelmän. Mikäli tarvetta on monimutkaisemmille kyselyille, on syytä käyttää muita työkaluja visualisoinnin tukena.
Tietojen siirrettävyys saa apuja Learning Lockerin käytöstä; minkä tahansa kyselyn tiedot voi siirtää CSV-muodossa olevaan tekstitiedostoon. Tekstitiedosto sisältää JSON-muodossa kunkin kyselyn palauttaman xAPI-tapahtuman, joten se on pienellä vaivalla mahdollista lukea ohjelmallisesti sekä siirtää toiseen xAPI-rajapinnan toteuttavaan järjestelmään.
Miten tästä eteenpäin?
Learning Lockeria on kokeiltu Karelia-ammattikorkeakoulun tietojenkäsittelyn sekä kielten opintojen verkkokurssien datan avulla. Vuonna 2018 olemme hyödyntäneet Learning Lockeria ja xAPIa visualisointiin liittyvissä piloteissa, ja oppimisanalytiikkadatan hallinnassa järjestelmä on osoittautunut varsin toimivaksi.
Teknisestä näkökulmasta olemme jo hyvin perillä Learning Lockerin ja xAPIn mahdollisuuksista. Jatkamme jo alkaneiden pilottien parissa, sekä jakamaan niistä saatuja tuloksia laajemmin. Toki edessä on vielä selvitystyötä rajanpintojen parissa, kuten esimerkiksi Peppi-järjestelmän sisältämän datan integrointi Learning Lockeriin.
———–
Kirjoittaja Anssi Gröhn työskentelee Karelia-ammattikorkeakoulussa lehtorina, ja APOAn paikallisena projektipäällikkönä. Hänen kiinnostuksen kohteisiin kuuluu mm. oppimisanalytiikan sekä virtuaali- ja jaetun todellisuuden kehitys.
Blogikirjoitus on laadittu osana APOA – avain parempaan oppimiseen AMKeissa -hanketta.