Arnold, K. (2010). Signals: Applying academic analytics. EDUCAUSE Quarterly, 33(1).

• Signalsプロジェクト＝Student Success Algorithmsを開発，学生に警告を送信，不振学生を見つける新しい戦略。
• Actionable intelligenceを生み出すことが目標。
• 11000学生，50教員が利用。要するにCMSの一種（？）。
• AAに取り組む前から，CMS，学生情報システム，クリッカー，図書館システム，ストリーミングシステムなど，学習に関する情報を蓄積したものがあった。その利用を阻害していた要因は2つ。
• データが別々に保管されていた，異なるシステムやフォーマットで保管されていた。
• 教育に内在する問題＝教員が変わると技術の使い方も変わる。ある教員が重視するツールは，他の教員は重視しない。
• Signalsはリアルタイムで学生のパフォーマンスを確認して教員と学生にフィードバックするシステム。
• 初期の目的は，不振学生の発見，ヘルプデスクから様々な教授サービスの提供，学生オリエンテーションプログラムの再構築の3つ。
• Purdue Early Warning System：教員から中間試験の成績を集めて，学生に学習支援を提供する。
• Siglanlsのポイント：Student Information System，CMS，成績表からデータを取り出し，比較可能な形に変換し，リスクレベルを生成するアルゴリズムにかけて判定する。学生のCMSページに信号機を表示する，メールでリマインドする，アカデミックアドバイザとアカデミックリソースセンターに紹介する，教員との面談を行うというアクションを教員は取る。
• 大規模大学で特に重要な取り組み。不振学生は埋もれやすい。
• 教員のポータルには学生のリストと信号機が一覧で並ぶ。（結局，頻繁にCMS上で試験をして，その結果を大学で共有するだけの仕組み？学生のプライバシーの問題になるのでは？）