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報告

はじめに

重要！システムは選択された期間に厳密に基づいてレポートを生成します。期間外のデータは考慮されません。例えば、従業員が5日にテストを受けたが、レポートが6日から10日までで構築されている場合、5日の結果はレポートに反映されません。

1. レポートは、モデレーター（すべての従業員のすべての種類のレポート）、従業員自身（左メニュー）、およびリーダー（自身と部下のレポート、左メニュー）が利用できます。

2. レポート設定は保存され、常に入力する必要がなくなります。組織の構造が変更され、古いレポートパラメータ設定が使用された場合、レポートは正しく生成されません。レポートパラメータを再入力する（対応する部門またはグループを選択する）必要があります。

3. By Default レポート作成時、現行の従業員が引き込まれます。退職した従業員を引き込む必要がある場合は、この要素を有効にしてください（存在する場合）。  画像.png.

1. 要素をクリックすると 画像.pngレポートが開きます。

2. アプリケーションで利用可能なものは以下の通りです レポートの種類:

レポート はい コース:

  • Employees-Courses - 従業員と彼らが受講しているコース。
  • コース-従業員 - コースとそれを受講する従業員。
  • 特定のCourse - 従業員 - 特定のCourseとそれを修了する従業員。複数のコースを選択できます。
  • SCORM- 従業員。標準レッスンを含むコースの完了結果を表示します。 SCORM.

レポート はい テスト:

  • 部署 - テスト 
    • レポートを作成する部署を選択します。部署に第2レベルの部門が含まれている場合、それらもレポートに含まれます。選択した部署のすべての従業員がレポートに含まれます。
    • 日付が選択されます。次に、レポートが作成されます。
    • レポートは、部署と日付のフィルターに該当する従業員のテスト結果を詳細に表示します。さらに、各質問に対しては、Correct または Incorrect が Answer: Correctly, Incorrectly として示されます。
    • 本レポートは、部門内の学習進捗を分析する必要がある状況で有用であり、特定の従業員グループ（例：機能別、地域別のグループなど）を特定する際に活用できます。
  • 従業員テスト - 従業員と彼らが受けるテスト。
  • テスト-従業員 - テストとそれを受ける従業員。
  • 具体的なTest - 従業員 - 具体的なTestとそれを実施する従業員。複数のテストを選択できます。

イベント:

  • イベント：外部および対面 - 選抜された従業員の外部および対面イベントへの参加。

レポート 用途:

  • 従業員数 - 各任命における総人数を示します。
  • 正常に完了した従業員の割合 - 割り当てにおいてテストを正常に完了した割合を示します。
  • 学習進捗状況（アサインメント別） - アサインメント別のテスト合格率を示す Status
  • 学習進捗全体 - 各従業員について、選択期間中の全割り当ての累積進捗。

レポート グループ（存在する場合）:

  • 従業員数 - グループ内でテストを受けている総人数を示します。
  • 完了率 - グループ内でテストを正常に完了した割合を示します。
  • 学習進捗のグループ別表示 - グループ別のテスト通過率 Status を表示します。
  • 学習進捗全体 - 各従業員について、選択した期間における全グループの進捗の合計。

その他:

  • Rating 従業員（ポイント利用）。このレポートは、現在の獲得ポイントのレベルを確認し、それらのポイントを利用するための情報を提供します。
  • Rating 従業員（詳細）。このレポートは、ポイント付与に関する詳細情報を取得することができます。
  • フィードバックアンケート - フィードバックアンケート収集結果に関する報告書
  • プログラム。従業員のプログラム完了結果に関するレポート。
  • Assessment 360. レポートは評価の統合結果を示します。
  • アンケート。レポートはアンケートの回答結果を表示します。

3. テストの仕様。テストステータスには、情報「GLO_2_GLO」または「GLO_1_GLO」「GLO_4_GLO」、獲得したスコア、および合格基準「GLO_0_GLO」が表示されます。また、ステータスには、モデレーターによって「GLO_5_GLO」が割り当てられたかどうかも表示されます。この場合、「割り当て済み」と表示されるか、学習者が自分で登録した場合は「GLO_3_GLO」と表示されます。

例。このスクリーンショット Test Not Passed では、20%が入力されており、合格率は70で、学習者は自身で登録しました。

下のスクリーンショットでは、Test Passedが100パーセント入力されており、合格率は50パーセントで、学習者にはモデレーターによってTestが割り当てられました。

テストに合格しなかった従業員がいる場合、以下の情報が表示されます：

  • Correct Answer のうち、いくつの質問に答えたか。
  • Answerが誤って与えられた質問。

複数選択式の質問があった場合、それらの質問には以下のようにマークされます：

正しい 選択された - Answer Correct

正しい 未選択 - Answer 不正

不正しい 未選択 - Answer Correct  

不正しい 選択された - Answer 不正

下のスクリーンショットには以下が表示されています：

  • 回答オプション1 - 正しく選択されています - つまり Answer Correct;
  • 回答オプション2 - 不正解だが選択されている - つまりAnswerは不適切です。
  • 回答オプション3は正しいですが、選択されていません - つまり、Answerは不適切です。
  • 回答オプション4 - 不正解であり、選択されていません - すなわち Answer Correct;

Answer:

可能なオプション：

  1. 画面サイズを縮小する。
  2. 不要な列を削除してください。
  3. Excelにレポートをエクスポート。 
質問: システム「GLO_0_GLO」におけるレポートとは何か、また誰がアクセスできるか？

Answer:

Brusnika.LMSにおけるレポート作成は、学習プロセスに関する様々なレポートを形成するためのシステムです。レポートへのアクセス権を持つ者は以下の通りです：

  • モデレーター: 全従業員の全種類のレポートにアクセス可能です。
  • 従業員： 左側のメニューから自身に関するレポートにアクセスできます。
  • リーダー： 左側のメニューから自身および部下のレポートにアクセスできます。

重要な点として、システムは選択された期間に厳密に基づいてレポートを生成し、その期間外のデータは考慮されません。レポート設定は保存されますが、組織構造の変更時には更新が必要です。By Defaultレポートは在籍中の従業員に基づいて生成されますが、必要に応じて退職者を含めることも可能です。

Answer:

システム Brusnika.LMS では、以下の主要なレポートカテゴリが利用可能です：

  • コースレポート： 「Employees-Courses」（誰がどのコースを受講しているか）、「コース-従業員」（どのコースを誰が受講しているか）、「具体的なCourse - 従業員」（選択されたコースの参加者）、および「SCORM-従業員」（SCORMレッスンの完了結果）を含みます。
  • テストレポート： 従業員のテスト実施詳細結果を提供します。これには「部署別 - テスト」（部署ごとの学習進捗分析）、「従業員別 - テスト」、「テスト別 - 従業員」、および「特定のTest - 従業員」が含まれます。
  • 施策： 外部および対面イベントへの参加従業員レポート。
  • 割り当てレポート： 割り当てごとの従業員数、正常に完了した割合、および特定の割り当てと全体の両方における学習の進捗状況を追跡します。
  • グループ別レポート（該当する場合）： 同様に、割り当てレポートでは、グループ内での成功完了数と割合、および学習の進捗状況を示します。
  • その他： 「Rating従業員」（ポイントの消却と明細）、「フィードバックアンケート」、「プログラム」、「Assessment360」、「アンケート」を含みます。
質問：テストレポートの特徴と提供する情報は何ですか？ テストレポートの特徴： - テストの実施状況と結果を体系的に記録します。 - 問題点や不具合を明確に特定し、その影響範囲を評価します。 - テスト対象の品質レベルを客観的に示します。 提供する情報： - テストの概要（目的、範囲、期間、環境） - テストケースの実行結果（成功/失敗数、実施率） - 発見された不具合の詳細（現象、再現手順、重大度） - テストカバレッジ（機能/コード/要件に対する網羅性） - 品質評価と改善提案 - 未解決の問題点と今後の対応方針

Answer:

Brusnika.LMSのテストレポートは、テストの合格に関する詳細な情報を提供します。それらは部署、従業員、または特定のテストごとに構築することができます。

主な特徴と情報：

  • 詳細な結果： レポートは、PassedかTestか、獲得したスコアの数、および合格Scoreを示しています。
  • Status 用途: Testがモデレーターによって任命されたか（「任命」）、または従業員が自発的に登録したか（「Self-Enrollment」）を示します。
  • 回答の分析： 各テスト質問に対して、CorrectまたはIncorrectAnswerが与えられたかどうかが表示されます。
  • 不正解の詳細： 従業員がテストに合格しなかった場合、Correct Answerのうち何問に正答したかが示され、Incorrect Answerが与えられた質問が列挙されます。
  • 複数形 Choice: 多肢選択問題では、正解が選択されたもの、正解が選択されなかったもの、不正解が選択されなかったもの、不正解が選択されたものの回答オプションがマークされ、エラーの性質を正確に理解することができます。

Answer:

システム「GLO_0_GLO」は、割り当てとグループごとの学習進捗を追跡するための特別なレポートを提供します。これらのレポートには以下が含まれます：

  • 従業員数： 各アサインメントまたはグループ内の総参加者数を表示します。
  • 完了した従業員の割合： 特定の割り当てまたはグループ内でテストを正常に完了した従業員の割合を表示します。
  • 学習進捗状況（割り当て/グループ別）： 各割り当てまたはグループの現在のテスト進行状況を表示します。
  • 学習進捗全体： 選択した期間における各従業員の全割り当てまたはグループごとの総合進捗状況。これにより、その学習の全体的な動向を評価することができます。

これらのレポートは、管理者とモデレーターが様々な組織構造においてLearningを効果的に監視するのに役立ちます。

Answer:

「その他」カテゴリーは、主要なコース、テスト、イベント、課題、またはグループのカテゴリーに該当しないが、従業員の学習と発展の包括的な評価にとって重要なレポートをまとめています：

  • Rating 従業員（償却）： 現在の従業員の獲得ポイントレベルに関する情報を提供し、それらのポイントの引き落としを可能にします。
  • Rating 従業員（内訳）： ポイント付与の詳細情報を提供し、いつ、何に対してポイントが獲得されたかを分析できるようにします。
  • フィードバックアンケート： アンケートフィードバック収集結果報告書。従業員の満足度と提案の評価に有用です。
  • プログラム： 社員の教育プログラム受講結果に関する報告書。
  • Assessment 360: レポートは、360度評価法を用いた従業員のコンピテンシー評価の統合結果を示しています。
  • アンケート: 様々なアンケートの回答結果に関する報告書。意見やデータ収集に活用可能。

Answer:

システム「GLO_0_GLO」におけるレポート作成には、いくつかの一般的な原則を考慮する必要があります：

  • 厳格な期間： レポートは選択された期間に厳密に基づいて生成されます。期間外のデータは考慮されません。
  • 設定の保存: レポート設定は利便性のために保存されますが、組織構造（部門、グループ）が変更された場合は、不正な生成を避けるために更新する必要があります。
  • 従業員のフィルタリング： By Default 現役の従業員が引き上げられます。必要に応じて、解雇された従業員を含めるオプションを有効にすることができます。
  • ロール別アクセス権限： レポートへのアクセスは、ユーザーの役割（モデレーター、従業員、管理者）とその権限によって規制されます。
  • データの現状： 正確なレポート作成のためには、使用するパラメータ（例：部署）が最新であることを確認することが重要です。

Answer:

テストレポートにおいて、多肢選択式問題の分析時、システムはエラーの理解を深めるための詳細な内訳を提供します：

  • 正しく選択されたもの： この回答が正しく、従業員（Correct Answer）によって選択されたことが記録されています。
  • 正しく選択されていないもの: この回答オプションが正しかったが、従業員によって選択されなかったことを示します（不適切なAnswer）。これは、どの正しいオプションが見逃されたかを理解するのに役立ちます。
  • 不正しい未選択: この回答オプションが誤りであり、従業員によって選択されなかったことを示します（Correct Answer）。これは誤った選択肢の正しい除外を示しています。
  • 不正解な選択: この回答選択が誤りであったが、従業員によって選択されたことを示します（不適切なAnswer）。これは誤った認識や不適切なChoiceを特定するのに役立ちます。

このような詳細な分析により、エラーの存在を確認するだけでなく、その性質を理解することができ、教材の修正や従業員への個別対応において極めて有用です。

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