TensorFlow.jsを使ってSCORM教材を作成・追加する方法

あけましておめでとうございます。開発の横山🐈です。本年もよろしくお願いいたします！
今回、ご紹介する記事は「TensorFlow.jsを使って、learningBOXに手書き文字を判定する問題を追加してみる」です。本来、SCORMにはimsmanifest.xmlという、教材の構造を定義したファイルが必要なのですが、learningBOXはimsmanifest.xmlがなくても教材を登録することができます。

目次はこちら

• １. 手書き文字を判定する問題を追加してみる
• ２. SCORM（スコーム）とは
• ３. TensorFlow.jsとは
• ４. まとめ

手書き文字を判定する問題を追加してみる

百聞は一見に如かずということでまずはこちらの動画をご覧ください！

画面に表示された数字を手書きで入力します。入力された文字が正解・不正解かを判定する問題です。この問題が実際のlearningBOX上でSCORM教材として動いています！こちらはSCORMとTensorFlow.jsを使って作られています。順番に解説していきます。

SCORM（スコーム）とは

SCORM（スコーム）についてかんたんに解説すると

SCORMとはeラーニングにおける標準規格で、LMS（学習管理システム）と教材を組み合わせるための仕様を定義しています。SCORMに準拠した教材であれば、SCORMに準拠したLMSで利用できます。SCORMは米国のAdvanced Distributed Learningによって策定され、日本国内においては、日本イーラーニングコンソシアムがLMSやコンテンツの認証および、SCORM関連資格の認定を行っています。

learningBOXはこのSCORMに準拠したLMSなので、SCORMに準拠した教材であれば成績なども保存されます。この問題もSCORMに準拠して作成しているため、learningBOXに成績は保存されるようになっています。

 
SCORMについて詳しく知りたい方はこちらの記事をご確認ください！
▼詳しくはこちら

TensorFlow.jsとは

TensorFlowとはGoogle社が開発したオープンソースの機械学習用のライブラリです。このライブラリのJavaScript版がTensorFlow.jsになります。

今回は手書きの数字を判定するというシンプルな内容でしたが、応用すれば漢字の書き取りテストや英語のスピーキングテストなども作ることができます！機械学習初学者のため色々拙い部分もあるとは思いますがご了承ください🙇

もしこちらの問題を試してみたい！と思った方はZIPファイルをダウンロードしてlearningBOXに登録して、SCORM教材としてアップロードしてみてください！

※この問題はGoogle Chromeで動作確認をしております。
参考：TensorFlow.jsでMNIST学習済モデルを読み込みブラウザで手書き文字認識をする

まとめ

今回の記事では、SCORM教材を作成・追加する方法を簡単ではありますがご紹介いたしました。本来、SCORMにはimsmanifext.xmlという、教材の構造を定義したファイルが必要なのですが、learningBOXはimsmanifest.xmlがなくても教材を登録することができます。learningBOXはこのSCORMに準拠したLMSなので、SCORMに準拠した教材であれば成績なども保存されます。この問題もSCORMに準拠して作成しているため、learningBOXに成績は保存されるようになっています。今回は手書きの数字を判定するというシンプルな内容でしたが、応用すればバリエーション豊富なSCORM教材を作ることができます。