トポロジーノート
トポロジルール
いくつかのルールは、ノードの種類に応じてブロックアルゴリズム内でエンコードされます。これにより、一部のアーキテクチャが有効になるかどうかが決まります。
- トレーニングセンターの数に制限はありません。カタログは、任意の数のMoodleにコース教材を提供できます。
- 無制限の工場数：カタログは、任意の数量のコース工場からコース教材を受け取ることができます。
- ネットワークごとに1つのカタログ：カタログはMoodleパブリッシングネットワーク内で一意である必要があります。公開フローは、まだ複数のリモート公開ステータスを監視できません。
アーキテクチャサンプル
フランスのペアパフォーマンスプロジェクト：国家教育システム内での大規模教員養成の実施
Pairformance Projectは、C2I2eと呼ばれるフランスのIT能力認定に照らして認定される教師の大規模なトレーニングに焦点を当てています。
制約
トレーニングプロジェクトの主な機能は次のとおりです。
- 主な状況は、オンラインまたは混合アプローチを使用した、実際の教師のトレーニングです。
- トレーニングは教育システム全体に広く分散されています。これは管理的にアカデミーに分かれています。
- トレーニングは、セッション、つまりスケジュールされた期間中にいくつかのトレーニング者をグループ化することによって編成されます（いわゆるトレーニングセッション）。
- 複数のトレーニングセッションを同じ内容に基づいて行うことができます（コース単位）
- 各部門は、トレーニング提供のどの部分が配布されるかについて自律性を持ち、それがどのように提示され編成されるかについての組織化について自律性を持ちたいと考えています。
- 地域のオファーは州全体のカタログにまとめなければなりません、それは完全な利用可能なオファーを提示します
- Nationalノードにはプレゼンテーション目的があり、州全体のコミュニティを再編成する必要があります。
- このプログラムに参加している教師は、学習パスを作成するよう求められます。
- すべてのラーニングパスの作成者が別々の職場に含まれる理由はありません。州単位のコラボレーションは、コース単位を作成するために奨励されなければなりません。
- コースユニットの構築とトレーニング活動は、同じ場所に配置する必要はありません。さらに、それぞれのコミュニティが一緒に仕事をするための一貫した職場を持つように、異なる懸念を混在させないことが役に立つかもしれません。
- ユーザーは、各ノードタイプでローカルのコンテキストロールを割り当てられて、任意のノードを回覧できます。
提案されたトポロジ
結果のトポロジは次のとおりです。
フランスモデルの効果
フランス語モデルは大規模なトレーニングに使用されるため、このモデルでは、ユーザーの大多数がトレーニングノードを使用します。少量のユーザが新しいラーニングパッチを作成するためにファクトリノードにローミングする可能性があり、大部分は一般的なサービスを見るために少なくとも1回はナショナルカタログに接続する可能性があります。
このモデルにより、トレーニングノードの数をスケーラブルに増やすことができるため、新しい機関をシステムに追加できます。また、フルネットワークの段階的なセットアップも可能にし、オンデマンドで新しいノードを開くことができます。
ファクトリーはユニークなので、すべてのコース作成者は単一の職場内で制作し、アカデミーの境界を越えて共同作業するように招待されています。
ループバックを閉じるループの再フィード
French Pairformanceモデルは、学習コンテンツの最終的な柔軟性を促進し、最終的なトレーナーが配信されたコンテンツを変更できるようにします。したがって、認定トレーナーは、提供されたコース単位の改変版を作成するか、または配信された正確なコンテンツを使用します。
変更されたコンテンツは非常に多様である可能性があるため、新しい学習方法が生まれます。フィードバックループは、ライフサイクルを更新するために変更された内容で工場を改良することを可能にします。
ケーススタディ：収集ハブについて考える（Moodle 2.0のMoodle Hubアプローチに似ています）
提出された状況は、彼が教育のために卒業する前に「訓練された教師」を評価するための発行アーキテクチャ機能の使用に焦点を当てていました。コース単位の構築は、ITおよびデジタル資産を使用して一貫した学習シナリオを作成するために複数のスキルを組み合わせることを必要とする評価として提示されます。
制約
需要の主な特徴は次のとおりです。
- 各カレッジトレーニング教師は自分の学生に評価を要求する必要があります
- 職場を分割する必要があるため、ソリューション内の大学の活動が妨げになることはありません。
- 各作業スペースは閉鎖されており、学生が作業中で、進行中の作業を試験的に指導する講師もいます。
- 講師は、コンテンツ構築を実行する学生をレビュー、修正、およびアドバイスします。
- 作業は個人としてもチーム内でも行うことができますが、各チームには建設のための自律的なワークスペースが与えられなければなりません。
- 承認されたコース単位の最終ステータスは公開です。
- 公開されたコースは、講師の編集責任の下で、誰でも自由に閲覧できます。
- オリジナルの作家（学生）のオーサリングクレジットは安全に保たれていますが、内容全体が所有権の主張から保証されることはありません（クリエイティブコモンズ）。
提案されたトポロジ
提案されているアーキテクチャは次のとおりです。
多工場モデルの効果
複数の工場提案により、各大学は、学生や講師のための類似しているが自律的なホームページを持つことができ、さらに各大学のニーズに合わせて少しカスタマイズすることができます。
大学ごとに工場を設定するとワークフローの面で有利になり、評価の主なプロセスであるMoodleコースの設計を強化できます。マルチプラットフォームトポロジでは、各大学がその内部ルールを適用できるようにする（または逆に共通の管理者によって統合される）ようにして、構築プロセスを細分化できます。
出版物はカタログの収集時にアクセス可能であるため、「作成中」の粗い物は出版物と混在することはありません。
元のコース（建設中のインスタンス）がレビューおよび変更されたり、破棄されたりしても、公開されたコースは長期的に安定します。一般の人々は点滅するコンテンツに悩む必要はありません。
さらなる発展
学習パスをメンテナンスや他の大学への再フィードのために後処理しようとしている講師や彼ら自身の可能性は、提案された解決策を変えていくらかの建築的な答えを持つかもしれません。
追加の制約は次のように表現できます。
- 講師はコースを見直したい
- 現在公開されているコースを変更したり、公開されているコースから破棄したりしないでください。
- 講師によって実行されるように、大学の境界を越えて実行される可能性があります。
- レビューされたコースは、以前のバージョンを置き換えるか、または新しいプロダクションとして、総合カタログに再発行される可能性があります。
変更した複数工場モデルの効果
この追加ノードを追加することで、講師が既存の講座を見直し、手直しすることができる独立した通信工場を持つことができます。さらに、この建築場所は、大学や学生が関わる評価プロセスの外側でコースを構築するのに役立ちます。
後付けループにより、講師は地元の大学の文脈に資料を取り戻すことができます。
ケーススタディ：小規模ノードへのマルチノードモデルの適用
このケーススタディは、小規模機関の小規模（および予算）の状況に対処します。そのような文脈では、出版の貢献は複雑さの大きい足跡なしで管理強化を提供するべきです。
制約
制約は次のように予測されます。
- 大規模なITサービスインフラストラクチャを維持している人々に支払うための低予算。
- 機関内でのテクノロジのフットプリントが低くなります。
- IT開発および日常使用に関与する人々の量が少ない
結果として、提案された解決策は、非常に少数のノードを使用して単純な発行フローを構築することを意図している。
提案されたトポロジ
