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Slackを用いた授業外ライティング活動の便利ワザ [Google Spreadsheet編①]

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はじめに

便利ワザと言えるのかわかりませんが，とりあえず自分はこんな感じでやっていますというお話です。以下の話の発展です。

授業外でライティングする機会を確保するためのSlack

前提として，どのようにSlackを利用しているのかというお話です。google spreadsheetに書き出したデータの扱いについてにご興味がおありの方はこのセクションは飛ばしていただいてかまいません。私がslackを使おうと思ったのは以下のような考えからです。

授業外で，英語ライティングする機会を与えたい。できるだけ自由に書き込みができ，教員もそれを監視・管理しやすい。

やろうやろうと思っていたのですが，なかなかSlackの使い方もよくわかっていませんでした。共同研究の話等でもSlackを使い始めるようになり（サイボウズのサービス終了のため），自分もSlackに慣れてきたのでこの秋学期から導入することにしました。ここでも何回か記事を書いている外国語学部1回生向けのライティングの授業でのことです。

授業外でのライティングは，前記はLMSにある掲示板機能を使い，そこに私が毎週話題をポストしてそれについて各自意見を書き，お互いにコメントし合うというものでした。以下のリンクでそのことにも触れています。

https://tam07pb915.wordpress.com/2018/04/26/writing-class/

後期は，slackをclosed SNSのようにして使い，自由に英語でやりとりをするということを掲示板でのフォーラムライティングの代わりにすることにしました。前期のフォーラムライティングでは，「1人必ず○人にコメント」などとしたりして交流が生まれるようにしてみましたが，コメントが「テンプレ」化してしまったりしていたので，より自由にライティングのコミュニケーションができていったらいいなと思っています。

使い方のルールとしては以下のようにしています。

  • 一般的なルール
    • 自分のスマートフォンに必ずslackアプリをインストールすること
    • 書き込む情報については，既存のSNSに関するルールと同様，誹謗中傷や公序良俗に反する書き込み以外であれば，何について書き込んでも構わない（写真の投稿も可能）
    • 日本語での書き込みは一切禁止
    • 使い方等についての質問がある場合は，#generalに英語で書き込むこと
    • 他のクラスの人にも話題を共有したい場合には#randomに書き込むこと
    • 誰かの書き込みに返信（いわゆるリプ）をしたい場合は，”Start a thread”を使うこと
    • “Start a thread”機能を使うときは，”Also send to #channel-name”にチェックを入れること（こうすることで，メインのタイムラインでも返信が見れます）
    • 誰かに直接話しかけたいときは，＠をつけること
    • 成績に算入するのは，自分のクラスのチャンネルに書き込んだもののみ（#generalや#randomや他のクラスのチャンネルに書き込んだものは語数に数えない）

評価方法は，毎週300語を学期の最終授業日まで続け，平均達成度（％）×5点を最終的な評定に加えるというものです。共通シラバスのため，授業外の課題に割ける評価の割合がもともと15点くらいしかないのでこのようにしています。そのために300語って結構えげつないなと思われる方もいるかもしれませんが，私もそう思っています。今学期の様子をとりあえず見てみて，ハードルが高すぎるために「コスパが悪い」と思われて取り組みが悪くなるということがあれば今後語数の基準を下げるかもしれません。

Slackデータのエクスポート

さて，上述のような形でslackを運用しているわけですが，私の扱い方だと「毎週300語」という設定にしているので，学生の立場からすれば「自分が今何語書き込んでいるのか」がいつでもわかるようになっていてほしいというのは当然でしょう。そのために教員がわざわざデータをチェックしてそれぞれの学生の書き込んだ語数を分析してまとめて報告するというのは無理でしょう。というかやってられません。そこで，エクスポート->語数の記録->まとめ，という一連の作業を自動化して，いつでも学生が見れるようにする必要があります。そこで，上に上げたスライドで浦野先生が紹介しているGoogle Apps Scriptを使うというわけです。浦野先生も紹介していますが，SlackのログをGoogle Spreadsheetに保存するという作業自体は以下の記事を参考にすればすぐにできます。

Slack のログを自動で Google Spreadsheet に保存する

問題は，その先で，語数の記録とそのまとめという部分になります。私自身がGoogle Apps Scriptをいじれないので，とりあえずは上記のリンクを参考にGoogle Spreadsheetにログを保存し，そのあとにGoogle Spreadsheetで頑張るということになります。Rでもログを取ってきてまとめて可視化みたいなことはできますが，自動化の部分が少し難ありです。Rのコードもそのうちここに投稿しようと思います。

Google SpreadsheetでSlackのログをいじる

Google Apps Script（GAS）は，自分で決めたトリガーで定期的に更新できるので，その頻度を好みに設定しておくだけで，定期的にデータを最新のものにするという作業はできます。最初は，ログのspreadsheetファイルにある各チャンネルのシートに列を追加して各行の書き込みの語数を記録し，それを別ファイルにピポットテーブルで吐き出すということを考えました。ちなみに，ログのデータは下の画像のような感じでチャンネルごとにシート1枚で記録されます。

A列が日付，B列が名前，C列が書き込まれた内容，D列はもとのJSON形式のデータです（注1）。最初は，このシートのE列に語数カウントの関数を入れていたわけです（excelで語数のカウント方法についてはググればすぐに見つかります）。ただ，それだとシートが更新されるとうまくいきませんでした。このチャンネルのシートをそのまま別シートで参照し，その参照したコピーのデータを使って…ということもやりましたがこれもうまくいかず。ということで，GASが作るスプレッドシートとは別のスプレッドシートファイルを作り，そこからもともとのスプレッドシートの中の特定のシートの情報を参照するという方法を取ることにしました。で，これexcelにもある関数のなのかは知らないんですが，Googleスプレッドシートには，importrangeという関数があり，これを使うことで別ファイルから参照ができます。以下のサイトなどが参考になりました。

【超便利】スプレッドシートで別シートから参照したり集計したりする方法まとめ

引数の基本は，importrange(“参照元ファイルURL”, “参照元シート名!特定セルor範囲）で，このimportrange関数は特定のセルのみを参照する場合と，範囲を指定する場合があるのですが，私は上の画像でいうA〜D列まですべてもってきたいので，範囲を指定することになります。とりあえず，1000行までを1シートに出すという設定だったような気がするので，A1:D1000を指定します。friday2というのは，金曜2限のチャンネルで，後ろのぼかしはslack上のチャンネルIDです。

このimportrange関数をA1セルに入力すると，シートにAからD列までのデータが取得され，参照元のシートがGASによって更新されれば，こちらのシートも更新されます。E列は手動で以下の画像のような関数を入れると，C列のセルの語数がE列のセルに記録されます。あとは，このE列の語数をB列の名前ごとに合計してくれれば，目的達成です。私は金曜の1限と2限に同じライティング科目の別クラスを持っているので，このログシートが2枚あり，そのまとめのシートも2枚あります。

まとめのシートで合計語数の表示

上画像のシート上でやってもいいんですが，見栄えもあるので別シートにまとめだけを作ります。これは，sumproduct関数をつかいます。sumproduct関数は，sumproduct(参照列=名前, 合計を数える列）のような形で使います。下記画像は，”Friday1_import”というシートに，importrange関数で参照元ファイルのデータをインポートしている場合の例です。A列に名前の一覧（注2），B2にこのsumproduct関数をいれます。あとはB2を下にコピーすれば，人数分の合計語数が表示されるというわけです。”Friday1_import”のシートには自動的にデータが追加されていくので，とりあえず1000行を超えないデータであればこれでなんとかなります。

棒グラフでも出したいということなら，範囲選択して棒グラフ挿入でOKです。あとは，このスプレッドシートのファイルを「閲覧可」の権限で共有してSlackに貼り付ければ，学生は自分の好きなタイミングで語数を確認できることになります。私の場合は「毎週300語」という課題なので，週ごとにデータを扱える必要があります。これはもう少し別の手続きが必要になるので，また次回ということに。今日はここまで。

なにをゆう　たむらゆう。

おしまい。

注1: そもそも，ちゃんとした「下処理」をしないと，「@XXXXX has joined the channel」とかも記録されますし，絵文字1つが1語みたいになるので，ここでの語数は「アバウトな」語数ということになります。

注2: 私は試行錯誤しているときにピポットテーブルを使ったので名前の一覧はコピペでしたが，そうでない方はログデータの”@XXXX has joined the channel”の列だけソートして名前の一覧をゲットするなどの方法が必要です。

R MarkdownからそのままWordPressに

1件のフィードバック

下記は，Rmarkdownの出力をそのままWordPressに流し込むためのテストです。Rmarkdownファイルを開いたときに入っているデフォルトのコードと文章です。RmarkdownからWordPressに流すために必要な作業については下記ウェブサイトが参考になりました。

R markdownの出力をWordpressへそのまま投稿する | On Your Mark . Tokyo

ただし，plotの画像が表示されなかったので，それを解決するために下記のウェブサイトも参考にしました。

How to publish with R Markdown in WordPress

 

R Markdown

This is an R Markdown document. Markdown is a simple formatting syntax for authoring HTML, PDF, and MS Word documents. For more details on using R Markdown see http://rmarkdown.rstudio.com.

When you click the Knit button a document will be generated that includes both content as well as the output of any embedded R code chunks within the document. You can embed an R code chunk like this:

summary(cars)

##      speed           dist       
##  Min.   : 4.0   Min.   :  2.00  
##  1st Qu.:12.0   1st Qu.: 26.00  
##  Median :15.0   Median : 36.00  
##  Mean   :15.4   Mean   : 42.98  
##  3rd Qu.:19.0   3rd Qu.: 56.00  
##  Max.   :25.0   Max.   :120.00

Including Plots

You can also embed plots, for example:

plot of chunk pressure

Note that the echo = FALSE parameter was added to the code chunk to prevent printing of the R code that generated the plot.

[R] sjPlotパッケージのバージョンアップ

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Rで回帰モデルの図示をするときに私が使うパッケージは主に2つあって，1つはeffectsパッケージ，もう一つはsjPlotパッケージです。前者については，以前NagoyRで発表したことがあります。

effectsパッケージを用いた一般化線形モデルの可視化

後者は，lm, glm, lmer, glmerなどの関数で作った回帰モデルの結果が入ったオブジェクトを渡すと，その結果をggplot2に渡して可視化してくれます（その他にもいろんな可視化が可能ですが，私が使うのは主に回帰モデルの可視化です）。昔（数年前）までは，sjp.lm，sjp.glm，sjp.lmer，sjp.glmerなど，もとの回帰モデルに合わせて図示する際の関数を選ぶ仕様になっていました。そして，交互作用図を描きたいときは，sjp.int関数を使うというような。それが，最新版のsjPlotパッケージでは，これらの関数がなくなりすべてplot_modelという関数に統一されているようです（下記のサイトによると2017年10月にこの変更があったようです）。使用例は以下のサイトが参考になります。

„One function to rule them all“ – visualization of regression models in #rstats w/ #sjPlot

交互作用図は，type引数でintにするか，またはtypeをpredにして，termsで交互作用を指定するようです。

plot_model(fit, type=”int”)

or

plot_model(fit, type =”pred”, terms =c (“test”, “group”))

みたいな感じです。これについては，下記のページが参考になります。

 

Plotting Interaction Effects of Regression Models

より詳細な引数の説明などは以下のページに書いてあります（RDocumentationのページ）。

plot_model function | R Documentation

D院生のときに書いたスクリプトではGLMMの結果の可視化にsjp.glmerとかsjp.intを使っていたので，それらが動かなくなっていました。調べたらこういう仕様の変更があったと。一つの関数で，引数の組み合わせで色々な図が描けるというのは便利でいいですね。ただ，テーブル形式（HTML）で回帰モデルの結果を出力するsjt.lm系の関数は，lm, glmなどと組み合わせて，sjt.lm, sjt.glm, sjt.glmer, sjt.lmerなどのままのようです。

それから，最近lme4のモデル式の書き方でstanを使ったベイズ推定ができるbrmsというパッケージを知った（遅い）のですが，plot_model()はbrmsパッケージのモデルにも対応しているようです。まだ試してはいないので，いつかまたブログに書こうかなと思います。

では。

なにをゆう　たむらゆう。

おしまい。