メタ情報
| meta description平均長 | 63.5 |
|---|
| OGPありページ数 | 18 |
|---|
| Twitterカードありページ数 | 16 |
|---|
内部リンク分析（Internal）
| ユニーク内部リンク数 | 44 |
|---|
| ページあたり内部リンク平均 | 5.11 |
|---|
キーワード分析（KeywordMap）
ワードクラウド上位
| 語 | 重み |
|---|
| xAPI | 1 |
| 意味 | 0.66451 |
| 説明 | 0.66451 |
| verbs | 0.66451 |
| アクタ | 0.64655 |
| オブジェクト | 0.64655 |
| 受講者 | 0.610631 |
| https | 0.590067 |
| LRS | 0.53271 |
| xapi | 0.478734 |
| ADL | 0.4008 |
| LMS | 0.322867 |
| LRP | 0.252336 |
| IEEE | 0.167 |
| cmi5 | 0.163833 |
| 適合 | 0.136528 |
| をリリース | 0.136528 |
| Ver | 0.136528 |
| API | 0.111333 |
| また | 0.109222 |
| www | 0.109222 |
| テスト等 | 0.107758 |
| では | 0.1002 |
| 今後 | 0.081917 |
| adlnet | 0.081917 |
| gov | 0.081917 |
| ジンジャーアップでは | 0.081917 |
| AICC | 0.081917 |
| これにより | 0.077933 |
| 適合LRS | 0.077933 |
| Experience | 0.055667 |
| Object | 0.055667 |
| verb | 0.055667 |
| その後 | 0.055667 |
| LRC | 0.055667 |
| 米国 | 0.054611 |
| である | 0.054611 |
| 現在 | 0.054611 |
| を提供しています | 0.054611 |
| 複数の | 0.054611 |
| gingerapp | 0.054611 |
| および | 0.054611 |
| Computer | 0.054611 |
| SCORM | 0.054611 |
| DLC | 0.054611 |
| デジタルラーニングコンソーシアム | 0.054611 |
| による日本語翻訳ファイル | 0.054611 |
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| files | 0.054611 |
| user | 0.054611 |
共起語上位
| 語1 | 語2 | スコア | 共起ページ数 |
|---|
| アクタ | 受講者 | 3.985661 | 136 |
| 受講者 | 説明 | 3.934813 | 136 |
| verbs | xapi | 3.916519 | 147 |
| https | xapi | 3.483221 | 158 |
| 意味 | 説明 | 3.008236 | 110 |
| verbs | 意味 | 2.934948 | 107 |
| アクタ | 説明 | 2.922404 | 106 |
| adlnet | gov | 2.891322 | 24 |
| アクタ | オブジェクト | 2.68826 | 97 |
| DLC | デジタルラーニングコンソーシアム | 2.569304 | 16 |
| による日本語翻訳ファイル | デジタルラーニングコンソーシアム | 2.569304 | 16 |
| elc | files | 2.569304 | 16 |
| files | user | 2.569304 | 16 |
| doc | user | 2.569304 | 16 |
| doc | tincan | 2.569304 | 16 |
| https | verbs | 2.45338 | 111 |
| https | オブジェクト | 2.370893 | 107 |
| 相互運用性を実現します | 転送方法を標準化することによって | 2.339561 | 12 |
| 業界や特定領域 | 特定のドメイン | 2.339561 | 12 |
| における語彙と使用規則のセットです | 業界や特定領域 | 2.339561 | 12 |
| Learning | Record | 2.339561 | 12 |
| Record | Store | 2.339561 | 12 |
| Ver | をリリース | 2.325959 | 26 |
| elc | www | 2.159414 | 16 |
| API | Experience | 2.132759 | 18 |
| COO | 取締役 | 2.107824 | 8 |
| Based | Computer | 2.081976 | 10 |
| Computer | Training | 2.081976 | 10 |
| Committee | Computer | 2.081976 | 10 |
| Computer | がCMI | 2.081976 | 10 |
| verb | は任意に設定することができますが | 2.059739 | 10 |
| verb | 同一の | 2.059739 | 10 |
| DLC | をリリース | 2.051599 | 16 |
| DLC | による日本語翻訳ファイル | 2.048986 | 12 |
| elc | user | 2.048986 | 12 |
| doc | files | 2.048986 | 12 |
| tincan | user | 2.048986 | 12 |
| DLC | Ver | 2.027459 | 16 |
| 次世代規格の先端機能による多様な学習 | 関連サービス | 2.018424 | 8 |
| 次世代規格の先端機能による多様な学習 | 経験履歴の活用 | 2.018424 | 8 |
| What | 経験履歴の活用 | 2.018424 | 8 |
| Services | What | 2.018424 | 8 |
| ADLにより公開された | 訓練 | 2.018424 | 8 |
| 学習アーキテクチャ | 訓練 | 2.018424 | 8 |
| の一部です | 学習アーキテクチャ | 2.018424 | 8 |
| の一部です | 学習教材に限定されず | 2.018424 | 8 |
| トレーニングの履歴データ等も共通形式にて収集 | 学習教材に限定されず | 2.018424 | 8 |
| トレーニングの履歴データ等も共通形式にて収集 | 蓄積することにより | 2.018424 | 8 |
| 蓄積することにより | 高度な分析結果の利用を通して | 2.018424 | 8 |
| アダプティブラーニングを実施することが可能です | 高度な分析結果の利用を通して | 2.018424 | 8 |
被リンク情報
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