Learning analytics focuses on using existing accumulated learning data through analysis related techniques to provide appropriate information to learners and facilitating learners to adjust their learning strategies (personalization and adaptation) in improving learning effectiveness. Through learning analytics, activities of teaching, learning, and management processes will be significantly changed. Although learning analytics has been considered one of the six critical trends (ebook, mobile learning, augmented reality, game-based learning, natural user interface, and learning analytics) of high education in the near future, there are only few studies focusing on exploring learning analytics related issues. To address this void, this thesis aims for analyzing and designing a personalized mobile learning analytics system that is a mobile application prototyping system developed by incorporating concepts of learning analytics and mobile learning. User requirements of the prototyping system are collected by database analysis (LMS platform), focus groups (users of mobile learning), and expert interviews (experts and practitioners in e-learning domain). Those collected requirements have been translated into system functionalities and then they have been appropriately implemented through adequate system development tools. Finally, the implemented prototyping system has been tested and validated by experts and practitioners in e-learning domain. Therefore, this study has significant contributions on conducting an in-depth system analysis and design relating to mobile learning with learning analytics and validating the feasibility of learning analytics by the prototyping approach. We suggest that academics and practitioners can conduct more in-depth research on investigating learning analytics related issues based on the findings of this study.

It has become an important part of business development to collect statistical data from online sources. Information about users and how they interact with an online source can help improving the user experience and increasing sales of products. Collecting data about users has many benefits for the business owner, but it also raises privacy issues since more and more information about users are spread over the internet. Tools that collect statistical data from online sources exists, but using such tools gives away the control over the data collected. If a business implements its own analytics system, it is easier to make it more privacy centric and the control over the data collected is kept.  This thesis examines what techniques that are most suitable for a system whose purpose is to collect, store, process, and present large-scale privacy centric data. Research about what technique to use for collecting data and how to keep track of unique users in a privacy centric way has been made as well as research about what database to use that can handle many write requests and store large scale data. A prototype was implemented based on the research, where JavaScript tagging is used to collect data from several online sources and cookies is used to keep track of unique users. Cassandra was chosen as database for the prototype because of its high scalability and speed at write requests. Two versions of the processing of raw data into statistical reports was implemented to be able to evaluate if the data should be preprocessed or if the reports could be created when the user asks for it.   To evaluate the techniques used in the prototype, load tests of the prototype was made where the results showed that a bottleneck was reached after 45 seconds on a workload of 600 write requests per second. The tests also showed that the prototype managed to keep its performance at a workload of 500 write requests per second for one hour, where it completed 1 799 953 requests. Latency tests when processing raw data into statistical reports was also made to evaluate if the data should be preprocessed or processed when the user asks for the report. The result showed that it took around 30 seconds to process 1 200 000 rows of data from the database which is too long for a user to wait for the report. When investigating what part of the processing that increased the latency the most it showed that it was the retrieval of data from the database that increased the latency. It took around 25 seconds to retrieve the data and only around 5 seconds to process it into statistical reports. The tests showed that Cassandra is slow when retrieving many rows of data, but fast when writing data which is more important in this prototype. / Det har blivit en viktig del av affärsutvecklingen hos företag att samla in statistiska data från deras online-källor. Information om användare och hur de interagerar med en online-källa kan hjälpa till att förbättra användarupplevelsen och öka försäljningen av produkter. Att samla in data om användare har många fördelar för företagsägaren, men det väcker också integritetsfrågor eftersom mer och mer information om användare sprids över internet. Det finns redan verktyg som kan samla in statistiska data från online-källor, men när sådana verktyg används förloras kontrollen över den insamlade informationen. Om ett företag implementerar sitt eget analyssystem är det lättare att göra det mer integritetscentrerat och kontrollen över den insamlade informationen behålls. Detta arbete undersöker vilka tekniker som är mest lämpliga för ett system vars syfte är att samla in, lagra, bearbeta och presentera storskalig integritetscentrerad information. Teorier har undersökts om vilken teknik som ska användas för att samla in data och hur man kan hålla koll på unika användare på ett integritetscentrerat sätt, samt om vilken databas som ska användas som kan hantera många skrivförfrågningar och lagra storskaligdata. En prototyp implementerades baserat på teorierna, där JavaScript-taggning används som metod för att samla in data från flera online källor och cookies används för att hålla reda på unika användare. Cassandra valdes som databas för prototypen på grund av dess höga skalbarhet och snabbhet vid skrivförfrågningar. Två versioner av bearbetning av rådata till statistiska rapporter implementerades för att kunna utvärdera om data skulle bearbetas i förhand eller om rapporterna kunde skapas när användaren ber om den. För att utvärdera teknikerna som användes i prototypen gjordes belastningstester av prototypen där resultaten visade att en flaskhals nåddes efter 45 sekunder på en arbetsbelastning på 600 skrivförfrågningar per sekund. Testerna visade också att prototypen lyckades hålla prestandan med en arbetsbelastning på 500 skrivförfrågningar per sekund i en timme, där den slutförde 1 799 953 förfrågningar. Latenstest vid bearbetning av rådata till statistiska rapporter gjordes också för att utvärdera om data ska förbehandlas eller bearbetas när användaren ber om rapporten. Resultatet visade att det tog cirka 30 sekunder att bearbeta 1 200 000 rader med data från databasen vilket är för lång tid för en användare att vänta på rapporten. Vid undersökningar om vilken del av bearbetningen som ökade latensen mest visade det att det var hämtningen av data från databasen som ökade latensen. Det tog cirka 25 sekunder att hämta data och endast cirka 5 sekunder att bearbeta dem till statistiska rapporter. Testerna visade att Cassandra är långsam när man hämtar ut många rader med data, men är snabb på att skriva data vilket är viktigare i denna prototyp.