A small team. An open horizon.
Open ENA brings together learning science, quantitative ethnography, artificial intelligence, and educational technology.
We are building a transparent and approachable path into Epistemic Network Analysis—one where methods, interface decisions, and future capabilities can be inspected rather than hidden.
Openness is more than access.
It means making the path from evidence to interpretation visible: what the model receives, what the computation does, what the figure shows, and what it cannot claim.
Open ENA は教育と研究を目的とする非商用プラットフォームであり、永久に無料で提供します。
The Education University of Hong Kong
Educational researcher · Application developer
His work spans technology-enhanced learning, learning analytics, artificial intelligence in education, network analysis, and content and language integrated learning.
EdUHK profile
3D ENA Research Group · Hong Kong
ENA variants · Dimensionality-reduction algorithms
He has played a pioneering role in advancing ENA variants such as 3D ENA and dimensionality-reduction algorithms for ENA. As the key developer of 3D ENA 1.0, he combines computer science and psychology to develop interactive research tools.
3D ENA team profile
National Taiwan University of Science and Technology
Assistant Professor · Graduate Institute of Digital Learning and Education
Her work spans artificial intelligence in digital learning, cognitive and social networks, data literacy, data visualization, and graph analysis.
Taiwan Tech profile
Meredith College, North Carolina, USA
Open ENA team
A member of the Open ENA team affiliated with Meredith College, North Carolina, USA.
Forthcoming conference paper · 2026
Hu, D., Hamilton, E., Tu, Y. F., & Xu, Q. (2026, November). Design and development from rENA to jENA: Accelerating the creation of web-based Open ENA tools. [Conference paper]. International Conference on Quantitative Ethnography.
ICQE 2026 · Publication details forthcoming
Journal article · 2025
Tu, Y. F., Hwang, G. J., & Hu, D. (2025). Effects on the learning achievement, approaches to learning, and multi-stage reflection quality of students with different levels of digital self-efficacy in a data literacy course: An ARCS-based self-reflective online learning model. Computers & Education, 238, 105397. https://doi.org/10.1016/j.compedu.2025.105397
View journal article
Conference paper · 2024
Yu, J., Hu, D., & Wang, C. H. (2024). Development of ENA 3D: A tool for epistemic network analysis in three-dimensional space. In Y. J. Kim & Z. Swiecki (Eds.), Advances in quantitative ethnography (Communications in Computer and Information Science, Vol. 2278, pp. 152–165). Springer. https://doi.org/10.1007/978-3-031-76335-9_11
View conference paperOpen ENA は、Quantitative Ethnography (QE) と Epistemic Network Analysis (ENA) の理論および方法論に関する研究に基づいています。QE、ENA、webENA ツールの基盤を築き、その継続的な発展に貢献してきた University of Wisconsin–Madison、David Williamson Shaffer 教授、ならびに Wisconsin Center for Education Research に所属する Epistemic Analytics Lab の研究者、ソフトウェア開発者、協力者の皆様に、深く感謝いたします。
QE は、人間の活動をその文脈の中で質的に理解することと、量的分析を結び付けます。 (Shaffer, 2017)
ENA は、意味のある文脈の中でコーディングされた要素が共起するパターンを分析して関係のネットワークを構築し、その可視化と統計的比較を可能にします。 (Shaffer et al., 2016)
Open ENA はこれらの研究に基づき、コーディングされたデータ、モデル設定、ネットワーク比較をブラウザー上の研究ワークフローとしてまとめています。研究者は、研究上の問い、コーディングの根拠、元の質的資料を踏まえて結果を解釈する必要があります。 (Shaffer & Ruis, 2017)
Open ENA チームは、本プラットフォームの初期のインターフェースの外観とレイアウトを定める際に、webENA ツールを使用し、参考にしました。この初期のインターフェースの参考元が、米国ウィスコンシン州マディソン（Madison, Wisconsin, USA）の元の ENA 研究チームと、その webENA のデザインにあることを明示します。
ENA のネットワーク可視化には、視覚的なデザインと解釈に関する研究も生かされています。 (Tan et al., 2022)
Open ENA は、Open ENA チームが独立して維持・管理するプラットフォームです。