정보통신기술이 발전함에 따라 교육 환경 역시 전통적인 교육에서 인터넷을 활용한 e-러닝으로, 더 나아가 최근에는 다양한 스마트 기기를 활용하는 스마트 러닝으로 변화하고 있다. 이러한 교육 환경의 변화로 교육 환경에서 다양한 데이터의 수집이 가능해졌고, 수집한 데이터를 빅 데이터 기술을 통해 분석 및 활용하는 ...
정보통신기술이 발전함에 따라 교육 환경 역시 전통적인 교육에서 인터넷을 활용한 e-러닝으로, 더 나아가 최근에는 다양한 스마트 기기를 활용하는 스마트 러닝으로 변화하고 있다. 이러한 교육 환경의 변화로 교육 환경에서 다양한 데이터의 수집이 가능해졌고, 수집한 데이터를 빅 데이터 기술을 통해 분석 및 활용하는 학습 분석 분야가 대두되었다. 현재 국내에서는 학습 분석 관련하여 KERIS가 주관하는 ‘교육용 콘텐츠 및 비정형 데이터를 활용한 학습분석 기술 참조모델 표준 개발’과제가 진행 중이다. 진행 중인 학습 분석 과제에서는 국내외 학습 분석 표준을 수립하기 위한 노력으로 학습 분석 참조모델을 제안하고, 이를 검증하기 위해 데모시스템을 구축하였다. 제안한 참조모델 중 데이터 분석 단계의 경우 현재 미리 설계된 분석 프로세스를 기반으로 저장된 데이터를 분석하도록 이루어져 있다. 하지만 학습 분야의 특성상 교육 과정이나 학습 환경의 변화가 빈번하게 이루어 질 수 있고, 그에 따라 새로운 분석 방법이 추가되거나 기존의 분석 방법이 수정될 수 있다. 또한 다양한 분석 도구의 활용 역시 요구 될 수 있는데, 현재의 참조모델에서는 이러한 수정을 위해서는 전체 시스템의 수정이 불가피하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 메시지 기반 플러그인아키텍처를 제안한다. 현재의 분석 프로세스를 기본 단위별로 컴포넌트로 나누고, 각 컴포넌트는 분산된 객체로서 별도의 프로세스로 돌아갈 수 있도록 한다. 또한 컴포넌트 간 직접적인 인터페이스를 통한 연결이 아니라 컴포넌트들을 관리하는 매니저를 통해 분석 워크플로우를 구성함으로써 실시간적인 컴포넌트의 추가 및 제거가 가능하도록 하였다.
정보통신기술이 발전함에 따라 교육 환경 역시 전통적인 교육에서 인터넷을 활용한 e-러닝으로, 더 나아가 최근에는 다양한 스마트 기기를 활용하는 스마트 러닝으로 변화하고 있다. 이러한 교육 환경의 변화로 교육 환경에서 다양한 데이터의 수집이 가능해졌고, 수집한 데이터를 빅 데이터 기술을 통해 분석 및 활용하는 학습 분석 분야가 대두되었다. 현재 국내에서는 학습 분석 관련하여 KERIS가 주관하는 ‘교육용 콘텐츠 및 비정형 데이터를 활용한 학습분석 기술 참조모델 표준 개발’과제가 진행 중이다. 진행 중인 학습 분석 과제에서는 국내외 학습 분석 표준을 수립하기 위한 노력으로 학습 분석 참조모델을 제안하고, 이를 검증하기 위해 데모시스템을 구축하였다. 제안한 참조모델 중 데이터 분석 단계의 경우 현재 미리 설계된 분석 프로세스를 기반으로 저장된 데이터를 분석하도록 이루어져 있다. 하지만 학습 분야의 특성상 교육 과정이나 학습 환경의 변화가 빈번하게 이루어 질 수 있고, 그에 따라 새로운 분석 방법이 추가되거나 기존의 분석 방법이 수정될 수 있다. 또한 다양한 분석 도구의 활용 역시 요구 될 수 있는데, 현재의 참조모델에서는 이러한 수정을 위해서는 전체 시스템의 수정이 불가피하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 메시지 기반 플러그인 아키텍처를 제안한다. 현재의 분석 프로세스를 기본 단위별로 컴포넌트로 나누고, 각 컴포넌트는 분산된 객체로서 별도의 프로세스로 돌아갈 수 있도록 한다. 또한 컴포넌트 간 직접적인 인터페이스를 통한 연결이 아니라 컴포넌트들을 관리하는 매니저를 통해 분석 워크플로우를 구성함으로써 실시간적인 컴포넌트의 추가 및 제거가 가능하도록 하였다.
Due to the development of information and communication technology, educational environment has changed from traditional education to e-learning utilizing internet and smart-learning utilizing a variety of smart devices in these days. Such changes of education environmental facilitate the collection...
Due to the development of information and communication technology, educational environment has changed from traditional education to e-learning utilizing internet and smart-learning utilizing a variety of smart devices in these days. Such changes of education environmental facilitate the collection of a variety of data from education environment, and the field of learning analysis to analyze and utilize the collected data through big data technology emerges. ‘Standardization research on reference model of learning analytics based on educational content and unstructured data’ conducted by KERIS is currently underway as a learning analysis project in Korea. In the ongoing learning analysis project, learning analysis reference model is suggested to establish domestic and international learning analysis standard, and demonstration system is built to verify the model. The data analysis stage in the suggested reference model is designed to analyze the storage data based on the previously designed analysis process. However, educational curriculum or learning environment can be frequently changed due to the characteristics of educational fields, which leads to additional new analysis method or revision of the previous analysis method. Therefore, the utilization of a variety of analysis tools is required. In the current reference model, modifying the entire system is inevitable for additional revision. This study suggests plug-in architecture based on message in order to solve the problem explained above. By classifying the current analysis process into components per basic units, each component is designed to perform in separated processes as divided objects. Furthermore, real-time addition or removal of components becomes possible by constructing analysis workflow through the manager for components, not through direct interface connection among components
Due to the development of information and communication technology, educational environment has changed from traditional education to e-learning utilizing internet and smart-learning utilizing a variety of smart devices in these days. Such changes of education environmental facilitate the collection of a variety of data from education environment, and the field of learning analysis to analyze and utilize the collected data through big data technology emerges. ‘Standardization research on reference model of learning analytics based on educational content and unstructured data’ conducted by KERIS is currently underway as a learning analysis project in Korea. In the ongoing learning analysis project, learning analysis reference model is suggested to establish domestic and international learning analysis standard, and demonstration system is built to verify the model. The data analysis stage in the suggested reference model is designed to analyze the storage data based on the previously designed analysis process. However, educational curriculum or learning environment can be frequently changed due to the characteristics of educational fields, which leads to additional new analysis method or revision of the previous analysis method. Therefore, the utilization of a variety of analysis tools is required. In the current reference model, modifying the entire system is inevitable for additional revision. This study suggests plug-in architecture based on message in order to solve the problem explained above. By classifying the current analysis process into components per basic units, each component is designed to perform in separated processes as divided objects. Furthermore, real-time addition or removal of components becomes possible by constructing analysis workflow through the manager for components, not through direct interface connection among components
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