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정보통신 기술의 발달과 다양한 디지털 기기의 등장, 그리고 각종 온라인 서비스를 통한 데이터의 급속한 증가로 데이터를 활용한 새로운 가치 창출은 기업뿐만 아니라 국각 경쟁력의 중요한 요소로 대두되고 있고, 빅 데이터라는 용어와 개념이 빠르게 확산되는 과정에서 데이터 생태계로 관심의 범위를 넓히는 추세이다. 데이터 생태계는 데이터가 생성 ․ 수집되는 단계부터 정제, 분석과정을 거쳐 시각적으로 표현되는 주기와 맞물려 있다. 급증하는 데이터 세트와 이를 처리할 수 있는 컴퓨터 처리 능력의 발전은 빠른 피드백과 적절한 조치를 가능하게 만들어 주며, 이런 기대로 인해 사람들의 데이터 생태계에 대한 관심은 더 뜨거워지고 있다.
사실 학습 분석이라는 개념은 빅 데이터를 토대로 형성된 것이라고 할 수 있다. 다양한 소스로 부터 데이터를 수집, 가공, 분석해서 문제를 예측 또는 해결방법을 제시하는 절차나 목적이 유사하기 때문에 교육 분야에 특화된 빅 데이터 서비스 모델이라고도 할 수 있는데, 교육 분야에서도 빅 데이터를 활용해서 기존 시스템이나 플랫폼이 제공할 수 없었던 개선 효과나 문제해결을 경험할 수 있을 것으로 기대한다.
그러나 학습 분석을 위한 대용량의 ...

정보통신 기술의 발달과 다양한 디지털 기기의 등장, 그리고 각종 온라인 서비스를 통한 데이터의 급속한 증가로 데이터를 활용한 새로운 가치 창출은 기업뿐만 아니라 국각 경쟁력의 중요한 요소로 대두되고 있고, 빅 데이터라는 용어와 개념이 빠르게 확산되는 과정에서 데이터 생태계로 관심의 범위를 넓히는 추세이다. 데이터 생태계는 데이터가 생성 ․ 수집되는 단계부터 정제, 분석과정을 거쳐 시각적으로 표현되는 주기와 맞물려 있다. 급증하는 데이터 세트와 이를 처리할 수 있는 컴퓨터 처리 능력의 발전은 빠른 피드백과 적절한 조치를 가능하게 만들어 주며, 이런 기대로 인해 사람들의 데이터 생태계에 대한 관심은 더 뜨거워지고 있다.
사실 학습 분석이라는 개념은 빅 데이터를 토대로 형성된 것이라고 할 수 있다. 다양한 소스로 부터 데이터를 수집, 가공, 분석해서 문제를 예측 또는 해결방법을 제시하는 절차나 목적이 유사하기 때문에 교육 분야에 특화된 빅 데이터 서비스 모델이라고도 할 수 있는데, 교육 분야에서도 빅 데이터를 활용해서 기존 시스템이나 플랫폼이 제공할 수 없었던 개선 효과나 문제해결을 경험할 수 있을 것으로 기대한다.
그러나 학습 분석을 위한 대용량의 입력 데이터는 오류를 포함하고 있으며 데이터 수집 과정에서 이 오류의 수정이 이루어지지 않으면 이후 과정이 우수하다 할지라도 열악한 학습 분석 결과를 유도하게 된다. 따라서 학습 분석 입력 데이터의 완전성과 정확성을 확보하는 입력 데이터 정제가 필요하다. 데이터 정제는 데이터 품질을 높이기 위해 데이터 에러나 불일치를 발견하고 처리하는 것이다. 데이터 입력, 통합 과정에서의 오타, 손실 정보, 다른 오류 데이터는 항상 발생할 수 있기 때문에 데이터 품질 문제는 파일이나 데이터베이스와 같은 단일의 데이터 집합에서 늘 발생되는 문제이다. 특히 학습 데이터인 빅 데이터의 물리적인 크기, 데이터의 다양성, 데이터의 생성속도에 따른 대용량의 다양한 데이터를 실시간 혹은 적절한 시간내에 처리가 가능하게 하기 위해서는 데이터 정제를 포함하는 데이터 수집 시스템이 더욱 중요한 문제가 될 수 있다.
본 연구에서는 학습 분석 데이터의 유형과 학습 분석 입력 데이터 품질을 위한 데이터 정제의 중요성을 살펴하고 학습 분석 데이터를 수집하는 시스템에 대한 연구를 제시한다. 이는 향후 학습 분석 시스템 구축 시 학습 데이터 수집을 위한 방법론으로 활용이 가능하다.