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[국내논문] OLAP 기술을 이용한 학업성취도 분석 시스템(SAAS)의 설계 및 구현
Design and Implementation of a Students′ Achievement Analysis System using OLAP Technology 원문보기

정보과학회논문지. Journal of KIISE. 소프트웨어 및 응용, v.28 no.6, 2001년, pp.450 - 459  

박미현 (이화여자대학교 교육대학원 컴퓨터교육전공) ,  김명 (아화여자대학교 컴퓨터학과)

초록
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다각도로 분석된 학업 성취도를 신속하게 제공받는 학생들은 그렇지 않은 학생들에 비해 차후에 더 나은 학업 성과를 보인다. 그러나 현재의 한국 학교 현장에서 시행되고 있는 평가 방법을 이를 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 서비스를 온라인으로 교사와 학생에게 제공하는 ‘학업성취도 분석시스템’인 SAAS를 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 비즈니스 데이터를 다차원적으로 분석하여 부가가치를 창출하는데 쓰이는 신기술인 OLAP을 이용한다. 학생, 과목, 기간 차원에 대한 종합적 성취도 분석 결과가 산출되고, 이는 편리한 인터페이스를 통해 제공된다. 시스템의 성능향상을 위해서 분석결과의 부분적 사전연산 방식과 큐브의 청크 단위 저장 방식이 사용되었다. SAAS는 전국 단위 학생 성적 분석을 위해서도 쓰일 수 있을 정도로 성능면에서 확장성을 지니며, 제 7차 교육과정 개혁에도 적용이 가능하다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • . 본 연구에서는 학생의 학업 성취도를 다차원적으로분석하여 그 결과를 신속하게 제공하는 학업 성취도 분석 시스템인 SAAS (Students Achievement Analysis System)를 설계하고 구현하였다. 이 시스템은 다음과같은 세 가지 특징을 갖는다.
  • 이 연구는 제6 차 국가 교육과정에 근거하여, 고등학교의 특정 학년 학생이 특정 과목으로부터 최소한 어느 정도의 수준을 성취해야 할 것인지에 대한 기준을 개발하고, 평가 도구위개발, 평가 도구의 활용과 적용 방안 등을 주된 내용으로 하고 있으며, 2002년부터 초/중학교에 확대 적용되는제 7차 교육과정과의 연계도 고려되고 있다. 여기서, 이보고서의 내용이 SAAS에 어떻게 적용되었는지, 그리고향후 어떻게 확장될 수 있는지를 검토해 보고자 한다
  • 각 큐브의 크기를 비교해 보자. 각 베이스 큐브를 도식회- 한 것이 그림 3이다.
  • 사전 연산 비율에 따른 SAAS 큐브의 크기를 계산해보자. 사전 연산을 전혀 하지, 않고 베이스 큐旦만 저장해 두는 경우와, 중단원 영역에 대한 사전 연산을 100% 한 경우, 그리고 큐브 전체를 생성한 경우가 표 1에 보인다.
  • 1학년 1반 15번 학생의 학업 성취 결과에 대하여 1998년 3월부터 1998년 6월까지 시간의 흐름에 따른추이를 파악하려는 것이다. 이 학생은 중단원 1에서는계속적인 향상을 보이나, 중단원 2에서는 별다른 학업성취상의 진전을 보이지 않는다.
  • 본 연구에서는 고등 학생의 학업 성취도를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 온라인으로 제공하는 학업 성취도 분석 시스템인 SAAS를 설계하고 구현하였다. 이시스템은 시험 채점으로부터 평가 결과의 분석에 이르는 학습 평가 전체 과정을 전산화하여 여러 사용자가정보를 공유, 검색, 관리, 분석할 수 있도록 한다.
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참고문헌 (10)

  1. 백순근 외 3명, '국가교육과정에 근거한 평가 기준 및 도구 개발', 한국교육과정평가원, 1998 

  2. 최종학, '評價結果의 피드백 方法이 學業成就에 미치는 影響', 고려대학교 교육대학원 석사학위 논문, 1996 

  3. 한국교육과정평가원, 'CT&CAT, 'http://kice2.kice.re.kr/ctcat99, 2000 

  4. Pilot Software Inc., 'An Introduction to OLAF Multidimensional Terminology and Techmology,' Technical White Paper, http://www.pilotsw.com/olap/olap.htm, 1999 

  5. Thomsen, Erik, 'OLAP Solutions: Building Multidimensional Information Systems,' John Wiley & Sons, New York, 1997 

  6. 조재희, 박성진, 'OLAP 테크놀로지', 시그마컨설팅그룹, 2000 

  7. Business Intelligence Ltd, 'The Olap Report : Database Explosion,' http://www.olapreport.com/ DatabaseExplosion.htm, 2000 

  8. Kim, Won and Myung Kim, 'Performance and Scalability in Knowledge Engineering: Issues and Solutions,' Journal of Object-Oriented Programming, Vol. 12, No.7, pp. 39-43, Nov/Dec. 1999 

  9. Zhao, Yihong, Prasad Deshpande, and Jeffrey Naughton, 'An Array-Based Algorithm for Simultaneous Multidimensional Aggregates,' Proc. ACM SIGMOD '97, pp. 159-170 

  10. Sarawagi, Sunita and Michael Stonebraker, 'Efficient Organization of Large Multidimensional Arrays,' Proc. of 10th Data Engineering Conference, Feb. 1994 

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