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학습 분석 기술 활용 가능성 및 전망 -유즈케이스와 서비스 모델 원문보기

정보와 통신 : 한국통신학회지 = Information & communications magazine, v.31 no.12, 2014년, pp.73 - 80  

조용상 (한국교육학술정보원)

초록
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본고에서는 교육 분야에서 다양한 데이터를 수집 및 분석하여 개인화된 학습 서비스를 제공하려는 학습 분석(Learning Analytics) 서비스의 개념과 앞으로 기대되는 유즈케이스를 소개한다. 국제적으로 주목 받고 있는 학습 분석 기술은 현재 개념화 수준에 머물러 있지만, 글로벌 기업들이 주축이 된 민간단체에서는 데이터 수집체계와 같은 구체적인 구현 방법에 대한 논의도 추진되고 있어서 관련 현황에 대한 진단도 해본다. 특히 국제 표준화 기구와 단체를 통해 추진되고 있는 내용을 중심으로 소개한다. 다양한 데이터 응용 기술을 융합해서 기대할 수 있는 학습 분석 서비스 모형을 제시하면서 관련 정책과 제품개발에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본고에서는 학습 분석 서비스로 제공될 것으로 기대되는 유즈 케이스를 소개하고 이 시나리오를 구체화하기 위해 국제 표준화 기구 및 민간 단체에서 추진 중인 표준화 동향을 분석한다. 특히, 국제 표준화 기구에서는 학습 분석 개념에 대한 확립과 이해관계자들을 구체적으로 식별하는 노력을 시작한 반면, 기업들이 참여하는 민간 단체에서는 데이터 수집체계와 같은 실천적인 표준화 노력을 기울이고 있어 대조적인 움직임을 보이는데, 이 두 가지 접근법의 특징도 살펴본다.
  • 본고에서는 학습 분석에 대한 개념 소개와 함께 이해관계자들이 갖고 있는 기대와 우려를 살펴보았다. 아직 개념화 단계에 있는 기술이기 때문에 학습 분석에 대한 대표적인 유즈케이스를 통해 데이터 수집체계를 설계하는 단계도 제시하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
수집 대상이 되는 데이터를 내용상의 특성에 따라 분류하는 주된 이유는 무엇인가? 데이터의 기술적인 형태의 차이 외에 수집 대상이 되는 데이터의 내용적인 특성에 대한 분류를 정의해야 한다. 수집 대상이 되는 데이터를 그 자체로 모으지 않고 내용상의 특성에 따라 분류하는 주된 이유는 데이터 수집체계를 효율적으로 구성하고 데이터의 품질과 분석 정확도를 높이기 위한 조치이다. 예를 들어, 학습 활동은 한 곳에서만 발생하지 않고 여러 학습 플랫폼이나 서비스를 통해 수행될 수 있고 학습자가 활용하는 콘텐츠나 소프트웨어도 어느 한 곳이 아니라 여러 곳의 플랫폼이나 단말기에서 활용되는 현실을 감안한다면 체계적인 데이터 수집체계에 대한 필요성에 공감하게 된다.
학습 분석은 어떤 개념인가? 학습 분석은 기본적으로 학습활동으로 인해 생성되는 데이터를 수집 및 가공하여 분석하는 일련의 프로세스 전체를 포함하는 개념이다. 이러한 개념적 이해를 토대로 학습 분석 역시 다양한 형태의 데이터를 수집하여 분석하는 빅데이터 워크플로우와 같은 맥락에서 이해할 수 있다.
적응형 학습 플랫폼의 특징은 무엇인가? 측정하는 방법 중 한 가지는 교과 과정을 기반으로 한 시험을 통해 진단하는 것인데 현재 기술로 가장 신뢰할 수 있는 방법이기 때문에 선호되고 있다. 이 모델의 특징은 학습자가 선택한 주제에 대해 현재 어떤 수준의 이해에 도달했는지를 진단해서 적절한 콘텐츠를 표현(adaptive presentation of content)해 주는 것이다. 경우에 따라서는 학습자가 이해할 수 없는 난이도의 콘텐츠를 생략할 수도 있기 때문에 동적인 학습자 인지 또는 적응형 콘텐츠 전달 환경에 관한 모델링이 필요하다.
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참고문헌 (9)

  1. 조용상 "학습분석 활용 가능성 및 전망", 한국교육학술정보원 (2013) 

  2. Simon Buckingham Shum "Learning Analytics" UNESCO Policy Brief, UNESCO IITE (2012) 

  3. IMS Global "Learning Measurement for Analytics Whitepaper", IMS Global (2013) 

  4. Kristen Blair and Daniel Schwartz "How Technology Can Change Assessment", UNESCO Policy Brief, UNESCO IITE (2012) 

  5. TDWI Research "Big Data Analytics Report", TDWI (2011) 

  6. 조용상 외 "First draft report of AHG on Learning Analytics Interoperability", ISO/IEC JTC1 SC36 N2950, ISO (2014) 

  7. World Economic Forum "Big Data, Big Impact: New Possibilities for International Development", WEF (2012) 

  8. McKinsey & Company "Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity"(2011) 

  9. Crow, M. M., "No More Excuses. EDUCAUSE Review Online", http://www.educause.edu/ero/article/ 

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