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빅데이터의 교육적 활용 방안 연구
Study on Educational Utilization Methods of Big Data 원문보기

한국산학기술학회논문지 = Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society, v.17 no.12, 2016년, pp.716 - 722  

이영석 (강남대학교 교양교수부) ,  조정원 (제주대학교 컴퓨터교육과)

초록
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급격한 IT 환경의 변화에 따라 스마트 시대의 다양한 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 영역에서 빅데이터를 활용한 서비스와 관련 기술들이 연구 및 개발되고 있다. 스마트교육에 있어서 빅데이터의 활용도는 학생, 교사, 학부모 등의 입장에서 많은 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 교육용 빅데이터 처리 기술을 분석하고, 빅데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고, 교육용 빅데이터를 활용하기 위해서 필요한 교육 서비스 방안을 제시하였다. 이러한 방안이 제대로 적용될 수 있는지 시범적으로 업무과 교육을 위한 클라우드 기반에서 동작하는 테스트 플랫폼을 구현하였다. 이를 교사들이 직접 사용해 보고 나서, 업무와 교육에서의 흥미도, 즐거움, 도구 사용 느낌, 긴장감이나 걱정, 자신감 등을 토대로 설문을 실시하고, 그 결과를 분석하여 교육용 빅데이터를 사용하기 위한 기반을 마련하고자 한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

In the recent rapidly changing IT environment, the amount of smart digital data is growing exponentially. As a result, in many areas, utilizing big data research and development services and related technologies is becoming more popular. In SMART learning, big data is used by students, teachers, par...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본 논문에서는 빅데이터의 정의를 바탕으로 빅데이터가 현재와 미래에 어떻게 사용될지를 파악하였다. 그 결과, 실시간으로 발생하는 수많은 데이터를 분석하여 미래의 사전 예측을 가능하게 만든다.
  • 본 논문에서는 이러한 빅데이터 정의와 활용 시나리오에 대해서 살펴본 다음에 빅데이터의 교육적 활용 방안을 제안하고자 한다.
  • 스마트 교육에서의 빅데이터 종류를 살펴보고, 빅데이터 활용 방안을 고려해 보고자 한다[11].
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
스마트 시대의 스마트 기기란? 최근 IT 환경의 급격한 변화에 따라 스마트 시대에서 소셜 네트워크 서비스, 클라우드 서비스 등을 통해 교육관련 기관에 축적되는 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 스마트 시대의 스마트 기기는 수많은 데이터를 생산하여, 클라우드와 같은 분산 파일 형태로 저장하고, 때로는 중요한 정보로 가공되기도 한다. 비즈니스, 산업, 교육에서부터 디자인과 예술 분야까지 많은 곳에서 이러한 현상을 경험하고 일상이 되어 가고 있다.
빅데이터 기술이란? 빅데이터 기술은 테라바이트 이상인 대용량의 비정형데이터를 처리하는 기술로서, 데이터를 수집 및 분석하는 지능형 서비스 관련 기술이다. 소셜 서비스를 비롯하여 실시간으로 수집되는 데이터와 그 데이터를 정리 및 분석하는 시스템을 기반으로 다양한 분석을 실시하는 지능형 서비스는 사용자에게 제공하는 서비스의 질을 높이고 전문가의 역할과 가치를 바꿔 놓을 것이다.
사용자에게 제공하는 서비스의 질을 높이고 전문가의 역할과 가치를 바꿔 놓을 지능형 서비스의 대표적인 예는? 소셜 서비스를 비롯하여 실시간으로 수집되는 데이터와 그 데이터를 정리 및 분석하는 시스템을 기반으로 다양한 분석을 실시하는 지능형 서비스는 사용자에게 제공하는 서비스의 질을 높이고 전문가의 역할과 가치를 바꿔 놓을 것이다. 대표적인 예로, 알파고와 같은 인공지능 바둑 대결이나 음성 인식, 자동 번역, 약간의 음절로 음악을 찾아주는 기능 등이 있다[9, 14, 16]. 이러한 서비스가 빅데이터를 기반으로 현실화되면서 IT 업계는 생각할 수 있는 로봇 등을 구체화시키고 있다[1, 2].
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참고문헌 (17)

  1. Sang-Rak Kim, Man-Mo Kang, Sang-Moo Park, "The Future of Big Data", Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, vol. 30, no. 6, pp. 18-24, 2012. DOI: https://doi.org/10.5573/ieek.2012.49.10.018 

  2. Man-Mo Kang, Sang-Rak Kim, "The Emerging Fusion Service", Communications of the Korean Institute of Information Scientists, vol. 32, no. 2, pp. 9-21, 2014. 

  3. Chen, CL Philip, and Chun-Yang Zhang. "Data-intensive applications, challenges, techniques and technologies: A survey on Big Data.", Information Sciences, 275, pp. 314-347, 2014. DOI: https://doi.org/10.1016/j.ins.2014.01.015 

  4. SungMin Rue. "BigData Effects on Artificial Intelligence.", Korea Institute of Information Technology Magazine, 14.1, pp. 29-34, 2016. 

  5. James Manyika & Michael Chui, "Big data: The next frontier for innovation, competition, and productivity", McKinsey Global Institute, 2011. 

  6. Hashem, Ibrahim Abaker Targio, et al., "The rise of "big data" on cloud computing: Review and open research issues.", Information Systems, 47, pp. 98-115, 2015. DOI: https://doi.org/10.1016/j.is.2014.07.006 

  7. Seo, Hyung-Jun. "Critical Discussion for Digital Divide Research.", The Journal of the Korea Contents Association, 14.11, pp. 657-666, 2014. 

  8. Sheppard, B, "T-Mobile Challenges Churn With Data", http://radar.oreilly.com/2011/08/t-mobile-challengeschurn- with.html, 2011. DOI: https://doi.org/10.5392/JKCA.2014.14.11.657 

  9. Julie Kim, Hyokyung Bahn, "An Efficient Log Data Management Architecture for Big Data Processing in Cloud Computing Environments", The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 13, no. 2, pp. 1-7, 2013. DOI: http://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2013.13.2.1 

  10. Lee, Jeong-Mee. "Understanding Big Data and Utilizing its Analysis into Library and Information Services.", Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science, 24.4, pp. 53-73, 2013. 

  11. Y. S. Lee, J. W. Cho, "The Using Method of Educational Big Data under Cloud Computing Environment", Proceedings of the Korean Information Science Society Conference (2013.11), pp. 761-763, 2013. 

  12. Cisco Visual Networking Index: Global Mobile Data Traffic Forecast Update, http://www.cisco.com/c/en/us/solutions/collateral/serviceprovider/visual-networking-index-vni/mobile-white-paper-c11-520862.html, 2016. 

  13. Nam Yong Kim. "The Big Data Application Plan of The Local Government - In the focus of Uijeongbu City.", The e-Business Studies, 16.4, pp. 27-49, 2015. 

  14. Kim, Yoo-Sin, Nam-Gyu Kim, and Seung-Ryul Jeong. "Stock-Index Invest Model Using News Big Data Opinion Mining", Journal of Intelligence and Information Systems, 18.2, pp. 143-156, 2012. 

  15. Yong-Soo Lee, Jun Heo, Yong-Hoon Choi, "A Study for Space-based Energy Management System to Minimizing Power Consumption in the Big Data Environments", The Journal of The Institute of Internet, Broadcasting and Communication, vol. 13, no. 6, pp. 229-235, Dec. 2013. DOI: http://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2013.13.6.229" 

  16. What is a big data?, http://www-01.ibm.com/software/data/bigdata/what-is-big-data.html, 2016. 

  17. J. M. Kang, Y. J. Song, "A Study on Structural Holes of Privacy Protection for Life Logging Service as analyzing/processing of Big-Data", The Journal of IIBC, vol. 14, no. 1, pp. 189-193, Feb. 28, 2014. DOI: http://dx.doi.org/10.7236/JIIBC.2014.14.1.189 

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