빅데이터와 교육

교육 분야에서 빅데이터의 생성은 학습자의 테크놀로지 사용과 밀접하게 연관되어 있다. 학습자가 교육용 소프트웨어를 사용할 때, 인터넷에서 정보 검색을 할 때, 지식을 온라인상에 공유할 때 생겨나는 일련의 데이터들은 크기, 속도, 다양성을 충분히 갖추고 있어 빅데이터로 규정될 수 있다. 이러한 데이터들을 통해 얻을 수 있는 학습자나 학습 과정에 대한 정보들은 학습과 교육 행정, 정책에 효과적으로 사용할 수 있다는 점에서 매우 매력적이다.

이 책에서는 교육과 학습에서 빅데이터에 관해 어떤 분석을 하고 어떤 인사이트를 얻으려 하는지, 어떤 종류들의 데이터가 존재하고 만들어지고 있으며 어떤 분석의 도구들을 사용하고 있는지 알아보고, 이를 통해 빅데이터의 현재를 정리해 보고 나아갈 방향을 제시하고자 한다.

빅데이터는 우리가 당면한 교육과 학습의 다양한 문제들을 해결하기 위해 필요한 정보를 내재하고 있다. 빅데이터는 학습 현상에 관한 세부적 단서뿐 아니라, 이 현상을 증진시키고 예상되는 문제를 예방할 수 있는 정보를 담고 있다. 이 유용한 정보를 바탕으로 교육 담론은 날로 새로워질 것이다. 이 책은 교육과 학습에서 빅데이터의 활용 방법과 사례, 방향을 제시한다.

윤승원
미국 텍사스 에이앤드엠커머스대학교 고등교육·교육공학학과에서 정교수로 재직하고 있다. 연구 · 교육 분야는 리더십, 연구 방법론, 대학 평가, 프로그램 평가, 교육 설계, 학습 이론 등이다. 2003년부터 2015년까지 웨스턴 일리노이대학교 교육공학과에서 웹과 소셜 미디어, 온라인 교육, 이러닝 설계, 수행 공학을 가르쳤다. 일리노이대학교에서 영어교육학 석사, 인력개발 박사학위를 받았다. 일리노이대학교 웹테크놀로지그룹의 프로젝트 매니저로 5년간 일하였고 일리노이교육공학학회 회장을 역임하였다(2009~2011). 데이터사이언스학회 초대 이사이며 2015년부터 Human Resource Development Quarterly(SSCIᐨIndexed) 저널의 부편집장으로 일하고 있다. 미국인력개발학회의 이사(2013~2016)를 지냈으며 50여 편의 해외 논문을 저술하였다.

김동호
미국 노던일리노이대학교의 교육공학·교육평가학과에서 2017년부터 조교수로 재직하고 있다. 주요 연구 분야는 학습분석학과 인간컴퓨터상호작용이다. 서울대학교에서 교육학 학사와 교육공학 석사학위를 취득하였고, 미국 조지아대학교에서 경력개발및정보연구학 박사학위를 받았다. 2013년부터 현재까지 한국연구재단 지원 학습분석학 프로젝트에 참여해 오고 있으며, 학습분석학 및 교육 시스템 개발 연구들을 유수의 학술 저널에 출간하였다. 학습 분석학을 적용한 온라인 저성취자 예측 논문으로 2016년 미국교육공학회의 최우수논문상을 수상하였다.

김나리
미국 위스콘신대학교 교육행정학과 부교수로 재직하고 있다. 인디애나대학교 교육공학 박사학위와 이화여자대학교 교육공학 석사 및 학사학위를 받았다. 1998년 우리나라 최초의 웹기반 문제해결학습인 삼성 웹스쿨과 웅진 싸이버클래스 설계를 시작으로, 고차원적 사고력과 협동 학습 향상을 위한 이러닝, 스마트러닝, 가상 증강현실 등의 뉴미디어 학습 환경을 설계 개발하고 다층적 분석 방법을 통해 학습 효과와 상호작용을 평가하는 연구를 진행해 오고 있다. 인디애나대학교 켐프연구상과 비츨러논문상, 미국교육공학회 최우수박사과정학생상과 특별연구상들을 비롯하여, IAP 최우수논문상과 The Internet and Higher Education 저널 에디터스초이스논문상 등, 국제 학술기관과 대학에서 20여 개의 권위 있는 연구 개발상을 수상하였고, 2016년 위스콘신대학교 석좌교수로 임명되었다. 2007년부터 미국교육공학회의 국제학술대회 조직위원, 원격교육분과 운영위원 등을 역임하며, 한국교육공학회와 각국 교육공학협회들 간의 국제 협력을 위해 노력하고 있다.

천종필
미국 텍사스테크대학교 교육공학학과 부교수로 재직하고 있고 이러닝혁신센터의 디렉터를 겸임하고 있다. 연구 분야는 온라인 수업 기준 개발, 몰입형 온라인 학습 환경 개발, 양방향 학습을 위한 최신 기술의 효과 검증과 멀티미디어 학습 이론 적용이다. 연구 결과들은 Computers and Education, Educational Technology Research and Development, Computers in Human Behavior 등 30여 개의 SSCI급 학술 저널 논문을 통해 출간되었다. 텍사스테크대학교 의과대학과 같이 개발하고 있는 온라인 학습 시스템(Sex and Gender Specific Health)은 국제교육공학회로부터 온라인학습부분상을 받았고, 현재 댈러스교육청과 함께 코딩 교육 과정과 개별화 학습 수업 비디오 시스템을 개발하고 있다.

또 하나의 혁신인가, 패러다임 전환인가
01 교육 데이터 마이닝과 학습분석
02 적용 분야
03 데이터 저장소 분석
04 웹과 소셜 미디어 분석
05 학습 관리 시스템 분석
06 무크 분석
07 데이터 수집·분석 도구
08 교수자의 역할
09 교육 리더의 역할
10 교육 데이터의 생태계 조성

교육 데이터 마이닝은 조직에서 상거래나 고객 데이터를 통해 의사 결정, 정보 우위를 통한 경쟁력 확보, 재정 향상을 도모하는 연구들에 기반을 두고 있으며, 교육 환경에서 여러 종류의 데이터를 수집하여 다양한 분석 방법을 적용해 현상의 원인과 관계를 규명하려는 것을 주된 목표로 하고 있다. 이에 비해 학습 분석은 학습에 연관된 데이터를 반복적으로 모으고 분석하여 학습자들의 학업 향상에 적절한 처방을 제공하는 것을 목표로 한다. 두 분야 모두 방대한 비정형의 빅데이터에서 유의미한 지식을 발견하는 것을 목적으로 하며, 기존의 연구 방법으로 접근하기 힘들었던 영역으로 그 범위를 확장해 가고 있다.
_“교육 데이터 마이닝과 학습분석” 중에서

학습 관리 시스템에서의 데이터 분석은 주로 학습자가 학습 활동의 결과로 시스템상에 남긴 로그 데이터를 통하여 이루어진다. 로그 데이터는 단순히 학습자의 학습 시작과 끝에 관한 정보뿐 아니라 특정 학습 활동에 어느 정도 시간을 투자하였는지, 어떤 순서로 학습하였는지, 학습의 내용은 무엇이었는지를 직접 파악할 수 있게 한다. 학습 관리 시스템에서 얻을 수 있는 학습 관련 데이터의 양은 실로 방대하다. 특히 학습 관리 시스템상에서 온라인 토론, 상호작용 퀴즈, 과제 제출, 체크리스트, 동영상 학습 등 다양한 학습 활동이 이루어진다는 점을 고려해 볼 때, 얼마나 풍부한 학습 관련 데이터를 학습 분석에서 활용할 수 있을지 가늠해 볼 수 있다.
_“학습 관리 시스템 분석” 중에서