[장상현]
KERIS, 대학학술본부 본부장


*발표 소개


TBA



[정선경]
서울대학교, 대학혁신센터 데이터 통합관리부 선임 연구원


*발표 소개


대학에서 학생들의 학습 경험(Learning Experience)을 활용 사례 및 학습분석 시스템 구축 전략을 수립하여야 한다. 자기조절 학습(Self-Regulated Learning), 학습 부진의 식별과 맞춤형 학습 지원, 최적화된 교육 프로그램 및 디자인, 학습자들의 성장을 위한 학습 환경을 조성, 입체적인 학습 경험 데이터 활용 및 합리적인 평가 시스템 확보, 교수자를 위한 교육 지원, 학습 참여와 학습자 간 상호작용을 통한 교육 효과성을 고려하여야 한다.
학습분석(Learning Analytics)은 학습과 학습 환경을 이해하고 최적화하기 위해 학습자와 학습자의 상황과 관련된 데이터를 측정하고, 모으고, 분석하고, 보고하는 기술입니다. 데이터 중심의 접근법은 교육 및 학습 분야에 신선하고도 역동적인 변화를 일으키고 있습니다. 이전보다 훨씬 더 확장된 학습 활동을 추적하고 그 과정에서 발생되는 방대한 데이터를 취합하며, 이를 심층적으로 분석하여 학습자 개인에 대한 입체적인 인사이트를 도출할 수 있기 때문입니다. 이를 토대로 교수자와 학습자에게 최적화된 학습 지원을 제공하고 개인 맞춤형 학습을 실현하는데 기여할 수 있습니다.
고등교육 현장에서 학습분석 사례는 다음의 내용으로 구성한다. 학습분석의 목적과 프로젝트에 연관된 모든 이해관계자에게 학습분석의 근거와 학습분석 도입의 당위성 확보, 학습분석 솔루션 도입에 소요되는 예산 확보, 학습 데이터를 처리, 해석, 시각화를 위한 전문인력 확보를 제시한다. 학습분석은 도입과 활용의 진행 상황에 대한 지속적으로 모니터링과 ‘학습분석'의 목적에 대한 적합성 평가, 전체 프로세스를 재점검 및 보안 절차를 제시한다. 학습분석은 방대한 학습자의 학습 경험을 데이터로 축적하고, 이를 토대로 개인 맞춤형 학습을 실현이 목적이므로 이를 위한 예측 모델에 대한 제안이 요구된다. 학습분석의 잠재력을 제시하고 이를 위한 대학의 관점 변화를 제시한다.