학습분석학이란?(개념 및 특징)

안녕하세요 에듀몬입니다. 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있습니다. 정보기술이 고도화됨에 따라 이러한 정보는 웹에서 더욱더 많아지고, 빠른 속도로 축적되고 있습니다. 학습 분석학은 이러한 웹상의 학습자 관련 로그 데이터를 통합, 분석 및 활용을 통해 즉각적이고 개별화된 교육적 기회를 제공하고자 하는 분야라고 할 수 있습니다. 이번 시간에는 학습 분석학에 대해 알아보도록 하겠습니다. 이에 앞서 먼저 교육적 데이터 마이닝의 개념부터 알아보도록 하겠습니다.

 

 

1. 교육적 데이터 마이닝

 

  교육적 데이터 마이닝(educational data mining)은 교육 데이터 안에서 데이터의 엄청난 양으로 인해 분석하기 어렵거나 불가능했던 패턴을 밝히기 위해 자동화된 방법을 개발, 연구, 적용하는 것에 관심을 갖습니다. 교육적 데이터 마이닝의 고유한 특성은, 이론적 바탕이나 실제적인 적용 면에서 교육 데이터를 활용하고 교육 문제에 중점을 둔다는 점입니다(Scheuer& McLaren, 2011). Romero와 Ventura(2010)는 교육적 데이터 마이닝은 교육 환경에서 얻어지는 데이터의 고유한 유형을 탐색하기 위한 방법을 개발하고, 이와 같은 방법들을 학습이 일어나는 환경이나 학생들을 보다 심층적으로 이해하기 위한 목적으로 사용하는 것이라고 설명하였습니다.

 

 

 

 

 

2. 학습분석학

 

  학습 분석학과 교육적 데이터 마이닝은 명확히 구분되기는 어렵습니다. 2012년 『Enhancing teaching and learning through educational data mining and learning analytics』란 보고서에서는 데이터 마이닝을 데이터에서 새로운 알고 리즘이나 모델을 찾는 것으로 정의하였고, 학습 분석학은 교육시스템 내 밝혀진 예측모델을 적용하는 분야라고 하였습니다. 즉, 학습분석학은 데이터 마이닝 결과를 활용하여 교수학습적 처방을 가함으로써 학업성과를 관리할 수 있는 단계까지 포함합니다.

  학습 분석학은 학습자들이 만들어내는 방대한 양의 데이터를 수집하고 분석하며, 이를 체계화하여, 학습자의 특성과 수요를 즉각적으로 파악하고, 이에 따른 적합한 교수전략 및 학습 내용을 제공하여 학습성과를 관리하고자 하는 학문입니다. 따라서 학습분석학은 학습자의 학습 진행상황을 통해 향후 성과를 예측하거나 잠재되어 있는 문제를 발견하기 위해 다양한 범주의 데이터를 활용한 해석을 제공합니다. 학습분석학에 활용되는 데이터는 과제를 수행하거나 시험을 보는 겉으로 드러나는 명시적 행동 뿐만 아니라 온라인 상에서 발생하는 상호작용, 토론, 포럼 참여 등 교육과정이 아닌 암묵적 행동을 통해서도 수집됩니다.

  학습분석학은 교수-학습의 전체 과정에 관심을 두고 있기 때문에 데이터 분석방법, 데이터 분석 모델을 개발하는 것보다는 이를 교수-학습과정에 적용하고자 하는 처방적 목적이 더 큽니다. 즉, 학습 분석학적 접근은 교육적 데이터 마이닝을 기반으로 학습활동 전반에 발생하는 문제에 심리학적 접근을 통한 처방을 제공하는 것을 의미합니다. 웹로그 데이터를 통해 교수 학습 활동을 이해하고 그 과정과 의미를 파악하기 위해 데이터를 수집, 활용, 연구하여 학습과정에 대한 처방을 제공하고자 하는 연구가 주로 이루어지고 있습니다.

  

 

※ 참고문헌: 이러닝 학습자의 시간관리 행동과 학업성취도 관계에서 학습동기의 조절 효과 검증(황새롬, 2016)