[도서/리뷰] #461 교육과 학습에서 빅데이터 - 윤승원, 김동호, 김나리, 천종필

빅데이터의 의미와 그것이 교육학에 활용될 수 있는 사례, 의미, 방법들을 제시한다. 빅데이터 분석에 용이하게 사용되는 다양한 프로그램들을 간략히 소개하며 향후 이런 프로그램의 사용이 더욱 늘어날 추세라고 말한다. 기존에 학습과정과 학생 관리를 위해서만 사용되던 플랫폼들 (블랙보드 등)이나 무크 Mooc 시스템 등을 통해 학생 학습 패턴, 강의 포기 이유 등을 분석하여 시각화 할 수 있고 교육의 질을 높이는 데에 사용할 수 있다고 한다.

​

책은 빅데이터 생산 출처와 활용 사례, 관련 프로그램 등에 대해 간략히 언급하는 수준이고 실제로 데이터 분석 실무나 이론 등은 다루고 있지 않다. 교육학에 관심 있는 사람이라면 앞으로 필수적으로 다루게 될 기술 분야이므로 도움이 될것이고, 통계에 관심 있는 사람이라면 빅데이터에 대한 새로운 관념에 대해 아주 미미하게나마 알게될 것이다. 일단 기존 통계학과 빅데이터 과학이 문제를 해결하고 다루는 태도에서 차이가 나는데 이 책에서는 그런 부분은 잘 다뤄지지 않고 있다.

​

​

​

<인용>

“미국에서 빅데이터는 모바일 컴퓨팅(Mobile Computing), 게임화 학습(Gamification), 학습분석(Learning Analytics), 사물인터넷(Internet of Things), MOOCs(Massive Open Online Courses), 웨어러블 테크놀로지(Wearable Technology)와 함께 미래 교육에서 핵심 역할을 할 중요 기술로 언급되고 있다(Johnson, Adams, Estrada, & Freeman, 2014).”

​

“테크놀로지 사용 자체로 교육 혁신을 이루어 내려는 것은 근시안적인 발상이다(Reiser, 2012). 좀 더 중요한 것은 테크놀로지가 교육에 주는 의미를 이해하려는 노력과 어떻게 효과적으로 사용해야 하는지에 대한 성찰이다.”

​

“과학적 이론이나 지식의 적용이다. 따라서 교육공학적 관점에서는 분석(Analysis), 설계(Design), 개발(Development), 실행(Implementation), 평가(Evaluation)와 관련된 일련의 교수 설계 행위나 멀티미디어 사용, 온라인 교육, 빅데이터 등이 모두 테크놀로지 사용의 예에 해당되는 것이다.”

​

“미국을 비롯한 세계의 주요 대학들은 글로벌 지식경제(Global Knowledge Economy) 사회에서 당면한 많은 과제들과 수요를 직시하고 사회에 공헌하는 교육을 제공하기 위해 많은 변화와 혁신을 시도하고 있다. 정책이나 행정을 담당하는 교육 리더들은 실현 목표와 자원 할당을 결정하는 데 데이터의 중요성을 깨닫고 점차 많은 영역에 빅데이터적 접근을 도입하기 시작했다.”

​

“기업과 사회의 요구를 반영하듯 대학이나 대학원 학위를 취득하려는 인구 및 학생들의 나라 간 이동을 증가시키고 있다. 대학들은 이러한 흐름에 맞추어 구성원들의 문화적, 지식적 다양성(Diversity)이 미래의 중요한 경쟁력임을 깨닫고 이를 위해 빅데이터를 활용한 학생 분석(Student Analytics) 시스템을 도입하여 학생들에 대한 정보와 학교에서 제공하는 프로그램이나 서비스의 사용 정도, 경험들을 분석하여 학생 유치와 관리 및 지원의 향상을 시도하고 있다.”

​

“정보통신 기술의 발달과 e러닝(e-Learning)의 활발한 보급은 학습 관련 데이터의 양을 폭발적으로 증가시켰다. 학습자는 디지털 기기들을 활용하여 기존의 면대면 학습을 대체하는 다양한 형태의 이러닝에 참여하고 있으며 그들의 학습 과정에 대한 단서가 되는 데이터의 양과 종류도 방대해져 가고 있다(Romero, Ventura, & Garcia, 2008).”

​

“학습 분석은 이러한 데이터 분석 결과를 통한 교수, 학습적 처방에까지 이르고자 한다. 학습 분석이 데이터 마이닝과 비교하여 보이는 결정적 차이는 데이터 활용에 관한 인간의 적극적 개입을 염두에 둔다는 점이다. 즉, 데이터를 통하여 학습 현상을 좀 더 포괄적으로 이해하고 적극적 개입을 통한 현상의 개선에 관심을 두는 것이다(Ellias, 2011).”

​

“학습 분석과 데이터 마이닝에서 사용하는 분석 기법은 완전히 새로운 것이라기보다는 다른 분야에서 널리 사용되어 온 방법을 교육과 학습에 연관된 데이터에 적용하는 경우가 많다.”

​

“(무형식 학습 방법들은) 성인들의 학습은 조직이나 커뮤니티 내에서 타인과의 관계나 사회문화적, 환경적 인지의 변화 과정을 거친다는 체화된 인지 이론(Situated Cognition, Lave & Wenger, 1991)의 탄탄한 학습 이론에 근거하고 있다(Marsick & Watkins, 2015).”

​

“또 한 가지 주목할 만한 점은 학습 관리 시스템 플랫폼 소스가 점차 일반에 공개되고 있다는 점이다.”

​

“특히 교수자와 학습자의 면대면 상호작용 없이 자발적으로 참여하는 무크의 온라인 학습 환경에서는 개별 학습 동향과 패턴 데이터 정보를 바탕으로 학습자들의 예외적 학습 상황을 미리 예측하고 수강 철회나 중도 포기할 위험 요소를 사전 파악하여, 그들의 학습 행동 변화를 유발하고, 학습을 지속하고 향상할 수 있도록 지원하는 것이 매우 중요하다.”

​

“우리나라에서는 2015년 10월 정부 주도로 K무크(K-MOOC)가 첫 시범 운영되어 서울대학교, 성균관대학교, 이화여자대학교 등 10개 대학의 27개 강좌가 개설된 후, 2016년 11월 현재 21개 참여 대학의 68개 강좌가 무료로 제공되고 있다.”

​

“데이터 수집과 관리 분야는 컴퓨팅 기술의 발달에 힘입어 점점 진보하고 있다. 기업과 기관들은 점점 방대해지는 데이터들을 처리하기 위하여 전용 소프트웨어나 솔루션들을 사용하고 있는 추세다.”

​

“점점 더 방대해지는 데이터를 처리해야 할 경우, 상업적 목적으로 제작된 데이터 관리 도구나 전용 솔루션들이 사용된다. 시(C), 자바(Java), 파이선(Python) 같은 기존 프로그래밍언어가 여전히 데이터 수집, 통합, 분석, 시각화 등의 목적으로 사용되고 있는 가운데 에스에이에스(SAS), 에스피에스에스(SPSS), 스테이타(STATA) 그리고 통계 패키지를 이용한 R와 같은 프로그램들이 주로 데이터 분석을 위하여 사용되고 있다.”

​

“캔디스 틸(Candice Thille)이 제시하는 네 가지 개념－① 학습과 교습 방법(이론에 해당함), ② 학습 활동(Activity)(콘텐츠, 시험, 토론, 묻고 답하기, 발표 등 학습자에게 학습이 일어날 수 있게 하는 것들), ③ 데이터 수집, ④ 데이터 분석－에 순차적이고 순환적으로 접근할 것을 제시한다.”

​

“책의 서두에서 우리는 교육학에서 가장 이상적인 학습 방법은 맞춤형 교육이며 데이터의 최적 적용과 기여는 사용자가 데이터를 통해 더욱 정확한 판단을 하고 의사 결정이나 행동을 할 수 있도록 돕는 것이라고 하였다.”

​

“이처럼 교육 데이터의 생태계를 조성한다는 것은 교육기관이나 교육 지표들을 비교할 수 있는 시스템, 기관이나 단체의 학습 관리와 학생 분석을 융합하는 시스템, 그리고 테크놀로지 기반의 학습 시스템을 만들고 시스템 상호 간 연계성을 높이는 구조와 프로세스를 만들어 가는 것을 의미한다.”

​

“R는 그 확장성과 강력한 시각화 기능, 오픈 소스를 바탕으로 한 패키지 업데이트라는 장점에 기반을 두어 분야에 관계없이 빅데이터를 다루려는 사람들이 이용하고 있다. R와 웨카는 점점 더 많은 사용자들이 손쉽게 접근할 수 있는 도구로 자리 잡아 가고 있으며, 교육 관련 연구에 널리 적용될 것이다.”