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학습 분석 기술 활용 가능성 및 전망: 표준화 이슈리포트

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표제/저자사항
학습 분석 기술 활용 가능성 및 전망: 표준화 이슈리포트
조용상 집필Abel, Robert J. 집필
발행사항
서울 : 한국교육학술정보원, 2013
형태사항
전자자료(Application)PDF51 p.
총서사항
(연구자료 RM ; 2013-15)
표준번호/부호
ISBN 9788959843466
분류기호
한국십진분류법-> 370.7
주제명
학습[學習]   
자료이용안내
국립중앙도서관내(디지털열람실 예약 후 이용)에서 이용이 가능합니다.

목차

[목차]

요약
Ⅰ. 빅데이터 기술 및 산업 동향
1. 빅데이터 개념 및 특성
2. 빅데이터 워크플로우
3. 빅데이터 산업 동향
4. 빅데이터 정책 동향
Ⅱ. 학습 분석 기술에 대한 이해
1. 학습 분석 개념 및 특성
2. 학습 분석 기술 활용 가능성
3. 교육 데이터 유형 분류
4. 학습 분석 기대효과 및 쟁점
Ⅲ. 학습 분석 기술 표준화 동향
1. 국제 표준화 기구(ISO/IEC)의 빅데이터 기술 표준화 동향
2. IMS Global의 학습 분석 기술 표준화 동향\
3. EDUPUB과 학습 분석 기술
Ⅳ. 시사점

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초록내용/해제내용

[초록]

“빅데이터”라는 용어와 개념이 빠르게 확산되는 과정에서 사람들이 궁금해 하거나 초점을 맞추는 지점에도 변화가 감지된다. 초기에는 빅데이터의 고유한 특성에 초점을 맞추었던 반면 최근에는 데이터 생태계로 관심의 범위를 넓히는 추세이다.

교육 분야도 빅데이터를 활용해서 기존 시스템이나 플랫폼이 제공할 수 없었던 개선 효과나 문제해결을 경험할 수 있을 것으로 기대한다. 사실 학습 분석(Learning Analytics)이라는 개념은 빅데이터를 토대로 형성된 것이라고 할 수 있는데, 다양한 소스로부터 데이터를 수집, 가공, 분석해서 문제를 예측 또는 해결방법을 제시하는 절차나 목적이 유사하기 때문이다.

학습 분석은 분석의 단위를 개인에서 조직으로, 지역이나 국가 수준으로 올리거나 내리면서 기대할 수 있는 효과도 달라지는데, 이 효과를 UNESCO의 보고서에서는 분석 수준 간 융합(Convergence of Macro, Meso and Micro-level Analytics)으로 소개하였다.

- Micro-level analytics : 개별 학습자나 그룹의 학습활동 데이터를 추적하고 해석
- Meso-level analytics : 기관 수준의 분석. 기존 비즈니스 인텔리전스 분야
- Macro-level analytics : 개인과 기관 수준 데이터를 축적하여 지역이나 국가 수준의 분석을 통해 트렌드 도출



이 이슈리포트는 빅데이터와 학습 분석에 대한 기술 동향을 조사하고 그 활용 가능성에 대한 전망을 한 것이다. 학습 분석을 이용한 서비스 예시와 앞으로 체계적인 사업화를 위해 고려해야 할 사항들을 함께 제시하였다.

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