학습 분석이란 무엇입니까?
학습 분석은 학습자의 요구를 이해하고 그에 따라 교육 서비스를 개선하기 위한 데이터 사용을 의미합니다. 다양한 학습 기법의 효과를 테스트하고, 학생의 진행 상황을 추적하고, 개선할 영역을 식별하고, 교육자에게 가장 성공적인 전술에 대한 통찰력을 제공하는 데 사용할 수 있습니다. 학습 분석은 데이터 마이닝, 분석 및 인공 지능(AI)과 같은 기술을 사용하여 학습 경험을 개선하고 데이터 기반 접근 방식으로 학생들을 더 잘 지원합니다. 교육 기관은 학습 분석을 통해 학생 성적, 유지 및 졸업률의 개선을 확인할 수 있습니다.
학습 분석은 학교 및 대학 데이터 수집, 다양한 영역 또는 주제에 대한 학생의 이해 및 성공 측정, 교육자에게 가장 적합한 리소스 및 후속 전략 평가를 다룹니다. 분석은 교육자를 지원하고 학생들의 문제 영역과 학습 기회를 이해하는 데 도움이 될 수 있습니다. 모든 학생이 같은 문제를 가지고 있거나 같은 방식으로 배우는 것은 아니기 때문에 학습 분석은 데이터 중심의 교육 방식입니다. 학습 분석은 교육자가 이러한 특정 요구와 과제를 해결하기 위한 계획을 개별화하는 데 도움이 될 수 있습니다. 많은 플랫폼이 학생에게 개인화된 결과와 권장 사항을 제공하여 교사가 미래의 수업 계획을 개발하는 데 도움이 될 뿐만 아니라 학생들이 어디에 집중해야 하는지에 대한 더 나은 통찰력을 제공합니다.
학습 분석에는 학교, 대학, 온라인 소스, 정부 및 기타 교육 기관에서 수집한 빅 데이터를 사용할 수 있습니다. 이러한 방대한 데이터 소스는 수집 시 교육 성과를 개선할 수 있는 좋은 기회를 제공합니다. 불행히도 이러한 리소스는 학습 환경에 빅 데이터 분석 을 적용하는 것이 상당히 새로운 방식이기 때문에 전혀 활용되지 않거나 충분히 활용되지 않는 경우가 많습니다. 그러나 이러한 특정 목적을 위해 분석가를 고용하는 기관이 늘어나고 셀프 서비스 분석에 참여하는 교육자가 늘어남에 따라 학습 분석은 계속 성장하고 데이터를 사용하여 교육을 개선하고 있습니다.
분석할 학습 데이터의 유형
학습 분석은 다음을 포함하지만 이에 국한되지 않는 다양한 교육 데이터를 이해하는 데 사용할 수 있습니다.
- 학생 피드백 설문 조사: 학생 및 졸업생의 설문 조사 데이터는 교육 기관이 교육자 성과를 평가하고 문제 영역을 해결하며 학생 만족도를 개선하는 방법에 매우 유용할 수 있습니다.
- 입학 데이터: 대학은 종종 그들이 받는 신청자의 수, 합격률, 합격한 학생 수에 관심이 있습니다.
- 시험 점수: 기본 성과 수준에서 교육자가 다양한 학습 전략의 결과로 시험 점수에서 볼 수 있는 추세입니다.
- 졸업률: 졸업률은 기관이 상위 수준에서 자신의 성과를 이해하기 위한 기준으로 자주 사용됩니다.
- 학생 참여: 학생들이 가장 많이 참여하는 콘텐츠와 교육 콘텐츠를 개선하여 참여도를 높일 수 있는 방법입니다.
- 핵심 성과 지표(KPI): 학생의 성공 및 교육 효과를 측정하는 것입니다.
학습 분석 이점
학습 분석은 교육자와 학생 모두에게 이익이 됩니다. 분석은 교육을 위한 최고의 도구와 전략에 대한 연구를 제공하고 학생들의 경험을 크게 향상시키는 새롭고 더 나은 학습 방법을 개발하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 변화의 영향은 더 많은 젊은이들이 맞춤형 교육의 혜택을 받아 졸업률을 높이고 지식을 전파함에 따라 사회에 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.
학습 분석 분야가 성장함에 따라 기관은 이러한 관행에 의존하여 리소스를 최대한 활용하고 학생의 성공을 위해 약속한 결과를 제공하게 될 것입니다. 교육 기관이 분석에 투자하지 않는 것은 학생 개발 및 효율성 향상 측면에서 얻을 수 있는 수익이 상당하기 때문에 놓친 기회가 될 것입니다.
전반적으로 학습 분석의 주요 이점은 다음과 같습니다.
- 제한된 리소스의 최대한 활용: 분석은 리소스가 제한된 교육 기관에서 이러한 리소스를 데이터 기반 방식으로 더 스마트하게 관리하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이는 또한 이러한 리소스의 영향을 최대화하여 가장 가치 있는 리소스를 사용할 수 있도록 하고 덜 필요한 다른 항목의 우선 순위를 낮추는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 책임 증대: 교육자는 종종 주정부, 부모 또는 교육을 최대한 활용하고자 하는 학생에 대한 책임을 지게 됩니다. 분석은 해당 가치를 정량화하고 시간 경과에 따른 개선을 측정하는 데 도움이 될 수 있으므로 교육자가 학생의 성과에 미치는 영향에 대한 지원을 제공할 수 있습니다.
- 결과 공유: 학습 분석의 또 다른 이점은 교육과 관련하여 제공하는 투명성이 향상된다는 것입니다. 이러한 개방성은 기관뿐만 아니라 그러한 분석 프로그램의 결과를 구현하는 많은 교육 센터 전반에 걸쳐 더 나은 학습 방법으로 이어질 수 있습니다.
- 데이터 기반 교육: 학습 분석은 교육에서 추측을 제거하는 데 도움이 됩니다. 이를 통해 교육자는 학생을 완전히 이해하고 가장 큰 문제와 성장 영역을 해결하는 방법에 대해 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있습니다.
- 학생에게 힘을 실어주기: 학습 분석에 대해 가장 유익하지만 간과되는 이점 중 하나는 학습을 학생들에게 다시 맡기는 방식입니다. 이 방식은 학생들이 이해하지 못하는 것을 이해할 수 있도록 힘을 실어줄 수 있습니다. 그러면 학생들은 해당 정보를 사용하여 교실 안팎에서 자신의 학습 전략을 수정할 수 있습니다.
학습 분석 구현 방법
다음을 포함하여 학습 분석을 구현할 때 고려해야 할 몇 가지 요소가 있습니다.
- 셀프 서비스 분석: 교육 기관에서 교육자가 학생의 진도를 추적할 수 있는 분석 프로그램을 출시하려는 경우 솔루션은 진정한 셀프 서비스여야 하며 교육자는 모든 구성 요소에 대해 적절하게 교육을 받아야 합니다. 또한 이러한 프로그램이 성공하려면 조직에서 교육자와 기관의 리더가 데이터를 자주 사용하여 변화를 주도하는 데 전념하는 데이터 중심 문화를 촉진해야 합니다. 분석 프로그램의 광범위한 채택을 보장하는 것은 이니셔티브의 성공에 필수적입니다.
- 분석가/교육자 소통: 기관에서 전담 분석가를 고용하거나 분석 업무를 아웃소싱하는 경우 해당 분석가와 데이터를 사용하는 교육자 사이에 열린 소통 채널이 있어야 합니다. 교육자는 여전히 이를 수행하는 방법에 대한 지침과 훈련이 필요합니다. 교육자는 제공된 정보를 성공적으로 활용하는 방법과 분석가가 조사할 추가 질문을 하는 방법을 이해해야 합니다.
- 데이터 프라이버시: 교육 기관은 데이터 개인 정보 보호 규정에서 면제되지 않으며 학생 및 교직원 데이터 수집, 분석, 사용 및 공유에 대한 정부 지침을 준수해야 합니다. 데이터를 취급하는 교육자는 개인 정보 보호 지침을 인식하고 개인 정보의 개인 정보를 유지하는 방법에 대해 적절하게 교육을 받는 것이 중요합니다. 예를 들어, 그러한 데이터가 외부에 공유되는 경우 기관은 데이터가 익명화되어 학생과 교수진의 개인 정보가 보호되도록 해야 합니다.
- 머신 러을 통한 자동화: 일부 기관에서는 학생 데이터를 분석하고 이러한 결과를 보고하는 프로세스를 자동화하는 것을 고려할 수도 있습니다. 머신 러닝을 통해 분석 솔루션은 미리 결정된 질문을 파고들어 학생이나 교육자를 위한 최선의 다음 조치를 제안하고 학습 영역에 특별한 주의가 필요한 경우 자동화된 경고 또는 알림을 보낼 수도 있습니다.