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교육과 학습에서 빅데이터
2013년 9월 9일 이후 누적수치입니다.
- 저 : 윤승원, 김동호, 김나리, 천종필
- 출판사 : 커뮤니케이션북스
- 발행 : 2017년 07월 25일
- 쪽수 : 118
- ISBN : 9791128805172
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책소개
빅데이터는 우리가 당면한 교육과 학습의 다양한 문제들을 해결하기 위해 필요한 정보를 내재하고 있다. 빅데이터는 학습 현상에 관한 세부적 단서뿐 아니라, 이 현상을 증진시키고 예상되는 문제를 예방할 수 있는 정보를 담고 있다. 이 유용한 정보를 바탕으로 교육 담론은 날로 새로워질 것이다. 이 책은 교육과 학습에서 빅데이터의 활용 방법과 사례, 방향을 제시한다.
목차
또 하나의 혁신인가, 패러다임 전환인가
01 교육 데이터 마이닝과 학습분석
02 적용 분야
03 데이터 저장소 분석
04 웹과 소셜 미디어 분석
05 학습 관리 시스템 분석
06 무크 분석
07 데이터 수집·분석 도구
08 교수자의 역할
09 교육 리더의 역할
10 교육 데이터의 생태계 조성
본문중에서
교육 데이터 마이닝은 조직에서 상거래나 고객 데이터를 통해 의사 결정, 정보 우위를 통한 경쟁력 확보, 재정 향상을 도모하는 연구들에 기반을 두고 있으며, 교육 환경에서 여러 종류의 데이터를 수집하여 다양한 분석 방법을 적용해 현상의 원인과 관계를 규명하려는 것을 주된 목표로 하고 있다. 이에 비해 학습 분석은 학습에 연관된 데이터를 반복적으로 모으고 분석하여 학습자들의 학업 향상에 적절한 처방을 제공하는 것을 목표로 한다. 두 분야 모두 방대한 비정형의 빅데이터에서 유의미한 지식을 발견하는 것을 목적으로 하며, 기존의 연구 방법으로 접근하기 힘들었던 영역으로 그 범위를 확장해 가고 있다.
“교육 데이터 마이닝과 학습분석” 중에서
학습 관리 시스템에서의 데이터 분석은 주로 학습자가 학습 활동의 결과로 시스템상에 남긴 로그 데이터를 통하여 이루어진다. 로그 데이터는 단순히 학습자의 학습 시작과 끝에 관한 정보뿐 아니라 특정 학습 활동에 어느 정도 시간을 투자하였는지, 어떤 순서로 학습하였는지, 학습의 내용은 무엇이었는지를 직접 파악할 수 있게 한다. 학습 관리 시스템에서 얻을 수 있는 학습 관련 데이터의 양은 실로 방대하다. 특히 학습 관리 시스템상에서 온라인 토론, 상호작용 퀴즈, 과제 제출, 체크리스트, 동영상 학습 등 다양한 학습 활동이 이루어진다는 점을 고려해 볼 때, 얼마나 풍부한 학습 관련 데이터를 학습 분석에서 활용할 수 있을지 가늠해 볼 수 있다.
“학습 관리 시스템 분석” 중에서
저자소개
| 생년월일 | - |
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미국 텍사스 에이앤드엠커머스대학교 고등교육·교육공학학과에서 정교수로 재직하고 있다. 연구 · 교육 분야는 리더십, 연구 방법론, 대학 평가, 프로그램 평가, 교육 설계, 학습 이론 등이다. 2003년부터 2015년까지 웨스턴 일리노이대학교 교육공학과에서 웹과 소셜 미디어, 온라인 교육, 이러닝 설계, 수행 공학을 가르쳤다. 일리노이대학교에서 영어교육학 석사, 인력개발 박사학위를 받았다. 일리노이대학교 웹테크놀로지그룹의 프로젝트 매니저로 5년간 일하였고 일리노이교육공학학회 회장을 역임하였다(2009~2011). 데이터사이언스학회 초대 이사이며 2015년부터 Human Resource Development Quarterly(SSCI？Indexed) 저널의 부편집장으로 일하고 있다. 미국인력개발학회의 이사(2013~2016)를 지냈으며 50여 편의 해외 논문을 저술하였다.
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