학습 분석 스터디 ing

사실 지난 3월부터 학습 분석 스터디에 들어가 공부하기 시작했습니다. 

이웅기 선생님께서 소개해주셔서 들어가게 되었는데요, 벌써 2개월 반이나 되었네요! 

 

학습 분석(Learning Analytics)은 학생에 대한 다양한 데이터를 바탕으로 교육적 목적 하에 진행하는 분석을 의미합니다. 

요즘에는 데이터 마이닝 등의 기술을 통해 데이터 확충 및 분석이 용이해졌어요. 

2015년 정도부터 학회가 생긴 신생분야입니다.

https://www.solaresearch.org/

Home - Society for Learning Analytics Research (SoLAR)

 

스터디는 이 책으로 진행하고 있습니다. 

https://www.solaresearch.org/publications/hla-17/

Handbook of Learning Analytics - First edition - Society for Learning Analytics Research (SoLAR)

 

순서를 맡아서 발제를 하는데, 지난주가 제 순서여서 17장을 발제했어요. 

책의 흐름을 한번쯤 정리하고 싶어 전체적인 지도를 그렸습니다. 

https://docs.google.com/presentation/d/1je6PYpqSR2oadMlSPW_rkQo6bwhpztL3DNJa_JBM-KA/edit?usp=sharing 

Map of LA Handbook

아주 주관적 매핑입니다 ㅋㅋ

 

처음에는 어떤 분야인지 잘 모르고 시작했습니다.

책도 앞 부분에서는 추상적인 이야기부터 시작해서 대략 이런 거구나 감만 잡고 시작했어요. 

그런데 공부할수록 참 매력적인 분야인 것 같습니다. 

학교가자 사이트를 다른 선생님들과 함께 만들면서 생성되는 데이터에 대해 같이 고민했던 것이 많이 생각이 났습니다. 

지난해 AI 교육과 관련된 프로젝트에 참여하면서 알게된 데이터 라벨링 및 분석 기술도 생각이 났어요.

 

특히 얼마 전에는 내부에서 구글 데이터 스튜디오를 활용해 대시보드를 만들어보면서 단순 숫자가 아닌 상호작용의 결과로서 데이터를 볼 수 있었습니다. (내부 자료라서 공개할 수는 없습니다 ㅠㅠ)

그 데이터로부터 실제적인 상호작용 상황을 발견해낼 수 있다면, 학생들이 좀더 자율적이고 적극적으로 참여할 수 있는 플랫폼을 만들 수 있지 않을까하는 생각이 들었습니다. 

특히 책을 통해서 알게 된 내용 중 감정 분석과 관련하여 온라인 도구를 통한 디지털 학습 환경에서의 블렌디드 학습 상황에서도 충분한 동기부여가 가능할 것이라는 것이 인상깊었습니다.

요즘 코로나19로 인해 줌 수업 및 콘텐츠를 활용한 수업이 이루어지고 있기는 하지만, 사실 그에 대한 학생의 반응을 적극적으로 얻기란 쉽지 않기 때문입니다. 

메이커 교육의 측면에서도 촉진자로서 교육자의 역할 중 가장 중요한 것이 피드백인데요, 그만큼 피드백과 관련된 내용에도 많은 관심이 생겼습니다. 

 

그래서 요즘은 아래의 강의를 들으면서 같이 공부하고 있습니다. 

https://learning.edx.org/course/course-v1:MichiganX+PLAx+3T2016/home 

Course | edX

이제 3주차네요!

앞으로도 흥미를 갖고 탐구해볼 예정입니다!:)