53. 학습 분석과 무들

무들 버전 3.4부터 간단한 설명과 분석을 제공하는 수준으로 학습자가 성공적으로 학습 목표를 성취할 것인가를 예측하고 학습자/교수자에게 진단 및 처방 (조언)을 제공하는 기계 학습 기반의 학습 분석 기능을 제공합니다.

학습 분석은 기록 데이터 및 현재 활동 내용을 기반으로 학습 과정의 알려지지 않은 측면을 예측하거나 감지하는 데 사용되며 무슨 일이 발생하였으며 (설명), 어떤일이 발생할 것이며 (예측), 왜 어떤일 발생했는지 (진단), 그리고 그것을 개선하기 위해 무엇을 해야 하는지 (처방)의 4가지 영역으로 구분할 수 있는데 대부분의 상용 솔루션은 “설명” 수준의 학습 분석 기능을 제공합니다.

무들은 로그 데이터를 기반으로 다양한 기본 보고서를 제공하지만 이에 대한 설명이 필요합니다. 사용자에게 발생한 상황을 알려주지만 결과를 예측하지 못하거나 결과를 개선하는 방법을 알려주지 않습니다. 로그 항목은 매우 상세하지만 학습 과정을 설명해 주지는 않습니다. 즉, “누가”, “무엇을”, “언제”, “왜” 또는 “잘”을 알려주지 않습니다. 이러한 정보들은 소단위 행동에 대한 더 많은 맥락적 정보를 필요로 합니다.

설명적 분석을 제공하는 무들용 타사 플러그인도 많이 있고, 타사 오프라인 사이트 보고 솔루션과 통합도 가능하지만, 이들은 주로 보고서를 해석하고 예측 및 처방을 생성하기 위해 궁극적으로 사람의 판단에 의존하는 학습 분석 환경을 제공합니다.

과거에도 종종 학습 분석 시스템이 과거 활동을 분석하여 미래 활동을 실시간으로 예측하려고 시도했습니다. 무들 학습 분석은 보다 더 야심차게 앞으로의 이벤트를 예측할 뿐 아니라 이를 기반으로 학습자/교수자를 긍정적으로 변화시키는 데 목표를 두고 있습니다.

무들 3.7의 학습 분석 모듈은 예측 모델을 포함한 기계 학습 기반 모델과 간단한 규칙을 사용하여 우려되는 상황을 감지하는 "정적"모델의 두가지를 활용할 수 있으며 세 가지 기본 제공 모델로 "학습 이탈 위험이 있는 학생", "다가올 예상 활동" 및 "강의 진행이 안됨"을 예측할 수 있습니다. 또한 제공되는 학습 분석 API를 활용하여 다양한 분석 기능을 구축할 수 있습니다. 다음의 그림은 무들의 학습 분석 모듈의 흐름을 나타내는 것으로 무들이 제공하는 다양한 Indicator를 이용하여 구현하고자 하는 Target을 구성할 수 있고 이 결과를 Insight에서 확인하고 이를 Notification을 통하여 해당 사용자에게 통지하며 사용자는 이에 대한 Action을 취하게 되는 순환 루프로 구성되어 있습니다.

< 무들의 학습 분석 모듈의 흐름 개념도>

무들 3.4에서는 학습 분석이 일부 구현되어 있으며 학습 이탈이 예상되는 학습자를 예측하는 학습 분석을 실행하려면 ❶사이트관리의 학습분석 모델에서 ❷활성화하고자 하는 Target을 선택합니다. 이때 ❸“동작들” 버튼에서 Indicator를 변경하거나 평가 시간의 구간을 변경하는 것이 가능합니다. 강좌당 예측되는 학습 이탈 우려 학습자는 ❹“강좌관리> ❺보고서>Insights”에 나타나며 예측 ❻학습자 명단이 나타나게 됩니다. 각각의 학습자에 대하여 필요한 경우 ❼“Action” 버튼을 눌러서 메시지를 보낼 수 있습니다.