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학습분석 지표설계

LA(Learning Analytics) 지표설계 프로세스

분석은 과정일 뿐 목적은 아니다. 결국 본질을 묻는 것이 중요합니다. “어떤 데이터를 왜, 어디에 쓸것인가?”를 고민하는 과정부터 시작합니다.

러닝스파크의 학습분석 프로세스는 다음과 같습니다.

[학습분석목표 설계단계] 해결하고자하는 문제와 분석하고자하는 목표를 우선적으로 도출합니다. 도출의 과정에서 러닝스파크의 학습분석 프로젝트를 통해 확보된 학습분석 목표(LAO, Learning Ananlytics Objectives) 라이브러리와 교육공학 전문가 그리고 퍼실리테이터가 붙어 지표설계워크샵/데이터 워크샵을 진행합니다. 데이터 워크숍은 비즈니스 캔바스를 기반으로 테일러링한 데이터 캔바스를 활용합니다. [학습분석 방법론 선정 단계] 학습분석 목표를 기반으로 전략적 중요도 평가를 합니다. 전략적 중요도 평가를 기반으로 학습분석의 방법론(Descriptive, Predictive, Dignotics, Prescriptive Analytics)을 선택합니다. [지표체계 설계단계] 필터링된 학습분석 목표를 기반으로 지표를 설계하고 지표체계를 도출합니다. [반복검증과 지표체계/데이터포인트 확정단계] 도출된 지표체계를 기반으로 서비스정의서(시각화, 피드백, 추천 및 학습경로 등)를 설계하고 사용자 참여를 통해 경험평가를 진행합니다. 반복적 워크숍 활동을 통해 서비스 정의서가 완성되고 이를 기반으로 정형/비정형 데이터를 식별하고 관리해야 할 데이터포인트를 선정합니다. [xAPI Profile 설계단계] 이렇게 정의된 지표설계를 기반으로 xAPI/LRS 기반의 데이터 수집/저장/관리 체계 구축을 위해서 러닝스파크는 xAPI Profile을 설계 합니다. Verb 정의 뿐만 아니라 Context와 Extension을 구조화하고 xAPI Statement를 설계합니다. [데이터 엔지니어링단계] 쌓여진 정형/비정형데이터를 기반으로 R Studio/ Phython/ AWS Athena 등의 데이터 분석 도구를 활용해 학습분석을 실행합니다. 이 단계에서는 통계적 기법을 활용합니다. 머신러닝/ 딥러닝을 기반으로 한 학습분석은 러닝스파크의 파트너와 함께 합니다.

지표설계 도구

학습경험 디자인에 데이터 워크시트와 학습자 페르소나와 저니맵, 페르소나 시트를 활용해 체계적인 접근을 하고 있습니다. 포스코, 국가과학기술인력개발원, 인사혁신처 등의 교육 서비스 경험 설계/ 컨설팅에 활용되었습니다.

[LXD Tool 예시]

지표설계 산출물

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서비스 청사진(Service Blue Print) 설계: 고객과 서비스 이해관계자들을 배치해보는 종합도구로 다양한 서비스 디자인 및 서비스 혁신 프로젝트에서 핵심적인 역할을 수행

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서비스 디자인 워크숍(Service Design Workshop) : 이해관계자의 참여를 통한 Co-Design Workshop

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서비스 프로토타입(Prototyping) : 프로토타이핑 과정을 통해 서비스 디자인의 최종 디테일링과 구축에 직접적으로 연결 될 수 있는 서비스 제안의 디테일과 접점에 대한 피드백 제공

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학습분석 목표(Learning Analytics Objectives)정의서 : 데이터 분석/ 학습분석을 위한 목표 도출

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지표체계도 : 학습분석 목표 풀을 기반으로 지표풀을 도출하고 이를 관리해야할 지표 체계 및 데이터 포인트로 구성

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서비스정의서 : 도출된 지표체계를 기반으로 서비스 전략 도출, 사용자별 시각화 대시보드 전략 수립, 피드백 설계(메시징 전략), 콘텐츠/ 학습경로 추천, 서비스 개선 전략 도출

[LXD Output 예시]

References

인사혁신처, 국가 인재개발 지능형 오픈 플랫폼 구축 2단계(2021)

국가과학기술인력개발원 차세대 LMS 구축(2021)

네오랩컨버전스 교육비즈니스모델 컨설팅(2020)

포스코인재창조원 HRD 진단컨설팅(2019)

1Gram, 인터랙티브 비디오 서비스 모델설계(버블콘, 2020)

Pama.kr, 부모교육 마이크로러닝 서비스 모델(에듀니티랩, 2019)