교육적 데이터 마이닝 EDM
EDM Educational Data Mining 또는 Learning Analytics으로 알려진 분야는,
교육현장에서 수집되는 다양하고 방대한 학습자 행동 데이터를 추출, 통계 분석하며,
학습자 지원 처방을 개발하고 그 결과를 평가하는 체계적 탐구 과정으로서,
교육공학, 컴퓨터공학, 통계학 분야의 협력을 통한 학제적 융합 연구로 진행되고 있다(Elias, 2011).
Q. 데이터 마이닝이란 무엇인가?
- 데이터 마이닝이란
- 대량의 데이터로부터 유용한 정보를 추출하는 것(Han et al, 2001).
- 거대한 데이터 컬렉션에 내포된 흥미로운 패턴을 자동으로 추출하려는 학문적인 시도(Klosgen & Zytkow, 2002)이다.
- 데이터 마이닝의 기법에는
- 의사결정나무(Decision Tree), 규칙 귀납(Rule Induction), 인공신경회로망(artificial neural network, ANN), 베이지안 학습(Bayesian Learning), 통계 알고리즘 등의 기법이 포함된다.
- 시각화, 군집화, 범주화, 연관성 분석, 순차 패턴 분석, 텍스트 분석 등
- 데이터 마이닝은 전통적인 데이터 분석의 가설 주도형 접근 방식과 달리,
- 데이터로부터 흥미로운 패턴을 간추려 분석 모델을 만들어내는 귀납적 접근 방식을 사용한다.
Q. 데이터 마이닝으로 교육에서 무엇을 할 수 있을까?
데이터 마이닝을 교육에 적용하는 다양한 시도가 이루어졌다.
- 예를 들면, e-러닝 시스템을 향상시키기 위해서
- e-러닝 데이터를 탐색, 시각화, 분석 작업을 거치고
- 이를 통해
- 유용한 패턴을 찾아내고
- 웹에서의 활동을 평가해 학습에 대한 객관적인 피드백을 얻으며
- 학생들이 어떻게 학습하는지 알아낼 수 있다.
여기서 질문,
💡
CoLA&EDM에서 LA랑 EDM이랑 뭐가 다른거지?🤔
답은 2절에서 주어진다.
EDM과 LA의 차이점
교육적 데이터 마이닝과 학습 분석학은 연구 배경, 영역 면에서 차이를 보인다고 한다.
2012년 미국 교육부 보고서에 따르면,
- 교육적 데이터 마이닝이란, 데이터에서 새로운 패턴을 찾아 새로운 알고리즘이나 새로운 모델을 찾는 분야이며
- 학습분석학이란, 교육시스템 내에서 밝혀진 예측 모델을 적용하려는 분야로 정의하여 둘을 구분한다.
- 즉, 학습분석학은 데이터 마이닝의 결과를 활용하여 교수 학습적 처방을 가하는 것으로 나아간다.
EDM 연구 동향
- 이혜주 and 정의현. (2013). 데이터마이닝을 이용한 학업성취 결정요인 탐색. 아동교육, 22(2), 5-18.
데이터마이닝을 이용한 학업성취 결정요인 탐색
An Analysis of Determining Factors for Academic Achievement by Using Data Mining - Data Mining;Decision Tree;middle school students' academic achievement;determining factors
- 김진 and 용환승. (2014). 데이터 마이닝 기법을 이용한 특성화고등학교 교육성과 분석. 컴퓨터교육학회 논문지, 17(6), 21-33.
데이터 마이닝 기법을 이용한 특성화고등학교 교육성과 분석
An Analysis of Specialized Vocational High School's Educational outcome using Data Mining Technique - Data Mining;Educational information disclosure system;Vocational High School's Educational outcome
- 박정배, 임희석. (2015). 초,중등정보S/W교육 : 교육 데이터마이닝 기법을 이용한 소셜러닝 학습자들의 학습활동 분석. 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집, 19(1), 31-35.
초,중등정보S/W교육 : 교육 데이터마이닝 기법을 이용한 소셜러닝 학습자들의 학습활동 분석
본 연구에서는 SNS를 활용한 학습자들간 상호관심도 변화를 통해 학습활동을 활발히 이어가는 그룹과 그렇지 못한 그룹 간의 차이점을 비교분석 하였다. 이를 위해 교사와 학생, 학생들 간의 댓글(Retweet), 좋아요(Like) 등을 상호관심도로 표현 하였으며, 이를 네트워크 모형으로 시각화하였다.
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