개인화된 학습은 교육 산업에서 점점 더 중요해지고 보편화되고 있습니다. 교육자와 연구원은 개별 학생의 요구에 맞게 교육을 조정해야 할 필요성을 인식하고 모든 학생에게 보다 개인화된 학습 경험을 제공할 수 있습니다. 개인화된 학습은 많은 가능성을 보여주는 두 가지 새로운 교육 모델인 원격 및 주문형 학습에 대한 가능성도 제공합니다.
반면에 데이터 분석이 있습니다. 빅데이터 음모론과는 거리가 먼 데이터 분석은 작은 샘플에서도 많은 데이터 포인트를 끌어낼 수 있습니다. 이 두 가지를 결합하면 더 나은 접근 방식과 학습 업계의 일반적인 문제(낮은 유지율 및 주제에 대한 일반적인 무관심)를 극복하는 데 도움이 될 수 있는 보다 능률적이고 개인화된 학습 경험을 제공합니다.
맞춤형 학습에서 데이터 분석이란 무엇입니까?
데이터 분석은 데이터를 수집, 분석 및 해석하여 귀중한 정보를 얻고 더 나은 결정을 내립니다. 교육에서 데이터 분석은 개별 학생의 학습 스타일, 선호도 및 진행 상황에 대한 정보를 수집할 수 있습니다. 일부 분야는 이와 같은 접근 방식에서 많은 이점을 얻을 수 있습니다. 따라서 경력 개발 교육은 항상 최신 정보를 사용할 수 있습니다. 이렇게 하면 더 많은 수의 학생들에게 더 유용하고 더 많은 혜택을 받을 수 있습니다.
맞춤형 학습에서 데이터 분석의 이점
따라서 데이터 분석은 학생들이 교육에 대한 기존 접근 방식보다 일정 기간 동안 더 많은 것을 성취하도록 도울 수 있는 개인화된 학습 경험을 생성하기 위한 강력한 도구입니다. 점점 더 많은 학생, 연구원 및 커리큘럼 관리자의 데이터를 수집하고 분석함으로써 더 많은 정보에 입각한 결정을 내리고 개별 학생을 대상으로 하는 프로그램을 맞춤화할 수 있습니다. 개인화된 학습에서 데이터 분석의 추가 이점은 다음과 같습니다.
- 개선된 학생 결과;
- 참여 및 동기 부여 증가
- 보다 효율적인 자원 사용;
- 맞춤형 수업 계획;
- 개인화된 피드백 및 안내
- 각 학생의 강점과 약점에 기반한 맞춤형 교육.
맞춤형 학습에서 데이터 분석의 예
데이터 분석은 개인화된 학습 경험을 생성하기 위해 다양한 방식으로 사용될 수 있습니다. 한 가지 예는 알고리즘을 사용하여 개별 학생의 데이터 포인트를 수집하고 이동 중에 커리큘럼을 변경하는 적응형 학습 플랫폼입니다. WordPoint는 유사한 접근 방식을 사용하여 각 고객의 선호도를 파악하고 최단 기간 내에 더 나은 번역을 제공합니다. 실제로 데이터 분석이 개인화된 학습에 어떻게 사용될 수 있는지에 대한 많은 예가 있습니다.
- 데이터 기반 학생 피드백 및 지도;
- 개인화된 평가 및 진행 상황 추적
- 각 학생의 필요에 맞는 게임화된 학습 경험
- 위험에 처한 학생을 식별하고 추가 지원을 제공하는 예측 분석
- 피어 투 피어 학습 및 지원을 촉진하기 위해 데이터를 사용하는 협업 학습 환경.
도전 극복
물론 기술이 학습 과정에 구현됨에 따라 발생할 수 있는 다양한 문제가 있습니다. 우선, 교사와 그들의 경험을 제거하는 것은 도전이 될 수 있습니다. 특히 인간은 가정에서의 문제, 괴롭힘 등과 같이 학생의 결정에 영향을 미치는 즉각적인 요인을 고려할 수 있기 때문입니다. 익명 플랫폼은 그렇게 하지 못할 수 있습니다.
다른 한편으로는 학생의 사생활을 보호해야 할 필요성이 있습니다. 학생들은 민감하고 젊기 때문에(종종 미성년자) 이러한 플랫폼을 설계하고 애초에 데이터를 수집할 수 있도록 보장할 때 데이터 수집 및 분석(=분석) 문제를 고려해야 합니다. 고려해야 할 기술의 몇 가지 추가 과제는 다음과 같습니다.
- 알고리즘 및 데이터 수집의 편향 가능성을 인식하고 이를 완화하기 위한 조치를 취하십시오. Writinguniverse.com은 데이터 수집 없이 학생들이 스스로 선택한 가이드와 자료를 제공함으로써 좋은 접근 방식을 가지고 있습니다.
- 학생 개인 정보 보호 및 데이터 보안이 최우선 순위인지 확인하십시오.
- 윤리 및 법적 기준에 부합하는 데이터 수집, 저장 및 사용에 대한 정책 및 절차를 개발합니다.
- 책임 있고 효과적으로 데이터 분석을 사용하는 방법에 대해 교육자와 관리자에게 교육 및 지원을 제공합니다.
끝 맺는 말
데이터 분석은 학생들이 더 나은 결과를 달성하고, 참여도와 동기를 높이고, 자원을 효율적으로 사용하도록 도울 수 있는 개인화된 학습 경험을 만들기 위한 강력한 도구입니다. 개별 학생에 대한 데이터를 수집하고 분석함으로써 교육자는 고유한 요구 사항에 대한 통찰력을 얻고 학습 스타일과 속도에 맞는 맞춤형 교육을 개발할 수 있습니다. 개인화된 학습에 데이터 분석을 사용하는 데 어려움이 있지만 교육자는 올바른 접근 방식과 마음가짐으로 이러한 문제를 극복하고 데이터 분석을 사용하여 학생들을 위한 보다 효과적이고 개인화된 학습 경험을 만들 수 있습니다.
Source: 맞춤형 학습에서 데이터 분석의 힘