대구사이버대, DATA LAB으로 학습자 분석…학업유지율↑

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[경산=뉴시스] 박준 기자 = 대구사이버대학교는 빅데이터 기반 학습자 분석 시스템인 데이터랩(DATA LAB)을 통해 학업 중도 탈락률을 낮추고 있다고 26일 밝혔다.

DATA LAB은 2020년 대학에서 개발 및 구축한 빅데이터 기반 학습자 분석 시스템으로 학습자들의 자기주도학습 핵심 역량과 학습 패턴을 분석하고 예측해 개입함으로써 학습률을 높이고 중도포기를 선제적으로 예방할 수 있는 효과를 나타내고 있다.

또한 다양한 데이터를 체계적으로 관리·분석하기 위한 시스템으로 종합적 통계 분석과 예측 정보를 통해 대학 경영 및 의사결정에도 큰 역할을 하고 있다.

또 교수자 및 수업 관리자의 효율적인 학생 관리를 지원하기 위해 학과, 과목, 학습자별 통계정보를 제공하고 있으며 이를 활용해 학습률이 저하된 위험군을 사전에 인지 후 적절한 개입이 가능하다는 장점을 갖고 있다.

지난해 미술치료학과 윤효운 학과장이 중도 탈락 위험군에 속한 학습자를 확인해 상담한 사례는 DATA LAB 활용의 우수 사례로 손꼽힌다.

윤효운 학과장은 "당시 학생 지도를 위해 DATA LAB을 통한 학습자 분석 내용을 살피던 중 여러 가지 요인 중에서 장학금 수혜가 학생의 중도 탈락 위험률을 낮출 수 있는 한 요인으로 파악했다"며 "장학금 사각지대 해소를 위해 학과와 대학 본부가 유기적으로 연계하여 해당 학생이 학업을 유지하는데 도움을 줄 수 있었다"고 말했다.

DATA LAB은 학습 데이터 분석을 통해 자기주도 학습 모형을 도출해 맞춤형 학습 가이드를 학습자에게 추천해 주고 있으며 학습자는 학습 특성 및 패턴에 대한 데이터 분석을 통해 자신의 학업 성찰 및 학습 계획을 설계하는 것이 가능하다.

이에 따라 학습자는 학습분석 정보를 통해 본인의 학습성과를 확인하고 비교군과의 학업성취도를 비교해 학습 계획을 수립하거나 수정할 수 있으며 학습자의 학업 성취도가 일정 수준에 미치지 못할 경우 알림 메시지를 받음으로써 적극적인 학습 참여가 가능하다.

이근용 총장은 "대학의 우수한 학습자 분석 시스템이 중도 탈락률을 낮추고 학생 만족도 제고에 기여할 것으로 기대한다"며 "학생들이 학업에 집중해 더욱 높은 학업성취도를 달성할 수 있도록 무한 지원하겠다"고 밝혔다.


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