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빅데이터 교육적 통합

세계화에 따라 많은 대학이 경제적으로 어려움에 처해 있다. 학생 입장에서 관심사를 공부할 수 있는 선택지와 조건이 다양하다. 반면 교육 기관 입장에서는 학생들이 신뢰할 수 있는 교육 프로그램과 학습 환경을 경쟁력 있게 조성하고 학생들에게 긍정적인 경험을 제공하려고 노력한다.

 

현재 학계는 그 어느 때보다 세계화됐다. 양질의 교육을 위해 외국에 나가는 일이 일상화된 현재, 어떤 대학을 선택하느냐는 대학의 순위와 취업률, 학생들의 학습 결과와 제공되는 학습 자료 및 환경 품질 등에 따라 결정된다.

 

학습 시스템이 빠르고 넓게 성장함에 따라 학생이 공부하는 동안 마주할 수 있는 긍정적인 경험이 학습 결과는 물론 앞으로 그 대학에서 수학할지 결정하는 데 큰 영향을 미친다.

 

 

학생과 교육자의 관점을 고려해 대학 커리큘럼을 설계하기 위해 조사하고 분석하는 것은 학습뿐만 아니라 교육 방법론을 구축하는 데 필수다.

 

IT 시대의 급격한 변화와 혁명으로 인해 빅데이터 기술은 대규모 데이터 정보를 수집하는 가장 효율적인 방법 중 하나가 됐다.

 

구글, 아마존, 트위터 등 다양한 산업 분야에서 빅데이터 분석을 활용한 사례는 다양하다.

 

그들은 데이터 소스를 사용하고 분석해 사용자 추천 시스템, 마케팅 등에 사용한다. 빅데이터는 고객의 요구를 이해하고 현재의 수요뿐만 아니라 과거를 분석하고 미래를 예측하는 데 매우 중요한 역할을 할 수 있다.

 

그러나 빅데이터 기술을 사용하는 추세에도 대학은 여전히 전통적인 설문조사 방법을 이용해 학생들의 인식과 경험을 분석하기 위한 피드백을 수집하고 있다.

 

이는 시간 소모뿐만 아니라 다양한 이유로 정확한 정보 수집에 방해가 될 수 있다.

 

설문조사 참여율 감소도 기존 설문조사 방식의 큰 문제점이다. 빅데이터 기술을 사용해 소셜네트워크 서비스(SNS)나 대학 평가 웹사이트 같은 온라인 플랫폼에서 학생들의 실제 평론을 사용한 데이터 수집이 훨씬 유용하고 효과적일 수 있다고 제안한 연구들이 나오고 있다.

 

 

기존 설문조사 방식의 단점을 보완하면서 더 많은 답을 짧은 시간 안에 확보할 수 있는 빅데이터 분석 방식으로 바꿔 학생의 경험과 인식을 더 잘 이해해 대학 기관에서도 경쟁력을 높이고 더 나은 교육 환경을 제공할 수 있도록 해야 할 것이다.

 

저자도 현재 빅데이터 연구를 진행하고 있다. 빅데이터는 교육적 측면에 통합했을 때 학생과 교육자 모두에게 엄청난 효과를 기대할 수 있다. 이로 인해 긍정적인 교육 환경과 지속적인 지원을 위해 교육적 측면에서 빅데이터 분석의 효과를 탐색하기 위한 실증 연구가 많이 필요하며, 교육 환경에 실제 접목하는 사례가 많이 생겨야 할 것이다.

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