성공적인 학습분석을 위해 준비해야 할 5가지
학습분석은 학습에 특화된 데이터 분석을 의미한다. 학습에 특화된 데이터라고 하는 것은 학습이 이루어지는 상황에서 발생할 수 있는 데이터이다. 현재까지는 오프라인 학습상황에서 데이터를 수집하는 방법이 마땅치 않기 때문에 학습분석은 주로 온라인 학습상황에 적용하고 있다. 그렇다면 온라인 학습상황에 적용할 수 있는 데이터 분석을 학습분석이라고 해도 무방할 것이다.
성공적인 학습분석을 위해 준비해야 할 것은 어떤 것이 있을까? 실제 실행 전에 준비해야할 사항을 5가지로 정리해 보았다.
- 성과 정의하기
먼저 학습분석을 통해 얻고자 하는 성과를 정의한다. 어떤 분석결과를 얻을 것이냐에 따라서 후속 절차들이 바뀔 수 있다. 명확한 목표와 그에 따라올 성과를 정의하지 못한다면 분석하는 것 자체의 의미가 희석될 것이다. 예를 들어, ‘학습 사이트 메인 화면의 이탈률을 줄인다’ ‘학습 중도탈락자를 예측한다’ 등과 같은 성과를 정의해야 한다.
- 수집할 데이터 정의하기
성과를 얻기 위해 수집할 데이터를 정의한다. 성과를 제대로 정의했다면, 분석을 뒷받침할 데이터를 정의할 수 있을 것이다. ‘학습 사이트 메인 화면의 이탈률을 줄이기’ 위해서라면 메인 화면에 접속하는 사람들의 로그를 추적하여 이탈이 발생하는 원인을 가정할 수 있을 것이다. 이를 위해서는 어떤 로그를 추적할 것인가를 정의해야 한다. 일반적으로 웹사이트에 누군가가 접속하여 그 접속에 대한 다양한 로그를 남기기 마련이다. 어느 지역에서, 어떤 네트워크 회선을 이용하여, 어떤 기기로, 어떤 웹브라우저를 통해, 머물다가 나갔는지를 확인할 수 있다.
- 데이터 수집방법 구상하기
데이터를 정의했다면 그 데이터를 어떻게 수집할 수 있을지 구상한다. ‘이탈률’ 감소를 위해서는 구글분석이나 네이버분석 스크립트를 사용할 수도 있고, 아파치 로그를 사용할 수도 있다. 유료로 로그를 수집해주는 서비스를 이용할 수도 있고, 로그 분석 솔루션을 구입하여 서버에 설치할 수도 있다. 수집방법에 따라서 실제 적용 방법이 달라질 수 있다.
- 데이터 분석 방법 익히기
자, 원하는 데이터까지 수집했다고 가정하자. 이제 그 데이터로 무엇을 할 것인가? 데이터를 분석하기 전에 원하는 알짜배기 데이터만 사용하기 위해 가공을 해야하는데 어떤 방법으로 할 것인가? 엑셀을 이용할 것인가, R을 이용할 것인가, 태블로와 같은 솔루션을 이용할 것인가? 아니면 구글분석이나 네이버분석에서 제공하는 대시보드를 활용할 것인가? 등을 결정한 후 그 방법을 사전에 익혀야 한다. 그래야 데이터를 데이터답게 분석할 수 있을테니까.
- 데이터 정리 방법 정하기
분석을 위한 전처리도 마쳤고, 데이터를 여러 형태로 쪼개거나 조합하여 새로운 데이터를 만들어 낼 수도 있다고 가정하자. 이것을 혼자 보고 끝낼 수도 있겠지만, 일반적으로는 누군가에게 보고하거나 다른 사람들이 볼 수 있도록 게시해야 하는 상황이 더 많을 것이다. 이때 어떤 도구를 사용해서 남들이 보기 쉽도록 정리할 것인가를 정할 필요가 있다. 엑셀로 정리할 수도 있고, R이나 태블로 등을 사용하여 시각화할 수도 있겠다. 구글분석이나 네이버분석의 경우 시각화된 조각들을 모아서 별도의 보고서 형태로 구성할 수도 있을 것이다.
이러한 사항들을 제대로 준비하면 학습분석을 조금 더 유용하고 의미있게 사용할 수 있을 것이다. 학습분석의 시작은 내가 무엇을 알고 싶고, 그것을 통해 어떤 문제를 해결하고 싶은가에 대한 성찰이다. 시작 전에 5가지 사항에 대해 준비해 놓으면 원활한 학습분석이 가능할 것이다. 건투를 빈다.
글. 바이라인네트워크
<버즈클래스 오픈랩 buzzclass@rhizome.kr>
