안녕하세요, Ada입니다. 이번 글은 하트카운트팀이 '디지털선도학교 매칭데이'에 참여한 후 남긴 글입니다. 디지털 교육 혁신의 중요성을 강조함과 동시에, 자사의 AI 기반 학습 분석 도구를 통해 데이터 분석을 활용한 맞춤형 교육 솔루션 제공으로 교육의 개인화 및 효율성 향상에 기여하겠다는 다짐을 담아보았습니다.

디지털선도학교 매칭데이 참가

2월, 동대문디자인플라자(DDP) 아트홀에서 열린 ‘디지털선도학교 매칭데이’에 하트카운트팀도 참여했습니다. ‘디지털선도학교 매칭데이’는 디지털 교육 혁신을 주도하는 선도 학교들과 에듀테크 분야에 관심 있는 교육자들 간의 정보 교류와 협력을 촉진하기 위해 마련되었습니다.

하트카운트는 이 자리에서 자사의 최신 AI 기반 학습 분석 도구를 선보이며, 교육 혁신에 기여할 수 있는 방안들을 탐색했습니다. 참가한 73개 기업 중 하나로서, 다양한 에듀테크 솔루션을 제공하며 교육계의 주목을 받았습니다.

이 행사는 디지털 기술을 활용한 교육 방안의 이해도를 높이고, AI 및 디지털 콘텐츠의 교육적 활용 가능성을 탐구하는 기회를 제공했습니다.

에듀테크의 발전과 중요성

에듀테크는 교육(Education)과 기술(Technology)의 결합으로, ICT를 교육에 적용해 기존 교육 방식을 혁신하고 학습 효과를 극대화하며 교육 과정의 효율성을 높이기 위해 디지털 도구와 리소스를 활용합니다.

실제로, 서울시교육청교육연구정보원의 Ai 튜터 마중물학교에서는 AI를 활용한 맞춤형 학습 플랫폼을 도입하여 학생들의 학습 경험을 개인화하고, 그 결과 학생들의 학업 성취도가 크게 향상되었습니다.

이러한 혁신은 디지털선도학교가 2025년까지 수학, 영어, 정보 교과에서 AI 디지털 교과서를 도입하려는 교육부의 목표와 맞닿아 있습니다. 이를 통해 학생들의 개별 학습 수준을 정확히 진단하고 최적의 학습 순서를 제공, 교육의 질을 높이는 것이 목표입니다.

학습 분석: 교육 혁신 가속화

학습 데이터의 효과적 분석 및 활용은 데이터 기반 교육 혁신의 근간을 이룹니다. 더 나아가, 학습 분석은 교육 데이터를 수집, 측정, 분석하고 해석하여 학습 과정과 결과를 이해하고 최적화하기 위한 과정입니다.

이는 코스웨어와 AI 디지털 교과서의 개발 및 적용에서 특히 중요한 역할을 합니다.

예컨대, 한 대학에서 실시된 프로젝트에서는 학생들의 온라인 학습 데이터를 분석하여 학습 성과를 개선하는 데 기여한 요인들을 식별했습니다. 수집된 데이터는 코스웨어의 내용을 개인화하고, 학습자의 필요에 맞춘 AI 디지털 교과서를 개발하는 데 활용되었습니다. 이러한 맞춤형 학습 자원은 학생 개개인의 학습 경로를 최적화하고, 전반적인 학습 효율을 향상시키는 데 기여했습니다.

교육 혁신에서 데이터의 활용은 필수불가결한 요소가 되었습니다. 정교한 데이터 분석 기법을 통해, 교육 기관들은 교육 과정을 개선하고, 학습 경험을 개인화하며, 교육 성과를 향상시킬 수 있습니다. 데이터는 교육자가 학습자의 필요를 이해하고, 학습 과정을 최적화하는 데 중요한 역할을 합니다.

데이터 기반 교육 개선의 전략은 다음과 같이 정리할 수 있습니다.

1. 학습자 중심의 접근: 데이터를 활용해 학습자의 필요와 선호를 중심으로 교육 과정을 설계합니다. 학습자의 행동 패턴, 성취도, 피드백 등의 데이터 분석을 통해, 교육자는 학습 과정을 학습자에게 최적화할 수 있습니다.
2. 실시간 피드백의 활용: 학습 관리 시스템(LMS) 등의 플랫폼을 통해 수집된 데이터는 학습자에게 실시간 피드백을 제공하는 데 사용됩니다. 이는 학습자가 자신의 학습 과정을 모니터링하고 적시에 조정할 수 있게 합니다.
3. 예측 분석의 적용: 데이터 분석을 통해 미래의 학습 성과나 학습자의 행동을 예측합니다. 이를 통해 교육자는 학습 부진을 조기에 식별하고, 개입하여 학습 성과를 향상시킬 수 있는 기회를 가집니다.
4. 맞춤형 학습 자료의 개발: 학습 데이터를 분석하여 학습자 개개인이나 그룹에 맞는 맞춤형 학습 자료를 개발합니다. 이는 학습자의 관심사, 학습 스타일, 그리고 필요에 따라 조정될 수 있습니다.

우리는 데이터가 가치를 창출하는 시대에 살고 있으며, 이는 교육 분야에서도 예외가 아닙니다. 데이터의 양과 질이 증가함에 따라, 교육과 학습에 대한 깊은 이해와 혁신적인 접근 방식을 가능하게 하는 새로운 영역이 열리고 있습니다. 이러한 변화의 최전선에는 학습분석(Learning Analytics)이 있습니다.

학습분석은 교육의 미래를 형성하는 데 중추적인 역할을 합니다. 데이터 분석을 통해 얻은 통찰은 학습자 중심의 교육을 실현하고, 교육 과정을 지속해서 개선합니다. 또한, 모든 학습자가 자신의 가능성을 최대로 발휘할 수 있는 환경을 만드는 데에도 중요합니다.

이에 따라, 하트카운트는 데이터 접근, 대시보드, EDA, AI-Augmented 분석이 유기적으로 결합된 데이터 활용 도구로서 데이터 분석 과정을 지원하며, 교육자들이 교육 현장에서 더 나은 의사결정을 내릴 수 있도록 돕습니다.

본문에서 하트카운트를 통해 학습 분석을 시도한 사례를 소개함과 동시에, 대시보드 및 분석 솔루션이 필요한 기업 및 출판사들에게는 학습 데이터 분석 도구로써의 하트카운트의 사용성을 입증하고, 시도교육청 관계자 및 교사들에게는 학습 데이터를 기반으로 내린 의사결정의 이점을 설명하고자 합니다.

코스웨어와 AI 디지털 교과서의 데이터를 활용하여 학습자의 성향과 필요에 맞는 학습 자료를 자동으로 추천하고, 개인화된 학습 경험을 제공할 방법 또한 고민 중에 있습니다.

하트카운트는 학습 데이터의 분석, 그리고 적용을 통해 교육 혁신에 기여하고자 합니다.

하트카운트는 답합니다

하트카운트는 시도교육청 담당자, 초중고 교사, 학생들의 입장에서 궁금해하는 질문들을 제기하고 이에 답변했습니다.

Q1. 교사: “학생들의 성적 분포를 알기 어려워요.”

하트카운트는 교사들이 학생들의 성적 분포와 학습 진도를 명확히 파악할 수 있도록 지원합니다.

대시보드를 통해 제공되는 다양한 학습 데이터 분석 기능은 교사들이 각 학생의 학습 상황을 실시간으로 모니터링하고, 적절한 교육적 개입을 할 수 있도록 합니다.

따라서, 하트카운트는 학생 데이터(개인 정보, 학업 성적)와 학습 데이터(능동적인 학습 통찰)를 기반으로 한 맞춤형 교육 솔루션을 제공함으로써 교육 현장에서의 개별화 된 학습 지원을 가능하게 합니다.

학습 현황 대시보드 활용 사례

학생들의 성적 분포와 학습 진도를 명확하게 파악하는 것은 교육자에게 매우 중요한 작업입니다.

이를 위해 실제로 활용된 사례 중 하나는 뉴욕시 교육부의 데이터 기반 지시 사례입니다. 이들은 교사가 학생들의 출석, 성적, 시험 점수 등 다양한 지표를 추적할 수 있는 통합 데이터 시스템을 도입했습니다. 이 시스템을 통해 교사는 추가 지원이 필요한 학생을 조기에 식별하고, 자원을 더 효과적으로 배치할 수 있게 되었습니다.

비슷한 맥락에서, 로스앤젤레스 통합 학교구(LAUSD)는 "MyData" 플랫폼을 활용하고 있습니다. 이 웹 기반 포털은 다양한 출처에서 온 학생 정보를 집계하여 교사에게 각 학생의 학업 여정에 대한 종합적인 시각을 제공합니다. 이 플랫폼을 통해, 교사는 학습 격차를 조기에 식별하고, 타깃된 개입을 실시하여 학생 성과를 크게 개선할 수 있습니다.

캐나다 온타리오의 학생들도 Edugains 이니셔티브에서 큰 혜택을 받고 있습니다. 이 프로그램은 데이터 사용을 개선하기 위해 설계된 자료와 도구를 제공합니다. 전문 개발 워크샵과 다양한 평가 도구에 대한 접근을 통해, 교사들은 교육 전략에 대한 정보에 입각한 결정을 내릴 수 있게 되었습니다. 이 접근법은 시기적절하고 각 학생의 필요에 기반한 개입을 보장함으로써, 특히 수학과 문해력에서 학생 성취도의 눈에 띄는 개선을 이끌어냈습니다.

이러한 사례들은 데이터 분석을 교육 과정에 통합하는 것의 변혁적인 잠재력을 강조합니다. 교육자가 학생 데이터를 효과적으로 분석하고 해석할 수 있는 수단을 제공함으로써, 학교는 보다 개인화된 학습 환경을 창출할 수 있습니다. 이는 학습 격차를 해소하고 학생들의 전인적 발달을 지원할 뿐만 아니라, 데이터 기반의 세계에서 성공하기 위해 필요한 준비를 지원합니다.

Q2. 교사: “학업 성취도 등 주요 지표에 영향을 미치는 요인이 궁금해요”

학업 성취도에 영향을 미치는 요인을 이해하는 것은 교육자들에게 매우 중요합니다. 하트카운트는 학생들의 학습 데이터를 분석하여 학습 성과에 영향을 미치는 다양한 요인들을 파악할 수 있도록 지원합니다.

학업 성취도 요인 분석 활용 사례

실제 사례로, 한 연구에서는 교육 데이터 분석 플랫폼을 활용해 중학생들의 학업 성취도에 영향을 미치는 다양한 요인들을 조사했습니다. 이 분석을 통해, 학습 습관, 수업 참여도, 가정 환경, 그리고 친구 관계와 같은 요인이 학생들의 성적에 큰 영향을 미친다는 것을 발견했습니다.

이 중학교의 사례에서는, 학생들의 수업 참여도와 가정 환경이 학업 성취도에 중요한 영향을 미친다는 점을 발견하고, 이를 개선하기 위한 전략을 마련했습니다. 가정 환경을 개선하기 위해, 학교는 부모님을 대상으로 하는 워크숍을 개최하여 자녀 교육에 있어서 긍정적인 환경 조성 방법을 공유했습니다. 또한, 학생들의 수업 참여도를 높이기 위해, 학교는 학생들이 수업 내용에 더 적극적으로 참여할 수 있도록 그룹 활동과 프로젝트 기반 학습을 도입했습니다.

이러한 노력의 결과로, 학교는 학생들의 학업 성취도가 현저히 향상되는 것을 목격했습니다. 학생들은 수업에 더 적극적으로 참여하게 되었고, 학습에 대한 태도가 긍정적으로 변화하였으며, 최종적으로 성적이 개선되었습니다.

이 사례는 학습 데이터 분석이 교육 현장에서 학생 개개인에게 맞춤화된 교육 경험을 제공하고, 학업 성취도를 향상시키는 강력한 도구가 될 수 있음을 입증합니다. 데이터 기반 접근 방식을 통해, 교육자는 학생들의 필요를 더 정확하게 파악하고, 이에 맞는 지원을 제공할 수 있습니다.

Q3. 정책 시행자: “학교 간 학업 성취도의 차이를 만드는 요인은 무엇인가요?”

학교 간 학업 성취도 차이를 이해하는 것은 교육 정책 입안자들에게 중요한 과제입니다. 학습 데이터를 활용하여 이러한 차이를 만드는 요인을 분석하는 것은 교육의 질을 향상시키고, 모든 학생에게 공정한 교육 기회를 제공하는 데 필수적입니다.

데이터 분석을 통해 교육자들은 학생들의 수업 참여도, 자습 시간, 상담 횟수, 가정 환경, 친구 관계 등 다양한 요인이 어떻게 학업 성취에 영향을 미치는지 구체적으로 이해할 수 있습니다. 이러한 이해를 바탕으로, 교육 정책 입안자들은 타겟팅된 교육 개선 프로그램을 설계하고, 학생들의 학습 환경을 최적화할 수 있습니다.

아래는 하트카운트 무료 시각화(EDA) 기능 중 하나인 스몰 멀티플즈 화면입니다. 이를 통해 학교 차원에서 학생들의 상태를 진단할 수 있습니다. 예를 들어, 학생들의 스트레스 수준이 유독 높은 학교들을 골라낸 후, 해당 학교들만의 특징을 파악하여 교육청 차원의 개선이 필요할 수 있다는 판단을 내릴 수 있습니다.

이렇듯 학교별로 어떠한 특징이 있는지 탐험하듯 분석하여 지역별 자원과 예산 할당 또는 학교별로 필요한 상담 프로그램 등을 기획 및 편성할 수 있습니다.

더 나아가, 학교마다 시행되었던 교육 정책의 효과를 비교하고 대조함으로써, 어떤 프로그램이나 정책이 효과적인지 파악하는 것 또한 가능해집니다. 이는 다른 학교나 지역에 벤치마킹할 수 있는 기회를 제공하며, 교육 혁신을 위한 소중한 데이터 기반의 통찰을 제공합니다.

예를 들어, 중동고등학교와 하나고등학교의 학생 집단을 비교분석 해보았을 때, 자습시간이 등급의 차이를 가장 잘 설명한다는 것을 한 눈에 파악할 수 있습니다. 학생들의 자습시간이 학업 성취도에 미치는 영향을 분석함으로써, 학교는 보다 효과적인 학습 시간 관리 전략을 개발할 수 있습니다.

이러한 분석은 교육 체계 내에서 지속적인 개선을 촉진하는 역할을 합니다. 교육 당국은 학생들의 학업 성취도를 높이기 위해 어떤 조치를 취해야 할지에 대한 명확한 방향을 제시받게 되며, 이는 궁극적으로 모든 학생이 최고의 교육 혜택을 받을 수 있는 환경을 조성하는 데 기여합니다.

Q4. 학생 및 교사: “가지고 있는 학습 데이터를 분석하고, 수업에 활용하고 싶어요”

교사는 대시보드를 통해 학생들의 학습 진도, 성취도, 그리고 참여도를 명확히 파악할 수 있습니다.

그러나, 하트카운트는 여기에 그치지 않고 대시보드에서 한 단계 더 깊게 나아갑니다.

하트카운트는 10가지 이상의 자동 분석 기능이 있으며, 전처리, 탐색적 데이터 분석(EDA), 모델링, 결과 해석 및 평가에 이르기까지 분석의 전과정을 대략적으로 보여줍니다.

이는 데이터 분석을 직접 경험하고자 하는 학생과 수업에서 사용하고자 하는 교사들에게 가장 적합한 도구임을 자신있게 말할 수 있는 이유이기도 합니다.

물론, 각 단계에서 사용된 구체적인 분석 기법이나 도구의 작동 원리와 관련된 기본적인 통계학, 수학, 프로그래밍 개념을 다 설명할 수는 없지만, 학생들이 이론을 배우기 전에 데이터 분석의 실질적인 적용을 먼저 보고, 그 후에 이러한 적용이 가능하게 하는 기술적인 세부사항과 이론적인 배경을 탐구하게 함으로써, 학습 과정을 보다 관련성 있고 흥미로운 것으로 만듭니다.

데이터 분석이 무엇인지 설명하기 위한 방법으로 top-down 방식으로 실제 데이터 분석 사례를 먼저 소개하고, 분석이 어떻게 실제 문제를 해결하는데 기여했는지 보여줌으로써 학생들에게 분석의 목적과 전체적인 흐름을 이해하도록 활용할 수 있습니다.

다시 말해, 학생들이 단순히 기술을 학습하는 것에 그치지 않고, 데이터 분석의 필요성을 이해하도록 돕습니다. 이는 학습 과정을 더 능동적이고 의미 있게 만듭니다.

하트카운트는 데이터를 가설없이 모든 경우의 수로 분석하고, 구글로 검색하듯 데이터에 질문하여 초보자도 쉽게 패턴을 발견할 수 있는 분석 도구입니다. 데이터 전문가가 아니어도 개선하고자 하는 KPI를 지정하면, 자동으로 설명 모델을 만들고, 모델이 담고 있는 패턴을 직관적으로 이해하고 활용할 수 있도록 패턴을 설명해줍니다.

하트카운트의 이러한 기능은 교사와 학생 모두에게 데이터 기반 의사결정 과정에서 신뢰할 수 있는 근거를 제공합니다. 학생들은 자신의 학습 과정을 명확하게 이해하고 개선할 수 있는 기회를 가지며, 교사는 학생들의 학습 성과를 향상시키기 위한 구체적인 방법을 찾을 수 있습니다. 뿐만 아니라, 이러한 접근 방식은 교육 과정을 더욱 개인화하고, 모든 학생이 자신의 잠재력을 최대한 발휘할 수 있는 환경을 조성하는 데 기여합니다.

글을 마치며

하트카운트는 교육 혁신의 중심에서 데이터의 가치를 실현하고 있습니다. 데이터를 기반으로 한 교육 분석은 학습자 개개인의 필요에 맞춘 교육 제공, 교육 과정의 효율성 개선, 교육 정책의 효과적인 평가 및 개선 가능성을 열어줍니다. 디지털 기술과 에듀테크의 진보는 교육 분야에서 혁신적인 변화를 이끌고 있으며, 하트카운트는 이 변화를 가능하게 하는 핵심 도구 중 하나입니다.

결과적으로, 하트카운트는 교육 혁신을 위한 강력한 도구로서, 우리의 미래 교육 목표인 데이터와 기술을 통해 더욱 개인화되고, 효율적이며, 포괄적인 학습 경험을 제공하는데 기여하고자 합니다.

아래 영상은 하트카운트의 학습분석 사례를 담아보았습니다.

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