본 연구의 목적은 학습분석 기반 교수자 피드백 제공을 위해 LMS(Learning Management System) 대시보드를 설계하여 교수자 관점에서 개별 학습자의 학습 수행 정보를 직관적으로 이해할 수 있도록 하고, 학습자별로 추천된 피드백을 교수자가 유용하게 활용하고자 하는 것이다. 이 대시보드는 교수자 피드백 분류체계표에서 적용된 LMS의 교육적 활용 데이터를 근거로 설계되었다. 총 2회에 걸쳐 8년 이상의 경력을 가진 교육공학 전문가 8인을 대상으로 대시보드 설계 전반에 대해 타당화 검사를 실시하여 수정하였다. 연구의 결과로 설계된 최종 대시보드 화면은 종합분석 대시보드, 학습자분석 요약 대시보드, 추천 피드백 안내 대시보드로서 크게 3부분이 있고, 그에 따른 세부적인 분석 정보를 각각 제공하는 로그인 분석 대시보드, 학습정보확인 분석 대시보드, 강의자료학습 분석 대시보드, 과제/시험 분석 대시보드, 게시글 분석 대시보드 화면으로 총 8개의 대시보드로 구성된다. 모든 대시보드는 선행 연구에 근거하여 학습분석학 기반의 분석 정보 및 데이터에 따라 적합한 그래프 유형 및 표로 시각화 기법을 통해 적용되었다. 이러한 연구결과를 기반으로 교수자 피드백 제공을 위한 대시보드의 활용에 관한 시사점과 향후 연구과제에 대한 방안을 제시하였다.
많은 센서 장치로 연결된 IoT 시스템을 구축하면 센서들의 값을 모니터링하는 대시보드를 보통 제작하게 되며, 대시 보드 소프트웨어의 개발 및 유지에는 많은 시간과 비용이 들어간다. 본 논문은 대시보드를 빠르고 쉽게 만들 수 있는 저작 도구 YellowPeach를 설계하고 구현한 내용을 소개한다. YellowPeach를 이용하여 사용자는 센서 값을 출력하기 위해 미리 준비된 다양한 차트들로 대시보드를 꾸미며, 완성된 대시보드는 JSON 파일로 저장된다. 또한 본 연구에서는 웹브라우저에서 대시보드를 출력할 수 있는 웹 애플리케이션을 제작하였다. 대시보드 뷰어 웹 애플리케이션은 MQTT 기반의 IoT 시스템을 연결하여 센서로부터 실시간으로 값을 받아 화면에 출력한다.
이 연구는 온라인 토론활동에 대한 학습분석 기반 대시보드 유형이 학습자들의 그룹토론에 미치는 영향을 탐색하기 위해 수행되었다. 대학생 51명을 대상으로 참여도와 상호작용 대시보드를 제공한 집단과 토론주제와 메시지유형 대시보드를 제공한 집단으로 나누어 실험연구를 실시하였다. 먼저 온라인 토론활동에 영향을 미칠 수 있는 컴퓨터 쓰기에 대한 태도, 자기성찰 동기 수준에 대한 사전검사를 실시하였다. 이후 온라인 그룹토론 3회를 실시하였고, 참여도와 상호작용 데이터는 온라인 토론 시스템을 통해 자동으로 수집하였으며, 사후검사를 통해 학습성과 데이터를 수집하였다. 연구 결과 토론주제와 메시지유형 대시보드를 제공 받은 집단 B의 참여도 수준(M=47.56, SD=2.37)이 참여도와 상호작용 대시보드를 제공받은 집단 A의 참여도 수준(M=38.13, SD=2.21) 보다 유의하게 높은 것으로 나타났다. 반면 대시보드 유형이 상호작용과 학습성과에는 영향을 주지 않은 것으로 나타났다. 연구 결과를 종합해 볼 때 참여도와 상호작용에 대한 정보만 제공받은 집단보다 토론내용에 대한 질적 정보가 포함된 토론주제와 메시지유형 대시보드를 제공받은 집단이 토론에 대한 동기부여를 통해 참여도가 높게 나타난 것으로 해석할 수 있다. 이 연구에서는 학습자 특성변인을 고려하지 않고 대시보드 유형에 따른 효과만 검증하고자 하였는데, 선행연구에 의하면, 학습자 특성이 대시보드 활용에 영향을 줄 수 있으므로 추후 연구에서는 학습자 특성에 따른 대시보드 효과에 관한 연구를 수행할 것을 제안한다.
최근 글로벌 디자인 업체인 Frog의 Cobie Everdell 크리에이티브 디렉터는 글로벌 차량 제조사들이 차량의 대시보드 UI 디자인을 재고할 필요가 있다고 주장했는데, 자율 주행 자동차(또는 무인 자동차) 도입 확대에 맞춰 차량 내 대시보드 역시 대형 스크린으로 전환되면서 음성이나 동작으로 제어가 가능한 형태로 진화할 것으로 전망
업무지능(Business Intelligence)은 이해관계자들이 경영 의사결정을 내리는데 활용되고 있다. 대시 보드(Dashboard)는 데이터, 정보 또는 지식을 한 눈에 이해할 수 있도록 가시화해 줌으로써 업무지능을 지원해 주고 있다. 본 연구에서는 미국 ARL 소속 대학도서관의 웹사이트에서 도서관의 성과와 가치에 관한 정보공개 현황을 살펴보았다. 그리고 국외 대학도서관의 웹사이트에서 업무지능과 대시보드의 적용 사례를 분석하였다. 이를 통해 국내 대학도서관의 웹사이트에서 업무지능과 대시보드 정보시스템의 구축 및 활용을 제안하였다. 본 연구의 결과는 국내 대학도서관이 웹사이트를 통해 이해관계자들에게 도서관의 성과와 가치를 효율적으로 전달하고 의사소통의 도구로서 업무지능과 대시보드를 활용하기 위한 기초자료가 될 수 있을 것이다.
학습자중심 학습 환경에서 온라인 대시보드는 학습자 스스로 자신의 활동을 점검, 재구성하는 학습자 중심의 과정을 지원한다. 이때 대시보드 상의 학습정보는 집약적인 형태로 제시되는 특성을 가지고 있으며 다양한 학습자의 개별적인 요구에 맞춤화되어야 한다. 따라서 대시보드가 어떠한 핵심정보를 제공해야 하는지에 대한 탐색이 필요하며, 이를 위해 본 연구에서는 문헌과 대시보드 사례 그리고 학습자 경험을 질적으로 분석하였다. 분석을 통해 도출된 정보의 공통적인 속성을 중심으로 범주화한 결과, 학습준비, 학습참여, 상호작용, 학습성과의 4가지 정보유형 및 11개의 하위범주로 분류할 수 있었다. 이 같은 결과를 토대로 학습자중심 학습 환경에서의 온라인 대시보드 설계 및 구조화에 있어 시사점을 논의하였다.
효율적인 보안관제센터 운영을 위해서는 보안관제 대시보드의 표준화가 반드시 필요하다. 보안관제 대시보드는 24시간 365일 내내 함께 생활해야 하는 보안관제근무자들에게 많이 활용되도록 구성해야 한다. 또한 보안관제센터의 업무활동을 종합적으로 표출할 수 있어야 한다. 추가적으로 보안관제센터의 업무활동들을 쉽게 설명할 수 있어야 할 것이다. 이에 본 논문에서 사례기관에 실제 적용한 봉쇄·탐지·대응 기반의 보안관제 대시보드 디자인을 설명하고자 한다. 이를 통해 불필요한 귀빈 맞춤형 대시보드 구성작업에 대한 노력과 시간을 줄이고 보안관제센터의 효율적인 운영에 이바지하고자 한다.
본 논문에서는 Chat GPT API 를 활용하여 웹 대시보드를 기획하는 것을 다루고 있다. 이 대시보드는 개인과 업무에서 생성된 데이터를 통합하여 데이터 분석을 쉽게 할 수 있도록 도와주며, 머신 러닝 절차를 기반으로 화면 구성이 이루어졌다. 이를 통해 비전문가도 쉽게 데이터 전처리, 시각화, 학습, 저장소 등의 기능을 사용할 수 있다.
최근 세종시는 개발 및 정비가 추진되면서 여러 분야에서 발생하는 사회문제를 해결하기 위해, 축적된 데이터의 활용이 대두되고 있다. 세종시가 추진 중이거나 추진예정 중인 정책의 품질 제고 및 사회적 변화에 대응하는 정책수립 및 운영에 축적된 데이터를 활용하여 과학적 정책수립의 필요성이 강조되고 있다. 특히, 경제사회구조의 급속한 변화 속에서 한정된 자원을 유효하게 활용하여 시민이 신뢰하는 정책을 전개하기 위해 데이터를 활용한 객관적인 접근으로 정책수립 과정에서 더욱 정확한 정책을 형성하는데 필요한 데이터 정비와 증거기반의 정책 검토가 더욱 강조되고 있다. 본 연구는 세종시 증거기반 정책수립을 위한 대시보드 구축을 위해 파일 데이터, 오픈 API, 주요 생활지표 데이터, 분야별 정보 데이터, 통계간행물, 통계DB 데이터를 활용하여 데이터 인포그래픽 대시보드를 디자인하였다. 대시보드 디자인은 세종시 생활지표인 사회, 인구, 경제, 부동산, 교통, 환경, 건강, 인프라 지표 데이터를 시각화하고, 데이터를 상호 연계하여 정책수립 및 운영에 주요 사회동향을 파악하는데 적용·활용될 수 있도록 구조적 마크업(HTML), 표현 및 레이아웃(CSS), 자바스크립트 (JavaScript)로 인포그래픽 대시보드를 디자인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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