• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.716-722
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• 2016

급격한 IT 환경의 변화에 따라 스마트 시대의 다양한 디지털 데이터가 폭발적으로 증가하고 있다. 이에 따라 다양한 영역에서 빅데이터를 활용한 서비스와 관련 기술들이 연구 및 개발되고 있다. 스마트교육에 있어서 빅데이터의 활용도는 학생, 교사, 학부모 등의 입장에서 많은 잠재력을 지니고 있다. 본 논문에서는 빅데이터에 대해 알아보고, 교육적 활용 시나리오에 대해서 살펴본다. 또한 빅데이터를 통한 맞춤형 교육 서비스를 도출하고, 이를 활용할 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 교육용 빅데이터 처리 기술을 분석하고, 빅데이터 처리를 위한 시스템을 설계하고, 교육용 빅데이터를 활용하기 위해서 필요한 교육 서비스 방안을 제시하였다. 이러한 방안이 제대로 적용될 수 있는지 시범적으로 업무과 교육을 위한 클라우드 기반에서 동작하는 테스트 플랫폼을 구현하였다. 이를 교사들이 직접 사용해 보고 나서, 업무와 교육에서의 흥미도, 즐거움, 도구 사용 느낌, 긴장감이나 걱정, 자신감 등을 토대로 설문을 실시하고, 그 결과를 분석하여 교육용 빅데이터를 사용하기 위한 기반을 마련하고자 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제17권3호
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• pp.630-644
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• 2021

Educational data analysis is attracting increasing attention with the rise of the big data industry. The amounts and types of learning data available are increasing steadily, and the information technology required to analyze these data continues to develop. The early identification of potential dropout students is very important; education is important in terms of social movement and social achievement. Here, we analyze educational data and generate predictive models for student dropout using logistic regression, a decision tree, a naïve Bayes method, and a multilayer perceptron. The multilayer perceptron model using independent variables selected via the variance analysis showed better performance than the other models. In addition, we experimentally found that not only grades but also extracurricular activities were important in terms of preventing student dropout.

• 디지털융복합연구
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• 제18권9호
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• pp.39-47
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• 2020

본 연구는 교육청 공무원들의 데이터 활용 실태와 빅데이터 활용에 대한 인식을 조사하여 광역시·도교육청 차원에서의 빅데이터 활용을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위하여 A도교육청 공무원 440명을 대상으로 온라인 설문을 진행하였다. 조사결과 교육청 공무원들이 업무에 활용하는 데이터 유형과 출처는 다양하였으며, 데이터 활용에 있어 데이터 수집 및 정제가 가장 어려운 부분으로 인식하고 있었다. 그러나 데이터 활용을 위한 소속 교육청의 인프라는 부족한 실정으로, 빅데이터 인프라 구축이 가장 필요한 요소인 것으로 나타났다. 빅데이터에 대한 지식수준은 낮지만 빅데이터 활용의 관심과 필요성을 높게 인식하고 있었다. 빅데이터 활용 목적은 현재의 교육 문제점과 해결 대안, 미래 예측에 대한 전망과 해결, 교육 수요자들의 요구 파악 등 교육정책 의제 설정과 관련되어 있었다.

• 공학교육연구
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• 제22권5호
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• pp.37-48
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• 2019

The government has tried to develop a platform for systematically collecting and managing engineering education data for policy proposals. However, there have been few cases of big data analysis platform for policy proposals in engineering education, and it is difficult to determine the major function of the platform, the purpose of using big data, and the method of data collection. This study aims to collect the cases of big data analysis systems for the development of a big data system for educational policy proposals, and to conduct a study to analyze cases using the analysis frame of key elements to consider in developing a big data analysis platform. In order to analyze the case of big data system for engineering education policy proposals, 24 systems collecting and managing big data were selected. The analysis framework was developed based on literature reviews and the results of the case analysis were presented. The results of this study are expected to provide from macro-level such as what functions the platform should perform in developing a big data system and how to collect data, what analysis techniques should be adopted, and how to visualize the data analysis results.

• 한국교육논총
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• 제43권1호
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• pp.1-27
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• 2022

세계적으로 코로나19 바이러스가 만연해짐에 따라 다양한 분야에서 비대면화를 시행하게 되었고, 교육 시스템 또한 급격한 비대면화로 인해 많은 관심이 집중되기 시작하였다. 본 연구의 목적은 현재까지 계속적으로 변화하고 있는 교육환경에 맞추어 비대면 교육이 나아가야 하는 방향성에 대해서 분석하는 것이다. 본 연구에서는 다양한 의견들이 존재하는 소셜네트워크 빅데이터를 수집하기 위하여 텍스톰(Textom), 유씨넷6(Ucinet6) 분석 도구 프로그램을 사용하여 데이터를 시각화하였다. 연구 결과 '코로나'와 관련된 키워드가 주를 이루었으며 '기사', '뉴스'등의 높은 빈도의 키워드들이 존재했다. 분석 결과 네트워크 장애 및 보안 문제와 같은 비대면 교육에 관련한 다양한 이슈들을 확인해 볼 수 있었고, 분석 이후 교육 시장의 성장과 교육 환경의 변화에 따른 비대면 교육 시스템의 방향성에 관하여 연구하였다. 또한 빅데이터를 이용하여 분석한 비대면 교육시의 보안 강화 필요성과 수업 방식에 대한 피드백의 필요성이 존재한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제50차 하계학술대회논문집 22권2호
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• pp.175-176
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• 2014

본고에서는 교육 빅데이터의 개념, 가치, 처리 기술 및 분석 방법 등을 탐색하였다. '온라인과 오프라인 교수 학습 활동의 투입, 과정, 산출을 통해 생산되는 국가, 지역, 학교, 교사, 학생 수준의 자료'로 정의할 수 있는 교육 빅데이터는 Hadoop으로 대표되는 분산 컴퓨팅 기술을 통해 효율적으로 처리할 수 있다. 대규모 교육 자료에서 의미있고 유용한 결과를 도출하기 위해 주로 사용되는 분석 방법에는 교육 데이터 마이닝, 학습 분석학과 시각 자료 분석학이 있다. 교육 데이터 마이닝은 학생과 교사, 학교의 다양한 수준에서 자료를 폭넓게 분석하는 측면이 강한 반면에 학습 분석학은 학생 수준에서의 자료 분석에 더 초점을 맞추는 경향이 있으며, 시각 자료 분석학은 자료에 대한 분석 자체보다는 분석 결과를 효과적으로 표현하는 방식에 초점이 주어져 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.301-304
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• 2014

비정형 게임 Big Data에서 고효율 정보를 추출하고, 신뢰 할 수 있는 클러스터 게임서버 환경을 위한 병렬 처리를 위해 MapReduce를 사용한다. 본 논문에서는 빈번하게 입력되는 신규 게임데이터 처리를 위해 함수 Demap을 사용하는 Incremental MapReduce를 적용하여 불필요한 중간 값 저장과 재계산 없이 점차적으로 MapReduce 함수를 실행한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.647-649
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• 2017

본고에서는 ICT 기술 발전에 따라 가능하게 된 빅데이터 분석 기술을 교육 분야에 적용하는 연구방법에 대해 조사 분석한다. 그리고 교육에서 학습자, 교수자, 교육 조직 각각이 지향하는 교육적 목적을 달성하기 위해 필요한 데이터 모델과 교육 분석에 대해 기술한다.

• 교육녹색환경연구
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• 제18권2호
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• pp.1-11
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• 2019

본 연구는 지속적으로 증가가 예상되는 폐교시설의 효율적인 활용을 위하여 활용지표의 개발을 통해 폐교 활용 시 객관적인 의사결정을 위한 목적을 가진다. 연구 단계는 크게 폐교 활용 예비지표 도출, 빅데이터를 활용한 최종지표 도출, 지표의 정량화 단계로 구분하여 진행하였으며, 최종적으로 지표를 정량화함으로써 객관화하였다. 향후 지표를 기준으로 시설에 적용 및 검증하고자 한다. 본 연구는 지금까지 폐교시설의 활용을 위한 계획 및 연구에 있어서 시도되지 않았던 빅데이터 분석기법을 적용한 것에 그 의의가 있다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제12권3호
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• pp.18-24
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• 2020

The purpose of this paper is an analysis of the difference between convergence majors and single majors in the convergence core competency and educational performance. We used survey data for the analysis of the convergence core competencies, the results of the midterm and final exams for the education performance. Analysis targets are 10 students in big data business intelligence at Seokyeong University as convergence majors and 11 students in business administration as single majors. The target course was an analysis of economic data provided in the second semester of 2019. And the lecture contents were analysis of big data using R programming. The survey was conducted on December 5, 2019. The convergence core competences were creative thinking, critical thinking, understanding convergence knowledge, problem solving ability, communication skills, cooperation ability, use of convergence tools, consideration, and responsibility. As results of homogeneity tests, we found that there was no significant difference in all competencies, but there were very significant differences in the educational performance evaluated by the midterm and final exams. Therefore we can see willingness to convergence of single majors was no different from that of convergence majors, but had not led to practice. It is desirable to activate and support convergence courses.