대구사이버대학교는 최근 빅데이터 기반 학습자 분석 시스템인 데이터 랩(DATA LAB)을 활용해 학업 중도 탈락률을 낮추고 있다고 24일 밝혔다.

대구사이버대학교 전경

데이터 랩은 2020년 대학 측이 개발한 빅데이터 기반 학습자 분석 시스템이다. 학습자의 자기 주도적 학습 역량과 패턴을 분석해 학습률 향상은 물론 중도 포기를 선제적으로 예방하는 효과가 있다. 종합 분석과 예측을 통해 대학 경영과 의사결정에도 도움을 준다. 교수자와 수업 관리자의 효율적인 학생 관리를 지원하고, 학습률이 저하된 위험군을 사전에 알려준다.

지난해 데이터 랩 활용 우수 사례에 선정된 윤효운 미술치료학과장은 "학습자를 분석한 내용을 살피던 중 장학금이 학생의 중도 탈락 위험률을 낮출 수 있다는 사실을 확인했다"며 "장학금 수혜 사각지대를 해소하기 위해 학과와 대학 본부가 유기적으로 연계해 학생이 학업을 유지하도록 도울 수 있었다"고 설명했다.

데이터 랩은 학습자 개개인을 위한 자기 주도적 학습 모형을 도출하고 맞춤형 학습 가이드를 제공한다. 학습자는 본인의 학습성과를 확인하고 비교군과의 학업성취도를 비교해 학습 계획을 수립·수정할 수 있다. 학업 성취도가 일정 수준에 미치지 못할 때 알림 메시지도 받을 수 있다.

데이터랩 화면 이미지. 대구사이버대학교 제공

박상희 기획처장은 "정확하고 분석적인 데이터를 바탕으로 학생을 지도할 수 있게 돼 기쁘다"며 "적절한 개입을 통해 학생이 원하는 수준 높은 교육을 제공할 것"이라고 말했다.

이근용 총장은 "우리 대학이 개발한 학습자 분석 시스템은 학생의 학습 중도 탈락률을 낮추고 만족도를 향상하고 있다"며 "학생들이 학업에 집중할 수 있도록 최선을 다해 지원할 것"이라고 강조했다.