학문의 한 분야로서 학습분석학(learning analytics)은 그 역사가 길지 않다. 앞으로 더 많은 연구와 실천을 통해 확산될 가능성이 높은 미래지향적인 학문이다. 최근 4차 산업혁명에 대한 관심이 확대되면서 학습분석학 관련 연구논문과 보고서 또한 크게 늘어났다. 그러나 학습분석학을 이론과 실천 측면에서 균형 있게 다룬 입문용 교재는 국내외를 포함해서 찾아보기 쉽지 않은 실정이다. 「고등교육에서의 빅 데이터와 학습분석학(Big Data and Learning Analytics in Higher Education: Current Theory and Practice)」(Daniel, 2016), 「학습분석학(Learning Analytics: From Research to Practice)」(Larusson & White, 2014)과 같은 도서, 그리고 「학습분석학 핸드북(Handbook of Learning Analytics)」(Lang, Siemens, Wise, & Ga?evi?, 2017)이 편저(여러 저자가 각각의 챕터를 맡아 한 권의 책으로 완성하는 형태)로 출간된 바 있다. 그러나 번역서들은 국내 현실에 제대로 적용하기엔 분명 한계가 따르기 마련이다. 따라서 우리 세 저자들은 학습분석학을 제대로 연구하고 공부해 국내 현실에 적용하도록 활용할 만한, 하나의 완성된 교재가 절실히 필요하다는 결론에 도달했다.

그렇게 집필 계획을 세운 지 2년이 지났다. 2016년 6월 이화여자대학교 LAPA (Learning Analytics for Prediction and Action) 연구실이 제1차 ??Learning Analytics Workshop??을 개최하면서 학습분석학을 중심으로 한 연구 사례를 소개하게 되었고, 그간의 연구 성과물을 정리해 한 권의 책으로 신속히 출간하려 하였다. 그러나 한 권의 교재로 엮으려면 그 동안 쌓아온 연구 성과물들을 내용과 방법 면에서 통일하는 작업이 선행되어야 했다. 학습분석학을 처음 접하게 될 독자의 필요에 맞도록 내용을 구성하고 편집하는 작업에도 예상보다 더 많은 시간이 들었다. 지난 2년 동안 연구실이 새로운 생리 심리 연구의 제안과 실험, 논문 작성 등 새로운 방향을 모색하느라, 돌아보고 정리할 여력이 부족했던 탓도 있다.

그동안 학습분석학 연구도 그 범위와 영역이 확장되고 내용과 수준 또한 깊어졌다. 4차 산업혁명시대 또는 지능 정보화 시대 등 최신의 ‘시대’ 용어들도 등장하였다. 우선, ‘빅 데이터’는 학습분석학이 하나의 체계적 학문으로 관심을 받기 시작한 시점과 맞물려 있다. 학습분석학이 개념화 되기 전 비교적 오랜 시간 자리를 차지했던 학문 영역이 교육 데이터 사이언스(Educational Data Science: EDS)이다. 데이터 사이언스의 

한 갈래인 EDS는 2000년과 2007년 사이에 개최된 몇몇 워크숍에 기인한다. 관련된 대표적인 국제콘퍼런스가 EDM(Educational Data Mining)과 LAK(Learning and Knowledge Analytics)이다. 특히 LAK 콘퍼런스는 2011년 최초로 시작된 뒤 명실공히 전 세계의 학습분석학 연구를 선도하는 역할을 수행하고 있다. 빅 데이터는 2012년 세계경제포럼(World Economic Forum, 일명 다보스 포럼)에서 국제 개발의 새로운 가능성을 여는 중요한 기술로 지목되면서 언론을 도배하기 시작했다. 알려진 바대로 2016년 다보스 포럼에서 4차 산업혁명이라는 단어가 제시된 이후 ‘빅 데이터 시대’라는 용어는 자연스럽게 4차 산업, 보다 구체적으로는 ‘지능정보사회’라는 용어로 대체되는 추세다. 때문에 2011년으로 추정되는 학습분석학의 태동과 발전에 4차 산업이나 지능정보사회보다 ‘빅 데이터 시대’가 적절하다는 생각에 본고의 시작을 빅 데이터로 하였다. 학습분석학은 결국 4차 산업혁명의 영향력 아래, 빅 데이터-머신러닝-딥러닝-인공지능으로 이어지는 기술 혁신 속에서 지속적으로 발전할 것이다. 

본 책은 크게 5부로 구성된다. 1부에서는 이렇게 빅 데이터 시대로 표방되는 현재의 교육 환경과 학습분석학이 시작되기 전부터 꾸준히 발전하고 진화해온 교육적 데이터 마이닝에 대한 개념을 소개한다. 따라서 1장에서는 빅 데이터의 기본 개념에 초점을 두었고, 2장에서는 교육적 데이터 마이닝에서 학습분석학으로의 전환을 다루었다. 제2부에서는 본격적으로 학습분석학에 대해 학습할 수 있다. 왜 학습분석학이 최근 주목을 받고 있는지, 어떠한 특징과 프로세스를 통해 수행되는지 이해를 도울 수 있는 학습분석학 모형과 유형을 제시했다. 제3부에서는 구체적인 연구 사례를 학습분석학의 세부 영역인 학습심리, 분석예측, 처방으로 나누어 설명한다. 제4부에서는 3부의 사례에서 다루지 못한 학습분석학의 확장을 두 가지 방향으로 나누어 제시했다. 10장에서는 학습분석학 활용을 기업교육훈련(HRD) 맥락으로 확장하였으며 11장에서는 분석 대상에서의 확장인 생리심리 데이터의 분석을 다루었다. 마지막 5부는 학습분석학을 둘러싼 도전 과제에 대한 주제다. 11장에서는 윤리적 이슈와 해결과제를 논의하고, 12장에서는 학습분석학의 궁극적 지향점에 해당하는 교수학습의 설계에 대한 내용을 담았다.

아무쪼록 시대를 앞서가는 독자 여러분들이 본 교재를 통해 학습분석학에 대한 이해를 높이고 교육의 현장에서 탐구, 적용, 발전시켜 나가는 여정을 함께하길 기대해본다.

2019년 2월

저자 일동

조 일 현(Il-Hyun Jo)

Florida State Univ. 교육공학 박사

연세대학교 교육학석사

서울대학교 농경제학과 학사 

(현) 이화여자대학교 교육공학과 교수, 인재개발원 원장, 에듀테크융합연구소 소장

(전) 이화여자대학교 교수학습개발원장, 한국기업교육학회 회장, ㈜크레듀 이사 

박 연 정(Yeonjeong Park)

Virginia Tech Univ. 교육공학 박사

이화여자대학교 교육공학과 석사, 학사

(현) 호남대학교 유아교육학과 조교수, 교수학습개발원 전담교수 

(전) ㈜크레듀 대리, 삼성SDS 책임컨설턴트, 이화여자대학교 교육과학연구소 연구교수

김 정 현(Jeonghyun Kim)

이화여자대학교 교육공학과 박사, 석사, 학사

(현) 이화여자대학교 에듀테크융합연구소 박사후연구원 

(전) (주)크레듀 과장

PART 01 빅 데이터 시대의 교육환경

CHAPTER 01 빅 데이터에 대하여

CHAPTER 02 교육적 데이터 마이닝(EDM)

PART 02 학습분석학의 개념과 모형

CHAPTER 03 학습분석학에 대하여

CHAPTER 04 학습분석학 수행절차

CHAPTER 05 학습분석학의 유형

PART 03 학습분석학 연구 사례

CHAPTER 06 학습심리모형 영역의 연구 사례

CHAPTER 07 분석예측모형 영역의 연구 사례

CHAPTER 08 처방모형 영역의 연구 사례

PART 04 학습분석학의 확장

CHAPTER 09 학습수행분석학과 HRD

CHAPTER 10 학습분석학과 생리심리 데이터 분석

PART 05  학습분석학의 도전과 미래

CHAPTER 11 학습분석학의 윤리적 이슈 및 해결과제

CHAPTER 12 학습분석학, 그 궁극의 지향점: 교수－학습의 설계