기업들이 비즈니스 및 고객들에 대한 전방위적인 시각을 얻고 더 나은 의사 결정을 내리기 위한 수단으로 데이터에 점점 더 의지하게 되면서 “요즘은 누구나 다 데이터 애널리스트다”라는 말이 데이터 분석 세계에 유행어가 됐다. 그리고 실제로 많은 측면에서 이 말은 사실이다. 근로자들은 불완전하고 아날로그 식이거나 일화적 성격이 강한 정보에 기반해 의사결정을 내려야만 했다.
특히 교사들이 그 좋은 예다. 교사라는 직업 자체가 언제나 데이터를 다루는 일을 한다. 시험 성적을 통해 학습 내용에 대한 학생들의 이해도를 평가하거나 수업 참여도, 숙제의 수준 등을 평가하는 것이 그 예다.
각 학생들의 학습 방법이 다르기 때문에 오늘날 많은 학교들은 ‘개별화된 학습’ 접근 방식을 취하고 있다. 이 학교들에서는 각 학생들의 학습 필요, 관심사, 열망, 그리고 문화적 배경 등을 고려해 개인에게 꼭 맞는 교육 프로그램을 설계, 교육의 성과를 극대화시키고자 하고 있다.
분석, 교사들의 업무를 도울 수 있다
이런 교사들의 업무에 단순히 분석 및 데이터의 시각화를 추가한다고 해서 갑자기 교사가 데이터 애널리스트가 되는 건 아니다. 오히려 더 많은, 더 양질의 데이터로 접근하고 이 데이터들을 좀 더 유의미한 방식으로 시각화 할 수 있는 능력을 갖춰야 교사들의 데이터 분석이 향상될 것이다.
교육 콘텐츠 업체 트라이엄프 러닝(Triumph Learning)의 부대표인 라지 채리는 “교사들이 낮 동안 하는 업무를 살펴보면 다음과 같다. 수업을 진행하며, 엄청난 양의 데이터를 꼼꼼히 읽고, 각 데이터가 학생과 교사에게 의미하는 바가 무엇인지를 파악해야 한다”고 말했다.
트라이엄프 러닝은 공통 학력 표준(Common Core)이자 주 정부 표준 영어 및 수학 교육 콘텐츠인 온라인 학습 플랫폼인 겟 웨글(GET Waggle)을 실행할 예정이다. 웨글은 초등학교 3학년부터 중학교 2학년 학생들을 위한 프로그램이며 영어 및 수학 교육에 사용된다. 교사들은 수업시간에 웨글을 활용하거나 아니면 숙제로 내 줄 수도 있다. 웨글은 게임, 리뷰 코너, 성적 향상 지표, 그리고 기타 다양하고 흥미로운 기능들을 통해 학생들이 배움에 참여할 수 있도록 유도한다.
빌 앤 멜린다 게이츠 재단의 교육용 프로그램 보조금을 받기도 한 이 플랫폼은 뉴튼(Knewton)의 적응 학습 기술을 기반으로 하고 있다. 뉴튼의 적응 엔진(adaptive engine)은 학생들이 무엇을 알고, 어떤 방식으로 학습할 때 가장 뛰어난 성과를 보이는지 분석해 각 학생에게 맞는 조언이나 지시, 힌트 등을 주기도 한다.