데이터 기반 의사결정 지원 시스템
학업성취도부터 성적 추이까지 도출

학사경고 등 학습부진자의 성적향상을 지원하는 ‘스텝업(Step-Up) 캠프’. 프로그램을 운영하는 삼육대 교육혁신단은 매 학기 수료 학생에 대한 학사 데이터를 추적하고 있다. 이들의 성적 추이를 분석해 실제 프로그램의 성과를 측정하기 위해서다.

이전까지는 담당자가 여러 부서에 필요한 자료를 일일이 요청해야 했다. 하지만 이제는 ‘IR정보시스템’에서 각종 데이터를 한 번에 확인할 수 있게 됐다. 과목별 학업성취도는 물론, 학기별 성적 추이, 학적변동, 출석률 등 개별 데이터를 연결해 시각화하고, 분석 보고서도 손쉽게 도출해낸다.

조윤희 정보전산팀장은 “실무자의 주관이나 선입견에서 벗어나, 객관적인 데이터를 바탕으로 교육성과를 합리적으로 측정하고 분석하는 시스템을 갖추게 된 것”이라고 설명했다.

데이터 기반 의사결정 지원 시스템 구축

삼육대가 데이터 기반의 의사결정 지원 체계인 ‘IR(Institutional Research) 정보시스템’을 구축했다. 삼육대 통합정보시스템(SU-WINGs)을 비롯한 기존 정보시스템에서 생산, 축적되는 각종 데이터를 다차원적으로 분석하고 가공해 유의미한 결과를 추론해내는 시스템이다. 데이터 분석 및 평가결과는 대학의 주요 의사결정은 물론 학생지도와 교육의 질 개선 등에 활용된다.

IR정보시스템 구축 사업은 대학혁신지원사업의 일환으로 교내 IR센터와 학술정보원 정보전산팀이 협업해 추진하고 있다. 2019년 사업을 시작해 현재까지 3년째 구축 사업이 진행 중이다. 1차년도에 플랫폼 구축을 시작으로, 기존 정보시스템과 고등교육 통계, 대학정보공시, 온라인 설문 등에서 생성된 각종 데이터를 체계적으로 분류 및 적재하고, 손쉽게 분석하는 시스템 환경을 갖췄다.

기존에는 업무 담당자별로 독립적이고 단절된 통계자료를 얻었다면, 이제는 IR정보시스템을 통해 데이터 간에 서로 연결고리를 이어줌으로써 다른 업무 영역 간 연관분석을 할 수 있는 환경이 제공된 것이다.

가령 입시 업무 담당자가 입시 정책을 수립하기 위해 통계 분석을 하려면, 입학생의 학적변동과 모집전형별 학업성취도 추이 등 데이터가 필요하다. 기존에는 관련 부서에 자료를 요청해야했고 이 과정에서 많은 시간이 소요됐지만, 이제는 IR정보시스템을 통해 실무자가 직접 데이터를 불러와 분석까지 할 수 있다.

학생 중도탈락 예방 예측모델 개발

이 밖에도 중도탈락 학생들이 정규 교과과정 이외에 비교과 프로그램에 참여한 적이 있는지, 참여했다면 만족도는 어떤지, 일반 재학생과는 어떤 차이가 있는지, 또 특정 취업 지원 프로그램이 실제 취업률 향상에 얼마나 영향을 미쳤는지 등 다차원적인 분석을 통해 교육환경 개선에 활용할 수 있다.

조윤희 정보전산팀장은 “삼육대는 앞선 2014년 통합정보시스템(SU-WINGs) 구축 당시부터 데이터 표준화 수립과 데이터 아키텍처 관리 체계를 갖춘 덕분에 데이터 정제, 분류 등 까다로운 전처리 작업을 수월하게 할 수 있다”며 “이를 통해 차별화된 IR정보시스템을 구축하게 됐다”고 설명했다.

삼육대는 올해 3차년도 사업으로 학생 중도탈락 예방을 위한 머신러닝 기반 예측모델을 개발하고 있다. 중도탈락 학생들의 데이터를 수집해 머신러닝으로 패턴을 찾아내고, 재학생 중 이와 유사한 위험군이 발견되면 상담과 진로, 학습지도를 통해 중도탈락률을 낮추는 모델이다.

정구철 IR센터장은 “수집된 데이터의 패턴을 머신러닝 기반으로 분석해 앞으로 일어날 상황을 미리 예측하는 것”이라며 “인간이 갖고 있는 선입견으로 편향될 수 있는 사고를 최소화하고, 보다 객관적이고 과학적인 방법으로 결과를 얻는 데 중점을 두고 있다”고 말했다.

이어 정 센터장은 “시계를 돌려 미래로 갈 수 없지만, 학생들이 반복적으로 행동했던 패턴을 통해 앞으로 일어날 일을 예측할 수는 있다”면서 “이러한 데이터 분석 결과를 교육환경에 반영해 학생들의 만족도와 교육 서비스의 질을 높이고, 체계적인 학습을 이끌어내도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.