파이썬으로 학생 들여다보기

• Data Gathering
• Difficulty Intermediate
• 2018-08-18 (토요일) 15:50 - 16:30
• 한국어
• 104
• 박윤곤 / hahafree12
• Photography and recording is allowed

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Description

교육 분야에서 최근 언급되는 학습분석(Learning Analytics)은, 학생들의 학습 과정에서 발생한 데이터를 분석하여 학습에 도움을 주기 위한 것입니다. 이러한 데이터는 다양한 소스(DB, 웹페이지, 영상, ...)에서 만들 수 있지만, 표현 방법이 서로 다릅니다. 이 발표에서는 이러한 학습 데이터를 일관성 있게 만들고, 관리하고, 분석하기 위한 방법을 소개하고자 합니다. 발표에서 소개할 내용은 다음과 같습니다. 1. 학습 데이터를 구조화하려는 시도 - 학생들의 학습 데이터를 구조화하는 방법: xAPI(Experience API)와 Caliper Analytics - xAPI/Caliper Analytics에 맞는 학습 데이터를 Python으로 생성하기 2. 학습 데이터의 저장 - Flask와 MongoDB(+PyMongo)를 이용해서 Caliper 데이터(JSON)로 저장하는 예제를 소개합니다.

1) 데이터 수신과 저장: Sensor와 Endpoint 만들기

2) 각각의 학습 요소에서 데이터 수집을 위한 코드 넣기 (로그인/읽기/평가)

3. 저장된 데이터의 분석 - MongoDB 데이터베이스에 저장된 Caliper 데이터를 분석해 봅니다.

1) 오늘 내가 한 학습 활동은?

2) 나의 시험 점수와 동일 시험 응시자의 평균 점수 비교해 보기

샘플 코드: https://github.com/rubysoho07/learning-analytics-example

참고자료 1) xAPI Specification (ADL): https://github.com/adlnet/xAPI-Spec 2) Caliper v1.1 Specification (IMS Global): https://www.imsglobal.org/sites/default/files/caliper/v1p1/caliper-spec-v1p1/caliper-spec-v1p1.html 3) TinCan Python(xAPI): https://github.com/RusticiSoftware/TinCanPython 4) Caliper Sensor API(Python): https://github.com/IMSGlobal/caliper-python

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