학습분석은 학생, 교수자, 관리자 모두에게 필요합니다.
​분석이 완료된 데이터는 접속한 사용자의 요구에 따라 다양한 유형의 데이터 분석 결과를 확인 하실 수 ​있습니다.
​학생의 경우 자기조절 학습과 개인별 맞춤학습을 진행하고 가장 최적화된 학습 모형을 도출하여 학습에 도움을 줄 수 있으며,
교수자의 경우 학습참여 및 학습독려, 교육의 효과성을 증명해 볼 수 있습니다. 학습분석을 통해 적재된 데이터를 대시보드로 제공하여 관리자의
업무를 지원할 수 있습니다.

학습분석은 Big Data 분석 시스템 입니다.
​교육을 하는 곳에서 학습관리 시스템을 구축 하면, 바로 학습분석을 진행 할 수 있습니다.
​하지만, 데이터가 많으면 많을수록 더 정확한 예측이 가능해요. ​ ( 요즘은 Small Data에서 의미 분석하는 방법을 찾고 있습니다. )​
이미 학습관리 시스템을 운영하고 계시고, 학습로그가 저장이 되어있다면 지금 바로 시작 하세요.​
어떤 학습관리 시스템을 사용하시더라도 적용이 가능 합니다. ​
구축초기라고 해도 걱정 하지 않으셔도 됩니다. ​
TubeAnalystics는 Small Data 에서도 의미를 찾을 수 있어요~ ( 조만간요 ~ )

학습관리 시스템은 정형, 비정형 데이터로 구분이 됩니다.
​학습관리 시스템을 이용하면서 이미 정해진 데이터 모델에서 발생하는 정형 데이터, ​미리 정의된 데이터 모델이 없거나, 정해진 방식으로 정리 되지 않은
데이터인 비정형 데이터가 있습니다.
​학습관리 시스템에서 저장된 데이터 이외에, 대학의 경우 학사 시스템에 저장된 과정, 사용자 수강신청정보,​ 외부 콘텐츠 자원의 메타 데이터 들을 수집해,
분석을 할 수 있습니다. ​
단, 학습관리 시스템 이외의 시스템에서 데이터 연계시 API 또는 파일 형태로 데이터를 보내줘야 가능 합니다 ​
그외에도 SNS, 외부 포털에서 제공하는 특정 키워드의 데이터를 연계 해 분석도 가능 합니다.

학습분석을 도입하기 위해, 아래의 내용을 검토 해야 합니다.
​ - 직접 운영하고 있는 학습관리 시스템이 있는지? ​
외부 시스템을 사용하는 경우, 데이터를 수집하는데 DB 또는 시스템에 접근이 필요해, 많은 어려움이 있습니다. ​
- 시스템에서 저장되는 학습이력 데이터는 어떤 유형이 저장 되는지?? ​
학습분석 시스템이 도입 된다고 해서, 무조건 분석이 되지는 않습니다. ​
특정 유형을 분석하기 위해, 필요한 데이터가 있는지 개발사인 인튜브와 협의가 필요하며, 만약 없는 경우 필요 ​데이터를 저장하기 위해 시스템의 추가 개발이
필요 할 수 있습니다. ​
- 내가 원하는 분석 데이터는 무엇인지?? ​
인터넷 발달로 인해, 개발사보다 분석을 요구하는 고객사에서 더 많은 정보를 가지고 있습니다. ​
내가 운영 및 관리 하는 시스템에서 필요한 학습분석 결과가 무엇인지 나의 요구 파악이 필요합니다.
​ 큰 규모의 서비스를 운영하시는 경우, 학습분석을 위한 컨설팅을 선진행 하시는 것을 제안 드립니다. ​
- 마지막으로 TubeAnalystics의 데모 사이트를 신청해서, 검토 하시면 됩니다.

학습 분석은 교수자와 학생 모두에게 상황에 따라 필요한 데이터를 제공 할 수 있습니다.
데이터 분석을 통해 교육을 위한 최고의 도구와 전략에 대한 연구를 제공 할 수 있으며, 학생들의 경험을 크게 향상시킬 수 있습니다.

또한, 교수자와 학생 에게 새롭고 더 나은 학습 방법을 개발하는 데 도움이 됩니다.

학습분석 기술이 발전 하면서,
사이트를 이용하는 학습자들에게 맞춤형 교육의 혜택을 제공 하고, 콘텐츠 및 과정 추천을 받아, 사용자에게 최적화된 학습 환경을 제공 할 수 있게 되었습니다.

또한, 학생들의 학습패턴, 성적등을 분석해 중도 탈락을 방지 하고 졸업률을 높여 사회의 광범위한 영향을 미칠 수 있습니다.