[ 프로젝트 계획 ] (1주차)
진행 중인 프로젝트는 학생의 데이터를 수집하고 분석해 맞춤형 지도를 제공하는 목적이 있습니다.핵심 기능은 크게 세 단계로 나뉩니다.
1. 학습 활동 데이터 수집
학생이 교육 과정에 입과할 때부터 수료할 때까지 발생하는 모든 기록을 수집합니다.
주요 수집 항목은 모집 당시의 지원서, 출결 기록, 멘토링 및 면담 기록, 학습 일지 등을 수집합니다.
2. 교육학 지표 기반 학생 분석
수집된 데이터를 교육학적 기준에 따라 분석합니다.
학습 기록에 나타난 패턴을 파악하여 학생의 학습 성향을 분류하고, 성취도가 떨어지는 정체기나 문제를 해결하고 넘어간 특이점 등을 찾아냅니다.
3. 실제 기록 기반 자기소개서 피드백
학 생이 자신의 길을 찾아갈 때, 기록된 학생의 정보와 작성한 자료 내용을 활용합니다.
내용을 대조하여 문서에 빠져있는 구체적인 경험이나 문제 해결 사례, 강점들을 찾아낼 수 있도록 지도할 수 있습니다.
결과적으로 학생들에게 자신에게 맞는 지도를 제공해주는 것으로, 개인화된 지도 방향의 효율을 증대시킬 수 있습니다.
4. (최종 목표) 데이터 기준
정리된 데이터를 기반으로 과정 진행에 수집이 필요한 데이터를 결정합니다.
수집이 필요한 데이터를 기반으로 과정을 진행하고, 데이터를 입력하여 결과를 관찰하는 것으로 데이터의 신뢰도를 높여가는 초석을 쌓는 것을 목적으로 합니다.
[ 개발 단계 ] (2주차)
학생들의 데이터를 수집하여 가공을 진행합니다.
HTML 페이지를 제작하여 가시적으로 데이터를 확인합니다.
PowerShell에 사이트 제어권을 부여하여 페이지 기능 검증을 진행합니다.
발생한 이슈 A
수집된 데이터를 AI를 활용하여 분류한 기준이 현실과 차이가 발생했습니다.
운영하는 교강사가 판단하는 기준과 오차가 발생하여 기준의 오차를 줄이는 작업을 진행합니다.
오차를 줄이기 위하여 AI가 판단한 결과의 오류를 피드백하며 기준의 수정을 진행합니다.
발생한 이슈 B
수집하는 데이터 가운데, 학생의 과제 제출물이 포함되지 않았습니다.
학생의 과제 제출물과 평가 데이터의 수집이 필요합니다.
다음 작업에 데이터를 수집하고 성취도와 관련된 파라미터를 추가할 예정입니다.
[ 개발 단계 ] (3 주차)
AI가 작성한 데이터를 교강사의 피드백을 더하여, 판단 기준과 항목별 가중치를 산정하였습니다.
단, 교강사의 피드백이 저장되지 않고 오차 발생의 원인을 분석하는 용도로 활용하도록 설정하였습니다.
결과, 학생 평가 결과가 교강사의 판단과 유사점까지 도달하였습니다.
그러나 아직 판단 기준을 다듬어 나아가야 할 여지가 보입니다.
게임잡 공고를 크롤링하여 분석하는 사이트를 크롤링해서 직무의 적합도를 추가하였습니다.
추후 방향성
작업된 내용을 바탕으로 학생 개별 분석에 참고자료로 활용할 수 있는 형태의 UI를 작업중입니다.
또한, 작업된 내용을 바탕으로 학생 분석을 위해서 수집되어야 할 기준점을 설정하는 것을 목적으로 하고 있습니다.
추가적으로 ego그램을 활용한 학생 성향 분석 시스템(다음 개발 작업)의 참고 자료로 사용할 수 있을 것으로 생각됩니다.