삼육대, "중도탈락 학생 데이터로 예측"...IR 정보시스템 구축

삼육대학교는 최근 데이터 기반의 의사결정 지원 체계 'IR(Institutional Research) 정보시스템'을 구축했다고 1일 밝혔다.


이 시스템은 삼육대 통합정보시스템(SU-WINGs) 등 기존 정보시스템에서 생산·축적되는 각종 데이터를 다차원적으로 분석·가공하고 유의미한 결과를 추론할 수 있다. 데이터 분석 및 평가 결과는 대학의 주요 의사 결정은 물론 학생지도와 교육의 질 개선 등에 활용될 수 있다.

IR정보시스템 구축 사업은 대학혁신지원사업의 일환으로, 삼육대 IR센터와 학술정보원 정보전산팀이 협업해 추진하고 있다.

삼육대는 지난 2019년부터 현재까지 구축 사업을 진행하고 있다. 1차년도 플랫폼 구축을 시작으로 기존 정보시스템과 고등교육 통계, 대학정보공시, 온라인 설문 등에서 생성된 각종 데이터를 체계적으로 분류·적재할 수 있는 시스템 환경을 갖췄다.

이전까지는 담당자가 여러 부서에 필요한 자료를 일일이 요청해야 했다. 하지만 이제는 'IR정보시스템'에서 다양한 데이터를 한 번에 확인할 수 있다. 과목별 학업성취도는 물론, 학기별 성적 추이, 학적변동, 출석률 등 개별 데이터를 연결해 시각화하고, 분석 보고서까지 파악할 수 있다.


기존에는 업무 담당자별로 독립적이고 단절된 통계 자료를 얻었다면, 이제는 IR정보시스템을 통해 다른 업무 영역 간 연관 분석이 가능한 환경이 마련된 것이다.























조윤희 정보전산팀장은 "삼육대는 지난 2014년 통합정보시스템(SU-WINGs) 구축을 시작으로 데이터 표준화 수립과 데이터 아키텍처 관리 체계에 힘쓰고 있다"며 "이를 통해 데이터 정제, 분류 등 까다로운 전처리 작업을 수월하게 할 수 있다"고 설명했다.

그는 이어 "실무자의 주관이나 선입견에서 벗어나, 객관적인 데이터를 바탕으로 교육성과를 합리적으로 측정·분석하는 시스템을 갖췄다"고 덧붙였다.

이 시스템은 △중도탈락 학생들이 정규 교과과정 이외에 비교과 프로그램에 참여한 적이 있는지, △참여했다면 만족도는 어떤지, △일반 재학생과는 어떤 차이가 있는지, △특정 취업 지원 프로그램이 실제 취업률 향상에 얼마나 영향을 미쳤는지 등 다차원적인 분석도 가능하다. 분석 결과를 교육환경 개선을 위한 자료로 활용할 수 있다.

삼육대는 올해 3차년도 사업으로 학생 중도탈락 예방을 위한 머신러닝 기반 예측모델을 개발하고 있다. 중도탈락 학생들의 데이터를 수집해 머신러닝으로 패턴을 파악하고, 이와 유사한 위험군이 발견되면 상담과 진로, 학습지도 등를 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.

그는 이어 "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 이끌어낼 것"이라고 덧붙였다.