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피어슨의 Decoding Adaptive 보고서 엿보기

교육 영역에서 추구하는 학습분석의 궁극의 목표는 암묵적으로 남겨져 있는 교육적/사회적/심리학적 지식을 정확하게 알아내는데 있다.

학습분석은 학습에서의 블랙박스라고 불리웠던 암묵적 지식을 열 수 있는  강력한 도구가 될 것으로 기대해왔었고, 이를 똑똑하게 해석해 낼 수 있는 인지컴퓨팅(Cognitive Computing) 기술은 이 판도라의 상자를 여는 중요한 열쇠가 되고 있다.

 

피어슨(Pearson)은 EdSurge와 적응형 학습에 대한 보고서와 적응형 학습에 대한 마이크로 사이트를 게시했다.

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Decoding Adaptive 보고서에서는 적응형 학습(Adaptive Learning)의  분석 영역을 페다고지 모델, 도메인 모델 그리고 학습자 모델로 정의했고, 최근 인공지능과 같은 인지컴퓨팅기술을 활용해서 과거에는 분석이 어려웠던 사회성 모델, 감정 모델, 메타인지적 모델까지 분석범위를 확대하고 있다.

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Machine learning, Reasoning, 자연어 처리, 컴퓨터 비저닝, HCI 등과 같은 Cognitive Computing 기술은 과거에 분석 할 길이 없었어서 포기했던 많은 것들을 이해할 수 있게 해주는 마법지팡이로서의 학습영역에서도 똑똑함을 더해주는 역할을 톡톡히 해주고 있다. (짧은 글 읽어주셔서 감사합니다!)

 

Cognitive Computing : These platforms encompass machine learningreasoning,natural language processingspeech and visionhuman-computer interactiondialog and narrative generation and more

 

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