삼육대, ‘중도탈락 학생’ 데이터로 예측한다

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삼육대가 데이터 기반의 의사결정 지원 체계인 ‘IR(Institutional Research) 정보시스템’을 구축했다.
학사경고 등 학습부진자의 성적향상을 지원하는 ‘스텝업(Step-Up) 캠프’. 프로그램을 운영하는 삼육대 교육혁신단은 매 학기 수료 학생에 대한 학사 데이터를 추적하고 있다. 이들의 성적 추이를 분석해 실제 프로그램의 성과를 측정하기 위해서다.

이전까지는 담당자가 여러 부서에 필요한 자료를 일일이 요청해야 했다. 하지만 이제는 ‘IR정보시스템’에서 각종 데이터를 한 번에 확인할 수 있게 됐다. 과목별 학업성취도는 물론, 학기별 성적 추이, 학적변동, 출석률 등 개별 데이터를 연결해 시각화하고, 분석 보고서도 손쉽게 도출해낸다.

조윤희 정보전산팀장은 “실무자의 주관이나 선입견에서 벗어나, 객관적인 데이터를 바탕으로 교육성과를 합리적으로 측정하고 분석하는 시스템을 갖추게 된 것”이라고 설명했다.

삼육대(총장 김일목)가 데이터 기반의 의사결정 지원 체계인 ‘IR(Institutional Research) 정보시스템’을 구축했다. 삼육대 통합정보시스템(SU-WINGs)을 비롯한 기존 정보시스템에서 생산, 축적되는 각종 데이터를 다차원적으로 분석하고 가공해 유의미한 결과를 추론해내는 시스템이다. 데이터 분석 및 평가결과는 대학의 주요 의사결정은 물론 학생지도와 교육의 질 개선 등에 활용된다.

IR정보시스템 구축 사업은 대학혁신지원사업의 일환으로 교내 IR센터와 학술정보원 정보전산팀이 협업해 추진하고 있다. 2019년 사업을 시작해 현재까지 3년째 구축 사업이 진행 중이다. 1차년도에 플랫폼 구축을 시작으로, 기존 정보시스템과 고등교육 통계, 대학정보공시, 온라인 설문 등에서 생성된 각종 데이터를 체계적으로 분류 및 적재하고, 손쉽게 분석하는 시스템 환경을 갖췄다.

기존에는 업무 담당자별로 독립적이고 단절된 통계자료를 얻었다면, 이제는 IR정보시스템을 통해 데이터 간에 서로 연결고리를 이어줌으로써 다른 업무 영역 간 연관분석을 할 수 있는 환경이 제공된 것이다.


삼육대, ‘중도탈락 학생’ 데이터로 예측한다

가령 입시 업무 담당자가 입시 정책을 수립하기 위해 통계 분석을 하려면, 입학생의 학적변동과 모집전형별 학업성취도 추이 등 데이터가 필요하다. 기존에는 관련 부서에 자료를 요청해야했고 이 과정에서 많은 시간이 소요됐지만, 이제는 IR정보시스템을 통해 실무자가 직접 데이터를 불러와 분석까지 할 수 있다.

이 밖에도 중도탈락 학생들이 정규 교과과정 이외에 비교과 프로그램에 참여한 적이 있는지, 참여했다면 만족도는 어떤지, 일반 재학생과는 어떤 차이가 있는지, 또 특정 취업 지원 프로그램이 실제 취업률 향상에 얼마나 영향을 미쳤는지 등 다차원적인 분석을 통해 교육환경 개선에 활용할 수 있다.

조윤희 정보전산팀장은 “삼육대는 앞선 2014년 통합정보시스템(SU-WINGs) 구축 당시부터 데이터 표준화 수립과 데이터 아키텍처 관리 체계를 갖춘 덕분에 데이터 정제, 분류 등 까다로운 전처리 작업을 수월하게 할 수 있다”며 “이를 통해 차별화된 IR정보시스템을 구축하게 됐다”고 설명했다.

삼육대는 올해 3차년도 사업으로 학생 중도탈락 예방을 위한 머신러닝 기반 예측모델을 개발하고 있다. 중도탈락 학생들의 데이터를 수집해 머신러닝으로 패턴을 찾아내고, 재학생 중 이와 유사한 위험군이 발견되면 상담과 진로, 학습지도를 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.

이어 정 센터장은 “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 이끌어내도록 최선을 다하겠다”고 밝혔다.

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■ 학생창업팀, ‘통학러’ 위한 택시 동승 플랫폼 출시
삼육대 학생 창업팀이 ‘통학러(통학생)’를 위한 택시 동승 플랫폼을 개발해 화제를 모으고 있다. 주인공은 삼육대 학생창업보육센터 입주기업 ‘택공’의 이종률(CEO, 경영학과 졸), 함승우(CTO, 컴퓨터메카트로닉스공학부 소프트웨어전공 3학년) 씨. 이들은 최근 택시 동승 플랫폼 ‘캠퍼스택시’를 개발해 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어에 출시했다.

자신을 ‘18년차 프로 통학러’라고 소개한 이종률 대표는 어떻게 하면 ‘더 저렴하고, 더 편리하고, 더 빠르게’ 통학할 수 있을까 고민하다 이 아이템을 개발하게 됐다고 밝혔다. 실제 서울 등 수도권 대학에 통학하는 많은 학생들은 대학 인근 지하철역에서 내린 후 버스로 환승해 몇 정거장을 더 이동해야 한다. 지하철역이 정문 앞에 있어도 캠퍼스 부지가 넓기에 강의동까지 걸어가는 데 상당한 시간이 소요된다.

음악학과, 디자인학과, 건축학과 등 악기와 작업물을 들고 통학해야 하는 학생이나, 아침잠이 많은 학생은 지하철역에서 내려 택시를 타고 이동하는 것이 여러모로 편리하다. 하지만 지갑이 얇은 대학생에게는 택시비가 부담이기에, 학기 중 아침이면 각 대학 익명 커뮤니티에는 택시 동승자를 구하는 글이 심심치 않게 올라온다.

캠퍼스택시는 이러한 통학러들을 매칭해주는 플랫폼이다. 회원가입 단계에서 학생증 인증을 통해 같은 학교 학생끼리 서비스를 이용할 수 있도록 한 것이 특징이다. 동승자가 매칭이 되면 함께 택시를 잡거나, 어플리케이션(앱) 링크를 통해 택시를 호출 수 있다. 방만들기, 채팅창 기능도 있어 동승자끼리 고정멤버를 이룰 수 있다.

#img4# 삼육대, ‘중도탈락 학생’ 데이터로 예측한다 택공 팀은 “기존에 택시 동승 플랫폼을 종종 이용했는데, 불특정 다수를 대상으로 하기에 목적지와 출발지를 맞추기 힘들었다”며 “캠퍼스택시는 대학생을 대상으로 하는 만큼 승하차지를 완벽히 일치시킬 수 있고, 매칭률이 높아 1인당 가격부담을 낮출 수 있다”고 설명했다.

택시업계와의 상생도 가능하다. 개별 택시 이용자들이 동승을 하면 그만큼 전체 택시이용 건수가 줄어든다고 생각할 수 있다. 하지만 캠퍼스택시를 이용하면 택시가 지하철이나 버스보다 더 저렴하고 더 편리하고 더 빠르기에, 기존 통학러를 택시 이용자로 유입시킬 수 있다는 설명이다.  

택공 팀은 지난 8월 삼육대 재학생을 대상으로 베타 버전을 APK파일 형태로 배포해 시범 운영했다. 최근에는 정식 버전을 구글 플레이스토어와 애플 앱스토어 등 양대 앱마켓에 출시했으며, 베타서비스 과정에서 취합된 고객 요구사항을 순차적으로 반영하고 있다. 홍보, 마케팅에도 주력하며, △선결제를 통한 노쇼 방지 △자동분할 결제 등을 적용한 프리미엄(유료) 서비스 런칭도 앞두고 있다.

택공 팀은 사업 초기에는 서울과 수도권 통학러를 중심으로 이용자를 확보한 뒤 점차 전국 대학으로 확대하고, 향후 동남아 베트남, 캄보디아 등 해외시장까지 진출할 계획이라는 포부를 밝혔다.

한편 캠퍼스택시는 최근 신한금융그룹과 한국장애인재활협회가 개최한 ‘2021 장애청년드림팀 창업교육 경진대회’에서 최우수상(1등, 보건복지부장관상)과 창업지원금 1천만원을 받으며 사업성도 인정받았다. 장애인과 비장애인이 팀을 이뤄 출전하는 창업 경진대회로, CTO(최고기술책임자)인 함승우 학생은 중증 청각장애인이다.

함 CTO는 “개발에만 전념하다가 최근 창업에 관심이 생겼는데, 청각장애인이라 교육을 받기가 어려웠다”며 “이번 대회는 10주간 창업 기초교육과 실습을 제공하면서 속기사와 수화통역사도 배정해줬다. 덕분에 창업에 대해 많은 것을 배울 수 있었다”고 말했다. 이어 “비록 장애가 있지만, 사람을 위한 개발자가 되고 싶다”며 “이를 위해 많은 노력을 기울이겠다”고 밝혔다.

삼육대 스타트업지원센터 관계자는 “함승우 CTO는 코딩, 프로그래밍, 알고리즘 동아리에서 활동하면서 교내 코딩 경진대회 우승을 휩쓴 실력자이고, 이종률 대표는 중소벤처기업부, 지자체 주최 각종 경진대회에서 다수 수상실적을 거두며 실력을 쌓아왔다”며 “컴퓨터공학 전공자와 경영학 전공자가 결합한 팀이라는 점에서 밸런스와 시너지가 좋다. 지금보다 앞으로가 더 기대되는 팀”이라고 말했다.