□ LRS(Learning Record Store)
학습분석의 가치는 이해(Understanding)에 있다. 과거에는 버려두었던 비정형 데이터를 활용해 학습자의 요구를 더 명확하게 이해함으로써 교육훈련의 효과를 높이고, 콘텐츠와 교육과정의 질적 강화를 달성할 수 있다. 이러한 학습분석의 기반이 되는 시스템은 LRS(Learning Record Store)다. 과거에는 그저 LMS에서 떨어지는 진도율, 출석률, 학습결과가 분석의 대상이었다고 한다면, 지금은 학습자 프로파일과 학습자의 액티비티 그리고 다양한 학습환경 모두가 분석대상이다.
□ LRS(Learning Record Store)란?
LRS(Learning Record Store)는 xAPI 형태로 축적된 빅데이터 트래킹 정보를 DSL(Domain Specific Language)를 정의하고 이를 통해 빅데이터에 대한 복합조회 및 다형성 결과 도출을 위한 Query Langauge를 지원하는 시스템이다. xAPI 사양과 관련된 서버 측 요구사항을 구현한 것인데 학습경험, 학습활동 및 성과에 대한 데이터를 저장하고 시각화하기 위한 어플리케이션 인터페이스다. LRS는 인입되는 xAPI Specification을 검증하고 조회/질의를 위한 Activity Consumer나 분석과 Raw Data에 접근을 위한 관리자를 위해 모든 유효한 데이터를 저장한다. LRS는 Statement 형식에 대한 유효성 검사 작업도 필요하다. LRS는 LMS, HR 시스템과 같은 모든 어플리케이션과 선택적으로 연계·통합되거나 기업 학습 생태계에서 중앙 집중식 데이터 저장소의 역할을 할 수 있다. 학습 활동 데이터(LRP, Learning Record Provider)를 보내거나 검색(LRC, Learning Record Consumer)하는 클라우드 방식의 서비스 뿐만 아니라 독립형 어플리케이션으로도 활용 되고 있다.
□ LRS 플레이어
분산학습 환경을 고려한 상용표준에 대한 중요성이 부각되면서 오픈소스인 ADL LRS(USA), Learning Locker(UK) 뿐만아니라 YetAnalytics, WaterShed, Veracity 등 많은 상용제품들이 있다. 이러한 Standalone 방식의 LRS가 레퍼런스로 많이 언급되고 있지만, Saba 시스템즈의 경우 LMS와 통합되어 서비스 되기도 한다.
이들 LRS는 대부분 멀티테넌시 방식의 분석엔진도 포함하고 있어 설명적 수준의 학습분석 대시보드도 제시하고 있다.
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