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W6D4 | 데이터 기반으로 가설을 세운다면 | 코드스테이츠 PMB 12기PMB_12_이은주 2022. 6. 20. 17:35
2019년 갑작스러운 코로나 질병으로 인해 전 세계 거의 모든 수업이 온라인으로 전환되었으며, 온라인 교육 업계가 많은 성장을 하였다. 나 또한 2019-2022년 현재까지 다양한 온라인 수업을 경험을 하였으며 긍정적인 부분과 부정적인 부분 모두 뼈저리게 느낄 수 있었으며 에듀테크에 관심을 갖게 한 계기가 되었다. 이번 글에서는 다음과 같은 질문에 답을 찾는다. "온라인 교육시장이 코로나 시대를 지나면서 어떻게 변했으며 학생들의 만족도와 시장의 전망은 어떠한가?" 이 질문에 대한 답은 이러닝에 뛰어든 사업 혹은 계획 중인 상황 모두에 사용이 가능할 것이라 생각이 된다.
사용한 data set은 두가지로 다음과 같다.
1) Students' Adaptability Level Prediction in Online Education using Machine Learning Approaches
Gender Gender type of student
text_formatAge Age range of the student
text_formatEducation Level Education institution level
text_formatInstitution Type Education institution type
checkIT Student Studying as IT student or not
checkLocation Is student location in town
text_formatLoad-shedding Level of load shedding
text_formatFinancial Condition Financial condition of family Internet Types Internet type used mostly in device
text_formatNetwork Types Network connectivity typeDaily class duration 0 (0), 1 to 3 Hours (1), 3 to 6 Hours (2)Institution's own LMS availability No (0), Yes (1)Adaptability level of the student Low (0), Moderate(1), High (2)2) 이러닝 수요시장 규모 추이
데이터 분석은 엑셀과 구글 데이터 스튜디오를 사용했다. 오랜만에 WEKA를 사용하려 했으나 내가 왜 ML을 싫어했는지 다시금 깨닫게 해주었다^^,,
가설 1: 학생들이 온라인 교육에 moderate high 레벨로 적응을 하였을 것이다.
이 가설은 첫번째 data set을 토대로 작성을 하였다. 이 data set은 설문조사를 토대로 만들어진 것인데 코로나 시대에 학생들이 온라인 교육에 얼마큼 잘 적응하고 있는지에 관한 조사였다. 또한, 온라인 교육에 대한 많은 논란이 있음을 알았지만 설문조사에 참여한 학생들은 school, university 그리고 college로 나이가 어리고 이들은 흔히 말하는 Z세대이며 디지털 네이티브임을 고려하여 금방 적응할 것이라 생각을 했다. 하지만 예상과는 다르게 adaptivity level은 moderate가 가장 높았으며 그다음은 low로 표시가 되었다. 심지어 high는 다른 선택지와 비교했을 때 굉장히 낮은 수치임을 알 수 있다. 더불어 moderate와 low의 격차는 단 145이다. 즉, 학생들의 adaptivity는 Moderate low로 가설이 틀렸다. 하지만 Low와 Moderate 차이 그리고 설문조사의 신뢰도를 고려했을 때 학생들의 온라인 교육에 관한 adaptivity를 Low로 잡아도 크게 문제가 없을 것 같다.
이 가설은, 한국인 입장에서 작성을 하였으나 data set 자체는 인도에서 만들었음을 알린다. 인도와 한국의 경제적 차이와 인터넷 보급 등 에듀, 경제 부분에서 차이가 존재하여 이 가설을 위하여 사용한 data set 선정이 올바르지 않을 수도 있다.
가설2: 국내 온라인 교육시장은 지속적으로 발전을 했을 것이다.
이 가설은 두 번째 data set을 토대로 만들었다. 코로나가 아니어도 온라인 교육시장이 점점 커지고 있는 것을 체감할 수 있었다. 그렇게 생각한 이유는 단순하다. 첫째, 나에게 노출되는 광고가 점점 많아졌기 때문이고 둘째, 당시에 나도 온라인으로 계속해서 수업을 듣고 있었기 때문에 자연스레 그렇게 생각을 한 것 같다. 이에 대한 가설은 맞았다고 할 수 있는데, 정규 교육기관 및 정부/공공기관의 성장률이 다른 섹터에 비해 두들어지지는 않지만 성장세인 것을 확인할 수 있다. 즉, 이러닝 시장 규모는 점점 발전하고 있었으나 코로나 영향으로 인해 2019년을 기점으로 급격하게 성장이 된 것을 알 수 있다.
가설 3: 사업체 이러닝 수요 규모가 가장 클 것이다.
이 가설은 두번째 data set을 토대로 만들었다. 이 가설을 세운 배경으로는 최근 에듀테크 기업들의 분석을 많이 하고 있는데 거의 모든 프로덕트마다 기업을 위한 서비스가 존재하였기 때문이다. 그 이유로는 대면으로 하는 수업이 어려워짐에 따라 기업들이 직원들에게 교육 및 복지를 온라인으로 전환을 하였기 때문이다, 하지만 data set 분석 결과 나의 가설이 틀린 것을 확인할 수 있었다. 가장 크리티컬하게 커진 섹터는 개인이었고 그 뒤를 이은 섹터가 사업체였다. 2016년에는 두 개의 섹터 차이가 크지는 않았으나, 2020년을 기점으로 큰 차이가 생겼다.
가장 서두에 던졌던 "온라인 교육시장이 코로나 시대를 지나면서 어떻게 변했으며 학생들의 만족도와 시장의 전망은 어떠한가?"에 대한 답은 다음과 같다 할 수 있다.
학생들은 온라인 교육의 Adaptivity는 낮으나 개인 이러닝 수요는 계속해서 증가하고 있다. 더 나아가 이러닝 시장 전체가 성장 중임을 확인하였다.
이를 기반으로 기업이 할 수 있는 액션은 다음과 같다.
1. 사업체 수요 증가세는 정체기임으로 개인 이러닝 콘텐츠에 주목하는 것이 더 좋다.
2. Z세대 임에도 불구하고 이러닝 adaptivity가 낮은 것을 주목하여 어떻게 하면 adaptivity를 높일 수 있을지 생각을 한다.https://www.kaggle.com/datasets/mdmahmudulhasansuzan/students-adaptability-level-in-online-education
Students Adaptability Level in Online Education
Effectiveness of online education
www.kaggle.com
https://signalm.sedaily.com/ReportView/3528
2020년 이러닝산업 실태조사 보고서
2020년 이러닝산업 개황이러닝산업 매출액은 4조 6,301억원으로 전년대비 17.2% 증가이러닝산업 공급기업 사업자수는 1,905개로 전년대비 5.2% 증가이러닝산업 종사자수는 31,747명으로 전년대비 11.1%
signalm.sedaily.com
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