빅데이터(BIGDATA) 활용한 대학교 수강신청시스템 개선방안 제안

소개글

빅데이터(BIGDATA) 활용한 대학교 수강신청시스템 개선방안 제안에 대한 보고서 자료입니다.

목차

Ⅰ. 서론

1. 연구 동기 & 목적
　가. 연구의 중요성
　나. 연구의 흥미성
　다. 연구의 필요성

2.연구 방법

Ⅱ. 본론
1. 기존 연구 분석 및 한계

2. 수강신청 시스템의 현황 및 문제점
　가. 동일 시간대의 다른 강의 검색
　나. 관심과목 제도

3. 데이터베이스를 활용한 수강신청의 개선 방안
　가. 수강 과목 정보 획득에 대한 개선 방안
　　1) 기존 수강생들이 들었던 과목 조회
　　2) 졸업한 선배들이 들었던 과목 조회
　　3) 수강 키워드를 모은 매트릭스
　나. 수강신청 시스템과 관련한 개선 방안
　　1) 관심과목 실시간 현황제시 및 우선 수강신청 시스템
　　2) 마감임박 과목 조회 시스템

Ⅲ. 결론
1. 시사점 및 정책적 제안

Ⅳ.참고자료

본문내용

는 사람들의 선호도를 파악하기 위해서다. 대학 입시 전문 사이트들에서 시행하고 있는 ‘모의 지원’ 시스템과 비슷한 방식이다. 해당 사이트들에서는 수능이 끝난 후, 수험생들에게 모의 지원으로 가, 나, 다 군에 희망 대학과 과를 입력하게 하는데, 입력을 완료한 학생들에게만 실시간 모의 지원 현황을 보여준다. 정보를 얻기 위해서는 정보를 내어놓아야 하는 시스템인 것이다. 이를 관심과목 등록 시스템에도 적용하여 사람들의 등록률을 더 높이면 정보도 많아져서 실시간 경쟁률 및 성공률을 파악하고 전략을 수정하는데 도움이 될 것이다. 또한 첫 번째 방안인 우선수강신청 방안과도 연동이 되어서 70%가 안 되는 과목들을 찾아서 수강신청 사전에 한 두 과목이라도 미리 넣으려는 사람들의 이용이 늘 것으로 예상된다. 이 관심과목 등록 신청 마감은 현재와 마찬가지로 수강신청 전 날이나 몇 시간 전까지 한정지어서 서버가 폭발하는 일을 막을 수 있다. 또한 관심과목 등록 제도를 이용해 수강신청 당일 클릭 몇 번으로 신청 하는 사람들이 늘어나는 만큼 서버에 너무 많은 정보가 전송되지 않아(일일이 검색하여 신청하는 방식에 비해 클릭 또는 입력 수가 줄어) 서버 안정에도 기여할 것이다.
2) 마감임박 과목 조회 시스템
자신이 원하는 과목이 인원제한으로 마감되어 수강신청하지 못했을 경우, 빠르게 차선책을 선택해서 수강신청을 해야 한다. 하지만 현재 수강신청의 경쟁률은 엄청나게 높은 상황이다. 처음에 골라놓은 과목의 수강신청에 실패했을 경우에는 다른 차선책의 과목들을 검색해야 하는데, 이에 소요되는 시간 때문에 차선으로 선택한 과목들도 수강신청에 실패할 가능성이 높다. 그렇기 때문에 수강신청에 실패했을 경우에 빠르게 차선의 다른 과목들을 보여주는 시스템이 필요하다고 생각된다.
현재 수강신청 시스템 페이지의 오른쪽에 나와 있는 시간표(Time Table) 중에서 비어있는 시간대를 중복으로 클릭하면 관련된 ‘마감되지 않은 과목’들을 추천해주는 시스템을 마련하는 것이 하나의 방안이 될 수 있다. 자신의 본전공과 이중전공, 교양 등으로 분류를 나눈 다음, 마감이 임박된 과목의 순서로 각각 1순위부터 5순위까지 실시간으로 보여줌으로써 이 중에서 자신과 맞는 과목을 선택하여 바로 수강신청 할 수 있도록 시스템을 만드는 것이다. 마감이 여유로운 과목은 신청 시작시간이 한참 지난 후에도 비어있는 경우가 많기 때문에 마감이 임박한 과목들을 우선적으로 보여주는 것이다. 마감이 임박했다는 것은 또한 이 과목의 인기를 보여주므로 결코 나쁜 선택이 아닐 것이다. 이를 이용한다면 대학생들은 그중에서 빠르게 차선책을 골라 수강신청을 할 수 있을 것이고, 수강신천에 성공할 확률 또한 높을 것이라고 예상된다.
Ⅲ. 결론
1. 시사점 및 정책적 제안
이 연구는 학생들의 수강권 확보를 위해 서버를 확충하거나, 과목 수 및 교수님 수를 늘리는 근본적이고 궁극적인 방법이 아니라는데 한계가 있다. 그러나 대학교에서의 수강 신청 뿐 아니라 이 세상에서 많은 분야에서는 시간이나 자원의 한계가 항상 있기 마련이다. ‘부족’이 늘 주어진 환경이라면, 그것을 받아들이고 가장 효율적인 분배 방식을 찾는 것이 중요하다. 그런 관점에서 보면 이번 연구는 그에 합치되는 제안이라고 볼 수 있다.
앞서 살펴봤듯이 수강신청에 대한 관심은 매우 높고 한 학기에 미치는 영향 또한 커서 최대한 많은 사람이 만족할 만한 방법이 필요했다. 수강신청 전과 수강신청 중으로 크게 나누어서 신청 전에는 좀 더 많은 정보와 신중한 고민을 위해, 신청 중에는 빠른 선택을 위한 방법들을 제안해 보았다. 졸업 선배들이 들었던 과목 조회, 수강 키워드를 모은 매트릭스, 기존 수강생들이 들었던 과목 조회, 관심과목 실시간 현황제시 등을 통해 사전에 정보를 탐색하고, 우선 수강신청과 마감임박 과목 조회를 통해 빠르고 효율적인 선택을 할 수 있게 제안했다. 이 모든 것을 위해 데이터를 모으고 인프라를 구축하는 것이 시간이 조금 걸릴 수 있으나, 한 번 시스템이 구축되고 나면 기존보다 자원이 효과적으로 분배될 것이라고 기대해본다.
또한 이 연구를 통해 현재 수집만 되고 이용되지 않는 데이터들이 많을 것이라는 점을 체감했다. 정부와 마찬가지로 학교 또한 학생들의 데이터를 강제로 모을 수 있는 만큼 그를 활용한다면 많은 부가가치를 창출 할 수 있음에도 그러지 못해서 유감이었다. 부가적인 부분이지만 이 또한 학교에 시사하고 있는 바가 크다. 이 연구는 타 학교의 사례를 참고하여 기존 고려대학교 수강신청 시스템을 바탕으로 제안된 것이지만, 이것이 실제로 전체 또는 일부가 실현 가능해진다면 비슷한 고민을 하고 있을 타 학교에서도 참고, 적용 할 수 있을 것이다. 데이터를 모으거나 시스템을 구축하는 것이 기술적으로 크게 어렵지 않고 결국 데이터를 제공하는 것도 이용자인 학생들이라는 점을 감안할 때, 이번 연구가 제안에 그치지 않고 실현 될 수 있게 검토가 되길 기대해본다.
Ⅳ.참고자료
참고 논문
● 이승관 안종일 정태충, 대학 수강신청 도우미 시스템 개발, 경희대학교 대학원, 2008
● 주하나, AHP 기법을 활용한 수강신청 및 진로선택 자원 시스템 개방 및 효과 분석, 중앙대학교 정보컴퓨터공학부, 2009
● 윤형주 배선영 오용철, 데이터베이스 기반의 수강신청도우미 시스템 개발, 한국산업기술 대학교 컴퓨터 공학과, 2008
● 이응현, 회귀분석을 통한 대학 수강신청 개선 프로그램 개발, 아주대학교 산업공학부, 2012
● 최지윤 이중식, 온라인 강의정보 탐색 및 수강신청 행동, 서울대학교 융합과학기술 대학원 디지털 정보 융합학과, 2010
참고 문헌
● 오라일리 미디어(2013) 「빅 데이터, 어떻게 활용할 것인가(배장렬)」, 제이펍
● 빅토르 마이어 쇤버거 & 케네스 쿠키어(2013) 「빅 데이터가 만드는 세상(이지연)」, 21세기북스
참고 사이트
● KUklue 강의평가 사이트, http://www.kuklue.net (2013.11.27)
● 고파스, www.koreapas.net (2013.12.3)
● Kupid(고려대학교 포털) sugang.korea.ac.kr (2013.12.6)

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