STELA_5분DJ - Google Jamboard

I. Introduction

II. Literature Review

III. Objectives of the Study

IV. Research Methodology

V. Data Analysis & interpretation

VI. Recommendations

VII. Conclusion

아래의 주제에 관해 자유롭게 대화를 나누어 보아요 :)

• 재미로 하는 토론거리
  • 민감한 정보일수록 직접 사람이 취급해야 한다 vs 민감한 정보이니까 AI에게 취급 시켜야 한다: 사람마다 생각이 다를 수 있음
    • 사람: 맥락의 중요성
      • 문맥과 상황에 따라 다르게 해석될 수 있는 정보가 있어서 인간의 윤리적이고 미묘한 판단력을 우선시해야 더 정확도 있게 해석할 수 있을까
      • 판단에 필요한 모든 데이터를 입력하기 어려움. 맥락, 문맥을 고려하여 중요한 판단은 인간이 해야함
    • AI: 분석의 용이성. 문맥이 오히려 불필요한 경우가 있음. 사람의 주관을 배제할 수 있음.
    • 새로운 제안: 합작→ AI (데이터 처리, 통계적 분석) + 사람(해석)
    • 선택의 기준: 정보의 중요도가 될 수 있음
      • 정보의 중요도를 판단하는 기술적 접근(AI 활용 등)도 있을수도
• 개인정보 보호 관련
  • 학습분석과 피플 애널리틱스가 개인의 인권과 감정을 침해하지 않으면서도 분석의 목적을 달성하기 위해서는 어떤 전략이 필요할까요? (연구자로서의 팁, 유연한 커뮤니케이션의 방법 등…)
    • 질적 연구 사례
      • 익명화, 투명성 준수, 암호화 방식에 대한 구체적 설명
      • 수집 목적과 의도에 대한 상세한 설명, 충분한 동의
    • 넛지 효과(nudge effect) 활용
    • 좋은 보상은 무엇이 있을까?
      • 수집된 데이터를 활용한 산출물 공유
      • 진정성 있는 호소… 스토리텔링
      • 심리테스트 같은 애플리케이션 형태로 자료수집 방법 활용
    • 대상에 따라 전략의 효과성이 다를 수 있겠음
      • SNS, 동료 효과, 친숙한 언어 사용
  • 나의 모든 것이 추적되고 있음을 학습자(또는 직원)이 인지한 순간 보통은 실험 효과가 감쇄되어 데이터가 오염됩니다… 피플 애널리틱스나 학습분석이 판옵티콘으로 비판받을 수 있는 상황에서 학습분석에 관심있는 연구자들은 어떤 의견을 내놓을 수 있을까요?
    • 연구자 입장: 연구의 필요성, 목적을 이야기하지만
    • 피험자 입장: 관찰 대상이 되는 두려움을 줄일 필요, 연구의 필요성에 대한 감화의 필요
      • 두려움의 원인 파악 → 각 원인을 해결할 수 있는 방법 고안
      • 피험자에게 도움이 되는 것들에 관한 충분한 설명
      • 피험자에게 과정에 관한 정보를 선택적 또는 간헐적으로 제공 (상시 X) - 어떤 데이터가 어떤 결과로 이어지는지 간헐적으로 제공
      • (처음) 긴장 상태 —> 시간이 지나서 익숙해지고 긴장이 해소될 때까지 충분한 안정감을 줄 수 있도록 해야 함

좋은 대화 주제: 학습분석과 관련되어 데이터 수집을 하는 연구자들이 받을 수 있는 질문? 그리고 그것에 대한 디펜스는?

*참고

• Purposive Sampling에 관한 디펜스 방법
• 직원 펄스
  • 예시: 아침에 출근하면 매일 짧은 설문 시킴