빅데이터와 수강신청

목차

1. Big data의 시대
1) Big data의 정의와 사례
2) Big data 처리 기술

2. Big data와 경희대학교의 수강신청
1) 현재 수강신청 시스템의 문제점
(1) 문제점 진단 및 수강신청 시스템의 구조 파악

2) Big data를 활용한 문제해결 방안
(1) 논리적 구조를 통한 수요와 공급의 괴리 해결
(2) 강의제안을 통한 수강신청 만족도 제고

3) 기타 데이터베이스를 활용한 수강신청의 개선
(1) 실시간 강의선호도 현황판
(2) 실시간 강의 교환 시장

3. 결론
1) 연구의 결과 및 효과
2) 한계점

본문내용

Big data의 시대
Big data의 정의와 사례
정보가 홍수처럼 쏟아지는 시대인 지금, 정보를 단지 가지고 있는 것만이 아니라 그 수많은 정보와의 연관관계를 찾아내고 Business로 연결시키는 일이 더욱 중요하게 평가되고 있다. Big Data란 계량할 수 없을 만큼의 대량의 데이터 집합을 의미하며 그 수많은 데이터 중에 논리적인 관계를 찾아내서 수요예측을 하는 등 시스템 전반적인 향상에 큰 도움을 줄 수 있는 Trend로 자리매김하였다.
위의 사례는 구글이 인터넷 유저들의 검색어 분석을 통해 전혀 관계없어 보일 것 같은 데이터들의 연관성을 파악하여 독감 대응책을 마련한 사례이다. 우리는 빅데이터의 이러한 원리를 이용하여 수강신청 시스템의 전반적인 개선에 이바지 할 수 있을 것이라 생각하여 조사를 시작하였다. 그렇다면 빅데이터란 어떤 기술로 처리되는가?

<중 략>

반면 실시간 현황판을 공개할 경우, 1차 수요자(반드시 이번에 해당과목을 수강해야 하는 학생 군)은 본인의 희망 과목 담기를 고수하는 반면, 2차 수요자(다음 학기에 미뤄도 크게 영향이 없는 학생 군)은 강의의 수요를 다른 과목으로 옮길 가능성이 존재한다. 이렇게 실제 수강신청 일주일 전부터 수강 희망 과목 담기 수요 현황판을 공개하면 시간이 지남에 따라 과목간의 균형이 맞아질 것이다.
물론 기존의 ‘수강 희망 과목 담기’에 참여한 학생들에게 수강신청 시 보다 쉽게 신청할 수 있고, ‘수강 희망 과목 담기’에 참여하지 않은 학생은 약간의 불이익을 주는 제도를 운영한다는 가정하이다.
실시간 강의 교환 시장
수강정정기간에 학생들은 모니터만 바라보고 본인이 희망하는 과목이 자리가 날 때까지 하염없이 기다린다. 자리가 나지 않는 이유는 기존에 A강좌를 신청한 A학생이 다른 수업으로 바꾸고 싶어도 당장 A과목을 빼고 B과목을 들을 수 있다는 보장이 없기 때문이다. B학생도 마찬가지로 B강좌를 신청해 놓았고, A과목을 듣고 싶지만 당장은 수강포기를 하지 않고 보험처럼 가지고 있다가 A과목이 비었을 때 재빨리 B과목을 포기한 뒤 A과목을 집어넣는다. 이러한 문제점은 서로의 정보를 공개하여 교환 가능하도록 만든다면 훨씬 효율적으로 강의교환이 이루어져 결과적으로 수강신청 수요의 괴리가 사라질 것이다. 이로 인해 추후에 무리한 수강생 증강에 따른 초과인원 수강에 따른 강의 질 하락을 예방 할 수 있을 것이다.

참고 자료

없음