장외 데이터

장외거래 데이터(OTCD)는 데이터 시스템, 특히 교육 기술 데이터 시스템에서 더 나은 보고 데이터를 통해 사용자의 데이터 분석의 정확성을 높이기 위해 사용되는 설계 접근방식이다.^[1]이 접근방식은 라벨, 보충 설명서, 도움말 시스템, 패키지/디스플레이 및 컨텐츠의 다섯 가지 구성요소에 의해 구성된 표준을 준수하는 것을 포함한다.^[2]

OTCD는 처방전 없이 살 수 있는 의약품의 내용물을 사용하는 사람들을 지원하는 다양한 방법에 의해 영감을 받았다.^[3]처방전 없이 구입할 수 있는 의약품에 라벨링, 문서화 또는 그 밖의 사람들이 내용을 안전하게 사용하는 데 도움이 되는 지원이 포함되지 않는 것은 소홀할 수 있으므로, 교육자가 데이터를 사용할 때 올바르게 사용할 수 있도록 하기 위해 필요한 지원을 제공하지 않고 교육자에게 데이터를 표시하는 것은 데이터 시스템에 소홀한 것으로 간주된다.학생의 필요를 대하다

배경

OTCD는 다양한 방법으로 처방전 없이 살 수 있는 의약품에 영감을 받아 2010년에 만들어졌으며 교육 데이터 시스템 개선에 적용되었다.^[4]식품의약품안전청(FDA)^[5]이 처방전 없이 구입할 수 있는 의약품에 대해 사용 개선 효과가 입증된 텍스트 지침을 동반하도록 요구하는 방식을 고려해 보십시오.이러한 지침으로 환자들은 의사가 없는 동안 복지를 개선한다는 목적으로 처방전 없이 약을 복용할 수 있다.사람들이 그 내용을 현명하게 사용할 수 있는 방법을 알 수 없게 되어 있기 때문에, 약의 라벨이 없거나 잘못된 라벨은 많은 오류와 비극을 초래했다.^[6]

라벨링 규약은 비메디케이션 제품에 대한 이해도 향상으로 이어질 수 있다.^[7][8]따라서, 처방전 없이 살 수 있는 의학의 적절한 사용이 철저한 라벨과 추가된 문서로 전달되는 방식에서, 학생 성과를 분석하는 데 사용되는 데이터 시스템에는 사용자가 포함된 데이터를 더 잘 이해하는 데 도움이 되는 구성요소가 포함될 수 있다.^[9]데이터를 전달할 때 OTCD 접근법(즉, OTCD 표준에 따름)을 사용하는 것은 표시되는 데이터의 이해, 분석 및 사용을 개선할 수 있는 다음과 같은 연구 기반의 권고를 포함한다.^[10]

OTCD 구성 요소	처방전 없이 살 수 있는 의약품의 출현	데이터 시스템의 외관 및 보고서
라벨	용기 라벨은 "몇 개를 먹어야 하는가?", "가능한 부작용은 무엇인가?" 등과 같은 질문에 이름과 정보를 제공한다.	보고서는 명확하고 간결한 제목을 가지고 있으며, 바닥글이나 측면에는 보고서에 가장 목적적합하고 중요한 정보를 제공하는 주석이 포함되어 있다.
추가 설명서	사용자가 알아야 할 모든 정보가 라벨에 들어갈 수 있는 것은 아니기 때문에, 접힌 종이는 포장에 동봉되어 추가적인 설명을 제공한다.	마찬가지로 설명 정보는 각 보고서에 특정된 참조 시트 및 참조 가이드에 대한 링크를 통해 각 보고서에 동반될 수 있다.
도움말 시스템	사용자들은 특정 질문을 탐색하고 토론할 수 있는 온라인 도움말 시스템을 원한다(매년[11] 5,000만명이 WebMD를 사용한다).	온라인 도움말 시스템은 시스템 사용 및 데이터 분석(데이터 전용)에 대한 종합적인 교훈을 제공할 수 있다.
패키지/디스플레이	제품이 어떻게 진열되고 포장되는가는 목적과 사용과 같은 가장 중요한 정보를 명확하게 식별함으로써 의사소통에 도움이 된다.	각 특정 보고서에 대해 정확한 분석을 장려하는 레이아웃과 같이 데이터를 구성하고 표시하는 방법은 혼동을 피하는 데 도움이 된다.
내용	제품의 성분은 필수적이다; 그것들은 효과적이고, 사용자에게 적합해야 하며, 만료되지 않아야 한다.	각 보고서의 내용과 보고서 모음 전체를 보면 효과적이고, 청중에게 적합하며, 만료되지 않는다.

그럼에도 불구하고 대부분의 교육자가 데이터를 단독으로 분석하더라도 분석을 지원하는 데이터 시스템 내의 라벨링과 도구는 흔치 않다.^[12]본질적으로, 데이터 시스템과 보고서는 일반적으로 교육자를 위한 "장외" 형식으로 데이터를 표시하지 않는다. 교육자는 데이터를 사용하여 학생을 치료하기 위한 주요 선택사항을 표시되지 않았거나 약간 표시한 용기에서 약을 섭취하는 것과 비교한다.처방전 없이 살 수 있는 의약품이 라벨링, 문서화 또는 그 밖의 다른 지원물품을 포함하지 않는 것은 소홀할 수 있듯이, 데이터 시스템과 보고서가 사람들이 그 내용을 안전하게 사용할 수 있도록 필요한 지원을 제공하지 않고 교육자에게 데이터를 표시하는 것은 소홀하며 따라서 바람직한 영향을 미칠 수 있다.학생에게^[13]

OTCD 표준(아래)에서 요약한 권고안은 교육 및 에드테크 연구뿐만 아니라 다양한 다른 분야(예: 행동경제학, 설계, 비즈니스 분석, 기술 등)의 연구에 기초하고 있다.OTCD 접근법은 교육자의 전문적 개발이나 데이터 사용을 개선하는 기타 개입을 대체하기 위한 것이 아니라, 교육자에게 더 많은 시간, 비용 또는 스트레스를 주지 않는 추가 솔루션이다.^[13]

의의

교육자들은 학생들의 요구에 대한 그들의 처우를 알리기 위해 데이터를 사용하는 것의 중요성을 널리 받아들였다.^[14][15]이것은 좋은 일이다. 왜냐하면 연구는 효과적인 데이터 사용의 이점을 강조하기 때문이다.^{[16][17][18][19]}안타깝게도, 교육자들의 광범위한 데이터 사용이 항상 좋은 것만은 아니다.상당 부분 – 그리고 일부 연구에 따르면, 데이터를 분석하고 사용하는 교육자의 대부분이 잘못하고 있다.^{[18][20][21][22][23][24]}예를 들어, 강력한 데이터 사용으로 알려진 학군에서 실시된 미국 교육부의 두 연구에서 교사는 기초 통계 개념과 관련된 데이터를 추론할 때 48%의 정확도를 달성했다.^[12][25]따라서 교육자들은 결정을 알리기 위해 데이터를 이용하고 있지만, 그들이 사용하고 있는 데이터를 항상 이해하는 것은 아니다.그들의 데이터 오보 결정이 학생들에게 영향을 미치기 때문에, 그러한 결정은 학생들에게 영향을 미치기 위한 것이기 때문에, 이것은 중요한 문제다.Edtech 제품은 단순히 "데이터를 보여주고" 교육자들이 분석을 돕기 위해 자원을 발굴하도록 요구하는 것이 아니라, 교육자들에게 장황한 형식으로 데이터를 제공하는 것으로 교육자들의 데이터 사용을 개선하는 데 적극적인 역할을 한다.

장외 데이터 연구

수년에 걸쳐 수많은 연구가 OTCD 표준의 기초가 되는 증거를 만들어냈지만, 2013년 한 정량적 연구는 특히 OTCD가 데이터 분석 정확도에 직접 미치는 영향에 초점을 맞췄다(교육자가 선호하는 첨단 기술 측면을 단순히 결정하는 것과는 대조적이다).캘리포니아 6개 학군에 있는 9개 학교의 다양한 배경을 가진 211명의 교육자가 '교육자의 데이터 분석 정확도에 미치는 데이터의 영향' 연구에 참여했다.^[13]이 연구의 전제는 데이터 시스템 보고 환경이 데이터를 "장외"로 만들었을 때 분석 정확도에 대한 정확한 영향을 판단하여 교육자들이 라벨링 및 보충 문서의 형태로 사용자에게 제공하는 장외 의약품과 같은 내장형 지원을 제공하는 것이었다.주요 연구 결과는 교육자, 교육 기술 및/또는 데이터 시스템 공급업체 및 교육자에게 데이터를 전달하는 데 관련된 모든 사람에게 시사하는 바가 컸다.^[26]

주요 연구 질문 관련

• 연구 참가자가 본 교육 데이터 보고서에 바닥글이 있을 때, 교육자의 표시된 데이터에 대한 분석은 307% 더 정확했다.참가자가 바닥글을 사용한 적이 있다고 구체적으로 밝힌 경우(73%) 데이터 분석의 정확도는 336% 높았다.
• 연구 참가자가 본 데이터 보고서를 참조 시트(템플릿에 따름)에 첨부했을 때, 표시된 데이터에 대한 교육자의 분석은 205% 더 정확했다.참가자들이 시트를 사용한 적이 있다고 구체적으로 언급했을 때(시간의 50%) 그들의 데이터 분석은 300% 더 정확했다.
• 연구 참가자가 본 데이터 보고서를 참조 가이드(템플릿에 따름)에 첨부했을 때, 교육자의 표시된 데이터에 대한 분석은 273% 더 정확했다.참가자가 가이드를 사용한 적이 있다고 구체적으로 밝힌 경우(52%) 데이터 분석의 정확도는 436% 높았다.
• 전반적으로, OTCD 지원이 연구 참가자가 본 데이터 보고서를 동반했을 때, 교육자의 표시된 데이터에 대한 분석은 264% 더 정확했다.참가자가 지원을 사용했다고 구체적으로 밝힌 경우(시간의 58%) 데이터 분석의 정확도는 355% 높았다.
• 지지대를 받지 않은 연구 참가자의 87%는 지지대가 사용 가능했다면 바닥글, 참조 시트 또는 참조 가이드와 같은 지지대를 사용했을 것이라고 답했다.
• 지원을 받지 못한 참가자는 평균 11%의 데이터 분석 정확도(즉, 본 데이터에 따르면 사이트 강도가 가장 높은 영역, 사이트 약점 가능성이 가장 높은 영역, 학생들이 시험에 능숙하지 않은 영역, 그리고 어떤 영역의 원인이 되는지와 같은 다양한 데이터 분석 질문에 답변할 때 11%의 정답)시험을 잘 치르지 않는 학생들.

보조 연구 질문 관련

• 교육자의 학교현장 인구통계(학교수준 유형, 학교수준, 학업성취도, EL 인구, 사회경제적 약자 인구, 장애학생 인구 등 2차 독립변수)는 데이터 분석 정확도나 지원 이용에 큰 영향을 미치지 않았다.
• 교육자 인구통계(보훈자 신분, 현재 전문직 역할, 자체 데이터 분석 숙련도에 대한 인식, 데이터 분석 전문 개발 시간, 대학원 수준의 교육 측정 과정 수 등 2차 독립 변수)는 데이터 분석 정확도나 지원 활용에 큰 영향을 미치지 않았다.
• 각 지지대의 프레임/형식(주로 길이 및 색상 사용 측면에서)의 사소한 차이는 데이터 분석 정확도나 지원 사용에 큰 영향을 미치지 않았다.

OTCD(Over-the-Counter Data) 표준

OTCD 표준은 보고 환경 내에 직접 데이터 분석 지원을 내장하고 설계에 관한 모범 사례를 준수하는 것을 포함한다.^[27]OTCD 표준은 교육자에게 데이터를 전달하는 모든 사람이 사용하고 데이터가 전달되는 도구(예: 데이터 보고서, 데이터 시스템 또는 데이터 구성요소가 있는 다른 에드테크 제품)에 반영되도록 설계되었다.그들의 목적은 제공되는 데이터의 이해, 분석 및 사용을 최적화하는 교육자("사용자")를 육성하는 것이다.

OTCD의 언급

OTCD에 대한 조직 및 간행물의 언급은 다음과 같다.

• CCTE(California Council on Teacher Education, CCTE)(2013년 컨퍼런스 프로그램의 컨퍼런스 포스터 프레젠테이션 18) 및 "장외 데이터로 교육자의 데이터 분석 오류 수정" 기사, CCNews: California Council on Teacuation, 24(4)
• 캘리포니아 교육 연구 협회(CERA) (OTCD 구성 요소를 설명하는 발표, 프레젠테이션은 컨퍼런스 프로그램의 27페이지에 설명됨)
• 강의실 2.0 학습 2.0(OTCD 컨퍼런스 프레젠테이션을 위한 클릭 링크)
• 2013년 연결: 캐나다의 학습 및 기술 컨퍼런스(OTCD 프레젠테이션 언급을 보려면 화요일 탭/링크 클릭)
• 연결된 교육자(연결된 교육자 커뮤니티 디렉토리)
• 연결된 교육자(수집 트위터 목록)
• EdSurge (기사); 또한, Bio; 뉴스레터 #114 (2013년 4월 17일), 뉴스레터 #115 (2013년 4월 24일), 뉴스레터 #116 (2013년 5월 1일)은 OTCD 연구에 참조되고 연계되었으며, 뉴스레터 #121 (2013년 6월 5일)은 OTCD 기사를 참조하였다.
• 에드테크 여성(기사)
• 에두크웨스트 (기사)
• K-12 온라인(회의 발표)
• Learning Forward(이전의 National Steff Development Council) (발표 G09로 스크롤하여 슬라이드 30 및 35 참조)
• STATS-DC에서 NCES(National Center for Education Statistics) Summer Forum (49페이지에 설명된 프레젠테이션 발표 시 언급)
• 공공 교육을 위한 네트워크(CA, Laguna Beach, CA에서 핀을 클릭할 수 있을 때까지 Southern CA의 Friends & Alliance 페이지 #/bubble 클릭)
• 미국 스타트업 파트너십(기능)
• Teacher Tech(기사)
• TICAL(Technology Information Center for Administrative Leadership) (OTCD가 논의되는 프레젠테이션을 보려면 학교 리더십 서밋 세션 설명과 관련된 웹 사이트/URL 링크를 클릭하십시오.)

참조