XAPI 이해 경험 API 및 학습 데이터 통합

XAPI는 개인화된 교육과 향상된 결과를 위해 광범위한 경험 데이터를 수집하여 학습을 혁신합니다.

### XAPI의 이해: 학습 데이터 통합의 미래
* 📚 XAPI 또는 경험 API는 개인의 광범위한 온라인 및 오프라인 학습 경험**에 대한 데이터를 수집하는 국제 표준입니다.
* 🌐 미국 국방부의 Advent 분산 학습에서 개발한 XAPI는 **2011년**에 논의가 시작되어 **2013년에 공식 채택되었고, 그 이후로 계속 개정되고 있습니다.
* 💻 빅데이터 알고리즘 및 머신러닝과 함께 **AI 기반 서비스**를 통합하면 교육 기술의 기능이 향상되어 **대량의 데이터**에 기반한 인사이트를 제공할 수 있습니다.
* 🔍 이러한 잠재력에도 불구하고 디지털화된 데이터의 약 **3%**만이 전환되고 있으며, 이 중 **0.5%**의 데이터에서만 개인화된 콘텐츠가 도출되고 있어 현재 AI 서비스 효과의 한계가 드러나고 있습니다.
* 📊 XAPI는 기존 메트릭을 넘어 데이터 수집 기능을 **확장**하여 **최대 270개 영역에 도달하고 다양한 **외부 시스템**과 통합하는 학습 기록 저장소(LRS) 역할을 합니다.
* 🤖 교육 플랫폼은 머신러닝 엔진 학습에 xAPI 데이터를 활용함으로써 **고품질의 개인화된 서비스**를 제공하여 **사용자 참여와 학습 결과**를 개선할 수 있습니다.
* 🖥 온라인 교육 사이트가 점점 더 XAPI를 채택함에 따라, 사용자 행동을 분석하여 **맞춤형 콘텐츠를 제공**함으로써 전반적인 학습 경험을 **실시간으로** 향상시킬 수 있습니다.
* 🔗 공식 xAPI 웹사이트는 에듀테크 분야에서 이 기술을 효과적으로 활용하는 데 중요한 **용어 및 구현 전략**을 이해하는 데 유용한 리소스입니다.

이번 출연에서는 XAPI 키념에 대해서 간단히 살펴보겠습니다. XAPI는 Experience API의 약자입니다. 특히 PDX, 즉 경험이라는 키워드는 최근에 가장 많이 회자되는 영어입니다. XAPI는 한 사람이 가지고 있는 광범위한 경험, 온라인 및 오프라인에 대한 데이터를 수집할 수 있는 학습 기술을 위한 국제 표준입니다. 미 국방부 산하의 Advent Distributed Learning에서 2011년부터 논의되었으며, 2013년 1점부터 명부 전환이 시작되어 현재까지 개정되었습니다. 1년에 2개의 AI 기반 서비스들은 빅데이터 알고리즘, 머신 러닝, 빅 프로세싱 등을 동반합니다. 빅데이터 기반 서비스는 비디오에 대한 정보를 제공합니다. 상당량의 학급 정도를 기반으로 주의를 파악하여 미래를 예측합니다.

It is about being interactive, meaning that users cannot respond scientifically to the content they need. This incurs a high cost, and the evaluation of efficiency relative to cost varies. In the area of dormant resource development, I believe it is not efficient. I will explain the concept of HRD through AX AP. If we were to digitalize our data, only 3% of it would be converted, and we would provide personalized content based on just 0.5% of the data. Based on this 0.5% metric, we can say that AI technology offers decent services. However, when looking at the content provided, especially in terms of resolution and effectiveness, it is hard to argue that it is performing well relative to its cost. As shown on the screen, a significant amount of data has been collected, and online education primarily focuses on data conversion. However, it only utilizes some information, such as completion assessments and diagnostic evaluations. In this situation, HRB-based technology lacks big data.

It is a standard for data-fying experiences related to learning outcomes. As the term xAPI suggests, it is an API that can also be applied to learning. This is known as an Learning Record Store (LRS). LRS plays a role in big data, and ultimately, xAPI serves as an interface that can connect with various data sources. A representative form of data stored in the LRS through xAPI is the goal of achieving learning outcomes. It expands data collection beyond traditional boundaries, reaching up to 270 areas, and can integrate with external systems to broaden the scope of data. If information from xAPI is used to train machine learning engines, it can provide higher quality personalized services compared to existing methods. The representative resource for xAPI is the official website, which offers substantial information that can significantly address inquiries about xAPI. It is recommended to read all sections of the site, but special attention should be given to the terminology used.

Please make sure to read the Ken API statement thoroughly. You will get a sense of how to implement the XA PR. Let's take a look at the XI PR configuration diagram. There are various media that can be stored in the ERA, with mobile online lectures and flipped learning being representative examples. XA Ping seems to play a role in providing new forms of AI services through the EdTech sector. Recently, it has been reported that online education sites are actively applying XA to build various services. Even when watching the same lecture, they can analyze service usage patterns based on individual users and provide customized content in real-time. XP makes this possible. I will conclude by expressing my personal hopes. In the era of business process management systems, users exclaimed after seeing the results, What is the difference between the outputs made with expensive DPS and those made in MVC format?

There is indeed a technical barrier when encountering Excel API errors. However, if the results produced do not align with the characteristics of C10, like in the case of BPMs, one might wonder why we are using X and PIA. It is expected that XF pills will generate various forms of content that combine operational technology with the underlying technology, leading to increased activation. That's all for this site. Thank you.

초간단 xAPI 이해하기 | xAPI | LRS | AI | EduTech | BigData | BigProcess | 인사이트킴

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XAPI는 개인의 다양한 온-오프라인 경험에 대한 데이터를 수집하는 학습 기술의 국제 표준입니다.

2011년부터 논의되어 온 개념으로, AI 기반 서비스와 빅데이터 알고리즘을 통해 발전해 왔습니다.

이러한 잠재력에도 불구하고, 데이터 활용의 효율성과 AI 기술이 제공하는 서비스의 효과성은 특히 HRD 및 온라인 교육의 맥락에서 의문시되고 있습니다.

데이터 기반 학습 성과에서 xAPI의 역할

xAPI는 학습에 초점을 맞춘 API로, 빅데이터의 핵심 역할을 하는 학습 레코드 저장소(LRS)에 데이터를 저장합니다.

데이터 수집을 270개 영역으로 확장하고 외부 시스템과 통합하여 머신러닝을 통해 더 높은 품질의 개인화 서비스를 제공하는 것을 목표로 합니다.

xAPI 공식 웹사이트는 사용되는 용어를 이해하고 정보를 얻을 수 있는 유용한 자료입니다.

모바일 온라인 강의, 플립러닝 등 다양한 미디어에 XA PR을 적용하기 위해 Ken API 명세서를 참고하여 XA PR 구성 다이어그램을 작성했습니다.

온라인 교육 사이트에서 개인화된 콘텐츠 제공을 위해 XA를 적극적으로 적용하고 있는 등, XA Ping은 에듀테크 분야에서 새로운 AI 서비스를 제공하는 데 중요한 역할을 하고 있습니다.

XP는 서비스 사용 패턴의 실시간 분석을 가능하게 하여, 비즈니스 프로세스 관리 시스템에서 고가의 DPS와 MVC 형식 간의 출력 차이에 대한 의문을 제기합니다.

Excel API의 기술적 과제 및 콘텐츠 생성

Excel API 오류는 C10 특성과 결과가 일치하지 않을 때 X 및 PIA의 사용에 대한 의문을 제기하는 기술적 장벽을 제시합니다.

XF 알약은 운영 기술과 기반 기술을 융합한 다양한 콘텐츠를 생성하여 활성화 증가를 목표로 합니다.