데이터 뒤에는 늘 사람이 있다. 데이터는 사람에 의해 가공되고 해석되기 전까지 스스로 그 의미를 드러내지 않는다.
도서관의 장서가 곧 지식이 아니듯 LMS에 쌓여가는 데이터는 아직 정보가 아니다. 도서관에서 책을 고르고 시간을 내어 읽고 노트에 기록하는 사람의 목적지향적 노력에 의해 비로소 지식이 만들어 지는 과정은 학습수행분석학 프로젝트 에도 적용된다. 도서관 검색 시스템이 종이 카드에서 컴퓨터로 바뀌면 편리하다. 이렇듯 학습 과정을 검색해 주는 빅데 이터는 무척 유용하다. 그러나 도구의 성능이 편리함을 향해 지속적으로 개선되어 간다고 해서 도구 사용자인 인간을 대체할 수 없는 역할 영역은 고스란히 남아있다. 심지어 알파고 같은 인공지능도 이 역할에서 인간을 대체할 수 없다.
프라이버시 침해와 보호, 작위와 부작위의 윤리성, 개인이 발생시킨 데이터의 사업적 활용 및 거래 가격 결정 등은 계산의 영역이 아닌 갈등 조정과 가치 교환의 사회적 영역이기 때문이다. 학습·수행분석학을 위해 필요한 HRDer 역량은 이 다양한 영역에 걸쳐 있다. 필자는 연구책임자로서 지난 3년 간 대학 교수학습 환경에서 학습분석학 연구 과제를 통계학자, 컴퓨터공학자와 함께 융합학문적으로 수행하고 있다. 대학은 기업과 그 설립 목적과 문화가 다르지만, 조직 성과 개선을 위한 의사결정 상의 합리성을 제고하기 위해 데이터에 의존한다는 점에서는 유사하다. 본고에서는 비 이공계 전공자로서의 HRDer가 데이터 분석 전문가와 융합팀을 이끌어가는 프로젝트 상황을 염두에 두고, 필자의 경험과 데이터 분석학 연구자료를 바탕으로 학습수행분석학 프로젝트에 있어 필요한 HRDer의 역할, 그리고 그 수행에 필요한 역량에 대해 살펴보고자 한다.