데이터 분석가의 협업 플랫폼 상 생산성 변화에 대한 연구입니다. 기존의 정적 학습 모델 대신, 분석가의 질의 작성 및 동료 질의 조회 활동을 기반으로 은닉 마르코프 모델(HMM)을 활용하여 분석가의 학습 상태(초보, 중급, 고급) 변화를 추적합니다. 2,001명의 분석가와 79,797개의 질의 데이터를 사용하여 분석 결과, 학습 상태가 높아짐에 따라 생산성이 증가하며, 질의 작성 활동은 모든 상태에서 효과적이나 특히 초보에게 큰 효과가 있고, 동료 질의 조회는 초보에게 도움이 되지만 고급 분석가에게는 오히려 방해가 될 수 있음을 밝힙니다. 학습 상태 간 전환은 고르지 않으며, 특히 중급에서 고급으로의 전환이 어려운 것으로 나타났습니다. 이 연구는 지식 근로자의 역동적인 학습 행동에 대한 이해를 높이고, 시스템 설계, 교육 최적화, 개인화된 학습, 효과적인 지식 공유를 위한 실질적인 시사점을 제공합니다.
