learnr 코스 플랫폼 이해

R Markdown Reproducible Research

learnr 코스 플랫폼의 구성과 매커니즘을 이해합니다.

유충현 https://choonghyunryu.github.io (한국알사용자회)
2022-03-22

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또 RStudio라구요?!
RStudio의 데이터 과학자, 소프트웨어 개발자들은 R 생태계를 위한 여러 유용한 패키지를 만들었습니다.
교육에도 관심이 많은 RStudio가 R 온라인 학습을 위한 코스 플랫폼인 leanr 패키지를 만든 것은 우연이 아닙니다.
어떤 방법으로 코스를 진행할 수 있는지, 그들의 코스 솔루션을 살펴보자구요.
엇, 동양의 형설지공과는 차원이 차른 서양의 스케일!!! 반딧불이 아닌, 아구 촉수의 빛으로 책을 읽네요.

learnr 코스 플랫폼 이해

learnr 코스 플랫폼이라 거창하게 명명했지만, 사실은 learnr 패키지로 만든 대화형 튜토리얼을 만들어서 배포하는 환경을 의미합니다.

learnr 패키지

learnr는 R Markdown을 사용하여 대화형 튜토리얼(자습서)를 만드는 R 패키지입니다. 내러티브, 이미지, 비디오, 퀴즈 및 연습문제를 조합하여 R과 R 패키지 학습을 위한 자기 주도형 튜토리얼을 만들 수 있습니다.

R Markdown을 이용해서 대화형 코스를 만들 수 있다는 것은, 온라인 코스를 만드는 과정이 이네스 플랫폼보다 쉽다는 장점입니다. 이네스 플랫폼은 직접 Markdown 문서로 컨텐츠를 만들어야합니다. 이네스 플랫폼은 경우에 따라서 R Markdown을 지원하지 않는 아쉬운 지점이 생기게 되기 때문입니다.

learnr 코스의 특징과 장점

R Markdown 기반의 저작

앞서 언급한 것처럼 R Markdown을 이용해서 대화형 코스를 만들 수 있다는 것은 장점 중의 하나입니다.

shiny 앱

learnr 패키지로 만든 코스(learnr은 대화형 튜토리얼라 칭하지만 편의상 대화형 코스로 이야기하겠습니다.)는 shiny에서 구동됩니다. 그러므로 여러 수강자가 학습하는 환경을 위해서 배포하려면, shiny 서버에 배포해야 합니다.

일반적으로 shiny 앱은 shinyapps.io에 배포합니다.

shinyapps.io 서비스는 다음 가격 정책처럼 5개의 앱 안에서는 무료로 사용할 수 있습니다. 그리고 이 무료 정책은 한달에 25 액티브 시간의 제한이 있습니다. 그러므로 다수의 접속과 학습이 필요한 경우에는 유료 서비스를 사용할 수 있다는 것을 의미합니다.

shinyapps.io의 가격 정책

업무상 shiny 앱을 개발한 적이 있어, https://shiny.rstudio.com/gallery/에서 제공하는 Show cases, Demos, Widgets을 참고한 적이 있습니다. 이들 컨텐츠들은 shinyapps.io에서 구동되는데 로딩 시간이 지루하고 일정 시간 후에 세션이 끊기는 문제로, 얻는 정보와 반대급부로 불편한 환경의 경험이 있어서 shinyapps.io가 썩 끌리지는 않습니다.

학습 진도의 기억

learnr 코스의 장점은 수강자가 학습한 진도를 시스템 내부에서 자동으로 보존하므로, 나중에 다시 학습을 위해서 코스로 돌아오면 중단한 부분부터 다시 학습할 수 있다는 점입니다. 이네스의 플랫폼에서 제공하지 않는 유용한 기능입니다.

코스 컨텐츠 작성

learnr 코스를 만드는 방법을, learnr 패키지가 제공하는 템플리토로 간단하게 소개합니다.

R Markdown 문서 생성

RStudio에서 File > New File > R Markdown… 메뉴를 선택하면 다음과 같은 다이얼로그 창이 나타납니다. 여기서 “From Template”를 선택 후, Template에서 learnr의 “Interactive Tutorial”을 선택 후 문서 이름을 정합니다.



선택 후 “OK” 버튼을 누르면 다음과 같은 템플리트가 만들어집니다.

Interactive Tutorial 템플리트

YAML 헤더

learnr 코스의 YAML 헤더는 다음과 같습니다.

---
title: "Tutorial"
output: learnr::tutorial
runtime: shiny_prerendered
---

output은 learnr::tutorial이며, runtime은 shiny_prerendered을 지정합니다.

청크 옵션

learnr 코스는 learnr 패키지를 사용하므로, R Markdown 문서의 도입부에서 learnr 패키지를 불러들여야 합니다.

```{r setup, include=FALSE}
knitr::opts_chunk$set(echo = FALSE)
```

exercise 옵션

exercise 옵션은 연습문제를 위한 R Script 작성을 지원합니다.


옵션 설명

exercise 옵션 예시

  • exercise = TRUE : exercise를 수행할 수 있는 UI/UX를 만들어 줍니다.
  • exercise.lines = 5 : 5줄의 스크립트를 입력할 수 있는 영역을 확보하여 UI를 만듭니다.

템플리트에서의 예제

## Topic 1

### Exercise 

*Here's a simple exercise with an empty code chunk provided for entering the answer.*

Write the R code required to add two plus two:

```{r two-plus-two, exercise=TRUE}

```

### Exercise with Code

*Here's an exercise with some prepopulated code as well as `exercise.lines = 5` 
to provide a bit more initial room to work.*

Now write a function that adds any two numbers and then call it:

```{r add-function, exercise=TRUE, exercise.lines = 5}
add <- function() {
  
}
```

실행 결과


hint 옵션

hint 옵션은 exercise 옵션과 함께 사용하여 연습문제에 힌트를 제공합니다. ‘Hint’ 버튼을 누르면 힌트 다이얼로그가 출력됩니다. ‘Copy to Clipboard’ 버튼을 누르면 힌트를 클립보드로 복사하여 사용할 수 있습니다.


옵션 설명

exercise 옵션 예시

  • exercise.eval = TRUE :
    • exercise.eval 옵션의 기본값은 FALSE로, TRUE이면 exercise 청크의 R 스크립트를 실행합니다.
    • FALSE이면, 청크의 코드는 실행되지 않고 연습문제 UI에만 출력됩니다.
  • 청크이름-hint : 앞에서 사용한 ‘청크이름’ 뒤에 ’-hint’를 붙여 청크를 만드면, 힌트 청크가 됩니다.
    • 청크이름 ‘print-limit-hint’는 앞에서 정의한 ’print-limit’ 청크의 힌트 청크를 의미합니다.

템플리트에서의 예제

## Topic 2

### Exercise with Hint

*Here's an exercise where the chunk is pre-evaluated via the `exercise.eval` 
option (so the user can see the default output we'd like them to customize). 
We also add a "hint" to the correct solution via the chunk immediate below 
labeled `print-limit-hint`.*

Modify the following code to limit the number of rows printed to 5:

```{r print-limit, exercise=TRUE, exercise.eval=TRUE}
mtcars
```

```{r print-limit-hint}
head(mtcars)
```

실행 결과

quiz 함수

quiz는 청크 옵션이 아니라 함수입니다. quiz() 함수는 퀴즈를 만들어 줍니다. 그리고, question() 함수, answer() 함수와 함께 동작합니다.


함수 설명

exercise 옵션 예시

  • quiz() :
    • 퀴즈임을 알려 줍니다.
  • question() :
    • 퀴즈의 질문을 정의하는 함수입니다.
  • answer() :
    • 퀴즈의 답안을 정의하는 함수입다.
    • correct = TRUE를 지정하는 답안이 정답을 의미합니다.
      • correct = TRUE를 하나의 답안에 지정하면, 레디오 박스로
      • correct = TRUE를 복수로 지정하면, 체크박스로 표현됩니다. (중복 선택)

템플리트에서의 예제

### Quiz

*You can include any number of single or multiple choice questions as a quiz. 
Use the `question` function to define a question and the `quiz` function for 
grouping multiple questions together.*

Some questions to verify that you understand the purposes of various base and 
recommended R packages:

```{r quiz}
quiz(
  question("Which package contains functions for installing other R packages?",
    answer("base"),
    answer("tools"),
    answer("utils", correct = TRUE),
    answer("codetools")
  ),
  question("Which of the R packages listed below are used to create plots?",
    answer("lattice", correct = TRUE),
    answer("tools"),
    answer("stats"),
    answer("grid", correct = TRUE)
  )
)
```

실행 결과

결언

learnr 플랫폼에 대해서 개괄적으로 살펴보았습니다.

learnr은 R Markdown으로 간단하게 코스를 생성하기에 좋은 플랫폼입니다. 이네스 코스 플랫폼을 소개하는 이 웹 페이지에서 참고로 유사 솔루션인 learnr을 다루었지만, 이 글을 읽고 많은 R 사용자가 learnr 코스를 개발하고 공유할 수 있는 기회가 되었으면 합니다.

유용한 learnr 코스 소개

RStudio Primers(https://rstudio.cloud/learn/primers)에는 learnr 플랫폼으로 만든 여러 유용한 코스가 많습니다. RStudio Cloud 환경에서 동작하는 코스들입니다. 이 사이트에서 유용한 코스를 학습하시고, learnr 플랫폼의 Look&Feal과 동작을 이해해 보시기 바랍니다.

mybinder.org에서의 배포

learnr 코스 shiny 앱을 shinyapps.io에 배포하지 않고, https://mybinder.org/에 배포할 수도 있습니다. 일장 일단이 있지만, shinyapps.io의 대체재가 될 수 있으니 참고하시기 바랍니다.

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Citation

For attribution, please cite this work as

유충현 (2022, March 22). Dataholic: learnr 코스 플랫폼 이해. Retrieved from https://choonghyunryu.github.io/2022-03-22-understand-learnr

BibTeX citation

@misc{유충현2022learnr,
  author = {유충현, },
  title = {Dataholic: learnr 코스 플랫폼 이해},
  url = {https://choonghyunryu.github.io/2022-03-22-understand-learnr},
  year = {2022}
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