메뉴 건너뛰기
.. 내서재 .. 알림
소속 기관/학교 인증
인증하면 논문, 학술자료 등을  무료로 열람할 수 있어요.
한국대학교, 누리자동차, 시립도서관 등 나의 기관을 확인해보세요
(국내 대학 90% 이상 구독 중)
로그인 회원가입 고객센터 ENG
주제분류
인문학
인문학 일반 역사학 철학 종교학 어문학 기타 인문학
사회과학
사회과학 일반 경영학 관광학 교육학 군사학 문헌정보학 법학 사회학 신문방송학 심리과학 정치외교학 지리학 행정학 경제학 무역학 인류학 기타 사회과학
자연과학
자연과학 일반 물리학 생물학 생활과학 수학·통계학 천문학 지구과학 화학 기타 자연과학
공학
공학 일반 건축공학 기계공학 산업공학 재료·에너지공학 전기전자공학 조선해양공학 화학공학 컴퓨터학 기타공학
의약학
의학 일반 간호학 수의학 약학 한의학 기초의학 임상의학 기타 의약학
농수해양학
농수해양학 일반 농학 수산학 식품과학 임학 축산학 해상운송학 기타 농수해양학
예술체육학
예술 일반 디자인 미술 미용 사진 음악학 의상 체육 공연매체예술 기타 예술체육학
복합학
학제간연구 과학기술학 뇌인지과학 기술정책 기타 복합학

ENG

추천
검색

논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국교육공학회 교육공학연구 교육공학연구 제34권 제2호
발행연도
2018.1
수록면
287 - 308 (22page)

이용수

표지
📌
연구주제
📖
연구배경
🔬
연구방법
🏆
연구결과
AI에게 요청하기
추천
검색

초록· 키워드

오류제보하기
온라인 학습 환경에서는 교수자가 보지 않는 곳에서 학습이 개별적으로 일어나기 때문에 학습활동 중 학습자의 행동을 관찰 할 수 없으며 시시각각 변화하는 학습자의 심리 상태 역시 파악하기 어렵다. 때문에 이렇게 달라진 학습 환경 속에서 학습의 진행에 따라 변화하는 학습자의 심리 기제를 이해하고 예측되는 학업성취에 따라 적절한 교수-학습적 처방을 제공하기 위해 성질이 다른 여러 데이터를 복합적으로 함께 분석하는 멀티모달(multimodal) 연구의 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 온라인 학습 상황에서 학습자의 행동 로그, 생리심리적 반응, 시험불안, 학업성취 데이터를 실험 상황을 통해 수집한 후 각 데이터 간 관계를 분석하고 이들이 학업성취도에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고자 하였다. 본 연구는 수도권 소재 대학교 학부 학생 남녀 각각 32명씩, 총 64명을 대상으로 한 실험연구로 진행되었으며 실험을 통해 수집된 멀티모달 데이터를 활용하여 학업성취 예측모형을 개발하였다. 학업성취 예측모형의 결과, 행동 로그와 생리심리반응 변인의 학업성취 예측력을 확인할 수 있었지만 시험불안 변인은 학업성취를 유의하게 예측하지 못했다. 즉, 행동 로그 중 총 온라인 학습 콘텐츠의 재생반복 시간이 짧을수록, 생리심리반응 중 온라인 학습 시의 심박이 낮을수록, 시험 시의 심박이 높을수록 학업성취 점수는 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 시사점을 도출하고 후속연구에 대한 제언을 하였다.
#Multimodal data #Online learning #Learning Analytics #Behavioral log #psychophysiological response #Learning Achievement #Prediction model

목차

등록된 정보가 없습니다.

참고문헌 (41)

참고문헌 신청
Kang Jeeae Stephanie / 2014 / 학습분석학적 관점에서 개발한 시각화 대시보드가 학업성취도에 미치는 영향에 대한 탐색적 연구 google schola 김균탁 / 2015 / 웨어러블 디바이스 기반의 IoT 플랫폼 기술 동향 / 한국콘텐츠학회지 13(1):25~30 dbpia 성한올 / 2016 / 동영상 기반 학습 환경에서 시험불안, 행동 로그 및 생리심리반응을 통한 학업성취 예측모형 개발 google schola 안마리 / 1999 / 시험시기, 특질/상태불안, 자기효능감이 시험불안에 미치는 영향 google schola 안주아 / 2009 / 심리생리학적 측정방법(psychophysiological measures)을 활용한 광고연구 현황 분석 (한국과 미국을 중심으로) / 사회과학연구 25(2):21~54 dbpia

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

전체보기

댓글(0)

0