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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국교육정보미디어학회 교육정보미디어연구 교육정보미디어연구 제25권 제3호
발행연도
2019.1
수록면
403 - 429 (27page)

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4차 산업혁명 단계로 넘어오면서 디지털 기기의 발달과 더불어, 대학의 내․외부에서는 학업성적관리 프로그램, 학습관리시스템, 학습진단시스템 등의 교육 지원시스템 사용이 보편화되고, 활성화되었다. 이러한 스마트교육 환경을 기반으로 막대한 양의 교육적 활용 데이터가 축적됨에 따라 이를 새로운 가치로 창출할 수 있는 능력이 대학교육 혁신의 중요한 평가 요소로 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 기존의 빈도, 평균, 편차 등의 기술통계 분석에서 얻어지는 정보 외에 방대한 양의 데이터 분석 및 성과 예측을 위한 데이터마이닝 기반의 분석 모델 과정을 적용하여 연구 결과를 제시하였다. C대학에서 실시한 MOOC 교육 요구조사 및 자기주도학습 역량 측정을 통해 수집된 579명의 학부생 설문 조사 결과 데이터를 활용한 결과, 첫 번째, 자기주도학습 요인 분석에서는 학습목표지향성, 학습전략성, 학습지속성이 도출되었으며, 두 번째, 자기주도학습 군집 분석 결과로 상위, 중위, 하위 3개의 집단이 분류됨에 따라 그 집단별 특성을 파악하였다. 세 번째, 분류된 집단의 MOOC에 대한 인식과 교육요구의 수준에 대한 차이를 분석하였으며, 마지막으로 이러한 데이터마이닝 분석 모델 결과를 기반으로 표본 학습자에 대한 시뮬레이션을 진행하였다. 본 연구 결과를 토대로 추후, 새로운 학습자 데이터가 입력될 시, 본 데이터마이닝 기반 분석 모델을 통해 자동적으로 자기주도학습 특성의 집단유형을 분류하여 그 개별적 학습자에게 맞는 교육 전략을 제시할 수 있을 것이다. 아울러, 본 연구에서 제시된 데이터마이닝 모델은 교수․학습적 처방을 주고자 하는 실제 학습자 집단으로부터 도출된 정보를 기반으로 개별 학습자에게 교육적 진단 및 처방이 가능하다는 점에서 중요한 의의를 갖는다.
#Self-Directed Learning #Data Mining #Unsupervised Learning #Factor Analysis #Clustering

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교육부 / 2018 / 2018년 한국형 온라인 공개강좌(K-MOOC) 운영계획 발표보도자료(3월30일) / 교육부 google schola 교육부 / 2019 / 2019년 한국형 온라인 공개강좌(K-MOOC) 기본계획 발표보도자료(2월22일) / 교육부 google schola 권영옥 / 2013 / 빅데이터를 활용한 맞춤형 교육 서비스 활성화 방안연구 / 지능정보연구 19(2):87~100 dbpia 권영임 / 2009 / 사이버대학교의 강의운영 개선에 관한 연구 / 한국교육논단 8(2):109~130 dbpia 김소현 / 2013 / 평생교육조직의 지식관리에 대한 실증적 연구 google schola

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