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자료유형
학술저널
저자정보
이현우 (상명대학교) 이종문 (상명대학교) 차윤미 (상명대학교)
저널정보
한국교육방법학회 교육방법연구 교육방법연구 제33권 제1호
발행연도
2021.1
수록면
29 - 46 (18page)

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본 연구는 머신러닝 알고리즘을 활용하여 일반 대학의 오프라인 수업 맥락에서 학습관리시스템에 축적되는 학습활동 관련 데이터를 활용하여 개별 강좌에서 학습자의 학업성취 수준을 예측하는 모형 개발의 가능성을 탐색해 보고, 이를 바탕으로 선제적으로 위기의 학습자를 판별하는 시스템 개발에 대한 시사점을 제시하고자 하였다. 이를 위해 A대학의 2018학년도 2학기에 개설된 115개 강좌의 수강생인 3,500명의 학업성취도와 Moodle기반의 학습관리시스템 내의 로그 데이터, 출석데이터를 분석하였다. 분석대상은 학업성취도를 기준으로 ‘가’ 집단 1,030명(29.46%), ‘나’ 집단 1,315명(37.57%), ‘다’ 집단 1,155명(33.00%)이었다. Gradient Boosting 모델을 적용하여 예측모형을 개발하여 예측한 결과 학기 시작 후 7주차를 기준으로 저성과 학습자라고 할 수 있는 ‘다’ 집단에 대한 예측성능이 재현율 72.86%, 정밀도 65.05%로 모델의 판별력이 나타났다. 본 연구를 통해 학습관리시스템의 활동 데이터를 이용한 머신러닝 모델이 개별강좌에서 학습자의 학업성취를 예측하는 유용한 모형임을 확인하였다.
#머신러닝 #학습분석학 #학업성취 #예측모형 #행동로그 #Gradient Boosting

목차

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참고문헌 (20)

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김연희 / 2020 / 기계학습을 활용한 대학생 학습결과 예측 연구 / 한국콘텐츠학회 논문지 20(6):695~704 dbpia 신종호 / 2019 / 학습분석 기반 대학 신입생 대상 학습부진 위험학생 조기예측 모델 개발 및 군집별 특성 분석 / 교육공학연구 35(2):425~454 dbpia 유지원 / 2014 / 일반대학에서 교양 e-러닝 강좌의 중도탈락 예측모형 개발과 조기 판별 가능성 탐색 / 컴퓨터교육학회 논문지 17(1):1~12 dbpia 이은정 / 2020 / 랜덤 포레스트를 활용한 4년제 대학 중도탈락률 예측 요인 탐색: 대학 수준 결정요인을 중심으로 / 교육공학연구 36(1):191~219 dbpia 이정은 / 2020 / 동영상 기반 학습 환경에서 머신러닝을 활용한 행동로그의 학업성취 예측 모형 탐색 / 컴퓨터교육학회 논문지 23(2):53~64 dbpia

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