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자료유형
학술저널
저자정보
김혜빈 (이화여자대학교) 표은서 (독립연구자) 신안나 (숙명여자대학교) 조일현 (이화여자대학교)
저널정보
한국교육공학회 교육공학연구 교육공학연구 제39권 제2호
발행연도
2023.6
수록면
595 - 638 (44page)
DOI
http://dx.doi.org/10.17232/KSET.39.2.595

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본 연구는 국내 학습분석 연구와 데이터의 활용 동향을 종합적으로 분석하기 위하여 2022년 7월까지 출판된 국내 학습분석 연구에서 총 42편의 문헌을 선정하였으며, 선행연구로부터 도출한 분석 틀을 활용하여 체계적 문헌 고찰을 실시하였다. 학습분석 연구는 학습유형, 연구 대상, 연구 및 데이터 활용 목적, 데이터 수집 환경, 자료분석 방법에 대하여 검토하였다. 학습분석 데이터는 생리심리 데이터, 학습평가 데이터, 교수학습 흔적 데이터, 교수학습 생성 데이터의 네 가지 유형으로 구분하고, 데이터의 속성과 교수자 및 학습자의 행위를 기반으로 지표를 분석하였다. 문헌 분석 결과, 온라인 학습유형의 비율이 높았고, 연구 대상은 성인 학습자가 주를 이루었으나 대학생으로 제한되었다. 연구 목적은 학습자 프로파일링과 학습자 예측이 많았다. 데이터 수집 환경은 대체로 웹 및 플랫폼이었고, 자료분석 방법은 연구 목적에 따라 다르게 적용되었으나 주로 기술통계와 추리통계, 질적분석이 활용되었다. 학습분석 데이터는 교수학습 흔적 데이터, 학업성취 데이터, 생리심리 데이터, 교수학습 생성 데이터 유형 순으로 활용되었다. 특히 빈도와 시간 속성의 교수학습 흔적 데이터와 안구 운동과 관련된 생리심리 데이터의 비중이 높았다. 학습평가 데이터에서는 학업성취 데이터가, 교수학습 생성 데이터에서는 작성 데이터가 주로 활용되었다. 연구 목적에 따라 활용되는 학습분석 데이터의 유형이 달라지는 경향을 보였으나, 교수학습 흔적 데이터의 빈도 데이터가 모든 목적에서 가장 많이 활용되었다. 연구결과에 대한 논의를 바탕으로 교수학습적으로 유의미한 해석이 가능한 지표를 규명하는 후속 연구의 필요성과, 멀티모달 학습분석으로 나아가기 위한 학습분석 데이터의 수집 환경 및 도구에 대한 개선을 제언하였다.
#학습분석 #데이터 활용 #다중양식 #연구동향 #체계적 문헌 고찰 #learning analytics #data utilization #multimodal analysis #research trend #systematic literature review

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