학습 분석학 기반 대시보드의 설계와 적용

박연정; 조일현

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 박연정 조일현

저널정보: 한국교육정보미디어학회 교육정보미디어연구 교육정보미디어연구 제20권 제2호

발행연도: 2014.1

수록면: 191 - 216 (26page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

학습관리시스템은 교수자 및 학습자에게 교육과정의 효과적 관리에서부터 학습자 간의 상호작용까지 물리적 환경에 제한 되었던 교실 수업을 온라인에서의 폭넓은 학습 환경으로 확장시켜 주는 데 중추적 역할을 해왔다. 나아가, 학습관리시스템에 사용자가 남긴 로그 데이터들을 분석하면 그들의 온라인 활동 양상을 읽을 수 있고, 분석 결과들에 기반하여 개별 학생들의 학업을 촉진시킬 수도 있다. 학습관리시스템에 존재하는 빅데이터의 활용, 적절한 데이터 마이닝 기술, 그리고 분석 결과의 시각화는 학습 분석학이라고 하는 새로운 학문 영역의 주요 관심사에 해당한다. 본 연구는 이러한 학습 분석학의 한 응용으로서 학습자의 온라인 행동 양상을 시각적으로 보여주는 대시보드를 설계하여 실제 학생들에게 적용하고 이들의 반응을 확인하고자 하였다. 자료의 수집과 분석은 크게 4가지 단계로 이루어졌다. 첫째, 국내 소재 가상캠퍼스를 활용하는 대학의 학생들을 대상으로 사전 요구조사를 실시하였고, 둘째, 이를 기반으로 설계된 대시보드의 사용성 검사를 실시하였으며, 셋째, 대학 내 중형 수업에 해당하는 서로 다른 두 개 반을 대상으로 대시보드를 제공하여 반 학기 동안 언제든지 확인할 수 있도록 하였다. 마지막으로, 학기가 종료된 후 대시보드의 사용 경험을 설문을 통해 조사하였다. 연구 결과, 전반적으로 대시보드에 대한 학생들의 이해도는 높은 편 이었고, 대시보드와 실제 자신의 행동 인식 간의 일치도 또한 양호한 편이었으나, 대시보드에 대한 인지된 유용성은 상대적으로 저조하게 나타났다. 또한 대시보드의 세부 항목별 이해도에 차이가 나타나서, 이러한 연구 결과를 바탕으로 대시보드를 수정하고 개선하기 위한 설계 시사점이 도출되어 향후 연구 방향과 함께 논의되었다.

Learning Management System (LMS) has played important roles to support teaching and learning from the effective course management to the communication and collaboration between an instructor and students, and among students. Further, web log files that instructors and students leave in LMS not only explain their online learning patterns but also enable to provide a useful treatment and learning guidance to students. Use of big data such as the log files, technics of educational data mining (EDM) and provision of appropriate treatments throughout the visualized dashboard have been attractively recognized among researchers and practitioners who connect them with smart learning. This study includes four phases. First, we investigated how students in a large university used Moodle LMS in their virtual campus and how they perceived the needs of learning analytics dashboard. Second, based on the preliminary investigation, we designed and developed a visual dashboard presenting students’ online learning patterns. Third, we conducted a usability test in order to extract design implications for the effective dashboard. Fourth, after implementing the dashboard treatment to students, we surveyed the conformity between their perceptions and tracked online behaviors, the level of understanding, and perceived usefulness on the dashboard. While participants of this study revealed high level of understanding and fair level of conformity, their perceived usefulness was relatively lower. Throughout the survey results as well as the usability test which involved stimulated recall methods as well as interview we learned students had different levels of understanding on six major contents including total login time, login frequency, login regularity, visiting on board, time spent on board, and download of learning materials. Based on the implications from the experiment and survey results, multiple directions to improve the usefulness of dashboard were reviewed and discussed in conclusion. This study is meaningful since the developed dashboard is expected to make an advancement of LMS by adding such learning analytics dashboard in the system.

#학습관리시스템 #대시보드 #학습 분석학 #Learning Management System #Dashboard #Learning Analytics

참고문헌 (20)

참고문헌 신청

Brown, M. / 2011 / Learning analytics: The coming third wave : 1 ~ 4

Elias, E. / 2011 / Learning analytics: definitions, processes and potential / Creative Commons

Few, S. / 2013 / Information dashboard design: Displaying data for at-a-glance monitoring / Analytics Press

Govaerts, S. / 2012 / The student activity meter for awareness and self-reflection / CHI'12 Extended Abstracts on Human Factors in Computing Systems : 869 ~ 884

Jo, I. / 2013 / Analysis of relations between learners time management strategy, regularity of learning, and learning performace: A learning analytics approach / Paper presented a

이 논문의 저자 정보

박연정

소속기관 한국교육정보미디어학회

주요연구분야 사회과학 > 교육학

논문수 2 이용수 97

조일현

소속기관 이화여자대학교

주요연구분야 사회과학 > 교육학

논문수 12 이용수 350

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (20)

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)