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플립드러닝 성과를 예측하기 위한 설문조사 기반의 비정형 데이터 분석

Survey-based unstructured data analysis to predict flipped learning performance

  • 김차영 (경기대학교 교양학부) ;
  • 김윤 (한경국립대학교 컴퓨터응용수학부)
  • 투고 : 2023.10.05
  • 심사 : 2023.11.05
  • 발행 : 2023.11.30

초록

본 연구는 IT 관련 다양한 교양과목의 플립드 러닝 적용에 있어서 운영에 대한 경험을 정리하면서, 구체적인 적용 방법을 제안한다. 그동안은 플립드 러닝에 대한 다양한 전략과 학습자 반응을 분석하는 연구들이 대부분이었다. 현재는 플립드러닝 수업을 운영하는 주체자인 교수자들이 해당 과목들을 운영하면서, 즉각적인 피드백과 적용을 할 수 있는 방안에 대한 연구가 필요한 시점이다. 이에 관한 연구들이 점차 나오고 있는데, 일반적으로 교수자 본인들의 수업 운영의 구조를 개발하거나, 토론 수업과 접목하거나, 다양한 콘텐츠 개발하기 등과 같은 다양한 전략을 적용 후, 결과를 통한 참고 자료에 대한 공유 연구가 대부분이다. 본 연구는 즉각적인 피드백을 받을 수 있는 설문조사인 비정형 데이터를 기반으로 분석하여, 다양한 전략이 해당 과목에서 어떻게 적용되고, 결과를 얻을 수 있는지 수업 운영과 동시에 분석할 수 있는 방법을 제안한다.

The study summarizes the experience of operation in the application of flipped learning to various IT-related liberal arts subjects, and proposes a specific application method. So far, most of the studies have analyzed various strategies and learner responses to flipped learning. Currently, it is the time when teachers, who are the main operators of the flipped learning class, need to study how to provide immediate feedback and application while running the relevant courses. Studies related to this are gradually coming out. In general, most of the studies on sharing reference materials through the results after applying various strategies such as developing the structure of class operation by instructors themselves, combining them with discussion classes, or developing various contents. This study proposes a method to analyze how various strategies can be applied in the subject and obtain results simultaneously with class operation by analyzing unstructured data, which is a survey that can receive immediate feedback.

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참고문헌

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