• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.1-12
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• 2014

e-러닝 환경에서는 학습자의 학습행동이 학습관리시스템(LMS)에 자동으로 기록되며, 최근에는 이러한 데이터를 분석하여 수업과 학습성과 향상에 활용하는 학습분석학(learning analytics)적 접근이 증가하고 있다. 중도탈락은 e-러닝에서 지속되어 온 문제로, 본 연구는 일반대학 e-러닝 강좌에서 LMS에 기록된 데이터로부터 중도탈락 예측 모형을 구축하여 e-러닝 중도탈락 처방에 기초 자료를 제공하고자 하였다. 국내 일반대학에서 운영되는 교양 e-러닝 강좌를 편의표집하고, 이 강좌를 수강하는 578명의 자료로 중도탈락을 예측하는 로지스틱 회귀분석을 실시한 결과, 주차별로 계획된 학습을 규칙적으로 완료하는 출석과 총 학습시간이 중도탈락 예측에 유의한 선행요인으로 분석되었고, 이 로지스틱 회귀모형은 전체적으로 96%의 정확도로 수강완료자와 중도탈락자를 구분하였다. 또한 학습자가 중도탈락을 결정하기 이전 시점에서 이 모형을 적용하여 중도탈락 조기 판별 가능성을 탐색하고, 본 연구결과를 토대로 시사점과 이 모형의 잠재적 활용가치를 논의하였다.

• Educational Technology International
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• 제15권2호
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• pp.71-88
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• 2014

A variety of studies to predict students' performance have been conducted since educational data such as web-log files traced from Learning Management System (LMS) are increasingly used to analyze students' learning behaviors. However, it is still challenging to predict students' learning achievement in blended learning environment where online and offline learning are combined. In higher education, diverse cases of blended learning can be formed from simple use of LMS for administrative purposes to full usages of functions in LMS for online distance learning class. As a result, a generalized model to predict students' academic success does not fulfill diverse cases of blended learning. This study compares two blended learning classes with each prediction model. The first blended class which involves online discussion-based learning revealed a linear regression model, which explained 70% of the variance in total score through six variables including total log-in time, log-in frequencies, log-in regularities, visits on boards, visits on repositories, and the number of postings. However, the second case, a lecture-based class providing regular basis online lecture notes in Moodle show weaker results from the same linear regression model mainly due to non-linearity of variables. To investigate the non-linear relations between online activities and total score, RF (Random Forest) was utilized. The results indicate that there are different set of important variables for the two distinctive types of blended learning cases. Results suggest that the prediction models and data-mining technique should be based on the considerations of diverse pedagogical characteristics of blended learning classes.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제10권4호
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• pp.93-102
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• 2007

이 연구에서는 대학의 혼합학습 환경에 참여한 학습자를 대상으로 학업성취도, 학습만족도, 학습참여도에 영향을 미치는 e-러닝 학습전략의 요인을 조사하고자 하였다. 이 연구를 위해 K대학교에서 혼합학습(BL)에 참여하는 58명을 선정하였다. 연구를 위하여 e-러닝 학습전략, 학업성취도, 학습만족도를 측정하였고, 학습참여도는 LMS의 로그인 정보를 분석하였다. 자료 분석방법으로는 학습자들의 e-러닝 학습전략의 수준을 알아보기 위해 평균과 표준편차를 구하였다. 학업성취도, 학습참여도, 학습만족도를 예측할 수 있는 e-러닝 학습전략을 알아보기 위해서는 선형 회귀분석을 하였다. 연구결과, 학업성취도를 예측하는 변인으로는 시간관리전략, 과부하관리전략으로 규명되었다. 학습참여도를 예측하는 변인으로는 자기주도전략, 시간관리전략, 과부하관리전략으로 규명되었다. 학습만족도를 예측하는 변인으로는 다중토론관리전략, 비동시성관리전략, 사회성으로 규명되었다. 이 연구에서 규명된 예측변인을 토대로 교육효과를 높이기 위해 고려 할 사항을 제언하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.177-189
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• 2013

스마트교육에서 디지털교과서의 역할은 학습자와 대면하는 교육미디어로써 그 중요성은 재론의 여지없다. 이러한 디지털교과서는 학습자의 편의와 더불어 교수자, 콘텐츠 제작자, 유통업자를 위하여 표준화되어야 활성화되고 산업화될 수 있다. 본 연구에서는 다음과 같은 3가지 목표를 지향하는 디지털교과서 표준화 방안을 모색한다. (1) 디지털교과서는 온-오프 수업을 모두 지원하는 혼합학습 매체의 역할을 해야 하며, 특별한 전용뷰어 없이 표준을 준수하는 모든 EPUB 뷰어에서 실행가능 해야 하며, 기존의 이러닝 학습 콘텐츠와 학습관리시스템를 활용할 수 있도록 하며, 디지털 교과서를 사용하는 학습자의 정보를 추적 관리할 수 있는 트랙킹기능이 있으면서도, 오프라인 동안의 정보를 축적하여 서버와 통신할 수 있는 기능도 필요하다. 디지털교과서의 표준으로서 EPUB을 고려하는 이유는 디지털교과서가 책의 형태를 가져야 하는데 이를 위해서 따로 표준을 정할 필요가 없으며, EPUB 표준을 채택함으로써 풍부한 콘텐츠, 유통구조, 산업기반을 활용할 수 있기 때문이다. (2) 디지털교과서는 오픈소스를 적극 활용하여 저비용으로 현재 사용가능한 서비스를 구성하여 표준과 더불어 실제 실행 가능한 프로그램으로 제시되어야 하며, 관련 학습 콘텐츠가 오픈마켓의 형태로 운영될 수 있어야 한다. (3) 디지털교과서는 학습자에게 적절한 학습 피드백을 제공하기 위하여 모든 학습활동 정보를 축적하고 관리될 수 있는 인프라를 표준에 따라 구축하여 교육 빅데이터 처리의 기반을 제공하여야 한다. 이북 표준인 EPUB 3.0을 기반으로 하는 오픈 디지털교과서는 (1) 학습활동 정보를 기록하고 (2) 이 학습활동 지원을 위한 서버와 통신하여야 한다. 현재 표준으로 정해져 있지 않은 이북의 기록과 통신 기능을 EPUB 3.0의 JavaScript로 구현하여 현재 EPUB 3.0 뷰어에서도 활용하면서 이를 차세대 이북 표준 또는 교육을 위한 이북 표준(EPUB 3.0 for education)으로 제안하여 향후 제정된 표준 이북 뷰어에서는 JavaScript없이도 처리되도록 하는 전략이 필요하다. 향후 연구는 제안한 오픈 디지털교과서 표준에 의한 오픈소스 프로그램을 개발하고, 개발된 오픈 디지털교과서의 학습활동정보를 활용한 새로운 교육서비스 방안(교육 빅데이터 활용방안 포함)을 제시하는 것이다.