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문제 정의
- 학습분석은 학습자와 교수자가 성공으로 교수-학습 활동에 참여할 수 있도록 동기부여와 참여 증대를 위한 피드백 정보를 제공하는 중요한 요소이다. 교수-학습 지원 시스템(LMS, LCSM 등) 기반의 교수-학습 활동에서 생산되는 다양한 데이터 중에서 어떤 데이터가 어떻게 도움을 줄 수 있는지를 알아보고자 한다. 또한 이러한 데이터를 표현하기 위한 데이터 모델을 제안하고자 한다.
- 교수-학습 지원 시스템(LMS, LCSM 등) 기반의 교수-학습 활동에서 생산되는 다양한 데이터 중에서 어떤 데이터가 어떻게 도움을 줄 수 있는지를 알아보고자 한다. 또한 이러한 데이터를 표현하기 위한 데이터 모델을 제안하고자 한다.
- 이러닝, 블랜디드러닝, 플립러닝 등 교수학습지원시스템 기반의 교수-학습 활동에서는 다양한 교수-학습 활동에 대한 상호작용 데이터가 생성된다. 본 연구에서는 교수-학습 활동에서 나타나는 학습자의 특성과 학습 활동의 특성을 모두 표현하기 위한 데이터 모델을 제안하였다. 이는 교수자와 학습자의 교수-학습 활동에 대한 분석을 지원하기 위한 데이터 모델이다.
- Long and Siemens(2011)는 학습 분석은 학습자와 학습 맥락에 대한 데이터를 수집, 측정, 분석, 보고를 통해, 학습이 일어난 환경, 최적화 학습 및 학습자를 이해하기 위한 것이라고 정의한다[3]. 본 연구에서는 학습분석을 교수-학습 활동 데이터를 기반으로 보다 효율적인 의사 결정을 지원하기 위한 도구라고 정의한다.
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