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학습분석 기반 대시보드 구성에 대한 학습자 인식 분석
Multi-Dimensional Scaling of Learning Analytics Based Dashboard

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Authors
이지현
Advisor
나일주
Major
사범대학 교육학과
Issue Date
2016-02
Publisher
서울대학교 대학원
Keywords
학습분석학습분석 기반 대시보드인식다차원척도법
Description
학위논문 (석사)-- 서울대학교 대학원 : 교육학과 교육공학 전공, 2016. 2. 나일주.
Abstract
교육 분야에서 최적화된 학습 및 학습 환경을 이해하기 위하여 학습자와 그 상황적 맥락에 관한 정보를 측정, 수집, 분석, 보고하는 학습분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 특히 학습분석 기반 대시보드는 여러 이해관계자들에게 학습분석의 결과를 시각적으로 제공하여 교수-학습의 긍정적 변화를 이끌어낼 수 있는 잠재력을 가진 학습 도구로서 커다란 가치를 지닌다. 다만 대시보드가 교수-학습 상황에 등장한지 불과 수년밖에 되지 않아 현재 급속히 확산되고 있는 것에 비하여 대시보드에 대한 기초적인 연구가 부족한 상태이다. 특히 학습자가 대시보드를 어떻게 인식하며 또 대시보드를 통해서 어떠한 정보를 알고 싶은지 등 학습자 측면에서의 연구는 전무한 실정이다.
본 연구는 학습자 인식에 바탕을 둔 대시보드의 설계를 위한 기초 연구로, 학습분석 기반 대시보드에 대한 학습자의 인식 공간의 내용을 탐구하고자 하였다. 구체적인 연구문제는 학습자는 학습분석 기반 대시보드를 몇 개의 차원으로 인식하며 또 그 각 차원에 포함되는 인식의 내용이 무엇인지 알아보는 것이었다.
연구방법으로는 특정 대상자의 인식을 토대로 대상을 분류하고 유형화할 수 있는 다차원척도법(multidimensional scaling
MDS)의 개인인식 공간 분석법을 활용하였다. 연구 참여자로는 대시보드를 사용한 경험이 있는 학습자 2명이 선정되었다. MDS에 사용된 연구대상으로는 세계적으로 인지도를 가지고 있으며 서로 차별화되는 11개의 대시보드가 선정되었다. MDS의 방법에 따라 연구 참여자들은 선정된 학습분석 기반 대시보드들을 두 개씩 쌍으로 하여 그 유사성을 5점 척도로 묻는 55개의 문항에 응답하였다. 수집된 자료는 ALSCAL 프로그램을 이용하여 분석되었고, 그 결과로 각 학습분석 기반 대시보드들의 좌표점과 지각도를 도출하였다. 그리고 결과를 해석하기 위해서 군집분석(clustering) 방법을 원용하였다.
연구결과에 따르면, 두 학습자 모두 대시보드를 3개의 차원으로 인식함이 확인되었다(학습자 1, Stress=.17, RSQ=.72
학습자 2, Stress=.10, RSQ=.87). 학습분석 기반 대시보드의 구성 요소 분석, 각 대시보드의 전체 화면 비교, 그리고 연구 참여자와 전문가의 의견을 바탕으로 각 차원의 명칭이 붙여졌다. 하나(학습자 1)는 정보의 상대성, 정보의 질, 정보의 다지성이라 부를 수 있는 차원들이었고, 다른 하나(학습자 2)는 정보의 상대성, 학습 활동의 사회성, 정보의 정교성이라 부를 수 있는 차원들이었다. 이는 학습분석 관련 문헌들의 관심 주제들을 벗어나는 요소들을 포함하는, 보다 광범위한 차원들이었다.
결론적으로 학습분석 기반 대시보드 구성에 있어서 학습자의 인식에 바탕을 둔 학습자 중심 대시보드의 필요성과 함께 학습분석 정보의 생산과 제공에 대한 새로운 접근이 필요함이 드러났다. 본 연구는 체제적 관점에서 학습분석 기반 대시보드에 대한 학습자 중심 연구의 토대를 마련하였다는 데 의의가 있으며 본 연구를 통해 도출된 차원들은 학습분석 기반 대시보드 설계의 준거로 활용될 수 있을 것으로 전망된다.
Language
Korean
URI
https://hdl.handle.net/10371/127896
Files in This Item:
Appears in Collections:
College of Education (사범대학)Dept. of Education (교육학과)Theses (Master's Degree_교육학과)
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