초등학교 블렌디드 러닝에서 맞춤형 학습을 위한 학습자 군집 탐색 (Exploring Learner Clusters for Personalized Learning in Elementary School Blended Learning)

서지정보

· 발행기관 : 한국교육공학회
· 수록지 정보 : 교육공학연구 / 38권 / 1호 / 249 ~ 271페이지
· 저자명 : 이수원, 한예진, 이승민, 조영환

초록

최근 코로나19 팬데믹으로 서로 다른 수업방법과 교육매체를 통합하는 블렌디드 러닝(blended learning)의 중요성이 초등학교에서 증가하고 있다. 블렌디드 러닝에 대한 관심이 증가하고 있지만, 교사가 학습자의 온라인 활동을 관찰하기 어렵고 학습자의 다양한 특성을 종합적으로 판단하기 어렵다는 제한점이 있다. 교사가 학습자의 요구를 쉽게 파악하고 맞춤형 학습지원을 효과적으로 제공할 수 있도록 학습자를 군집으로 구분하고 각 군집에 필요한 학습자료와 스캐폴딩을 제공할 필요가 있다. 본 연구는 블렌디드 러닝에서 온라인과 면대면 학습 데이터를 활용하여 초등학생의 군집을 탐색하고 군집 간 차이점을 비교하였다. 한 달 동안 초등학교 4학년 학생들(n=70)의 수학학습 데이터를 수집하였으며, 블렌디드 러닝에서 활용된 학습관리시스템에서 온라인 학습 데이터를 수집하고, 면대면 수업에서 수학 성취도 평가 점수와 동기, 성취정서, 자기효능감, 자기조절학습에 대한 설문조사 자료를 수집하였다. 수집된 데이터에 대한 군집분석을 실시한 결과, (1) 통합 지원이 필요한 군집, (2) 온라인 학습참여와 성적이 높은 군집, (3) 긍정정서를 가지고 있으며 자기조절학습 능력이 높은 군집으로 구분되었다. 그리고 담임교사 4명을 대상으로 학습자 군집의 유용성에 대한 면담을 실시하였다. 교사들은 군집분석 결과가 자신이 인지하지 못한 학습자들의 특성을 보여주고 학습자를 종합적으로 이해하는 것을 돕기 때문에 블렌디드 러닝에서 맞춤형 학습을 지원하는 데 유용하다고 인식했다. 향후 우리나라 학습자들의 고유한 특성을 다각도로 이해하고 다양한 학습자를 위한 맞춤형 학습환경을 개발하기 위해 군집분석을 체계적으로 실시할 필요가 있다.

영어초록

During the COVID-19 pandemic, teachers have emphasized the importance of blended learning in elementary schools by integrating different instructional methods and educational media. Despite the growing interest in blended learning, teachers have difficulties in observing online learning activities and understanding students’ characteristics comprehensively. To identify students’ needs easily and provide effective personalized learning support, it is essential for teachers to identify a few clusters of learners and provide learning materials and necessary support for each cluster. In this study, clusters of elementary school students were explored by employing blended learning data of achievements, affective characteristics, self-regulated learning skills, and online learning participation. We collected fourth graders’ mathematics learning data (n=70) for a month. The data included online learning data collected from a learning management system and face-to-face learning data such as assessment scores and surveys of motivation, achievement emotion, self-efficacy, and self-regulated learning. Cluster analysis revealed three clusters of elementary school students: (1) those who needed integrated support, (2) those with positive affective characteristics and high-level self-regulated learning skills, and (3) those with high-level online learning participation and achievement. Interviews with four homeroom teachers revealed that the clusters may be beneficial in understanding learners comprehensively and supporting personalized learning in blended learning. It is recommended that future research should conduct cluster analysis to explore Korean learners’ unique characteristics and develop personalized learning environments for a diverse group of students.

참고자료

· 없음