학습분석학 관점에서 사이버대학생의 수강시간 프로파일에 따른 학업성취도 차이 분석 (Analysis of differences in academic achievement based on course-taking time profiles of cyber university students in the perspective of learning analytics)

서지정보

· 발행기관 : 한국교육정보미디어학회
· 수록지 정보 : 교육정보미디어연구 / 30권 / 4호 / 1111 ~ 1134페이지
· 저자명 : 윤정미, 장은정

초록

본 연구의 목적은 사이버대학생을 대상으로 학습분석학 관점에서 잠재 프로파일 분석(latent profile analysis)을 사용하여 주차별 수강시간 프로파일에 따른 학업성취도 차이를 분석하는 것이다. 이를 위해 A 사이버대학교에서 퀴즈, 과제, 기말시험을 시행한 총 97개의 신규제작 강좌를 표집하였다. 해당 강좌의 수강생 4,411명을 대상으로 개인정보가 삭제된 로그 데이터를 추출하였다. 주차별 수강시간을 지표변수로 하여 잠재 프로파일 분석을 실시하고, 최종 프로파일을 선정하였다. 학업성취도 차이를 검증하기 위해서 연속형 변수에 추천되는 BCH(Bolck-Croon-Hagenaars) 분석 방법을 활용하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 사이버대학생의 주차별 수강시간 프로파일은 총 4개의 집단으로 나타났다. 수강시간 패턴의 특징에 따라 ‘초기집중형’, ‘균형형’, ‘체류형’, ‘시험집중형’으로 명명하였다. 둘째, 주차별 수강시간 프로파일 간 학업성취도 차이를 검증한 결과, 퀴즈, 과제, 기말시험, 최종성적에서 모두 유의한 차이가 있었다. 최종성적은 ‘균형형’이 가장 높았고, ‘초기집중형’, ‘시험집중형’, ‘체류형’ 순이었다. 본 연구는 사이버대학생의 주차별 수강시간 프로파일 집단을 바탕으로 향후 학습자 프로파일별 학습지원 방안을 마련하는데 고려할 사항을 시사하였다는 데 의의가 있다.

영어초록

The purpose of this study is to analyze the differences in academic achievement based on weekly course-taking time profiles of cyber university students using latent profile analysis in the perspective of learning analytics. To this end, a total of 97 new production courses that conducted quizzes, assignments, and final exam at A cyber university were sampled. Log data with personal information deleted were extracted from 4,411 students in the course. Latent profile analysis was conducted with weekly course-taking time as an indicator variable, and the final profile was selected. To verify the difference in academic achievement, the BCH(Bolck-Croon-Hagenaars) analysis method recommended for continuous variables was used. The research results are as follows. First, cyber university students’ weekly course-taking profiles were found in four groups. Based on the characteristics of course-taking time patterns, they were named as ‘initial concentrated type’, ‘balanced type’, ‘stay type’, and ‘test concentration type’. Second, as a result of verifying the difference in academic achievement between the profiles, there were significant differences in quizzes, assignments, final exam. The final grades were the highest in ‘balanced’, followed by ‘initial concentrated’, ‘test concentrated’, and ‘stay’ types in order. This study is significant in that it suggests considerations for developing future learning support measures based on weekly course-taking time profiles of cyber university students.

참고자료

· 없음