교육학에서 학습자 맞춤형 처방은 오래 전부터 큰 관심사였습니다. 학습자 맞춤형 처방은 학생들의 학업 성취나 장애가 될 수 있는 요소들을 미리 파악해 교수자가 코칭과 학생들을 지원하는 일을 말합니다.
제대로된 학습분석이 선행돼야 학습자 맞춤형 처방이 이뤄지기 때문에 우리는 학습분석을 하기위한 데이터로 무엇을 활용할지 고민하였습니다. 우리는 학습 계획, 실행, 관리를 포괄하며 실시간으로 데이터가 저장되는 학습관리시스템(Learning Management System)이 고민하는 문제를 해결해줄 것이라 봤습니다.
이에 대학의 실제 오프라인 강좌에서 학습관리시스템을 활용한 학습자들의 모든 행동이 기록된 로그 데이터를 분석하여, 학습자의 학업 성취 수준에 따라 학습자의 활동에 차이가 있는지 확인했습니다. 차이가 있다면, 성취 수준에 따른 활동의 차이가 나타나는 시점을 살펴보고, 성취수준에 따라 차이가 나타나는 활동 유형이 있는지 분석해 봤습니다.
연구대상은 A대학의 2017학년도 2학기에 개설된 오프라인 교과목 중, 매주 교수학습 활동이 등록된 44강좌를 연구대상으로 선정하여, 해당 교과목의 수강생인 2,119명의 학업 성취도 데이터와 Moodle 기반의 학습관리시스템 내의 로그 데이터를 분석하였습니다.
학업성취도 데이터는 성적을 기준으로 A그룹(평점 4.0 이상), B그룹(평점 4.0 미만, 3.0 이상), C그룹(평점 3.0 미만)의 세 집단으로 구분하였고, 각 그룹별 구성은 A그룹 638명(30.11%), B그룹 850명(40.11%), C그룹 631명(29.78%)이었습니다.
RESEARCH.
공부를 잘 하는 학생들이 학습관리시스템(LMS)을 자주 사용한다?
코스모스| 연구논문 | 학업 성취도에 따른 LMS에서의 활동량 관련 논문 발표 ○ 오프라인 강좌에서 대학생의 학업성취에 따른 학습관리시스템 활동의 차이 분석 - 교육정보미디어연구(2019), 제25권 제1호 |
| 협업기관 | 상명대학교 이현우 교수 |
| 연구배경 | 학습분석의 범위를 확장하고 실제 활용을 위해서는 이러닝 강좌뿐만 아니라 학습관리시스템을 교수-학습도구로 사용하는 일반적인 오프라인 강좌에서도 분석이 가능 해야 하며, 이를 위해 학습관리시스템 내 학습자의 모든 행동 데이터를 분석에 활용할 필요가 있다. |
| 연구주제 | ○ 대학생의 학업 성취 수준에 따라 학습관리시스템에서의 활동(학습상태 확인, 읽기, 쓰기)은 차이가 있는가? ○ 대학생의 학업 성취 수준에 따른 학습관리시스템에서의 활동(학습상태 확인, 읽기, 쓰기)의 차이가 나타나는 통계적 유의 시점은 언제인가? ○ 학습관리시스템에서 학습상태 확인, 읽기, 쓰기 활동 간에 차이가 있는가? |
| 연구방법 및 절차 | 통계분석방법은 학업성취 수준에 따른 활동 영역의 차이를 주차별로 분석했으며, 통계적으로 유의미한 시점을 규명하는 연구문제는 일원 다변량 분산분석(one-way MANOVA), 영역별 활동의 차이를 주차별로 분석하는 연구문제는 일원배치 분산분석(one-way ANOVA)을 실시했다. 모든 분석은 SPSS 23.0을 활용하여 분석했다. |
| 연구결과 | Q. 학업 성취에 따라 학습관리시스템 인터렉션(활동량)에는 차이가 있는가? - 성적그룹에 따라 인터렉션(학습관리시스템 활동)에 차이가 있었으며, 높은 성적을 얻은 그룹이 낮은 성적을 얻은 그룹보다 학습관리시스템에서 더 많은 활동한 것으로 나타났다. Q 학업 성취 수준에 따라 학습관리시스템에서의 활동별(학습상태점검, 읽기,쓰기) 차이가 있는가? 차이가 있다면 어느 시점부터 나타나는가? 1) 학업성취 수준에 따라 학습상태 확인, 읽기, 쓰기 활동은 차이가 있는 것으로 나타났다. 높은 성적을 얻은 그룹이 낮은 성적을 얻은 그룹보다 학습관리시스템에서 더 많은 활동을 한 것으로 나타났다. 2) 학습상태 확인, 읽기 활동은 1주차부터 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, 쓰기 활동은 3주 차에서부터 유의미한 차이가 나타났다. |
학업 성취 수준에 따라 학습관리시스템에서의 활동량이 차이 나는가
먼저 살펴본 것은 학생들의 학업성취 수준과 그에 따른 학습관리시스템에서 활동량이었습니다. 학습관리시스템의 기록된 로그 데이터를 학습상태 확인, 읽기, 쓰기 등으로 분류했습니다.
학습상태 확인은 학습자가 자신의 학습 상태를 점검하는 행동으로 새롭게 등록된 학습활동의 여부를 확인하거나 성적부, 출석부, 과제 제출 상태 등의 행동을 기록한 데이터입니다. 읽기활동은 학습자가 학습자원인 문서, 동영상, 외부 학습자원, 파일 등에 접근한 데이터, 쓰기활동은 토론, 과제, 퀴즈, 게시판 등에서 학습자가 작성한 행위를 기록한 데이터를 지칭합니다.
활동영역별로 A그룹, B그룹, C그룹 순으로 학습상태 확인, 읽기, 쓰기 활동 모두에서 학업성취 수준에 따라 영역별 활동이 차이가 있으며, 소위 말하는 공부를 잘하는 학생일수록 더 많은 활동을 하는 것으로 나타났습니다.
재미있는 사실은 쓰기 활동은 2주차까지는 성적그룹에 따라 별다른 차이가 없었으나, 3주차부터 차이가 나타나고 주차가 지날수록 그 차이가 점차 증가한다는 점입니다.
공부 잘 하는 학생들은 개강 후 처음부터 출석, 학습활동 상태 활발히 확인
그렇다면 공부를 잘하는 A그룹은 학습관리시스템에서의 활동량이 언제부터 C그룹과 벌어지게 되는 걸까요. 전반적인 활동 모두 A그룹 활동량이 높았으며, 시간이 갈수록 C그룹과 차이가 커졌습니다. 활동 중 학습상태 확인과 읽기 활동은 1주차부터 차이가 나는 것으로 나타났습니다.
재미있는 사실은 쓰기 활동은 2주차까지는 성적그룹에 따라 별다른 차이가 없었으나, 3주차부터 차이가 나타나고 주차가 지날수록 그 차이가 점차 증가한다는 점입니다.
한 학기가 끝나갈수록 ‘학습상태 확인’ 보다 ‘쓰기’ 활동 중점
학업 성취 수준에 따른 영역별 활동의 차이 확인에 이어 학기가 진행되는 동안 주차별로 활동의 차이가 나는지도 살펴봤습니다.
주차별 사후분석 결과 1주차에서 13주차까지는 읽기, 학습상태 확인, 쓰기 활동의 순으로 통 계적으로 유의미한 수준에서 높게 나타났습니다. 그러나 한 학기가 끝나가는 13주차 이후 부터는 쓰기 활동량이 늘어나면서 16주차에서는 읽기와 쓰기가 학습상태 확인 활동보다 많은 것으로 나타났습니다.
이번 연구는 학습관리시스템 내에서 학습자의 모든 행동을 정의 및 수집하여 분석에 활용하였다는 점에서 큰 의의가 있습니다. 로그 데이터를 바탕으로 크게 학습상태 확인, 읽기, 쓰기 활동 3가지로 구분하여 사용자의 행동을 정의하였습니다.
이를 통해 우리는 학습상태 확인, 읽기, 쓰기 활동은 학업성취 수준에 따라 차이가 있다는 것을 확인했습니다. 학습자의 활동의 양은 A그룹> B그룹> C그룹 순으로 학업성적이 높은 학생일수록 학습관리시스템에서 학습 활동을 더 많이 수행한다는 사실을 이었습니다.
특히, 학업성적이 높은 학생들은 학기가 시작되는 시점부터 학습관리시스템에 자주 접속하여, 다른 그룹의 학생들보다 학습상태를 자주 확인했는데 자신의 학습상태 모니터링 과 출석 확인 등 자기점검(Self-monitoring) 활동이 뛰어난 것으로 나타났습니다. 이는 학업성취 예측을 목표로 하는 예측분석에서 학습관리시스템의 로그 데이터 활용 시점이 학기 초부터 가능함을 시사합니다.
후속 연구로는 학습상태 확인, 읽기, 쓰기 활동을 통해 학습자의 성취를 예측할 수 있는 모형을 개발하거나, 학업 성취나 장애를 예측하여 교수자가 학습자에게 신속하게 교육적 처방을 할 수 있도록 교수자 및 학습자를 위한 대시보드 설계 연구가 진행될 필요가 있을 것입니다.