PART 01 빅 데이터 시대의 교육환경
CHAPTER 01 빅 데이터에 대하여 12
1. 빅 데이터란?_12
2. 빅 데이터의 여섯 가지 특징_15
3. 빅 데이터의 유형, 분석 기법 및 워크 플로우_16
4. 빅 데이터의 활용 영역과 추세_20
CHAPTER 02 교육적 데이터 마이닝(EDM 26
1. EDM의 연구배경_26
2. EDM과 LA(학습분석학의 차이점_28
3. 데이터 마이닝 연구 동향_30
PART 02 학습분석학의 개념과 모형
CHAPTER 03 학습분석학에 대하여 36
1. 학습분석학의 정의_36
2. 학습분석학의 배경_41
3. 학습분석학의 특징_43
4. 학습분석학의 모형_44
CHAPTER 04 학습분석학 수행절차 54
1. 학습분석학 프로세스_54
2. 데이터 수집 및 가공_55
3. 분석, 평가 및 예측_58
4. 처방 제시_59
CHAPTER 05 학습분석학의 유형 62
1. 처방 대상에 따른 유형_62
2. 콘텐츠 분석 범위에 따른 유형_64
3. 학습자의 사회적 관계에 따른 유형_65
PART 03 학습분석학 연구 사례
CHAPTER 06 학습심리모형 영역의 연구 사례 70
1. 학습심리 영역의 학습분석학 연구 흐름_70
2. 학습자의 동기, 인지전략, 학업성취 간의 구조_71
3. 시간관리 전략과 학업성취도 간 관계_76
4. 온라인 환경에서의 시간 관련 변수 측정_80
5. 시간관리 전략과 온라인행동변수 간 준거 타당성_86
6. 종합 정리 및 생각해볼 문제_92
CHAPTER 07 분석예측모형 영역의 연구 사례 96
1. 분석과 예측 영역에 관한 학습 분석학 연구 흐름_96
2. 학업성취 예측 모형의 개발_97
CHAPTER 08 처방모형 영역의 연구 사례 136
1. 처방 영역에 관한 학습 분석학 연구 흐름_136
2. 대시보드의 정의 및 설계 원리_137
3. 학습분석학의 응용_140
4. 학습 분석학 어플리케
그렇게 집필 계획을 세운 지 2년이 지났다. 2016년 6월 이화여자대학교 LAPA (Learning Analytics for Prediction and Action 연구실이 제1차 ？？Learning Analytics Workshop？？을 개최하면서 학습분석학을 중심으로 한 연구 사례를 소개하게 되었고, 그간의 연구 성과물을 정리해 한 권의 책으로 신속히 출간하려 하였다. 그러나 한 권의 교재로 엮으려면 그 동안 쌓아온 연구 성과물들을 내용과 방법 면에서 통일하는 작업이 선행되어야 했다. 학습분석학을 처음 접하게 될 독자의 필요에 맞도록 내용을 구성하고 편집하는 작업에도 예상보다 더 많은 시간이 들었다. 지난 2년 동안 연구실이 새로운 생리 심리 연구의 제안과 실험, 논문 작성 등 새로운 방향을 모색하느라, 돌아보고 정리할 여력이 부족했던 탓도 있다.
그동안 학습분석학 연구도 그 범위와 영역이 확장되고 내용과 수준 또한 깊어졌다. 4차 산업혁명시대 또는 지능 정보화 시대 등 최신의 ‘시대’ 용어들도 등장하였다. 우선, ‘빅 데이터’는 학습분석학이 하나의 체계적 학문으로 관심을 받기 시작한 시점과 맞물려 있다. 학습분석학이 개념화 되기 전 비교적 오랜 시간 자리를 차지했던 학문 영역이 교육 데이터 사이언스(Educational Data Science: EDS이다. 데이터 사이언스의 한 갈래인 EDS는 2000년과 2007년 사이에 개최된 몇몇 워크숍에 기인한다. 관련된 대표적인 국제콘퍼런스가 EDM(Educational Data Mining과 LAK(Learning and Knowledge Analytics이다. 특히 LAK 콘퍼런스는 2011년 최초로 시작된 뒤 명실공히 전 세계의 학습분석학 연구를 선도하는 역할을 수행하고 있다. 빅 데이터는 2012년 세계경제포럼(World Economic Forum, 일명 다보스 포럼에서 국제 개발의 새로운 가능성을 여는 중요한 기술로 지목되면서 언론을 도배하기 시작했다. 알려진 바대로 2016년 다보스 포럼에서 4차
