해외 학습분석학(Learning Analytics) 연구에 대한 동향 분석: 실증 연구 중심으로

Abstract

다양한 기술의 발달은 교육환경에 많은 변화를 시키고 있다. 특히 인터넷의 발달로 인한 VLEs/LMSs. MOOC, 웹과 같은 학습환경은 학습자들에게 보다 효율적으로 학습할 수 있는 환경을 제공해줄 수 있게 되었다. 이러한 학습환경에서 수집된 방대한 자료를 분석하고, 이를 통해 학습유형을 이해하고, 학습성과를 예측하며, 교수전략 개발 등을 가능하게 하는 학습분석학에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이를 활용한 실증 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 국내외 학습분석학의 연구 목적, 학습분석학이 활용될 수 있는 학습환경과 적용가능한 자료분석방법에 관한 정보가 충분히 정리되어 있지 않다. 따라서 본 연구에서는 학습분석학에 관한 해외 문헌 동향을 정리하고자 하였다. 본 연구는 2013년 9월부터 2015년 8월까지 학습분석학이 적용된 해외 실증 연구 총 154편을 리뷰하였으며, Papamitsiou와 Economides(2014)의 학습분석학 문헌연구에서 사용된 연구 목적, 학습환경, 그리고 자료분석방법에 따라 세 분야에 대한 연구 동향을 분석하였다. 문헌 분석 결과 (1) 연구 목적은 학습성과예측, 교수전략 제안과 학생 행동 모델링, (2) 학습환경은 VLE/LMSs과 웹기반 교육, 그리고 (3) 자료분석방법으로는 통계 기법이 많이 활용되었다. 자료분석방법은 Text Mining과 Social Network Analysis 방법과 같이 다양한 방법이 고르게 사용되었으며, 더하여 새롭게 Bayesian Inference Network, Machine Learning 등과 같은 자료분석방법이 활용되었다. 이러한 연구 결과에 기반을 두어 국내 학습분석학 연구를 위해 시사점을 제언하였다. 국내 연구에서도 MOOC/사회적 학습, 인지적 튜터 시스템, 모바일과 같은 학습환경에서 학생 및 학생 행동 모델링 등과 같은 연구 목적과 자료분석방법을 포함한 다양한 연구와 함께 학습분석학의 새로운 개념화와 연결되는 연구가 필요하다. 또한 교육에서의 데이터 활용은 교육공학 분야에 큰 시사점을 준다. 교수설계, 교수전략, 성취도 평가와 피드백, 시각화 자료 등은 학습과정을 객관화할 수 있어 학습자 중심의 교수설계에 시사점을 준다. 최근 활성화되는 하이브리드 교수법에 대한 효과성과 자기주도성 등 교육공학의 온․오프라인 학습환경 개선 연구에 기여할 수 있을 것을 기대한다.