본 연구의 목적은 스마트 기기와 웨어러블 기기에 축적되는, 학습자 및 학습 행동과 관련된 각종 정보를 수집하고, 이를 데이터 마이닝 기법을 통해 심리적·생체적·행동적으로 분석·해석한 후, 그 결과를 교수·학습 처방으로 연결하는 학습분석학을 접목하여, 미래 학습 ...

본 연구의 목적은 스마트 기기와 웨어러블 기기에 축적되는, 학습자 및 학습 행동과 관련된 각종 정보를 수집하고, 이를 데이터 마이닝 기법을 통해 심리적·생체적·행동적으로 분석·해석한 후, 그 결과를 교수·학습 처방으로 연결하는 학습분석학을 접목하여, 미래 학습 모형으로 기대되는 지능적 맞춤형 역전학습(Flipped Learning) 설계 모형 및 지원 시스템(LAPA-FL: Learning Analytics for Prediction & Action for Flipped Learning)을 개발하는 것임.

나아가 LAPA-FL 연구 결과 및 개발물의 검증, 개선을 위해 수학과를 연구 맥락으로 실증 연구를 실시함. 수학과를 선정한 이유는 첫째, 수학 과목이 PISA 등 동 연령대 학생 간 국제 비교에서 높은 학업성취도와 함께 낮은 학습동기를 보이는 등 학습 성과 간 불균형이 극심하다는 문제를 해결할 필요가 있고, 둘째, 지식기반사회에 국가 경쟁력 강화를 위해 필요한 논리적·분석적 역량의 기초로서 수학 교육 혁신이 요구된다는 점 등으로 요약할 수 있음. 이에 학생들이 자기 주도적으로 학습과정에 몰입하고 즐겁게 학습할 수 있는 동기 향상에 초점을 맞춘 LAPA-FL 모형 기반 시스템을 개발하고 이를 현장에 적용하고자 함.

연구 과제의 범위를 1단계에서의 3개년 내 주된 과제 중심으로 정리하면, 다음과 같음.
1) 학습자 행동·심리·동기 관련 연구에 기초한 예측모형 개발
2) 디지털 콘텐츠 플레이어, 학습자·교수자 성찰용 대시보드, 수학과 역전학습 수업 개발
3) 처방 효과 검증 및 모형 보완

선정년도 연구개시 시점부터 2018년 6월 30일까지 수행한 1단계 연구는 학습자 행동·심리·동기를 이해하기 위한 이론적·실증적 연구와 이에 기반한 예측모형 및 처방 개발을 주된 목표로 수행되었음. 단계별 세부과제로는 이론 및 모형 연구(Theory Building) 단계의 학습자 행동-심리, 역전학습설계, 동기설계 관련 이론 및 문헌 연구(T1, 2 3), 동영상 콘텐츠 평가 및 수정 모형 개발(T4), 실험 및 검증 단계(Experiment)의 예측모형 개발 및 보완(T1)과 1차 양적 연구 및 예측모형 검증(E1), 2차 질적·양적 연구(E3, 4), 개발 연구 단계(Development)의 실험용 콘텐츠 선정(D1) 및 전용 스마트폰 앱 개발(D2), 개인용 대시보드 및 면대면 수업 설계 모형개발(D3), 동영상 학습 콘텐츠 개발(D4)이 해당됨.

The purpose of this study was to develop an intelligent customized Flipping Learning design model and support system (LAPA-FL) which is expected to be a future learning model. For this purpose, we collected various kinds of data related to learners an ...

The purpose of this study was to develop an intelligent customized Flipping Learning design model and support system (LAPA-FL) which is expected to be a future learning model. For this purpose, we collected various kinds of data related to learners and their learning behaviors, accumulated in smart and wearable devices. After that, we analyzed and interpreted them psychologically, biologically and behaviorally through data mining techniques, and conducted learning analytics research to link these results to teaching and learning interventions.
We designed LAPA-FL model and system that focuses on motivating students to engage in self-directed learning process and enjoy learning. In addition, we aimed to conduct empirical research in mathematics to verify and improve the framework and product of LAPA-FL. The reasons for selecting the field of mathematics are as follows: First, there was a need to solve the problem that students, in mathematics, show extreme disagreement between the high academic achievement and the low learning motivation. Second, for enhancement of national competitiveness in knowledge-based society of information, the educational renovation in mathematics which is considered as the basis of logical and analytical competence, was required.

The scope of the research project is summarized as the main task within the three years from the first stage as follows.
1) Development of a prediction model based on research on learner behavior, psychology, and motivation
2) Development of digital content player, learner / teacher reflection dashboard, and flipped learning class in mathematics
3) Verification of intervention effect and supplementation of model

Until June 30th, 2018, the research team conducted the theoretical or empirical studies to understand learner's behavior, psychology and motivation, and the research to develop prediction models and provide educational intervention was followed. In detail, we conducted the studies related to psychological interpretation about learners’ behavior, flipped learning design, learning motivation design (T1, 2 3), video contents evaluation and modification, prediction model development and validation (T1, E1), the qualitative and quantitative research for flipped learning (E3, 4), smartphone application development (D1, 2), dashboard and offline-class design (D3), and video learning contents development (D4).

In order to successfully accomplish the project, the research team carried out learning analytical approach that merges several interdisciplinary fields such as teaching & learning theory, psychophysiology theory and techniques, statistical analysis, and computer programming.

본 연구의 목적은 스마트 기기와 웨어러블 기기에 축적되는, 학습자 및 학습 행동과 관련된 각종 정보를 수집하고, 이를 데이터 마이닝 기법을 통해 심리적·생체적·행동적으로 분석·해석한 후, 그 결과를 교수·학습 처방으로 연결하는 학습분석학을 접목하여, 미래 학습 ...

본 연구의 목적은 스마트 기기와 웨어러블 기기에 축적되는, 학습자 및 학습 행동과 관련된 각종 정보를 수집하고, 이를 데이터 마이닝 기법을 통해 심리적·생체적·행동적으로 분석·해석한 후, 그 결과를 교수·학습 처방으로 연결하는 학습분석학을 접목하여, 미래 학습 모형으로 기대되는 지능적 맞춤형 역전학습(Flipped Learning) 설계 모형 및 지원 시스템(LAPA-FL: Learning Analytics for Prediction & Action for Flipped Learning)을 개발하는 것임.

나아가 LAPA-FL 연구 결과 및 개발물의 검증, 개선을 위해 수학과를 연구 맥락으로 실증 연구를 실시함. 수학과를 선정한 이유는 첫째, 수학 과목이 PISA 등 동 연령대 학생 간 국제 비교에서 높은 학업성취도와 함께 낮은 학습동기를 보이는 등 학습 성과 간 불균형이 극심하다는 문제를 해결할 필요가 있고, 둘째, 지식기반사회에 국가 경쟁력 강화를 위해 필요한 논리적·분석적 역량의 기초로서 수학 교육 혁신이 요구된다는 점 등으로 요약할 수 있음. 이에 학생들이 자기 주도적으로 학습과정에 몰입하고 즐겁게 학습할 수 있는 동기 향상에 초점을 맞춘 LAPA-FL 모형 기반 시스템을 개발하고 이를 현장에 적용하고자 함.

연구 과제의 범위를 1단계에서의 3개년 내 주된 과제 중심으로 정리하면, 다음과 같음.
1) 학습자 행동·심리·동기 관련 연구에 기초한 예측모형 개발
2) 디지털 콘텐츠 플레이어, 학습자·교수자 성찰용 대시보드, 수학과 역전학습 수업 개발
3) 처방 효과 검증 및 모형 보완

선정년도 연구개시 시점부터 2018년 6월 30일까지 수행한 1단계 연구는 학습자 행동·심리·동기를 이해하기 위한 이론적·실증적 연구와 이에 기반한 예측모형 및 처방 개발을 주된 목표로 수행되었음. 단계별 세부과제로는 이론 및 모형 연구(Theory Building) 단계의 학습자 행동-심리, 역전학습설계, 동기설계 관련 이론 및 문헌 연구(T1, 2 3), 동영상 콘텐츠 평가 및 수정 모형 개발(T4), 실험 및 검증 단계(Experiment)의 예측모형 개발 및 보완(T1)과 1차 양적 연구 및 예측모형 검증(E1), 2차 질적·양적 연구(E3, 4), 개발 연구 단계(Development)의 실험용 콘텐츠 선정(D1) 및 전용 스마트폰 앱 개발(D2), 개인용 대시보드 및 면대면 수업 설계 모형개발(D3), 동영상 학습 콘텐츠 개발(D4)이 해당됨.

연구팀에서는 선행연구를 통해 학습자의 연속적ㆍ동적인 상태를 측정하는 것으로 알려진 다양한 생리심리 반응(예: 동공반응, 시선운동, 심박, 뇌파 등)을 활용하여 학습 상황에서의 학습자 인지부하, 각성 등을 측정하고 학습자 동기를 향상시키기 위한 전략을 고민해 왔 ...

연구팀에서는 선행연구를 통해 학습자의 연속적ㆍ동적인 상태를 측정하는 것으로 알려진 다양한 생리심리 반응(예: 동공반응, 시선운동, 심박, 뇌파 등)을 활용하여 학습 상황에서의 학습자 인지부하, 각성 등을 측정하고 학습자 동기를 향상시키기 위한 전략을 고민해 왔음. 그러나 대다수 선행연구들의 결과는 엄격한 통제를 기반으로 한 실험실 환경에서 이루어져, 변화하는 학습자의 상태를 시시각각으로 측정ㆍ적용하는 데는 한계가 있음. 이에, 본 연구팀은 실제 학습 환경과 유사한 학습자료, 학습 환경을 기반으로 한 생리심리 반응 및 학습자 행동데이터를 수집하고 실험을 계속해 왔음. 이를 기반으로 실험연구를 넘어 실제 역전학습 환경에서 작동 가능한 시스템을 완료하고자 하며, 사용자 검사까지 완료하여 효과적이면서도 실행 가능한 시스템을 완성하였음.이상의 연구를 통해 연구대상자와 관련한 데이터를 수집·분석함에 있어 데이터 역식별(de-identification) 과정을 의무화하고 IRB의 지침을 준수하는 등 데이터 정보 보안, 연구의 윤리적 실천을 위해 노력해 왔음. 향후에는 학습분석학을 기반으로 한 적응적 처방의 전체적인 시스템을 완성하게 되므로, 미시적 차원의 개인정보 보안, 연구의 윤리적 실천을 위한 노력은 물론 학습분석학 시스템 전반의 윤리적 운영을 고민해야 함. 이에 본 연구팀은 관련 연구나 법령에 대한 자료의 탐색을 계속해 왔으며(노명선, 2017; 여정현, 2018; Drachsler, & Greller, 2016; Khalil, & Ebner, 2015), 이 같은 연구들을 바탕으로 전체 시스템이 윤리적으로 운영될 수 있도록 설계함.