KCI등재
사이버 대학에서 학습자 특성 및 학습 활동이 학업성취도에 미치는 영향: 3P 모형을 활용한 학습분석적 접근 = (Re)Binding the Factors Affecting Student Learning Outcomes in a Cyber University Using the 3P Model: Learning Analytics Approaches
저자
한재훈 ( Jae Hoon Han ) ; 권숙진 ( Suk Jin Kwon ) ; 박종선 ( Jong Sun Park ) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
교육정보미디어연구(Journal of Korean Association for Educational Information and Media)
권호사항
발행연도
2015
작성언어
Korean
주제어
등재정보
KCI등재
자료형태
학술저널
수록면
309-332(24쪽)
KCI 피인용횟수
8
DOI식별코드
제공처
본 연구는 A 사이버 대학에서 Biggs의 3P 모형을 기반으로 전조(Presage), 과정(Process), 결과(Product)요소들에 대한 상호 연관성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 사이버 대학과 관련한 선행연구들은 분명하게 하나 혹은 둘 이상의 학습자 특성 요소들과 학습 결과에 대한 연관성을 꾸준히 탐색하였다. 이를 기반으로 본 연구는 선행 연구의 결과를 총체적으로 이해할 수 있도록 학습 분석적 접근 방법을 통하여 전조, 과정, 결과 요소들이 사이버 대학의 교수-학습 상황에서 어떤 연관성을 내포하는지를 탐색하였다. 본 연구는 Biggs의 3P 모형을 프레임워크로 설정하고, 모형의 각 세 가지 요소, 전조, 과정,결과 요소들의 상호 연관성을 탐색하였다. 2013학년도 2학기와 2014학년도 1학기에 총 14,105명 학습자들의 교수-학습 관련 자료를 수집하였다. 로지스틱 순차적 회귀 분석을 통하여 적절한 모형 핏(Model Fit)과 높은 예측성을 내포한 로짓 모형을 발견하였다. 연구 결과는 여섯 가지의 학습자 특성 -전공, 성별, 나이, 학력, 직업, 학년 - 과 두 가지 학습과정 요소들 - 콘텐츠 접속 비율, 게시판 참여수-가 학습 결과와 연관이 있는 것으로 나타났다. 특별하게 학습자들의 학습 과정 요소들은 학업 성취와 연관성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 학습자의 학업 결과가 단순히 하나 혹은 두가지의 학습자 특성 혹은 학습 과정 요소로 예측할 수 있는 현상이 아니라 교수-학습을 이루고 있는 여러 가지 요소들의 복잡한 상호작용을 통해 이해할 수 있는 현상임을 나타내고 있다.
더보기This study investigates the relationships among the presage, process, and product factors drawn from Biggs’ 3P model in one cyber university. Although previous studies thoroughly and clearly found the interrelationships among one or two student characteristics factors and learning outcomes, the current study aimed at extending those findings into holistically understanding the relationship among those factors by using learning analytics (educational data mining) approaches. The framework was drawn from Biggs’ 3P model; each P factor was examined to comprehend the relationship among the presage, process, and product factors. A total of 14,105 aggregated student data were collected to investigate the factors relating to student learning outcomes during the last two semesters-Fall, 2013, and Spring, 2014. Logit model from logistic sequential regression showed a sound predictability and model fit. The results showed that six student characteristics-academic discipline, gender, age, level of education, jobs, and year-and two learning process factors-content-to-access ratio and the numbers of participation in the course bulletins-were closely related to student learning outcomes. Specifically, student learning process factors were identified as the ones that mostly affected student learning outcomes. These findings implied that student learning outcomes were not simply predicted by one or two characteristics and learning processes, but rather were the complicated interaction of factors in a cyber university.
더보기분석정보
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2026 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2020-04-20 | 학회명변경 | 영문명 : Korea Association Of Educational Information & Broadcasting -> Korea Association for Educational Information and Media | KCI등재 |
2020-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2017-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | KCI등재 |
2013-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2010-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2008-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
2005-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | KCI등재 |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
2001-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.59 | 1.59 | 1.95 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
2 | 1.96 | 2.299 | 0.35 |
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