직장인 대상 스마트러닝에서의 적응형 학습분석 활용사례 발표
저자
강금만(Kum-Man Kang) ; 김민재(Min-jae Kim) ; 송영수(Young Soo Song) 연구자관계분석
발행기관
학술지명
권호사항
발행연도
2020
작성언어
Korean
주제어
등재정보
3903
자료형태
학술저널
수록면
53-56(4쪽)
제공처
4차 산업혁명 시대가 도래하면서 인공지능, 빅데이터, 5G 기술이 발전하고, 이에 따라 스마트러닝이 확산되었다. 데이터를 기반으로 하는 학습분석은 스마트러닝에서 더욱 효과적으로 적용될 수 있는 바, 본 연구는 직장인 대상 스마트러닝에서의 학습분석 활용사례를 분석함으로써 학습분석의 주요 구성요인과 프로세스를 파악하고자 하였다. 국내의 대표적 스마트러닝 전문기업 사례를 분석해 본 결과, 적응형 학습을 위한 학습분석 구조와 프로세스는 수많은 마이크로 콘텐츠, 학습자 기본 정보, 학습자가 마이크로 콘텐츠를 학습하는 과정에서 생성되는 학습 정보, 마이크로 콘텐츠 관련 메타데이터와 학습 관련 정보로 구성된 빅데이터, 인공지능에 의한 학습분석, 디지털 콘텐츠 큐레이션으로 구성되어 있었다. 학습자가 처한 환경, 학습 상황, 학습자 수준에 따라 학습자에게 필요하거나 적합한 콘텐츠를 추천해주는 콘텐츠 큐레이션이 적응형 학습분석의 최종 지향점이었다. 이러한 적응형 학습분석은 스마트러닝 시스템 구축, 마이크로 콘텐츠 확보, 자기주도 학습을 권장하는 학습 정책이 뒷받침될 때 더욱 효과적이었다.
더보기With the advent of the 4th Industrial Revolution, artificial intelligence, big data, and 5G technologies have developed, and smart learning has spread. Since data-based learning analytics can be applied more effectively in smart learning, this study aimed to grasp the main components and processes of learning analytics by analyzing the use cases of learning analytics in smart learning for employees. As a result of analyzing the cases of representative smart learning companies in Korea, the adaptive learning analytics structure and process are composed of numerous micro contents, basic information of learners, learning activity information generated in the process of learners learning micro contents, big data consisting of micro content-related metadata and learning activity-related information, learning analytics by artificial intelligence, and digital content curation. Content curation, which recommends necessary or appropriate content to learners according to their environment, learning situation, and learner level, was the final goal of adaptive learning analytics. This adaptive learning analytics was more effective when supported by a smart learning system, micro content development, and a learning policy that encouraged self-directed learning.
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