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- 저자 : 차윤미 ( Yoon Mi Cha ) (검색결과 2 건)
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학습관리시스템(LMS) 데이터를 활용한 기술수용모형의 사용의도와 실제사용 간의 관계 분석
김기범 ( Kibeom Kim ),차윤미 ( Yoon Mi Cha ),이현우 ( Hyeon Woo Lee ) 한국교육공학회 2019 교육공학연구 Vol.35 No.2
본 연구는 기술수용모형에서 제시하고 있는 사용의도와 실제사용 간의 관계를 실증적으로 검증하기 위해, LMS를 활용하는 학습자의 로그 데이터에 기반해 사용자의 인식과 사용의도가 실제사용에 영향을 미치는 지를 확인하고자 하였다. 연구대상인 A대학교 재학생 1,281명을 대상으로 LMS에 대한 설문조사를 실시하였고, 실제사용 데이터는 LMS에 기록된 로그 중 강의자료, 동영상, 링크, 외부 학습자원 등의 학습자원에 접근한 기록과 게시판, 과제, 퀴즈, 토론, 팀활동 등의 학습활동에서 발생한 기록만 필터링하여 분석에 사용하였다. 실제사용은 강좌별로 교과목 및 교수자의 특성에 따라 교수-학습 활동에 차이가 있으므로 학습자의 로그 데이터의 양을 강좌별로 정규화하고 그 평균값을 사용하였다. 인과관계를 명확히 하기 위해 설문조사 후 그 다음 학기동안 LMS에서 활동한 데이터를 활용하여 구조적 관계를 분석하였다. 연구결과, 학습자의 인지된 용이성, 인지된 유용성, 태도, 사용의도 간의 구조적 관계는 기술수용모형과 일치하는 결과가 도출되었으나, 실제 사용이 포함된 모형은 적합하지 않은 것으로 나타났다. 즉, 사용의도와 실제사용 간 상관관계는 존재하나 사용의도가 실제 사용을 예측하기에는 한계가 있음을 확인하였다. 이를 바탕으로 TAM을 활용한 연구에서 실제 사용에 대한 예측에 주의가 필요함을 논의하였다. The study aims to identify the effects of the user's perception and behavioral intention to use on actual usage based on the log data of LMS in order to empirically verify the relationship between the behavioral intention to use and actual usage of the Technology Acceptance Model. A survey of 1,281 students from A university was conducted on the LMS. Actual usage data were referred to as interaction by filtering data that accessed learning resources including instructional materials, videos, links, and external learning resources among the logs recorded in LMS and data that occurred in learning activities including bulletin board, assignments, quizzes, discussions, and team activities. Because actual usage differed in teaching activities by courses, learners' interaction quantity was normalized by course and the average scores were calculated. To clarify the causal relationship, the structural relationship was analyzed using the data from the LMS during the next semester after the survey. The results show that the structural relationship between learners' perceived ease of use, perceived usefulness, attitudes, and behavioral intention to use has resulted in a consistent result with the TAM, but the model with actual usage is not suitable. In other words, it was confirmed that there is a correlation between intention to use and actual usage, but that intention to use is limited to predicting actual usage. It was discussed that attention should be paid to the prediction of actual usage in conducting research using TAM.
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오프라인 강좌에서 대학생의 학업성취에 따른 학습관리시스템 활동의 차이 분석
이현우 ( Hyeon Woo Lee ),이종문 ( Jong Moon Lee ),차윤미 ( Yoon Mi Cha ) 한국교육정보미디어학회(구 한국교육정보방송학회) 2019 교육정보미디어연구 Vol.25 No.1
본 연구는 대학의 일반적인 강좌 형태인 오프라인 강좌의 학습관리시스템에서 학습자의 활동과 학업성취 간의 관계를 살펴봄으로써 오프라인 강좌에서 학습분석의 적용 가능성을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 A대학의 오프라인 강좌 중 교수-학습 활동이 매주 등록된 44강좌의 수강생 2,119명의 학업성취도와 Moodle 기반의 학습관리시스템에서 활동한 로그 데이터를 분석하였다. 행동 로그 데이터는 학습상태 확인, 읽기, 쓰기로 구분하고, 학업성취도는 A그룹(평점 4.0이상/4.5), B그룹(평점 4.0 미만, 3.0 이상), C그룹(평점 3.0 미만)으로 구분하여, 다변량분산분석과 일원분산분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학업성취 수준에 따라 학습상태 확인, 읽기, 쓰기 활동 모두에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 주차별로 학업성취 수준에 따른 활동의 차이를 분석한 결과, 읽기와 학습상태 확인 활동은 1주차부터 유의미한 차이가 있었고, 쓰기 활동은 3주차부터 유의미한 차이가 나타났다. 학습상태 확인, 읽기, 쓰기 활동 모두에서 A그룹> B그룹> C그룹 순으로 많은 것으로 나타나 학업성취도가 높은 학생이 학습관리시스템 내에서 많은 활동을 하는 것을 확인하였다. 셋째, 1주차에서 13주차까지는 읽기, 학습상태 확인, 쓰기 활동의 순으로 높게 나타났으나 16주차에서는 쓰기가 학습상태 확인 활동보다 많은 것으로 나타났다. 이를 통해 향후 이러닝 강좌뿐만 아니라 오프라인 강좌에서도 학습분석 연구가 활성화될 수 있음을 확인하였다. 이 연구결과를 바탕으로 오프라인 강좌에서의 학습분석학적 예측 모형 개발을 위한 시사점을 도출하고 후속연구에 대한 제언을 하였다. The study aims to investigate the potential of learning analytics in off-line courses by examining the relationship between learner's academic achievement and activities in the learning management systems. For this purpose, we analyzed academic achievement and the behavioral log of 2,119 students from 44 off-line courses whose instructor posted learning activities on the Moodle based LMS weekly in A university. The behavioral log data were clustered into learning status check, reading, and writing, and students were classified as group A (rated 4.0 or more / 4.5), group B (less than 4.0, 3.0 or more), and group C (less than 3.0) according to their academic achievement. The results of the study are as follows. First, there were significant differences in learning status check, reading, and writing activities of students according to their academic achievement. Second, as a result of analyzing the difference of activities according to academic achievement weekly, there was a significant difference in the activity of reading and learning status check from the first week, and the writing activity showed a significant difference from the third week. In order of A, B, and C group, all of learning status check, reading, and writing activities were more, indicating that students with higher academic achievement perform more activities within the learning management system. Third, from the first to 13th week, reading and learning status check activities were more than writing activities. However, in the 16th week, it was found that writing activities were more than learning status check activities. This study confirmed that learning analytics research can be expanded to off-line courses. Based on the results, implications for the development of predictive models in off-line courses and for follow-up research were suggested.
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