학습분석학 관점에서 학습자의 자기주도학습 지원을 위한 학습 데이터 탐색 연구

성은모 ( Eunmo Sung ),진성희 ( Sung Hee Jin ),유미나 ( Mina Yoo ) 한국교육공학회 2016 교육공학연구 Vol.32 No.3

이러닝 학습을 성공적으로 수행하기 위해서는 학습에 대한 학습자의 자율성과 주도성을 기반으로자기주도적인 학습이 이루어져야 한다. 이를 위해서는 학습자들의 자기주도학습을 증진시키고 이를 지원해 줄 수 있는 이러닝 학습환경의 제공을 위해 학습분석학 관점에서 그 요소들을 추출하는 것은 중요한 과제가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 이러닝 학습환경에서 학습자의 자기주도학습을 지원하기 위해 학습분석학 관점에서 활용될 수 있는 학습데이터의 유형과 특성에 대해서 이론적으로 탐색하고, 자기주도학습 구성요소별 관련 학습데이터 유형과 특성이 적합한지에 대한 타당성 여부를 전문가들의 의견을 수렴함으로써 객관적인 타당성을 확보하고자 하였다. 연구결과, 학습분석학관점에서 이러닝 학습환경에서 적용 가능한 자기주도학습의 구성요소로 메타인지(계획, 모니터링, 성찰), 학습전략(예습, 복습, 노트필기, 강조하기, 정보공유, 질의응답), 행동관리(학습참여, 시간관리, 도움구하기) 등 3가지 영역으로 도출되었다. 이를 지원하기 위한 학습데이터의 유형으로는 이러닝 학습환경에서 학습을 수행하는 과정에서 발생하게 되는 모든 활동의 기록을 남는 학습 흔적 데이터(활동 시간, 개별활동 여부, 관계활동 여부 등), 학습자가 학습과정 중에 생성하게 되는 학습자 생성 데이터(계획, 목표, 메시지, 주석, 코멘트, 작성 글, 제출과제 등), 교수자 및 튜터가 학습자들의 수업을 안내하고 상호작용하며 학습과정의 성취수준을 파악하기 위한 평가활동 등으로 생성되는 교수자 및 튜터 생성 데이터(퀴즈 피드백, 학생 작성글 댓글, 퀴즈문항, 과제 점수 등), 학습분석학 관점에서학습자가 남긴 흔적 및 생성데이터, 교수자 및 튜터가 남긴 흔적 및 생성데이터를 활용하여 학습분석학 관점에서 계산되어 산출 가능한 학습분석 데이터(시간, 빈도, 상대적/절대적 수준, 비율, 관계, 비교, 분포, 규칙성, 길이, 질적 데이터 등)가 도출되었다. 이를 바탕으로 자기주도학습 구성요인별 활용될 수 있는 학습활동 및 학습행동에 따른 학습데이터의 유형을 분류하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 학습분석학 관점에서 도출된 자기주도학습지원을 위한 학습데이터 결과도출에 대한 의의와제한점, 그리고 이러닝 학습환경 설계에 대한 시사점을 제시하였다. In order for a successful e-Learning, it should be made for learner’s self-directed learning (SDL) based on the autonomy and initiative of learning. Thus, promoting the SDL of the learner and providing SDL environment of e-learning may be one of the important subject. The present study aims to explore learning data for supporting SDL in the perspective of learning analytics for e-Learning. For the purpose, factors of SDL were explored to be related learning data in the perspective of learning analytics in e-Learning. Also, learning data for supporting SDL in e-Learning was categorized and validated by experts who were learning analytics. As a result, the 3 domains of SDL in the perspective of learning analytics in e-Learning were extracted; meta-cognition(planning, monitoring, and reflecting), learning strategy(preparation strategy, review strategy, note taking, highlighting, information sharing strategy, and questioning answering strategy), behavior management(learning engagement, time management, getting help). Also, there were found out 3 styles for learning data to promoting SDL in e-Learning; learning trace dat (activity time, activity whether or not), student artifacts data(plan, goal, message, remark, comment, response text, submit assignment), teacher and tutor artifacts data(quiz feedback, response text for students, post quiz items, post assignment scores), learning analysis data(time, frequency, relative and absolute level, ratio, relation, comparison, distribution, regularity, length, qualitative data). Based on the results, meaning, implication, and limitation of the study on the exploring learning data for supporting SDL in the perspective of learning analytics for e-Learning were discussed.

잠재계층분석(LCA)을 활용한 청소년 생활관리역량 집단 유형 및 특징 분석

성은모(Sung, Eunmo),최홍일(Choi, Hongil) 한국청소년정책연구원 2017 한국청소년연구 Vol.28 No.3

우리는 사회의 경제적 발전에 따른 풍요로움 속에 살고 있지만, 역설적으로 청소년의 신체적, 정신적, 그리고 심리적 건강관련 생활관리역량에 대한 여러 지수들은 적신호를 나타내고 있다. 청소년기는 아동에서 성인으로 이행하는 전환기로 청소년기에 형성된 생활관리역량은 성인이후에 지속적으로 영향을 미친다. 이에 청소년시기에 있는 청소년들의 생활관리역량을 통합적인 특징으로 이해하기 보다는 하나의 독립적인 변인들이 차별적인 영향을 미친다는 사실에 입각하여 청소년들의 생활관리역량에 대한 행동패턴 유형을 잠재계층분석을 통하여 분류하고, 이에 따른 특성을 살펴봄으로써 청소년 생활관리역량 증진을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 2015년 한국청소년정책연구원에서 조사한 ‘청소년 역량지수 측정 및 국제비교연구II’ 자료에서 초중고등학생 10,283명이 응답한 청소년 생활관리역량 자료를 활용하였다. 연구결과, 청소년 생활관리역량 잠재계층은 ‘고수준 생활관리역량군’, ‘저수준생활관리역량군’, ‘저수준 건강 및 과제관리역량군’, 그리고 ‘고수준 건강 및 과제관리역량군’ 등 4가지 유형으로 나타났다. 이를 인구통계학적변인에 따라 분석한 결과, 여자 청소년, 초등학생, 부모학력이 대졸이상, 양부모, 그리고 경제수준이 높을수록 ‘고수준 생활관리역량군’과 ‘고수준 건강 및 과제관리역량군’이 많았고, 낮을수록 ‘저수준 생활관리역량군’과 ‘저수준 건강 및 과제관리 역량군’이 많은 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 청소년 생활관리역량을 증진시키기 위한 시사점을 제안하였다. The purposes of this study was to identify the classes related to youth life-management competency and to examine the differences in demographic variables according to the classes in south Korea. To address these goals, data related to life-management competency were analyzed. 10,283 samples that were nationally collected from the ‘A Measurement of Korean Youth Competency and International Comparative Study II: ICCS2016’ were tested by means of latent class analysis. As a result, the latent class of youth life-management competency were classified into 4 classes; Highest level of life-management competency class, Lowest level of life-management competency class, Low level of health and task management class, and High level of health and task management class. Chi-square analysis was employed to examine the differences in demographic variables; the gender of the subjects, elementary school, and high level of education of a single parent, and both parents. It was hypothesized that the higher the level of SES, the higher the classification of life-management competency or higher health and task management. Based on these results, a discussion on improving youth life- management competency was presented in the conclusion.

대학생의 스마트미디어 활용 유형분류에 따른 스마트미디어 유용성, 학습민첩성, 학업성취도의 차이 분석: 잠재계층분석(Laten Class Analysis)을 중심으로

성은모 ( Eunmo Sung ) 한국교육정보미디어학회(구 한국교육정보방송학회) 2017 교육정보미디어연구 Vol.23 No.3

고등교육에서 대학생들의 학습경험의 질을 높이기 위한 다양한 노력이 전략적으로 전개되고 있으며, 21세기라는 시대적 사회적 학습의 흐름에 따라 스마트미디어의 교육적 활용에 대한 인식이 확산되었다. 이러한 맥락에서, 정형학습과 더불어 비정형학습이 보다 확산되고 변화하는 지식과 정보를 적시에 확인하고 이에 대한 활용도가 높아지는 고등교육의 특성상 스마트미디어의 최적정 교육적 활용은 중요한 이슈로 주목받고 있다. 이를 위해 고등교육에서 대학생들이 학습을 위해 스마트미디어를 어떻게 활용하는가를 분석하는 과제는 그 시작점이 될 수 있다. 이에 이 연구에서는 고등교육에서 학습을 위해 대학생들이 스마트미디어를 어떻게 활용하는지 그 유형을 분류하고, 그 스마트미디어 활용 유형에 따라 스마트미디어를 인식하는 유용성, 지속적인 학습을 추구하는 학습민첩성, 그리고 대학교육의 교육과정에 따른 학업성취도의 차이를 분석하여, 고등교육에서 대학생의 스마트미디어 활용에 대한 전략적 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 2015년 한국청소년정책연구원에서 조사한 ‘청소년 역량지수 측정 및 국제 비교연구_II’ 데이터를 활용하여 전국 4년제 대학교에 재학중인 대학생 746명을 대상으로 잠재계층분석을 통해 스마트미디어 활용 유형을 분류하였다. 그 결과, 대학생의 스마트미디어활용 유형은 ‘다기능 고활용형’, ‘정보활용형’, ‘학습 및 관리 도구 활용형’, ‘소극적 저활용형’ 등과 같이 네 개의 잠재계층 유형으로 분류되었다. 스마트미디어 활용 유형에 따른 스마트미디어 유용성, 학습민첩성, 그리고 학업성취도의 차이를 분석한 결과, 스마트미디어 유용성과 학습민첩성에 있어서는 다기능 고활용형이 다른 유형보다 유의미하게 높았으며, 학업성취도에 있어서는 정보활용형이 다른 유형보다 유의미하게 높은 것으로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 고등교육에서 대학생들이 스마트미디어를 전략적으로 활용할 수 있는 방안과 대학교육에서 대학생들의 학습경험의 질을 향상사키기 위한 스마트미디어의 활용방안에 대한 몇 가지 시사점을 제시하였다. The purposes of this study are to identify the types on smart media usage of university students and to examine the differences of smart media usefulness, learning agility, and academic achievement according the latent classes of smart media usage in higher education. To address those goals, the data, the questionnaires of smart media usage, smart media usefulness, learning agility, and academic achievement, were collected from ‘A Study on Korean Youth Competency Measurement and International Comparative Study II: IEA ICCS 2016’. the study analyzed data from 746 university students. As a result, the types on smart media usage in university students with latent class were classified 4 classes such as Multiple high-using(class 3) Information using(class 4), Learning & management tool using(class 2), and Passive low-using(class 1). ANOVA was employed to examine the differences of smart media usefulness, learning agility, and academic achievement according to the 4 classes of smart media usage. As a result, the Multiple high-using group was significantly higher than other groups on smart media usefulness and learning agility. Also, Information using group was significantly higher score than other groups on academic achievement. Based on the results of study, some suggestions for strategical using the smart media in higher education were proposed at the conclusion.

전원학교 이러닝 교수학습환경에서 교사의 사회적 지지인식, 교수매체활용 지식 및 의지가 교수매체활용 및 교육성과 인지도에 미치는 영향

성은모 ( Eunmo Sung ),진성희 ( Sung Hee Jin ) 한국교육공학회 2011 교육공학연구 Vol.27 No.3

온라인 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형 분류 및 특징 분석

성은모 ( Eunmo Sung ),채유정 ( Yoojung Chae ),이성혜 ( Sunghye Lee ) 한국컴퓨터교육학회 2019 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.22 No.1

본 연구에서는 소프트웨어 교육의 효과성을 증진하기 위하여 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형을 분석하고 각 유형에 따른 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 소프트웨어 교육을 위한 교육적 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학교에서 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 중학생 429명을 대상으로 설문을 실시하고, 자기주도학습 유형을 분석하기 위해 잠재계층 분석을 실시하였다. 그 결과, 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형은 ‘최고수준 자기주도학습형(계층 1)’, ‘자기 학습스타일 인식형(계층 2)’, ‘자기 학습스타일 선호형(계층 3)’, 그리고 ‘자기주도학습 부재형(계층 4)’으로 나타났다. 또한 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형에 따른 소프트웨어 학업성취도 수준은 ‘최고수준 자기주도학습형(계층 1)’이 가장 높고, ‘자기 학습스타일 선호형(계층 3)’ 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제시하였다. The purpose of this study is to analyze the self-directed learning types of software education learners and to characterize them according to each type. To do this, 429 middle school students participating in online software education at K university were surveyed and a latent class analysis to analyze self-directed learning types was conducted. As a result, the self-directed learning types of the software education learners were classified into 'highest level of self-directed learning type (class 1)', 'self learning style recognition type (class 2)', 'self learning style preference type (class 3)’, and 'lack of self-directed learning type(class 4)'. Also, the level of software learning achievement according to self-directed learning type of software education learners was found to be the highest at 'highest level of self-directed learning type (class 1)' and lowest at 'self learning style preference type (class 3)'. Based on these results, we suggested the strategic implications for software education.

청소년의 행복에 영향을 미치는 개인특성과 환경특성 간의 관계 분석

성은모(Sung, Eunmo),김균희(Kim, Gyunhee) 한국청소년정책연구원 2013 한국청소년연구 Vol.24 No.4

이 연구에서는 한국청소년정책연구원에서 생산하는 한국아동?청소년패널조사(Korean Children and Youth Panel Survey) 중학교 1~2학년 패널 1~2차(2010~2011)년도 자료를 사용하여, 중학생 2,143명의 행복에 영향을 미치는 개인특성과 환경특성 간의 구조적 관계를 구조방정식을 통해 체계적으로 분석하고자 하였다. 연구결과, 청소년의 개인특성(자아존재감, 자아탄력성)과 환경특성(가정 경제적 소득, 부모, 또래, 학교, 지역사회환경) 중 개인특성만이 행복에 직접적인 영향을 미치는 것으로 확인되었으며, 환경특성보다 개인특성이 청소년의 행복에 더 중요하게 영향을 미치는 요인임이 밝혀졌다. 그러나 환경특성은 개인특성을 통해 간접적으로 청소년의 행복에 크게 영향을 미치는 것(설명력, 총효과=.65)로 나타남으로써, 청소년을 둘러싼 환경특성 요인 또한 중요한 요인임에는 틀림없음이 확인되었다. 이 연구의 결과는 청소년의 행복 제고를 위해서는 청소년이 긍정적 자아를 형성하고 다양한 환경에서 유연하게 대처할 수 있도록 가정, 또래, 학교, 지역사회환경이 조성되어 함을 시사한다. The purpose of this study were to explore the structural relationships among happiness, personal traits, and environments traits of 2,143 middle school students. The data was taken from the Korean Children and Youth Panel Survey (2010~2011) of the National Youth Policy Institute and analyzed using a Structural Equation Modeling(SEM). The following results were obtained: First, the personal traits of adolescents had a direct impact on their happiness. Second, environments did not have a direct impact, but affected happiness through personal traits in a significant manner. This study showed the importance of family, peer, school, and community environments for adolescents’ positive self formation and resilience improvement in order to enhance the happiness of adolescents.

대학교육에서 성적 우수 학습자의 자기주도학습역량 요인 탐색

성은모 ( Eunmo Sung ),최효선 ( Hyoseon Choi ) 한국교육공학회 2016 교육공학연구 Vol.32 No.2

인간에게 있어서 ‘자기주도학습역량’은 변화하는 사회 경쟁 속에서 상대적 우위를 확보할 수 있는 중요한 능력 중의 하나로 간주되고 있다. 특히, 대학생 시기의 ‘자기주도학습역량’ 개발은 청소년기에서 성공적인 성인기로 이행하기 위한 중요한 발달과업이라 할 수 있다. 이에 본 연구에서는 대학생 시기에 발달시켜야 하는 ‘자기주도학습역량’의 주요요인을 살펴보고자 하였다. 특히, 역량의 관점에서 대학교육에서 최고 수준의 학업성취도를 보이는 성적 우수 학습자의 자기주도학습역량에 대한 요인과 주요특성을 살펴보고, 성적 우수 학습자가 되기 위한 핵심적인 자기주도학습역량 요인을 규명하고자 하였다. 이에 본 연구에서는 대학생 1,000명(남학생: 499명, 여학생: 501명)을 전국규모로 단순비례방식으로 모집단을 샘플링하여 자기주도학습역량을 측정하고 이에 대한 자료를 분석하였다. 연구결과, 성적 우수 학습자의 자기주도학습역량 요인은 전략적 학습기술, 학습가치신념, 학습몰입, 그리고 탐구적 학습전략 등 4가지의 핵심요인이 도출되었다. 도출된 성적 우수 학습자의 자기주도학습역량 요인은 일반학습자와 유의미한 차이가 있는지 분석한 결과 통계적으로 유의미한 차이가 나타나는 것으로 확인되었다. 또한 성적 우수 학습자와 일반학습자를 구분 짓는 요인을 로지스틱회귀분석으로 분석한 결과 학습가치신념과 학습몰입 등 2개의 요인이 주요하게 영향을 미치는 것으로 확인되었다. 이러한 연구결과를 바탕으로 대학교육에서 대학생들의 자기주도학습역량을 증진시키기 위한 교육적 시사점을 논의하였다. The purpose of this study was to determine the critical factors of self-directed learning competency (SDLC) in higher education by exploring the competencies of the highest academic achievement learners. 1,000 college students participated in the survey of this study. 149 of the participants were the highest academic achievement learners classified over 4.0 of the grades. The survey questionnaire included 33 items measuring self-directed learning competencies with the 4-point Likert scale and 10 items of demographics. The survey items were modified from previous studies based on Self-Directed Learning Competency Questionnaire (SDLCQ), SDLCQ of the highest performers. The main results are as follows. First, four factors were derived from self-directed learning competencies of the highest academic-achievement learners: 1) Strategic learning skill, 2) Value belief about learning, 3) Learning flow, and 4) Inquiry learning strategies. Second, there were significant differences between higher achievers and general college students. Finally, two factors -Value belief about learning and Learning flow- were critical competencies to identify the highest academic achievement learners. As the results, implications and suggestions were discussed.

인공지능(AI)의 교육적 실천을 위한 가능성과 과제

성은모 ( Eunmo Sung ),김동호 ( Dongho Kim ),신서경 ( Suhkyung Shin ),이영주 ( Youngju Lee ) 한국교육공학회 2023 교육공학연구 Vol.39 No.0

The recent emergence of artificial intelligence (AI) technology has exerted a profound influence on various societal domains, including social, economic, cultural, and educational aspects, with an anticipated strengthening impact in future societies. Recognizing the significance of AI talent development, many countries worldwide prioritize educational efforts, considering it a crucial aspect of education policy. In this paper, we discussed challenging issues pertaining to the educational practice of AI. Specifically, we delved into the conceptualization and scope of AI in education, the direction of AI educational curricula, practical approaches to AI education, and the evolving roles and competencies of teachers in AI education. The discussion revealed that the concept and scope of AI in education can be categorized into education about AI, education using AI, and education for AI. The curricula for AI in education should be balanced and comprehensive, encompassing technical, utilitarian, societal, and ethical dimensions. The educational practice of AI necessitates concurrent research and practice, covering interactions and roles among AI, educators, and learners, teaching and learning strategies with AI, and educational innovation for future competency enhancement through AI. Regarding the changing roles and competencies of teachers in AI education, the focus is on AI-based instructional designers, promoters of learning with AI, emotional support providers using AI, and decision makers relying on AI data. On the basis of these discussions, practical directions for realizing the possibilities and promises of AI in education were proposed.

청소년 생애학습역량 측정 도구 개발 및 타당화 연구

성은모(Sung, Eunmo),진성희(Jin, Sung-Hee),김균희(Kim, Gyunhee) 한국청소년정책연구원 2016 한국청소년연구 Vol.27 No.3

지식과 정보가 급격하게 변화하고 불확실성이 보다 증가되는 현대사회는 새로운 가치를 창출하게 하는 인간의 ‘학습역량’은 다른 무엇보다도 중요한 핵심역량으로 인식되고 있다. 이러한 학습역량은 인간의 생애에 걸쳐 필요하고 이를 지속적으로 성장 발달시킬 필요가 있으며, 특히 청소년 시기에 생애에 걸친 학습역량 즉, 생애학습역량을 체계적으로 신장 및 발달시켜야 한다. 이를 위해서는 청소년의 생애학습역량에 대한 수준에 대한 진단이 무엇보다 중요한 출발점이 될 수 있다. 본 연구에서는 청소년의 학습역량을 생애 발달적 관점에서 접근하여 청소년의 생애학습역량 수준을 진단하고 측정할 수 있는 측정도구를 개발하고 이에 대한 타당성을 검증하고자 하였다. 선행문헌 분석을 통해 청소년 생애학습역량을 구성하는 역량 및 하위역량에 부합하는 예비문항 46문항을 개발하였고 이에 대한 체계적인 통계적 검증과정을 통해 타당성을 타진하였다. 이를 위해 우리나라 청소년 초․중․고등학생을 모집단으로 표본 집단을 샘플링하여 총6.758명을 조사하였으며, 최종적으로 6,637명의 자료가 본 연구에 활용되었다. 연구결과, 청소년 생애학습역량의 사고력 측정문항은 9문항(비판적 사고력 6문항, 감성적 사고력 3문항), 지적도구활용능력 21문항(언어능력 5문항, 수학능력 5문항, 과학능력 7문항, 정보통신활용능력 4문항), 학습적응성 7문항(변화수용력 2문항, 지적호기심 2문항, 학습주도성 3문항) 등 총 37개의 문항이 개발되었다. 이들 문항의 정규성, 신뢰도, 상관관계분석, 탐색적 요인분석 및 확인적 요인분석 등에 따른 기준 조건을 모두 충족하는 것으로 확인되었다. 이를 바탕으로 청소년 생애 학습역량 측정도구 개발에 대한 의의와 활용 방법, 그리고 정책적 활용 방법에 시사점을 논의하였다. The purpose of this study was to develop and validate a number of measurement tools for Korean Youth Lifelong Learning Competency (KYLLC). To address these goals, 46 items of measurement tools for KYLLC were developed by means of a systemic literature review and these items were in turn validated statistically. In order to validate the items, 6,637 youth were selected to participate in national wide survey and 6,637 data sets were used for validating the items. As a result, 37 items were developed and validated for the KYLLC; 9 items related to thinking (Cronbach α=.75), 21 items related to the ability to use intellectual tools (Cronbach α=.91), 7 items related to learning adaptability (Cronbach α=.78). Additionally, the structure of the measurement tools for KYLLC was found to exhibit a good model fit (χ<SUP>2</SUP>(df)=1791.075(24), p<.05; CFI=.914, NFI=.913, TLI=.915, RMSEA=.10). Based on the results of this research, a number of strategies and policies geared specifically for youth, using these new measurement tools for KYLLC, were suggested in order to increase Korean youth learning competencies.

이러닝 학습환경에서 디지털 텍스트 구조의 시각 표상 설계원리 개발연구

성은모 ( Eunmo Sung ) 한국교육공학회 2009 교육공학연구 Vol.25 No.3