대학의 학습분석 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 구축을 위한 요구분석 및 대시보드 설계

국문 초록 (Abstract)

본 연구의 목적은 대학의 학습분석 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 구축을 위해 필요한 기능을 탐색하고,요구수준을 밝히며, 이를 반영한 대시보드를 설계하는 것이다. 본 연구의 연구문제는 첫째, 대학의 학습분석 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 구축에 요구되는 구체적인 학습자, 교수자, 관리자의 기능은 무엇인가? 둘째, 대학의 학습분석 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 기능에 대한 학습자, 교수자, 관리자의 요구수준는 어떠한 양상을 보이는가? 셋째, 대학의 학습분석 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 구축을 위한 최적의 대시보드의 데이터 설계는 어떠한가? 넷째, 대학의 학습분석 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 구축을 위한 대시보드를 실제적으로 구현한 프로토타입에 대한 사용성 평가 결과는 어떠한가?
본 연구의 목적을 위해 전문가 12명을 대상으로 델파이 조사를 실시하였다. 요구분석은 부산시 소재 D대학교 학생 484명, 교수자 137명, 행정직 106명이 참여하였다. 전문가 심층 인터뷰 대상은 2명이었으며, SPSS 21.0을 이용하여 분석하였다. 본 연구를 통한 결론은 다음과 같다.
첫째, 기능지표는 크게 학습자 중심 기능, 교수자 중심 기능, 관리자 중심 기능으로 나뉘었다. 학습자 중심 기능에는 학습활동 지원, 개별화·적응적 지원, 협력 및 의사소통 지원, 비교과 지원, 진로·취업 지원, 학교생활적응 지원이 있다. 교수자 중심 기능에는 교수(instruction)지원, 콘텐츠·자료 관리 지원, 의사소통 지원이 있으며, 관리자 기능에는 모니터링 기능 지원, 메뉴 관리 기능 지원, 학생 관리 기능, 교수자 관리 기능이 도출되었다. 둘째, 학습자의 우선순위가 가장 높은 기능은 ‘교과/비교과/졸업요건/어학시험/자격증 등 졸업과 관련된 정보를 요약해서 알려주는 기능’이었다. 교수자의 우선순위가 가장 높은 기능은 ‘LMS와 출결정보시스템 실시간 연동 기능’이었다. 관리자의 우선순위가 높은 기능은 ‘원격수업으로 운영되는 교과 중, 영상 콘텐츠를 장기 미업로드 하는 교과 현황을 제공하는 기능’이었다. 셋째, 데이터 설계는 표준화 기반 LRS 학습과정 데이터 저장소 설계, 플랫폼 1차 고도화 설계, 2차 고도화 설계 총 3단계로 진행되었다. 전문가 심층 인터뷰 결과, LRS 구축 및 고도화를 위해서는 LRS 데이터 구축을 위해 학내 시스템과의 연동프로그램 개발이 필요하고, AI 기술을 활용한 학습자·교수자·관리자 기능을 강화 및 챗봇을 통한 플랫폼 고도화가 필요한 것을 확인할 수 있었다. 넷째, 대학의 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 구축을 위한 대시보드 프로토타입 사용성 평가 결과를 통하여 학습자의 기능을 커스터마이징할 수 있도록 하는 기능, 대시보드 메뉴를 한글로 표시하는 기능 등이 제시되었다.
본 연구를 통해, 학습분석 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 구축을 위한 기능 탐색, 사용자의 요구수준, 학습의 데이터 설계, 대시보드 프로토타입 설계 및 사용성 평가를 제시함으로써, 실제 사용을 위한 통합적 방법론을 제시한 부분에 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to explore the functions necessary for the establishment of a customized student support platform based on university learning analysis data, identify the level of demand, and design a dashboard reflecting First of all, what are the specific functions of learners, instructors, and managers required to build a customized student support platform based on university learning analysis data? Second, what pattern does the level of demand of learners, instructors, and managers for the function of a customized student support platform based on the university's learning analysis data? Third, what about the data design of the optimal dashboard for building a customized student support platform based on university learning analysis data? Fourth, what are the results of usability evaluation for prototypes that actually implement dashboards for building customized student support platforms based on university learning analysis data?
For the purpose of this study, a Delphi survey was conducted on 12 experts. 484 students, 137 instructors, and 106 administrative positions from D University in Busan participated in the demand analysis. The subjects of the expert interview were two, and the analysis was conducted using SPSS 21.0. The conclusions obtained through this study are as follows.
First, functional indicators were largely divided into learner-centered functions, instructor-centered functions, and manager-centered functions. Learner-centered functions include support for learning activities, individualized and adaptive support, cooperation and communication support, non-subject support, career and employment support, and school life adaptation support. Instructor-centered functions include instruction support, content and material management support, and communication support, and administrator functions include monitoring functions, menu management functions, student management functions, and instructor management functions. Second, the function with the highest priority of learners was "a function that summarizes and informs information related to graduation, such as curriculum/non-curricular/graduation requirements/language tests/ certifications." The function with the highest priority of instructors was the 'real-time linkage function between LMS and attendance information system'. The function with the highest priority of managers was "the function of providing the current status of subjects that do not upload video content for a long time among subjects operated as remote classes." Third, data design was conducted in three stages: standardization-based LRS learning process data storage design, platform 1st advancement design, and 2nd advancement design. Expert interviews confirmed that it is necessary to develop interworking programs with LRS data construction and enhance platform through AI technology. Fourth, functions that allow learners to customize their functions and display dashboard menus in Korean through the results of the dashboard prototype usability evaluation for building a data-based customized student support platform at universities were presented.
Through this study, it is meaningful to present an integrated methodology for practical use by exploring functions for building a customized student support platform based on learning analysis data, designing data for learning, designing data for dashboard prototypes, and evaluating usability.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구문제 5
• 3. 용어의 정의 6
• Ⅱ. 이론적 배경 8
• 1. 학습분석 8
• 2. 학습분석 테크놀로지 20
• 3. 개인 맞춤형 대시보드 34
• 4. 대학생활적응 플랫폼 45
• Ⅲ. 연구방법 63
• 1. 연구절차 63
• 2. 연구도구 66
• 3. 자료분석 78
• Ⅳ. 연구결과 81
• 1. 대학의 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 기능 델파이 조사 결과 81
• 2. 대학의 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 기능 요구분석 104
• 3. 대학의 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 구축을 위한 데이터 설계 및 전문가 심층 인터뷰 121
• 4. 대학의 데이터 기반 맞춤형 학생지원 플랫폼 구축을 위한 대시보드 프로토타입 설계 및 사용성 평가 143
• Ⅴ. 논의 169
• Ⅵ. 결론 및 제언 177
• 참고문헌 181
• 부록 200
• Abstract 277

참고문헌 (Reference)

1. The LMS value, Sussman , D., 59 ( 7 ) , 43-46 ., , 2005

2. 4차 산업혁명, 김대호, 커뮤니케이션북스, , 2016

3. HRD에 부는 AI 바람, 김지현, 고려대학교HRD정책연구소 이슈페 이퍼, , 2020

4. 2019 교육정보화백서, 교육부, 대구: 한국교육학술정보원, , 2019

5. 빅데이터와 교육분석, 정윤혁, 미디어와 교육, 5(1), 44-49, , 2015

6. Does machine learning really work ?, Mitchell , T. M., 18 ( 3 ) , 11-20 ., , 1997

7. A theory of social comparison process, Festinger , L. A ., 7 , 117-140 ., , 1954

8. 글로벌 학습시대 묵스의 이해, 나일주, 서울: 학지사, , 2015

9. A QUANTITATIVE APPROACH TO CONTENT VALIDITY, Lawshe , C. H., 28 , 563-575, , 1975

10. Technology and the future of language teaching, Kessler , G., 51 ( 1 ) , 205-218 ., , 2018

11. Dashboard Confusion Revisited , Perceptual Edge, Few , S., https : //www.perceptualedge.com/articles/ie/ dashboard_confusion.pdf ., , 2007

12. 학습분석의 데이터 유형과 응용 분야, 안미리, 김민하, 한국교육공 학회 학술대회발표자료집, 2015(2), 409-421, , 2015

13. 대학적응 척도의 개발 및 타당화 연구, 박용한, 정은이, 교육방법연구, 21(2), 69-92, , 2009

14. O2O기반 네트워크 조직학습모형의 설계, 박수홍, 조영복, 지승호, 기업교육과인재연구, 19(4), 125-154, , 2017

15. HD급 H.264 기반 멀티미디어 시스 템 동향, 김경일, 석진욱, 조창식, 이정우, 전자통신동향분석, 23(1), 54-64, , 2008

16. 원격대학생들의 학업중단 관련요인 연구, 박진형, 석사학위논문 서울대학교 대학원, , 1998

17. IMS Learning Design 기반 e-PBL 프로토 타입 개발, 김선영, 홍성연, 임철일, 한국콘텐츠학회논문지, 12(3), 498-508, , 2012

18. e-Learning 학습전략 수준 및 학업성취도 규명, 이인숙, 교육공학 연구, 18(2), 51-67, , 2002

19. 대학생의 진로발달과 학교적응도와의 관계, 황매향, 박혜영, 고용직 업능력개발연구, 8(2), 157-176, , 2005

20. 러프집합을 통한 취업의사결정 분석시스템, 박인규, 이희태, 디지털 융복합연구, 11(10), 387-394, , 2013

21. 성인애착유형과 대학생활적응의 관계 연구, 한종철, 양혜선, 한국심 리학회 연차 학술발표논문집, 2004(1), 395-396, , 2004

22. Learning analytics : Definitions , processes and potential, Elias , T., Retrieved from http : //learninganalytics.net/Learning AnalyticsDefinitionsProcessesPotential.pdf, , 2011

23. A needs assessment model for conduction follow-up studies ., Borich , G., 31 ( 1 ) , 39-42 ., , 1980

24. Some studies in machine learning using the game of checkers, Samuel , A. L., 3 ( 3 ) , 210-229 ., , 1959

25. 무선인식기술을 응용한 학사관리시스템 개발, 김휴찬, 융복합지식 학회논문지, 4(2), 17-23, , 2016

26. 비교과과정에서의 간호학 학습성과 성취방안, 박정숙, 한국간호교 육학회 학술대회, 2013(5), 57-90, , 2013

27. 챗봇(Chatbot)의 활용 사례 및 이러닝 도입 전략, 조희석, 대구: 한국교육학술정보원, , 2018

28. 학습분석학과 학습설계, 그 융합 지평의 전개, 조일현, 한국교육공 학회 학술대회발표자료집, 2015(2), 422-434, , 2015

29. 대학에서 비교과영역의 만족요인에 관한 연구, 문성동, 엄기수, 한 국경영공학회지, 20(1), 147-160, , 2015

30. 학습 분석 표준화 동향 및 학습 분석 참조모델, 정은미, 조용상, 한 국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집, 21(1), 61-64, , 2017

31. Self-regulated learning and academic achievement : An overview, Zimmerman , B. J, 25 ( 1 ) , 3-17, , 1990

32. 대학의 역량기반 비교과 통합관리 시스템 구축, 문희정, 학습자중 심교과교육연구, 19(3), 59-80, , 2019

33. 에듀테크로 촉발되는 고등교육의 위기와 기회., 이지은, Korea Business Reviews 24(신년특별호), 151-171, , 2020

34. 학생 중도탈락 예측지수에 관한 사후검증 연구, 이지은, 한국빅데 이터학회 학회지, 4(2), 175-183, , 2019

35. 직업훈련기관의 교수-학습 실태 및 수행도 분석, 유선주, 나현미, 이수경, 職業敎育硏究, 24(1), 173-191, , 2005

36. Tin-Can을 이용한 온라인 학습자의 활동 수집방 안, 임희석, 이설화, 한국정보처리학회 추계학술발표대회, 2015(1), 1655-1658, , 2015

37. 대학신입생의 스트레스와 학교적응에 관한 연구, 김성경, 청소년학 연구, 10(2), 215-237, , 2003

38. 한국 대학생의 K-MOOC 학습경험에 대한 내용 분 석, 박태정, 나일주, 한국콘텐츠학회논문지, 16(12), 446-457, , 2015

39. H.264 기반 HD급 VDK 콘텐츠관리시스템 설계 및 구현, 민병원, 오용선, 한국콘텐츠학회, 9(9), 18-30, , 2009

40. 대학교육에서 학습분석 적용에 관한 탐색적 연구, 최재원, 신종호, 고욱, 교육공학연구, 31(2), 223-252, , 2015

41. 델파이 기법을 활용한 직업인성역량에 관한 연구, 김정민, 홍아정, 교육문화연구, 23(5), 87-114, , 2017

42. 온라인 평가 전략 상담 챗봇 개발 및 사용성 평가, 김동호, 이정원, 열린교육연구, 29(3), 31-53, , 2021

43. 학습분석학 기반의 교수자 피드백 분류체계 개발, 김은희, 변호승, 교육공학연구, 33(3), 737-768, , 2017

44. 대학 신입생의 대학생활적응 척도 개발 및 타당화, 강성배, 김광현, 교양교육연구, 10(3), 253-293, , 2016

45. 대학 학사관리시스템 설계 및 구현. 석사학위논문, 조장훈, 전남대 학교 산업대학원, , 2006

46. 원격교육 지원을 위한 국가수준 플랫폼 구축 방향, 장시준, Korea Information Processing Society Review, 27(2), 151-171, , 2020

47. The skinny on big data in education : Learning analytics simplified, Reyes , J . A, 59 ( 2 ) , 75 ? 80 ., , 2015

48. Three generations of technological innovation in distance education, Garrison , D. R., 6 ( 2 ) , 235-241, , 1985

49. 대학교육 지원을 위한 오픈소스 LMS 기능지표 개 발, 조다은, 남창우, 평생학습사회, 16(2), 137-164, , 2020

50. 온 라인 학습분석 기반 맞춤형 교육지원 방안 연구, 조일현, 이은주, 장혜승, 김지현, 손찬희, 김은영, 김성미, 정광식, 서울: 한국교육 개발원, , 2019

51. 인공지능 챗봇의 영어 교육적 활용 가능성과 한계., 신동광, Brain, Digital & Learning, 9(2), 29-40, , 2019

52. 대학교수의 경력별 직무역량 요구분석과 지원 방안, 김연경, 송해덕, 장선영, 아시아교육연구, 14(4), 149-179, , 2013

53. 3D data management : Controlling data volume , velocity , and variety, Laney , D., https : //blogs.gartner . com/doug-laney/files/2012/01/ad949-3D-Data-Management-Contr olling-Data-Volume-Velocity-and-Variety.pdf, , 2001

54. 학습분석 기반 디지털교과서 플랫폼 개발 지표 탐색, 송해덕, 정영식, 김랑, 김연경, 정한호, 한국교육공학회 학술대회발표자료집, 2017(1), 41-41, , 2017

55. 학습분석 기반 온라인 토론활동의 시각화 원리 개발, 유미나, 교육 공학연구, 33(4), 901-941, , 2017

56. ICT연계 맞춤형 학습지원시스템 구축 제안 요청서(안), 한국교육학술정보원, 대구: 한국교육학술정보원, , 2018

57. 대학생의 학업 지속 경향성 척도 개발과 양호도 검증, 김수연, 진 로교육연구, 23(3), 1-29, , 2010

58. LAPA(Learning Analytics for Prediction & Action) 모형을 제안하며, 조일현, 한국지식경영학회 미래연구회 세미나 자료집, , 2012

59. Informationdashboarddesign : Displaying data for at-a-glancemonitoring ., Few , S., , 2013

60. 웹 기반 수업에서 상호작용 증진을 위한 교수전략 탐구, 최정임, 교 육공학연구, 15(3), 129-149, , 1999

61. 웹기반 교육에서 학습자별 학습현황 분석 에 관한 연구, 정옥란, 신지연, 조동섭, 컴퓨터교육학회 논문지, 6(2), 107-120, , 2003

62. 학습 분석 참조모델 적용을 위한 시스템 요구사항 정의, 손정은, 조용상, 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집, 21(1), 57-60, , 2017

63. 학습자 참여도 증진을 위한 피드백 구조의 다각화 방안, 이효정, 학 습자중심교과교육연구, 15(3), 377-400, , 2015

64. 대학교수자의 웹기반 수업지원시스템 활용도 사례 분석, 엄우용, 교 육정보미디어연구, 14(2), 109-128, , 2008

65. 학교상담 : 간편 대학생활적응척도 개발 및 타당화 연구, 이경아, 유나현, 이기학, 신혜린, 상담학연구, 9(2), 739–754, , 2008

66. 학습분석학 맥락에서 이해관계자에 따른 연구동향 분석, 김소망, 정재삼, 온가영, 이지향, 한국교육공학회 학술대회발표자료집, 2019(1), 201-214, , 2019

67. 사이버대학 재학생의 중도이탈 문제에 대한 탐색적 연구, 임연욱, 이광희, 한국교육, 30(3), 321-347, , 2003

68. 스마트 교육을 위한 LMS의 특징: LMS 사 례분석을 중심으로, 배희은, 강인애, 진선미, 교육정보미디어연구, 22(2), 195-222, , 2016

69. 교사의 피드백 수행을 위한 구성요인 및 특성에 관한 연구, 지은림, 아시아교육연구, 10(3), 77-102, , 2009

70. 학습분석 기반 교수자 피드백 제공을 위한 대시보 드 설계, 김은희, 임성태, 컴퓨터교육학회논문지, 20(6), 1-15, , 2017

71. 자연어처리와 오픈소스 SW를 활용한 학사 민원 챗봇 시스템, 강신재, 정성욱, 김진현, 예술인문사회융합멀티미디어논문지, 8(3), 907-914, , 2018

72. 인공지능형 대화형 챗봇 현황과 영어교육용 챗봇 개발 방안, 김봉규, 김인석, 영어영문학21, 33(2), 37-92, , 2020

73. 지방대학생들의 학업중단 영향요인과 대학생활만족도 분석, 김경희, 한국콘텐츠학회논문지, 11(8), 378-387, , 2011

74. 스마트교육 연구 동향 분석: 언어네트워크 분석방 법의 적용, 권현범, 천세영, 교육연구논총, 34(2), 103-125, , 2013

75. 학습 설계를 지원하는 이 러닝 플랫폼 프로토타입 탐색 연구, 정다은, 임철일, 한형종, 홍정현, 교육공학연구, 33(4), 799-837, , 2017

76. Rossett 모형을 적용한 적응형 이러닝 시스템을 위한 요구 분석, 이재무, 한국콘텐츠학회논문지, 14(6), 529-538, , 2014

77. 이러닝 학습환경에서 학습분석기반 대시보드 연구 동향 분석, 유미나, 진성희, 교육정보미디어연구, 21(2), 185-213, , 2015

78. 콘텐츠 개발 및 자료 관리시 콘텐츠 관리 시스템의 이용 방안, 변현수, 디지털융복합연구, 11(10), 277-285, , 2013

79. 빅데이터 및 인공지능 기반의 소청심사결정 예측 시스템 연구, 최갑근, 김두연, 한국IT정책경영학회 논문지, 12(3), 1819-1824, , 2018

80. 시나리오 플로우를 활용한 영어 학습용 대화형 챗봇 개발 방안, 이동한, 중등영어교육, 12(4), 99-124, , 2019

81. 정서조절양식, 사회적 문제해결 능력 및 대학생활적응의 관 계, 김희숙, 학생생활연구, 20(1), 176-201, , 2006

82. 학습 데이터 분석을 통한 온라인 학습자의 학습활동 양상 탐색, 손찬희, 이은주, 박명진, 김성미, 교육연구, 41(2), 85-103, , 2019

83. 기계학습: 대용량/패널자료와 학습분석학 자료 분석으로의 활용, 유진은, 교육공학연구, 35(2), 313-338, , 2019

84. 대학 비교과 교육과정 관리 및 인증시스템 U-CAAM의 구 축 및 운영, 양근우, 정보시스템연구, 24(3), 115-131, , 2015

85. 대학생의 학업성취와 중도탈락 생각에 영향을 미치는 변인 분석, 강승호, 교육평가연구, 23(1), 29-53, , 2010

86. 사이버 상담을 활용한 대학생 생활지도의 효율적 운영방안 고찰, 이모영, 학생생활연구, 6(1), 51-63, , 2002

87. 온라인 토론활동에 대한 학습분석기반 대시보드 사례 분석 연구, 진성희, 유미나, 교육정보미디어연구, 23(3), 465-497, , 2017

88. 학습관리시스템의 대시보드 설계를 위한 학습자 중 심 요구분석, 박연정, 조일현, 교육공학연구, 30(2), 221-258, , 2014

89. Abel, R. J 표준화 이슈리포트：학습분석 기술 활용 가 능성 및 전망, 조용상, 대구: 한국교육학술정보원, , 2013

90. 교수-학생 상호작용과 대학생의 대학 몰입의 관계. 석사 학위논문, 홍지인, 성균관대학교 대학원, , 2014

91. 콘텐츠 관리 시스템(CMS)의 응용과 시장 전망: 2013 정 보분석보고서, 서진이, 대전: 한국과학기술정보연구원, , 2013

92. 고등교육에서 Moodle을 이용한 LMS 구축 = 서울 대학교 구축 사례 중심, 유인식, 오병주, 정보과학회지, 30(5), 63-69, , 2012

93. Learning styles and asynchronous learning : comparing the LASSI model to class performance, Loomis , K. D., 4 ( 1 ) , 23-32 ., , 2000

94. 대학생의 학업중단에 영향을 미치는 대학 기관 특성의 탐 색적 분석, 이병식, 敎育學硏究, 41(2), 135-154, , 2003

95. 인공지능 챗봇의 교육적 활용 연구 동향 분석: 활동이론을 중심으로, 김민지, 정혜원, 염지윤, 임철일, 교육정보미디어연구, 27(2), 699-721, , 2021

96. 청소년의 자기주도적 학습에서 메타인지 학습전략 활용에 관한 연구, 이경민, 이윤주, 학습자중심교과교육연구, 14(6), 273-299, , 2014

97. 개인의 심리적 특성과 부모와의 애착 및 대학생활적응. 박사학위논문, 박범혁, 충북대학교 대학원, , 2006

98. 대학생의 개인특성 및 학교특성에 따른 대학생활 적응 결정요인 분석, 이영민, 임정연, 평생교육․HRD연구, 7(4), 91-120, , 2011

99. 교사의 교정적 피드백이 자기 효능감 향상과 학업 성취에 미치는 영향, 서길주, 신동로, 교육과정연구, 19(1), 319-342, , 2001

100. 중학생의 음소 인식 능력, 읽기 능력, 학업 능력의 관계. 석사학위논문, 구도유, 대구대학교 대학원, , 2016

101. 학습분석학 기반 학사경고자 예측 및 상담 지원시스템 체계 구축 사례, 이현주, 최성철, 하민수, 한국교육공학회 학술대회발표자료집, 2017(1), 74-74, , 2017

102. 대구가톨릭대학교 교과-비교과 교육과정 통합관리 시스템 구축 및 운영, 한안나, 문화와 융합, 39(6), 171-202, , 2017

103. 중학교 영어과 수업에서 학업성취도에 따른 협동학 습의 상호작용 분석, 이지은, 김민지, 교육공학연구, 35(1), 1-35, , 2019

104. 인지행동요법이 대학생의 문제해결능력과 역기능적 태도에 미치는 효과, 김정희, 정신간호학회지, 15(2), 144-151, , 2006

105. 게이미피케이션을 적용한 대학 비교과통합관리시스템 개발 및 활용 사례, 유지원, 이미나, 교육정보미디어연구, 22(4), 805-834, , 2016

106. 개인특성, 학업적응 및 대학의 취업지원 프로그램 참여와 진로준비의 관계, 김미영, 비서학논총, 23(1), 5-25, , 2014

107. 국내 대학의 비교과 교육과정에 대한 연구동향 분석: 2010 년부터 2019년까지, 한희진, 학습자중심교과교육연구, 20(15), 331-350, , 2020

108. 학습 분석 및 교육용 빅데이터 분석을 위 한 개방형 소셜 러닝 플랫폼 개발, 임희석, 지혜성, 윤유동, 한국정보과학회 학술발표논문 집, 2015(1), 1349-1351, , 2015

109. Learning Analytics: Promises and Challenges: 학습분석학의 발전을 위한 연구윤리 이슈, 조일현, 박연정, 하건희, 김정현, 한국교육공 학회 학술대회발표집, 2014(1), 327-337, , 2014

110. 전문대학생의 개인, 교육기관, 사회적 변인과 중도탈락의도 의 위계적 관계, 김재현, 한국직업교육학회지, 30(2), 249 - 266, , 2011

111. 역량 중심 사회를 대비하는 동국대학교의 학생역량 제고 및 취업지원 시스템, 박서진, 대학교육, 181(1), 95-100, , 2013

112. AI를 활용한 대학생 진로 조언 시스템 모델 및 데 이터 수집과 융합에 대한 연구, 김종율, 노광현, 디지털융복합연구, 17(2), 177-185, , 2019

113. 전문대학생의 진로장애와 진로결정자기효 능감이 대학생활적응에 미치는 영향, 정애리, 류남애, 유순화, 청년학연구, 18(12), 535-558, , 2011

114. 컴퓨터 기반 협력학습환경에서 인식정보 제공을 위한 학습 분석 기법 설계 연구, 권숙진, 예술인문사회융합멀티미디어논문지, 5(5), 351-359, , 2015

115. 이러닝 시스템 사용성 증진을 위한수준별 학습관리 시스템(LMS) 템플릿 개발 연구, 최효선, 이혜정, 교육공학연구, 24(2), 153-180, , 2008

116. 디지털 학습환경에서 학습자 중심 피드백 설계 원리 및 전 략에 대한 이론적 탐색, 이지현, 교육공학연구, 29(3), 517-540, , 2013

117. 이러닝시스템의 매체풍부성, 매체유용성, 매체경험이 학습자 만족에 미치는 영향, 최수정, 고일상, 강경준, Journal of Information Technology Applications & Management, 14(2), 27-47, , 2007

118. 학습분석학을 활용한 e-러닝 학업성과 추정 모형의 통계적 유의성 확보 시점 규명, 김정현, 조일현, 교육공학연구, 29(2), 285-306, , 2013

119. 대학생의 동아리 및 여가참여 유무가 대학생활 적응에 미치는 효과. 석사학위논문, 손유진, 명지대학교 교육대학원, , 2003

120. 대학 고학년의 진로결정 자기효능감과 진로성숙도 가 취업스트레스에 미치는 영향, 고영희, 박윤희, 디지털융복합연구, 16(1), 73-83, , 2018

121. 대학교육에서 LMS의 활용이 자기주도적 학습역량 및 수업만족도에 미치는 영향 연구, 조진숙, 김경록, 전영미, 교육정보미디어연 구, 22(1), 55-84, , 2016

122. 미용관련학과 대학생들의 대학생활 적응요인과 학 업중단 영향에 관한 연관성 연구, 조지훈, 곽규린, 한국미용학회지, 23(4), 824-831, , 2017

123. 최미나 대학생의 중도탈락 영향요인 분석을 통한 고등교육 인적자원개발 정책 방안, 노혜란, 인적자원개발연구, 11(1), 89-107, , 2008

124. 대학생활 부적응 예방을 위한 학생 케어링 시스템 구축 방안 연구-C대학교 사례 연구-, 김민순, 심재영, 교정상담학 연구, 4(1), 73-90, , 2019

125. 사용자의 지속적이며 자발적인 참여를 위한 게 임화 기반의 콘텐츠 관리 시스템 설계, 윤찬, 최원겸, 우탁, 한국게임학회 논문지, 18(6), 5-15, , 2018

126. 사이버대학 이러닝 콘텐츠 수정, 재사용 및 상호작용매체 활용에 따른 교육 효과 비교, 박인우, 강민석, 이성웅, 교육정보미디어연구, 15(2), 1-22, , 2009

127. The hidden architecture of higher education : building a big data infrastructure for the ‘ smarter university ’, Williamson , B, 15 ( 1 ) , 12, , 2018

128. 이러닝에서 학습자의 시간관리 전략이 학업성취도 에 미치는 영향: 학습분석학적 접근, 김윤미, 조일현, 교육정보미디어연구, 19(1), 83-107, , 2013

129. 전문대학생의 진로장벽과 진로적응의 관계에 대한 대학생 활적응의 매개 및 조절 효과, 조현주, 진로교육연구, 25(3), 61-75, , 2012

130. 간호 대학 신입생의 학업스트레스와 대학생활적응 의 관계에서 자기효능감의 매개효과, 최효진, 이은주, 기본간호학회지, 19(2), 261-268, , 2012

131. 미국에서의 전문대학 학생유지 연구에 관한 시사점 분석: 재학생 감소 시기를 중심으로, 정태화, 직업교육연구, 21(2), 327-342, , 2002

132. 청소년의 부정적 정서 및 공격성과 학교생활적응과 의 관계에서 공동체의식의 매개효과, 위유라, 노충래, 청소년복지연구, 16(2), 203-227, , 2014

133. 컴퓨터기반 교육시스템의 인식론적 프레임 학습을 위한 이론모형 구축과 평가도구 개발, 서동기, 최윤영, 정선호, 한국콘텐츠학회논문 지, 18(3), 354-360, , 2018

134. 콘텐츠 관리 시스템(contents management system) 기반 웹서비스에서의 디자인 역할에 관한 연구, 이현진, 디지털디자인학연구, 14(4), 371-380, , 2014

135. 표준화 이슈리포트:학습 분석 데이터 수집 체계 표준 동 향-IMS Caliper와 xAPI 현황 및 비교-, 이재호, 대구: 한국교육학술정보 원, , 2018

136. 유미나 학습분석학 관점에서 학습자의 자기주도학 습 지원을 위한 학습 데이터 탐색 연구, 성은모, 진성희, 교육공학연구, 32(3), 487-533, , 2016

137. Illich의 Opportunity Web을 활용한 네트워크 플랫폼형 대안특성 화고등학교 설계. 박사학위논문, 정주훈, 부산대학교 대학원, , 2016

138. 웹 기반 학습에서 자기조절 학습 요소와 학업 성취도 및 참여도의 상관연구. 석사학위논문, 신동원, 이화여자대학교 대학원, , 2001

139. 대학의 교육환경과 교육만족도의 관계에 관한 연구: 인 천지역 대학을 중심으로. 석사학위논문, 김범수, 인하대학교 대학원, , 2013

140. Decreasing cognitive load for novice students : Effects of explanatory versus corrective feedback in discovery-based multimedia, Moreno , R., 32 , 99-113, , 2004

141. 원격대학원 온라인 수업의 학습참여도, 학업성취도, 및 학 습만족도에 미치는 학습자 관련 변인, 유평준, 교육정보미디어연구, 9(4), 229-267, , 2003

142. Cultural production is different from cultural reproduction is different from social reproduction is different from reproduction, Willis , P., Interchange , 12 ( 2 ) , 48-67, , 1981

143. 쓰기를 활용한 교수학습 방법과 교정적 피 드백이 수학 학업성취도와 자기효능감에 미치는 영향, 신동로, 김경희, 왕경수, 교육방법연구, 19(2), 1-20, , 2007

144. 교사의 수학교수효능감과 학생의 학업적 자기효능감, 수 학 흥미 및 태도와의 관계. 석사학위논문, 김경아, 건국대학교 교육대학원, , 2010

145. 대학 이러닝 환경에서 학습자 행동 로그에 기반한 군집 별 학업성취 예측모형 비교. 석사학위논문, 이혜윤, 이화여자대학교 대학 원, , 2015

146. 비교과 교육을 통한 융합적 사고력 증진 방안 연구 : 대학생의 다문화 수용성, 인문학적 소양을 중심으로, 김지일, 장상필, 교육종합연 구, 13(4), 135-156, , 2015

147. 대학생의 학업성취와 관련 변수의 관계 분 석: 부모 자녀관계, 자기효능감, 성취동기, 공부시간을 중심으로, 김의철, 탁수연, 박영신, 아 동교육, 16(1), 143-154, , 2006

148. 생활스트레스와 대학생활적응의 관계에서 자아탄력성과 스트레스 대처전략, 사회적지지의 매개효과. 박사학위논문, 신지연, 대구 가톨릭대학교 대학원, , 2014

149. MOOCs 학습환경에서의 학습분석학 (learning analytics) 기반 자기조절학습(self-regulated learning) 정 보에 대한 시각화 방안 탐색, 이가영, 박태정, 차현진, 한국교육공학회 학술대회발표자료 집, 2016(2), 327-338, , 2016