온라인 학습 유형 분석 방법(계층적 군집 분석 기법)

온라인 소프트웨어 교육에서 학습자의 자기조절학습 관련 특성에 기반한 온라인 학습 유형 분석: 계층적 군집 분석 기법을 활용하여

Investigating Online Learning Types Based on self-regulated learning in Online Software Education: Applying Hierarchical Cluster Analysis

요약

본 연구에서는 온라인 소프트웨어 교육 환경에서 학습자의 자기조절학습특성에 따른 온라인 학습 유형을 파악하고 각 유형의 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 온라인 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제공

연구방법

1) 연구자료

K대학의 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 K-12 학생 809명 온라인 학습 로그 데이터

2) 분석방법

로그데이터에서 자기조절학습 특성 변인을 추출한 후, 계층적 군집 분석 기법(hierarchical cluster analysis)을 활용하여 자기조절학습 특성에 따른 학습자 군집 도출 및 군집 유형에 따른 온라인 학습 특성과 학습 결과의 차이를 비교 분석

연구결과

학생들의 자기조절학습 관련 특성을 나타내는 20개의 변인을 기반으로 계층적 군집분석을 시행한 결과, 적절한 군집의 수는 3개로 확인

1) 온라인 학습 유형별 학습 횟수 관련 자기조절학습 변인의 비교

 

2) 온라인 학습 유형별 각 분기의 학습 참여 비율 비교

 

3) 온라인 학습 유형별 학습 참여 시간대 특성 비교

아래 그림에서 *표시는 군집 간 유의미한 차이를 보인 학습 시간대이다.

 

4) 온라인 학습 유형별 e-Book 학습 콘텐츠 수강 패턴 비교

참고문헌

이 글은 아래 논문을 참고하여 작성하였습니다.

한정윤 , 이성혜 (2019). 온라인 소프트웨어 교육에서 학습자의 자기조절학습 관련 특성에 기반한 온라인 학습 유형 분석: 계층적 군집 분석 기법을 활용하여. 컴퓨터교육학회 논문지, 22(5), 51 - 65.
https://www.kci.go.kr/kciportal/landing/article.kci?arti_id=ART002512351