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논문KCI 등재

키워드 네트워크 및 지적구조 분석을 통한 개인 맞춤형 학습 연구동향 분석

Analysis of personalized learning research trends through keyword network and intellectual structure analysis

정보영|송선일
한국농·산업교육학회 (The Korean Society for Agricultural Education and Human Resource Development)|2023.09|농업교육과 인적자원개발 (Journal of Agricultural Education and Human Resource Development)|제55권 제3호|pp. 101-124|DOI 10.23840/agehrd.2023.55.3.101

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키워드

키워드 네트워크 분석지적구조 분석intellectual structure analysiskeyword network analysispersonalized learning개인 맞춤형 학습
주제분류교육학

초록

개인 맞춤형 학습은 학습자의 개별화된 요구에 기반한 맞춤형 학습환경을 제공하고, 학습자 주도의 적응형 학습과정을 거쳐 도출된 학습결과 및 행동변화로 정의될 수 있다. 이 연구는 개인 맞춤형 학습에 관하여 발표된 연구주제는 무엇이며 어떤 양상을 보이는지, 출판된 개인 맞춤형 학습 관련 논문을 통해 찾을 수 있는 저자 및 소속 국가, 연구주제의 양상은 무엇인지 확인하고자 하였다. 이를 위해 SCOPUS 검색 결과 976건의 동료심사 논문 및 단행본 챕터의 서지정보를 종합하였으며, 서지정보를 입력 데이터로 하는 키워드 네트워크 분석, 지적구조 분석 등을 실시하였다. 연구결과, 개인 맞춤형 학습은 이러닝, 학습 스타일, MOOCs, 개인화 추천, 적응형 학습, 혼합학습, 협력학습, 교육공학 등과 강한 연결을 갖고 있음을 알 수 있었다. 또한, 개인 맞춤형 학습은 전통적 교수학습 상황의 진일보를 이루고, 첨단화된 교육공학적 기술 도입으로 비대면 환경에서의 학습을 원활하게 할 것으로 기대되며, 개인 주도적이고 지속가능한 적응형 학습과 연계될 수 있음을 논의하였다. 이러한 연구결과 및 논의에 따라 향후 교육공학 측면, 인적자원개발 학문 및 실제 측면에서 개인 맞춤형 학습을 다룰 때 고려해야 할 점을 중심으로 시사점을 제공하였다.

Abstract

Personalized learning can be defined as learning outcomes and behavioral changes resulting from a learner-driven adaptive learning process that provides a customized learning environment based on the individualized needs of the learner. This study aimed to identify the published research topics on personalized learning, the authors and countries that can be found in published papers on personalized learning, and the aspects of the research topics. For this purpose, we synthesized the bibliographic information of 976 peer-reviewed articles and book chapters from SCOPUS search results, and conducted keyword network analysis and intellectual structure analysis using bibliographic information as input data. The results show that personalized learning has strong connections with e-learning, learning styles, MOOCs, personalized recommendations, adaptive learning, blended learning, collaborative learning, and educational technology. It is also discussed that personalized learning is an evolution of traditional teaching and learning situations, is expected to serve as a catalyst for learning in non-face-to-face environments through the introduction of advanced educational technology, and can serve as a precursor to enable individual-driven and sustainable adaptive learning. Based on these findings and discussions, implications were provided, focusing on what should be considered when dealing with personalized learning in the future from the perspective of educational engineering, human resource development disciplines, and practice.

참고문헌 (50)

  1. 강인애, "구성주의 연구에 대한 회고와 전망: 국내외 연구동향 비교", 교육공학연구, 22(4), pp.105~135 (2006), 한국교육공학회
  2. 교육부, "교육회복지원을 위한 개인 맞춤형 학습지원 체계 구축으로 학교의 일상을 회복하다", 교육부 보도자료, ~ (2021)
  3. 김기남, "구성주의 이론에 기반 한자기주도적 웹 기반 교육의 설계와 구현", 한국해양정보통신학회, 6, pp.855~858 (2006)
  4. 김선영, "학습자 주도적 맞춤 학습(Personalized Learning)의 개념과 성격: 미국 학교 사례를중심으로", 교육과정연구, 36(3), pp.49~70 (2018), 한국교육과정학회
  5. 김혜은, "수준별 학습과 학습 관심도를 고려한 학습평가시스템", 한국컴퓨터정보학회논문지, 13(6), pp.69~76 (2008), 한국컴퓨터정보학회
  6. 도재우, "맞춤형 교육을 위한 교사의 학습분석 기반 대시보드 활용과 인식에 대한 연구", 한국교원교육연구, 39(4), pp.261~289 (2022), 한국교원교육학회[DOI]
  7. 박만구, "머신러닝 추천모듈이 적용된 맞춤형 학습 플랫폼 효과성 탐색: 학습시간, 자기주도적 학습능력, 수학에 대한 태도, 수학학업성취도를 중심으로", 수학교육, 59(4), pp.373~387 (2020), 한국수학교육학회[DOI]
  8. 박수빈, "구성주의 학습이론에 기초한 u-스쿨 디자인에 관한 연구 - 공용공간 및 사이버 학습공간에 대한 사용자 요구를 중심으로 -", 대한건축학회논문집, 26(12), pp.119~128 (2010), 대한건축학회
  9. 신서경, "개인화학습 기반 플립러닝 수업설계 개념모형 개발", 교육공학연구, 37(1), pp.59~94 (2021), 한국교육공학회[DOI]
  10. 교실 내 맞춤형 학습지원 방안 연구, "이경언", 한국교육과정평가원, ~, pp.연구보고 RRI 3-1 (2008)
  11. 이대식, "맞춤형 교수(differentiated instruction)에서의 ‘맞추는 것’의 본질과 성격", 통합교육연구, 11(2), pp.187~216 (2016), 한국통합교육학회[DOI]
  12. 임규연, "테크놀로지 기반 개별화 학습에 대한 체계적 문헌 분석: 2011-2020년 국내연구를 중심으로", 교육공학연구, 37(3), pp.525~559 (2021), 한국교육공학회[DOI]
  13. 임철일, "공과대학 학생들의 창의성교육에 관한 인식", 공학교육연구, 15(2), pp.30~37 (2012), 한국공학교육학회[DOI]
  14. 정지선, "학습자 중심 교육에서의 좋은 학교의 의미 탐색", 학습자중심교과교육연구, 16(10), pp.987~1004 (2016), 학습자중심교과교육학회[DOI]
  15. 황윤한, "개별화 수업(Differentiated Instruction)의 본질에 관한 탐구", 초등교육연구, 17(2), pp.269~300 (2004), 한국초등교육학회
  16. Arghode, V., "Adult learning theories : implications for online instruction", European Journal of Training and Development, 41(7), pp.593~609 (2017)
  17. Aria, M., "bibliometrix: An R-tool for comprehensive science mapping analysis", Journal of Informetrics, 11(4), pp.959~975 (2017)
  18. Blasco, B., "Personalized Learning : A Claim to 100-Year-Old Roots", Delta Kappa Gamma Bulletin, 83(4), pp.32~33 (2017)
  19. Bredo, E., "Handbook of academic learning", pp.3~45 (1997), Academic Press
  20. Bruner, J., "Toward a Theory of Instruction", pp.1966, Belknap Press
  21. Carroll, J. B., "A model of school learning", Teachers college record, 64(8), pp.1~9 (1963)
  22. Chen, C., "Intelligent web-based learning system with personalized learning path guidance", Computers & Education, 51(2), pp.787~814 (2008)
  23. Domjan, M. P., "The principles of learning and behavior" (2014), Cengage Learning
  24. Ferguson, D. L., "International trends in inclusive education: The continuing challenge to teach each one and everyone", European Journal of special needs education, 23(2), pp.109~120 (2008)
  25. Freeman, L. C., "A set of measures of centrality based on betweenness", Sociometry, pp.35~41 (1977)
  26. Glowacki-Dudka, M., "Connecting critical reflection and group development in online adult education classrooms", International Journal of Teaching and Learning in Higher Education, 19(1), pp.43~52 (2007)
  27. Kruskal, J. B., "Multidimensional scaling (No. 11)" (1978), Sage
  28. Kostoff, R., "The use and misuse of citation analysis in research evaluation", Scientometrics, 43(1), pp.27~43 (1998)
  29. Leetaru, K., "Data mining methods for the content analyst: An introduction to the computational analysis of content" (2012), Routledge
  30. Liu, M., "Using data to understand how to better design adaptive learning", Technology, Knowledge and Learning, 22, pp.271~298 (2017)
  31. Lozano, S., "Complex network analysis of keywords co-occurrence in the recent efficiency analysis literature", Scientometrics, 120, pp.609~629 (2019)
  32. Newman, M. E., "Modularity and community structure in networks", Proceedings of the national academy of sciences, 103(23), pp.8577~8582 (2006)
  33. Patrick, S., "International Association for K-12 Online Learning" (2016)
  34. Rodrigues, F. A., "Network centrality: an introduction. A mathematical modeling approach from nonlinear dynamics to complex systems", pp.177~196 (2019)
  35. Sebba, J., "An investigation of personalised learning approaches used by schools" (2007), DfES Publications
  36. Shemshack, A., "A systematic literature review of personalized learning terms", Smart Learning Environments, 7(1), pp.1~20 (2020)
  37. Shemshack, A., "A comprehensive analysis of personalized learning components", Journal of Computers in Education, 8(4), pp.485~503 (2021)
  38. Skinner, B. F., "About behaviorism" (1974), Knopf
  39. Sota, M. S., "Handbook on personalized learning for states, districts, and schools", pp.73~87 (2016)
  40. Van Eck, N. J., "A comparison of two techniques for bibliometric mapping : Multidimensional scaling and VOS", Journal of the American Society for Information Science and Technology, 61(12), pp.2405~2416 (2010)
  41. Tian, J., "The human resources development applications of machine learning in the view of artificial intelligence", 2020 IEEE 3rd International Conference on Computer and Communication Engineering Technology (CCET), pp.39~43 (2020), IEEE
  42. Tomlinson, C. A., "Differentiated instruction" (2005), Lawrence Erlbaum Associates
  43. Umutlu, D., "Artificial Intelligence Education in the Context of Work", pp.59~76 (2022)
  44. Vygotsky, L. S., "Mind in society: Development of higher psychological processes" (1978), Harvard university press
  45. Walkington, C., "Appraising research on personalized learning: Definitions, theoretical alignment, advancements, and future directions", Journal of research on technology in education, 52(3), pp.235~252 (2020)
  46. Wallin, J. A., "Bibliometric methods: pitfalls and possibilities", Basic & clinical pharmacology &toxicology, 97(5), pp.261~275 (2005)
  47. White, H. D., "Visualizing a discipline : An author co-citation analysis of information science, 1972–1995", Journal of the American society for information science, 49(4), pp.327~355 (1998)
  48. Wozniak, K., "Emerging technologies and pedagogies in the curriculum", pp.185~198 (2020)
  49. Xie, H., "Trends and development in technology-enhanced adaptive", personalized learning: A systematic review of journal publications from 2007 to 2017, 2019, pp.140, 103599~
  50. Yoon, S. W., "Research Topics and Collaboration in Human Resource Development Review 2012–2021 : A Bibliometrics Approach", Human Resource Development Review, 21(1), pp.24~47 (2022)

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