중학교 블렌디드 러닝 환경에서맞춤형 학습을 위한 학습자 유형화 탐색: 잠재프로파일분석을 중심으로
Exploring Learner Classification to Enhance Personalized Learning in Blended Learning Environments: Latent Profile Analysis
0
조회
0
다운로드
2
인용
0
참고문헌
키워드
초록
본 연구는 중학교 블렌디드 러닝 환경에서 맞춤형 교수⋅학습을 효과적으로 제공하기 위하여 학습자 특성 요인을 탐색하고 이를 바탕으로 학습자를 유형화하는 데 목적을 두었다. 학교 교육에서 맞춤형 학습을 실현하기 위해서는 학습자 특성 데이터에 기반한 학습자 군집을 통해 그룹별로 맞춤형 교수⋅학습을 지원하는 것이 보다 현실적인 접근이 될 수 있다. 선행문헌 분석과 전문가 타당화를 통해 블렌디드 러닝 환경에서 성공적인 학습을 위해 요구되는 학습자 특성 요인으로 자기주도학습, 디지털 리터러시, 사회적 상호작용 영역에서 메타인지, 학습 동기, 자원 관리, 정보의 분석과 활용, 컴퓨팅 사고, 공감, 협업의 7가지를 도출하였다. 전국 320개 중학교를 층화표집한 후, 중학생 8,422명을 대상으로 온라인 설문을 진행하여 학습자 특성 데이터를 수집하였다. 잠재프로파일분석을 통해 우리나라 중학교 블렌디드 러닝 환경에서 효과적인 맞춤형 교수⋅학습을 제공하기 위한 학습자 군집은 7가지 요인에 대하여 모두 낮은 수준(Group 1), 중간 수준(Group 2), 높은 수준(Group 3)의 3개 집단으로 구분되었다. 또한 다변량변인분석을 통해 그룹 간 학습자 특성 차이를 비교하고, 가중다중집단분석을 통해 지각된 학업성취에 미치는 영향을 확인한 결과 통계적으로 유의미한 차이가 나타남을 확인하였다. 본 연구는 전국적인 규모에서 수집된 학습자 특성 데이터에 근거하여 학습자 유형화를 탐색함으로써 우리나라 중학생들의 현 상황을 이해할 수 있는 객관적인 자료를 제공하였다. 이를 토대로 향후 중학교 블렌디드 러닝 환경에서 효과적인 맞춤형 교육활동을 다양화할 수 있는 기반을 마련해 주었다는 점에서 의의가 있다.
Abstract
The study explored learners’ factors and categorizes them to facilitate effective personalized teaching and learning within a blended learning environment. A comprehensive review of previous literature identified metacognition, learning motivation, resource management, analysis and use of information, computational thinking, empathy, and collaboration as pivotal factors in the domains of self-directed learning, social interaction, and digital literacy. To gauge the levels of these learners’ factors among middle school students in South Korea, an online survey was conducted, amassing data from 8,422 students across 320 middle schools nationwide. Employing latent profile analysis on the collected data revealed three distinct groups (high-level, moderate-level, and low-level). Subsequent examination of differences among these groups in terms of each factor and their impact on academic achievement unveiled significant variations. The findings offer foundational insights for tailoring personalized instruction in forthcoming blended learning environments.
참고문헌 (34)
- 강민석, "이러닝 환경에서 학습자-교수자 상호작용감 모형 및 측정 도구 개발", 박사, 교육방법, pp.2010
- 초⋅중학교 원격수업에서의 학습 격차 완화를 위한 지원 방안 탐색, "권유진", 한국교육과정평가원, ~, pp.RRI 2021-3 (2021)
- 『서울교육종단연구 2020』학생역량 검사지 개발 연구, "김경희", 한국교육과정평가원, ~ (2019)
- 초⋅중학교 전환기 학생들의 학습특성 안내 및 교수⋅학습 연계 지원 자료 활용 워크숍, "김태은", 한국교육과정평가원, ~, pp.ORM 2015-82 (2015)
- 블렌디드 러닝 환경에서 학습자 유형화에 따른 맞춤형 교수학습방안 탐색Ⅰ, "동효관", 한국교육과정평가원, ~, pp.RRI 2022-1 (2022)
- 박성익, "블렌디드 러닝에서 효과적 온", 오프라인 학습에 영향을 미치는 요인 : 대학 강좌를 중심으로, 2007, pp.15(1), 17~45[DOI]
- 박성익, "웹기반 학습 환경에서 ‘학습에의 자기주도성’의 다차원적, 위계적 요인모형에 대한 실증적 탐색", 교육공학연구, 27(2), pp.317~340 (2011), 한국교육공학회
- 박성익, "CAI 코스웨어, 교수자료 개발을 위한 교수설계의 이론과 모형" (1992), 교육과학사
- 학교 온라인 수업을 위한 교과별 교수학습 설계 방안 탐색, "박주현", 한국교육과정평가원, ~, pp.PRI 2021-5 (2021)
- 배윤희, "블렌디드 수업 요소가 수업 만족도에 미치는 영향", 교육공학연구, 39(2), pp.565~593 (2023), 한국교육공학회[DOI]
- 신나민, "교사와 예비교사를 위한 원격교육론" (2021), 박영STORY
- 양명희, "자기조절학습의 모형탐색과 타당화 연구", 박사, 교육학, pp.2000
- 이선희, "개인화 학습 지원을 위한 공개교육자원 활용 교수설계원리 개발 연구", 박사, pp.2019
- 이수원, "초등학교 블렌디드 러닝에서 맞춤형 학습을 위한 학습자 군집 탐색", 교육공학연구, 38(1), pp.249~271 (2022), 한국교육공학회[DOI]
- 온정덕, "이해중심 교육과정과 맞춤형 수업의 통합: 초등예비교사들의 현장 적용을 중심으로", 한국초등교육, 24(1), pp.25~42 (2013), 초등교육연구원[DOI]
- 장재홍, "중․고등학생의 학습전략 수준 잠재프로파일 분석과 영향요인 탐색", 교육공학연구, 36(1), pp.105~135 (2020), 한국교육공학회[DOI]
- 2020년 국가수준 초⋅중학생 디지털 리터러시 수준 측정 연구, "정진명", 한국교육학술정보원, ~, pp.RR 2020-10 (2020)
- 최영인, "국어과 예비교사를 위한 데이터 기반 맞춤형 수업 설계 프로그램 개발 연구", 교사교육연구, 58(2), pp.221~236 (2019), 과학교육연구소[DOI]
- 홍선주, "미래 학교 교사의 교수학습 역량 모델링", 교육문화연구, 25(3), pp.365~388 (2019), 교육연구소[DOI]
- 학교교육에서의 블렌디드 러닝 실행 방안 탐색, "홍선주", 한국교육과정평가원, ~, pp.RRI 2021-2 (2021)
- Azevedo, R., "Measuring cognitive and metacognitive regulatory processes during hypoermedia learning : Issues and challenges", Educational Psychologist, 45, pp.210~223 (2010)
- Bakk, Z., "Robustness of stepwise latent class modeling with continuous distal outcomes", Structural Equation Modeling, 23, pp.20~31 (2016)
- Bonk, C. J., "The handbook of blended learning: Global perspective, local design" (2012), John Wiley & Sons
- Graham, C. R, "Handbook of blended learning: Global perspectives, local designs", pp.3~21 (2006), Pfeiffer Publishing
- Laursen, B., "Person-centered and variable-centered approaches to longitudinal data", Merrill-Palmer Quarterly, 52(3), pp.377~389 (2006)
- Lee, D., "Technology functions for personalized learning in learner-centered schools", Educational Technology Research and Development, 66(5), pp.1269~1302 (2018)
- Lo, Y., "Testing the number of components in a normal mixture", Biometrika, 88(3), pp.767~778 (2001)
- Magidson, J., "Latent class models for clustering : A comparison with K-means", Canadian Journal of Marketing Research, 20(1), pp.36~43 (2002)
- Mammadov, S., "Use of latent profile analysis in studies of gifted students", Roeper Review, 38(3), pp.175~184 (2016)
- Pintrich, P. R., "Understanding self-regulated learning", New Direction for Teaching and Learning, 63, pp.3~12 (1995)
- Rasheed, R. A., "Challenges in the online component of blended learning : A systematic review", Computers & Education, 144, pp.103701~ (2020)
- Reeve, J, "Understanding motivation and emotion" (2009), Wiley
- Winne, P. H, "Handbook of self-regulation of learning and performance", pp.36~48 (2017), Routledge
- Zimmerma, B. J, "Handbook of self-regulation", pp.13~39 (2000), Academic Press