온라인 학습 상황에서 행동 로그, 생리심리반응 및 시험불안을 통한 멀티모달(Multimodal) 학업성취 예측모형 개발
Utilizing Multimodal data to Predict Learning Achievement: Behavioral Log, Psychophysiological Response, and Test Anxiety
0
조회
0
다운로드
14
인용
0
참고문헌
키워드
초록
온라인 학습 환경에서는 교수자가 보지 않는 곳에서 학습이 개별적으로 일어나기 때문에 학습활동 중 학습자의 행동을 관찰 할 수 없으며 시시각각 변화하는 학습자의 심리 상태 역시 파악하기 어렵다. 때문에 이렇게 달라진 학습 환경 속에서 학습의 진행에 따라 변화하는 학습자의 심리 기제를 이해하고 예측되는 학업성취에 따라 적절한 교수-학습적 처방을 제공하기 위해 성질이 다른 여러 데이터를 복합적으로 함께 분석하는 멀티모달(multimodal) 연구의 필요성이 제기되고 있다. 따라서 본 연구는 온라인 학습 상황에서 학습자의 행동 로그, 생리심리적 반응, 시험불안, 학업성취 데이터를 실험 상황을 통해 수집한 후 각 데이터 간 관계를 분석하고 이들이 학업성취도에 미치는 영향을 실증적으로 규명하고자 하였다. 본 연구는 수도권 소재 대학교 학부 학생 남녀 각각 32명씩, 총 64명을 대상으로 한 실험연구로 진행되었으며 실험을 통해 수집된 멀티모달 데이터를 활용하여 학업성취 예측모형을 개발하였다. 학업성취 예측모형의 결과, 행동 로그와 생리심리반응 변인의 학업성취 예측력을 확인할 수 있었지만 시험불안 변인은 학업성취를 유의하게 예측하지 못했다. 즉, 행동 로그 중 총 온라인 학습 콘텐츠의 재생반복 시간이 짧을수록, 생리심리반응 중 온라인 학습 시의 심박이 낮을수록, 시험 시의 심박이 높을수록 학업성취 점수는 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 시사점을 도출하고 후속연구에 대한 제언을 하였다.
Abstract
In an online learning environment where direct observation is not available, it is difficult to grasp learners’ changing mental states only with self-report surveys. This lack of observation makes it hard to correctly predict learning outcome and provide proper interventions. Thus, we collected the learners’ behavioral log, psychophysiological response, test anxiety and learning achievement data to understand varying learners’ psychological states in the online learning situation with utilizing multimodal data simultaneously. Our results show that behavioral log and psychophysiological response could have significant predictive power in the prediction model of learning achievement. Thus, this study illustrates the value of utilizing multimodal data sources to capture learners’ psychological mechanisms without direct observation and get a deeper understanding of their online learning situation.
참고문헌 (41)
- Kang Jeeae Stephanie, "학습분석학적 관점에서 개발한 시각화 대시보드가 학업성취도에 미치는 영향에 대한 탐색적 연구", 석사, 교육공학과, pp.2014
- 김균탁, "웨어러블 디바이스 기반의 IoT 플랫폼 기술 동향", 한국콘텐츠학회지, 13(1), pp.25~30 (2015)
- 성한올, "동영상 기반 학습 환경에서 시험불안, 행동 로그 및 생리심리반응을 통한 학업성취 예측모형 개발", 석사, pp.2016
- 안마리, "시험시기, 특질", 상태불안, 자기효능감이 시험불안에 미치는 영향, 연세대학교 교육대학원, pp.상담교육, 1999
- 안주아, "심리생리학적 측정방법(psychophysiological measures)을 활용한 광고연구 현황 분석 (한국과 미국을 중심으로)", 사회과학연구, 25(2), pp.21~54 (2009), 사회과학연구소
- 이승조, "방송 영상물에 사용된 슬로모션이 수용자의 정서 및 인지 반응과 선호도에 미치는 영향", 한국방송학보, 22(4), pp.237~276 (2008), 한국방송학회
- 이주현, "시험불안과 동기", 교육심리연구, 16(3), pp.181~196 (2002), 한국교육심리학회
- 임소혜, "영상 콘텐츠의 사실성과 유인가가 수용자의 심리적 반응에 미치는 효과에 관한 연구 -생리심리적 반응을 중심으로", 한국방송학보, 23(5), pp.339~379 (2009), 한국방송학회
- 林龍雨, "시험스트레스 과정에서의 불안, 대처 및 학업성취", 박사, 교육상담, pp.1994
- Baker, R. S. J. D., "The state of educational data mining in 2009 : A review and future visions", Journal of Educational Data Mining, 1(1), pp.3~17 (2009)
- Bandura, A., "Perceived self-efficacy in coping with cognitive stressors and opioid activation", Journal of personality and social psychology, 55(3), pp.479~ (1988)
- Barber, R., "Course correction: using analytics to predict course success", Proceedings of the 2nd International Conference on Learning Analytics and Knowledge, pp.259~262 (2012), ACM
- Black, E. W., "Data for free : Using LMS activity logs to measure community in online courses", The Internet and Higher Education, 11(2), pp.65~70 (2008)
- Bower, M., "A quantitative multimodal discourse analysis of teaching and learning in a web-conferencing environment–the efficacy of student-centred learning designs", Computers & education, 54(2), pp.462~478 (2010)
- Cacioppo, J. T., "Principles of psychophysiology: Physical, social, and inferential elements", pp.3~33 (1990), Cambridge University Press
- Heart rate changes in children as a function of test versus game instructions and test anxiety, "Darley, S. A.", Child development, 784~789 (1973)
- Elliot, A. J., "Achievement goals, study strategies, and exam performance : A mediational analysis", Journal of educational psychology, 91(3), pp.549~ (1999)
- Fusco, A., "Different performances in static and dynamic imagery and real locomotion. An exploratory trial", Front Hum Neurosci, 8, pp.67~82 (2014)
- Jewitt, C., "Technology, literacy and learning-A multimodal approach" (2006), Routledge
- Jo, I., "Effects of communication competence and social network centralities on learner performance", Educational Technology and Society, 17(3), pp.108~120 (2014)
- 조일현, "Analysis of Online Behavior and Prediction of Learning Performance in Blended Learning Environments", Educational Technology International, 15(2), pp.71~88 (2014), 한국교육공학회
- Lang, P. J., "Emotion, motivation, and anxiety : brain mechanisms and psychophysiology", Biological psychiatry, 44(12), pp.1248~1263 (1998)
- Lee, V. R., "Integrating physical activity data technologies into elementary classrooms", Technology Research and Development, 59, pp.865~884 (2011)
- Leony, D., "Learning analytics in the LMS: Using browser extensions to embed visualizations into a Learning Management System", CEUR Workshop Proceedings (2012)
- "Learning Analytics: The Definitions, the Processes, and the Potential" (2011)[URL]
- Macfadyen, L. P., "Mining LMS data to develop an"early warning system"for educators : A proof of concept", Computers & Education, 54(2), pp.588~599 (2010)
- Moore, M. G., "Distance education : a systems view of online learning" (2012), Wadsworth Cengage Learning
- Pahl, C., "Data mining technology for the evaluation of learning content interaction", International Journal on Online learning, 3, pp.47~55 (2004)
- Pintrich, P. R., "Motivational and self-regulated learning components of classroom academic performance", Journal of educational psychology, 82(1), pp.33~ (1990)
- Schunk, D. H., "Motivation in education : Theory, research, and applications", pp.2008, Pearson
- Ravaja, N., "Contributions of psychophysiology to media research : Review and recommendations", Media Psychology, 6(2), pp.193~235 (2004)
- Romero, C., "Educational data mining : A survey from 1995 to 2005", Expert Systems with Applications, 33, pp.135~146 (2007)
- Sarason, I. G., "Test anxiety: Theory, research, and applications" (1980), Lawrence Erlbaum Assoc Inc
- Del Siegle, "Technology", Gifted Child Today, 37(1), pp.51~55 (2013), SAGE Publications[DOI]
- Siemens, G., "Learning analytics and educational data mining: towards communication and collaboration", Proceedings of the 2nd international conference on learning analytics and knowledge, pp.252~254 (2012), ACM
- Open Learning Analytics: an integrated & modularized platform, "Siemens, G.", ~ (2011)
- Siemens, G., "Penetrating the fog : Analytics in learning and education", EDUCAUSE Review, 46(5), pp.30~32 (2011)
- Skaalvik, E. M., "Self-enhancing and self-defeating ego orientation : Relations with task and avoidance orientation, achievement, self-perceptions, and anxiety", Journal of educational psychology, 89(1), pp.71~ (1997)
- Spielberger, C. D., "Anxiety and behavior", pp.361~398 (1966), Academic Press
- Wighting, M. J., "Distinguishing sense of community and motivation characteristics between online and traditional college students", Quarterly Review of Distance Education, 9(3), pp.285~295 (2008)
- Stephanie Gray Wilson, "The Flipped Class", Teaching of Psychology, 40(3), pp.193~199 (2013), SAGE Publications[DOI]