초등교육에서 학습분석 기반 피드백 지원 연구에 대한 문헌 고찰
A literature review of learning analytics based feedback support in elementary education
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초록
학생들에게 즉각적이고 개별화된 피드백을 전달하기 위해 학습자와 관련된 다양한 데이터를 자동적으로 수집 및 분석하는 학습분석이 주목받고 있다. 그러나 기존 연구는 고등교육, 특히 MOOC와 같은온라인 학습환경에서 학생들의 피드백을 제공하는데 집중되어 있었으며, 초등교육에서는 상대적으로관심이 부족하였다. 따라서 본 연구는 초등교육에서 피드백 지원을 위해 학습분석 기반 시스템을 활용한 해외 실증연구를 검토하여, 연구 동향과 한계점을 분석하고 향후 연구 방향을 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2011년부터 2024년까지 발표된 해외 실증연구 중 선정 기준을 충족한 17편을체계적으로 검토하여, (1) 출판동향, (2) 연구맥락 (3) 교과목 및 학습환경, (4) 피드백 유형, (5) 데이터수집 및 분석, (6) 결과변인 측면에서 분석해 보았다. 그 결과, 초등교육에서 피드백 지원을 목적으로한 학습분석 기반 시스템 활용에 관한 연구가 점차 확산되고 있으나 주로 고학년을 대상으로 STEM 분야 그리고 웹기반 교육 환경에서 주로 활용된 것으로 확인되었다. 또한 피드백 생성을 위한 데이터수집에서 퀴즈, 평가와 같은 측정 결과 및 로그데이터에 대한 의존도가 높았으며, 분석 기법 측면에서는 통계적 지표에 근거한 규칙기반 알고리즘이 주로 활용되었으며, 기술적 분석에 기반한 피드백 유형이 주로 제공되었다. 연구방법 측면에서 다수의 연구가 양적연구에 치중되어 있었으며 연구 수행을위해 수집된 데이터 또한 로그 및 측정 데이터에 편중되어 있었다. 이러한 결과는 후속 연구에서 초등 교과의 특성과 학습환경을 반영한 정교한 피드백 설계, 다양한 유형의 피드백 제공이 용이한 디지털 플랫폼의 탐색, 폭넓은 데이터 유형의 통합, 고도화된 학습분석 기법의 활용이 필요함을 시사한다.
Abstract
Learning analytics (LA), which refers to the collection, analysis, interpretation, and communication of learner-related data, has gained increasing attention as a promising approach for accurately identifying students’ learning status and delivering immediate, individualized feedback to all learners. This systematic review analyzes international empirical studies that have applied LA-based systems to support feedback in elementary education. We coded the selected publications using an analytical framework that identifies (1) publication trends, (2) research contexts, (3) subjects and learning contexts, (4) feedback types, (5) data collection and analysis methods, and (6) outcome variables. We found that research on LA-based feedback systems in elementary education has been expanding, but has primarily targeted upper-grade students, STEM subjects, and web-based learning environments. In addition, feedback generation in LA-based system largely relied on quiz or test results and log data, with descriptive analyses and statistics-driven algorithms as the dominant analytic approaches. Most studies emphasized quantitative methods and were limited by short intervention periods, small sample sizes, and an absence of diverse data sets. Future research should develop more refined feedback designs that align with diverse subject-specific characteristics and core learning elements of the elementary curriculum, while exploring digital platforms that offer various feedback types. In addition, it is recommended that future studies incorporate more diverse data sources and employ advanced learning analytics techniques for feedback generation.