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• 개요 ****
• THE OPPORTUNITIES OF EDUCATIONAL DATA MINING IN LEARNING MANAGEMENT
• CONCLUSION
• REFERENCES

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• **아래의 주제 중 자유롭게 선택하여 논의해 보아요.**🙌

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< 이재용 황준오 이웅기 이홍규 >

1. 좋은 증거, 나쁜 증거

• 준오: 샘플사이즈가 작은 걸로 연구해서 나온 시그널들이 나쁜 증거인듯 / 조작적 정의의 일관성이 높지 않다는 문제 / 조작적 정의가 좀 이상하면 나쁜 증거다 ( 오른쪽에 첨부한 이미지 https://www.economist.com/science-and-technology/2021/07/28/data-dont-lie-but-they-can-lead-scientists-to-opposite-conclusions?fbclid=IwAR1D_exM-s9cKuHcTYBMGyDM_CM1NS1tc52SV3Ykc1e3EzR5nz7Xs_sCuFw)

• 재용: 다양한 측면에서 데이터를 수집하고 일관성있게 수집한다면, 전체적인 양상을 볼 수 있음

• 웅기: 얼마나 다양한 측면에서 데이터를 수집해야 전체적인 그림을 그릴 수 있는지 모르겠음 → 해결할 수 있는 방법이 있다면?

• 홍규: 실험 상황과 실제 현장 적용은 다를 수 있음. 교육적 처방을 제공하기 위해 교실 현장에서 접근하기 쉬운(수집하기 쉬운) 증거여야 좋은 증거라고 할 수 있음.

• 재용: 생리심리데이터는 학습자가 속일 수 없음

<박용현, 권현지, 이은서, 허미선>

1. 좋은 증거, 나쁜 증거 (새로운 방법 도입했는데 기존의 방법과 다름 없을 때)

   자기보고식 평가

   측정에 대한

   분명한 맥락이 데이터와 함께 고려

   (고전적으로 사용한 방법 : 확실한 방법)

   용현 : 학습 분석도 결국 처치를 위한 것이기 때문에 처치의 효과가 행동의 위계에서

   사전사후 비교가 가능한

   행동적, 수치적으로 표현이 가능한

2. 초등 중등 / 국내외 / 사이에 현장 차이가 많이 남 > 환경 맥락이 다름으로 생기는 다름 >

개인의 특성(장의존적, 장독립적) 및 배경요인이 함께 제시되어야 함

의문 생기는 처치 > 심리학적 > 개인의 특성 더 담아 제시 (시험점수, 등등)

1. 데이터 수집 // 데이터 정제 // 데이터 선택 // 활용 등