Summary

1️⃣ Introduction

• LA는 학습과 그것이 발생하는 환경을 이해하고 최적화하기 위한 목적으로 학습자와 그들의 상황에 대한 데이터를 측정, 수집, 분석, 보고하는 것(Long and Siemens, 2011)
• LA는 진화하는 연구 및 실습 분야로 부상하여 데이터 기반 실습을 기반으로 교수학습 활동을 변화시킬 수 있는 큰 잠재력을 가지고 있음(Howell et al., 2018)
• 이러한 잠재력을 위해 교육 연구자와 실무자가 LA 연구 및 실습에 대해 더 많은 관심을 기울여야 하지만, 연구가 일반적으로 소규모 구현에 초점을 맞추고(Wong & Li, 2020), 그 효과에 대한 경험적 증거가 부족함(Larrabee Sønderlund, Hughes, & Smith, 2019; Viberg, Hatakka, Bälter, & Mavroudi, 2018)
• LA 개입 및 도구를 지속적으로 평가하는 것이 매우 바람직하며, LA 대시보드에 대한 효율성이나 학습자 성과에 미치는 영향에 대한 관심을 가질 필요가 있음
• 표준화된 평가 프레임워크 및 도구의 필요성에 따라 LA에 대한 품질 지표가 개발되었고 이는 반복 구현, 평가 및 개선됨(Scheffel, Drachsler, & Specht, 2015; Scheffel, 2017; Scheffel et al., 2017)
• Maren Scheffel. “The Evaluation Framework for Learning Analytics”. The Netherlands: Open Universiteit in the Netherlands, 2017
• 본 연구의 주요 목표는 이 프레임워크를 기반으로 LA 대시보드가 학습자 성과에 미치는 영향을 평가하는 것
• PLD(Prescriptive Learning Dashboard)가 사용되었고 메타인지 및 행동 레벨에서 학습자 성과에 미치는 영향을 평가
• 메타인지: 데이터, 인식 및 숙고, 영향
• 행동 레벨: 대시보드 사용 및 대시보드에서 보낸 시간
• **연구 질문
• (연구 1) 터키의 교육 맥락에서 EFLA 4 도구는 얼마나 타당하고 신뢰할 수 있을까?
• (연구 2) 학습자를 위한 EFLA4 도구와 LA 대시보드와의 상호 작용은 학부 온라인 학습과정에서 학습자의 성과를 어떻게 예측할 수 있을까?**

1.1. Evaluation framework for learning analytics (이하 EFLA)

[EFLA 1]

• EFLA 1. 첫 번째 평가 프레임워크는 Scheffel et al.에 의해 제안 되었고, 두 단계의 연구 결과로 품질 지표가 확인됨