Intro

1. 사전활동

<aside> 💡 아래의 자료는 STELA 2021년 발제자료를 크롤링 한 뒤 제작한 결과입니다.

당신은 STELA 그룹을 리딩하는 교수자로, 구성원들의 학습을 이끄는 역할을 맡고 있습니다.

• 시각화된 그림을 보고 무슨 생각이 드시나요?

</aside>

2. Importance of finding fine-grained description of sensemaking

author of this paper

• Using Learning Analytics for Learning Design spread widely

  • 미국 K-12에서 교실 데이터에 기반한 교수는 교사의 핵심역량이 되었음
  • 대시보드를 통해 교육과 학습과 관련된 지표와 사건 정보를 전달함

  → 개별 교수자들이 어떻게 데이터에 대한 해석을 구축하고 있을까?

• Sensemaking, Learning Analytics Process Model ...

  • 센스메이킹은 인간의 정보처리에 중요한 역할을 함
  • 학습분석과 HCI 분야에서 시각화된 분석도구가 어떻게 교수자와 학습자에 영향을 미치는지 다양하게 연구해옴

  → 이 연구들은 센스메이킹을 구체성 있게 풀어내지 못함 (예. 성찰, 인식, 통찰 만들기, 해석 ..)

• 인간중심 학습분석을 위해서는 데이터 정리방식 및 제공방식에 대한 더 깊이 있는 이해가 필요함

<aside> 💡 중등 수학 교사와 그들의 수석교사(이하 코치)가 대시보드를 통해 전달되는 교실 데이터를 통해 어떻게 센스를 만드는지 보겠다

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• STELA에서 진행된 LA / LD 관련 발표

  Learning analytics for learning design: A systematic literature review of analytics-driven design to enhance learning

Literature Review

2.1 Expanding the Notion of Sensemaking

• Generalized def of Sensemaking

  개인이 겪은 경험에 대해 의미를 만들어가는 과정

  → 자연의 정보가 어찌되었던 간에, 시각화된 세상은 다양하게 해석될 수 있음

• Researcher’s def of Sensemaking

  1. Process
     • 패턴을 인식함, 연결을 찾거나 창조함
  2. Making
     • ‘이해(comprehension)’와는 다른 뜻으로 “주도적으로 현실에 대해 저작(authoring)하는 것’