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• 요약 : "학습 시스템 디자이너의 관점에서 학습 분석 시각화 예시 소개"
• 1. Introduction & Context
• 2. Analysis & Visualization Techniques
• 3. Biases and Caveats
• References

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• 아래의 주제 중, 자유롭게 1~2개의 주제를 선택하여 논의해 봅시다.

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<이웅기, 황준오, 김보영, 이윤서 >

1. 난이도를 측정하기 위해 정답률과 같은 간단한 방법을 사용하는 것으로 충분할까요? 아니면 더 복잡한 방법이 필요할까요?

• 준오쌤: response time을 같이 보는 것이 중요함. (ex) PISA 데이터: 문제 푸는 시간 & 정답률 → 나라 간 비교가 목적. 컴퓨터 베이스와 페이퍼 베이스의 데이터가 말하길, 무엇으로 문제를 푸는가에 따라 시간이 다름.) & 어떠한 매체를 통해 문제를 푸는가도 중요. → 페이퍼로 문제를 푸는 게 더 정답률이 높았다고 함.
• 윤서쌤: 가장 중간정도되는 난이도의 문제를 제공해야 함, 상위 하위 차별 지수가 난이도 측정에 도움이 될 것 같음. + 문제푼 장소가 학원이냐 집이냐 등 환경에 관한 정보도 중요할듯. + 객관식 말고 주관식은 어떨까?
• 웅기쌤: response time을 집어넣고 DKT에 넣어 → 다음 문제를 맞힐 수 있는지 여부를 확인 가능.
• 보영쌤: 너무 어렵거나 쉬운 문제는 자동으로 빼는 거 어떨까? eye tracker 등과 같이 시선 체크.

1. 현장에서 학생은 주로 부정행위를 어떻게 하나요? 이를 데이터로 시각화하여 알아차리는 방법에는 무엇이 있을까요?

• 보영쌤: 채팅하는 동작을 본다거나, eye-track 패턴을 파악.