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국문 초록 (Abstract)

본 연구는 A 사이버 대학에서 Biggs의 3P 모형을 기반으로 전조(Presage), 과정(Process), 결과(Product)요소들에 대한 상호 연관성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 사이버 대학과 관련한 선행연구들...

본 연구는 A 사이버 대학에서 Biggs의 3P 모형을 기반으로 전조(Presage), 과정(Process), 결과(Product)요소들에 대한 상호 연관성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 사이버 대학과 관련한 선행연구들은 분명하게 하나 혹은 둘 이상의 학습자 특성 요소들과 학습 결과에 대한 연관성을 꾸준히 탐색하였다. 이를 기반으로 본 연구는 선행 연구의 결과를 총체적으로 이해할 수 있도록 학습 분석적 접근 방법을 통하여 전조, 과정, 결과 요소들이 사이버 대학의 교수-학습 상황에서 어떤 연관성을 내포하는지를 탐색하였다. 본 연구는 Biggs의 3P 모형을 프레임워크로 설정하고, 모형의 각 세 가지 요소, 전조, 과정,결과 요소들의 상호 연관성을 탐색하였다. 2013학년도 2학기와 2014학년도 1학기에 총 14,105명 학습자들의 교수-학습 관련 자료를 수집하였다. 로지스틱 순차적 회귀 분석을 통하여 적절한 모형 핏(Model Fit)과 높은 예측성을 내포한 로짓 모형을 발견하였다. 연구 결과는 여섯 가지의 학습자 특성 -전공, 성별, 나이, 학력, 직업, 학년 - 과 두 가지 학습과정 요소들 - 콘텐츠 접속 비율, 게시판 참여수-가 학습 결과와 연관이 있는 것으로 나타났다. 특별하게 학습자들의 학습 과정 요소들은 학업 성취와 연관성이 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 학습자의 학업 결과가 단순히 하나 혹은 두가지의 학습자 특성 혹은 학습 과정 요소로 예측할 수 있는 현상이 아니라 교수-학습을 이루고 있는 여러 가지 요소들의 복잡한 상호작용을 통해 이해할 수 있는 현상임을 나타내고 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigates the relationships among the presage, process, and product factors drawn from Biggs’ 3P model in one cyber university. Although previous studies thoroughly and clearly found the interrelationships among one or two student characteristics factors and learning outcomes, the current study aimed at extending those findings into holistically understanding the relationship among those factors by using learning analytics (educational data mining) approaches. The framework was drawn from Biggs’ 3P model; each P factor was examined to comprehend the relationship among the presage, process, and product factors. A total of 14,105 aggregated student data were collected to investigate the factors relating to student learning outcomes during the last two semesters-Fall, 2013, and Spring, 2014. Logit model from logistic sequential regression showed a sound predictability and model fit. The results showed that six student characteristics-academic discipline, gender, age, level of education, jobs, and year-and two learning process factors-content-to-access ratio and the numbers of participation in the course bulletins-were closely related to student learning outcomes. Specifically, student learning process factors were identified as the ones that mostly affected student learning outcomes. These findings implied that student learning outcomes were not simply predicted by one or two characteristics and learning processes, but rather were the complicated interaction of factors in a cyber university.

참고문헌 (Reference)

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