국내외 온라인 강의에 대한 학습자와 프로그램 수요는 증가하고 있지만 이에 대한 평가 방법은 설문지에 의한 정량적인 수치에 의존하고 있으며 객관적인 학습 만족도에 대한 평가 방법은 ...
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국문 초록 (Abstract)
국내외 온라인 강의에 대한 학습자와 프로그램 수요는 증가하고 있지만 이에 대한 평가 방법은 설문지에 의한 정량적인 수치에 의존하고 있으며 객관적인 학습 만족도에 대한 평가 방법은 ...
국내외 온라인 강의에 대한 학습자와 프로그램 수요는 증가하고 있지만 이에 대한 평가 방법은 설문지에 의한 정량적인 수치에 의존하고 있으며 객관적인 학습 만족도에 대한 평가 방법은 마련돼 있지 않다는 것이 문 제점으로 드러나고 있다. 본 연구에서는 온라인 학습 시스템의 게시판에 있는 빅 데이터 메시지를 분석하여 온 라인 강의를 평가하는 방법을 제안하려고 한다. 실제로 빅 데이터 분석기법 중 중요한 기술로 인식되는 자동분 류 기법을 적용하여 온라인 강의 평가에 시범 적용해 보았으며 델파이 분석 결과에서도 평가 항목과 분류 결과 등이 온라인 강의 평가에 적합하고 학교나 기관에서 적용해볼 만하다는 결론을 얻었다. 본 연구는 빠르게 축적 되고 있는 빅 데이터 분석기술을 가장 변화가 늦은 교육 분야에 적용해 보고 확장 가능성을 진단해보는데 의의 가 있다.
다국어 초록 (Multilingual Abstract)
Although the need for international online courses and the number of online learners has been rapidly increasing, the online class evaluation has been mostly relying on the quantitative survey analysis. So a more objective evaluation method has to be ...
Although the need for international online courses and the number of online learners has been rapidly increasing, the online class evaluation has been mostly relying on the quantitative survey analysis. So a more objective evaluation method has to be developed to more accurately assess online course satisfaction. This study highlights the benefits of using big data analysis from the bulletin board messages of online learning system as a method to evaluate the online courses. In fact, automatic classification technology is recognized as an important technology among big data analysis techniques. Our team applied this technique to evaluate the online courses. From the delphi analysis results, suggested method was concluded that the evaluation items and classification results are suitable for online course evaluation and applicable in schools or institutions. This study has confirmed that the rapidly accumulating big data analysis technology can be successfully applied to the education sector with the least change. It also diagnosed a meaningful possibility to expand the big data analysis for further application.
목차 (Table of Contents)
참고문헌 (Reference)
1 이용배, "장르분류 모델의 도메인 변경에 따른 적응력 분석" 한국정보과학회 38 (38): 441-451, 2011
2 최근호, "머신러닝 기법을 이용한 납축전지 열화 예측 모델 개발" 한국지능정보시스템학회 24 (24): 243-264, 2018
3 문태은, "국내 사이버대학교 웹사이트 평가 및 개선방안 연구" 한국지능정보시스템학회 14 (14): 137-156, 2008
4 김경록, "교수-학습지원시스템에서 학습자 질의응답 자동분류를 위한 토픽 모델링" 한국디지털콘텐츠학회 18 (18): 339-346, 2017
5 Ministry of Education, "Result Announcement of OECD PISA 2018"
6 EBS, "Performance Analysis and Improvement Plan Research EBS SAT Lecture Business" EBS 2018
7 OECD, "Korea - Country Note - PISA 2018Results, OECD 2019 Volumes I-III" 2019
8 최상철, "Inferring transmission routes of avian influenza during the H5N8 outbreak of South Korea in 2014 using epidemiological and genetic data" 한국미생물학회 54 (54): 254-265, 2018
9 Alastair Blyth, "How do we re-open schools after the coronavirus pandemic?"
10 Hye Sook Kim, "Education Informatization Level and Implications of Korea through OECD PISA 2018" KERIS 2020
1 이용배, "장르분류 모델의 도메인 변경에 따른 적응력 분석" 한국정보과학회 38 (38): 441-451, 2011
2 최근호, "머신러닝 기법을 이용한 납축전지 열화 예측 모델 개발" 한국지능정보시스템학회 24 (24): 243-264, 2018
3 문태은, "국내 사이버대학교 웹사이트 평가 및 개선방안 연구" 한국지능정보시스템학회 14 (14): 137-156, 2008
4 김경록, "교수-학습지원시스템에서 학습자 질의응답 자동분류를 위한 토픽 모델링" 한국디지털콘텐츠학회 18 (18): 339-346, 2017
5 Ministry of Education, "Result Announcement of OECD PISA 2018"
6 EBS, "Performance Analysis and Improvement Plan Research EBS SAT Lecture Business" EBS 2018
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8 최상철, "Inferring transmission routes of avian influenza during the H5N8 outbreak of South Korea in 2014 using epidemiological and genetic data" 한국미생물학회 54 (54): 254-265, 2018
9 Alastair Blyth, "How do we re-open schools after the coronavirus pandemic?"
10 Hye Sook Kim, "Education Informatization Level and Implications of Korea through OECD PISA 2018" KERIS 2020
11 KERIS, "E-learning quality management guidelines for the operation of the national e-learning quality control center" KERIS 2006
12 Hyung Nam Moon, "E-business Success Strategy through Website Evaluation" Hankyoungsa Press 2001
13 이용배, "Classification Accuracy by Deviation-based Classification Method with the Number of Training Documents" 한국디지털정책학회 12 (12): 323-332, 2014
14 Jae Yoon Noh, "A Study On Efficient Learner Level Classification Based on Machine Learning" Graduate School Sejong University 2020
15 Ministry of Education, "2019 Statistics of Lifelong Education" 2019
인공지능교육 역량 강화를 위한 교원 연수 프로그램과 교사 요구분석
중학교 정보교과에서 짝 프로그래밍이 4Cs 향상에 미치는 영향
R 매핑을 이용한 인공지능의 교육적 활용 탐색 - 국외 문헌 분석을 중심으로 -
초등학교 로봇 활용 교육에서 좌우뇌선호에 따른 컴퓨팅사고력, 로봇에 대한 태도의 차이
학술지 이력
연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
---|---|---|---|
2022 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2019-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2016-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (계속평가) | |
2012-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | |
2009-01-01 | 평가 | 등재학술지 선정 (등재후보2차) | |
2008-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | |
2007-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | |
2006-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | |
2005-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | |
2004-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) | |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) |
학술지 인용정보
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 1.5 | 1.5 | 1.45 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
1.41 | 1.25 | 1.991 | 0.38 |