웹기반 교육에서 학습자별 학습현황 분석에 관한 연구

Abstract

본 연구의 목적은 웹 기반 교육에서 쟁점이 되고 있는 학습과정 평가문제를 해결하기 위해 웹 로그 마이닝을 이용하여 학습자 개인별 학습현황에 관한 정보를 얻어 이를 수행 평가에 반영하고자 함이다. 이 경우 학생뿐만 아니라 교사 역시 평가에 소요되는 물리적(시간, 비용)·심리적(불안, 초조) 부담을 상당히 절감할 수 있으리라 기대한다[10]. 학습과정을 평가한다는 것은 개별 학습자들의 학습 활동을 평가하는 것을 의미하기 때문에 학습자의 특정 수업내용에 대한 학습 시간, 학습 패턴, 학습 참여도(의견 교환, 질문), 학습 환경 등의 정보가 요구된다. 연구 방법으로는 첫째, ID 매칭에 의한 웹 로그 마이닝을 위해 학습자 회원가입 및 세션 인증 과정을 포함한다. 둘째, 학습자별 웹 로그 데이터를 분리하여 학습자 데이터베이스를 구축하고 질의어(Data Mining Techniques)를 통해 학습현황에 관한 유용한 정보를 유도한다. 연구 내용 및 결과는 다음과 같다. 첫째 이론적 배경이 되는 웹 기반 원격교육 및 웹 마이닝의 개요 조사가 이루어졌다. 둘째, 학습현황 분석을 위한 항목을 선정하고, 웹 로그 마이닝을 위한 로그 데이터 전처리 과정을 실행했다. 셋째, 위의 웹 로그 데이터를 기초로 학습자별 데이터베이스를 구축하고 질의어를 사용하여 학습현황을 분석하였다. 분석 결과, 학습자 개인별 학습 진도(단원별·영역별 학습 시간, 총히트수, 연·월·주별 히트수, 마지막 일주일 히트수, 최다 참조 사이트), 학습 패턴, 학습 참여도(게시판, 웹채팅, 이메일, 공지사항, 자료실 이용시간), 학습 환경(onsite of offsite 히트수, 운영체제별 히트수, 브라우저별 히트수) 정보를 얻을 수 있었다.;The purpose of this paper is to reflect analysis results of individual student's learning status in achievement evaluation using web log mining to settle evaluation problem of learning process, an issue in web based instruction. In this case, I expect that teacher as well as student can considerably reduce physical(time and cost) and psychological(anxiety and irritation) burden due to evaluation. Because evaluation of learning process means individual student's learning activity, it demand data on learning time, pattern, participation, environment in a specific learning contents. As methods of study, first website for learning include student's member admission and session authentication procedure for web log mining through ID matching. Second, I derive useful information from the database using data mining techniques after constructing student's web log database. The contents and results of this study as below. First, I investigate about web based instruction and web mining, theoretical background of this paper. Second, conformity item for learning status analysis is determined and web log data preprocessing is executed. Third, on the basis of web log data, I construct student's database and analyze learning status using data mining techniques. In result of analysis, I can acquire student's learning progress(1earning time per unit, total hits, yearlyㆍmonthlyㆍ weekly hits, most reference site), learning pattern(linear, network, tree), learning participation(a bulletin board, web chatting, e-mail, notice page, data storeroom), learning environment(onsiteㆍ offsite hits, operating system hits, browser hits) individually.