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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 발행연도
- 2021.10
- 수록면
- 1 - 10 (10page)
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학습관리 시스템(LMS)에 축적되는 로그 데이터는 학습 과정에 대한 양질의 정보를 제공한다. 지금까지 LMS 로그 데이터를 활용한 학업성취 예측 연구가 다양하게 수행되었지만, 상대적으로 적은 양의 학생 및 수업 데이터에 기반하고 있어 연구 결과 일반화 가능성에 한계가 존재한다. 본 연구는 대용량 LMS 로그 데이터를 이용해 대학생 학업성취를 조기예측하는 심층신경망 모델을 개발하고 성능을 검증했다. 이를 위해 가명화 처리된 LMS 로그 데이터 78,466,385건과 성적 데이터 165,846건을 활용했다. 그 결과, 본 연구에서 제안하는 예측모델은 우수학생 집단을 학기 초부터 높은 수준의 정확도로 예측하였다. 한편 보통 및 저성취 집단에 대한 예측 정확도는 제한적인 수준이었지만, 예측시점이 늦을수록 향상되었다. 본 연구의 결과는 순수 LMS 로그 데이터만을 이용해 실제로 활용할 수 있을 정도의 일반화 성능을 가진 심층신경망 기반 조기예측 모델을 구현했다는 의의가 있다.
목차
요약
Abstract
I. 서론
II. 방법
III. 결과
IV. 논의
참고문헌
참고문헌 (22)
참고문헌 신청
교육부 / 2020 / 모든 학생을 위한 원격교육 환경 구축에 총력- 원격교육 환경 구축을 위해 교육부·과학기술정보통신부 힘 모으기로 -
이용상 / 2020 / 코로나19로 인한 언택트 시대의 온라인 교육 실태 연구 / 교육과정평가연구 23(4):39~57
E. W. Black / 2007 / The other side of the LMS : Considering implementation and use in the adoption of an LMS in online and blended learning environments / TechTrends 51(2):35~53
M. Riestra-González / 2021 / Massive LMS log data analysis for the early prediction of course-agnostic student performance / Computers &Education 163:104108
C. R. Henrie / 2018 / Exploring the potential of LMS log data as a proxy measure of student engagement / Journal of Computing in Higher Education 30(2):344~362
이용상 / 2020 / 코로나19로 인한 언택트 시대의 온라인 교육 실태 연구 / 교육과정평가연구 23(4):39~57
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M. Riestra-González / 2021 / Massive LMS log data analysis for the early prediction of course-agnostic student performance / Computers &Education 163:104108
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