혼합 환경에서 효과적인 온라인 학습을 위한 시간 관리 및 학습 전략 분석

이 논문은 세 가지 상호 보완적인 기술인 집합적 계층적 군집화, 인식 네트워크 분석 및 프로세스 마이닝을 결합한 새로운 학습 분석 방법론을 제안한 연구의 결과를 보고합니다. 이 방법론은 학습 전략의 사용 측면에서 자기 조절 학습을 식별하고 해석할 수 있게 합니다. 기존 방법과의 주요 차별점은 시간 관리와 학습 전술 차원을 결합하여 일반적으로 독립적으로 연구되는 것을 통합한다는 것입니다. 이 새로운 기술은 시간 관리와 학습 전술 간의 빈도, 연결 강도, 실행 순서 및 시간을 연구하여 학습 전략에 대한 새로운 통찰을 제공합니다. 이 기술은 호주 대학의 두 연속 강의(N2017 = 250, N2018 = 232)에 등록한 1학년 학부생의 추적 데이터에서 실시된 연구에서 검증되었습니다. 제안된 기술의 적용은 세 가지 독특한 시간 관리 전술과 다섯 가지 학습 전술에서 파생된 네 가지 전략 그룹을 식별했습니다. 이 기술로 식별된 전술과 전략은 학업 성과와 상관관계를 보였으며, 자기 조절 학습의 확립된 이론과 관행에 따라 해석되었습니다.