코로나19시대 LMS 빅데이터를 이용한 학습자 행태와 학습성과에 대한 영향분석

Analysis of Learner Behavior and Learning Performance using LMS Big Data in the COVID-19: Focused on J-University

본 연구는 코로나19로 인해 LMS가 주도적인 학습매체로 부각됨에 따라 학생들의 학습행태를 살펴보고, 이런 행태가 학습성과에 미치는 영향을 분석하였다. LMS 학습행태 등을 분석하기 위해 J대학에서 2020학년도 1학기 동안의 전체 학생들에 대한 데이터를 중심으로 학습자 학습행태를 분석하였으며, 이를 교수자에 대한 학습자의 평가 및 학습자의 성과물인 성적을 연결하여 이들 변인 간의 관계를 분석하였다. 2020학년도 1학기 전체 강좌 2,204,058를 분석한 결과, 학생 성적 평균은 3.67, 콘텐츠당 수강시간(분)은 167.9분, 강의평가의 평균은 4.47로 나타났다. 시간대, 주차, 학년이 수강시간에 양(+)의 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 다음으로 주차, 디바이스, 학년은 강의평가에는 양(+), 시간대는 강의평가에는 음(-)의 유의미한 영향을 미치고 있었으며, 수강시간 경우에는 강의평가에는 매우 미미한 음(-)의 유의미한 영향력은 있는 것으로 나타났다. 그리고 강의평가는 성적에는 양(+)의 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 즉, 교수자에 대한 강의평가가 좋은 학생이 성적에도 좋은 영향을 미치고 있음을 보여준다. 그리고 수강시간은 성적에는 매우 미미한 양(+)의 유의미한 영향력은 있었다. 수강시간은 교수자에 대한 학생평가에는 매우 미미한 음(-)의 유의미한 영향력을 보이고, 오랜 시간 강의 보다는 좋은 콘텐츠 제작이 필요함을 보여준다. 빅데이터를 활용한 연구결과는 LMS 학습환경에서 학습자들의 학습활동을 활성화시키고, 학생의 학업 성취도를 증진시킬 수 있는 기초자료를 제공하고 있다.

This study examined students learning behaviors and analyzed the impact of these behaviors on learning performance of LMS emerged as a leading learning medium due to Corona19. This study looks at students perspectives on the adoption of LMS in mixed learning environments using the LMS case from J University. Based on the analysis of learners learning behavior in the LMS environment, the study sought to understand the relationship between these variables by connecting the lecture evaluation and the learner s performance during the first semester of the 2020 year. The LMS-related negative assessment was significantly higher regardless of the corona. The positive assessment for J University LMS was high regardless of the corona, but not significant. The number of contents used for analysis was 2,204,058 in the first semester of 2020. The average student s performance was 3.67, the number of minutes per content was 167.9 minutes, and the average for the lecture evaluation was 4.47. Time zones, week, and grades had a significant effect on the amount (+) of the class time. Week, devices, and grades were shown to have a significant positive (+) effect on lecture evaluation and a negative (-) effect on lecture evaluation. The class time had a significant negative (-) effect on the lecture evaluation. Lectures evaluation shown to have a significant positive (+) effect on grades. Lectures valuation shows that good students have a good influence on their grades. In addition, class time had a very small positive (+) significant impact on grades. The class time had a significant negative (-) effect on the student evaluation. It shows the need to produce good content rather than lectures for a long time.