온라인학습 중도이탈 예측시스템 개발

Development of a prediction system for online education

  • 박희순 (세종대학교 컴퓨터공학과) ;
  • 구영현 (세종대학교 컴퓨터공학과)
  • Hee-Sun Park (Dept. of Computer Engineering, Sejong University) ;
  • Yeong-Hyeon Gu (Dept. of Computer Engineering, Sejong University)
  • 발행 : 2024.05.23

초록

온라인 교육의 보급이 증가함에 따라 온라인 학습자의 중도이탈율을 줄이기 위한 효과적인 전략이 필요해 졌다. 본 논문은 인공지능 기술을 온라인 학습 분야에 적용하여 온라인 학습 중도 이탈 문제를 해결하고자 한다. 특히 온라인 교육기관에서 중도이탈예측 시스템을 이미 운영 중인 온라인교육시스템(LMS)을 새롭게 구축하거나 크게 변경하지 않고도 개발 또는 도입이 가능한 방안을 제시한다. 운영 중인 온라인교육시스템(LMS)에 저장되고 있는 온라인 학습자들의 학습자정보 및 학습 이력 데이터를 활용하여 중도 이탈 위험이 있는 학생을 식별하고 맞춤형 관리가 가능하도록 온라인 교육 중도 이탈예측 시스템 개발하고 LMS와 연동하여 서비스는 방법을 제안한다. 이를 통해 온라인교육기관에서는 중도이탈이 있는 학생을 효과적으로 관리함으로써 온라인 교육의 질을 향상시킬 수 있고, 더 많은 수의 온라인 학습자가 성공적으로 과정을 이수할 수 있도록 하는 데 기여할 것이다.

키워드

참고문헌

  1. Tanya Elias, "Learning Analytics: Definitions, Processes and Potential", Tanya Elias January, 2011
  2. 조용상, "학습 분석 기술 활용 가능성 및 전망", 한국교육학술정보원(KERIS), 2013 KERIS 이슈리포트 , 2014
  3. Siemens, G., & Long, P, "Penetrating the Fog: Analytics in Learning and Education", EDUCAUSE , 31-40, 2011
  4. 최재원, "학습과정 관리를 위한 데이터사이언스 활용 : 위험그룹 예측을 중심으로", 아주대학교 박사학위 청구논문, 1-102, 2016
  5. 이정은, "대학 신입생 중도탈락 예측 요인 분석: S대학 사례를 중심으로", 2021
  6. 박혜진, "온라인 학습자의 중도탈락 예측 요인 탐색: 랜덤 포레스트를 적용하여", Journal of Educational Technology 2022, Vol 38, No 1, 297-332 , 2022
  7. HS Park, "Early dropout prediction in online learning of university using machine learning", JOIV , 347-353 , 2021
  8. 서진선, "LMS 로그 데이터 분석을 통한 온라인 학업 성취 예측모형에 관한 사례 연구", Journal of Field-based Lesson Studies, 2020, 제 1 권 제 2 호, 121-154, 2020
  9. 계보경, "지능형 학습 분석을 위한 데이터 수집.분석 API 고도와 연구", 한국교육학술정보원 (KERIS), 연구보고 RR 2018-9, 2018
  10. 정제영, "빅데이터를 활용한 학업중단 학생 대응모델 연구", 한국교육학술정보원(KERIS), 연구보고 RR 2018-10, 2018
  11. 이혜윤, 대학 이러닝 환경에서 학습자 행동 로그에 기반한 군집별 학업성취 예측모형 비교, Journal of Educatio nal Studies, Vol.49 No.1, 127-150, 2018
  12. 김경태, 딥 러닝과 Boosted Decision Tree 를 활용한 고객 이탈 예측 모델, Journal of Educational Studies , Vol.49, No1, 127-150, 2018