본 연구는 방송통신중?고등학교(이하 방송중?고) 학습자들의 자기조절학습을 지원하기 위한 학습 분석 모형을 개발하는 데 목적이 있다. 방송중?고의 수업은 대부분 온라인 콘텐츠를 통해 이루어지며, 성공적인 온라인 학습을 위해서는 학습자의 주도성을 기반으로 한 자기조절학습 능력이 요구된다. 방송중?고의 경우 연령, 학업 능력 등의 측면에서 학습자의 구성이 다양하므로, 이러한 특성을 고려한 맞춤형 교육 지원이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 설계개발연구를 활용하여 방송중?고 학습자를 지원할 수 있는 학습 분석 모형을 개발하고, 개발된 모형의 타당도 검토를 실시하였다. 학습 분석 모형의 개발을 위한 절차는 다음과 같다. 첫째, 자기조절학습 관련 선행연구를 분석하여 학습 분석 영역과 영역별 하위 구성요인을 도출하였다. 둘째, 방송중?고 학습관리시스템(LMS)에서 수집되고 있는 학습 데이터를 정리하고, 이를 도출된 각 학습 분석 영역에 매칭하였다. 셋째, 각 학습 분석 영역별로 매칭된 학습 데이터를 활용하여 학습자에게 제공할 수 있는 자기조절학습 지원 전략을 제시하였다. 넷째, 1차 학습 분석 모형에 대해 관련 전문가 15명을 대상으로 타당도 검토를 2회 수행하였고, 검토 결과를 반영하여 최종 학습 분석 모형을 완성하였다. 최종 학습 분석 모형에서는 방송중?고 학습자의 자기조절학습 지원을 위한 학습 분석의 영역으로 메타인지(계획), 학습 전략(복습, 질의응답), 행동 관리(학습참여, 시간관리, 도움구하기)의 3가지 영역, 6가지 요인이 도출되었다. 본 연구는 기존 연구들이 학습 분석을 활용함에 있어 이론적인 접근만 했던 것과 달리 방송중?고 학습관리 시스템에 실제적으로 쌓이고 있는 학습 데이터를 기반으로 방송중?고 학습자의 자기조절학습 지원을 위한 학습 분석 모형을 개발하였다는 데 의의가 있다. 이러한 연구 결과를 토대로 학습 데이터의 추가 확보, 학습 데이터 분석을 통한 학습 분석 모형 검증, 학습 분석 모형에 대한 지속적인 연구 수행 필요 등과 같은 시사점을 제시하였다.
This study aims to propose a learning analytics model for Open Secondary School(OSS) that can support self-regulated learning in an online learning environment. The courses in OSS are mainly delivered through an online platform, which requires learners to self-regulate their learning by actively monitoring their learning process. Moreover, because of the various aspects of students in OSS, such as age, learning ability, and strategy, it is crucial to consider these variables to improve the students’ learning experience. In this vein, this study employs a design and development research method to develop a learning analytics framework that can support students in OSS. The procedure is as follows: First, the domain of the learning analytics model is found upon the self-regulated learning theory and divided into three dimensions(metacognition, learning strategy, behavioral control). Second, the learning data from OSS Learner Management System(LMS) are labeled and categorized by experts into three dimensions. Third, based on the given data, the possible instructional supports for learners are suggested. Lastly, the validity of the model is reviewed twice by 12 experts in the field. The final version of the learning analytics model consists of the following components: planning(metacognition); reviewing, question and feedback(learning strategy); and learning participation, time management, help-seeking(behavioral control). This study offers a valuable insight into the personalized learning analytics model insofar as it utilizes actual field data when developing the learning analytics model. The implication of this study suggests supplementary acquisition of learning data, evaluation of the learning analytics model by way of analysis of actual learning data, and the need for continued research into the learning analytics model.