[논문 리뷰] E- Learning: An effective pedagogical tool for learning

Boumedyen Shannaq, Kaneez외 2명|arXiv (Cornell University)|2011. 08. 26.

Online Learning and Analytics참고 문헌 8인용 수 6

한 줄 요약

이 연구는 교육 데이터셋을 대상으로 의사결정나무 분석(J48)을 사용하여 고등교육에서 온라인 학습의 효과성을 조사한다. 온라인 시험 도입이 평균 수업 성적을 높이는 데 기여함을 확인하여, 기술 통합과 상호작용 기반 방법을 통해 전통적 수업 방식을 향상시킬 수 있음을 시사한다.

ABSTRACT

In the info-tech age E-Methods of learning are becoming the most important vehicle in disseminating knowledge in higher education institutions. This sector is growing and changing at a rapid speed due to developments in technologies. But teaching is an art. Can there be fun learning with raw and dry technology? How can we make the best use of E- Methods, can we make the required information and data available to the students in a flexible manner, at ease all the time? What are the advantages of traditional methods of teaching and learning? Is E-learning a progressive stage incubating all the benefits of the Manual learning or it is only a window dressing on the face of advancement? Can we convert the boring, tedious subjects into interactive, monotony breaking joyous learning? In this paper the researchers have focused on the modernization of E- Pedagogy vis-a-vis the traditional method of learning. They have highlighted the effectiveness of using the E- learning elements and various E- Methods. This work has used the decision tree algorithms particularly Classifiers.trees.J48 The obtained results show that using online examination attribute plays major role in increasing the average grade of the class in higher education. The novelty of this work is that the researchers have focused on the teaching methodology used by the faculty members and the tools available in the universities. We believe that this work will play a constructive role in building higher education system. Our generated rules/output can be used by the decision makers in the improvement of higher education system processes.

연구 동기 및 목표

• 고등교육에서 온라인 학습이 현대적 교육적 도구로서의 효과성을 평가하기 위해.
• 학습 성과 측면에서 온라인 학습 방식과 전통적 수업 방식을 비교하기 위해.
• 학생 성취도에 긍정적인 영향을 미치는 주요 온라인 학습 특성들을 특정하기 위해.
• 데이터 기반 통찰을 통해 고등교육 시스템 현대화를 위한 기관의 의사결정 지원하기 위해.

제안 방법

• 교육 데이터셋을 분석하기 위해 J48 의사결정나무 알고리즘(=C4.5의 변종)을 적용하기 위해.
• 학생 성취도의 주요 예측 변수를 특정하기 위해 특성 선택 기법을 사용하기 위해.
• 온라인 시험, 디지털 자원 가용성, 교수자의 수업 방법과 같은 온라인 학습 요소에 초점을 맞추기 위해.
• 기관의 개선을 유도하기 위해 의사결정나무에서 유도된 분류 규칙을 생성하기 위해.
• 성과 지표를 사용하여 온라인 학습과 전통적 수업 방식의 방법론을 비교하기 위해.
• 기술 통합이 학생의 성적 결과에 미치는 영향을 평가하기 위해.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 온라인 학습은 고등교육에서 학생의 학습 성과 향상에 전통적 수업 방식보다 얼마나 효과적인가?
• RQ2 어느 온라인 학습 특성이 학생 성취도와 평균 수업 성적에 가장 크게 영향을 미치는가?
• RQ3 의사결정나무 모델이 고등교육 내 온라인 학습 성공의 핵심 요인을 효과적으로 식별할 수 있는가?
• RQ4 온라인 시험 사용이 학업 성취도에 어느 정도 향상 효과를 미치는가?
• RQ5 어떻게 하면 온라인 학습을 통해 지루한 과목을 몰입도 있고 상호작용적인 학습 경험으로 전환할 수 있는가?

주요 결과

• 온라인 시험 요소가 수업 평균 성적을 높이는 데 가장 영향력 있는 요인으로 확인되었다.
• 적절하게 통합된 온라인 학습 도구와 디지털 자원은 학생의 학습 성과를 크게 향상시킨다.
• 의사결정나무 모델(J48)은 고등교육 과정 개선을 위한 실행 가능한 규칙를 성공적으로 도출하였다.
• 이 연구는 온라인 학습이 단순한 표면적 업그레이드가 아니라 전통적 학습의 이점을 통합하는 점진적인 도구임을 입증한다.
• 교수자의 수업 방법과 이용 가능한 기술 도구는 온라인 학습의 효과성에 결정적인 역할을 한다.
• 결과는 고등교육 시스템 현대화를 목표로 하는 기관의 의사결정자들에게 데이터 기반 통찰을 제공한다.