[논문 리뷰] Easy Java/JavaScript Simulations as a tool for Learning Analytics

Francisco Esquembre, Félix J. García Clemente외 4명|arXiv (Cornell University)|2019. 10. 21.

Online Learning and Analytics참고 문헌 14인용 수 5

한 줄 요약

이 논문은 학생들이 시뮬레이션 내에서 상호작용하는 과정에서 세밀한 데이터 수집을 가능하게 함으로써, 학습 분석(Learning Analytics, LA) 및 교육 데이터 마이닝(Educational Data Mining, EDM)을 지원하기 위해 Easy Java/JavaScript Simulations(EJS)에 향상된 기능을 도입한다. 이 시스템은 새로운 플러그인을 통해 학습 관리 시스템(Learning Management Systems, LMS)과 통합되어 연구자와 교사가 학생의 행동, 성취도, 학습 절차를 분석하고 지도 설계를 향상시키며 실시간 피드백을 제공할 수 있도록 한다.

ABSTRACT

In this paper we introduce the new and planned features of Easy Java/JavaScript Simulations (EJS) to support Learning Analytics (LA) and Educational Data Mining (EDM) research and practice in the use of simulations for the teaching and self-learning of natural sciences and engineering. Simulations created with EJS can now be easily embedded in a popular Learning Management System using a new plug-in that allows creation of full-fledged instructional units that also collect and record fine-grained, instructional-savvy data of the students interaction with the simulation. The resulting data can then be mined to obtain information about students performance, behaviors, or learning procedures with the intention to support student learning, provide instructors with timely information about student performance, and also help optimize the pedagogic design of the simulations themselves. We describe the current development and architecture, as well as future directions for testing and extending the current capabilities of EJS as a modelling and authoring tool to support LA and EDM research and practice in the use of simulations for teaching science, in particular in the context of the increasingly popular online learning platforms.

연구 동기 및 목표

• 시뮬레이션을 사용하는 학생들로부터 지침에 부합하는 세밀한 상호작용 데이터를 수집할 수 있도록 EJS를 확장하는 것.
• 학생의 학습 행동에 대한 데이터 기반 통찰을 가능하게 하여 학습 분석 및 교육 데이터 마이닝 연구를 지원하는 것.
• EJS 시뮬레이션을 주류 학습 관리 시스템(LMS)에 통합하여 온라인 및 혼합형 학습 환경에서의 확장 가능한 사용을 가능하게 하는 것.
• 강사가 실시간 성과 데이터를 확보하고, 시뮬레이션 기반 지도 설계의 반복적 개선을 지원하는 것.
• 시뮬레이션 기반 데이터를 활용한 적응형 학습 시스템에 대한 향후 연구를 위한 기반을 마련하는 것.

제안 방법

• 저자는 주요 학습 관리 시스템(LMS)에 EJS 시뮬레이션을 통합할 수 있도록 하는 새로운 플러그인을 개발하였다.
• 플러그인은 시뮬레이션 사용 중 사용자 입력, 탐색 경로, 작업 소요 시간과 같은 세밀한 상호작용 데이터를 캡처한다.
• 데이터 수집은 지침 목표와 학습 진행 단계와 일치하는 교육적 의미를 지닌 방식으로 설계되었다.
• 클릭, 드래그 앤 드롭 상호작용, 파라미터 조정과 같은 학생 행동의 구조화된 로깅을 지원한다.
• 실시간 모니터링과 후속 분석을 위한 배치 처리 모두를 지원하는 아키텍처를 갖추고 있다.
• 확장 가능한 프레임워크로서 향후 LA 대시보드 및 적응형 학습 시스템과의 통합을 지원하도록 설계되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 EJS 시뮬레이션은 과학 교육에서 학습 분석을 위해 어떻게 세밀한 데이터 수집을 지원할 수 있는가?
• RQ2 시뮬레이션 기반 학습에서 학습 진행 상황과 오개념을 평가하는 데 가장 유용한 학생 상호작용 데이터 유형은 무엇인가?
• RQ3 기존 LMS 플랫폼에 EJS를 어떻게 통합하여 데이터 기반 시뮬레이션의 확장 가능한 배포를 가능하게 할 수 있는가?
• RQ4 수집된 데이터는 강사의 피드백과 시뮬레이션 설계 향상에 어떤 방식으로 기여할 수 있는가?
• RQ5 EDM 및 LA 연구를 위한 EJS의 기능 확장 과정에서 기대되는 기술적 및 교육적 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 새로운 EJS 플러그인은 LMS 플랫폼에 시뮬레이션을 통합하면서도 세밀한 상호작용 로그를 성공적으로 캡처한다.
• 시스템은 작업 소요 시간, 상호작용 순서, 파라미터 변경과 같은 교육적으로 관련성이 있는 데이터를 수집한다.
• 아키텍처는 연구 및 지도 개선을 위한 실시간 모니터링과 후행적 데이터 마이닝을 모두 지원한다.
• 향상된 EJS 프레임워크는 온라인 학습 생태계에 시뮬레이션을 통합하는 데 확장 가능한 기반을 제공한다.
• 학생의 학습 행동에 대한 실행 가능한 통찰을 제공하여 형성 평가 및 시뮬레이션 최적화를 지원한다.
• 시스템은 확장 가능하도록 설계되어 향후 LA 대시보드 및 적응형 학습 파이프라인과의 통합이 가능하다.