표제지
목차
개회사 / 류방란 3
[발표 1] 디지털 전환, 학교 현장의 실태와 과제 / 정혜주 6
1. 연구 개요 8
가. 연구배경 8
나. 연구 목적 9
다. 연구 내용 및 방법 10
2. 연구 결과 11
가. 국내ㆍ외 디지털 전환 관련 정책 및 선도사례의 특징 및 시사점 11
나. 국외 디지털 전환 정책의 특징 및 시사점 12
다. 학교교육의 디지털 전환 실태 분석 13
라. 교육주체들의 학교교육 유연화에 대한 인식 및 관련 요인 분석 13
3. 결론: 디지털 전환에 따른 학교교육 유연화 방안 15
가. 초연결적 디지털 학습 생태계 구축 17
나. 학습자 개별 맞춤형 교육 제도적 기반 마련 19
다. 범국가적ㆍ지원적 행정 체계 혁신 22
라. 디지털 기술과 페다고지의 균형적 조화 24
참고문헌 28
[발표 2] 스마트데이터 기반 맞춤형 교육을 위한 과제 / 손찬희 29
1. 연구 개요 31
가. 연구의 배경 31
나. 연구의 목적 32
다. 연구 내용과 방법: 연구의 전반적인 틀 32
2. 연구 결과 33
가. 학습 데이터 수집 모델 개발 33
나. 학습분석 데이터 모형 개발 34
다. 스마트 데이터 수집과 활용 차원의 온라인 교육 사례에 특성화된 학습분석 모형 도출 36
라. 스마트 데이터 구축ㆍ활용 프레임워크 개발 38
3. 논의 및 제언: 스마트 데이터 기반 맞춤형 교육을 위한 과제 40
가. 학술적 논의 및 제언 41
나. 정책적 논의 및 제언 48
참고문헌 52
[발표 3] 방송중고 머신러닝 예측모델 기반 맞춤형 피드백 제공 / 한정윤 53
1. 연구 개요 55
가. 연구의 배경 55
나. 연구의 목적 56
다. 연구 절차 및 방법 57
2. 주요 연구 결과 58
가. 방송중ㆍ고 사이버교육시스템 데이터 수집 현황 파악 58
나. 방송중ㆍ고 학습자 특성 데이터 도출 59
다. 머신러닝, 딥러닝 기반 예측 모델 구축 59
라. 방송중ㆍ고 맞춤형 피드백 설계전략 개발 64
마. 방송중ㆍ고 맞춤형 피드백 프로토타입 개발 67
3. 논의 및 제언 72
가. 정책적 논의 및 제언 72
나. 학술적 논의 및 제언 78
참고문헌 81
[토론 1] 디지털 전환 교육, 지금까지의 대응과 과제 / 신동용 83
1. 코로나-19 초기의 원격수업 지원 방안 85
가. 인프라 구축과 수업 역량 강화(본 연구의 유연화 1, 2단계) 85
나. 학사 운영 등 일부 제도개선(본 연구의 유연화 1단계) 86
2. 현재 추진되고 있는 디지털 기반의 수업 혁신 방안 86
가. k-에듀 통합플랫폼(본 연구의 정책과제 ①) 86
나. 스마트기기 휴대 학습 '디벗'(본 연구의 정책과제 ②) 87
3. 앞으로 한발 더 나아가기 위해 87
참고문헌 88
[토론 2] 스마트데이터 기반 맞춤형 교육을 위한 과제에 대한 토론문 / 홍선주 89
[토론 3] 방송중고 머신러닝 예측모델 기반 맞춤형 피드백 제공에 대한 토론문 / 이가영 95
판권기 102
[발표 1] 디지털 전환, 학교 현장의 실태와 과제 / 정혜주 14
〈표 1〉 학교급별ㆍ집단별 주요 분석 결과 14
〈표 2〉 디지털 전환에 따른 학교교육 유연화의 개선과제 16
〈표 3〉 초중등ㆍ고등ㆍ평생교육 통합 디지털 플랫폼 구축(안) 18
〈표 4〉 '스마트오너십(가칭)' 도입(안) 19
〈표 5〉 수업방식 유연화를 위한 법제 보완(안) 20
〈표 6〉 교수ㆍ학습데이터 수집ㆍ활용체계 구축(안) 21
〈표 7〉 '디지털 시티즌십 인증제(가칭)' 운영(안) 25
〈표 8〉 학교교육 유연화 정책 추진 로드맵 및 역할 분담(안) 27
[발표 2] 스마트데이터 기반 맞춤형 교육을 위한 과제 / 손찬희 35
〈표 1〉 학습분석 데이터 모형 구안 과정 35
〈표 2〉 학습분석 데이터 모형 예시 35
〈표 3〉 온라인 교육 사례의 학습분석 모형 예시 37
〈표 4〉 스마트 데이터 구축ㆍ활용 프레임워크 최종안 개괄 39
〈표 5〉/〈표 4〉 스마트 데이터 구축ㆍ활용을 위한 학술적ㆍ정책적 논의 및 제언 사항 40
[발표 3] 방송중고 머신러닝 예측모델 기반 맞춤형 피드백 제공 / 한정윤 59
〈표 1〉 연구 데이터 59
〈표 2〉 학습자 특성 변인 60
〈표 3〉 랜덤 포레스트와 XG부스트 모델의 학업성취도 예측 성능 비교 62
〈표 4〉 장단기 메모리(LSTM) 모델의 1학기 학습참여도 예측 성능 63
〈표 5〉 최종 맞춤형 피드백 설계전략 및 상세지침 65
〈표 6〉 피드백 프로토타입 유형별 특성 및 주요 내용 67
〈표 7〉 최종 프로토타입 기능 구조도 및 관련 설계전략 69
〈표 8〉 머신러닝 기반 맞춤형 피드백 제공 및 교육 데이터 활용 연구 활성화를 위한 정책적ㆍ학술적 논의 및 제언 사항 72
[발표 1] 디지털 전환, 학교 현장의 실태와 과제 / 정혜주 9
[그림 1] 디지털 전환에 따른 학교교육 유연화 9
[그림 2] 연구의 흐름 개관 10
[그림 3] 국내 디지털 전환 정책 및 학교교육 지원ㆍ운영 사례 분석 결과 11
[그림 4] 국외 디지털 전환 정책의 특징 및 시사점 12
[그림 5] 학교교육의 디지털 전환 실태 분석 결과 13
[그림 6] 디지털 전환에 따른 학교교육 유연화의 추진목표 및 정책과제 17
[발표 2] 스마트데이터 기반 맞춤형 교육을 위한 과제 / 손찬희 33
[그림 1] 연구의 전반적인 틀 33
[그림 2] 학습 데이터 수집 모델 최종안 34
[그림 3] 일반화 모델ㆍ모형의 온라인 교육 사례 맥락화 과정과 내용 36
[그림 4] 스마트 교육 데이터 구축ㆍ활용 프레임워크 최종안 39
[발표 3] 방송중고 머신러닝 예측모델 기반 맞춤형 피드백 제공 / 한정윤 58
[그림 1] 연구 절차 58
[그림 2] 누적 데이터 기간과 입력 데이터 범위에 따른 LR 모델의 성능 변화(좌: 방송중, 우: 방송고) 61
[그림 3] KNN, LSTM 모델의 성능 비교(좌: 방송중, 우: 방송고) 63
[그림 4] 예측 결과에 따른 5가지 프로토타입의 구분 67
[그림 5] 맞춤형 피드백 최종 프로토타입 적용의 예(피드백 유형 1) 68
[그림 6] 유형1의 피드백 상세페이지 70
[그림 7] 유형2의 피드백 요약페이지(위)와 상세페이지(아래) 71