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영어

The study aims to examine the effectiveness of flipped learning teaching methods by using learning analytics to enable effective programming learning for non-major students. After designing a flipped learning programming class model applied with the ADDIE model, learning-related data of the lecture support system operated by the school was processed with crawling. By providing data processed with crawling through a dashboard so that the instructor can understand it easily, the instructor can design classes more efficiently and provide individually tailored learning based on this. As a result of analysis based on the learning-related data collected through one semester class, it was found that the department, academic year, attendance, assignment submission, and preliminary/review attendance had an effect on academic achievement. As a result of survey analysis, they responded that the individualized feedback of instructors through learning analysis was very helpful in self-directed learning. It is expected that it will serve as an opportunity for instructors to provide a foundation for enhancing teaching activities. In the future, the contents of social network services related to learners’ learning will be processed with crawling to analyze learners’ learning situations.

한국어

본 연구는 비전공자 학생들 대상으로 효과적인 프로그래밍 학습이 가능하도록 학습 분석을 활용한 플립러닝 교수법의 효과성을 살펴보고자 한다. ADDIE모형을 적용한 플립러닝 프로그래밍 수업모형을 설계한 후 본교에서 운영 하고 있는 강의지원시스템의 학습관련 자료를 크롤링하였다. 크롤링 자료를 교수자가 쉽게 이해할 수 있도록 대시보드 로 제공하여 교수자는 이를 바탕으로 수업을 보다 효율적으로 설계하여 개별 맞춤 학습이 가능하도록 하였다. 한 학기 수업을 통해 수집된 학습관련 데이터를 바탕으로 분석한 결과 학과, 학년, 출결여부, 과제제출 여부, 예/복습 수강여부가 학업성취도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 설문 분석결과 학습 분석을 통한 교수자의 개별화된 피드백이 자기 주도적 학습에 많은 도움이 되었다고 응답하였다. 본 연구는 학습자의 학습을 촉진시키고 교수자는 교수활동을 개선할 수 있는 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다. 향후 학습자들의 학습과 관련된 소셜네트워크서비스의 내용도 크롤링하여 학습자들의 학습상황을 분석하고자 한다.