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본 연구는 원격대학에 재학 중인 학습자들의 학업성취도에 영향을 미칠 수 있는 여러 가지 요인들을 정의하고, 그 요인들과 학업성취도와의 관계에 대해 알아보고자 하였다. 이를 위하여 서울에 위치한 A 원격대학에서 학생들이 가장 많이 수강하고 있는 교과목 중 원격대학의 특성을 가장 잘 나타낼 수 있는 교과목을 하나 선정하고 그 교과목 내의 여러 가지 학습요인들에 대해서 측정하였다. 연구에는 총 703명의 수업 및 교내 시스템 활용 등과 관련된 자료들을 활용하였다. 선정된 요인으로는 1) 인구통계학적 정보, 2) 주 접속기기, 3) 주 접속일, 4) 주 접속시간대, 5) 학업컨설턴 팅 여부, 6) 게시판 활용 횟수, 7) 학습참여도, 8) 일반적 상담 내역, 9) 수강 시간, 10) 이수 학기 가 있다. 분석 결과에 따르면, 첫째, 장애 여부 및 학업컨설턴팅 여부, 연령대에 따라 집단 간 학업성취도가 유의미하게 차이가 있었으며, 둘째, 학업성취도와 학습참여도가 중간 상관(.487)이 있었으며, 게시판 활용 횟수가 낮은 상관(.242)이 있었다. 결론적 으로 원격대학에 재학 중인 학습자들의 학업성취도를 높이기 위해서는 게시판 활용 및 학습참여도와 같은 학생의 상호 작용을 높일 수 있는 방안이 필요하며, 장애 여부 및 이전 학기 학습이 부진한 학생들에 대한 학업컨설턴팅을 통하여 학생들의 학업성취도를 높일 수 있도록 해야 할 것이다.

This study aims to identify the factors that could affect students’ academic achievement at cyber universities, and to investigate the correlation between those factors and academic achievement. To carry out the research, we selected one of the most popular subjects, offered at ‘A cyber university’ in Seoul, which best describes the characteristics of cyber university, and measured various learning factors in the course. A total of 703 students participated in this study where the students’ use of class and school system were investigated. Selected factors include: 1) demographic information; 2) main connected device; 3) main access day; 4) main access time zone; 5) academic consulting status; 6) number of bulletin board use; 7) class participation; 8) general consultation history; 9) study time; and 10) semester completed. The results show that first, there was a significant difference in academic achievement among groups according to whether they had disabilities, academic consulting and ages; second, the correlation was middle in the frequency of class participation(.487), low in the frequency of bulletin board utilization(.242). In conclusion, in order to increase the academic achievement of students at cyber university, it is necessary to improve how to increase students' interaction such as the use of bulletin board and class participation. In addition, it should be possible to increase students' academic achievement through academic counseling for students with disabilities and those who have had difficulty learning in the previous semester.

한국의 ODA 사업이 확산되면서 외국에서 우리나라의 발전된 교육 모델을 배우고자 하는 요구가 증가하고 있다. 관심 국가에 따라 이러닝 하드웨어 또는 네트워크 환경과 솔루션, 콘텐츠, 서비스들이 각각 다르므로, 각 지역에 알맞 은 보급 및 확산 방법이 필요하다. 그러나 오픈소스 교육 도구의 활용과 같은 내용은 공통적으로 적용할 수 있다. 본 논문에서는 개발도상국에 공통적으로 활용이 가능한 이러닝 환경의 구축에 대해 제안할 것이다. 본 논문에서는 이미 다양하게 활용하고 있는 이러닝 솔루션, 콘텐츠, 서비스에 대한 조사를 기반으로 이러닝 환경을 최적의 조합으로 어떻 게 구축할 지에 대한 방안을 제시하였다.

As Korea's ODA projects expands, there is an increasing demand to learn about Korea's advanced education model in foreign countries. Because hardware, network environment, solutions, contents, and services are different for each country, appropriate provision and methods are needed for each cases. However, some method like the use of open educational tools and resources can be applied in common for every country. In this paper, we propose the construction of e-learning environment which can be commonly used in developing countries. In this paper, based on researches on various e-learning solutions, contents, and services, it is suggested that how to construct an e-learning environment in the optimal combination of those factors.

방과후학교는 2006년부터 초․중․고등학교에서 시행된 정규교육과정 이외의 시간에 다양한 형태로의 활동으로 학교 에서 운영되는 학교 교육 활동이다. 방과후학교는 수요자 중심의 다양하고 창의적인 교육경험 제공을 통해 창의 융합 형 인재육성에 기여하고자 노력한다. 특히 사교육비 경감, 교육격차 완화, 돌봄 서비스 제공, 지역사회 연계/협력하는 것을 주요 전략으로 하고 있다. 하지만 방과후학교는 강사수습, 교육과정 운영의 제한점의 문제로 인해 수요자 중심의 창의적인 교육경험을 제공하는데 한계성이 있으며, 특히 농어촌 지역의 경우에는 이러한 한계성은 더욱 커지고 있다. 본 연구에서는 방과후학교에서 온라인 프로그램의 도입 및 운영의 타당성을 검토하여 미래학습 혁신 요구에 대한 대응 을 위한 방과후학교 프로그램 개선 및 온라인 적용 타당성을 제시하고 수요자 기반의 맞춤형 온라인 프로그램 운영 모델의 방향성을 제시하고자 한다. 본 연구를 통해서 방과후학교의 온라인 프로그램 도입 을 통해 다양한 수업혁신, 맞춤형 교육, 취약계층 접근성 확보의 가능성을 분석 및 기반을 조성하고자 한다.

After-school is a school-based educational activity that is run in various forms at the time other than the regular curriculum implemented in elementary, middle and high schools since 2006. The after-school school strives to contribute to the fostering of creative talents by providing diverse and creative education experiences centered on consumers. In particular, the main strategy is to reduce private education costs, alleviate educational disparities, provide care services, and link / cooperate with local communities. However, after-school schools have limitations in providing creative user-centered educational experiences due to the problem of limitations in teacher training and curriculum management. In the case of rural and rural areas, this limitation is increasing. This study examines the feasibility of the introduction and operation of online programs in after - school schools, suggests the improvement of after - school programs and the feasibility of online application to cope with future learning innovation demands and suggests the direction of customized online program operation model do. Through this study, the possibility of various class innovation, customized education, and accessibility of vulnerable class through the introduction of after - school program is analyzed.

기술의 빠른 발달은 고등교육에서 학습자 지원 및 대학 자체 변화에 많은 영향을 주었다. 본 연구는 고등교육에서 학습자 지원을 위해 활용되고 있는 미국의 5개 대학과 호주의 1개 대학의 학습 분석 사례를 분석하기 위한 목적으로 진행되었다. 분석결과, 첫째, 분석 데이터는 학생들의 학업 성적 뿐 아니라 학교 LMS와 연결되어 다양한 데이터가 사용되었다. 둘째, 분석 방법은 데이터마이닝과 통계를 이용하였다. 셋째, 학습분석의 활용 특징은 학습자의 탈락율 축소, 학업 예측모델 개발, 적응형 학습 실시, 동적 교육과정 제공 등이었다. 학습분석을 토대로 학생들의 학업을 지원 하기 위해 클라우드 환경, LMS와 연동된 데이터 수집, 동적 교육과정 운영을 위한 인공지능 활용 등을 제안하였다. 본 연구는 고등교육에서 활용되는 다양한 정보기술을 토대로 진행되고 있는 다양한 학습분석의 사례를 분석하고, 학습 분석을 위한 방향을 제시했다는 데 의의가 있다.

Rapid technological advances have greatly affected the changes that have occurred in learner support and universities in higher education. The purpose of this study was to analyze the cases of learning analytics at five universities in the US and one in Australia. According to the analysis, first, various kinds of data were used in connection with not only the academic records of the students, but also the school LMS. Second, data mining and statistics were used as analysis methods. Third, the characteristics studied were the drop-out rates of the learners, development of learning prediction models, adaptive learning methods, and provision of dynamic curriculums. To support the learning of students based on learning analytics, we propose that a cloud environment, data collection linked to an LMS, and utilization of artificial intelligence for operating dynamic curriculums be established. This study is meaningful in that various cases of learning analytics based on various information technologies, which are used in higher education, were analyzed, and a direction for learning analytics was presented.