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Summary

여기에서는 건강 과학 학생(20-56세)을 위한 프로젝트 기반 학습 방법론의 행동 분석을 위한 프로토콜을 제시합니다. 이 프로토콜은 모니터링 도구를 통해 e-Learning과 혼합 학습(b-Learning)에서 참가자의 성과를 쉽게 비교할 수 있도록 합니다. 결과는 교육 데이터 마이닝 및 정성적 기법을 사용하여 분석됩니다.

Abstract

전 세계의 학계 지도자들은 교육, 특히 고등 교육에서 적극적인 방법론의 사용을 장려하고 있습니다. 그 이유는 사회적 변화가 점점 더 빠른 속도로 일어나고 있으며 학생과 교사가 디지털 기술을 개발해야 하기 때문입니다. 이는 미래의 졸업생이 효과적인 문제 해결 기술을 가져야 하는 건강 과학 학위에 특히 중요합니다. 이러한 과제에 대응하기 위해 EDM(Educational Data Mining) 및 혼합 방법의 사용을 기반으로 하는 다양한 모니터링 기술과 함께 프로젝트 기반 학습(PBL) 방법론을 사용하여 교사에게 방법론의 효과에 대한 정보를 제공하고 개인화된 교육 대응의 구현을 안내합니다.

본 연구는 고등교육에서 작업치료를 공부하는 보건과학도들을 위한 e-Learning 및 b-Learning(b-Learning) 교육 방식에 PBL 방법론을 적용하기 위한 프로토콜을 제공한다. 또한 공분산 및 비지도 학습의 분석을 위한 통계 기법을 사용하면 두 교육 방식 간의 차이점을 감지할 수 있으므로 행동 패턴, 성과 및 만족도와 관련된 다양한 변수 측면에서 효과를 지정할 수 있습니다. 데이터 시각화는 또한 학습 과정의 질적 측면을 이해하는 데 도움이 됩니다. 이러한 데이터는 교사가 교수-학습 과정의 맥락에 기초하여 PBL 방법론을 구현하기 위한 보다 효과적인 제안서를 작성하는 데 도움이 될 것입니다. 따라서 이 프로토콜은 교사가 e-Learning 및 b-Learning 교수법에서 PBL 방법론을 구현하는 데 도움이 되는 많은 리소스와 자료를 제공합니다.

Introduction

프로젝트 기반 학습 방법론의 특징
오늘날 다양한 분야의 전문가들은 환경1과 같은 다양한 영역에서 세계화로 인해 발생하는 수많은 (기술적, 사회 정치적, 경제적) 문제에 직면해 있습니다. 이러한 문제는 질병의 전 세계적 확산에 영향을 미쳐 자원이 감소하고 빈곤이 증가하며 지속 가능한 사회를 만들어야 할 책임이 필요하게 됩니다1. 보건 전문가는 사람들의 삶의 질 향상에 기여하면서 치료 전략과 기술을 대규모로 발전시킴으로써 지역 사회의 생존을 보장할 수 있는 잠재력과 기술을 가지고 있습니다2. UN은 지속 가능한 개발 목표(SDG) 1에 모든 국가의 적극적인 참여를 통해 이러한 문제를 해결할 필요성을 강조했습니다. 의료 전문가의 활동은 제안된 많은 목표와 연결될 수 있습니다. 따라서 의료 학생을 교육하는 사람들은 학생들이 이러한 새로운 도전에 직면할 수 있는 역량을 습득하는 데 도움이 되는 교육학적 접근 방식을 습득해야 합니다1,2.

기존의 다양한 교육 방법론 중에서 프로젝트 기반 학습(PBL)3은 학생들이 자신의 직업의 미래 도전에 안전하고 효과적으로 대처하는 데 필요한 역량을 개발하는 데 도움이 되는 방법론으로 두드러집니다3. PBL은 교수-학습 과정을 변화시켜 학생들이 자신의 학습의 주인공이 되도록 함으로써 전통적인 방법론의 한계를 극복하는 혁신적인 교육학적 접근 방식입니다. 이 변경 사항은 학생들이 실제 상황에서 문제 해결 기술을 습득하는 데 도움이 됩니다4. PBL은 해당 분야와 관련된 실제 시나리오에 포함된 연구 질문5를 생성하는 교사를 기반으로 합니다. 학생들은 협력 그룹에서 문제를 해결해야 합니다. 최종 목표는 작업 또는 문제 해결에서 그룹 작업을 통해 지식(개념적, 절차적, 태도적)을 습득하는 것입니다6.

이 접근 방식은 교육 및 구성주의 심리학 분야에서 시작되었으며 그 시작부터 다른 분야에 적용되었습니다6. 그러나 이 방법론을 구현하는 것은 교육 리소스 및 인프라 부족의 영향을 받을 수 있으며, 이 때문에 기존 교육과 PBL7,8을 결합하는 하이브리드 모델이 사용되기도 합니다. 그러나 이러한 모델은 학습 경험에서 제한 사항을 보였습니다1. 이러한 이유로 이러한 방법론의 사용과 해석을 안내하고 용이하게 하는 교육학적 프로토콜을 개발하는 것이 중요합니다. 또한 최근 몇 년 동안 PBL 방법론은 가상 학습 플랫폼인 LMS(Learning Management Systems)9 - OPBL(Online Project-Based Learning)10을 통해 구현되었습니다.

건강 과학 분야의 대학생을 위한 프로젝트 기반 학습 방법론
프로토콜은 교사가 이러한 방법론을 적용하고 교수 및 학습 과정에서 발생하는 결과를 해석하는 데 도움이 되는 데 중요합니다9. 이 프로토콜은 학교 교육 시작부터 고등 교육까지 사용할 수 있으며 다양한 정신적, 신체적, 사회경제적 조건에 맞게 조정할 수 있습니다11. 제시된 프로토콜은 건강 과학 분야의 대학생들과 함께 일하는 데 중점을 둡니다. 교육 모델은 초기 자극제 역할을 하는 교사가 준비한 프로젝트를 중심으로 학습을 조직하는 것을 기반으로 하며, 이 프레임워크에서 학생은 자신의 학습의 주요 초점이 됩니다11. 이 접근 방식은 학생들이 미래의 전문 실습과 밀접한 관련이 있는 기본 역량(개념적, 절차적, 태도적)을 습득할 수 있는 적극적이고 포괄적이며 건설적인 방법입니다4,12.

학습 방법이 결합되어 개념 및 절차적 지식과 관련된 인지 및 메타인지 역량 습득을 자극합니다4,13,14, 이 모든 것은 학생들의 비판적 사고, 학습에 대한 동기 부여, 의사 결정 및 문제 해결의 자율성을 개발하는 데 기여합니다13. 그러나 이 방법론을 성공적으로 적용하기 위한 핵심 중 하나는 교사가 준비하는 프로젝트가 실제 실습과 직접 관련되어야 하며, 학생들에게 최소 초기 지침4,9에 따라 문제에 접근하는 방법에 대한 자율성을 부여해야 한다는 것입니다. 즉, 교사는 학생들의 역량을 평가하기 위한 도구를 명확하게 정의하고, PBL을 형성하는 데 사용될 평가 기준에 대한 지침을 제공해야 하며, 평가가 얼마나 잘 수행되었는지 평가해야 합니다15,16. 또한 학생들은 동료와 협력하여 토론을 통해 논쟁하고 주장하는 방법을 배우므로 의사 소통 및 팀워크 기술을 개발할 수 있습니다4,16.

대생의 주요 목표는 이러한 역량 습득을 용이하게 하기 위해 교사가 설정한 과제를 처리함으로써 "배우는 법을 배우는" 것입니다14 (나중에 학생들의 직장 생활에서 구현될 예정). 이 방법론을 사용한 결과는 학습하고 실제 문제를 해결하는 데 자율성을 장려한다는 것을 나타냅니다4. 이 방법론의 또 다른 장점은 학생들이 특히 건강 과학, 온라인 교육 및 혼합 학습(b-Learning)에서 역량을 습득하는 데 매우 효과적이라는 것입니다.17,18,19. 이는 COVID-19 전염병으로 인해 특히 중요해졌습니다20,21.

PBL의 공통 요소는 다음과 같이 요약할 수 있습니다: (1) 먼저, 프로젝트와 관련된 개념을 학생들에게 설명합니다(온라인 교육 환경에서는 거꾸로 학습 경험을 사용할 수 있습니다). (2) 프로젝트 계획이 정의되고 분석됩니다. (3) 뒷받침 이론에 대한 검토가 수행되고 연구 대상을 이해하는 데 도움이 되는 계획이 작성됩니다. (4) 문제를 해결하기 위한 목표와 질문이 제안됩니다. (5) 가능한 솔루션을 공식화하고 가장 실행 가능한 옵션을 평가합니다. (6) 이러한 솔루션이 구현됩니다. (7) 결과가 보고됩니다. (8) 비판적 성찰이 수행되고, 피드백이 제공되고, 새로운 질문 제안이 포함되는 과정을 평가합니다. (9) 작업을 제시하여 프로세스를 마칩니다4,6,13.

모든 학생이 이러한 유형의 방법론에 동일한 방식으로 응답하는 것은 아니라는 점도 명심해야 합니다. 학습에 더 적극적으로 참여하는 학생, 더 비판적으로 생각하는 학생, 더 나은 대인 관계 기술을 가진 학생이 더 나은 결과를 달성하는 경향이 있습니다22. 전통적인 학습 방법론에 익숙한 학생들이 좌절감을 느낄 수도 있습니다. 이것이 학생들에게 처음부터 프로젝트 단계 구현을 위한 명확한 작업 규칙과 시간표를 제공해야 하는 이유입니다8. 위에서 언급했듯이 PBL은 보건 과학 학위 내에서 널리 사용되어 왔으며 문헌18,23,24에서 이를 뒷받침하는 광범위한 증거가 있습니다. 그러나 임상 기술 세미나 및 과학계의 경험 보급과 관련된 몇 가지 개선 할 수있는 측면이 확인되었습니다 25,26.

이 방법론은 인턴십 비율이 높은 학위(예: 간호 대 의학, 작업 치료 대 심리학 또는 영양)에서 더 나은 결과를 가져오는 것 같습니다.3. 또한 최근 연구에서는 실제 상황에서 상호 작용하기 위해 서로 다른 학위 간의 공동 교육 프로젝트를 통해 PBL 방법론을 구현할 것을 제안했습니다. 목표는 다학제 및 학제 간 역량을 획득하는 것입니다27,28. 그러나 이러한 유형의 방법론을 잘 구현하려면 교수진이 이를 구현할 수 있는 자격을 갖추어야 하며, 특히 건강 과학의 경우 임상 실습과 관련하여 비판적이고 발<적인 사고를 개발해야 합니다>3,15,18,29.

구현의 또 다른 중요한 측면은 PBL 방법론 교육에 대한 학생의 만족도를 평가하고 개선을 위한 아이디어를 분석해야 한다는 것입니다19,30,31. 좀 더 구체적으로 말하자면, 작업치료학과 학생들은 이 방법론을 통해 직장 생활에서 직면하게 될 문제와 유사한 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있기 때문에 학습에 필수적이라는 것을 알게 되어 동기 부여가 향상된다는 것을 알게 되었다고 보고되었습니다31. 마찬가지로, 1993년에 시작된 종단 연구(작업치료 학생을 대상으로 PBL의 하이브리드 모델을 평가한 연구)는 학생들이 미래의 전문 실습을 위해 그룹 학습에 대해 매우 긍정적인 의견을 가지고 있음을 보여주었습니다7. 작업치료 학생을 대상으로 한 또 다른 연구에서는 이 방법론에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 학습 방식은 실습을 통해 지식을 습득하는 데 도움이 되고 향후 작업에서 적절하게 대응할 수 있다고 생각하기 때문입니다13.

요약하면, 건강 과학 과정에서 PBL 방법론을 사용하는 것은 학생들의 전문 역량 습득의 핵심입니다. 다양한 연구에서 효과적이고 만족스러운 학습을 달성하기 위해 중재와 자료 설계의 우선 순위를 정하기 위해 따라야 할 단계를 지적했습니다. 따라서 학습의 조기 또는 잠재적 문제를 감지하고 해결하기 위해 학생들의 학습 과정을 모니터링하는 것이 매우 중요합니다. 모니터링을 위해 EDM(Educational Data Mining) 및 혼합 방법 분석 기술을 사용해야 하며, 이에 대한 필수 기본 사항은 아래에서 설명합니다.

교육용 데이터 마이닝 기법
LMS가 e-Learning 또는 b-Learning 교육 모델에서 사용되는 경우 각 학생과 교사의 상호 작용을 캡처하는 일련의 로그 또는 로그 파일이 생성됩니다. 이러한 로그는 학습 동작의 증거이며 EDM 또는 LA(Learning Analytics)32 기술을 사용하여 분석할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 교사는 어떤 학생 상호 작용이 존재하는지, 얼마나 많은 상호 작용이 존재하는지, 상호 작용의 품질이 무엇인지 배울 수 있습니다33. 특히 EDM 기술을 사용하면 학생들의 학습 행동 패턴과 상호 작용을 더 쉽게 발견할 수 있습니다4. EDM 기술을 사용하여 다양한 프로파일을 연구할 수 있습니다35,36(학생 대상 또는 교육자 대상).

최종 목표는 교육에 대한 피드백을 제공하고, 코스 내용 구조를 평가하고, 학습 과정에서 효과적인 요소를 분석하고, 학생 유형을 분류하고, 학습 지도 및 모니터링의 필요성을 식별하는 것입니다. 이는 각 학생의 가장 일반적인 학습 패턴과 오류 빈도를 결정하는 데 도움이 되며, 이는 가장 적절한 교육적 응답을 조정하는 데 사용할 수 있습니다. EDM 기술을 사용할 수 있는 것 중 하나는 멘토링을 통해 적절한 도움을 제공하기 위해 학생들의 학습 과정을 모니터링하는 것입니다. EDM 기술에는 지도 학습 기술(예측 또는 분류 기술)37 및 비지도 학습 기술36(클러스터링 기술)38이 포함됩니다. PBL과 같은 적극적인 교수 방법론을 포함하는 교육 과정에서 EDM 기술을 사용하는 것은 협업 그룹에서 개별 학생 행동 및 학생 행동을 연구하는 데 매우 효과적인 것으로 나타났습니다10.

컴퓨터 보조 정성 분석 기술의 적용
지난 20년 동안 양적 및 질적 기술 또는 이 둘의 조합이 혼합 방법이라고 하는 연구에 적용되었습니다39. 데이터 분석을 위해 혼합 방법을 사용하는 것은 학생들의 학습 행동 모니터링과 같은 복잡한 분석 문제를 처리할 때 특히 유용합니다. 이러한 방법을 사용하면 설문 조사의 개방형 질문에 대한 학생 피드백과 같은 정성적 데이터를 정성적 데이터로 변환하고 다양한 데이터 시각화 기술을 사용하여 데이터를 분석할 수 있습니다40. 다양한 컴퓨터 지원(또는 지원) 정성적 데이터 분석 소프트웨어(CAQDAS)를 사용하여 데이터 변환 및 분석을 용이하게 할 수 있습니다41.

PBL 방법론을 통한 교육 절차, 학습 행동 분석, EDM 사용 및 컴퓨터 기반 정성적 분석 기법에 대한 요약은 그림 1.

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그림 1: PBL 작업 및 EDM 및 컴퓨터 기반 정성 분석 기법 사용. e-Learning 및 b-Learning 교육 환경에서 EDM 및 텍스트 마이닝 기술을 적용하는 데이터 수집 및 처리. 약어: PBL = 프로젝트 기반 학습; EDM = 교육용 데이터 마이닝; DB = 데이터베이스; e-Learning = 온라인 수업; b-Learning = 혼합 수업(온라인 및 실제 수업). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

본 연구에서는 다음과 같은 세 가지 연구 질문이 제기되었습니다. RQ1: 학생들의 사전 지식의 효과를 고려하여 PBL 방법론이 e-Learning과 b-Learning을 통해 구현되는지 여부에 따라 작업치료를 공부하는 보건과학과 학생의 학습 성과와 만족도에 유의한 차이가 있습니까? RQ2: 발견된 참가자 클러스터가 학습 결과, 학습 행동 및 교육 방식(e-Learning 대 b-Learning)의 함수로 인식된 만족도와 일치합니까? RQ3: PBL 방법론 개선을 위한 학생들의 제안은 e-Learning과 b-Learning의 교육 방식에 따라 다른가요?

다음 프로토콜은 의료 분야의 교사가 사용할 수 있으며 다른 지식 영역의 학생들과 함께 작동하도록 수정할 수도 있습니다.

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Protocol

이 프로토콜은 스페인 부르고스 대학교 생명윤리위원회(Bioethics Committee)의 절차 규정에 따라 실행되었습니다. 번호 IO 03/2022. 참여하기 전에 응답자들은 연구 목적에 대해 충분히 인지하고 충분한 정보를 바탕으로 동의서를 제공했다. 그들은 참여에 대해 어떠한 금전적 보상도 받지 못했습니다.

1. 참가자 모집

  1. 20세에서 56세 사이의 성인 참가자를 고등 교육의 두 그룹(학생 및 교사)에서 모집합니다., 특히 작업 치료 분야의 학부생.
    참고: 표 1은 교육 방식과 연령 및 성별에 따라 세분화된 학생 목록을 보여줍니다. PBL 방법론은 COVID-19 팬데믹 기간 동안 두 가지 다른 기간에 사용되었습니다: 완전 감금이 있는 비상 사태(완전 감금으로 인해 e-Learning을 통해 가르쳐야 함)와 부분 감금(COVID-19 양성 판정을 받았거나 양성 판정을 받은 사람과 직접 접촉한 학생만 구금됨, 이 경우 b-Learning이 적용됨).

표 1: 샘플 특성. 두 그룹 모두의 표본 특성(연령, 성별)(e-Learning 교수법 대 b-Learning 교수법). 약어: e-Learning = 온라인 수업; b-Learning = 혼합 수업(온라인 및 실제 수업); M 나이 = 평균 나이; SD age=표준 편차 연령. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

2. 실험 절차

  1. 세션 1: 동의서 수집 및 참가자 브리핑
    1. 정보에 입각한 동의, 개인 데이터 및 배경 지식을 수집합니다.
    2. 교육 첫 주 동안 연수생에게 연구의 목표와 데이터 수집, 처리 및 저장에 대해 알립니다. 학생들이 참여에 동의하면 정보에 입각한 동의서에 서명하도록 요청하십시오.
      참고: 본 연구에 대한 참여는 자발적이었으며 금전적 보상은 없었습니다. 이 측면은 경제적 조건화 요인으로부터 자유로운 작업 수행에 대한 동기를 보장합니다.
  2. 세션 2: 학생들의 사전 지식 평가
    1. 수업 첫 주 동안, 학생들에게 핵심 주제 개념에 대한 사전 지식에 대한 설문지를 작성하도록 요청합니다. 닫힌 질문에 대한 답변을 이분법 방식으로 기록하거나 1에서 5까지의 리커트 유형 척도로 기록합니다(표 2).
      참고: 사전 지식 설문지에는 주제에 적용할 방법론과 관련된 폐쇄형 질문이 포함되어 있으며, 이 경우 코스 이벤트를 보고하기 위한 개인화된 음성 도우미, 프로세스 지향 자동 피드백 시스템, 가상 실험실, 거꾸로 교실 경험 및 PBL이 포함됩니다. 설문지는 Moodle 환경(Modular Object-Oriented Dynamic Learning Environment)인 UBUVirtual 학습 플랫폼을 통해 익명으로 적용되었으며 학생들이 온라인으로 작성했습니다. 이 연구의 설문지에서는 전체 척도에 대해 Cronbach의 알파 신뢰도 지수가 α = 0.88이고 항목이 제거된 경우 각 항목에 대해 α = 0.87-0.89였습니다. 설문지에는 해당 주제에 대한 학생의 동기에 대한 개방형 질문도 포함되어 있습니다.
  3. 세션 3: 학생들에게 프로젝트 기반 교육 방법론과 사용할 다양한 리소스에 대해 알리기
    1. 학생들에게 PBL이 어떻게 전달되는지에 대한 가이드와 프로젝트 평가 및 프로젝트 프레젠테이션을 위한 루브릭을 제공합니다.
    2. 학생들에게 사용 가능한 고급 학습 기술 리소스(지능형 음성 비서, 프로세스 지향적 맞춤형 피드백, 가상 실험실, 자격에 대한 피드백이 포함된 설문지, 거꾸로 교실 경험 및 PBL 경험)에 대해 알립니다.
      참고: 학생들은 PBL 방법론을 자세히 설명하는 문서(보충 자료 부록 1 참조)와 프로젝트를 수행하고 발표하기 위한 두 개의 루브릭(보충 자료 부록 2 참조)에 액세스할 수 있습니다.
      1. e-Learning 그룹에서 학생들이 코스 이벤트에 대해 알려주는 지능형 음성 도우미의 도움을 받도록 합니다.
      2. b-Learning 그룹에서는 이 리소스를 사용하지 말고 참가자들에게 e-Learning 그룹의 경우와 같이 가상뿐만 아니라 물리적 시뮬레이션 실험실에서 프로젝트를 수행하도록 요청하십시오.
  4. 세션 4: 사례 연구 선택
    1. 학생들을 2명에서 5명으로 구성된 그룹으로 나누고 각 그룹에게 0-6세 아동의 다양한 발달 장애(신체적, 심리적 또는 감각적)와 관련된 일련의 실제 사례 중에서 선택하도록 요청합니다.
      참고: 사례 연구에는 임상 병력의 데이터가 포함됩니다(예는 보충 자료 부록 3에서 찾을 수 있음).
  5. 세션 5: 프로젝트 개입 범위에 대한 설명
    1. 각 그룹에게 프로젝트를 실행할 서비스 유형을 설명하는 소개를 준비하도록 요청하십시오(조기 치료의 틀 내에서 건강, 교육, 환자 그룹 또는 개인 서비스 분야의 개입 중에서 선택할 수 있음).
      참고: 학생들은 창의적인 방식으로 작품을 정교하게 만듭니다. 몇 가지 예는 보충 자료 부록 4에서 참조할 수 있습니다.
  6. 세션 6: 중재 분야에서 일하는 전문가에 대한 설명
    1. 각 그룹에 개입할 전문가의 역할과 학제 간 작업을 장려하는 데 적용될 관계 구조를 설명하도록 요청합니다.
  7. 세션 7: 중재 사례 연구에 대한 설명
    1. 각 그룹에게 병리학 또는 발달 장애의 특성을 설명하도록 요청하십시오.
  8. 세션 8: 중재 프로그램 수립
    1. 각 그룹에게 다음 요소를 다루는 중재 프로그램 내의 다양한 단계를 준비하도록 요청합니다: 초기 사용자 평가, 초기 평가 결과를 기반으로 제안된 평가 지표, 아동의 기술 또는 행동 발달을 달성하기 위해 제안된 중재 절차, 개입에 필요한 자료, 일반화 활동 제안, 개입에 대한 후속 조치 계획.
      1. 가상 실험실에서 교사가 e-Learning 그룹의 학생들을 돕도록 합니다.
        메모. 가상 실험실에서 e-Learning 학생에게 제공되는 도움말의 예는 Supplemental Material Appendix 5를 참조하십시오.
      2. b-Learning 그룹을 위한 시뮬레이션 센터의 실습 수업을 통해 프로젝트의 이 부분을 수행합니다.
  9. 세션 9: 프로젝트 문서 제작
    1. 각 그룹에게 선택한 실제 사례를 위해 만들어진 프로젝트를 설명하는 문서를 제공하도록 요청하십시오.
      참고: 프로젝트는 프로젝트 개발 평가 기준표를 사용하여 평가됩니다(보충 자료 부록 2 참조).
  10. 세션 10: 프로젝트 발표
    1. 각 그룹에게 자신이 선택한 실제 사례에 대해 프로젝트를 발표하도록 요청합니다.
      참고: 프레젠테이션은 급우와 교수에게 제공됩니다.
    2. 제공 연설을 평가합니다. 프레젠테이션 평가 기준표에 따라 프레젠테이션 평가를 수행합니다(보충 자료 부록 2 참조).
  11. 세션 11: 학생들의 작업에 대한 후속 조치
    1. 학생들의 행동 모니터링 소프트웨어인 41 도구를 통해 UBUVirtual 플랫폼에서 학생 그룹의 상호 작용을 평가하며, 이를 통해 학생들의 상호 작용을 개별적으로(그림 2) 및 그룹(그림 3)으로 분석할 수 있습니다.
    2. 그룹 분석 수행하기: 그룹 01> 그룹 아이콘을 클릭하고 > 모든 > 로그를 선택합니다. 구성 요소를 선택하고 시각적 분석> 가리키는 모두를 선택한 다음 히트맵을 선택합니다. 이렇게 하면 그림 2.
    3. 개별 분석을 수행하려면: > 비교 항목 모두 선택을 클릭합니다. 로그 > 구성 요소를 선택합니다. 그런 다음 Visual Analytics에서 모두 선택을 클릭하고 히트맵을 선택합니다. 이렇게 하면 그림 3과 같이 상호 작용을 그룹으로 분석할 수 있는 히트맵이 생성됩니다.
    4. 이 도구를 사용하여 각 학생이 개별적으로(그림 4) 및 그룹 내에서(2.11.2단계 및 2.11.3단계 수행) 어떤 상호 작용을 하는지 확인합니다.
  12. 세션 12: 프로젝트 기반 학습에 대한 학생 만족도 평가
    1. 각 학생에게 교육과정이 끝날 때 PBL 작업에 대한 만족도에 대한 의견 조사를 완료하도록 요청합니다(표 3).
      참고: PBL 만족도 설문조사는 1에서 5까지의 리커트 유형 척도로 측정된 17개의 폐쇄형 응답 질문과 2개의 개방형 응답 질문으로 구성됩니다. 이 연구에서 Cronbach의 알파 신뢰도 지수는 전체 척도에 대해 α = 0.89였고 항목이 제거된 경우 각 항목에 대해 α = 0.88-0.91이었습니다.
  13. 세션 13: 데이터 분석
    1. 첫 번째 질문(RQ1: 학생들의 사전 지식의 효과를 고려할 때 PBL 방법론이 e-Learning과 b-Learning을 통해 구현되는지 여부에 따라 작업치료를 공부하는 보건과학과 학생의 학습 결과와 만족도에 유의한 차이가 있습니까?)의 경우 스프레드시트의 모든 데이터를 통계 프로그램 SPSS42로 가져옵니다.: PBL의 정교화(LOEPBL), PBL의 발표(LOEXPBL), 총 학습 성과(LOT), LMS 액세스 획득(LMSA), 교육에 대한 학생의 만족도(SPBL), 독립 변수(e-Learning 양식의 유형, 즉 교육의 구현 연도 및 공변량(사전 지식).
      1. e-Learning 대 b-Learning 교육 양식 그룹(COVID-19 팬데믹 첫해 동안 온라인 교육)과 b-Learning(COVID-19 팬데믹 2년차 동안 혼합 교육, 일부는 대면 및 일부는 온라인) 모두에 대해 이 작업을 수행합니다.
      2. 고정 효과(교육 방식: e-Learning 대 b-Learning) 및 공변량(사전 지식)을 사용하여 ANCOVA를 수행합니다.
      3. 다변량 분석을 선택하고 종속변수(LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA, SPBL), 독립변수(b-Learning을 위한 교육 방식 유형) 및 공변량(사전 지식)을 포함합니다.
      4. 주변 평균을 추정하고 OK 버튼을 눌러 ANCOVA 분석을 수행합니다.
    2. 두 번째 질문(RQ2: 발견된 참가자 클러스터가 학습 결과, 학습 행동 및 교육 양식의 함수로 인식된 만족도[e-Learning 대 b-Learning]과 일치합니까?)에 대해 다음 단계를 수행합니다.
      1. 평균 군집 분석을 선택한 다음 변수 LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA 및 SPBL을 선택합니다. 그런 다음 Cluster Membership(클러스터 멤버십)을 선택한 다음 약간 일시 중지하고 Continuous(연속)를 클릭한 다음 다시 약간 일시 중지합니다. 초기 클러스터 센터 > ANOVA 테이블에서 각 케이스에 대한 클러스터 정보를 > 선택합니다. 그런 다음 계속을 선택합니다.
      2. 클러스터 멤버십에 대해 찾은 데이터와 e-Learning 대 b-Learning 교육 양식 그룹 간의 크로스 테이블을 선택합니다. 행의 경우 변수 연도(e-Learning 양식의 유형, 즉 교육 구현 연도)를 선택합니다. Column(열)에서 사례의 클러스터 번호를 선택합니다.
      3. 시각화 소프트웨어를 사용하여 클러스터 분석을 수행합니다. 이렇게 하려면 데이터를 시각화 소프트웨어로 가져오고 HeatMap > Radviz를 선택합니다. 사용된 교육 방식과의 관계와 관련하여 연구된 다양한 변수를 사용하여 클러스터의 시각화를 구현합니다.
        참고: 이 분석에는 무료 데이터 마이닝 소프트웨어인 43(재료 표 참조)이 사용되었습니다.
    3. 세 번째 질문(RQ3: e-Learning과 b-Learning의 교수 방식에 따라 PBL 방법론 개선을 위한 학생들의 제안이 다른가?)에 대해 다음 단계를 수행하십시오.
      1. 정성적 데이터 분석 소프트웨어를 사용하여 e-Learning과 b-Learning의 두 그룹에 대해 PBL13 만족도 척도에 있는 개방형 답변의 정성적 분석을 수행합니다44. 교육(SPBL)에 대한 학생들의 만족도에 대해 얻은 개방형 질문에 대한 답변을 소프트웨어로 가져옵니다.
      2. 두 가지 교육 방식, e-Learning 대 b-Learning에서 학생 응답 분류를 선택합니다.
      3. 문서 그룹(교육 방식: e-Learning 대 b-Learning) 분석을 선택합니다.
      4. Sankey 다이어그램을 선택합니다.
      5. 결과를 스프레드시트 software.
        로 내보냅니다. 참고: 먼저, 개방형 질문에 대한 응답을 각 교육 방식 그룹(e-Learning 대 b-Learning)으로 분류하고, 그룹 및 범주별로 응답에 대한 빈도 분석을 수행했습니다. 결과는 Sankey 다이어그램을 사용하여 시각화되었습니다. 이 작업은 정성적 데이터 분석 소프트웨어인 44를 사용하여 수행되었습니다(재료 표 참조).

표 2: 사전 지식 설문지13. 사전 지식 설문지의 개방형 및 폐쇄형 질문입니다. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

표 3: PBL13. PBL 만족도 척도의 개방형 및 폐쇄형 질문. 약어: PBL = 프로젝트 기반 학습. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

figure-protocol-1
그림 2: UBUVirtual 플랫폼에서 한 명의 학생 행동 분석. 가상 학습 플랫폼에서 학생이 수행한 행동의 히트 맵. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

figure-protocol-2
그림 3: UBUVirtual 플랫폼에서의 모든 학생 행동 분석. 과제 완료와 관련하여 가상 학습 플랫폼에서 학생들이 수행한 학습 행동을 분석합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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그림 4: UBUVirtual 플랫폼에서 그룹의 학생 행동 분석. 작업 완료와 관련하여 가상 학습 플랫폼의 작업 그룹에서 학생들이 수행한 학습 행동을 분석합니다. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Results

본 연구를 위해 모집된 98명의 참가자는 21세에서 56세 사이의 작업치료 학부생이었다(표 1). 이 프로토콜은 University of Burgos에서 2년에 걸쳐 테스트되었습니다. 프로토콜의 전달은 표 4에 요약되어 있습니다.

표 4: 대학생을 위한 프로젝트 기반 학습을 위한 프로토콜 적용 요약. 약어: LMS = Learning Management Systems.

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Discussion

이 연구는 교육 양식(e-Learning 대 b-Learning)이 PBL17,18의 다양한 요소의 결과에 영향을 미칠 수 있다는 결론을 내렸습니다. 향후 연구에서는 이 프로토콜의 주제이기 때문에 다른 과정(특히 건강 과학) 과정의 학생들에게도 동일한 패턴이 발견되는지 확인하기 위해 이 측면을 더 깊이 탐구할 것입니다. 대조적으로, 전체 학습 결과나 교수법에 대한 학생 만?...

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Disclosures

본 작품에 제시된 이미지 및 영상 녹화 허가가 첨부되어 있습니다.

PBL 작업에 적용되는 실용적인 가정 모델도 첨부되어 있습니다(보충 자료 부록 3: 사례 연구의 예 참조). 저자는 경쟁하는 금전적 이해관계가 없음을 선언합니다.

Acknowledgements

이 연구는 스페인 과학혁신부 2020 I+D+i 프로젝트 - RTI 유형 B가 자금을 지원하는 "SmartLearnUni" 연구 프로젝트의 일환으로 수행되었습니다. 참조: PID2020-117111RB-I00. 저자는 또한 University of Burgos의 보건 과학 학생들, 특히 작업 치료 및 간호 학위를 위해 공부하는 학생들의 협력에 감사를 표합니다.

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Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Atlas.ti v.9Atlas.ti
오렌지 v. 3.30오렌지
SPSS v.24SPSS
UBU가상UBU

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