Content analytics

• 배경 : 데이터 ↑, 학습분석↑, 여러 유형의 데이터 중 학습 컨텐츠 관련의 분석이 학습분석시스템에 활용됨
  • 학습 컨텐츠 : 교수자(실라버스, 문서자료, 강의 녹음 등), 출판사(교과서), 학습자(에세이, 토의 메시지, SNS 포스팅 등)
• 개념 : 다양한 형태의 학습 콘텐츠 분석에 초점을 맞춘 다양한 유형의 학습 분석을 지칭하는 데 사용되는 포괄적 용어

<aside> ✏️ 정의 : Automated methods for examining, evaluating, indexing, filtering, recommending, and visualizing different forms of digital learning content, regardless of its producer (e.g., instructor, student) with the goal of understanding learning activities and improving educational practice and research.

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Learning Content and Content Analytics

• 모든 형태의 교육의 특징은 학습자와 학습 내용 간의 상호 작용(Moore, 1989)
• Learning Content의 종류 : written materials, interactive & multimedia educational resources, learner generated resources 등(Twitter, Facebook 등의 온라인 토론장의 발달로 인함)
• Content analysis는 ****different “resources” (textbooks, web resources) and “products” (assignments, discussion messages) of learning 에 초점을 맞춤.
• Content Analysis VS Content Analytics

CONTENT ANALYTICS TASKS AND TECHNIQUES

-Learning Analytics and Knowledge Conference의 프로시딩, Journal of Learning Analytics, the Journal of Educational Data Mining, the Journal of Artificial Intelligence in Educationd을 살펴봄

-연구 문제별로 분류 : 데이터 유형에 따라 세 그룹으로 분류됨

Content Analytics of Learning Resources

• 내용분석의 초기 활용은 교육적 리소스 및 자료의 분석, 그리고 그 리소스의 추천(평가)에 대한 것. 주된 관심사가 학생들에게 관련된 자료를 추천하는 것이었기 때문에 추천 시스템에 기반하게 되었음
• 추천 시스템의 두 타입
• 교수 자료의 자동화된 정리 및 분류에 활용됨
• 사용가능한 교육자료의 질을 평가하고 그것이 교육에 미치는 영향을 평가하는데 활용됨