연구동향 분석

컴퓨터교과교육 : 일반대학에서 교양 e-러닝 강좌의 중도탈락 예측모형 개발과 조기 판별 가능성 탐색

유지원 ( Ji Won You ) 2014년

논문상세정보
인용/피인용
' 컴퓨터교과교육 : 일반대학에서 교양 e-러닝 강좌의 중도탈락 예측모형 개발과 조기 판별 가능성 탐색' 의 주제별 논문영향력
논문영향력 선정 방법
논문영향력 요약
주제
  • drop out
  • early detection
  • learninganalytics
  • lmslogdataanalysis
  • lms로그데이터분석
  • 조기판별
  • 중도탈락
  • 학습분석학
동일주제 총논문수 논문피인용 총횟수 주제별 논문영향력의 평균
223 1

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' 컴퓨터교과교육 : 일반대학에서 교양 e-러닝 강좌의 중도탈락 예측모형 개발과 조기 판별 가능성 탐색' 의 참고문헌

  • 학습분석학을 활용한 e-러닝 학업성과 추정 모형의 통계적 유의성 확보 시점 규명
    조일현 교육공학연구 29 (2) : 285 ~ 306 [2013]
  • 이러닝에서 학습자의 시간관리 전략이 학업성취도에 미치는 영향: 학습분석학적 접근
    조일현 교육정보미디어연구 19 (1) : 83 ~ 107 [2013]
  • 웹기반 학습자의 중도탈락 요인에 관한 연구 - H 사이버대학을 중심으로
    최선 e-비즈니스연구 9 (2) : 225 ~ 245 [2008]
  • 연구방법론
    성태제 학지사 [2006]
  • 수행평가를 위한 교육공학적 접근 : 웹 기반 전자포트폴리오 개발
    권혁일 교육공학연구 18 (1) : 51 ~ 78 [2002]
  • 수업 진행
  • 사이버대학의 잠재적 중도탈락자 예측에 관한 연구
    전주성 Andragogy Today: Interdisciplinary Journal of Adult & Continuing Education (IJACE) 13 (1) : 121 ~ 139 [2010]
  • 사이버대학과 일반대학의 이러닝 상호작용 비교 연구
    심미자 교육방법연구 22 (1) : 55 ~ 76 [2010]
  • 사이버대학 학습자관련 변인과 중도탈락 간의 관계 규명을 위한 실증적 연구
    임연욱 정보교육학회논문지 11 (2) : 205 ~ 219 [2007]
  • 사이버대학 학생의 중도탈락 경험에 근거한 중도탈락 요인에 관한 질적 연구
    주영주 교육정보미디어연구 13 (3) : 209 ~ 233 [2007]
  • 사이버대학 운영 종합대책에 따른 자체계획 수립 및 시행
  • 사이버대학 및 오프라인대학 학습자들의 사이버 강좌에 대한 반응과 학업성취도 차이
    김현숙 멀티미디어 언어교육 14 (3) : 175 ~ 194 [2011]
  • 사이버대학 e-러닝환경에서 학업성취도에 영향을 미치는 학습 참여 변인 규명
    강민석 인터넷정보학회논문지 10 (5) : 135 ~ 143 [2009]
  • 사이버 강의 수강안내
  • 대학이러닝통계
  • 기업 사이버교육에서 학습자의 중도탈락에 대한 결정요인 분석
    주영주 교육정보미디어연구 14 (4) : 5 ~ 25 [2008]
  • 교양기초교육에서 사이버 강좌 운영 실태와 개선방안
    유홍준 교양교육연구 6 (3) : 123 ~ 164 [2012]
  • e-Learning 환경에서 성인학습자의 학습시간 계획 실천 수준에 따른 학습참여, 학습지연, 학습시간, 학업 성취 차이 분석
    권성연 학습자중심교과교육연구 9 (3) : 61 ~ 86 [2009]
  • What can instructors and policy makers learn about Web-supported learning through Web-usage mining
    Cohen, A. Internet and Higher Education 14 : 67 ~ 76 [2011]
  • Web usage mining for a better web-based learning environment
    Zaïane, O. R. Proceedings of Conference on Advanced Technology for Education : 60 ~ 64 [2001]
  • Tracking student behavior, persistence, and achievement in online courses
    Morris, L. V. Internet and Higher Education 8 : 221 ~ 231 [2005]
  • The evolution of big data and learning analytics in American higher education
    Picciano, A. G. Journal of Asynchronous Learning Networks 16 (3) : 9 ~ 20 [2012]
  • The 2011 horizon report
    Johnson, L. The New Media Consortium [2011]
  • Relations of academic procrastination, rationalizations, and performance in a web course with deadlines
    Tuckman, B. W. Psychological Reports 96 : 1015 ~ 1021 [2005]
  • Procrastination in online courses : Performance and attitudial differences
    Elvers, G. C. Teaching of Psychology 30 (2) : 159 ~ 162 [2003]
  • Predictors of web-student performance : The role of self-efficacy and reasons for taking an on-line class
    Wang, A. Y. Computers in Human Behavior 18 : 151 ~ 163 [2002]
  • Pre-entry variables related to retention in online distance education
    Dupin-Bryant, P. American Journal of Distance Education 18 (4) : 199 ~ 206 [2004]
  • Online, web-based learning environment for an information systems course : Access logs, linearity and performance
    Rafaeli, S. Ravid, G. Proceedings of Information Syste Educators Conference : 92 ~ 99 [1997]
  • Mining LMS data to develop an"early warning system"for educators : A proof of concept
    Macfadyen, L. P. Computer & Education 54 : 588 ~ 599 [2010]
  • Learning styles and asynchronous learning : Comparing the LASSI model to class performance
    Loomis, K. D. Journal of Asynchronous Learning Networks 4 (1) : 23 ~ 31 [2000]
  • Learning analytics: Definitions, processes and potentials
  • Factors that influence students’ decision to dropout of online courses
    Willging, P. A. Journal of Asynchronous Learning Networks 13 (3) : 115 ~ 127 [2009]
  • Exploring usage analysis in learning systems: Gaining insights from visualisations
    Mazza, R. Paper presented at the 12th International Conference on Artificial Intelligence in Education [2005]
  • Enhancing teaching and learning through educational data mining and learning analytics
  • Discriminating factors between completers of and dropouts from online learning courses
    Lee, Y. British Journal of Educational Technology 44 (2) : 328 ~ 337 [2013]
  • Differences by course discipline on student behavior, persistence, and achievement in online courses of undergraduate general education
    Finnegan, C. Journal of College Student Retention: Research, Theory and Practice 10 (1) : 39 ~ 54 [2009]
  • Course signals
  • As distance education comes of age, the challenge is keeping the students
    Carr, S. Chronicle of Higher Education 46 : 39 ~ 42 [2000]
  • Academic analytics: A new tool for a new era
  • 2012 교육통계분석자료집: 평생교육통계편