키워드 네트워크 및 지적구조 분석을 통한 개인 맞춤형 학습 연구동향 분석

• 영문명: Analysis of personalized learning research trends through keyword network and intellectual structure analysis
• 발행기관: 한국농산업교육학회
• 저자명: 송선일 정보영
• 간행물 정보: 『농업교육과 인적자원개발』제55권 제3호, 101~124쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.09.30

국문 초록

개인 맞춤형 학습은 학습자의 개별화된 요구에 기반한 맞춤형 학습환경을 제공하고, 학습자 주도의 적응형 학습과정을 거쳐 도출된 학습결과 및 행동변화로 정의될 수 있다. 이 연구는 개인 맞춤형 학습에 관하여 발표된 연구주제는 무엇이며 어떤 양상을 보이는지, 출판된 개인 맞춤형 학습 관련 논문을 통해 찾을 수 있는 저자 및 소속 국가, 연구주제의 양상은 무엇인지 확인하고자 하였다. 이를 위해 SCOPUS 검색 결과 976건의 동료심사 논문 및 단행본 챕터의 서지정보를 종합하였으며, 서지정보를 입력 데이터로 하는 키워드 네트워크 분석, 지적구조 분석 등을 실시하였다. 연구결과, 개인 맞춤형 학습은 이러닝, 학습 스타일, MOOCs, 개인화 추천, 적응형 학습, 혼합학습, 협력학습, 교육공학 등과 강한 연결을 갖고 있음을 알 수 있었다. 또한, 개인 맞춤형 학습은 전통적 교수학습 상황의 진일보를 이루고, 첨단화된 교육공학적 기술 도입으로 비대면 환경에서의 학습을 원활하게 할 것으로 기대되며, 개인 주도적이고 지속가능한 적응형 학습과 연계될 수 있음을 논의하였다. 이러한 연구결과 및 논의에 따라 향후 교육공학 측면, 인적자원개발 학문 및 실제 측면에서 개인 맞춤형 학습을 다룰 때 고려해야 할 점을 중심으로 시사점을 제공하였다.

영문 초록

Personalized learning can be defined as learning outcomes and behavioral changes resulting from a learner-driven adaptive learning process that provides a customized learning environment based on the individualized needs of the learner. This study aimed to identify the published research topics on personalized learning, the authors and countries that can be found in published papers on personalized learning, and the aspects of the research topics. For this purpose, we synthesized the bibliographic information of 976 peer-reviewed articles and book chapters from SCOPUS search results, and conducted keyword network analysis and intellectual structure analysis using bibliographic information as input data. The results show that personalized learning has strong connections with e-learning, learning styles, MOOCs, personalized recommendations, adaptive learning, blended learning, collaborative learning, and educational technology. It is also discussed that personalized learning is an evolution of traditional teaching and learning situations, is expected to serve as a catalyst for learning in non-face-to-face environments through the introduction of advanced educational technology, and can serve as a precursor to enable individual-driven and sustainable adaptive learning. Based on these findings and discussions, implications were provided, focusing on what should be considered when dealing with personalized learning in the future from the perspective of educational engineering, human resource development disciplines, and practice.

목차

I. 서론

II. 이론적 배경

III. 연구방법

IV. 연구결과

V. 논의, 결론 및 제언

키워드

개인 맞춤형 학습 키워드 네트워크 분석 지적구조 분석 personalized learning keyword network analysis intellectual structure analysis