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건강 과학 학생을 위한 프로젝트 기반 학습 지침: 데이터 마이닝 및 정성적 기술을 사용한 분석

Published: December 9, 2022 doi: 10.3791/63601
Automatic Translation
1, 2, 3, 4
1Department of Health Sciences, University of Burgos, 2Department of Education Sciences, University of Burgos, 3Department of Geography, History and Communication, University of Burgos, 4Department of Philology, University of Burgos

Summary

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

Abstract

전 세계의 학계 지도자들은 교육, 특히 고등 교육에서 적극적인 방법론의 사용을 장려하고 있습니다. 그 이유는 사회적 변화가 계속 증가하는 속도로 일어나고 있으며 학생과 교사가 디지털 기술을 개발해야 하기 때문입니다. 이것은 미래의 졸업생이 효과적인 문제 해결 능력을 갖추어야 하는 건강 과학 학위에 특히 중요합니다. 이 과제에 대응하기 위해 프로젝트 기반 학습(PBL) 방법론과 교육 데이터 마이닝(EDM) 및 혼합 방법의 사용을 기반으로 하는 다양한 모니터링 기술을 사용하면 교사에게 방법론의 효과에 대한 정보를 제공하고 개인화된 교육 응답의 구현을 안내합니다.

이 연구는 고등 교육에서 작업 치료를 공부하는 건강 과학 학생들을 위한 e-러닝 및 혼합 학습(b-Learning) 교육 양식에 PBL 방법론을 적용하기 위한 프로토콜을 제공합니다. 또한 공분산 및 비지도 학습 분석을위한 통계 기술을 통해 두 교수 방식 간의 차이를 감지 할 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 맥락을 기반으로 PBL 방법론의 구현을 위한 보다 효과적인 제안을 생성하는 데 도움이 될 것입니다. 따라서 이 프로토콜은 교사가 e-러닝 및 b-러닝 교수법에서 PBL 방법론을 구현하는 데 도움이 되는 많은 리소스와 자료를 제공합니다.

Introduction

프로젝트 기반 학습 방법론의 특징
오늘날 다양한 분야의 전문가들은 환경1과 같은 다양한 분야에서 세계화로 인해 발생하는 수많은 (기술적, 사회 정치적, 경제적) 도전에 직면 해 있습니다. 이러한 문제는 질병의 세계적 확산에 영향을 미치므로 자원이 감소하고 빈곤이 증가하며 지속 가능한 사회를 만들 책임이 필요합니다1. 건강 전문가는사람들의 삶의 질 향상에 기여하면서 대규모로 치료 전략과 기술을 발전시켜 지역 사회의 생존 가능성을 보장할 수 있는 잠재력과 기술을 가지고 있습니다2. 유엔은 지속가능발전목표(SDGs)에 모든 국가가 적극적으로 참여하여 이러한 과제를 해결할 필요성을 강조했습니다.1. 의료 전문가의 활동은 제안 된 많은 목표와 연결될 수 있습니다. 따라서 의료 학생을 양성하는 사람들은 학생들이 이러한새로운 도전에 직면할 수 있는 역량을 습득하는 데 도움이 되는 교육학적 접근 방식을 습득해야 합니다1,2.

기존의 다양한 교육학적 방법론 중에서 프로젝트 기반 학습(PBL)3 은 학생들이 직업의 미래 과제를 안전하고 효과적으로 처리하는 데 필요한 역량을 개발하는 데 도움이 되는 방법론으로 두드러집니다3. PBL은 학생들을 자신의 학습의 주인공으로 만들기 위해 교수-학습 과정을 변화시킴으로써 전통적인 방법론의 한계를 극복하는 혁신적인 교육적 접근 방식입니다. 이러한 변화는 학생들이 실제 상황에서 문제 해결 능력을 습득하는 데 도움이 됩니다4. PBL은 학문과 관련된 실제 시나리오에 포함 된 연구 질문5 를 생성하는 교사를 기반으로합니다. 학생들은 협력 그룹의 문제를 해결해야합니다. 최종 목표는 과제 또는 문제 해결을위한 그룹 작업을 통해 지식 (개념적, 절차 적, 태도적)을 습득하는 것입니다6.

이 접근법은 교육 및 구성주의 심리학 분야에서 시작되었으며, 그 시작부터 다양한 분야에 적용되었습니다6. 그러나 이 방법론을 구현하는 것은 교육 자원과 인프라의 부족으로 인해 영향을 받을 수 있으며, 이로 인해 전통적인 교육과 PBL 7,8을 결합한 하이브리드 모델이 사용되기도 합니다. 그러나 이러한 모델은 학습 경험1에서 한계를 나타냈습니다. 이러한 이유로 이러한 방법론의 사용과 해석을 안내하고 촉진하는 교육 프로토콜을 개발하는 것이 중요합니다. 또한 최근 몇 년 동안 PBL 방법론은 온라인 프로젝트 기반 학습(OPBL)10이라고 하는 가상 학습 플랫폼인 LMS(학습 관리 시스템)9를 통해 구현되었습니다.

건강 과학 분야의 대학생을 위한 프로젝트 기반 학습 방법론
이 프로토콜은 교사가 이러한 방법론을 적용하고 교수 및 학습 과정에서 발생하는 결과를 해석하는 데 중요합니다9. 이 프로토콜은 학교 교육 초기부터 고등 교육까지 사용할 수 있으며 다양한 정신적, 신체적, 사회 경제적 조건에 맞게 조정할 수 있습니다11. 제시된 프로토콜은 건강 과학 분야의 대학생들과 협력하는 데 중점을 둡니다. 교수 모델은 초기 자극 역할을하는 교사가 준비한 프로젝트를 중심으로 학습을 조직하는 것을 기반으로하며,이 프레임 워크에서 학생은 자신의 학습의 주요 초점이됩니다11. 이 접근법은 학생들이 미래의 전문 실습과 밀접한 관련이있는 기본 역량 (개념적, 절차 적 및 태도적)을 습득 할 수있는 적극적이고 포괄적이며 건설적인 방법입니다 4,12.

학습 방법이 결합되어 개념 및 절차 적 지식 4,13,14와 관련된인지 및 메타인지 능력의 습득을 자극하며,이 모든 것이 학생들이 비판적 사고를 개발하고 학습 동기를 높이며 의사 결정 및 문제 해결의 자율성에 기여합니다 13 . 그러나이 방법론을 성공적으로 적용하기위한 열쇠 중 하나는 교사가 준비하는 프로젝트가 실제 실습과 직접 관련되어야하며 학생들에게 최소 초기 지침 4,9에 따라 문제에 접근하는 방법에 자율성을 부여해야한다는 것입니다. 즉, 교사는 학생의 역량을 평가하기위한 도구를 명확하게 정의하고 PBL을 형성하는 데 사용될 평가 기준에 대한 지침을 제공하고 평가가 얼마나 잘 수행되었는지 평가해야합니다15,16. 또한 학생들은 동료들과 협력하여 토론을 통해 논쟁하고 독단적으로 행동하는 법을 배우므로 의사 소통 및 팀워크 기술 4,16을 개발할 수 있습니다.

대학생의 주요 목표는 교사가 이러한 역량14 (나중에 학생들의 미래 직장 생활에서 구현 될 것)의 습득을 촉진하기 위해 설정 한 과제를 처리함으로써 "배우는 법을 배우는"것입니다. 이 방법론을 사용한 결과는 실제 문제를 배우고 해결하는 데 자율성을 장려한다는 것을 나타냅니다4. 이 방법론의 또 다른 장점은 학생들이 특히 건강 과학, 온라인 교육 및 혼합 학습(b-Learning)17,18,19에서 역량을 습득하도록 돕는 데 매우 효과적이라는 것입니다. 이것은 COVID-19 전염병20,21로 인해 특히 중요해졌습니다.

PBL의 공통 요소는 다음과 같이 요약 할 수 있습니다 : (1) 첫째, 프로젝트와 관련된 개념이 학생들에게 설명됩니다 (온라인 교육 환경에서는 거꾸로 된 학습 경험을 사용할 수 있음). (2) 프로젝트 계획이 정의되고 분석됩니다. (3) 지원 이론에 대한 검토가 수행되고 연구 대상을 이해하는 데 도움이되는 계획이 작성됩니다. (4) 문제를 해결하기 위한 목표와 질문이 제안됩니다. (5) 가능한 솔루션이 공식화되고 가장 실행 가능한 옵션이 평가됩니다. (6) 이러한 솔루션이 구현됩니다. (7) 결과가보고됩니다. (8) 비판적 성찰이 수행되고, 피드백이 제공되며, 새로운 질문 제안을 포함하여 프로세스가 평가됩니다. (9) 작업 4,6,13을 제시함으로써 프로세스가 완료됩니다.

또한 모든 학생들이 이러한 유형의 방법론에 동일한 방식으로 반응하는 것은 아니라는 점을 명심해야합니다. 학습에 더 적극적으로 참여하는 학생, 더 비판적으로 생각하는 학생, 더 나은 대인 관계 기술을 가진 학생은 더 나은 결과를 얻는 경향이 있습니다22. 전통적인 학습 방법론에 익숙한 학생들이 좌절감을 느낄 수도 있습니다. 그렇기 때문에 학생들에게 처음부터 프로젝트 단계를 구현하기위한 명확한 작업 규칙과 시간표를 제공해야합니다8. 위에서 언급했듯이 PBL은 건강 과학 학위 내에서 널리 사용되어 왔으며 문헌 18,23,24에서 이를 뒷받침하는 광범위한 증거가 있습니다. 그러나 임상 기술 세미나 및 과학계에서의 경험 보급과 관련된 개선 할 수있는 몇 가지 측면이 확인되었습니다25,26.

이 방법론은 인턴십 비율이 높은 학위(예: 간호 대 의학, 작업 치료 대 심리학 또는 영양)에 대해 더 나은 결과를 얻는 것으로 보입니다3. 또한 최근 연구에서는 실제 상황에서 상호 작용 작업을 수행하기 위해 다양한 학위 간의 공동 교육 프로젝트를 통해 PBL 방법론을 구현할 것을 제안했습니다. 목표는 다학제 및 학제 간 역량27,28의 획득입니다. 그러나 이러한 유형의 방법론을 잘 구현하려면 교직원이이를 구현할 수있는 자격을 갖추어야하며 학생들은 특히 건강 과학 3,15,18,29의 경우 임상 실습과 관련하여 비판적이고 다양한 사고를 개발해야합니다.

구현의 또 다른 중요한 측면은 PBL 방법론 교육에 대한 학생 만족도를 평가하고 개선을 위한 아이디어를 분석해야 한다는 것입니다 19,30,31. 보다 구체적으로, 작업 치료 학생들은 직업 생활에서 직면하게 될 문제와 유사한 문제를 해결하는 방법을 배울 수 있기 때문에 이 방법론이 학습에 필수적이라는 것을 알게 되어 동기 부여가 향상된다는 것을 알게 된 것으로 보고되었습니다31. 유사하게, 작업 치료 학생에서 PBL의 하이브리드 모델을 평가 한 1993 년에 시작된 종단 연구는 학생들이 미래의 전문적인 실습을 위해 그룹 학습에 대해 매우 긍정적 인 의견을 가지고 있음을 보여주었습니다7. 작업 치료 학생에 대한 또 다른 연구에서는 방법론에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났습니다. 이는 학생들이 이러한 학습 방식이 실습을 통해 지식을 습득하고 향후 작업에 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 개입과 재료 설계의 우선 순위를 정하기 위해 따라야 할 단계를 표시했습니다. 따라서 학생들의 학습 과정을 모니터링하여 학습의 조기 또는 잠재적 문제를 감지하고 해결하는 것이 매우 중요합니다. 모니터링에는 교육 데이터 마이닝(EDM) 및 혼합 방법 분석 기술을 사용해야 하며, 이에 대한 필수 기본 사항은 아래에서 설명합니다.

교육 데이터 마이닝 기술
LMS가 e-러닝 또는 b-러닝 교육 모델에서 사용되는 경우 각 학생 및 교사 상호 작용을 캡처하는 일련의 로그 또는 로그 파일이 생성됩니다. 이러한 로그는 학습 동작의 증거이며 EDM 또는 학습 분석(LA)32 기술을 사용하여 분석할 수 있습니다. 이러한 기술을 통해 교사는 학생 상호 작용이 무엇인지, 얼마나 많은 상호 작용이 존재하는지, 상호 작용의 품질이 무엇인지 알 수 있습니다33. 특히 EDM 기법을 통해 학생들의 학습 행동 패턴과 상호 작용을 더 쉽게 발견할 수 있습니다4. EDM 기술은 상이한 프로파일(35,36)을 연구하는데 사용될 수 있다(학생을 지향하거나 교육자를 지향한다).

최종 목표는 교육에 대한 피드백을 제공하고, 코스 내용 구조를 평가하고, 학습 과정에서 효과적인 요소를 분석하고, 학생 유형을 분류하고, 학습지도 및 모니터링에 대한 필요성을 식별하는 것입니다. 이는 각 학생의 가장 일반적인 학습 패턴과 오류 빈도를 결정하는 데 도움이 되며, 이를 사용하여 가장 적절한 교육적 응답을 조정할 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 능동적 인 교수법을 포함하는 교수 과정에서 EDM 기술을 사용하면 협업 그룹10에서 개별 학생 행동과 학생 행동을 연구하는 데 매우 효과적인 것으로 나타났습니다.

컴퓨터 지원 정성 분석 기술의 적용
지난 20 년 동안 양적 및 질적 기술 또는이 둘의 조합이 혼합 방법39라고 불리는 연구에 적용되었습니다. 데이터 분석에 혼합 된 방법을 사용하면 학생의 학습 행동 모니터링과 같은 복잡한 분석 문제를 처리 할 때 특히 유용합니다. 이러한 방법의 사용은 설문조사에서 개방형 질문으로부터의 학생 피드백과 같은 정성적 데이터의 정성적 데이터의 변환, 및 상이한 데이터 시각화 기술(40)을 갖는 데이터의 분석을 허용한다. 다양한 컴퓨터 보조(또는 -보조) 정성적 데이터 분석 소프트웨어(CAQDAS)가 데이터 변환 및 분석을 용이하게 하기 위해 사용될 수 있다(41).

PBL 방법론, 학습 행동 분석, EDM 사용 및 컴퓨터 기반 정성 분석 기술을 통한 교육 절차에 대한 요약이 그림 1에 나와 있습니다.

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

이 연구에서는 세 가지 연구 질문이 제기되었습니다 : RQ1 : 학생들의 사전 지식의 효과를 고려할 때 PBL 방법론이 e- 러닝과 b- 러닝을 통해 구현되는지 여부에 따라 작업 치료를 공부하는 건강 과학 학생의 학습 결과와 만족도에 유의 한 차이가 있습니까? RQ2 : 발견 된 참가자 클러스터가 학습 결과, 학습 행동 및인지 된 만족도를 교육 방식 (e- 러닝 대 b- 러닝)의 함수로 일치합니까? RQ3: PBL 방법론 개선을 위한 학생들의 제안은 e-러닝과 b-러닝의 교수 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 부르고스 대학교 (스페인) 번호 IO 03/2022의 생명 윤리위원회의 절차 규정에 따라 실행되었습니다. 참여하기 전에 응답자들은 연구 목표를 완전히 인식하고 정보에 입각 한 동의를 제공했습니다. 그들은 참여에 대한 재정적 보상을받지 못했습니다.

1. 참가자 모집

  1. 고등 교육의 두 그룹 (학생 및 교사), 특히 작업 치료 학부생에서 20 세에서 56 세 사이의 성인 참가자를 모집합니다.
    참고: 표 1 은 교수 방식과 연령 및 성별로 세분화된 학생 목록을 보여줍니다. PBL 방법론은 COVID-19 대유행 기간 동안 두 가지 다른 기간에 사용되었습니다 : 완전 감금이있는 비상 사태 (전체 감금으로 인해 e- 러닝을 통해 교육해야 함)와 부분 감금이있는 비상 사태 (COVID-19에 대해 양성 반응을 보이거나 양성 반응을 보인 사람과 직접 접촉 한 학생 만 감금되었습니다. 이 경우, b-학습이 적용됨).

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

2. 실험 절차

  1. 세션 1: 동의 수집 및 참가자 브리핑
    1. 정보에 입각한 동의, 개인 데이터 및 배경 지식을 수집합니다.
    2. 강의 첫 주 동안 연수생에게 연구의 목적과 데이터 수집, 처리 및 저장에 대해 알립니다. 학생들이 참여에 동의하면 사전 동의서에 서명하도록 요청하십시오.
      참고 :이 연구에 대한 참여는 자발적이며 재정적 보상은 없었습니다. 이 측면은 경제적 조건화 요인이없는 작업 수행에 대한 동기를 보장합니다.
  2. 세션 2: 학생들의 사전 지식 평가
    1. 강의 첫 주 동안 학생들에게 핵심 주제 개념에 대한 사전 지식에 대한 설문지를 작성하도록 요청하십시오. 닫힌 질문에 대한 답변을 이분법적인 방식으로 또는 1에서 5까지의 리 커트 유형 척도로 기록하십시오 (표 2).
      참고: 사전 지식 설문지에는 주제에 적용할 방법론과 관련된 닫힌 질문이 포함되어 있으며, 이 경우 코스 이벤트를 보고하는 개인화된 음성 도우미, 프로세스 지향 자동 피드백 시스템, 가상 실험실, 거꾸로 교실 경험 및 PBL이 포함됩니다. 설문지는 Moodle 환경 (모듈 식 객체 지향 동적 학습 환경) 인 UBUVirtual 학습 플랫폼을 통해 익명으로 적용되었으며 학생들이 온라인으로 작성했습니다. 이 연구의 설문지는 전체 척도에 대해 α = 0.88이고 항목이 제거 된 경우 각 항목에 대해 α = 0.87-0.89의 Cronbach의 알파 신뢰도 지수를 가졌습니다. 설문지에는 주제에 대한 학생의 동기에 대한 개방형 질문도 포함되어 있습니다.
  3. 세션 3: 학생들에게 프로젝트 기반 교수법과 사용할 다양한 리소스에 대해 알립니다.
    1. 학생들에게 PBL이 어떻게 전달될 것인지에 대한 가이드와 프로젝트 평가 및 프로젝트 프레젠테이션을 위한 루브릭을 제공합니다.
    2. 학생들에게 사용 가능한 고급 학습 기술 리소스(지능형 음성 도우미, 프로세스 지향 개인화 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 프로젝트 수행 및 발표를 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 참가자에게 e-러닝 그룹의 경우와 같이 가상뿐만 아니라 물리적 시뮬레이션 실험실에서 프로젝트를 수행하도록 요청하십시오.
  4. 세션 4: 사례 연구 선택
    1. 학생들을 2-5 명의 참가자 그룹으로 구성하고 각 그룹에게 0-6 세 아동의 다양한 발달 장애 (신체적, 심리적 또는 감각적)와 관련된 일련의 실제 사례 중에서 선택하도록 요청하십시오.
      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 구현할 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 정교화합니다. 몇 가지 예는 보충 자료 부록 4에서 참조할 수 있습니다.
  6. 세션 6: 개입 영역에서 일하는 전문가에 대한 설명
    1. 각 그룹에게 개입 할 전문가의 역할과 학제 간 작업을 장려하는 관계 구조를 설명하도록 요청하십시오.
  7. 세션 7: 중재 사례 연구에 대한 설명
    1. 각 그룹에게 병리 또는 발달 장애의 특성을 설명하도록 요청하십시오.
  8. 세션 8: 개입 프로그램 작성
    1. 각 그룹에게 중재 프로그램 내에서 다음 요소를 다루는 다양한 단계를 준비하도록 요청하십시오 : 초기 사용자 평가, 초기 평가 결과를 기반으로 제안 된 평가 지표, 아동의 기술 또는 행동 개발을 달성하기위한 제안 된 중재 절차, 개입에 필요한 자료, 일반화 활동 제안, 그리고 개입에 대한 후속 조치 계획.
      1. 가상 실험실에서 교사가 e-러닝 그룹의 학생들을 돕도록 합니다.
        메모. 가상 실험실에서 e-Learning 학생에게 제공되는 도움의 예는 보충 자료 부록 5를 참조하십시오.
      2. b-Learning 그룹의 시뮬레이션 센터에서 실습 수업을 통해 프로젝트의 이 부분을 수행하십시오.
  9. 세션 9: 프로젝트 문서 제작
    1. 각 그룹에게 선택한 실제 사례를 위해 만들어진 프로젝트를 설명하는 문서를 제공하도록 요청하십시오.
      참고: 프로젝트는 프로젝트 개발 평가 루브릭을 사용하여 평가됩니다( 보충 자료 부록 2 참조).
  10. 세션 10: 프로젝트 발표
    1. 각 그룹에게 그들이 선택한 실제 사례에 대해 프로젝트를 발표하도록 요청하십시오.
      참고 : 프레젠테이션은 급우와 교수에게 제공됩니다.
    2. 프레젠테이션을 평가합니다. 프레젠테이션 평가 루브릭에 따라 프레젠테이션 평가를 수행합니다( 보충 자료 부록 2 참조).
  11. 세션 11: 학생들의 후속 조치
    1. 학생의 행동 모니터링 소프트웨어41 도구를 통해 UBUVirtual 플랫폼에서 학생 그룹의 상호 작용을 평가하여 학생의 상호 작용을 개별적으로 (그림 2) 및 그룹으로 분석 할 수 있습니다 (그림 3).
    2. 그룹 분석 수행하기: 그룹 01 >> 그룹 아이콘을 클릭하고 모든 > 로그를 선택합니다. 구성 요소 선택 > Visual Analytics 에서 가리키는 모든 포인팅을 선택한 다음, 히트맵을 선택합니다. 이렇게 하면 그림 2와 같이 상호 작용을 개별적으로 분석할 수 있는 히트맵이 생성됩니다.
    3. 개별 분석을 수행하려면: 모든 > 비교 선택을 클릭합니다. 로그 > 구성 요소를 선택합니다. 그런 다음 시각적 분석에서 가리키는 모든 포인팅 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) 그룹 내에서 어떤 상호 작용을 하는지 확인합니다(2.11.2단계 및 2.11.3단계 수행).
  12. 세션 12: 프로젝트 기반 학습에 대한 학생 만족도 평가
    1. 각 학생에게 과정이 끝날 때 PBL 작업에 대한 만족도에 대한 의견 조사를 완료하도록 요청하십시오(표 3).
      참고: PBL 만족도 설문조사는 1에서 5까지의 리커트 유형 척도로 측정된 17개의 닫힌 응답 질문과 2개의 개방형 응답 질문으로 구성됩니다. 이 연구에서 Cronbach의 알파 신뢰성 지수는 전체 척도에 대해 α = 0.89이고 항목이 제거 된 경우 각 항목에 대해 α = 0.88-0.91이었습니다.
  13. 세션 13: 데이터 분석
    1. 첫 번째 질문 (RQ1 : PBL 방법론이 학생들의 사전 지식의 효과를 고려할 때 e- 러닝과 b- 러닝을 통해 구현되는지 여부에 따라 작업 치료를 공부하는 건강 과학 학생의 학습 결과와 만족도에 유의 한 차이가 있습니까?)의 경우 스프레드 시트의 모든 데이터를 통계 프로그램 인 SPSS42로 가져옵니다. : PBL (LOEPBL)의 정교화, PBL의 발표 (LOEXPBL), 학습 결과 합계 (LOT), LMS 액세스 (LMSA) 획득, 교수에 대한 학생의 만족도 (SPBL), 독립 변수 (e- 러닝 양식의 유형, 즉, 교육의 구현 연도 및 공변량 (사전 지식).
      1. e-러닝 대 b-러닝 교육 방식(COVID-19 팬데믹 첫 해 동안 온라인 교육) 및 b-러닝(COVID-19 팬데믹 2년차 동안 혼합 교육, 부분적으로는 대면 및 일부는 온라인) 그룹 모두에 대해 이 작업을 수행합니다.
      2. 고정 효과(교육 방식: e-러닝 대 b-러닝)와 공변량(사전 지식)으로 ANCOVA를 수행합니다.
      3. 다변량 분석을 선택하고 종속 변수(LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA 및 SPBL), 독립 변수(b-학습에 대한 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 양식[e-Learning 대 b-Learning]의 함수로 인지된 만족도와 일치합니까?)의 경우 다음 단계를 수행합니다.
      1. 평균 군집 분석을 선택한 다음 변수 LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA 및 SPBL을 선택합니다. 그런 다음 클러스터 멤버십을 선택한 다음 매우 약간 일시 중지하고 연속을 클릭하고 다시 약간 일시 중지합니다. 각 사례에 대한 클러스터 정보가 > ANOVA 테이블에서 초기 클러스터 센터 > 선택합니다. 그런 다음 계속을 선택합니다.
      2. 클러스터 멤버십에 대해 찾은 데이터와 e-Learning 대 b-Learning 교육 양식 그룹 간의 교차 테이블을 선택합니다. 행에서 가변 연도(e-러닝 양식의 유형, 즉 교육 구현 연도 )를 선택합니다. 열에서 서비스 케이스의 클러스터 번호를 선택합니다.
      3. 시각화 소프트웨어를 사용하여 클러스터 분석을 수행합니다. 이렇게 하려면 데이터를 시각화 소프트웨어로 가져오고 히트 맵 > Radviz를 선택합니다. 사용 된 교육 양식과의 관계와 관련하여 연구 된 다양한 변수로 클러스터의 시각화를 구현합니다.
        참고: 이 분석에는 무료 데이터 마이닝 소프트웨어43 ( 재료 표 참조)이 사용되었습니다.
    3. 세 번째 질문 (RQ3: PBL 방법론 개선을 위한 학생들의 제안은 교육 방식, e-러닝 대 b-러닝에 따라 다른가요?)의 경우 다음 단계를 수행합니다.
      1. 정성적 데이터 분석 소프트웨어(44)를 사용하여 e-러닝 대 b-러닝의 두 그룹에 대한 PBL(13) 만족도 척도에서 발견된 미해결 답변의 정성적 분석을 수행한다. 교육에 대한 학생들의 만족도에 대해 얻은 개방형 질문에 대한 답변(SPBL)을 소프트웨어로 가져옵니다.
      2. e-러닝과 b-러닝의 두 가지 교육 방식에서 학생 응답 분류를 선택합니다.
      3. 문서 그룹(교육 방식: e-러닝 대 b-러닝) 분석을 선택합니다.
      4. Sankey 다이어그램을 선택합니다.
      5. 결과를 스프레드시트 소프트웨어로 내보냅니다.
        참고: 먼저 개방형 질문에 대한 응답을 각 교육 양식 그룹(e-Learning 대 b-Learning)으로 분류하고 그룹 및 분류별로 응답에 대해 빈도 분석을 수행했습니다. 결과는 Sankey 다이어그램을 사용하여 시각화되었습니다. 이것은 정성적 데이터 분석 소프트웨어(44 )를 사용하여 수행되었습니다( 재료 표 참조).

표 2 : 사전 지식 설문지13. 사전 지식 설문지의 열린 질문과 닫힌 질문. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

표 3: PBL13에 대한 만족도 척도. PBL 만족도 척도의 공개 및 비공개 질문. 약어 : PBL = 프로젝트 기반 학습. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 2
그림 2: UBUVirtual 플랫폼에서 한 학생의 행동 분석. 가상 학습 플랫폼에서 학생이 수행한 행동의 히트 맵. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 3
그림 3: UBUVirtual 플랫폼의 모든 학생 행동 분석. 과제 완료와 관련하여 가상 학습 플랫폼에서 학생들이 수행 한 학습 행동 분석. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 4
그림 4: UBUVirtual 플랫폼의 그룹에서 학생 행동 분석. 과제 완료와 관련하여 가상 학습 플랫폼에서 작업 그룹의 학생들이 수행 한 학습 행동 분석. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

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Representative Results

본 연구를 위해 모집 된 98 명의 참가자는 21 세에서 56 세 사이의 학부 작업 치료 학생이었습니다 (표 1). 이 프로토콜은 부르고스 대학교에서 2 년 동안 테스트되었습니다. 프로토콜의 전달은 표 4에 요약되어 있습니다.

표 4 : 대학생을위한 프로젝트 기반 학습을위한 프로토콜 적용 요약. 약어: LMS = 학습 관리 시스템. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

첫 번째 연구 질문 (RQ1)은 다음과 같습니다 : 학생들의 사전 지식의 효과를 고려할 때 PBL 방법론이 e-Learning 대 b-Learning을 통해 구현되는지 여부에 따라 작업 치료를 공부하는 건강 과학 학생의 학습 결과와 만족도에 유의 한 차이가 있습니까?

표 5에서 볼 수 있듯이 정교화(LOEPBL) 점수에는 상당한 차이가 있었고 e-러닝 그룹이 더 높은 점수를 받았습니다. b-Learning 그룹은 프레젠테이션(LOEXPBL) 및 LMS 액세스(LMSA)에서 더 높은 점수를 받았습니다. 총 학습 결과 (LOT)에서 유의 한 차이가 발견되지 않았으며 공변량으로서의 사전 지식에 대한 효과는 발견되지 않았다.

표 5: 고정 효과 요인의 ANCOVA(교육 방식, e-러닝 대 b-학습), 공변량(사전 지식 수준) 및 효과 값, η2. 고정 효과 요인의 ANCOVA (교육 양식, e- 러닝 대 b- 러닝), 공변량 (사전 지식 수준) 및 효과 값, η2. 약어 : PBL = 프로젝트 기반 학습; LOEPBL = PBL의 정교화; LOEXPBL = PBL의 프리젠 테이션; LOT = 총 학습 결과; LMS = 학습 관리 시스템; LMSA = LMS 액세스; SPBL = PBL에 대한 만족도; e- 러닝 = 온라인 수업; b- 학습 = 혼합 수업 (온라인 및 실제 수업); M = 평균; SD = 표준 편차; ANCOVA = 공분산 분석. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

두 번째 연구 질문 (RQ2)은 다음과 같습니다 : 발견 된 참가자 클러스터가 학습 결과, 학습 행동 및인지 된 만족도를 교육 방식 (e- 러닝 대 b- 러닝)의 함수로 일치합니까?

서로 다른 변수에서 차이가 발견 된 두 개의 클러스터가 발견되었지만 모든 변수에서 하나가 다른 것보다 우월하다는 것을 입증 할 수 없었습니다 (표 6).

표 6: 최종 클러스터 중심. 약어 : PBL = 프로젝트 기반 학습; LOEPBL = PBL의 정교화; LOEXPBL = PBL의 프리젠 테이션; LOT = 총 학습 결과; LMS = 학습 관리 시스템; LMSA = LMS 액세스; SPBL = PBL에 대한 만족도. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

그 후, 교습 양식 변수 (e- 러닝 대 b- 러닝) (표 6)와 관련하여 각 참가자에게 할당 된 소속 클러스터의 값과 각 그룹에 속하는 비율 사이에 크로스 테이블이 준비되었습니다. C = 0.40, p < 0.001의 우발 계수가 얻어졌다 (표 7).

표 7: 클러스터 번호별 참가자 교차분석 약어 : e- 러닝 = 온라인 수업; b- 학습 = 혼합 수업 (온라인 및 실제 수업). 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

또한 정교화 변수(LOEPBL), 프레젠테이션(LOEXPBL), 총 학습 결과(LOT), LMS 액세스(LMSA) 및 학생의 교수 만족도(SLPBL)에 대해 클러스터 간에 분산 분석이 수행되었습니다. 프리젠테이션(LOEXPBL, p =0.03) 및 LMS 액세스(LMSA, p < 0.001)에서 유의한 차이가 발견되었다( 표 8 참조).

표 8: 분산 분석 클러스터. 약어 : PBL = 프로젝트 기반 학습; LOEPBL = PBL의 정교화; LOEXPBL = PBL의 프리젠 테이션; LOT = 총 학습 결과; LMS = 학습 관리 시스템; LMSA = LMS 액세스; SPBL = PBL에 대한 만족도; df = 자유도; 분산 분석 = 분산 분석. 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

시각적 클러스터 분석은 시각화 소프트웨어43을 사용하는 k-means 기술을 사용하여 수행되었으며, 연구 된 다양한 변수와 관련하여 교수 양식, e- 러닝 대 b- 러닝을 변수로 사용했습니다 : 정교화 (LOEPBL), 프리젠 테이션 (LOEXPBL), 총 학습 결과 (LOT), LMS (LMSA)에 대한 액세스 및 교육에 대한 학생 만족도 (SPBL) (그림 5).

Figure 5
그림 5: 변수 "교육 양식, e-러닝 대 b-러닝"과 관련된 변수 LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA 및 SPBL의 클러스터 분석. 변수 LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA 및 SPBL과 관련하여 발견된 클러스터의 시각화. 약어 : PBL = 프로젝트 기반 학습; LOEPBL = PBL의 정교화; LOEXPBL = PBL의 프리젠 테이션; LOT = 총 학습 결과; LMS = 학습 관리 시스템; LMSA = LMS 액세스; SPBL = PBL에 대한 만족도; e- 러닝 = 온라인 수업; b- 학습 = 혼합 수업 (온라인 및 실제 수업). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

다음으로, 군집에 있는 변수의 동작에 대한 히트 맵이 구성되었습니다. 클러스터 1(이 클러스터에 포함된 학생은 가상 학습 플랫폼에 대한 액세스 권한이 적음)과 클러스터 2(이 클러스터에 포함된 학생은 가상 학습 플랫폼에 더 많이 액세스함)에서 가상 학습 플랫폼(UBUVirtual은 Moodle 기반 가상 학습 플랫폼)과 교수 유형(e-러닝 대 b-러닝)에서 더 큰 차별이 발견되었습니다(그림 6).

Figure 6
그림 6: 변수 LOEPBL, LOEXPBL, LOT, LMSA 및 SPBL에 있는 클러스터의 히트 맵 시각화. 약어 : PBL = 프로젝트 기반 학습; LOEPBL = PBL의 정교화; LOEXPBL = PBL의 프리젠 테이션; LOT = 총 학습 결과; LMS = 학습 관리 시스템; LMSA = LMS 액세스; SPBL = PBL에 대한 만족도. 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

세 번째 연구 질문 (RQ3)은 다음과 같습니다 : PBL 방법론 개선을위한 학생들의 제안은 교수법 (e- 러닝 대 b- 러닝)에 따라 다른가요?

답변은 정성적 데이터 분석 소프트웨어(44)를 사용하여 e-러닝 대 b-러닝 그룹의 두 그룹으로 분류되었습니다. 분류 코드별 빈도는 표 9에 나와 있으며, 그림 7 은 Sankey 다이어그램을 적용하여 두 그룹의 학생 응답을 분석한 것입니다.

표 9 : 두 중재 그룹 (그룹 1, e- 러닝 교육 및 그룹 2, b- 학습 교육)에서 학생의 분류 된 응답에 대한 빈도 분석. 약어 : e- 러닝 = 온라인 수업; b- 학습 = 혼합 수업 (온라인 및 실제 수업). 이 표를 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

Figure 7
그림 7: 두 중재 그룹(그룹 1, e-러닝 교육 및 그룹 2, b-학습 교육)에서 분류된 응답의 Sankey 플롯. 두 개입 그룹에서 분류된 반응의 Sankey 플롯. 약어 : e- 러닝 = 온라인 수업; b- 학습 = 혼합 수업 (온라인 및 실제 수업). 이 그림의 더 큰 버전을 보려면 여기를 클릭하십시오.

이러한 결과는 교육이 e-러닝을 통한 것인지 b-러닝을 통한 것인지에 따라 교육 개선을 위한 제안이 다르다는 것을 어떻게 나타냅니까? 두 그룹의 학생들은 가르침이 만족 스러웠다는 데 동의했습니다. 그럼에도 불구하고 b-Learning 그룹은 시뮬레이션 센터 사용의 중요성과 아이들과의 실제 연습에 대한 열망에 주목하여 교실 실습에서 교육을 늘렸습니다. 사용된 교육 방식(e-러닝 대 b-러닝)은 PBL 방법론을 적용한 결과에 차이를 가져왔습니다.

보다 구체적으로, e-Learning 그룹의 학생들은 프로젝트 실행에서 더 높은 점수를 받았고 b-Learning 그룹은 프로젝트 발표에서 더 높은 점수를 받았습니다. 또한 b-Learning 그룹에서 가상 플랫폼에 대한 액세스가 증가했습니다. 두 개의 클러스터가 발견되었으며, 클러스터 2는 두 개를 제외한 모든 변수에서 더 나은 결과를 보여주었습니다 (두 그룹간에 결과가 동일한 총 학습 결과와 두 그룹에서 결과가 매우 유사한 교수법에 대한 만족도).

마찬가지로 e-Learning 그룹에서는 학생의 82.6%가 클러스터 1에 있었고 17.39%가 클러스터 2에 있었습니다. b-Learning 그룹에서는 59.62%가 클러스터 2에 있었고 40.38%가 클러스터 1에 있었습니다. 따라서 사용 된 교수 양식은 LMS의 학생 학습 결과 및 학생 활동에 영향을 미치는 것으로 보이며 b-Learning은 프로젝트 프레젠테이션 및 LMS의 학생 활동에서 e- 러닝보다 더 효과적이라고 결론 지을 수 있습니다. 대조적으로, e- 러닝은 프로젝트 생성과 관련하여 더 효과적인 것으로 보입니다. 그럼에도 불구하고 PBL 방법론은 변동성이 매우 낮은 두 그룹 모두에서 최종 학습 결과의 평균이 높았기 때문에 두 경우 모두에서 매우 효과적입니다(e-학습 평균 = 8.89, 표준 편차 = 0.48, b-학습 평균 = 8.65, 표준 편차 = 0.92). 또한 만족도는 두 양식 모두에서 매우 높았으며 그룹간에 큰 차이가 없었습니다.

이러한 결과는 RQ1의 첫 번째 질문을 뒷받침하며 이러한 측면을 더 깊이 조사하기 위한 향후 연구의 방향을 나타냅니다. 위에서 언급 한 차이점은 두 가지 교육 방식 내에서 학생 만족도에 관한 질적 데이터를 분석하여 볼 수 있습니다. e-러닝은 COVID-19로 인한 비상 사태의 가장 중요한 시점에 제공되었으며, 이 기간 동안 대면 또는 혼합 교육을 수행할 수 없었습니다. PBL 방법론이 온라인 모드에서 어떻게 구현되었는지에 대한 학생들의 평가는 정상에 가까운 방식으로 교육을 계속하고 전문적인 실습과 관련시킬 수 있었기 때문에 매우 만족 스러웠습니다. 이것이 e-Learning 그룹이 개선을 위한 많은 제안을 하지 않은 이유일 수 있습니다. 반면, 팬데믹 2년차에 교육을 받은 b-Learning 그룹은 LMS와 대면 시뮬레이션 센터를 통해 전달된 PBL 방법론이 교육에 도움이 된다고 느꼈습니다. 그러나 이 그룹은 특히 실제 사용자와의 실제 활동 측면에서 대면 수업을 늘리는 데 중점을 둔 교육 개선을 위한 더 많은 아이디어를 제안했습니다.

보충 자료 부록 1. 여기에는 표 1 및 표 2가 포함됩니다. (표 1) 메타인지 전략, 하위 전략 및이를 개발하기위한 활동 간의 관계를 포함하는 문서. 프로젝트 기반 학습은 현장의 현재 상태에서 설명됩니다. 또한 PBL 단계와 다양한 메타인지 전략 개발 간의 관계에 대한 정보가 제공됩니다. 이 교육 방법론을 적용하려는 교사에게 매우 유용한 문서입니다. (표 2) 프로젝트 해결 프로세스 평가를 위한 루브릭. 다양한 메타인지 전략의 사용과 관련하여 프로젝트 개발 프로세스를 모니터링하기위한 루 브릭이 제공됩니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 자료 부록 2: 여기에는 표 1 및 표 2가 포함됩니다. (표 1) PBL 프레젠테이션 평가를위한 루 브릭. 프로젝트의 발표 및 방어와 관련하여 프로젝트 개발 프로세스를 평가하기위한 루 브릭이 제시됩니다. (표 2) PBL의 정교화 평가를위한 루 브릭. 프로젝트 평가와 관련하여 프로젝트 개발 프로세스를 평가하기위한 루 브릭이 제공됩니다. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 자료 부록 3: 사례 연구의 예. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 자료 부록 4 : 학생들이 제작 한 작업의 예. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

보충 자료 부록 5: 개발된 가상 실험실의 예. 이 파일을 다운로드하려면 여기를 클릭하십시오.

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Discussion

이 연구는 교육 방식(e-러닝 대 b-러닝)이 PBL17,18의 다양한 요소의 결과에 영향을 미칠 수 있다는 결론으로 이어집니다. 향후 연구에서이 측면은이 프로토콜의 주제이기 때문에 다른 (특히 건강 과학) 과정의 학생들에게도 동일한 패턴이 발견되는지 확인하기 위해 더 깊이 탐구 될 것입니다. 대조적으로, 전체 학습 결과나 교수법에 대한 학생 만족도에는 차이가 발견되지 않았습니다. 이것은 다른 연구 4,13,14,15,18,29의 결과와 일치합니다.

요약하면, PBL 교수법의 사용은 학생들의 학습 결과와 학습 동기 모두에 효과적인 것으로 나타났으며, 이는 다른 연구 2,3,4의 결과와 일치합니다. 그러나 b-Learning 그룹의 학생들은 더 많은 대면 교육에 관심을 표명했습니다. 이 측면은 방법론8의 하이브리드 사용을 지원합니다. 마찬가지로, 두 그룹의 학생들은이 방법론이 직업의 실용적인 측면으로 안내한다는 것을 높이 평가했습니다 4,13. 또한 가르침이 전달 된 사회적 상황이 학생들의 만족과 학습에 대한 비판적 반성에 영향을 미친다는 것이 밝혀졌습니다. 학습은 대면 학습 4,14,15,18,29의 가능성이 더 큰 팬데믹의 두 번째 부분에서 더 참여적이었습니다. 모든 학생이 동일한 방식으로 응답하거나 동일한 양의 참여를 경험하는 것으로 밝혀진 것은 아닙니다22. 이것은 이 방법론을 사용하는 것과 관련하여 교사가 고려해야 할 중요한 측면이며, 방법론을 지원하려면 EDM 기술32,33,36 및 혼합 기술을 사용한 학생의 공개 응답 분석과 함께 디지털 역량을 갖춘 교사가 필요합니다.39,40,41.

마지막으로,이 연구의 한 가지 한계는 PBL 방법론과 관련이 있으며, 이는 단일 학위 작업 치료를 공부하는 학생들에게만 사용되었습니다. 방법론은 다중 또는 학제 간 교육 설계로 구현되지 않았습니다31.

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Disclosures

이 작품에 제시된 이미지 및 비디오를 녹화하기위한 권한이 첨부됩니다.

PBL 작업에 적용되는 실용적인 가정 모델도 첨부됩니다(보충 자료 부록 3: 사례 연구의 예 참조). 저자는 경쟁하는 재정적 이해 관계가 없다고 선언합니다.

Acknowledgments

이 연구는 스페인 과학 혁신부 2020 I+D+i 프로젝트 - RTI 유형 B가 자금을 지원하는 연구 프로젝트 "SmartLearnUni"의 일환으로 수행되었습니다. 참조: PID2020-117111RB-I00. 저자는 또한 부르고스 대학의 건강 과학 학생들, 특히 작업 치료 및 간호 학위를 위해 공부하는 학생들의 협력을 감사하게 생각합니다.

Materials

Name Company Catalog Number Comments
Atlas.ti v.9 Atlas.ti
Orange v. 3.30 Orange
SPSS v.24 SPSS
UBUVirtual UBU

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