본 챕터는 학습분석의 개념과 이론적 기초를 소개하며, 이를 통해 학습분석의 범위와 적용 분야에 대한 체계적 이해를 돕고자 한다. 더불어, 본 챕터는 학습분석 연구와 관련된 다른 챕터들에 대한 기본적 이해를 도모하고자 한다. 이를 위해 먼저, 학습분석의 발전 과정과 다변화된 활용 분야에 대해 조명한다. 또한, 학습분석과 유사한 연구 분야와의 비교 및 분석을 통해 학습분석의 본질과 범위에 대한 명확한 이해를 제공한다. 마지막으로, 학습 분석의 기초를 마련하는 핵심 이론들을 다양한 연구 사례와 함께 소개하고, 학습분석 연구에 대한 향후 시사점을 제시한다.

이 챕터에서는 학습분석의 전반적인 실행 과정과 윤리적 책임을 안내하고자 한다. 개요는 다음과 같다. 첫째, 학습분석을 시작하기 위한 기본적인 환경설정부터 데이터 종류별 학습분석 실행 절차와 활용 사례를 소개하였다. 둘째, 학습분석 시스템을 도입할 때의 개인 정보 남용 및 오용에 대한 위험성과 학습분석 시스템을 구성하는 참여자들간의 신뢰 관계, 그리고 행위주체성을 고려해야 함을 강조하였다. 이 챕터를 통해 교육학 전공자들이 학습분석의 실행 과정을 더 쉽게 이해하고 학습분석의 이론과 실천 간의 간극을 좁힐 수 있기를 기대한다.

본 챕터는 TPACK을 개념적으로 이해하고자 하는 독자들을 대상으로 크게 (1) TPACK 개념 이해하기, (2) TPACK 연구동향 이해하기, (3) TPACK 연구의 주요 쟁점 이해하기의 세 부분으로 구성 되었습니다. 먼저 TPACK 개념 이해하기에서는 TPACK 개념의 역사적 배경 및 TPACK의 이론적 구성 요소들을 소개합니다. 다음으로 TPACK 연구동향 이해하기에서는 TPACK 연구를 크게 양적 연구와 질적 연구로 나누어서 주요 연구동향을 소개하고자 합니다. 현재까지 TPACK 분야의 연구는 양적방법론 연구의 양이 질적 연구보다 상대적으로 더 많으므로, 양적 연구는 예비교사와 현장교사 대상 연구로 나누어서 살펴보게 됩니다. 마지막으로 TPACK 연구의 주요 쟁점은 크게 쟁점 1 – TPACK은 이론적으로 타당한 개념인가?, 쟁점 2 – 왜 교사들에게 TPACK 발달이 어려운가? , 쟁점 3 – TPACK의 미래는 무엇인가?의 세 가지 질문들을 중심으로 기존 연구의 한계점 및 향후 연구의 방향성을 논의하고자 합니다. 이를 통해 독자들, 특히 TPACK을 이제 막 배우기 시작한 학생들이나 연구자들이 TPACK의 개념을 단순하게 받아들이기 보다는 비판적 시각으로 바라보고 자신의 연구 및 실제 설계에 어떻게 활용한 것인가에 대한 판단을 돕고자 합니다

본 챕터는 인공지능 (Artificial Intelligence, AI)의 교육적 활용이 어떤 의미인지 개념적으로 이해하고 이와 관련된 최근 연구 동향을 고찰하는데 목적을 두고 있다. 이에 따라 본 챕터를 (1) 연구의 배경 및 필요성, (2) AI Education의 개념, 관련 연구 및 주요사례, (3) AIED의 개념, 관련 연구 및 주요사례, 그리고 (4) 결론 및 제언 네 부분으로 구성하였다. 먼저 연구의 배경 및 필요성에서는 AI의 교육적 활용이 왜 필요한지 살펴보고 이에 따른 두 가지 흐름인 AI에 대한 학습 (Learning about AI)과 AI와 함께하는 학습 (Learning with AI) 대해서 개괄적으로 살펴본다. 다음으로 AI Education의 개념, 관련 연구 및 주요사례에서는 AI에 대한 학습으로서 AI Education의 개념 및 필요성을 소개하고 관련된 이론적 프레임워크와 주요 연구사례를 살펴본다. AI in Education (AIED)의 개념 및 필요성, 관련 연구 및 주요사례에서는 마찬가지로 AI와 함께하는 학습으로서 AIED의 개념 및 필요성을 소개하고 관련된 이론적 프레임워크와 관련된 주요 연구 및 사례를 살펴본다. 마지막으로 결론 및 제언 부분에서는 앞서 조망한 내용을 정리하고 기존 연구의 한계점 및 향후 연구의 방향성을 제시한다. 본 챕터를 통해 독자들이 AI의 교육적 활용에 대한 개념을 이해하고 기존 연구의 한계점을 바탕으로 향후 필요한 분야에서 자신이 어떤 연구를 할 필요가 있는지 연구 쟁점 및 시사점을 발견하기를 기대한다.

본 챕터는 협력적 지식형성(collaborative knowledge building)과 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis, SNA)의 교육 분야에서의 연구 및 응용에 관한 내용을 다룬다. 협력적 지식형성은 학생들이 그룹을 형성하고 공동의 지식을 구축하며, 새로운 아이디어를 발전시키는 교육적 접근법으로, 이러한 활동을 지원하는 데 소셜 네트워크 분석이 어떻게 활용될 수 있는지를 탐구한다. 특히, 협력적 지식형성의 개념과 이론적 기초에 대해 논의하며, 이를 교실과 온라인 학습 환경에서 어떻게 적용할 수 있는지 설명한다. 또한, 협력적 지식형성 환경과 관련된 온라인 플랫폼 및 도구들에 대한 소개와 그들이 어떻게 학생들의 협력 및 지식 공유를 촉진하는지를 설명한다. 마지막으로, 소셜 네트워크 분석을 통해 학생들 간의 상호작용 패턴 및 지식 형성 프로세스를 분석하는 방법과 그 결과를 통해 학습 환경을 개선하는 데 어떻게 활용할 수 있는지에 대해 논의한다. 본 챕터를 통해 협력적 지식형성과 소셜 네트워크 분석이 학생들의 학습과 지식 공유를 촉진하는 데 어떻게 활용될 수 있는지에 대한 이해를 높이고, 관련 연구 및 교육 현장에서의 실용적인 응용 가능성을 탐구할 수 있을 것이다.