I. 기본 개념
  1. 이론과 학습분석학
  2. 학습 분석 및 지식 구축 커뮤니티를 위한 컴퓨팅 방법
  3. 학습분석학에서의 측정과 활용
  4. 윤리와 학습분석학 : 알려진 길과 가지 않은 길을 그리며
  5. 교수학습에서의 예측모형화
II. 기법과 접근법
  6. 교육 데이터의 탐색적 모형 생성을 위해 더 나은 데이터 예측을 넘어서기
  7. 내용분석학
  8. 자연어 처리와 학습분석학
  9. 담화분석
  10. 감정학습분석
  11. 다중 모드 학습분석학
  12. 학습분석학 대시보드
  13. 학습분석학 실행 설꼐
  14. 데이터 주도 학생 피드백 제공
III. 적용 사례
  15. 인식적 연결망 분석
  16. 비동질적 연결망 학습환경에서의 활동 및 행위자 다수준 분석
  17. 대규모 형성적 글쓰기의 데이터 마이닝
  18. 대규모 온라인 공개수업(MOOCs)에서의 다양한 빅데이터와 무작위 현장 실험
  19. 개별적 대규모 행위 데이터 활용 학생 행동의 예측 모형화
  20. 학습분석학에 추천자 체제 적용하기
  21. 자기조절학습을 위한 학습분석학
  22. 학습자의 동영상 사용에 대한 분석
  23. 학습과 일 : 전문성 학습분석학
  24. 기관 수준의 채택에 따른 어려움 해결하기
IV. 기관의 전략과 체제의 시각들
  25. 학습분석학 : 가상학습 기반에서의 계층, 환류, 과정
  26. 변화를 일으키는 학습분석학의 힘 발휘하기
  27. 비판적 관점에서 본 학습분석학과 교육 데이터 마이닝
  28. 학생 사생활(개인정보) 풀어내기
  29. 학습분석학을 위한 연결 데이터 : LAK 데이터세트들의 사례
  30. 학습분석학을 위한 연결 데이터 : 가능성과 어려움

집필자 : 박인우 고려대학교 교수
기획ㆍ편집 : IMS Korea 표준화 포럼 사무국(한국교육학술정보원)