Conceitos essenciais
디지털 설문을 통해 학생들의 현재 상황(스트레스, 동기 부여 등)과 강의에 대한 피드백을 지속적으로 수집하고, 이를 활용하여 강의를 개선할 수 있다.
Resumo
이 연구는 대학 수업에서 디지털 설문을 활용하여 지속적인 피드백을 수집하고 분석하는 방법을 제안하고 있다. 2분 내에 완료할 수 있는 설문을 통해 학생들의 현재 상황(스트레스, 동기 부여 등)과 강의에 대한 피드백을 수집하였다.
설문 결과 분석을 통해 다음과 같은 주요 내용을 확인할 수 있었다:
학생들의 스트레스 수준과 강의 이해도 간에 부적 상관관계가 있었음
학생들의 피드백은 주로 강의 내용, 과제, 조직 등에 집중되었음
피드백 참여율은 학기 초에 높았지만 점차 감소하는 경향을 보였음
대규모 수업에서 ChatGPT와 같은 언어 모델을 활용하면 피드백을 효과적으로 요약할 수 있음
이러한 결과를 바탕으로 교수자는 학생들의 요구사항을 파악하고 강의를 개선할 수 있었다. 또한 AI 기술을 활용하여 피드백 분석을 효율화할 수 있었다.
Estatísticas
학생들의 스트레스 수준과 강의 이해도 간에 부적 상관관계가 있었다.
학생들의 피드백 참여율은 학기 초에 높았지만 점차 감소하는 경향을 보였다.
Citações
"Do you actually read the feedback?"
"Forty submissions from almost 900 participants [...] are not a good result [...] a submission rate of 20 % [is] pathetic..."