본 연구는 멀티모달 학습분석(Multimodal Learning Analytics, MMLA)을 활용하여 협력 역량 측정을 목적으로 한 최근 국외 실증연구의 전반적인 동향과 활용된 데이터의 특징을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구 목적 달성을 위해 체계적 문헌분석 방법론을 활용하여 2022년부터 2024년까지 Scopus 데이터베이스에서 영어로 출판된 29편의 연구물을 최종 분석 대상으로 선정하였으며, 분석틀을 마련하여 연도별 분포, 연구 대상, 수업 환경, 활용 데이터 유형과 분석 방법 등을 코딩 및 분류하였다. 분석 결과, 멀티모달 협력 연구는 주로 대학생 대상의 소규모 그룹(2~4명)을 중심으로 이루어졌으며, 시뮬레이션 환경과 게임 기반 온라인 환경 등 다양한 학습 환경에서 실시되었다. 협력 역량 분석의 주요 요소로는 언어적·비언어적 의사소통, 정서적·인지적 측면, 참여와 역할 등이 확인되었고, 담화 및 언어 데이터가 가장 많이 활용되었다. 최근 연구들은 특히 두 가지 이상의 데이터(예: 담화, 음향, 표정, 생리 데이터)를 융합하여 협력 상태를 심층적으로 분석하는 경향을 보였다. 분석 방법으로는 통계 기반 분석과 예측 모델 기반 분석, 시퀀스 및 네트워크 분석 등 다양한 방법이 사용되었다. 분석 결과를 바탕으로 현재까지 수행된 멀티모달 기반 협력 연구의 제한점과 향후 과제를 제안하였다.

This study aimed to analyze the overall trends and specific characteristics of multimodal data used in recent empirical studies focused on measuring collaborative competencies through Multimodal Learning Analytics (MMLA). To achieve this research objective, a systematic literature review methodology was applied, and 29 studies published in English from 2022 to 2024 in the Scopus database were selected as the final dataset. The analysis framework involved coding and categorizing variables such as publication year, research subjects, instructional environments, types of multimodal data, and analytical methods. The main findings indicated that multimodal collaborative research primarily involved small groups (2-4 participants), mainly consisting of college students. Various learning environments, such as simulation-based and game-based online platforms, were utilized. Key components analyzed in collaborative competencies included verbal and non-verbal communication, emotional and cognitive aspects, and roles and participation. Among the multimodal data types, discourse and language data were most frequently employed. Recent studies showed a particular trend toward integrating multiple data sources (e.g., discourse, audio, facial expressions, and physiological data) to conduct more in-depth analyses of collaborative states. Analytical methods used encompassed statistical analyses, predictive modeling, sequence analysis, and network analysis. Based on the findings, this study identified limitations in current multimodal collaborative research and suggested directions for future studies.