본 연구는 멀티모달 학습분석 기반으로 역량을 측정한 2022년~2024년 국외 문헌의 전반적인 연구동향과 역량별 분석 대상 및 활용 데이터의 특징 분석을 목적으로 하였다. 이를 위해 Scopus 데이터베이스에서 검색한 영문 논문 및 학회 프로시딩 중 선정기준에 따라 선별한 총 71편을 체계적 문헌분석으로 분석하고 분석틀에 맞춰 코딩 및 분류하였다. 분석 결과, 개별 역량별로는 협력역량과 자기조절학습 역량을 주제로 한 연구가 가장 많았다. 연구대상별로는 대학(원)생 대상 연구가, 연구맥락으로는 연구 목적 실험 상황에서 대면으로 수행된 연구, 연구 목적별로는 학습 과정 이해를 목적으로 하는 연구가 다수를 차지했다. 역량 측정을 위해 사용된 데이터 유형으로는 담화/언어 데이터, 자기보고/평가데이터, 음성/음향 데이터가 가장 많이 활용되었으며, 개별 역량별로 많이 활용되는 데이터 유형에는 차이가 있었다. 다양한 유형의 데이터를 결합한 통합 데이터를 사용하여 보다 포괄적으로 역량을 측정하기도 하였다. 데이터를 분석할 때는 통계기반분석, 예측모델기반 분석 등 다양한 분석 기법이 사용되었다. 분석 결과를 바탕으로 멀티모달 기반 역량측정 연구의 제한점과 향후 과제를 제언하였다.

This study aimed to analyze research trends and data characteristics in international studies conducted between 2022 and 2024 that measured competencies using multimodal learning analytics (MMLA). It retrieved 71 English-language journal articles and conference proceedings from the Scopus database using predefined criteria and conducted a systematic literature review. An analytical framework was used to code and categorize the selected studies. The analysis revealed that collaborative and self-regulated learning competencies were the most frequently studied topics. Most studies targeted university or graduate students, were conducted in experimental settings for research purposes, and aimed to clarify learning processes. In terms of data, discourse/language, self-report/assessment, and voice/audio data were most frequently employed to measure competencies, with usage varying based on the competency. Some studies used datasets integrating multiple modalities to capture competencies more comprehensively. Several analytical methods, including statistical and predictive modeling, were applied across the selected studies. Drawing on these findings, the study discusses the limitations of current MMLA-based competency research and suggests directions for future work.