10월 24일 오픈세미나 인간-AI 협력 2차년도 연구 공유

인간과 AI의 상호작용은 점점 더 많은 분야에서 중요한 역할을 하고 있습니다. AI는 인간의 작업을 보조하면서 학습과 업무의 효율성을 높이고, 의사결정 과정을 개선하는 데 기여합니다. 이러한 인간과 AI의 관계는 단순히 기술적 관점에서만 중요한 것이 아니라, 상호작용과 같은 행동적인 관점에서 보는 것도 중요한데요. 

오늘은 김혜은 선생님께서 TELD 연구실의 주 관심사 중 하나인 인간과 AI의 협력과 관련된 2차년도 프로젝트가 어떻게 진행되었는지 공유해주셨습니다. 인간 AI 협력 2차년도 프로젝트의 목적은 인간-AI 협력 역량을 측정하는 수행평가 도구 개발이 주 목적이었습니다. 인공지능 사용 경험이 있는 대학생 또는 대학원생 32명을 모집하여 설문, 과제 수행, 면담을 진행하였습니다. 과제 같은 경우 ChatGPT와 협력하여 논증적 글쓰기를 작성하는 것이었는데 글쓰기 주제에 따라 단순한 주제와 복잡한 주제로 구분되었습니다. 아래 화면이 실험 참여자들이 보는 과제 화면이었습니다.

인간-AI 협력 역량 수행평가 도구 개발을 위해 다음과 같이 두가지 프로세스가 진행되었습니다. 첫째, 글쓰기 과제 수행 장면을 화면 녹화하여 인간이 비디오 분석을 진행하며 코딩하는 것과 서버에 수집되는 로그 데이터를 python 코드 전처리를 통해 코딩하는 것의 차이점을 비교하였습니다. 둘째, 어떤 행동이 과연 인간-AI 협력을 나타내는 행동인지 선행 이론들과 참여자들의 행동 관찰을 통해 범주화하고 타당화 작업을 거쳐 행동지표를 도출하였습니다.

또한 참여자들의 ChatGPT와의 글쓰기를 관찰하며 상호작용 행동 군집 분석을 추가적으로 실시하였습니다. 가설이 미리 정해지지 않은 탐색 연구였기 때문에 유의미한 패턴과 시사점을 도출하기 위해 다양한 변수들을 대입해가며 고민이 필요했습니다.

분석에 참여하신 박사 과정, 석사 과정 선생님들께서 SPSS, JAMOVI, R, AMOS 등 다양한 통계 도구를 써가며 각 도구의 장단점을 공유해주셨는데 앞으로의 연구 진행에 현실적인 도움이 되었습니다. SPSS 같은 경우 사용이 직관적이지만 프로그램이 무겁고 학교망을 벗어나면 무료 사용이 불가능하다는 단점이 있었습니다. JAMOVI도 직관적인 사용이 장점이었지만 SPSS에서는 가능한 엑셀에 표로 내보내기 기능이 없어서 불편하다는 단점이 있었습니다. R은 사용자에 따라 다양한 분석, 시각화가 가능하지만 코드를 짜야한다는 이유 때문에 ChatGPT나 Claude의 도움을 받아야 한다고 전해주셨습니다.

밝은 표정으로 위 내용들을 공유해주셨지만 선생님들께서 연구를 위해 얼마나 고생하셨는지 알게 되어 존경심이 절로 우러러 나오는 순간이었습니다. 

종합적으로 이번 인간-AI 협력 2차년도 연구를 진행하며 아쉬웠던 점도 공유를 해주셨습니다. 더 좋은 연구 결과를 위해서 실험 참여자 수가 더 50명 이상으로 더 많았으면 좋았겠다라는 점, 연구 시작 전에 충분한 양과 질의 문헌 검토가 선행되어야 한다는 점, 코딩스킴과 관련해서 전문가 타당화를 받아야 한다는 점 등이 있었습니다. 

인간-AI 협력 연구는 3차년도 연구로 이어서 진행이 됩니다. 3차년도 연구는 2차년도에 개발된 수행평가 도구에 기반하여 인간 협력 역량을 위한 맞춤형 수업모형을 개발하는 것입니다. 수업모형 개발과 효과 검증을 위해 설계기반연구 방법(DBR, Design based research)을 적용할 계획입니다. 실험실에서만 진행되었던 연구가 실제 교육 현장에서 실질적으로 적용된다는 점에서 큰 의미가 있는 것 같습니다. 3차년도 연구도 많이 기대해주시기 바라겠습니다 :)

2024년 하계 스터디 결산

안녕하세요, 선생님들!

다들 2학기 개강 잘하셨나요~?

9월인데도 35도를 웃도는 무더운 날씨였다가 급격히 추워진 쌀쌀함에 정신이 혼미해지기도 하네요ㅎㅎ 다들 늘 건강이 최우선입니다~

오늘은 지난 여름(7~8월)에 이루어진 TELD 하계 스터디를 결산해보려고 합니다😊

이번 스터디는 우리 TELD 연구실의 주요 연구방법인 설계기반연구(DBR, Design Based Research)와 다중양식학습분석(MMLA, Multimodal Learning Analytics)에 대해 이해를 높이는 것을 목적으로 하여 7월 2일부터 8월 20일까지 총 6번, 매주 화요일에 약 1시간 30분 가량 진행되었습니다!

두 주제에 대해 각 2회 논문 리뷰의 시간을 가지며 이론적 기반을 탄탄히 다진 후, 예시 발표 및 실습 1회를 통해 실제 DBR 연구/MMLA 연구에 대한 예습을 해볼 수 있었습니다.

주차별로 주제와 논문은 다음과 같았습니다~

1주차. 설계기반연구의 이해 - 추영선, 김혜은 선생님

• Hoadley, C., & Campos, F. C. (2022). Design-based research: What it is and why it matters to studying online learning. Educational Psychologist, 57(3), 207-220.
• Lyons, K. M., Lobczowski, N. G., Greene, J. A., Whitley, J., & McLaughlin, J. E. (2021). Using a design-based research approach to develop and study a web-based tool to support collaborative learning. Computers & Education, 161, 104064.

2주차. 설계기반연구의 실제 - 김수연, 강민주 선생님

• Wang, Y. H. (2020). Design-based research on integrating learning technology tools into higher education classes to achieve active learning. Computers & Education, 156, 103935.
• Wang, F., & Hannafin, M. J. (2005). Design-based research and technology-enhanced learning environments. Educational technology research and development, 53(4), 5-23.

3주차. 설계기반연구 사례 및 실습 - 사운서, 김혜준, 최지원 선생님

• TELD의 DBR 연구 사례 소개

4주차. 다중양식 학습분석의 이해 - 은선민, 손연오 선생님

• Schneider, B. (2024). Three challenges in Implementing multimodal learning analytics in real-world learning environments. Learning: Research and Practice, 10(1), 103-112.
• Schneider, B., & Blikstein, P. (2015). Unraveling Students' Interaction around a Tangible Interface Using Multimodal Learning Analytics. Journal of Educational Data Mining, 7(3), 89-116.

5주차. 다중양식 학습분석과 협력학습 - 한예원, 이현웅 선생님

• Schneider, B., Sharma, K., Cuendet, S., Zufferey, G., Dillenbourg, P., & Pea, R. (2018). Leveraging mobile eye-trackers to capture joint visual attention in co-located collaborative learning groups. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 13, 241-261.
• Martinez-Maldonado, R., Gašević, D., Echeverria, V., Fernandez Nieto, G., Swiecki, Z., & Buckingham Shum, S. (2021). What do you mean by collaboration analytics? A conceptual model. Journal of Learning Analytics.

6주차. 다중양식 데이터&EDM(Educational Data Mining - 이재용, 신부경, 김안나 선생님

• 하버드 오픈소스 데이터를 활용한 EDM 등 통계 기법 실습

그럼 하나씩 간략하게 소개드리겠습니다.

(1) 설계기반연구의 이해

추영선선생님께서는 Hodaley et al., (2022)의 논문을 통해 온라인 학습 맥락에서 설계기반연구가 필요해진 맥락을 설명해주시면서 설계기반연구의 필요성과 특성을 살펴보았습니다. 그리고 문제 발견부터 정의 과정을 모두 포함한 문제를 해결하는 과정인 ‘Design’과 이를 통해 형성된 디자인 지식은 특수성과 일반화 간의 간극을 매우는 중요한 특성을 가지는데, 이러한 디자인적 특징을 가진 대표적인 예시가 설계기반연구임을 설명해주셨습니다.

이를 통해 DBR은 설계와 연구 결과 외에도 시스템, 조직, 연구자 및 참가자 자체를 변화시킬 수 있는 가능성이 있고, 맥락에 맞춘 grounding, conjecture, iteration, reflection을 지원하기 때문에 연구자들이 심리학 이론과 설계 중심의 지식을 조정하는 데 적합함을 배울 수 있었습니다!

논의 주제로 연구가 연구방법을 선택할 때 자신의 철학적 가정과 연구 주제에 적절한 접근 방식을 고려해야함을 말씀하시면서 각자의 철학적 세계관을 탐색해보는 시간을 가졌는데요, 각 선생님들마디 다양한 철학적 세계관을 가지고 계셔서 흥미로웠던 논의였습니다ㅎㅎ

김혜은 선생님께서는 Lyons et al., (2021)의 협력 학습 지원 웹기반 도구 ‘Collabucate’를 개발하는 연구 사례에서 진행한 설계기반연구를 토대로 DBR의 각 단계를 설명해주셨습니다.

설계기반연구(DBR)의 한 주기는 6개의 반복적 단계로 구성되는데, 이와 같은 과정을 한번 더 반복하여 총 2회에 걸쳐 DBR을 진행하는 것이 일반적이라고 하셨습니다.

한주기의 단계는 문제 정의부터 문제이해, 목표 정의, 솔루션 개요 구상, 솔루션 구축, 테스트까지 굉장히 큰 단계였는데도 불구하고 이를 두번 반복진행하고, 필요시 여러번 더 반복하며 완성도와 효과성을 높여가는 굉장히 많은 노력과 인내가 필요한 과정임을 알 수 있었습니다.

(2) 설계기반연구의 실제

2주차에는 설계기반연구 실제 사례를 통해 그 세부적인 요소들을 더 깊게 살펴볼 수 있었습니다.

김수연 선생님께서는 Computers and Education에 실린 Wang(2020) 논문을 통해 능동적 학습 촉진을 위한 학습기술도구(learning technlogt tools)를 대학교육에 적용하는 DBR 연구 사례를 설명해주셨습니다. 해당 연구에서는 4학기에 걸쳐 대화형 반응 시스템(IRS)과 Google 교육 도구를 활용하여 학생들의 참여와 학습 효과를 높이는 DBR 연구를 진행하였습니다. 개별 및 협력적 IRS 활동, 익명 동료 평가 등의 방법이 학습에 미치는 영향에 대한 연구 결과들을 통해 설계기반연구의 진행 과정과 가치를 이해할 수 있었습니다.

• 연구 결과 중 개별적인 IRS 도구 사용은 학생들의 학습 유지력을 향상시키는 데 도움이 되는 반면, 협력적인 IRS 활동을 한 학생들은 코스 상호작용을 통해 의미 있는 학습 결론을 도출하고 도달할 수 있다는 점에서 도구 사용의 형태도 중요한 역할을 함을 확인할 수 있었습니다!
• 또한 Google 교육 도구에서 진행한 평가 설명과 평가 루브릭을 안내하는 동료 평가는 대부분의 학생에게 긍정적으로 평가를 받았었는데요, 이는 고급 수준의 인지적 지식 습득을 촉진하고 학생들이 건설적인 동료 피드백을 생성할 수 있을 것으로 보였습니다!

교육 현장에서 기술을 효과적으로 통합하고 연구하는 방법에 대한 실질적인 통찰을 얻을 수 있었습니다~

강민주 선생님께서는 교육Wang & Hannafin(2005)의 논문은 통해 Technology-Enhanced Learning Environment(TELE)환경과 DBR의 관계에 대해 설명해주셨습니다.

저희 연구실 이름인 TELD(Technology-Enhanced Learning Design)와 밀접하게 연결된 TELE란 학습지원 도구와 교수자(촉진자), 테크놀로지를 통해 학습자가 지식과 기능을 습득할 수 있도록 지원하는 환경을 의미하는데요, 연구차원에서는 활발하지만 실제 맥락에서 적용하기 위해서는 ‘DBR’이 TELE 설계에 활용되어야합니다. (그렇기 때문에서 TELD에서도 DBR 연구를 주요 연구방법으로 많이 활용합니다~)

DBR의 5가지 특성인 ‘Pragmatic, Grounded, Interactive&Iterative&Flexible, intergrative, Contextual’ 들에 TELE 연구 사례들과 함께 설명해주시면서 반복적, 실제적, 참여적인 DBR은 복잡한 교육 환경에서 기술의 역할을 탐구하고, 실제적인 해결책을 개발하는 데 효과적임을 강조하셨습니다~

민주쌤의 발제를 통해서 TELD연구실이 DBR 연구방법을 지향해야하는 주요 이유와 다양한 사례들을 접할 수 있어서 굉장히 유익한 시간이었습니다!

(3) 설계기반연구 사례 및 실습

대망의 첫 사례 및 실습은 TELD 공식 DBR 삼총사 (1) 다문화 학생 공감 VR 개발 담당 사운서 선생님 (2) 주의집중 담당 김혜준 선생님 (3) 수학게임 담당 최지원 선생님께서 준비해주셨습니다!

TELD 연구실이 DBR 사례 즉, 삼총사 선생님들께서 진행하셨던 연구들을 직접 소개해주시면서 어떻게 연구들을 준비하고 이루어지는지 실제적으로 접해볼 수 있는 귀중한 시간이었는데요.

앞서서 이론과 논문을 통해 배운 DBR을 직접 적용해보려고 할 때 생기는 현실적인 궁금증들을 아주 속시원하게 알려주셨습니다.

“어떤 특성이 지녀야 DBR인지, 연구자 혼자해도 DBR인지, 한번만 순환하면 안되는 건지, 다양한 데이터를 어떻게 처리해야하는건지, 그래서 각 DBR 단계에서 어떤 활동을 해야하는건지, DBR 결과를 어떻게 일반화할 수 있는지”

사운서 박사과정 선생님께서는 '다문화 학생에 대한 공감 역량 향상을 위한 가상현실 시뮬레이션 기반 학습 설계’ 연구 진행과정을 설명해주시면서 복잡한 절차, 여러 관계자와의 협력 등의 어려웠던 점과 분석방법 연습의 필요, 혼란을 대비하기 위한 준비, 라포 형성 등의 꿀팁들을 알려주셨습니다!

김혜준 석사과정 선생님께서는 ‘데이터 기반 메타주의 향상을 위한 수업 지원전략 개발’ 연구 진행과정을 자세히 알려주셨고, 특히 많이 어려움을 겪는 협의 과정에서의 실제적인 아쉬웠던 점과 극복 방안들에 대해서 알려주셨습니다.

최지원 석사과정 선생님께서는 ‘수학 내재적 동기 향상을 위한 게임 기반 학습에 대한 설계기반연구’ 연구 진행과정을 알려주셨는데요, 협의 과정에서 특히 유의해야하고 설계자 및 전체 연구를 이끄는 연구자로서 필요한 일정 및 역할의 시각화, 각 관계자들의 피드백 반영 기준 등의 꿀팁들을 알려주셨습니다~

이후에는 3주동안 배운 DBR을 정리해보며 종합하는 시간을 가졌습니다!

(4) 다중양식 학습분석의 이해

4주차부터는 다중양식학습분석(MMLA, Multimodal Learning Analytics)에 대해 탐색하는 시간을 가졌습니다! 먼저 은선민, 손연오 선생님께서 Schneider 교수님의 두 논문을 바탕으로 MMLA에 대해 설명해주셨습니다~

먼저 은선민 선생님께서 실제 학습 환경에서 MMLA를 구현하는데 발생하는 주요 3가지 Challenges에 대해 논의한 Schneider(2024) 논문을 바탕으로 MMAL에 대한 발제를 진행하셨습니다.

• Schneider, B. (2024). Three challenges in Implementing multimodal learning analytics in real-world learning environments. Learning: Research and Practice, 10(1), 103-112.

3가지 Challenges는 1) 방대한 다중모달 데이터에서 유의미한 측정값을 선택하는 문제, 2) 복잡하고 비용이 많이 드는 MMLA 기술을 실제 교육 현장에 구현하는 어려움, 3) 수집된 데이터를 학습자와 교사에게 의미 있게 해석하여 제공하는 과제였습니다. 각 도전 과제에 대해 기술적으로 해결하려고 하는 여러 시도들에 대해 설명해주셨습니다. MMLA의 실제적 적용을 위해 필요한 도구 개발, 종합적 분석, 신뢰할 수 있는 측정값 구축, 그리고 더 큰 규모의 연구 커뮤니티의 참여 필요성을 제시하며 발제를 마무리하였습니다~ 이후 논의 시간에는 논문에서 제시하는 도전 과제에도 불구하고 멀티모달 학습분석이 정말 유의미한 연구 방법인가를 생각해보는 시간을 가졌습니다. 일반화의 어려움과 해석에 대한 시기상조라는 의견도 있었고, 추상적인 학습의 과정을 평가할 수 있는 잠재력있는 분야임을 논하기도 하였습니다!

다음으로 손연오 선생님께서 MMLA을 활용하여 학생들의 상호작용을 분석한 Schneider & Blikstein (2015) 논문을 통해 MMLA의 특징들을 설명해주셨습니다.

• Schneider, B., & Blikstein, P. (2015). Unraveling Students' Interaction around a Tangible Interface Using Multimodal Learning Analytics. Journal of Educational Data Mining, 7(3), 89-116.

이 연구는 테이블탑 유형 인터페이스(TUI)와 Kinect 센서를 활용하여 학생들의 협력 학습 과정을 분석하였고, 학생들의 신체 움직임과 자세를 통해 학습 과정과 성과를 이해하고자 하였습니다. 연구 방법으로는 TUI 로그와 Kinect 데이터를 수집하여 다양한 가설을 검증했습니다. 주요 결과로는:

1. 정보 상자 접근 횟수와 학습 성과 간의 유의미한 상관관계 발견
2. 학생들의 자세를 '활발한', '중간', '수동적' 세 가지로 분류하여 학습 성과와의 관계 분석
3. 리더십 행동과 학습 성과 간의 관계 분석 (높은 GPA 학생이 있는 그룹의 학습 성과가 더 높음)
4. 학생들 간의 신체 거리와 사전 지식 간의 상관관계 발견

연구자들은 이러한 데이터를 바탕으로 지도 기계학습 모델을 구축하여 학생들의 학습 성과를 100% 정확도로 예측할 수 있었습니다.

이 연구는 MMLA가 실제 학습 환경에서 학생들의 행동을 분석하고 학습 과정을 이해하는 데 유용한 도구가 될 수 있음을 보여주었습니다. 또한 개방형 과제에서도 의미 있는 데이터를 추출할 수 있다는 점에서 MMLA의 잠재력을 확인했습니다.

발표 후 토론에서는 MMLA 연구 결과를 실제 교육 현장에 어떻게 적용할 수 있을지, 그리고 AI 디지털 교과서 도입에 따른 학습 데이터 수집과 분석의 효과성 및 문제점에 대해 논의하는 시간을 가졌습니다.

(5) 다중양식 학습분석과 협력학습

5주차에는 협력학습을 분석하는 다중양식 학습분석(MMLA, Multimodal Learning Analytics) 에 대해 탐구하는 시간을 가졌습니다.

한예원 선생님께서는모바일 아이트래커를 활용한 공동 시각적 주의 연구에 대해 Schneider et al.(2018) 논문을 바탕으로 MMLA의 실제 적용 사례를 소개해주셨습니다.

• Schneider, B., Sharma, K., Cuendet, S., Zufferey, G., Dillenbourg, P., & Pea, R. (2018). Leveraging mobile eye-trackers to capture joint visual attention in co-located collaborative learning groups. International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning, 13, 241-261.

이 연구는 협력 학습 상황에서 모바일 아이트래커를 사용하여 협력 학습상황에서 joint visual attention을 포착하고 분석하는 새로운 방법을 제시했습니다. 주요 내용으로는 1) 모바일 아이트래커를 통한 자연스러운 학습 환경에서의 데이터 수집, 2) joint visual attention를 정량화하기 위한 새로운 측정 방법 개발, 3)joint visual attention와 협력 학습 성과 간의 관계 분석 등이 있었습니다.

연구 결과, 높은 수준의 joint visual attention가 더 나은 협력과 학습 결과와 관련이 있음을 발견했으며, 학습자의 역할과 과제 유형, 교사의 개입이 시선 패턴에 영향을 미친다는 점을 확인했습니다. 이 연구가 MMLA 분야에 기여한 점으로 실제 교육 환경에서의 데이터 수집 및 분석 방법 개선, 협력 학습에서의 visual attention의 중요성 강조, 그리고 새로운 데이터 처리 알고리즘과 소프트웨어 도구 개발 등을 언급하셨습니다.

발표 후 토론에서는 이러한 MMLA 기술이 실제 교육 현장에 어떻게 적용될 수 있을지, 그리고 이를 통해 얻을 수 있는 교육적 이점과 가능한 한계점에 대해 논의하는 시간을 가졌습니다. 특히, 프라이버시 문제와 데이터 해석의 복잡성 등 MMLA 기술 도입 시 고려해야 할 윤리적, 실용적 측면에 대해서도 활발한 토론이 이루어졌습니다.

다음으로 이현웅 선생님께서 "What do you mean by collaboration analytics? A conceptual model" 논문을 바탕으로 협력 분석(Collaboration Analytics)에 대해 발제해 주셨습니다.

• Martinez-Maldonado, R., Gašević, D., Echeverria, V., Fernandez Nieto, G., Swiecki, Z., & Buckingham Shum, S. (2021). What do you mean by collaboration analytics? A conceptual model. Journal of Learning Analytics.

먼저 협력 분석의 개념을 "협력자들의 상호작용 데이터를 자동 또는 반자동으로 수집, 분석, 마이닝하여 이를 의미 있는 데이터로 정제하는 기술과 접근법"으로 소개하셨습니다. 이어서 협력 분석의 개념적 모델을 구성하는 네 가지 주요 요소에 대해 설명해 주셨습니다:

1. 이론: 분석의 기초가 되는 교육적 이론
2. 과제 설계: 학습 디자인과의 일관성을 유지하여 데이터를 해석하는 과정
3. 인간 중심 설계: 사용자(교사, 학습자 등)의 필요에 맞춘 시스템 설계
4. 실행 가능한 그룹 통찰력: 분석 결과를 실질적인 피드백으로 변환하여 학습과 협력을 개선하는 방법

발제 후반부에는 협력 분석의 기회와 도전 과제에 대해 논의했습니다. 주요 시사점으로는 교사와 학생에게 의미 있는 그룹 정보 제공, 실제 요구에 맞춘 협력 분석 시스템 개발, 새로운 이론 개발 가능성 등이 제시되었습니다. 반면 도전 과제로는 그룹 모델의 불완전성과 복잡성 사이의 균형, 교사와 학생의 참여 부족, 도구의 타당도와 신뢰도 검증 등이 언급되었습니다.

이후 토론 시간에는 협업 분석의 한계와 비동기적, 내성적 학습자의 고려 필요성에 대해 논의했습니다. 발제를 통해 협력 분석의 잠재력과 함께 다양한 학습 스타일을 고려한 더욱 포괄적인 분석 방법의 필요성에 대해 생각해보는 유익한 시간을 가졌습니다.

(6) 다중양식 데이터&EDM(Educational Data Mining)

마지막으로는 이재용, 신부경, 김안나 선생님께서 실습을 준비해주셔서 하버드 오픈소스 데이터EZ-MMLA를 활용항 멀티모달 데이터 수집 및 분석하는 과정을 실습해보았습니다!

활동은 총 두 파트로 나누어, 멀티모달 학습분석의 전체 과정을 경험해볼 수 있었습니다.

1. EZ-MMLA 활용: 토론 영상으로부터 자세·표정·심박 분석 및 해석
2. MMLA 리포트 제작: 분석 결과를 토대로 토론 과정을 이해하고 설명하는 문서 작성

팀으로 나누어 MMLA 리포트를 제작해보았는데요, 토론 영상과 이를 통해 받은 자세, 표정, 심박 분석 데이터를 통해 각 팀별로 가설을 세우고, 데이터들을 분석, 비교, 종합하며 가설을 검증해나가보았습니다ㅎㅎ

예시로 주어진 가설은 ‘두 사람이 서로의 행동을 얼마나 따라하는가?’이었는데,

• Who is SM?
• 밸런스 게임의 몇번째 문항이 그들에게 카오스였을까?
• MBTI(N/S)에 따른 발화자 상태 비교

등의 다양한 가설과 분석 결과들이 나와ㅎㅎ 즐겁게 실습한 시간이었습니다!

선생님들께서도 멀티모달 학습분석 연구를 너무 어렵게 생각하지 않고, 경험해보고 여러 분석 기법들을 사용해보고 어려운 점들을 미리 파악할 수 있는 시간이었습니다~

8월 13일 교육공학연구 아카데미(ETRA) & 학습과학 연구방법 워크샵

'교육공학 연구방법의 새로운 발견: 학습분석과 ENA'를 주제로 교육공학연구 아카데미(ETRA) & 학습과학 연구방법 워크샵이 개최되었습니다. 이번 행사는 서울대학교 12동 401호에서 대면뿐만 아니라 줌을 이용한 비대면 방식으로도 강연과 워크샵에 참여할 수 있도록 하이브리드로 진행되었습니다. 

이번 워크샵에는 대면과 비대면 모두 합쳐 100명이 넘는 참여자들이 몰리며 어느 때보다 관심이 뜨거웠습니다! 아무래도 연구자들의 흥미를 자극하는 새롭고 탄탄한 콘텐츠 구성이 한 몫 한 것 같습니다.

먼저 조영환 교수님께서 행사의 개최를 알리는 인사 말씀을 해주시고 뒤이어 이화여대 교육공학과 조일현 교수님께서 교육공학의 정체성과 방법론적 이원성에 대한 강연을 진행해주셨습니다. 교육공학이라는 학문을 어떻게 바라봐야하고 교육공학자로서 어떤 자세를 갖추어야 할지 다시 한번 생각해보는 계기가 되었습니다. 또한 사회에 도움이 되는 연구들을 위해 어떤 방법론들을 적용해야 하는지 철학적으로 고찰한 바를 말씀해주신 부분이 참 인상깊었습니다. 

다음으로는 서울대학교 심수연, 신은혜 교수님께서 ENA, ONA 워크샵을 진행해주셨습니다. 두 가지 접근법은 질적데이터를 양적으로 시각화할 수 있다는 장점이 있습니다. 학생들의 담화를 분석해 발언과 발언이 어떤 순서로 연결되는지 파악하고 교수학습도구가 처치된 그룹과 아닌 그룹의 담화를 비교할 때 등에 사용할 수 있습니다. 

동시 발생하는 발언들이나 발언들 간의 연결성을 보고자 할 때는 ENA를 사용하고, 인과관계를 보고자 할 때는 ONA를 사용하는 것이 적합하다고 하셨습니다. 또한 ONA는 ENA와 달리 자기 연결을 시각화할 수 있으며 시간 순서가 있을 때 사용하면 좋다는 특징이 있었습니다. 

다만 이런 시각화 방법들이 깊이 있는 분석 결과를 내놓는다기보다 연결선들의 모양이나 굵기, 색 등으로 직관적인 메세지를 준다는 데 의의가 있다고 합니다. 이런 메세지를 잘 활용하기 위해서는 결국에 데이터에 대한 이해와 관련된 데이터 분석 지식들이 중요하다고 강조하셨습니다. 즉, ENA, ONA는 요소 간 연결성을 보여주는 데 유용한 도구이지만, 그 연결을 통해 주장을 뒷받침하는 것은 연구자의 몫이라고 할 수 있습니다. 

교수님들께서는 실습 시간에 직접 적용할 수 있는 여러 메타 데이터를 가져와 실질적인 실습을 진행해주셨습니다. 또한 강연장 곳곳을 돌아다니시면서 참여자들이 잘 따라오고 있는지, 발생한 문제들은 없는지 등을 지속적으로 체크해주셔서 더욱 원활한 워크샵 진행이 될 수 있었습니다. 

마지막으로 고보경, 사운서, 송푸름 선생님의 연구에 대해 교육공학연구 편집위원회 노석준, 한인숙 교수님께서 피드백을 주시는 논문클리닉이 진행되었습니다. 

고보경 선생님께서는 '예비 교사의 인공지능활용 윤리 역량 강화를 위한 수업 모형 및 전략 개발', 사운서 선생님께서는 '다문화 학생에 대한 공감 역량 향상을 위한 가상현실 시뮬레이션 기반 학습 설계', 송푸름 선생님께서는 '인식론적 네트워크분석(ENA)을 활용한 초등교사의 기초학습기능 개별지도 과정 탐색'에 대해서 발표를 해주셨습니다. 

편집위원 교수님들께서 연구계획서를 세심히 살펴주시고 주시는 코멘트들인 만큼 세 선생님들의 연구에 아주 큰 도움이 되었을 것 같습니다. 

만족도 설문조사 결과 이번 행사에 대한 참여자들의 만족도는 매우 높은 편이었습니다. 특히 특강, 실습 내용이 매우 유익했으며, 전문가의 깊이 있는 설명이 인상적이었다는 평들이 있었습니다. 

교육공학에 관심있는 많은 연구자들이 모여 함께 배우고 의견을 나누는 참 값진 시간이었습니다. 

행사 진행을 위해 열심히 준비하고 애써주신 교육공학연구 편집위원 교수님들과 편집간사님들, 학습과학연구소 직원분들에게 감사드립니다!

7월 19일 Jesse Ha 교수님 초청 세미나

Montclair state university의 Teaching and learning학과 Jesse Ha 교수님께서 ICAP: a transdisciplinary framework for research and learning praxis(연구와 학습 실천을 위한 초학문적 프레임워크)와 관련하여 강연을 진행해주셨습니다. 

교수님께서는 교육학을 전공한 사람들에게 친숙한 벤자민 블룸의 분류법이 사실은 교육에 가장 적합한 프레임워크가 아닐 수 있다는 이야기를 해주시면서 본격적인 설명을 시작하셨습니다. 블룸의 분류법은 물론 편리하다는 장점이 있지만 관찰 가능한 데이터에 기초한 경험적인 프레임워크가 아니며 교사의 관점에서 제작된 이론적 분류법이라는 비판을 하셨습니다. 실제로 우리는 창작을 시작하고 창작을 통해 기억을 하기도 하는데 이러한 경우 블룸의 분류법으로는 설명이 되지 않습니다. 

이러한 제한점을 극복하고자 ICAP은 학습자의 관점에 맞추어 학습을 Interactive-Constructive-Active-Passive 모드로 구분합니다. 가장 낮은 단계인 'Passive' 모드는 집중하는 것이 그 예시가 될 수 있습니다. 박물관 학습에서 가이드의 설명을 듣고, 텍스트를 읽고, 비디오를 시청하는 것도 해당합니다.

'Active' 모드는 언뜻 보기에는 학습자가 능동적으로 활동하는 모든 행동이 포함되는 것 같지만 생성이 없다는 점에서 'Constructive'와 구분됩니다.  예를 들어 과학 시간에 학생들이 교사의 지시대로 실험을 실행하고 워크시트에 정해진 방식대로 그대로 기록하는 것은 생성이 아닙니다. 'constructive' 모드에서는 스스로 절차를 생각하고 실제로 생성하는 것이 필요하며 자기 설명, 비교 및 대조, 질문 생성하기 등이 포함됩니다. 'Interactive' 모드에서는 서로 다른 의견을 가진 두 명 이상의 사람이 의사소통을 하며 타협을 하는 동시에 공동 조절과 공정이라는 조건이 필수적으로 필요하다고 합니다. 이러한 네 가지 모드는 중첩되거나 누적된다는 특징이 있습니다. 예를 들어 주의를 집중하는 것은 수동적 학습의 일환인데 다른 모드의 전제 조건이 되기도 합니다. 

또한 ICAP 프레임워크는 평가의 중요성을 강조합니다. 'Interacitve', 'constructive' 모드로 수업을 진행해놓고 정작 'Passive', 'Active' 모드로 평가한다면 학생의 학습을 온전히 평가하지 못할 것입니다. ICAP과 관련하여 연구자는 학습자들의 깊은 학습을 위한 과정 설계가 학생 성과 향상으로 이어지는지, ICAP이 이러한 차이를 감지하는 유효한 도구인지를 질문해야 합니다. 

교수님께서는 대학에서 진행된 화학 수업 연구, 박물관 학습 연구 사례들을 예시로 들며 더욱 구체적인 설명을 해주셨습니다. 화학 수업 연구와 관련하여서는 교사가 암기, 기술 연습, 듣기를 넘어서는 질문을 하는 역량을 길러야 한다는 것, 학생들이 협력할 수 있는 방법을 찾아야 한다는 것, 차이를 감지할 수 있는 평가를 만드는 것 등을 강조하셨습니다. 게이미피케이션 기능이 들어간 앱을 활용한 박물관 학습 연구 관련해서는 게임 모드가 더 협력적인 질문들을 이끌어낸 것, 게임 모드가 대화형 참여를 증가시킨 것, 비공식 학습의 경우 더 많은 협력이 더 깊은 학습을 촉진할 수 있다는 것을 강조하셨습니다. 

교수님께서 설명해주신 ICAP 프레임워크는 말 그대로 프레임워크인 만큼 다양한 연구 및 실습 설정에 따라 적용될 수 있어보였습니다. 이는 교육용 앱을 더 잘 설계하거나 학습 경험을 설계하는 방법에 대해 시사점을 제시해주고 인간 학습이 존재하는 곳에서 생각하고 상호작용하는 방식에 대한 타당성을 제공해줄 수 있다는 큰 장점이 있습니다. 

재밌는 유머와 구체적인 예시로 한 시간 동안의 강연을 몰입해서 들을 수 있었습니다. 강연 이후에는 교수님께서 따로 시간을 내서 대학원생들과의 짧은 사담 시간을 가지며 자유롭게 질문을 주고받기도 하였습니다. ICAP과 관련하여 Jesse Ha 교수님께서 하신 연구들을 좀 더 자세히 읽어보면 더 좋을 것 같습니다. 한국까지 와주셔서 좋은 강연을 해주신 교수님께 다시 한번 감사드립니다. 

7월 18일 ISLS 워크샵

7월 18일에 12동 401호와 줌에서 하이브리도로 진행된 ISLS 워크샵은 미국 ISLS 2024에서 공유된 연구들을 다시 살펴보고자 열리게 되었습니다. 

이번 워크샵은 크게 <학습에 대한 이해와 미래교육> 세션, <첨단 테크놀로지와 학습 설계> 세션으로 구성되었습니다. 

첫 번째 세션에서는 'ISLS의 전체동향', '몸, 마음, 환경에 대한 학습이론의 발전', '인공지능 시대 교육의 새로운 패러다임'을 주제로 발표가 진행되었습니다. 

학습과학연구소 소장님이신 조영환 교수님께서 학습과학과 ISLS 국제학술대회에 대해 소개하시며 첫번째 세션의 포문을 열어주셨습니다. 한국에서 관심이 나날이 높아지고 있는 학습과학이라는 학문의 특성과 국내 교육에서 학습과학의 역할에 대해 강조하신 점이 인상 깊었습니다.

다음으로는 서울대 교육학과 조수경, 신부경 선생님께서 몸, 마음, 환경과 관련된 학습이론의 발전에 대해 설명해주셨습니다. 학습을 단순히 지식 습득이 아니라 몸의 움직임과 환경과의 상호작용 속에서 이해하고 치유를 위한 핵심 활동으로 인식하고자 한다는 점이 흥미로웠습니다. 이번 ISLS 학회에서의 연구들은 Sociomateriality를 학습과학 연구를 위한 기반 이론으로 삼고자 하는 노력이 엿보였는데 이는 학습장면 속 사물, 물질에도 관심을 가지는 것을 뜻합니다. 물질도 학습의 중요한 부분이며 물질에 의해서도 어떻게 학습이 형성되는지 확인할 필요가 있으며 공간과 시간, 학습환경도 중요한 부분으로 여긴다고 합니다.

또한 체화된 인지에서 체화된 학습으로 확장을 강조하셨는데 이러한 확장을 위해서는 책상에 앉아서 머리만을 사용하는 정적인 학습이 아니라 몸의 움직임을 통해 더 효과적인, 전인적인 학습을 할 필요가 있다고 말씀해주셨습니다. 

그리고 최근 들어 해외 학습과학 커뮤니티에서 학생과 교사의 치유가 중요한 주제로 부상하고 있다고 하셨는데 치유를 위해서 학습을 설계하고 학습의 과정에서 치유가 일어나며 학생이 성장할 수 있도록 해야 한다고 하셨습니다. 개인적인 치유가 아니라 사회문화적이고 비판적인 관점에서 실천적인 치유를 추구하고 이를 위해 규범적 모순을 비판하고 집단적 학습 활동 설계해야할 것을 강조하였습니다. 최근 국내 교육계에서 일어난 여러 사건들을 돌이켜봤을 때 이러한 연구들이 국내에서도 활발히 진행되어야 한다는 생각이 들었습니다. 

다음으로 은선민, 한예원 선생님께서 인공지능 시대 교육의 새로운 패러다임에 대해서 발표해주셨습니다. 

당장 내년 3월부터 인공지능 교과서가 본격적으로 현장에 도입이 되는 시점에서 인공지능 시대 교육 패러다임이 어떻게 변화하고 있는지, 교육에서 인간과 인공지능이 어떻게 협력해야 하는지에 대한 논의가 중요해보였습니다. AI 기술은 학습자에게 즉각적이고 개인화된 피드백 제공하며 다양한 맥락의 학습 상황을 지원하고 학습자뿐만 아니라 교육자에게도 영향을 미칩니다. 결국 AI는 교사, 학습자 간 상호작용 및 협력하는 과정에서 시너지 효과를 낼 수 있으며 이러한 협력이 가능한 수업 환경을 설계하는 것의 중요성을 설명해주셨습니다.

생성형 인공지능, 교육 관련 연구가 2019년 1700여건에서 2024년에 42000건으로 대폭 상승하였는데 단일 교과 이외에도 융합교육 혹은 특정 과목이나 주제에 한정되지 않은 연구, 역사적 사건이나 기후 변화와 같이 사회 현상 및 문제와 관련된 학습을 위해 AI 활용도 포함되었습니다. ITS와 같은 AI 시스템 도구 개발 및 활용에 대한 연구가 가장 많이 제시되었는데 ITS와 VR/AR 등 기술적 융합을 통해 새로운 도구 개발하는 시도 또한 엿보였습니다.

첫 번째 세션의 마지막 발표로는 멀티모달 학습분석학의 최신 연구에 대해 테네시 대학의 성한올 교수님께서 발표해주셨습니다. 학습은 Unimodal이 아니라 Multimodal이며 학습에서 일어나는 언어적 상호작용뿐만 아니라 디지털 도구 사용, 제스처, 자세, 시선, 표정 등의 비언어적 상호작용 역시 주요한 시사점을 제공한다고 말씀하셨습니다. 센서 기술을 활용해 교수님께서 직접 수행하셨던 연구를 예시로 들며 협력 학습 환경에서 몸짓과 신체 움직임의 역할에 대해 설명해주셔서 더욱 흥미롭게 들을 수 있었습니다. 이러한 신체 움직임이 협력적 지식 구성 과정의 참여도에 지표로서 의미를 가지며 신체 지표로 추론된 학습자의 참여도 수준과 실제 학습 결과와의 연관성도 살펴볼 수 있었습니다. 교수님의 설명 덕분에 학습, 교육, 협력 과정에서의 멀티모달적 접근법에 대한 이해를 높일 수 있었습니다. 

두 번째 세션은 '학습설계의 확장과 다양화', '컴퓨터 기반 협력학습과 스캐폴딩', '종합토론'으로 진행되었습니다. 

먼저 추영선, 김혜준 선생님께서 학습설계의 확장과 다양화에 대해서 설명을 해주시며 두 번째 세션을 시작해주셨습니다. 교수설계와 학습설계 모두 학생의 학습을 지원하기 위해 기술을 핵심으로 활용한다는 공통점이 있지만 교수설계는 모델에 기반한 체제 및 체계적 설계이며 평가의 환류를 강조하는 한편, 학습설계는 참여를 통한 실천과 탐구에 기반한 설계이며 평가를 위한 분석적 접근을 강조한다는 차이점이 있습니다. 학습 설계는 교육 접근 방식에 중점을 두는 것이 아니라 더 넓은 범위로 비교수적 개입, 시스템을 포함하는 실천을 통해 학습에 초점을 맞추는 것을 목적으로 두고 있었습니다. 이는 설계의 초점을 교육 콘텐츠 자체에서 학습자의 학습 경험으로 변화시켰습니다. 특히 학습분석의 현장 적용을 위해 실제성 높은 학습 설계를 위한 공동설계와 학습분석에 기반한 반복적인 연구의 필요성을 강조해주셨습니다. 

다음 발표는 박소미, 최지원 선생님께서 ISLS에서 발표된 컴퓨터 기반 협력학습(CSCL) 관련 연구들을 종합해서 설명해주셨습니다. CSCL는 두 명 이상의 학습자가 컴퓨터 등 테크놀로지를 활용하여 공통된 학습 목표를 달성하기 위해 협력하는 것을 의미합니다. 다양한 맥락 속에서 테크놀로지를 통해 학습자 간 협력을 지원하고 데이터를 활용하여 집단 및 커뮤니티를 지원한다는 특징이 있습니다. CSCL과 학습과학은 각기 다른 특징을 가지고 있지만 다양한 데이터를 활용한 학습 과정 이해 및 개선을 추구한다는 점에서 공통점을 가지고 있습니다. 'SNS와 가정학습을 포함하는 무형식 학습에서의 상호작용', '심박변이도, 뇌 데이터, 발화 데이터, 자세 데이터 등을 활용한 멀티모달 데이터의 활용', 'AI 기반의 스캐폴딩에 대한 동향'과 같이 구체적인 사례를 들며 설명을 해주셔서 더욱 몰입해서 들을 수 있었습니다. 

발표가 끝난 후에는 학습과학 트렌드와 이슈에 대해서 종합토론의 시간을 가졌습니다. 현장에 계신 참석자분들 외에도 줌에서도 활발한 질의가 오갔습니다. 특히 종합토론에서는 ISLS 2024에서 공유된 연구를 바탕으로 1) 지식 중심에서 역량 중심으로의 전환 방안, 2) 인간과 인공지능의 협력 촉진을 위한 교육의 역할, 3) 학습분석을 활용한 수업 개선 방안, 4) 학습자의 사회정서적 발달을 위한 상호작용 개선 방안을 주제로 심도있게 토론이 진행되었습니다. 

ISLS 2024의 액기스를 뽑아서 심도있게 다뤄주신 덕분에 이번 ISLS에 참가하지 못하였지만 많은 인사이트를 얻을 수 있었습니다. 특히 이번에는 온오프라인으로 200여명의 참석자가 참여를 해주셔서 국내에서 높아져가고 있는 학습과학에 대한 관심을 느낄 수 있었습니다. 이러한 관심이 지속적으로 이어져 학습과학과 관련된 국내 연구가 더욱 활발히 진행될 수 있기를 바라겠습니다. 

2024년 7월 15일 학습과학연구소 X Imelda 교수님 초청 미팅

안녕하세요~ 선생님들!

ICER 다음 날 학습과학연구소 X Imelda 교수님 초청 미팅이 진행되었습니다!

Imelda 교수님께서는 지난번 ICER 포스팅에서 소개드렸듯이 Session 13(Learning and Teaching for Socio-Emotional Competencies)에서 청소년의 웰빙 및 사회정서역량에 미치는 영향을 탐구한 연구 결과를 공유해 주셨습니다. 

그 인연으로 다음날 학습과학연구소에서 Imelda 교수님을 초청하여 Advisory Meeting와 대학원생과의 만남을 진행하였습니다😊

저희 TELD 선생님들도 적극적으로 참여하여 연구 결과를 듣고 논의를 활발히 진행하여, 그 생생한 현장을 공유드립니다~!

먼저 Imelda 교수님에 대해 조금 더 자세히 설명드리겠습니다~

싱가포르의 Nanyang Technological University(NTU) National Institute of Education(NIE)의 Office of Education Research에서 파트너십 담당 부학장이자 Science of Learning in Education Centre의 Senior Education Research Scientist이십니다.

주요 연구 관심사는 웰빙, 메타인지, 마인드셋 및 믿음, 회복 탄력성, 소셜 네트워크, 연구 도구 개발 및 타당화, 긍정적 교육, 과학 교육(특히 PCK, 개념적 변화 및 개발에 초점)입니다!

저희 연구실에서도 SNA 분석을 통해 학습자의 사회 관계망과 웰빙 간의 관계 탐색, 다문화 학생들에 대한 예비 교사의 공감 역량 향상을 위한 VR시뮬레이션 개발 등 관련된 다양한 연구를 진행하며, 웰빙, 사회정서가 연구실의 주요 관심 분야이기도 합니다!

그래서 Imelda Caleon 교수님과의 미팅도 더 활발하게 진행되었는데요!

10시에는 Advisory Meeting이 진행되었습니다.

먼저 Imelda 교수님께서 Education Centre of NIE의 Science of Learning에서 진행되고 있는 'Understanding and fostering well-being (with links to learning) using multiple data sources/multimodal data' (이해와 증진을 위해 다중 데이터 소스/멀티모달 데이터를 활용한 웰빙 연구)들을 소개해주셨습니다.

그 중 하나로는 싱가포르 청소년의 발달 경로를 이해하고 이를 지원하기 위한 요인을 밝히기 위해 수행된 종단 연구연구 결과(DREAMS)를 보여주셨는데요.

이때 학생들의 또래 네트워크에 집중하여, 학생들의 또래 네트워크가 시간이 지남에 따라 어떻게 변화하고 이러한 변화가 학생들의 학업, 동기, 사회 및 정서적 성과와 어떻게 연결되는지를 탐색하고자 하였습니다. 약 7,000명의 중학생을 대상으로 4~5년에 걸쳐 청소년기의 중요한 변화를 설문조사, 인터뷰, 사회 인지적 개입 전략 개발 및 평가 등을 통해서 수집하였습니다. 

네트워크의 구조와 속성은 학업 성취뿐만 아니라 자아 정체성 형성과도 밀접하게 연결되어 있으며, 이러한 네트워크에서의 변화가 청소년기의 중요한 발달 과정에 중대한 영향을 미침을 확인하였습니다. 

Advisory meeting에 이어 학습 과학 연구소의 장기 연구 계획에 대해 논의하며, 🌻대학원생과의 만남🌻을 진행하였습니다~

주요 논의 주제는 저희 학습과학연구소&TELD연구실에서 진행하고 있는 주요 연구 다음 3가지였습니다. 많은 선생님들께서 참여하셔서 열정적으로 논의하고 연구에 대한 자문을 받았습는 귀중한 시간이었습니다!

1. 멀티모달 데이터를 사용하여 학습자의 역량 진단
2. 개인화된 학습을 지원하는 AI 도구 개발
3. AI가 학습과 발달에 미치는 영향 조사

즐겁고 또 진지하게 논의들이 오가며, 학습과학연구소와 National Institute of Education 향후 공동연구 계획도 함께 세우기도 하였습니다!

점점 세계로 뻗어나가는 🌐학습과학연구소&TELD🌐인 것 같습니다!

(+열정적으로 논의하는 현장이 느껴지시나요?🔥🔥)

자문회의와 만남을 진행한 후에는 조금은 가볍게 점심식사를 하였습니다~

이멜다 교수님과 남편분과 함께 한국전통식당에서 맛있는 한정식을 먹었습니다!

정말 다양한 반찬에,, 이멜다 교수님께서 무슨 음식인지 여쭤보셨을 때 아무도 답변하지 못했다는,,,🤣🤣

연구 얘기도 즐거웠지만, 교수님 내외분의 한국 여행 이야기도 너무 재미있더라구요ㅎㅎ

이렇게 이멜다 교수님과의 진지하고 즐겁고 알찬 초청 미팅이 마무리 되었습니다!

p.s. 싱가포르로 돌아가신 이멜다 교수님께서 저희 연구실에 따뜻한 한마디를 보내주셨습니다~ㅎㅎ

"⭐Dr.Imelda) Let me know if u or any member if the team visits Singapore"

곧 싱가포르에서 이멜다 교수님을 재회한 블로그 포스팅을 볼 수 있을 것 같네요!

다음 포스팅은 2024 제2회 학습과학연구소 세미나 'ISLS 워크샵'으로 찾아오겠습니다~!

2024년 7월 11일 국제교육연구학술대회(ICER)

안녕하세요 선생님들, ☺️

지난 7월 11일부터 12일까지 저희 서울대학교 사범대학에서 국제교육연구학술대회(ICER)가 개최되었습니다. 

이번 학술대회의 주제는 'Reimagining Teaching and Teachers in a Changing World'였습니다. 

특히 TELD의 관심 주제가 드러나는 세션 'Supporting Teachers Through Learning Sciences'와 'Learning and Teaching for Socio-Emotional Competencies'를 통해 학습과학이 교수-학습의 실제를 어떻게 지원할 수 있는지 논하고 학습자의 웰빙, 즉 사회정서역량이 학습에 있어 얼마나 중요한 요소인지 확인할 수 있어 흥미로웠던 것 같습니다.

Session 12: Supporting Teachers Through Learning Sciences

1. Scientists in Bias: A Study on Scientists as Learners and Educational Support

학습과학은 학습에 대해 이해하고 교육을 혁신하기 위해 교육학, 뇌과학, 컴퓨터공학이 다학제적인 연구를 수행하는 학문 영역입니다. 따라서 학습과학 연구자는 협력 역량을 갖추기 위해 노력할 필요가 있습니다.

학습과학 세션의 첫번째 발표는 연구에서 과학자의 합리적 추론과 창의적 문제 해결력, 그리고 학습과학 연구에서 중요한 협력 역량에 부정적인 영향을 미칠 수 있는 인지적인 편견에 대해 다뤘습니다. 

특히 협력 상황에서 발생할 수 있는 문제(ex. overlooking negative aspects, overconfidence, sunk cost fallacy 등)와 그러한 인지적인 편견을 조절할 수 있도록 하는 KAAR MODEL, 그리고 이 모델을 지원하는 교수학습 도구(ex. checklist 등)이 소개되었습니다.

2. Evaluating ChatGPT's performance in rating L2 summary writing: a preliminary study focusing on the assessment of source use

여전히 교육계의 뜨거운 감자인 ChatGPT가 L2 영어 글쓰기에 대한 평가를 수행할 때 인간 평가자와 어떻게 다른지 비교 분석하여 탐구한 연구도 있었습니다.

연구에서는 특히 학습자가 읽거나 들은 자료를 바탕으로 진행하는 글쓰기인 integrated writing에 대한 평가를 진행할 때 흔히 '짜집기'를 찾아낼 수 있는지 그리고 paraphrasing을 평가함에 있어 어떤 차이를 보이는지 확인했는데요, 챗지피티에 비해 휘발 가능한 기억에 의존하는 인간 평가자가 더 관대한 점수를 주는 것으로 나타났습니다. 반면 인간 평가자는 맥락적인 요소를 더 잘 고려할 수 있기 때문에 실제로 글을 쓴 학습자가 글쓰기 자료를 이해했는지 판단하는 면에서 더 나았던 것으로 확인됐습니다.

아직은 챗지피티에 의존하여 에세이를 평가하기에는 조심스럽지만, 이와 같은 인공지능 도구를 보조적인 도구로 활용 할 수 있다는 가능성을 보여주는 연구였던 것 같습니다.

3. Application of computerized multistage testing for diagnostic assessment in mathematics

세션에서는 수학 교과의 평가에 있어 컴퓨터 기반 단계적 검사(Computerized multistage testing)를 적용해 본 연구도 있었는데요, 교수자가 학습자의 학습 부족 원인을 파악하고 적절한 맞춤형 학습 경로를 제시할 수 있도록 지원하는 한가지 방안이 될 수 있겠다는 생각이 들었습니다:)

+) 해당 세션은 은선민 선생님께서 세션좌장을 맡아주셨습니다. 늘 느끼는 바이지만 사회자 재능이 넘치시는 은선민 선생님 수고 많으셨습니다 ☺️

Session 13: Learning and Teaching for Socio-Emotional Competencies

1. Understanding and Fostering Well-being in Schools: Insights from Singapore

학습자의 웰빙은 학습과 시너지 효과를 내는 요소라고 합니다. Nanyang Technological University의 Imelda 교수님께서는 긍정심리개입(Positive psychology intervention, 이하 PPIs)이 청소년의 웰빙 및 사회정서역량에 미치는 영향을 탐구한 연구 결과를 공유해 주셨습니다. 

설계된 Gratitude Intervention과 Hope Intervention을 실행한 결과, 학업 회복 탄력성(school resilience), 삶의 만족도 등을 향상시키는 영향과 함께 정의적, 인지적, 사회적 차원에서 학습자들의 긍정적인 응답을 확인할 수 있었지만 학업적 부담, 시간적 한계 등 설계된 개입을 실행하기 위한 도전과제도 파악할 수 있었다고 합니다. 

학습자 웰빙을 위한 개입이 그 효과성을 발휘할 수 있도록 많은 사회환경적 지원 필요할 것 같습니다🤝

2. Social Network Analysis to Predict Student's Well-being

SNA 분석을 통해 학습자의 사회 관계망과 웰빙 간의 관계를 탐색한 TELD 연구실 추영선 선생님의 발표도 있었습니다 👏 

학습자 개인의 교우관계망(Peer network centrality), 학업적 도움 요청을 주고 받는 관계망(academic support centrality)을 비롯해 교우 간 도움 요청을 주고 받는 관계망(peer support centrality)이 학습자의 웰빙과 어떤 관련이 있는지를 탐구한 흥미로운 연구였습니다. 👍 

3. Development of a Virtual Reality Simulation to Improve Pre-service Teacher's Empathy Competency for Multicultural Students

TELD의 사운서 선생님께서는 다문화 학생들에 대한 예비 교사의 공감 역량을 향상시키기 위한 가상현실(VR) 시뮬레이션 개발 연구에 대해 발표하셨습니다. 우리나라의 다문화 학습자가 증가 추세인데, VR 기술을 활용하여 예비교사 교육을 도모한 시의적절한 연구였습니다 👏

+) 세션 발표를 함께하신 Imelda 교수님과 간단한 점심 식사 겸 티타임이 있었습니다. 싱가포르와 한국 학생들의 사회정서역량과 웰빙에 관한 이야기를 나눠볼 수 있는 즐거운 시간이었던 것 같습니다:)

ICER 다음 날에는 학습과학연구소 X Imelda 교수님 초청 미팅이 진행되어 더욱 깊은 논의를 진행할 수 있었는데요, 관련하여 다음 포스트로 찾아오도록 하겠습니다 😊