2018년 8월 13일 Fortenbacher 교수 강연

안녕하세요, 선생님들. 지난 8월 13일에는 교육학과 대세미나실에서 교육공학연구회 주최 세미나가 있었습니다. 독일 베를린 응용과학대학의 Albrecht Fortenbacher 교수님께서 초청 강연자로 'Learning analytics using physiological sensor data' 라는 주제로 센서 데이터를 이용한 학습분석에 대한 흥미로운 강연을 진행하셨습니다.  

Fortenbacher 교수님께서는 현재 진행하고 계신 LISA(Learning Analytics for Sensor-based Adaptive Learning) 프로젝트 사례를 통해 생체심리 데이터를 수집하기 위한 센서 장치의 개발, 학습 맥락에서 센서 데이터의 해석, 센서 기반 학습분석을 위한 방법론적 측면, 학습분석 엔진 개발, 학습 어플리케이션과의 통합 등 센서 기반 학습분석과 관련된 전반적인 이슈들을 다루셨습니다. 

센서 기반 학습 분석의 작동 메커니즘을 간략히 서술하면 다음과 같습니다. 우선 학습자에게 부착된 센서 장치를 통해 피부 전기 활동(Electrodermal Activity: EDA), 심장 박동, 피부 온도, 공기 중 이산화탄소 농도 등 다양한 생체심리 데이터가 수집되게 됩니다. 이는 분석 알고리즘을 거쳐 학습자 개인의 SmartMonitor에 학습자의 현 상태에 대한 해석 및 피드백을 제공하고, 이에 따라 학습 상황의 조정이 일어나게 됩니다. 예를 들어 수집된 센서 데이터를 분석한 결과 학습자가 극도로 지루해하는 것이 발견되었다면, SmartMonitor에 학습자의 상태가 표시되고 잠시 휴식을 취할 것을 제안하는 식입니다. 또한 이는 다른 학습 어플리케이션과 연동되어 학습 환경의 조정을 불러오게 됩니다.  

센서 데이터 기반 학습분석의 목표 중 하나는 수집된 다양한 데이터들을 바탕으로 인지적, 동기적, 행동적, 맥락적 차원에서 자기조절학습이 제대로 일어나고 있는지를 점검하고 지원하고자 합니다. 이를 위해 아래 그림에 제시된 것과 같은 수많은 데이터가 활용될 수 있는데요, 데이터 수집 자체도 중요하지만 문제는 수집한 데이터로부터 학습에 유용한 정보를 이끌어내는 데 있습니다. 이를 위해서는 각각의 센서 데이터가 어떻게 결합되어 해석될 수 있는지에 대한 연구뿐만 아니라, 센서 데이터와 학습 데이터를 결합하여 보다 유의미하고 정확한 정보를 이끌어내려는 연구가 이루어져야 합니다.

센서 데이터를 활용한 학습분석 분야의 연구가 아직 초기 단계이기 때문에 실질적 유용성에 대해서는 논하기 어렵지만, 교수자 혹은 학습자에게 학습에 도움을 주는 정보를 제공하는 채널로서 센서를 통한 생체심리데이터 수집이 가지는 잠재력은 상당할 것으로 예상됩니다. 관련하여 2015년에 교수님께서도 센서 데이터를 활용한 감성 측정 및 교육적 가능성에 대한 연구에 참여하신 적이 있는데요, 관심 있으신 분은 아래의 논문을 읽어보시면 좋을 것 같습니다.

이창윤, 조영환, 홍훈기 (2015). 감성측정 테크놀로지의 교육적 활용방안 탐색 [Educational use of emotion measurement technologies]. 한국콘텐츠학회논문지, 15(8), 625-641. 

방학임에도 불구하고 많은 선생님께서 참여하여 학구열을 불태우셨는데요, 앞으로도 전공 관련 분야에 대한 연구가 활발하게 이루어지면 좋을 것 같다는 생각이 듭니다. 세미나 후 촬영한 단체 사진과 함께 포스팅을 마무리하고자 합니다. 연구실 선생님들 모두 무더위에 건강 조심하시고, 남은 방학 즐겁게 보내시기 바랍니다:)