2019년 11월 디자인 세미나

My warmest greetings to you all!

종강까지 약 2주 전, 모두들 각종 시험과 과제로 몸/마음/뇌가 정신없이 바쁜 시기이지만,

연구실 선생님들과 함께 하는 시간은 언제나 힐링이죠? :-) 

11월의 디자인 세미나는 교수님, 이현경, 주영 선생님께서 참석하신 

'2019 AECT'(아래 포스팅 참조!!)와 지난 주 수요일(2019.10.20) 학교 CTL에서 개최된 

'머신러닝 & 딥러닝을 활용한 데이터 분석' 강의 내용을 공유하고 

성찰해보는 시간을 가졌습니다. 

3명의 발표자 선생님 (이현경, 주영, 한예진)의 학습 경험과 성찰이 

더욱 풍성하게 논의될 수 있도록 교수님께서 다양한 질문과 코멘트도 주셨습니다. 

2019 AECT에서는 교육공학 내 다양한 분야에서 많은 연구들이 소개되었지만, 

이전 대비 '교사교육', '학습분석', '직업연수' 분야에서 많은 연구들이 발표되었다고 합니다.
특히, '학습분석'에 대한 관심은 매우 높았다고 하는데요.

전 세계적으로 빅데이터에 대한 관심이 증가하고 그 중요성이 확대되면서 

데이터의 수집, 발굴, 분석을 지원하는 분야에 대한 사회적 요구가 전반적으로 급증하였고, 

교육분야에서도 학습과 관련된 데이터를 수집하고 분석하여 

맞춤형학습, 적응적학습을 제공하기 위한 다양한 시도들이 이루어지고 있습니다.

하지만 여기서 잠깐: 교수님께서 중요한 생각거리와 질문을 던져주셨는데요,

'학습분석'이 교육공학에서 다뤄야 하는 연구주제인가요?

교육통계, 교육심리, 학습과학 등의 학문과 다르게 

교육공학 분야에서는 '학습분석'을 어떻게 바라보고 다루어야 할까요? 

우리 TELD연구실은 크게,

(누구나 잘 가르치고 잘 배울 수 있도록 돕는) 학습 디자인, 

(학교 안과 밖, 온라인과 면대면을 연계하는) 심리스러닝, 

(디지털 격차를 줄이고 디지털 역량을 함양시키기 위한 교육) 디지털 역량, 

(협력학습을 적응적으로 지원하기 위한) 학습분석, 

크게 4가지 분야에서 다양한 연구들을 진행해 왔는데요.

앞으로 선생님들 개개인의 학문적 관심분야와 연결하여 

학습분석의 대한 연구 주제를 고민하며 연구해보면 좋겠습니다. 

선생님들은(& 블로그를 읽어주시는 독자님들은) 새로운 테크를 

빠르게 받아들이는 얼리어뎁터인 편인가요? 

아님 대중성이 이루어졌을 때 받아들이는 팔로워이신 편인가요?

2019 AECT 발표를 통해서나, DevLearn Expo (아래 이현경선생님의 포스팅 참조!!)의 

전시를 통해서 교수설계분야에서도 새로운 테크놀로지가 

빠르게 개발되고 수용되고 있음을 느낄 수 있었다고 합니다. 

이러한 발표를 들으면서도 저도 많은 부분에 생각이 되어졌는데요~

학생들에게 보다 다양한 테크놀로지를 유의미한 학습으로 활용되려면, 

교사들이 먼저 테크놀로지를 수용하고 수업에 적용/활용해야 한다고 생각합니다.

그렇다면, 교사집단에서도 분명 테크를 빠르게 받아들이는 

얼리업데터형의 교사가 있을 테고, 소극적으로 받아들이는 교사가 있을 것입니다. 

새로운 도구를 교사들이 적극적으로 수용할 수 있도록 

우리는 어떤 고민들을 해야하며 방안들을 제시할 수 있을까요?

<한 템포 쉬고...>

이번엔 저에게 늘 "예쁜쌤"이라 불리는 (정말 예쁩니다.) 

한예진 선생님의 발표를 리뷰해볼까요?

머시러닝과 딥러닝, 알 듯 말 듯, 알쏭달쏭한 이 두 기술의 미묘한 차이점을 시작으로 

각 기술의 활용 사례들을 전해주셨는데요.

Object Detection (이미지 속에 담긴 사물의 위치와 종류를 알아내는 기술), 

Image Segmentation (이미지 안에 있는 object를 Pixel 수준에서 분류해내는 알고리즘), 

Image Captioning (딥러닝을 이용한 이미지 자막 생성)등 

머신러닝과 딥러닝을 활용하여 진보하는 기술들, 

그리고 이러한 기술들이 만들어내는 다양한 서비스들을 살펴보면서, 

교육분야에서 적용 방안과 예상치못한 부작용 (Unintended side-effects)은 

무엇일지에 대한 고민과 연구분야들을 함께 생각해보는 시간을 가졌습니다.

(고민해야할 문제와 이에 따른 연구분야와 주제는 참으로... 끝이 없네요....)

그럼, 모두들 아름다운 고민으로 가슴과 뇌를 뜨겁게 달구시면서

12월 디자인 세미나 때 만나요! 

덧붙임: 디자인 세미나와 함께 11월 생.파가 있었습니다. 

교육공학 전공생들의 생.파답게 생일 촛불은 디지털로 대체하는 

매우 신선한(?!) 생일축하시간이었습니다 :D

"예진쌤, 세진쌤, 주영쌤"

"생일축하합니다, Happy B-day, 生日快乐, Feliz cumpleaños!!"

2019 AECT international Convention 및 DevLearn Expo 참여 경험 공유

안녕하세요, 선생님들.
이제 겨울이 시작되었는데 다들 학기 마무리는 잘 하고 계신가요?

좀 늦은 감이 있지만 지난 10월에 참석하였던 AECT international conference와 DevLearn Expo 참여 경험을 공유하고자 합니다. 감사하게도 학회 준비부터 학회 기간 내내 여러모로 도움 주시고 지원해주신 교수님 덕분에 좋은 경험을 할 수 있었습니다. 이번 AECT 학회는 10월 21일부터 25일까지, DevLearn Expo는 23일부터 25일까지 라스베가스에서 개최되었습니다. 같은 시기에 같은 도시에서 진행 중이어서 운이 좋게도 함께 참석할 수 있었습니다.

AECT는 많이들 아시다시피 ETR&D를 출판하는 학회로, 교육공학 분야에서 중요한 학회 중 하나입니다. 저희 분야의 교육 실천과 최신 연구 및 테크놀로지에 대해서 다룹니다. DevLearn은 저는 이번에 처음 알게 된 행사입니다. 국내의 이러닝 박람회와 비슷한 성격의 행사라고 생각하시면 되는데요, 엑스포는 무료로 개방되어 있고 많은 미국 내 에듀테크 기업들이 엑스포에 참여하기 때문에 짧은 시간 동안 한 눈에 기술 동향을 파악할 수 있다는 장점이 있습니다.

 

1. AECT

AECT에는 둘째날 부터 마지막날 까지 참석하였습니다. 온라인에서 제공되는 2019 AECT의 연구 영역에 대한 정보를 보시면(https://convention2.allacademic.com/one/aect/aect19/), 전통적인 연구 분야인 instructional design(118), technology integration(83), emerging technologies(56) 등의 분야 역시 여전히 많이 다루어지고 있었지만 Learning analytics(40) 영역에 대한 관심 역시 높아지고 있다는 것을 볼 수 있습니다. 저도 이번 학회에서 educational data mining(EDM), learning analytics(LA)를 다루는 세션들을 돌아다녔는데 세션을 들으러 온 사람들이 많은 편이었습니다. 

저도 주로 EDM이나 LA를 다루는 세션 위주로 돌아다녔습니다. 해당 분야가 컴퓨터 공학 등 다양한 학문 분야가 함께 관심을 가지는 분야이고, 점점 더 연구와 실천의 외연을 넓혀가고 있다는 것을 알게 되었습니다. 예를 들어, 초기에는 현상을 질적으로 기술하는 연구들 위주로 이루어졌으나 최근에는 양적으로 LA의 학습 효과를 측정하는 연구들이 늘어나고 있었고, 고등교육에서 학교교육, 평생교육으로 적용 범위가 확정되고 있었습니다. 또한 생리 데이터나 제스처, 사회적 학습 데이터 등 보다 다양한 유형의 데이터를 수집하고 분석하려는 시도 역시 많아지고 있었습니다.

저희도 앞으로 해당 분야에서 연구를 하려면 다학제적인 협력과 융합이 필요하고, 이를 위해 기본적인 프로그래밍 스킬이 필요해질 것 같습니다. 그리고 다른 분야와의 차별성을 위해 교육학적 함의를 도출할 수 있는 이론에 대한 깊이 있는 이해도 필요하고요. 또, 다양한 데이터를 수집하고 분석하여야 하는 만큼 데이터를 통합하여 관리하고, 분석하는 전체 시스템 단에서 발생할 수 있는 윤리적 문제에 대한 논의 역시 함께 이루어져야 한다고 생각하였습니다.

최신 연구 동향에 대해서 알게된 것 뿐만 아니라 학회에 참석하면서 미국내 한인 교수님들이나 유학생들과 대화할 수 있는 기회가 많았습니다. 생각보다 더 많은 분들이 국외에서 자리잡고 교육공학을 연구하고 계셨습니다. KSET 런천에서 최근에 미국에서 임용되신 분들과도 얘기를 나눌 기회가 있었는데, 학습분석과 빅데이터 분석에 대해 관심을 가지고 계신 분들이셨습니다. 데이터에 대한 관심이 많이 높아지면서 직업 시장 역시 관련 분야 쪽으로 커지고 있는 것 같았습니다.

그리고 발표 경험을 할 수 있었는데요, 작년에 디지털교과서협회와 진행하였던 프로젝트의 연구 결과를 정리하여 'Participatory design of student-centered learning with digital textbooks'라는 제목으로 발표하였습니다. 참여적 설계가 디지털 교과서 활용 수업에 미치는 영향을 분석한 연구였습니다. 관련해서 결과를 더 분석해서 현재 교육정보미디어연구에 투고하였고, 현재 리뷰 과정 중에 있습니다. 아 저는 점점 발표불안이 더 심해지는 것 같은데... 아무래도 반복적인 연습이 답이겠지요ㅜ

2. DevLearn

DevLearn Expo에서는 에듀테크 시장의 동향을 살펴볼 수 있었습니다. 출국하기 전에 아래 이러닝 분야의 하이퍼 커브를 보았었는데, 비슷한 경향성이 있었던 것 같습니다. Expo에서도 LX와 xAPI를 접목한 LMS를 제공하는 부스들을 꽤 많이 살펴볼 수 있었습니다. 이러한 LMS에서는 학습 데이터를 분석해 제공하는 경우도 꽤 보였습니다. 

그리고 인상 깊었던 점 중 하나는 교육용 컨텐츠를 쉽게 만들고 개발할 수 있는 툴들이 많았다는 것입니다. 이런 도구들은 대개 코딩이 최소화되어 쉽게 편집할 수 있었고, 다양한 디바이스 환경에 적응적이고 웹 기반이라 저장과 공유가 쉽다는 것입니다. 그리고 교수자가 모든 내용을 다 만드는 것이 아니라 오픈된 콘텐츠 라이브러리에서 많은 자원을 끌어올 수 있었습니다. 임철일 교수님 연구실의 이선희 박사님의 학위논문 주제가 개인화 학습 지원을 위해 공개교육자원을 활용하는 방법이었는데, 실천적으로 이를 지원하는 여러 툴들이 개발되어 있다는 점이 인상적이었어요.

그리고 VR/AR/MR/ER, 비디오와 관련된 툴(비디오 편집, 어노테이션, 비디오 활용 커뮤니케이션)을 다루는 부스들도 있었습니다. 

일주일이 안 되는 기간 동안 체류하면서 최신 연구 및 에듀테크 분야의 동향을 접할 수 있었습니다. 특히 의도한 건 아니었는데 DevLearn Expo에도 참석할 수 있어서 여러모로 운이 좋았지 않나 싶어요. 아무래도 산업 규모가 국내에 비해 큰 만큼 최신 테크놀로지에 대한 정보를 많이 접할 수 있었습니다. 이 경험은 앞으로 학위 논문을 계획하고 준비하는데 있어서도 좋은 자양분이 되지 않을까 싶어요.

내일 디자인 세미나인데 관련 경험에 대해서 더 자세하게 공유할 수 있도록 하겠습니다! 그럼 다들 학기 후반부 잘 이겨내시고 곧 다시 뵙겠습니다.