김경 교수님께서는 현재 학습자들의 지식 구조를 시각화하고 분석하여 적절한 스캐폴딩을 제공하기 위한 연구를 수행 중이신데요, 학습자의 지식 구조를 네트워킹하기 위해 활용하시는 Graphical Interface of Knowledge Structure(GIKS) 도구에 대해서 소개해주셨습니다.
GIKS에는 텍스트, 말(발화), 눈의 움직임을 지식 구조 네트워크로 전환하는 GIKS-Text, GIKS-Speaking, GIKS-EYE 기술과 지식 구조 네트워크를 점자로 전환하는 GIKS-Blind 기술 등이 있고, 이번 강연에서는 그 중 GIKS-Text와 GIKS-Speaking 도구를 활용한 연구들이 다루어졌습니다.
GIKS-Text는 학습자들이 작성한 텍스트 안에 내재된 학습자들의 지식 구조를 캡쳐해 시각화하는 툴로, 텍스트 마이닝 툴과 네트워크 사이언스 투을 결합하여 만들어진 알고리즘입니다.
김경 교수님의 연구에 따르면 GIKS-Text 도구가 인과 관계, 문제-해결, 논증 등의 서로 다른 과학적 텍스트의 구조를 포착할 수 있으며, 나라와 문화에 따른 지식 구조의 공통점과 차이점 또한 포착 가능한 것으로 드러났습니다. 따라서 이를 활용하여 학습자들이 작성한 리포트를 분석하고, 그 내용을 전문가와 비교하여 학습자들이 놓치고 있는 개념이나 잘못 형성된 오개념에 대해 피드백을 제공하는 등의 교육적 처치가 가능하다고 합니다.
GIKS-Text를 확장한 도구가 바로 GIKS-Speaking인데요, GIKS-Speaking 도구는 학생들의 말을 텍스트로 전환한 후, GIKS-Text와 동일한 원리로 그 안에 내재된 지식 구조를 분석하는 툴입니다.
GIKS-Speaking을 통해 협력적 문제 해결 과정을 분석하여 학습자들의 지식 구조가 시간에 따라 어떻게 변화해 가는지 포착하거나, 구성원들 간의 상호작용을 분석하는 연구 수행이 가능합니다.
또한, 학습자들을 두 그룹으로 나누어 한 그룹에는 서로 간에 전혀 다른 정보를 제공(interdependence group)하고, 다른 한 그룹에는 동일한 정보를 제공(independence group)하여 협력 양상이 어떻게 다른지를 분석한 연구에 대해서도 소개해 주셨습니다. 해당 연구 결과에 따르면 서로 전혀 다른 정보를 제공받은 그룹은 문제 해결을 위해 적극적으로 소통할 수밖에 없고, 그 과정에서 다양한 관점의 해결책을 찾는 양상을 보인 반면, 서로가 동일한 정보를 제공받은 그룹은 문제 해결과 관련이 있는 정보들로만 상호작용하여 하나의 수렴된 결과를 도출하는 양상을 보였다고 합니다.
김강 교수님께서는 현재 이러한 분석 도구와 기기를 갖춘 ALC 학습분석 교실을 설계하고 발전시켜 나가고 계십니다.
ALC 학습분석 시스템은 학습자들의 인지적, 감정적, 행동적 학습 데이터를 수집하여 인공지능 기반 학습모델을 만들고 이에 기반한 맞춤형 학습 피드백을 전달하고자 하는 체계로, 미래에는 이러한 분석 시스템의 적극적인 도입을 통해 더욱 효과적인 교육 지원 시스템이 구축되지 않을까 생각해봅니다.
즉, 학습자들은 실시간으로 스스로의 상태나 의견을 적극적으로 교수자에게 전달할 수 있고, 교수자는 이 피드백을 바탕으로 학습자에게 적절한 도움을 제공하거나 스스로의 교수 행위를 점검 및 성찰하여 발전시킬 수 있게 될 것입니다.
지금까지 교육은 대부분 학습 결과에 대한 평가에 초점을 맞추어 왔습니다. 하지만 학습자가 성공적으로 학습했다면 왜 성공한 것인지, 실패했다면 왜 실패한 것인지 그 원인을 알아내는 것이 어쩌면 교육적으로 더 의미 있는 통찰을 가능하게 할 것입니다. 교육 현장의 학습자들은 다양한 이유로 실패하기도 하는데요, 교수자가 그리고 학습자 스스로가 실패의 이유와 원인에 대해 인지하고 보다 성공적으로 학습이 이루어질 수 있도록 하기 위해 함께 노력해야 할 것입니다. 이러한 교육의 변화를 가능하게 한다는 측면에서 학습과학과, 학습과학 연구가 큰 의의를 가진다는 김경 교수님의 말씀이 인상 깊게 다가오네요! 앞으로 TELD 연구실에서 진행하게 될 학습과학 연구들에 대한 기대와 설렘을 가지고 이만 줄여봅니다.
감사합니다 :)
