Thursday, June 16, 2022

ISLS 후기

 안녕하세요, 지난 6월 6일(월)부터 6월 10일(금)까지 진행되었던 2022 ISLS 학술대회 후기를 공유하고자 합니다. 


International Society of Learning Sciences의 줄임말인 ISLS는 학습과학과 컴퓨터기반 협력학습이라는 주제를 중심으로 다양한 국가의 연구자들이 모여 학술교류를 할 수 있도록 장을 마련하였습니다. 이번에는 "International Collaboration toward Educational Innovation for All: Overarching Research, Development, and Practices"라는 주제 하에 여러 포스터와 발표 세션들이 진행되었습니다. 


학술대회에는 저희 연구실 박사 졸업생이신 이현경 선생님과 한예진, 금선영, 조수경, 함윤희, 박소미 선생님이 참여하였습니다. 


6월 7일(화) 오전 8시부터 이루어졌던 "Data use and data literacy for teacher and student learning" 세션에서는 학습자의 데이터 리터러시와 관련하여 진행 중인 재미있는 연구들을 확인할 수 있었습니다. 그 중 한 가지 연구는 어린 학습자들의 머신러닝 기반 과학 탐구 학습을 돕는 글리프(face-based glyphs)라는 프로그램을 활용한 연구입니다. 어린 학습자들이 보다 쉽게 데이터를 이해할 수 있도록 데이터의 특징을 이모티콘으로 나타내는 것인데요. 교사들이 글리프를 활용하는 양상에 대한 연구를 수행하여 초보 교사가 해석에 더 어려움을 겪는다는 결과를 발견하였습니다. 결과 자체가 새롭지는 않았지만, 연구에 활용한 데이터 시각화 도구가 흥미로웠습니다. 연구자들도 동의한 바와 같이, 데이터를 시각화하고, 해석하는 과정에서 학습자들이 겪는 어려움에 대한 기초 연구가 필요해보였습니다.  


다음으로는 데이터를 해석하고, 이를 춤으로 표현해보는 체육 수업 사례 연구도 있었습니다. 우리나라에서는 데이터 리터러시라고 하면 대체로 과학이나 사회과 수업을 맥락으로 삼는데, 해당 연구는 체육 수업에서도 데이터 리터러시를 함양할 수 있다는 접근이 흥미로웠습니다. 발표 후에는 데이터 리터러시의 정의에 대한 후속 논의가 활발하게 이루어졌습니다. 다양한 방식으로 학습자의 데이터 리터러시를 함양시켜줄 수 있다는 점에서 흥미로웠던 연구였습니다.


그 후 11:40부터 이루어진 "Innovative designs toward data literacy" 세션에서는 학습자 데이터에 대한 교사의 인식을 알아보는 연구가 있어서 소개해드리려고 합니다. 학습자의 인종 데이터에 대한 교사의 인식을 면담을 통해 분석했는데요. 분석 결과, 인종 데이터가 필요하다, 유용하다, 학습과 연관짓기에 너무 민감한 데이터다라는 세 가지 주제가 도출되었습니다. 북미지역에서의 인종 문제는 교육의 형평성이나 정의(equity and justice)와 관련하여 매우 민감한 이슈로, 학습과학에서도 활발하게 논의되고 있다고 합니다. 비단 인종이 아니어도, 교육에서의 형평성 문제는 우리가 생각해봐야 할 주요한 주제 중 하나인 것 같습니다. 그리고 발표자들도 언급한 바와 같이, 데이터를 통해서 형평성을 높일 수 있는 방안이 무엇인지에 대한 고민이 필요해보입니다.


6월 8일(수) 오전 9:50부터 이루어졌던 "Methodological Advances in CSCL" 세션에서는 word2vec을 이용한 텍스트분석, 피부전도도 반응을 이용한 다중양식 학습분석, 협력적 행동의 시뮬레이션 분석이 Methodological Advances로 제시되었습니다.  Analyzing Students’ Written Arguments by Combining Qualitative and Computational Approach의 연구 결과는 기계학습이 인간 평가자의 평가 결과를 보완해줄 수 있음을 보여주었고, Exploring Students’ Epistemic emotions in Knowledge Building Using Multimodal Data의 연구 결과는 지식 구축에 중요한 Epistemic emotion(frustration, anxiety, confusion, challenges)가 지식 향상에 도움이 될 수 있음을 제시하였습니다. 그리고 데이터 오염이 있기는 해도 학생의 피부전도도 활성화는 sense-making과 idea negotiation 과정에 대한 증거가 됨을 확인할 수 있었습니다. 발표들을 통해 AI가 교사와 협력할 수 있는 방안과 정서 데이터를 피부전도도로 확인하는 방법에 대해 고민해볼 수 있었습니다.


그 후 11:40부터 이루어진 "Improving learning through analyzing data" 세션에서는 학습자 데이터 활용 맞춤형 수업 설계를 주제로 이현경 선생님의 발표가 있었습니다. 발표 후에는 향후 연구 방향에 대한 질의응답이 이어졌습니다. 다음으로 흥미로웠던 연구는 Decomposing Practice: Developing Reliable Analyses of Complex Classroom Discussion이라는 제목의 연구였습니다. 해당 연구에서는 학습자의 토론 음성을 분석하기 위해 코딩북을 개발하고, 합의에 이르는 과정에 대한 연구였는데요. 분석 과정에 대한 자세한 리뷰가 이어졌으나, 이러한 학습 데이터 분석이 교수학습 개선에 주는 시사점보다는 분석에 대한 연구방법론적 논의에 그쳐서 아쉬움이 남았습니다.   

금선영 선생님께서는 학습자 데이터 기반 교수학습에 관심을 가지고 있어서, 주로 Data와 관련된 세션들에 참여를 하셨다고 하는데요. 아직까지는 학습자의 데이터 리터러시에 대한 연구가 활발하게 이루어지고, 교수자가 학습자 데이터를 어떻게 활용할 것인가에 대한 논의는 부족해보인다는 의견을 주셨습니다. 학습자 데이터가 교수학습에 줄 수 있는 시사점에 대해 다시 한 번 고민해 볼 필요가 있을것 같습니다. :) 


동일 시간 대인 11:40에 이루어진 "CSCL & Learning Analytics" 세션에서는 로그 데이터를 비롯한 학습 분석을 통해 CSCL을 실행하는 교수자와 학습자를 이해하고 이들을 돕기 위한 도구를 개발하는 등의 연구가 소개되었습니다. 비디오 분석, 관찰, 로그 데이터(사이트 상에서 머문 시간, 사이트 방문 횟수 등)의 다양한 데이터를 통해 교수자와 학습자의 인지 부하, 노력의 정도, 경험하는 어려움의 크기 등을 가늠하고 그에 따라 적절한 지원 방향을 고민하려는 연구자들의 노력을 옅볼 수 있었습니다. 특히 흥미로웠던 연구는 교수자에게 학습자의 Knowledge building 과정을 확인할 수 있도록 학습 분석적인 지원을 제공하고 성찰하도록 한 연구였는데요, 학습 분석적 지원을 받은 교수자들은 학습자들이 아이디어를 어떻게 연결시켜나가는지에 대한 다이내믹스를 제공받는다는 점에서 보다 효과적인 성찰을 하는 것으로 드러났고, 이것이 향후 학습자들의 협력에도 긍정적인 영향을 미치는 결과로 이어졌다고 합니다. 학습분석의 결과가 교수자 또는 학습자 개인에게만 영향을 미치는 것이 아니라 유의미한 정보를 다양한 주체에게 제공함으로써 서로가 서로를 이해하고 교육과 학습의 질을 향상시킬 수 있는 방향으로 활용될 수 있음을 다시 한 번 확인할 수 있었던 시간이었습니다.