2023년 2월 13일 학습과학 워크숍

 안녕하세요 선생님들! 오늘은 2월 13일에 진행한 학습과학 워크숍에 대해 말해볼까 합니다!  먼저 'Quantitative Ethnography: Qualitative and Quantitative Methods in the Age of AI and Big Data' 라는 주제로 위스콘신 대학교의 김윤전 교수님과 David Williamson Shaffer 교수님께서 강연을 진행해 주셨습니다. 

강연에서는 연구방법으로 현재 질적연구와 양적연구 방법론이 존재하지만, 각각의 방법에는 모두 장단점이 존재한다는 점을 언급하시면서 질적 연구를 양화할 필요가 있다고 설명해주셨습니다. 이러한 방법론을 통해 얻는 정보는 양적 데이터만큼 중요하며, 보다 의미 있는 이야기를 전달할 수 있습니다.

더불어 가장 중요한 것은 타당성 있는 결과를 얻는 것이며 신뢰도와 정확도에만 초점을 두는 것이 아니라 의미 있는 이야기를 전달할 수 있는 연구가 되어야 한다는 점을 강조하였습니다. 연구에서는 숫자 뿐만 아니라 유의미한 결과가 함께 제공되어야 하며 많은 노력과 이를 전달할 수 있는 능력이 필요합니다.

ENA 분석 방법을 통해서 어떤 텍스트에서 코드 값이 나왔는지, 왜 그러한 결과가 나타났는지 함께 확인할 수 있기 때문에 노드와 다른 노드 사이의 연관성을 알 수 있습니다. 이러한 결과는 기존의 학습분석이나 데이터 마이닝에서 한계로 지적되던 해석이 사라진 데이터 값, 낮은 이론과의 연결성 등을 해결할 수 있는 대안으로 활용될 수 있음을 보여줍니다.

이번 워크숍에서는 단순히 강연을 듣는 것이 아니라 직접 ENA 방법을 활용하는 워크숍을 진행했는데요. 저도 이번 워크숍에 참여하여 ENA로 분석할 연구 주제, 연구 질문, 사용할 코드, 코드와의 연결성 등을 직접 설정하면서 참여하였습니다. ENA는 데이터 요소 간의 연결을 식별 및 정량화하고 네트워크 모델을 사용하였습니다. 이를 통해 ENA  도구를 사용하여 다양한 연구 문제를 해결하고 데이터에서 복잡한 관계 패턴을 시각화하는 방법을 배울 수 있었습니다. 또한 ENA 도구에서 생성된 네트워크 모델을 해석하는 방법을 이해하고 각 네트워크에 기여한 원본 데이터를 탐색해볼 수 있는 소중한 시간이었습니다. 

좋은 연구 방법은 연구의 목적과 문제를 명확하게 정의하고 이를 해결하기 위한 절차를 설계하는 데 도움을 주며 연구 결과의 타당성을 확보할 수 있습니다. 이번 워크숍을 통해서 앞으로의 연구에 필요한 좋은 연구 방법을 배울 수 있어 뜻 깊은 시간이었습니다. 앞으로 우리 TELD 연구실에서도 ENA를 활용한 좋은 연구들이 나오기를 기대해봅니다!