Tuesday, May 21, 2024

2024년 5월 스승의 날 행사 🌺

안녕하세요 선생님들:)

5월 14일, 저희 서울대학교 교육공학 전공의 빛🌟이신 조영환 교수님과 임철일 교수님을 모시고 스승의 날을 기념하는 자리를 가졌습니다. TELD iLED 연구실의 많은 선생님들께서 행사가 진행된 D-Space에 모여 함께 자리를 빛내주셨습니다


여러모로 눈부셨던 현장 공유드립니다🤩



행사는 지난 스승의 날을 포함해 각 연구실의 추억을 되짚어보는 영상을 시작으로 감사함을 전하는 졸업 선배님들의 인사 영상 상영회, 각 연구실 박사 선생님들의 편지 낭독회, 그리고 교수님께 감사한 마음을 전하는 시상식으로 이루어졌습니다. 


상영회

영상을 통해 지난 TELD의 1년을 함께 돌아볼 수 있어 너무 즐거웠답니다. 올 한 해도 공부와 연구는 물론 추억도 열심히 쌓을 수 있었으면 좋겠습니다. 🐬


편지 낭독회

저희 TELD에서는 추영선 선생님께서 맑은 목소리로 편지를 낭독해 주셨습니다:) 감동적이고 재미있는 편지가 기억에 남는데요, 교수님께서도 즐거워하시는 모습이 생생하네요😆


상장 수여식

저희 조영환 교수님께는 '상상그이상'을 전달드렸습니다. 어떤 상을 드려야 할지 선생님들과 함께 고민했던 기억이 나는데요, 교수님께서 즐겁게 받아주셔서 무척 기뻤답니다😊

TELD 시그니처 포즈

연구실별 단체 사진을 끝으로 이번 스승의 날 행사가 마무리되었습니다. 

교수님들께 감사한 마음을 다시 한번 돌아보고 또 전달드릴 수 있는 뜻깊은 시간이었던 것 같습니다:)

다시 한번 스승의 날을 축하드립니다~😆🌺

Monday, May 20, 2024

2024년 5월 10일 디자인 세미나 - fNIRS 데이터 측정 실습

안녕하세요 선생님들🙇‍♂️
어느덧 이번 학기가 반이나 지나 5월이 되었습니다.🌼


5월 첫 번째 디자인 세미나는 이현웅 선생님께서 <fNIRS 데이터 측정 실습>이라는 주제로 진행해 주셨습니다.
그간 fNIRS에 대해 어렴풋이 들어본 기억은 있었지만, fNIRS 기기를 실제로 보는 것은 처음인지라 많은 기대를 안고 참여 했답니다! 😊

세미나는 fNIRS의 개념과 원리에 대해 간단히 소개하고 이후 fNIRS 데이터 수집 및 분석 방법을 시연하는 순서로 진행되었습니다.




fNIRS(Functional Near-Infrared Spectroscopy)는 근적외 분광법을 통해 비침습적으로 대뇌피질의 산소포화도를  측정하여 두뇌 활성도를 관찰할 수 있도록 하는 두뇌 모니터링 기술입니다. 두뇌가 활성화된 영역, 즉 많이 사용하고 있는 영역의 경우 산화 헤모글로빈이 공급되기 때문에 해당 영역의 산소포화도가 높게 나타난다는 원리를 이용하여 두뇌 활성도를 관찰하게 됩니다.


아래 사진을 보시면 한 학생이 이마 쪽에 기기를 착용하고 있는 모습을 확인할 수 있습니다. 이처럼 fNIRS는 특히 이마 근처 전두엽의 활성도를 측정하는 데 자주 활용된다고 합니다.


fNIRS 기기를 사용하여 데이터를 수집할 때는 몇 가지 고려해야 하는 사항들이 있습니다. 

우선 fNIRS 기기가 사용하는 근적외선은 햇빛에도 포함되어 있어 야외나 햇빛 아래에서는 데이터 수집이 어렵습니다. 따라서 실험 공간을 설정하여 이와 같은 요인에 측정이 방해받지 않도록 주의해야 합니다. ☀️❌

또한 피험자가 머리를 움직이면 물리적으로 피가 쏠리게 되기 때문에 머리 움직임을 최소화할 수 있도록 가능한 통제해야 하며, fNIRS 기기를 장시간(대학생 기준 약 1시간) 착용할 경우 피험자가 불편함을 느끼는 경우가 있어 실험 시간 역시 잘 설계해야 합니다. 🕰️

마지막으로 피험자가 기기를 착용할 때 느낄 수 있는 불편함을 최소화하고, 또한 기기 측정이 원활히 일어날 수 있도록 머리카락을 넘기거나 묶을 수 있는 헤어 밴드나 고무줄, 기기 뒤에 여유 공간에 넣을 쿠션 등을 준비하는 것도 중요하다고 합니다!

이처럼 경험적으로 얻을 수 있는 insight 또한 풍부하게 공유해주셔서 더욱 뜻깊은 세미나가 된 것 같습니다 💃🏼



세미나에서는 fNIRS 기기 NIRSIT 착용 및 데이터 측정 시연도 진행되었는데, TELD 연구실의 브레인, 이재용 선생님께서 시연을 도와주셨습니다. (다시 한번 감사드립니다 🤗)


fNIRS 데이터 측정을 위해서는 측정 환경을 설정하고 장비를 준비한 뒤 피험자가 NIRSIT을 착용할 수 있도록 안내해야 하는데, 그 전 과정을 다함께 살펴볼 수 있었습니다. 이후 NIRSIT Scan 프로그램을 사용하여 위 사진에서 보이는 것과 같이 이재용 선생님께서 기억 과제를 수행하시는 동안 전전두엽의 활성화 영역을 관찰할 수 있었습니다. 


신기하지 않으신가요?


fNIRS 기술을 활용해서 앞으로 TELD에서 진행될 연구들이 무척 기대되는데요☺️
멋진 연구를 진행하고 계신 선생님들께 힘찬 응원의 박수를 보냅니다 (와아아~! 👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻👏🏻)

+) 세미나에서 언급된 fNIRS 교육 연구 사례를 몇 가지 공유드리니 이해에 도움 되기를 바라겠습니다:)

Brockington, G., Balardin, J. B., Zimeo Morais, G. A., Malheiros, A., Lent, R., Moura, L. M., & Sato, J. R. (2018). From the laboratory to the classroom: the potential of functional near-infrared spectroscopy in educational neuroscience. Frontiers in psychology, 9, 1840.
Reindl, V., Gerloff, C., Scharke, W., & Konrad, K. (2018). Brain-to-brain synchrony in parent-child dyads and the relationship with emotion regulation revealed by fNIRS-based hyperscanning. NeuroImage, 178, 493-502.
강선화, 이현주, 나희원, 동서연. (2021). fNIRS 기반 실시간 집중력 모니터링 모바일 애플리케이션. 멀티미디어학회논문지, 24(2), 295-304.

Monday, May 13, 2024

2024년 4월 19일 관악산 등산⛰️

안녕하세요!

4월 3째주에는 TELD 연구실 모두가 관악산의 정기를 받기 위해 ⛰️관악산⛰️을 등반했습니다~


2시에 윗공대 등산 입구에 모여 함께 출발을 하였는데요~

등산객분들께 부탁드려 출발하기 전 쌩쌩한 순간을 남겨두었습니다:)


생각보다 가파른 등반길에 숨이 가빠졌답니다..!
다들 겉옷을 벗어 허리에 묶고 올라가고 있네요ㅎㅎ
그래도 중간중간 쉬어가면서 경치 구경도 하고 수다도 떨며 한층 더 가까워 지는 시간이었습니다!




저 멀리 부경쌤이 보이네요! ㅎㅎ 


열심히 올라가다보니 금새 "연주대"에 도착했답니다!!
저-기 가장 선두를 달린 교수님과 선생님들이 쉬고 계시는 것이 보이네요:)
역시 가장 먼저 도착한 분이 교수님이신걸 보아하니,, 연구는 체력인 것 같습니다!

교수님께서 시원한 음료수을 쏘셔서 말랐던 목을 축이면서 정상을 만끽했습니다~🍹🍹
역시 정상에서 먹는 음료수가 짱이에요🥲


관악산에 가서 이 돌과의 인증샷을 안찍으면 안되죠!📷
저희들도 다같이 조심조심 대거 이동을 해 돌과 함께 사진을 찍었답니다ㅎㅎ
👨‍👩‍👧‍👦단란한 대가족 같네요👨‍👩‍👧‍👦


그리고 이제 고기 먹으러 하산!
다들 올라올 때의 힘듦은 어디가고 고기 먹을 생각에 들뜬 마음으로 룰루랄라 내려갔답니다
즐거워하는 선민쌤과 연오쌤의 뒷모습이네요^^



하산할 때의 산은 올라갈 때랑은 다르게 여유로운 느낌이 있더라구요~!
시원한 계곡에 손을 담그기도하고ㅎㅎ🐟🐟


청설모와 대화의 시간을 가졌답니다🐿️ㅋㅋ
사람을 무서워하지 않는 청설모를 보면서 한참 멈춰 구경하고 놀았어요!


관악산을 내려와선 다같이 낙성대 마포소금구이로 가 아주 야무지게 맛있는 고기를 구워먹으면서 회포를 풀었답니다~


이렇게 2024 TELD의 추억이 하나 생겼습니다💫⭐
(3일동안 다리에 알이 배길 정도로) 힘든 등산이었지만,
교수님, 연구실 동료 선생님들과 함께 땀흘리고
길을 잃었을 땐 같이 찾아가고
서로 이끌어주고 의지하면서 
더 가까워질 수 있는 날이었어요!
오래오래 기억될 날일 것 같습니다ㅎㅎ TELD 선생님들 수고많으셨어요🫶🫶



2024년 4월 19일 텔등완!(텔드 등산 완료!)










Friday, May 10, 2024

인공지능 시대 교수학습 혁신

5월 11일 오후 2시에 사범대에서 <정도교육클럽 5000> 동문 행사에서 발표를 합니다. 아래는 발표문의 내용인데 인공지능 시대에 어떻게 교수학습을 혁신할 수 있을지 같이 고민하면 좋겠습니다.   


인공지능 시대 교수학습 혁신

조영환 (서울대 사범대 기획부학장)

우리 사회가 지속적으로 발전하기 위해서는 모든 사람이 공평하게 양질의 교육을 받는 것이 중요하다. 해방 이후 교육제도가 급속히 성장하고 현재 70% 이상의 고등학생이 대학에 진학하고 있지만, 여전히 입시위주교육, 교육격차, 사교육 등이 심각한 문제로 손꼽히고 있다. 서로 다른 능력과 관심을 가진 학생들을 나이가 같다는 이유로 한 교실에 모아놓고 획일적인 방식으로 가르치는 것은 학교교육이 극복해야 할 과제이다. 

인공지능 기술이 급속히 발전하면서 기존에 해결하지 못한 교육의 난제를 효과적으로 해결할 수 있을 것이라는 기대감이 증가하고 있다. 인공지능은 인간의 지능을 모방한 기계로서 학습, 추론, 예측 등의 능력이 뛰어나기 때문에 우리가 가르치고 배우는 방식에 획기적인 변화를 가져올 수 있다. 이미 교사를 보조하여 학생이 문제를 해결할 때 힌트와 피드백을 제공하고, 학생의 질문에 자동으로 답을 제공하며, 학습경로와 문제를 추천하는 데 인공지능이 활용되고 있다. 특히, 2022년에 등장한 ChatGPT는 정보검색, 번역, 작문, 대화 등에서 뛰어난 성능을 보이며 학생들에게 개별화된 지원을 제공한다.

인공지능을 활용하여 어떻게 교수학습을 혁신할 수 있을까? 이 질문에 대해서 교육부는 AI 디지털 교과서를 2025년부터 전국적으로 보급하고 관련된 교사 연수를 강화할 계획을 내놓았다. 그렇지만 AI 디지털 교과서는 교수학습 혁신의 필요조건일 수는 있지만 충분조건은 아니다. 아무리 뛰어난 테크놀로지라고 하더라도 그것을 사용하는 목적과 방식에 따라 그 효과는 크게 달라질 수 있다. 인공지능을 활용하여 교수학습을 개선하기 위해서는 다음의 세 가지를 고려할 필요가 있다. 

첫째, 인공지능 기반 교육의 목적을 바르게 세우는 것이 필요하다. 교육 도구가 변하더라도 전인적인 사람을 기르고자 하는 교육의 목적이 흔들려서는 안된다. 인공지능 도구를 활용하는 시간이 증가한다고 해서 가족, 친구, 선생님과 서로 대화하는 시간이 줄어들거나 건강한 몸과 마음을 기르는 데 소홀해서는 안될 것이다. 더욱이, 인공지능 기술이 고도화될수록 기계가 도저히 흉내 낼 수 없는 인간의 고유한 능력을 기르는 것이 필요하다. 학생이 스스로 목표를 세우고 주도적으로 난관을 헤쳐나가며 다른 사람에게 공감하고 협력하는 능력이 인공지능 시대에 더욱 더 중요한 가치를 가질 것이다.  

둘째, 인공지능만으로 교육의 패러다임을 전환할 수 없으며, 교수학습에 대한 과학적인 지식이 필요하다. 인공지능 기술을 법, 의학, 정책, 교육 등 다른 분야의 지식과 융합한 것을 ‘AI+X’라고 하는데, 교수학습을 혁신하기 위해서는 인공지능과 교수학습에 대한 지식을 서로 융합할 필요가 있다. 이러한 점에서 2023년에 서울대 사범대에서 학습과학연구소를 개소한 것은 시의적절하고 의미가 크다. 학습과학은 학습을 이해하고 교육을 개선하기 위해 교육학, 심리학, 뇌과학, 컴퓨터과학 등을 융복합적으로 연구하는 분야로서 현재 북미와 유럽을 중심으로 활발하게 연구되고 있다. 서울대 학습과학연구소는 교육부의 지원을 받아 인공지능 시대에 획일적인 학교교육을 학생 중심의 맞춤형 교육으로 전환하는 데 필요한 원천지식과 기술을 융복합적으로 연구하고 있다.  

셋째, 교사, 학생, 인공지능이 서로 협업할 수 있는 하이브리드 지능 시스템을 학교에 구축할 필요가 있다. 인공지능이 교사를 대신해서 학생에게 일방적으로 지식을 전달하는 것이 아니라 인공지능과 교사가 서로 협업해서 학생에게 최적의 학습경험을 제공해야 한다. 인공지능 기술이 아무리 효과적이더라도 학생이 제대로 사용하지 않으면 아무런 소용이 없다. 학습에 대한 동기와 사전지식이 부족한 학생의 경우에 인공지능만으로 학습을 촉진하는 데 역부족일 수 있다. 교사의 공감과 소통이 병행될 때 인공지능이 교육격차를 줄이는 데 기여할 것이다. 또한, 동일한 인공지능 도구라고 할지라도 학생이 어떻게 사용하는지에 따라서 그 효과가 크게 달라질 수 있다. 인공지능 도구를 전혀 사용하지 않거나 지나치게 의존할 경우에 학생의 능력 향상에 긍정적인 영향을 미치기 힘들다. 모든 학생이 인공지능과 원활하게 소통하고 협력적으로 과제를 수행할 수 있는 역량을 길러야 한다.     

인공지능은 단순한 도구를 넘어서 깊이 있는 생각과 유의미한 상호작용을 촉진하는 학습 파트너이다. 학생들은 언제 어디서나 궁금한 점이 생기면 모바일 기기를 이용해서 인공지능에게 질문을 할 수 있고, 인공지능이 학생의 학습 활동을 자동으로 수집하여 역량 발달을 진단하고 적절한 지원과 피드백을 제공할 수 있다. 미래에는 어떤 인공지능 도구를 어떻게 활용하는지가 학습의 결과를 예측하는 중요한 요인이 될 것이다. 모든 학생이 인공지능의 혜택을 고르게 받을 수 있도록 서울대 사범대 동문과 교육 관계자들이 다 함께 노력해야 할 것이다.