INSTRUCTIONAL DESIGN

홍성교육지원청 데이터 과학 교육과정 개발

• AI는 간학문적 분야로서 데이터 과학과 밀접한 관계가 있음에도 현재 진행되는 다양한 AI 교육은 데이터 과학의 개념을 깊이 있게 제시하거나 지역사회에 연계한 문제 중심 교육으로서의 접근이 부족하다. 따라서 2021년도에 홍성교육지원청에 AI 영재반이 신설됨에 따라 AI 원리와 기능 중심의 도구 활용 교육을 지양하는 새로운 교육적 시도를 추진하고자 하였다. 홍성교육지원청 관계자 요구분석 및 선행문헌을 토대로 AI 영재반 학생들의 데이터 분석 및 표현 역량, 데이터 기반 의사결정 역량 함양과 함께 데이터 과학에 대한 흥미를 고취시키기 위한 데이터 과학 교육 프로그램을 개발하였다. 총 48차시의 교육과정을 구성하고 수업계획서, 수업 ppt, 실습데이터, 주차별 학습지를 개발하는 한편, 운영자용 매뉴얼과 교수자용 매뉴얼을 개발하였다.

• 관련수업 : 교수체제설계(2021-1)

• 참여연구원 : 조수경, 김형조, 김한휘

초등교육 맥락에서의 RPISD 모형 개선방안

온라인 토론 학습에서의 데이터 기반 맞춤형 정서지원 모형 개발

• 본 연구는 다양한 학습 과정에서 나타나는 학습자의 정서와 그에 따른 반응이 학습활동참여, 지속, 몰입의 일련의 과정에 중요하다는 인식을 토대로 학습정서 지원의 관계 요소들을 개념화하기 위해 온라인 토론 학습의 맥락을 상정하여 모형을 개발하였다. 구체적으로, 온라인 토론이 효과적으로 이루어지기 위해 토론 단계에 따라 발생하는 다양한 정서 데이터를 다중양식 기법으로 수집‧분석하여 학습자에게 맞춤형 정서 지원을 제공할 수 있도록 안내하는 개념모형을 개발하고자 하였다. 이를 위해, 온라인 토론 및 정서와 관계된 선행연구를 분석하였고, 정서 지원의 주요 요소들을 바탕으로 모형의 초안을 개발하였다. 두 번의 타당성 검증 단계에서 제시된 의견을 수렴하여 수정‧보완 후 모형의 최종안을 확정하였다. 최종적으로 개발된 온라인 토론 학습에서의 데이터 기반 맞춤형 정서지원 모형은 ‘다차원 정서데이터 측정‧수집 모형’, ‘정서 분석 및 진단 모형’, ‘정서 처방 및 지원 모형’, ‘온라인 토론 절차에 따른 지원전략 모형’의 하위 모형으로 구분된다. 본 모형은 설문, 면담, 관찰, 로그데이터 및 생리심리 데이터 등을 복합적으로 고려하여 다차원적으로 데이터를 측정‧수집하고, 온라인 토론의 맥락과 연계된 분석‧진단 결과에 따라 맞춤형으로 정서를 처방‧지원할 수 있도록 시각적으로 구조화한 것이 특징이다. 또한 정서의 지원의 핵심 요소를 정서인식(Emotional awareness), 정서표현(Emotional externalization), 정서조절(Emotional regulation)로 제시하였으며 세 가지 요소와 관련 있는 주요 실행전략들을 온라인 토론 절차와 연결하여 안내하고자 하였다. 본 연구는 정서지원의 중요성에 공감하여 선행문헌이 부족한 연구 분야를 탐색적으로 고찰하고 그 결과를 종합적으로 제시하였으며, 교사 및 교수설계자들이 학습자 중심의 온라인 토론을 운영하는 데에 도움을 줄 수 있다는 점에서 시사점이 있다. 추후 온라인 토론 학습 상황에서 발생한 정서를 분석하고 이를 처방 및 지원하는 체계적이고 실증적인 연구가 필요하다.

• 관련수업 : 학습자 중심 학습환경 설계(2022-1)

• 참여연구원 : 조수경, 사운서, 김민혁, 장진호