INSTRUCTIONAL DESIGN

맞춤형 처방 설계 프레임워크는 학습자의 상태에 따라 어떤 처방이 설계되고 제공되어야하는지에 대한 가이드라인을 제시하기 위해 개발되었다. 맞춤형 처방 설계 프레임워크는 학습자 특성 변인에 따라 인지(내용지식), 메타인지(자기조절), 동기(자기효능감, 흥미), 협력(협력활동 참여), 정서(학업정서) 차원으로 구성된다. 각 차원 안에서 학습자 특성 변인의 변화에 초점을 맞추어 과거 데이터와 비교하여 상승하였는지 하락하였는지를 구분하고 그에 따른 처방을 제시하였다. 처방은 언어적 피드백의 유형과 맞춤형 스캐폴딩의 종류(학습 자료 및 전략 등)의 조합으로 구성하였다. 맞춤형 스캐폴딩은 주로 학습 수준이나 상태가 하락한 경우나 부정적인 학업 정서를 가지게 된 경우에 초점을 맞추었으며, 세부 스캐폴딩의 종류는 자기조절, 자아효능감, 흥미, 협력, 정서의 하위 구성요인이나 촉진 전략 등에 대한 선행문헌을 참고하여 정리하였다. 마지막으로 피드백이나 스캐폴딩에 대한 효과 및 근거를 제시하였고, 최종적으로 구성된 맞춤형 처방 설계 프레임워크는 다음과 같다.

관련 수업: M1831.001100 학습분석 (Learning Analytics) (2021-1)

국내 교육 현장에서 활용할 수 있는 교사-AI 협력 플랫폼의 프로토타입을 개발하였다. 교사-AI 협력 플랫폼의 목적은 교사와 AI의 협력을 통해 교사의 수업 설계와 학습자 처방을 지원하는 것이다. 교사-AI 협력 플랫폼의 프로토타입은디자인 씽킹(design thinking) 단계에 따라  공감하기 - 문제 정의하기 - 아이디어 생각하기 - 초기 프로토타입 만들기 - 테스트하기(전문가 휴리스틱평가) - 최종 프로토타입 만들기의 순서로 개발되었다. 교사-AI 협력 플랫폼은 아래 그림과 같이 데이터 수집, 데이터 분석 및 시각화, 수업 설계, 피드백 제공 메뉴로 구성되며, 왼쪽 하단의 AI 챗봇은 교사의 수업 설계와 학습자 처방을 지원한다. 아래 링크를 통해 프로토타입을 살펴 볼 수 있다. 

프로토타입 링크: https://ovenapp.io/view/Mnx9ehtXprQg76A6hOTC4fiZCzIl9Ha7/kfvY6 

관련 수업: M1831.000800 교육공학 창의개발랩 (Creative Development Lab in Educational Technology) (2020-2)

참여 연구원: 한예진, 이한솔, 이수원

교육 분야에서 AI 기술의 도입과 실질적인 적용에 대한 요구에 발맞추어, ‘AI 기반 맞춤형 학습설계’가 무엇이며 어떠한 요소로 구성될 수 있는지를 탐색하였다. AI 기반 맞춤형 학습설계는 아래의 그림과 같이 ‘학습분석(Learning Analytics)’, ‘학습 콘텐츠 설계(Learning Content Design)’, ‘학습 프로세스 설계(Learning Process Design)’, ‘학습 경험 설계(Learning Experience Design)’로 구성될 수 있다. AI 기반 학습분석은 학습 콘텐츠나 프로세스, 경험 설계에 기반이 되는 엔진 역할을 하는 핵심적인 요소이다. AI 기반 학습분석을 위해 수집되는 데이터는 학습 행동 데이터, 학습 평가 데이터, 학습 맥락 데이터가 있으며, 예측 분석, 적응적 분석, 소셜 네트워크 분석, 담화 분석 등을 통해 데이터를 분석할 수 있다. 학습 콘텐츠 설계는 내용 기반 추천, 협업 필터링 기반 추천, 학습 수준 기반 추천, 혼합 기반 추천 등의 다양한 데이터 큐레이션(Data Curation) 기술을 활용하여 학습자가 선호하거나 학습자에게 필요한 콘텐츠를 추천하는 것이다. 다음으로 학습 프로세스 설계는 학습 콘텐츠 설계에서 더 나아가, 개인 학습자의 특정 학습 목표를 달성할 수 있도록 필요한 학습 내용이나 활동을 예측하여 추후 학습의 경로나 방향을 제공하는 것이다. 마지막으로 학습 경험 설계는 학습자가 학습 과정에서 느끼는 인식적, 인지적, 감정적 경험 등을 이해하고 공감하여, 인간 중심적이고 목표 지향적인 방식으로 학습 경험을 설계하는 것이다. 학습 경험을어떻게 설계하느냐에 따라 학습자의 학습 만족도나 학습 지속도 등이 결정되기 때문에 학습설계 영역에서 중요하게 고려해야할 요소라고 할 수 있다. 

관련 수업: 701.651 학습자분석 및 학습환경설계 (Learner Analysis and Design of Learning Environment) (2020-1)

학습분석적 요소와 교수설계적 요소를 결합하여 학습분석을 기반으로 하는 교수설계의 전체적인 과정과 절차를 안내하기 위해 학습분석 기반 교수설계 절차모형을 개발하였다. 이를 위해 선행문헌에서 확인된 학습분석 모형인 Baker(2007)의 지식 연속체 모형(Knowledge Continuum Model), Rogers, MacEwan과 Pond(2010)의 웹 분석학 목표 모형(Web Analytics Objectives Model), Campbell과 Oblinger(2008)의 5단계 모형(Five Steps of Analytics Model), Dron과 Anderson(2009)의 집합적 적용 모형(Collective Application Model), Elias(2011)의 지속적 향상을 위한 학습분석모형(Learning Analytics Continuous Improvement Cycle), 조일현(2012) LAPA(Learning Analytics for Prediction & Action) 모형, 나일주 외(2015)의 학습분석 모형(Learning Analytics Model)의 단계를 비교․분석하여 일련의 단계에 포함되는 세부 활동들을 유목화 하였다. 또한, 대표적인 교수설계 모형인 ADDIE 모형, 교수체제설계의 대표적인 모형인 Dick과 Carey 모형(2009), Jones와 Richey(2000)의 RPISD(Rapid prototyping ISD) 모형, 임철일 외(2007)의 간편 교수체제 설계(Simple ISD) 모형, Morrison 외(2011)의 MRK(Morrison, Ross, Kemp) 모형의 단계도 또한 비교․분석하여 일련의 단계에 포함되는 세부 활동들을 유목화 하였다. 본 연구에서 개발한 학습분석 기반 교수설계 절차모형은 ‘GADI 모형’으로 ‘데이터 수집(Gathering)’, ‘데이터 분석(Analysis)’, ‘교수 설계(Design)’, ‘교수 실행(Implementation)’의 네 가지의 큰 범주가 지속적으로 순환하는 형태의 모형이다. GADI 모형의 주요 단계별 활동은 다음과 같다. 

관련 수업: 701.688 교수설계세미나 (Seminar in Instructional Design Theories) (2019-2)

모바일 기반 협력학습 상황에서 활용될 수 있는 시각 커뮤니케이션 지원 도구를 설계하기 위해 도구의 설계 원리 및 전략을 탐색하고 프로토타입을 개발하였다. 이를 위해 시각 커뮤니케이션 도구와 관련된 선행연구를 분석하여 시각 커뮤니케이션 지원 도구의 7가지 설계 원리를 도출하였다. 도출된 설계 원리는 시각화 지원과 관련하여 ‘내용 외현화 지원’, ‘관련성 외현화 지원’, ‘다이어그램 유형 제한’이 있으며, 커뮤니케이션 지원과 관련해서는 ‘동시적 대화 지원’, ‘공유 지원’이 있다. 협력 지원에 대해서는 ‘공동작업 지원’을, Mobile-User Interface 지원과 관련해서는 ‘시각화 작업 용이성 지원’을 설계원리로 제시하였다. 도출된 설계원리와 전략을 적용하여 초기 프로토타입과 학습 시나리오를 개발한 뒤, 개별 평가와 그룹 면담으로 이루어진 사용성 평가를 바탕으로 프로토타입을 수정하여 최종 프로토타입을 도출하였다. 

관련 수업: 701.5011 스마트 학습 설계 (SMART Learning Design) (2017-2)

서울대학교 물리학 I 강좌는 1학년 1학기에 개설되는 물리학 전공강좌로서, 서울대학교 자연과학대학 물리·천문학부의 물리학 전공 신입생을 대상으로 하는 강좌이다. 학습자들이 공식을 적용한 문제풀이에는 능하지만, 근본적인 개념에 대한 깊은 이해를 바탕으로 물리 현상에서 핵심적인 요소들을 규명하고 이를 모델링하는 ‘물리학적 사고’에 대한 능력이 부족하다는 문제가 있었다. 또한 기존 물리학 I 강좌에 적용되었던 교수자 중심의 전통적인 교수방법이 학습자들이 깊이 생각할 수 있는 기회를 충분히 제공하지 못하며, 학습 내용에 대한 피상적인 이해와 수동적 참여로 이어진다는 문제점이 있었다. 이에 연구팀은 (1) 학생들의 적극적인 수업참여와 (2) 물리학적 사고 촉진이라는 두 가지 교육목적을 중심으로 강좌개선안을 개발하였다. 본 강좌개선안의 궁극적인 목표는 대학 물리학 교육맥락에서 학습자들의 참여를 촉진하고, 개념에 대한 깊은 이해를 바탕으로 물리학적 사고 능력을 배양하는 강좌의 구성 및 운영 방안을 구체적으로 안내하는 데 있다.  본 강좌 개선안은 크게 교수자 매뉴얼, 교수자 To Do List, 교수자 피드백 분석, 학습자 가이드라인 네 파트로 구성되어 있다. 교수자 매뉴얼 파트에서는 JiTT(즉각적 대응 교수전략), 상호작용적 실험시연, 동료교수법, 성찰일지로 구성된 수업모듈을 제시하고, 각 교수법 별로 강좌 목표와의 연관성 및 단계별 상세 안내를 제공해 교수자가 효과적으로 학습자 참여 중심 강의를 실행할 수 있도록 구체적인 도움을 주고자 했다. 교수자 To Do List는 교수자 매뉴얼에서술된 내용을 교수자가 수행해야 할 업무를 중심으로 간단하게 재구성한 것으로, 강의 전, 강의 중, 강의 후에 교수자가 해야 할 일들을 한 눈에 파악할 수 있도록 했다. 교수자 피드백 분석은 실제 의뢰인이 진행한 1차시 분량의 강좌를 녹화 및 전사하여 정해진 기준에 따라 분석한 것으로, 피드백의 중요성을 강조함과 동시에 교수자가 객관적인 관점에서 자신의 수업을 성찰하고 개선하는 데 도움을 주기 위한 목적으로 개선안에 포함되었다. 마지막으로 학습자 가이드라인은 새로운 강의 방식의 취지에 대한 학생들의 공감을 유발하고, 전체적인 진행 방식에 대한 이해를 돕기 위해 오리엔테이션에 활용될 수 있는 PPT 형식으로 제작되었다. 

관련 수업: 701.652A 교수체제설계 (Instructional Systems Design) (2017-1)

참여 연구원: 홍정현, 김관훈, 한예진