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📊 Learning Analytics
[논문 리뷰] ACLS(적응형 협력 학습 지원)의 다른 미래
taesangeom
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이 논문에서는 적응형 협력 학습 지원(ACLS)의 디스토피아적 미래와 연구 기반의 더 나은 기술 설계로 디스토피아적 문제를 피하고 긍정적인 미래를 그리는 유토피아적 시나리오를 대조합니다. 유토피아적 미래를 위해 중요한 연구와 교육 이론을 바탕으로 한 포괄적인 교수 프레임워크가 필요함을 논의합니다. 이 프레임워크는 협력 학습자에게 지능적인 ACLS를 제공할 수 있게 합니다.
서론
ACLS(Adaptive Collaborative Learning Support) 시스템의 설계자는 다양한 교육적 결정을 조율하는 어려움에 직면하고 있습니다. 디스토피아적 시나리오에서 나타난 문제를 해결하기 위해, 이론에 기반한 포괄적인 교수 프레임워크가 필요합니다. 이 프레임워크는 다차원적 지원을 고려하고, 시스템 적응성과 사용자 자유, 그리고 공유 통제를 균형 있게 조정할 수 있어야 합니다.
RUWAAL은 학생들의 협력 학습을 지원하기 위해 설계된 적응형 학습 지원 시스템입니다. 특장점으로는 학생들의 학습 및 협력 능력을 실시간으로 평가하고 맞춤형 피드백을 제공하는 능력이 있으며, 한계점으로는 일부 학생들에게 비효율적이거나 과도한 지시를 내리고 결정의 투명성이 부족하여 좌절감을 초래할 수 있습니다.
디스토피아적 시나리오 분석
디스토피아적 시나리오에서 ACLS 시스템은 결정의 세밀함과 유연성이 부족하여 학생들에게 좌절감을 안겨주고 시스템에 대한 신뢰를 떨어뜨립니다. 학생들은 협력 학습에서 어려움을 겪으며, 시스템의 비효율적인 결정으로 인해 학습과 협력이 저해됩니다. 이 시나리오는 포괄적인 이론적 기초의 부재와 다양한 지원 차원의 조율 부족이 문제임을 강조합니다.
학교에서
Janet은 첫 수업인 화학 수업에 5분 여유를 두고 도착.
디지털 일정표를 확인하니 오늘의 파트너는 Roxanne.
최근 두 주 동안 Roxanne과 세 번이나 짝이 되어 항상 의견 충돌을 겪음.
RUWAAL 시스템의 판단
시스템은 Janet과 Roxanne의 갈등을 "건설적 갈등"으로 잘못 판단.
Janet은 Carly와 협력할 때는 즐겁게 일할 수 있었지만, 시스템은 Carly 대신 Roxanne과 짝지음.
시스템의 결정을 거부할 수 없음.
수업 시작
Janet은 Roxanne과 할당된 실험 활동을 확인.
RUWAAL은 계속해서 Janet에게 "이유를 설명하라"거나 "Roxanne이 한 말을 어떻게 생각하느냐" 등의 프롬프트를 제공.
좌절과 갈등
Janet은 다른 학생들보다 더 많은 프롬프트를 받음.
시스템은 Janet을 "협력 능력이 부족한 학생"으로 진단하고 교정 프로그램을 제안.
Janet의 부모는 이에 대해 항의하지만, Janet은 혼란스러워 함.
활동 중 갈등
Roxanne이 장난을 치고, Janet이 이를 지적.
시스템은 잘못된 행동이라고 판단하고 초기 상태로 리셋.
"서로에게 예의 바르게 대하라"는 메시지로 두 사람을 진정시키려 함.
협력의 어려움
Janet이 협력 방안을 제안했지만, RUWAAL이 이를 중단시키며 협력이 문제 해결을 위한 것이라고 지적.
Roxanne은 비아냥거리며 자신의 의견을 제시.
Janet은 시스템의 간섭으로 인해 집중이 흐트러지고 짜증이 남.
시스템의 간섭
RUWAAL은 Janet에게 일기를 쓰라고 알림.
Janet은 과거 시스템이 없던 시절이 더 좋았을 것 같다고 생각.
유토피아적 시나리오 분석
유토피아적 시나리오에서는 ACLS 시스템이 학생의 학습 및 협력 능력을 고려하여 맞춤형 과제를 제공하고, 교사와 협력하여 학습 목표를 달성하도록 돕습니다. 시스템은 투명성을 유지하며 학생 및 교사와 협력하여 통제권을 공유합니다. 이러한 접근 방식은 협력 학습의 긍정적인 결과를 강조합니다.
Janet은 학교 생활을 기대하며 일어났습니다.
이번 해는 그녀의 학년에서 많은 학습 활동이 협력적으로 이루어지는 첫 해였습니다.
처음에는 어려웠지만, 점차 협력 학습에 익숙해졌고 활발한 상호작용을 즐기게 되었습니다.
RUWAAL의 지원
RUWAAL은 Janet에게 협력 활동 중 더 많이 발언하도록 격려했습니다.
Janet의 발언이 늘어나면서 파트너들과의 토론이 활발해졌습니다.
어려운 화학 개념에 대한 좋은 토론으로 이어졌습니다.
리뷰 세션
몇 주 전, RUWAAL은 Janet의 활동을 재생하여 그녀의 성장을 보여주었습니다.
초반에는 Roxanne의 설명을 듣던 Janet이 두 달 후에는 토론을 주도하게 되었습니다.
RUWAAL은 학생들 간의 신뢰 수준이 증가했다고 평가했습니다.
이 정보를 Janet의 교사인 Ms. Holzenbein에게 전달하여, Janet이 계속해서 발언하도록 격려했습니다.
새로운 과제
Janet은 질량 작용의 법칙을 탐구하는 도전적인 과제를 받았습니다.
새로운 시뮬레이터와 처음으로 협력하는 파트너인 Isabelle과 함께하는 과제였습니다.
RUWAAL은 Ms. Holzenbein과 상의하여 이 과제를 선택했습니다.
Ms. Holzenbein은 Janet의 도전을 즐기는 모습을 보고 더 어려운 과제를 선택했습니다.
선택 과정
선택 과정은 Ms. Holzenbein이 학기 초 RUWAAL에게 전달한 선호 사항에 따른 것입니다.
RUWAAL은 학생의 현재 상태와 학습 목표를 분석하여 최적의 학습 경로를 제안합니다.
교사는 그 선택에 대한 최종 결정을 내릴 수 있습니다.
난관과 해결
Janet과 Isabelle은 초기에는 잘 진행되었으나 난관에 부딪혔습니다.
많은 논의와 시도에도 불구하고 문제를 해결하지 못했습니다.
RUWAAL은 이 정체와 좌절을 인식하고 개입 방법을 고려했습니다.
Janet이 더 나은 협력 학습자가 되도록 돕기로 결정했습니다.
"잠시 휴식을 취하는 것이 어떨까요? 카페테리아에 코코넛 마카롱이 새로 나왔어요!"라는 메시지로 긴장을 풀어주었습니다.
휴식 후 재개
Janet과 Isabelle은 카페테리아에서 즐거운 시간을 보내고 돌아왔습니다.
RUWAAL은 두 사람의 기분이 나아진 것을 보고 다시 작업을 시작하도록 격려했습니다.
활발한 논의 후, 두 사람은 문제를 해결해 나갔습니다.
협력 학습의 성과
Isabelle은 Janet에게 좋은 세션이었다고 말했습니다.
Janet은 협력 파트너와의 좌절감을 관리하는 방법을 배웠습니다.
RUWAAL은 이 에피소드를 나중에 리뷰에서 사용할 수 있도록 북마크하고, 다른 전략을 배우기 위한 교육 목표를 설정했습니다.
두 시나리오의 차이는 ACLS 시스템 설계자가 직면하는 딜레마를 예시합니다. 유토피아적 시나리오에서 보여지는 조율된 교육적 의사 결정은 사람들에게도 어려운 과제이며, ACLS 분야가 해결해야 할 과제입니다. 디스토피아적 시나리오에서 나타난 주요 단점은 의사 결정에 대한 이론적 기초가 부족하다는 점입니다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 교육 이론에 확고히 뿌리를 둔 포괄적인 교수 프레임워크를 개발할 필요가 있습니다. 이 프레임워크는 다차원적 지원을 고려하고, 시스템 적응성과 사용자 자유, 그리고 공유 통제를 균형 있게 조정할 수 있어야 합니다.
연구 과제: 각 지원 차원의 연구
포괄적인 교수 프레임워크를 구축하기 위해서는 각 지원 차원에서의 연구가 필요합니다. 지원의 타이밍, 지원 방식, 지원 위치, 심리적 지원 영역 등 각 차원에서 최적의 지원을 설계하고 이를 통합적으로 결합하는 연구가 필요합니다. 예를 들어, 지원의 타이밍은 학습자가 스스로 의미를 이해하도록 도울 수 있는 적절한 시점을 결정하는 데 중요한 역할을 합니다.
연구 과제: 시스템 적응성과 사용자 적응성의 균형
시스템 적응성과 사용자 적응성 간의 균형을 맞추는 것도 중요한 과제입니다. 사용자가 현재 필요나 목표에 맞게 협력 학습 상황을 조절할 수 있도록 하는 시스템을 설계하는 것이 중요합니다. 미러링 시스템이나 협력 스크립트와 같은 접근 방식이 연구되고 있으며, 이러한 연구는 사용자 적응성을 강화하는 데 기여할 수 있습니다.
포괄적인 교수 프레임워크의 개발
포괄적인 교수 프레임워크는 협력 학습 이론, 협력 지원 이론, 실증 연구에 기반한 교수 설계 원칙을 통합하여 개발되어야 합니다. 이 프레임워크는 세밀하고 적응적인 지원을 가능하게 하며, 시스템 적응성과 사용자 자율성을 균형 있게 조절하는 방법을 포함해야 합니다. 이를 통해 학생과 교사가 학습 상황에서 선택할 수 있도록 권한을 부여할 것입니다.
결론
2040년까지 ACLS를 발전시키기 위해서는 포괄적인 교수 프레임워크가 필요합니다. 이 프레임워크는 다양한 교육 목표를 고려하고, 시스템 적응성과 사용자 자율성을 균형 있게 조절하는 방법을 포함합니다. 성공적인 연구와 개발을 통해, ACLS는 학생과 교사에게 권한을 부여하여 협력적 상호작용을 촉진하고 협력 학습 활동의 결과를 향상시킬 수 있을 것입니다.
시스템 적응성과 사용자 적응성의 균형이 맞지 않을 때 발생하는 문제
학생 좌절감 및 동기 저하: 시스템이 과도하게 개입하여 학습 활동을 통제하면, 학생들은 스스로 학습하고 의미를 파악할 기회를 잃고, 좌절감과 동기 저하를 느낄 수 있습니다.

신뢰 저하: 시스템의 결정이 불투명하거나 학생의 필요와 목표를 충분히 반영하지 못하면, 학생과 교사 모두 시스템에 대한 신뢰를 잃을 수 있습니다.

학습 자율성 부족: 학생들이 학습 과정에서 주도권을 가질 수 없게 되면, 자기주도적 학습 능력이 저하되고, 창의적 문제 해결 능력이 감소할 수 있습니다.

비효율적 학습 경험: 시스템의 일방적인 지시로 인해 학습자가 실제로 필요한 지원을 받지 못하고, 비효율적인 학습 경험을 하게 될 수 있습니다.

협력 능력 저하: 학생들이 스스로 협력하고 조율하는 경험을 통해 성장해야 하는데, 시스템의 과도한 개입으로 인해 협력 능력 향상이 저해될 수 있습니다.
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[논문리뷰] 테크놀로지 사용자로서의 예비 및 신규교사의 교육적 정체성 발달에 관한 사회문화적 분석
연구의 필요성과 목적 기술의 교육적 통합에 대한 관심이 증가하면서 교사 교육 프로그램에 기술을 포함해야 한다는 요구가 높아지고 있습니다. 본 연구는 이러한 배경에서 예비 교사와 초기 교사가 기술을 어떻게 통합하여 교육하는지, 그리고 이로 인해 그들의 교육적 정체성이 어떻게 형성되는지를 조사하는 것을 목표로 합니다. 특히, 기술이 풍부한 교사 교육 프로그램을 졸업한 교사들이 실제 교실 환경에서 기술을 적용하는 방식을 살펴보고, 그들의 교육적 신념과 실천이 어떻게 변화하는지를 분석합니다. 연구 질문 본 연구는 두 가지 주요 연구 질문을 탐구합니다. 첫째, 예비 교사와 초기 교사들이 채택하는 기술 활용 모드는 무엇인가? 둘째, 개인적 요인과 환경적 요인이 신입 교사의 교육적 정체성 형성에 어떻게 영향을 미치는가? 이를 통해 기술 사용이 교사의 전문적 성장을 어떻게 촉진하는지, 그리고 다양한 교육적 맥락에서 그들이 어떻게 적응하고 발전하는지를 이해하고자 합니다. 이론적 배경 이 연구는 사회문화적 관점에서 교사의 학습을 탐구합니다. 사회문화적 관점에 따르면, 교사의 학습은 사회문화적 관행에 대한 참여가 증가하면서 이루어집니다. 근접 발달 영역(ZPD)은 학습자가 성인의 지도나 더 숙련된 동료와의 협력을 통해 성취할 수 있는 잠재력을 의미합니다. 자유 이동 영역(ZFM)은 행동과 사고의 자유를 제한하는 환경적 제약을 나타냅니다. 촉진 행동 영역(ZPA)은 지도자가 특정 행동이나 기술을 촉진하려는 노력을 설명합니다. 이러한 이론적 틀을 통해 교사의 학습과 정체성 형성을 분석합니다. 예비 교사 시절의 경험 (Pre-service Teacher Experience) Geoff는 예비 교사로서 저소득층 지역에 위치한 공립학교에서 실습을 하였습니다. 학생 대부분이 난민 비자로 최근에 호주에 도착한 경우가 많아 다양한 민족적 배경을 가지고 있었습니다. Geoff는 이곳에서 10학년 수학과 11학년 수리 수업을 담당했으며, 학생들의 부정적인 수학 태도를 극복하고 실생활에서 수학이 어떻게 사용되는지 보여주기 위해 흥미로운 활동을 설계하려고 노력했습니다. 예를 들어, 초콜릿 칩 쿠키의 비용과 품질을 비교하는 활동을 통해 학생들이 수학적 개념을 실생활과 연결하도록 유도했습니다. 기술 사용의 네 가지 모드 기술을 주인으로 (Technology as Master)
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[논문리뷰] 학습 분석 대시보드의 도입 및 사용 문제: 게임 기반 학습의 설계 및 구현
연구 배경 및 목적 학습 기술의 증가로 학습 분석(LA)을 활용하여 교수법을 변화시키고 아동의 학습을 형성적으로 개선할 기회가 제공됨. Navigo 게임을 통한 학습 분석 대시보드(LAD)의 도입과 사용을 통해 교사들이 데이터 기반 의사결정을 할 수 있도록 지원. 사례 연구 방법론 영국의 한 학교에서 두 명의 교사(T1, T2)가 Navigo를 사용하며 LAD를 도입. 교사들이 주간 30분씩 Navigo를 사용하고, COVID-19 봉쇄 기간 동안 가정 학습 활동을 할당. LAD는 2021년 3월부터 5월까지 세 달 동안 사용 가능했으며, 2020년 11월부터 2021년 5월까지의 데이터를 포함. 연구팀은 온라인 교사 교육 세션을 통해 LAD 기능을 소개하고, 교사들이 독립적으로 사용하도록 함. 사례 연구 결과 LAD 사용 데이터 분석: T1은 네 번 사용했으나, T2는 사용하지 않음. 이메일 커뮤니케이션: T1은 총괄평가 목적으로 LAD를 사용하려 했으나 데이터 해석에 어려움을 겪음. 온라인 논의: 연구팀과의 논의 후 T1은 동일한 언어 기능을 지속적으로 할당해야 총괄평가에 적합하다는 점을 이해함. 인터뷰: T1은 초기 전략 논의 부족을 아쉬워하며, 형성평가 목적으로 LAD를 사용할 가능성을 인식. T2는 시간 부족과 LAD 사용의 어려움을 언급. LAD 설계 및 구현에 대한 시사점 형성평가를 위해 설계된 LAD를 총괄평가 목적으로 사용하는 문제를 해결하기 위해 명확한 가이드라인 필요. 필터링되지 않은 데이터 보기를 제거하여 오해 방지. 지속적인 교육 제공 및 실시간 조언과 경고 기능 추가. 교사들이 시각화를 형성적으로 해석하고 활용할 수 있도록 지원하는 기능 도입.