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#1 학습 과학 개론 An Introduction to the Learning Sciences (캠브릿지 학습과학 핸드북)
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교육의 목표와 지식의 본성(The Goals of Education and the Nature of Knowledge)학습에 관련된 프로세스(Processes Involved in Learning)학습이 어떻게 일어나는가: 초보자에서 전문가로의 전환학습이 어떻게 일어나는가: 기존 지식 활용더 나은 학습 촉진: 비계(scaffolding)더 나은 학습 촉진: 외재화와 명료화더 나은 학습 촉진: 성찰더 나은 학습 촉진: 구체적 지식에서 추상적 지식으로의 구축사회문화적 연구사회 정의와 학습 과학(Social Justice and the Learning Sciences)교육 기술(Educational Technology)방법론(Methodologies)학습 과학의 출현결론
학습과학(LS)은 다양한 환경에서 학습을 연구하며, 효과적인 학습을 위한 인지적, 사회적 과정을 이해하고 이를 바탕으로 학습 환경을 재설계하는 학제간 분야입니다. 20세기 교육 시스템은 과학적 연구 없이 상식에 기반해 설계되었지만, 현대 경제에서는 깊은 개념적 이해와 창의적 문제 해결 능력을 갖춘 인재가 필요합니다. 학습 과학 연구는 전 세계적으로 적용 가능하며, 다양한 문화와 배경의 학생들에게 효과적인 능동적이고 참여적인 학습 방법을 제시합니다.
학습과학(LS)은 교수와 학습을 연구하는 학제간 분야로, 학교 교실뿐만 아니라 가정, 커뮤니티, 직장, 동료들과의 상호작용, 그리고 컴퓨터와 스마트폰 앱 사용 등 다양한 환경에서 학습을 연구합니다. 학습과학의 목표는 가장 효과적인 학습을 이끄는 인지적, 사회적 과정을 이해하고 이를 바탕으로 교실 및 다른 학습 환경을 재설계하는 것입니다. 1991년에 처음 학술 대회와 학술지가 발행되면서 학습과학이 탄생했고, 2002년에는 국제학습과학협회(ISLS)가 설립되었습니다. 이 핸드북의 첫 번째 판은 2006년에 출판되었으며, 두 번째 판은 2014년, 세 번째 판은 2022년에 출판되었습니다.
20세기 산업국가들은 모든 아이들에게 정규 교육을 제공했지만, 당시에는 사람들이 어떻게 학습하는지에 대한 지속적인 연구가 없었습니다. 따라서 현재의 학교 시스템은 과학적으로 검증되지 않은 상식적인 가정에 기반하여 설계되었습니다. 이 가정에는 지식이 세상에 대한 사실과 문제 해결 절차의 집합이라는 것, 학교의 목표는 이 사실과 절차를 학생들에게 전달하는 것, 교사들은 이를 전달하는 역할을 한다는 것, 그리고 간단한 사실과 절차부터 시작하여 점진적으로 복잡한 사실과 절차를 배우는 것이 중요하다는 것이 포함됩니다. 또한, 교육의 성공 여부는 학생들이 얼마나 많은 사실과 절차를 습득했는지 테스트하는 것으로 결정됩니다.
1960년대에 브라질 교육 이론가 파울로 프레이리는 전통적인 교육 방식을 비판하며 이를 "은행형 교육"이라고 비유했습니다. 이는 지식이 은행 계좌에 돈을 입금하듯 학습자의 머릿속에 "예치"된다는 의미입니다. 학습 과학자들은 이 전통적인 교육 방식을 "교수주의"라고 부르며, 이는 초기 20세기 산업 경제에 맞춰 학생들을 순응적이고 효율적인 노동자로 만들기 위해 설계되었습니다. 그러나 오늘날의 경제에서는 이러한 방식이 더 이상 유효하지 않으며, 새로운 사회에 참여하기 위해서는 다른 형태의 교육이 필요합니다.
경제학자들과 조직 이론가들은 오늘날 우리가 지식 노동을 기반으로 하는 창의적 시대에 살고 있다는 데 동의합니다. 이 시대에는 사실과 절차를 암기하는 것만으로는 성공할 수 없습니다. 교육받은 졸업생들은 복잡한 개념에 대한 깊은 이해와 이를 창의적으로 다루어 새로운 아이디어, 이론, 제품, 지식을 창출할 수 있는 능력을 갖추어야 합니다. 또한 비판적으로 평가하고, 명확하게 표현하며, 과학적 및 수학적 사고를 이해하고, 다양성을 수용하며, 지속적인 학습 능력을 개발해야 합니다.
1980년대에 심리학, 컴퓨터 과학, 철학, 사회학 등 다양한 분야의 연구를 바탕으로 새로운 학습 과학이 탄생했습니다. 연구자들은 교수주의(instructionism)가 결함이 있음을 발견하고, 1990년대까지 약 20년간의 연구를 통해 학습에 대한 몇 가지 기본 사실에 대해 합의를 이루었습니다.
깊은 개념적 이해: 전문가의 지식은 사실과 절차를 포함하지만, 단순히 이것들을 습득하는 것은 창의적으로 활용할 준비가 되지 않습니다. 깊은 개념적 이해를 통해 사실과 절차를 현실 세계에 적용할 수 있게 됩니다.
연결된 학습: 지식은 단순한 사실의 목록이 아니라, 여러 관련 지식이 복잡하게 묶여 있는 네트워크로 조직됩니다.
학습 중심: 학생들은 스스로 학습에 적극적으로 참여해야 깊은 개념적 이해를 얻을 수 있습니다.
학습 환경 설계: 학교의 역할은 학생들이 전문가 수준의 지식을 습득하도록 돕는 것이며, 여기에는 다양한 도구와 자료가 포함됩니다.
그룹과 맥락의 중요성: 협력적 활동에 참여할 때 학생들은 더 효과적으로 학습합니다.
사전 지식 활용: 학습자는 빈 그릇이 아니며, 기존 지식을 바탕으로 학습을 진행해야 합니다.
반성적 학습: 학생들은 자신의 지식을 표현하고 분석하는 과정을 통해 더 잘 학습합니다.
전통적으로 교육 연구는 교육 목표를 설정하는 데는 도움을 주지 않았지만, 학습 과학자들이 교실에서 발견한 바에 따르면 학교는 지능적 수행에 필요한 깊은 지식을 가르치지 않았습니다. 1980년대까지 인지 과학자들은 깊은 지식을 배우고 이를 실제 상황에 적용하는 법을 배운 아이들이 표면적 지식을 배운 아이들보다 더 잘 기억하고 일반화할 수 있다는 것을 발견했습니다.
깊이 있는 지식 학습 (인지 과학의 발견) Learning Knowledge Deeply | 전통적인 교실 관행 (교수주의) Traditional Classroom Practices |
깊이 있는 학습은 학습자가 새로운 아이디어와 개념을 이전 지식과 경험에 연결하는 것을 요구합니다. | 학습자는 교과 내용을 자신이 이미 알고 있는 것과 관련이 없는 것으로 취급합니다. |
깊이 있는 학습은 학습자가 지식을 상호 연관된 개념 체계로 통합하는 것을 요구합니다. | 학습자는 교과 내용을 단절된 지식의 조각으로 취급합니다. |
깊이 있는 학습은 학습자가 패턴과 근본 원칙을 찾는 것을 요구합니다. | 학습자는 이유나 방법을 이해하지 못한 채 사실을 암기하고 절차를 수행합니다. |
깊이 있는 학습은 학습자가 새로운 아이디어를 평가하고 결론과 연결시키는 것을 요구합니다. | 학습자는 교과서에서 접한 내용과 다른 새로운 아이디어를 이해하는 데 어려움을 겪습니다. |
깊이 있는 학습은 학습자가 지식이 생성되는 대화 과정을 이해하고 논리의 타당성을 비판적으로 검토하는 것을 요구합니다. | 학습자는 사실과 절차를 전지전능한 권위로부터 내려오는 정적인 지식으로 취급합니다. |
깊이 있는 학습은 학습자가 자신의 이해와 학습 과정을 반성하는 것을 요구합니다. | 학습자는 목적이나 자신의 학습 전략을 반성하지 않고 암기합니다. |
학습 과학 연구는 다양한 학문적 접근과 방법론을 사용하며, 엄격한 과학적 방법을 통해 데이터를 수집하고 해석합니다. 연구 결과는 특정 연구 현장을 넘어 일반화될 수 있도록 이론적 틀을 사용해 해석됩니다. 단일 연구는 작은 현상만을 다룰 수 있지만, 연구가 발표될 때 연구자들은 이 결과가 더 넓은 학습자, 맥락, 학습 결과에 어떻게 일반화될 수 있는지를 설명합니다. 연구 결과의 일반화 가능성은 재현 가능성을 통해 평가되며, 재현되지 않을 경우 원래 연구의 타당성을 재검토하거나 일반화 주장을 수정해야 합니다. 연구 결과와 해석은 지속적인 검토와 보완의 대상이 됩니다.
이 책에서 보고된 연구 결과는 문화, 민족, 계층, 국가를 초월하여 학교 내외에서 모든 연령대에 적용될 수 있음을 보여줍니다. "학습 스타일"이 다르다는 주장은 미국에서 인기가 있는 신화일 뿐, 각 학생이 고유한 학습 스타일을 가지고 있고 이에 맞춘 교육이 필요하다는 주장에 대한 과학적 증거는 없습니다. 특정 학생이 교수주의에서 더 잘 배울 수 있다는 증거도 없습니다. 프레이리는 사회 정의를 추구하는 사람들이 교수주의를 거부해야 한다고 주장했으며, 문제 제기 교육이라는 탐구 기반 학습 모델을 지지했습니다. 이는 수십 년간의 학습 과학 연구에 의해 뒷받침된 모델입니다. 모든 학생은 이 책에서 제시된 연구 결과에 맞춘 능동적이고 참여적인 구성주의적 교수법에서 이점을 얻을 수 있습니다.
학습 과학 연구 커뮤니티는 매우 다문화적이며 다국적입니다. 이 핸드북의 저자들은 15개국과 4대륙에 걸쳐 있으며, 연구 결과는 미국, 핀란드, 싱가포르 등 다양한 국가에서 적용되었습니다. 2014년 두 번째 판은 중국어와 일본어로 번역되었으며, 이러한 연구 결과가 다양한 문화에서도 적용 가능하다는 것을 보여줍니다. 일본과 중국의 번역자들은 학습 과학 연구가 각국의 문화와 교육에 광범위하게 적용될 수 있다고 보고했습니다.
질 높은 연구 기반 교수법에서 높은 수준으로 학습할 수 있는 능력은 인간의 공통된 특징입니다. 학습 과학의 원리는 문화 집단 전반에 걸쳐 보편적으로 적용됩니다. 연구에 따르면, 이러한 교수법은 모든 학생에게 효과적이며, 특히 STEM 수업에서 소수 민족 학생들에게 더 효과적이고 성취 격차를 줄이는 데 기여합니다.
교육의 목표와 지식의 본성(The Goals of Education and the Nature of Knowledge)
기후 변화, GMO 도입, 백신 승인 등 논쟁적인 문제들은 과학적 지식의 부족으로 제대로 해결되지 않고 있습니다. 20세기 초 논리적 실증주의와 행동주의 심리학에 기반한 전통적인 교육 접근법은 과학적 지식을 단순한 사실과 절차로 보았지만, 1960년대 이후 연구들은 과학 지식이 맥락적이고 협력적으로 생성된다는 새로운 관점을 제시했습니다. 학습 과학자들은 학생들이 전문가의 실제 활동에 유사한 참여를 통해 깊은 지식을 습득하며, 이는 다양한 학문 분야와 학습 환경에 적용될 수 있음을 강조합니다.
기후 변화에 대응하여, 에너지 사용이 증가할 수 있는 빈곤층을 구제하면서도 탄소 배출을 줄이는 방법, 유전자 변형 생물체(GMO)를 제3세계에 도입해 영양실조와 기아로 인한 연간 수백만 명의 사망을 줄이는 방법, 일부 수혜자가 백신 접종 후 아프게 되는 상황에서 치명적인 바이러스 백신을 승인하는 방법 등 논쟁적인 문제들은 과학적 실천에 대한 지식 부족으로 인해 제대로 해결되지 않고 있습니다.
20세기 초반, 주요 산업 국가들은 과학과 공학이 급속한 성장에 중요한 역할을 한다는 것을 깨달았고, 많은 학자들이 과학적 지식의 본질을 분석하기 시작했습니다. 20세기 전반에 철학자들은 과학적 지식이 세상에 대한 진술과 그 진술에 적용할 수 있는 논리적 조작으로 구성된다는 데 합의했습니다. 이 합의는 논리적 실증주의로 알려졌습니다. 논리적 실증주의는 행동주의 심리학과 결합되어 전통적인 교수주의 교육 접근법에 과학적 근거를 제공했습니다. 과학적 지식은 사실과 절차로 구성되어 있으며, 교육은 이러한 사실과 절차를 학생들에게 전달하는 것으로 여겨졌습니다.
1960년대부터 사회학자, 심리학자, 인류학자들은 과학자들이 실제로 어떻게 일을 하는지 연구하기 시작했습니다. 그들은 과학 지식이 단순히 진술과 논리적 조작의 집합이 아니라는 것을 점점 더 많이 발견했습니다. 새로운 관점에서 과학 지식은 과학을 수행하는 방법에 대한 이해와 모델 및 설명 원칙의 깊은 지식을 통합한 개념적 틀로 구성됩니다. 학습 과학자들은 이러한 지식의 다양한 개념을 다른 인식론(epistemologies)으로 언급합니다. 과학의 실천은 실험, 시행착오, 가설 검증, 토론 및 논쟁을 포함합니다. 과학은 과학 공동체 내에서 동료들과 빈번하게 상호작용하는 과정을 수반합니다. 과학자들은 다른 과학자들의 주장을 평가하고, 자신의 주장을 가장 잘 지원하고 제시할 방법을 고민합니다. 학습 과학자들은 지식을 사용하는 방식, 지식을 획득하는 방식, 지식을 적용하는 방식을 인식론적 실천이라고 부릅니다.
이 새로운 관점에서 과학 지식은 맥락적이며, 역사적 및 사회적으로 결정된 전문 활동에서 나오고, 협력적으로 생성됩니다. 신입자는 해당 분야의 전문 생활에 필수적인 모든 실천에 참여하는 방법을 배워가면서 그 분야의 구성원이 됩니다. 전통적인 과학 교실은 강의와 단계별 실험 연습으로 이러한 요소들을 배제하지만, 이러한 지식은 일반 대중이 신문에서 실험 약물에 대한 보고서를 읽을 때, 의사와 함께 다가오는 수술의 잠재적 위험을 논의할 때, 또는 자신의 동네 근처에 제안된 산업 개발의 건강 위험을 평가할 때 매우 유용할 수 있습니다.
현대 과학 연구는 학문 간 경계에서 이루어지고 있어, 학생들은 다양한 과학 분야에 적용되는 심층적이고 연결된 지식을 배워야 합니다. 교수주의 과학 교실에서는 태양계, 광합성, 힘과 운동을 개별적으로 공부하면서 이들 사이의 연결성을 배우지 못합니다.
이 새로운 과학 지식 관점은 과학을 넘어 다른 형태의 전문 지식 작업으로 확장되었습니다. 예를 들어, 문해력 학자들은 고급 문해력이 단순히 글자와 소리를 매칭하는 것 이상의 복잡한 문해 실천에 참여하는 것을 포함한다고 발견했습니다. 요리하면서 레시피를 읽고, 특정 제품을 사야 할지 인터넷 검색을 하고, 동료에게 이메일을 쓰는 등의 활동이 이에 해당합니다.
제5부 "학문적 지식 학습"의 각 장에서는 각 학문에서의 심층적 지식의 본질과 학습 과학의 발견이 학생들이 이러한 학습 결과를 달성하는 데 어떻게 도움이 되는지를 다룹니다.
학습 과학의 중요한 발견 중 하나는 학생들이 전문가의 일상 활동과 유사한 활동에 참여할 때 더 깊은 지식을 습득한다는 것입니다. 이러한 진정한 실천은 최근 많은 교육 표준 문서에서 핵심 요소로 강조됩니다. 예를 들어, 역사 교육 개혁은 사건의 날짜와 순서를 암기하는 대신, 역사적 탐구를 수행하고, 역사적 분석 및 논증 방법을 사용하는 것을 목표로 합니다. 과학 교육에서는 미국 차세대 과학 기준에 따라 학생들이 과학적 탐구의 실제 실천에 참여하도록 요구합니다.
지식 근로자에 대한 연구는 그들이 복잡한 사회적 환경에서 기술적으로 발전된 도구와 전통적인 도구를 사용해 전문 지식을 적용한다는 것을 보여줍니다. 이러한 관찰은 학습 과학 연구자들로 하여금 '상황성' 관점에서 지식을 이해하게 했습니다. 이는 학습이 고립된 기억 활동이 아니라, 도구와 환경, 활동과 관련된 참여 과정임을 강조합니다. 이 관점에서 학습은 협력 활동에서의 참여 패턴이 시간이 지남에 따라 변화할 때 일어납니다.
물론, 학생들이 고도로 훈련된 전문가와 동일한 활동을 할 수는 없습니다. 학습 과학자들은 학생들이 발달 단계에 맞는 형태로 전문가의 실제적이고 의미 있는 활동에 참여할 수 있도록 하는 것이 중요하다고 강조합니다. 이는 나이와 발달 단계에 적합하면서도 전문적 실천의 진정성을 잃지 않는 학습 환경을 설계하는 방법을 찾는 것을 목표로 합니다.
학습에 관련된 프로세스(Processes Involved in Learning)
학습 과학은 다양한 학습 환경 요소들이 학생 성취에 어떻게 기여하는지 분석하며, 교사와 학생, 부모, 동료, 컴퓨터, 교실 구조, 사회적 및 문화적 환경을 포함합니다. 학생들이 전문가로 전환하는 과정과 기존 지식을 활용한 학습을 중시하며, 효과적인 학습을 위해 '비계', 외재화, 명료화, 성찰 등의 방법을 사용합니다. 특히, 구체적 지식에서 추상적 지식으로의 발전을 돕는 시각적 도구와 소프트웨어를 개발하여 학습을 촉진합니다.
학습 과학(LS)은 학습 환경에서 일어나는 세부 사항을 연구하고, 이러한 세부 사항이 학생 성취 향상에 어떻게 기여하는지 분석합니다. 학습 환경에는 교사, 학습자, 부모, 동료 등 사람들, 컴퓨터와 그 역할, 교실의 구조와 물리적 물체, 그리고 사회적 및 문화적 환경이 포함됩니다. 주요 질문은 다음과 같습니다:
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다양한 학습 환경이 학습에 어떻게 기여하는가?
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학습 환경을 개선하여 학습을 향상시킬 수 있는 방법은 무엇인가?
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다양한 배경의 학생들의 학습을 촉진하기 위해 문화적 및 지역 사회의 지식을 어떻게 활용할 수 있는가?
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학생들의 동기 부여와 참여를 지속시키는 자료와 활동을 어떻게 설계할 수 있는가?
일부 연구자들은 소프트웨어 디자인, 교사의 역할, 각 학생이 수행하는 특정 활동과 같은 학습 환경의 특정 구성 요소를 연구합니다. 이를 '요소적 연구'라고 합니다. 다른 연구자들은 전체 학습 환경을 시스템으로서 연구하고, 교사, 컴퓨터 소프트웨어, 다른 학생들로부터의 지원 수준을 조절하거나, 학습자들이 서로 지원하는 교실 문화를 조성하는 방법을 연구합니다. 이를 '체계적 연구'라고 합니다. 학습 과학자들은 종종 하나의 연구 프로젝트에서 요소적 연구와 체계적 연구를 모두 수행합니다.
학습이 어떻게 일어나는가: 초보자에서 전문가로의 전환
학습 과학의 중요한 연구 주제 중 하나는 초보자가 전문가로 전환하는 과정입니다. 1970년대와 1980년대에 인공지능(AI) 연구자들은 전문가의 지식을 컴퓨터 프로그램에 복제하기 위해 전문가를 인터뷰하고 관찰했습니다. 이를 위해 연구자들은 전문가 지식의 정확한 본질을 자세히 설명해야 했습니다. 교육에 관심을 가지게 된 AI 연구자들은 전문가가 지식을 어떻게 습득하는지, 학습자가 초보자에서 전문가로 발전하는 정신적 단계를 고려해야 했습니다.
이 질문은 발달 심리학과 인지 심리학을 결합한 인지 발달 연구의 영역이었습니다. 인지 발달은 학습 과학의 중요한 기초가 되었으며, Lev Vygotsky와 Jean Piaget 같은 20세기 심리학자들의 영향력 있는 이론을 포함합니다. 이 연구자들은 초보자가 어떻게 생각하고 어떤 오해를 가지고 있는지 연구한 후, 이러한 오해를 적절히 활용하여 학습자가 가장 효율적으로 전문가 수준에 도달할 수 있도록 커리큘럼을 설계합니다.
학습이 어떻게 일어나는가: 기존 지식 활용
학습 과학을 이끄는 중요한 발견 중 하나는 학습이 항상 기존 지식을 바탕으로 이루어진다는 것입니다. 교수주의 커리큘럼은 학생들이 빈 마음으로 학교에 들어와 그 마음을 지식으로 채우는 것이 학교의 역할이라고 보았습니다. 그러나 학생들은 빈 그릇이 아니라, 세상에 대한 반쯤 형성된 아이디어와 오해를 가지고 교실에 들어옵니다. 이는 종종 "순진한" 물리학, 수학, 생물학이라고 불립니다. 많은 인지 발달 연구자들은 아이들의 세계에 대한 이론과 유아기 및 초등학교 시기에 아이들의 세계 이해가 어떻게 발전하는지를 연구해왔습니다. 이러한 연구에서 도출된 인지 발달에 대한 기본 지식은 학습 과학에 기반한 학교 교육 개혁에 매우 중요합니다.
더 나은 학습 촉진: 비계(scaffolding)
학습 과학(LS)은 구성주의를 기반으로 하며, 학생들이 자신의 지식을 능동적으로 구성할 때 더 깊은 이해, 더 일반화 가능한 지식, 더 큰 동기를 얻는다는 것을 입증했습니다. 효과적인 학습을 위해 학습 환경이 제공
해야 할 지원을 설명하는 데 '비계'라는 용어가 사용됩니다. 비계는 학습자가 현재 목표를 달성하는 데 필요한 맞춤형 지원을 의미합니다. 최고의 비계는 학습자가 스스로 답을 발견할 수 있도록 돕는 방식으로 제공됩니다. 단순히 아이에게 방법을 알려주거나 대신 해주는 것은 올바른 비계가 아닙니다. 효과적인 비계는 학습자가 스스로 해결할 수 있도록 힌트와 단서를 제공하는 것입니다. 건물 공사에서 필요에 따라 비계가 추가되거나 제거되는 것처럼, 효과적인 학습 환경에서는 학습자의 필요에 따라 비계가 점진적으로 추가, 수정, 제거되며, 궁극적으로는 완전히 사라지게 됩니다.
더 나은 학습 촉진: 외재화와 명료화
학습 과학(LS)은 학습자가 자신의 발전하는 지식을 외재화하고 명료화할 때 더 효과적으로 학습한다는 것을 발견했습니다. 이는 학습자가 처음부터 완전히 배운 후 표현하는 것이 아니라, 학습 과정에서 미완성된 이해를 지속적으로 표현하는 것이 중요합니다. 표현과 학습은 상호 강화되는 피드백 루프에서 함께 이루어집니다. 많은 경우, 학습자는 무언가를 표현하기 시작할 때 실제로 더 빠르고 깊이 배우게 됩니다.
이 흥미로운 현상은 1920년대 러시아 심리학자 레프 비고츠키에 의해 처음 연구되었습니다. 1970년대에 교육 심리학자들이 같은 현상을 관찰하기 시작하면서, 비고츠키의 저서들이 영어 및 다른 언어로 번역되었고, 비고츠키는 현재 학습 과학의 기초 이론가 중 한 명으로 간주됩니다. 비고츠키는 지식의 교육적 가치에 대한 설명을 사회적 및 심리적 정신 발달 이론에 기반하여 설명했습니다. 그는 모든 지식이 눈에 보이는 사회적 상호작용으로 시작되어 학습자에 의해 점차 내면화되어 새로운 생각과 개념을 형성한다고 주장했습니다.
학습 과학자들은 학생들이 이 명료화 과정을 지속적으로 지원받는 것이 중요하다고 생각합니다. 명료화는 비계를 제공받을 때 더 효과적이며, 특정 유형의 지식이 가장 유용한 반성을 가져올 가능성이 높은 방식으로 표현될 수 있도록 유도됩니다. 학생들은 자신의 발전하는 이해를 명료화하는 데 도움이 필요합니다. 학습 과학자들은 여러 학습 환경에서 효과적인 학습 상호작용을 비계로 지원하는 예를 연구하고 있습니다.
더 나은 학습 촉진: 성찰
명료화가 학습에 매우 도움이 되는 이유 중 하나는 반성 또는 메타인지를 가능하게 하기 때문입니다. 메타인지는 학습하는 동시에 학습 과정에 대해 생각하는 것을 의미합니다. 학습 과학자들은 반복적으로 깊은 이해를 위한 학습에서 반성의 중요성을 입증해왔습니다. 학습 과학 원칙에 따라 설계된 교실은 학생들이 자신의 발전하는 이해를 명확히 표현할 수 있도록 도구를 제공하여 반성을 촉진합니다. 학생들이 자신의 발전하는 이해를 명료화한 후에는, 학습 환경이 그들이 방금 명료화한 내용을 반성할 수 있도록 지원해야 합니다.
더 나은 학습 촉진: 구체적 지식에서 추상적 지식으로의 구축
발달 심리학자 장 피아제는 학습이 구체적인 정보에서 점진적으로 추상적인 정보로 진행된다고 밝혔습니다. 1960년대와 1970년대에 피아제의 영향으로 수학 교실에서 블록과 색 막대를 사용하는 "조작적 교구"가 널리 사용되었습니다. 모든 추상적 개념을 색 블록으로 표현할 수는 없지만, 컴퓨터 그래픽의 발달로 추상적 개념도 시각적으로 표현할 수 있게 되었습니다.
학습 과학(LS)은 피아제의 통찰을 바탕으로 다양한 지식을 시각적으로 표현하는 컴퓨터 소프트웨어를 개발했습니다. 예를 들어, 과학적 논증의 구조와 과학 탐구의 단계별 과정을 시각적으로 표현할 수 있습니다. 인터랙티브 과학 박물관에서의 학습은 물리적 전시물이 탐구와 탐색을 촉진하는 데 중요한 역할을 합니다.
추상적인 것을 구체적으로 만드는 과정에서, 잘 설계된 소프트웨어는 학생들이 추상적인 개념적 지식을 시각적, 그래픽적으로 명료화하도록 비계를 제공합니다. 시각적 이해와 공간적 이해는 종종 언어적 이해에 앞서며, 언어적 이해를 구축하는 데 사용할 수 있습니다.
사회문화적 연구
1970년대 AI와 인지 심리학 연구 이후, 1980년대에는 인간 지능 이해가 어려워지면서 사회문화적, 상황적, 분산 인지 접근법이 대두되었습니다. 사회문화 연구는 아이들의 사회화 과정, 비서구 사회의 비공식적 도제 학습, 다양한 지식 작업 환경, 박물관과 과학 센터에서의 학습 등을 다루며, 개인 학습보다는 그룹 및 맥락 학습에 중점을 두었습니다. 이와 함께 컴퓨터 지원 협력 학습(CSCL)이 등장하여, 사회적 상호작용과 협업 도구를 통해 학습을 연구하는 새로운 방법론이 발전하였습니다.
1970년대 AI와 인지 심리학의 활발한 연구 활동 이후, 1980년대에는 인간 지능을 컴퓨터로 이해하고 시뮬레이션하려는 목표가 아직 멀다는 실망감이 있었습니다. 이 시기는 비공식적으로 "AI 겨울"로 불렸습니다. 연구자들은 인지 과학이 성공적이지 못했던 이유를 다시 생각하기 시작했고, 그 답은 사회문화적, 상황적, 분산 인지 접근법에서 나왔습니다.
사회문화 연구는 모든 지능적 행동이 복잡한 환경에서 실현된다는 관찰에서 시작되었습니다. 이 환경은 도구와 기계가 가득한 인간이 만든 환경일 뿐만 아니라, 협력자와 파트너가 있는 깊이 있는 사회적 환경입니다. 초기 사회문화 연구는 주로 네 가지 분야에서 이루어졌습니다.
첫 번째는 사회화로, 아이들이 문화의 규범과 관습, 또는 커뮤니티의 중요한 사회적 관행을 배우는 방식을 연구했습니다. 두 번째는 공식적인 학교 교육이 없는 비서구 사회에서의 비공식적 도제 학습에 초점을 맞췄습니다. 세 번째는 해군 선박 항해, 런던 지하철 통제실, 사무실 시스템, 항공 교통 관제 센터 등 지식 작업의 사회적 분포를 연구했습니다. 네 번째는 박물관과 과학 센터에서의 학습을 연구했습니다.
이 모든 환경에서의 학습은 일반적으로 교실의 권위적인 구조와는 다른 복잡한 역할 관계에서 여러 개인을 포함합니다. 이러한 환경에서 학습은 고립된 학습자의 머릿속에서 발생하는 정신적 과정으로 이해하기 어렵습니다.
네 가지 주요 영향으로 인해 학습 과학(LS)은 개인 학습에서 그룹 및 맥락 학습으로 연구 범위를 확장했습니다. LS 연구는 개인 또는 요소적 수준과 사회문화적 또는 체계적 수준의 두 가지 분석 수준에서 진행됩니다. 이 핸드북의 제4부 "함께 학습하기"에서는 그룹과 사회적 상호작용이 학습에 어떻게 기여하는지에 초점을 맞추고 있으며, 다른 많은 장에서도 그룹과 맥락에 대한 연구를 포함하고 있습니다.
개인적 및 사회문화적 관점을 모두 포함하는 것은 1980년대와 1990년대에 등장한 컴퓨터 지원 협력 학습(CSCL) 연구의 특징입니다. CSCL은 인터넷을 통해 가능해진 새로운 협업 및 의사소통 도구를 연구합니다. Stahl과 Hesse(2006)는 "우리는 반드시 개인 학습 모델에 기반하지 않는 협력적 상호작용 이론이 필요합니다. 우리는 소그룹의 미시적 상호작용과 사회적 실천에 의해 매개된 커뮤니티 수준의 발전을 모두 포착하는 방법론이 필요합니다"라고 말했습니다.
인지와 문화를 함께 연구하려는 노력은 연구자가 특정 맥락에서 사람, 문화적 실천, 물질적 도구를 결합한 사회적 상호작용의 패턴을 연구할 수 있게 하는 혁신적인 방법론을 탄생시켰습니다. Esmonde(2017)는 이러한 연구가 학습이 특정 맥락에서 사람들, 인공물, 사회적 관계에 걸쳐 분산되어 있음을 연구한다고 언급했습니다. 사회적 실천에 대한 초점은 연구자가 개인과 문화를 동시에 고려할 수 있게 하여 이 두 가지를 이론적 또는 방법론적으로 분리하지 않도록 합니다.
사회 정의와 학습 과학(Social Justice and the Learning Sciences)
학교 교육 구조는 다양한 사회 집단 간의 학습 결과에 불평등을 초래하며, 학습 과학(LS)은 이러한 불평등을 설명하고 사회 정의를 촉진하는 데 적합한 학문입니다. LS 연구는 학생들의 가정 문화와 지식 자원이 학교에서 인정받지 못할 때 학습 효과가 낮아지는 메커니즘을 밝히고, 포용성과 평등을 촉진하는 교수법 개혁을 제안합니다. 특히 LS 기반 교수법은 모든 국적과 문화 그룹에 적용 가능하며, 특권층과 비특권층 학생 간의 성취 격차를 줄이는 데 기여할 수 있습니다.
세계 대부분의 국가에서 학교 교육 구조는 다양한 사회 집단 간의 학습 결과에 불평등을 초래합니다. 학교는 다양한 계층과 문화 집단의 학생들을 모으지만, 많은 교과가 비지배 집단 학생들에게 덜 효과적인 방식으로 가르쳐집니다. 학습 과학(LS)은 사회문화적 틀을 바탕으로 교육이 사회적 불평등을 재생산하는 메커니즘을 설명하고, 사회 정의와 평등을 촉진하는 교수법 개혁을 연구하는 데 적합한 학문입니다.
LS 연구는 학습 환경이 어떻게 다양한 집단의 구성원들에게 불평등한 학습 경험을 초래하는지 설명할 수 있습니다. 한 사람의 가정 문화와 연관된 지식을 "레퍼토리" 또는 "지식의 자원"이라고 합니다. LS의 사회적 실천 연구에 따르면, 학생의 지식 자원이 학교 실천에서 인정받지 못할 때, 그 문화의 학생들은 학교 문화와 지식 자원이 일치하는 학생들보다 학습 효과가 낮습니다. Vossoughi와 Gutiérrez(2017)는 "역사적으로 소외된 집단의 문화적 실천을 평가절하하고, 문화적 동화를 통해 학문적 성공을 예측함으로써 불평등한 사회 조건을 재생산한다"고 언급했습니다.
학습 과학(LS)은 사회 정의 목표를 위한 연구에 오랫동안 기여해 왔습니다. 주요 기여 중 하나는 2014년 "Journal of the Learning Sciences"가 "학습 과학에서의 사회 정의 연구"라는 특별호를 발행한 것입니다(Tabak & Radinsky, 2014). 또한 2014년 국제 학습 과학 컨퍼런스(ICLS) 연례 회의에서 개최된 심포지엄은 2017년 "학습 과학에서의 권력과 특권: 비판적 및 사회문화적 학습 이론"이라는 책으로 이어졌습니다(Esmonde & Booker, 2017b). 2017년 연례 학습 과학 컨퍼런스(CSCL 2017)의 주제는 "변화를 만드는 것: CSCL에서 평등과 접근성 우선순위"였습니다.
2020년, 세 번째 판이 출판되기 직전에 국제 학습 과학 협회는 "Equity and Justice Committee"를 설립했습니다. 공동 의장 Kris Gutiérrez는 "문화, 정체성, 사회적 관계에 대한 학습 과학 연구의 오랜 역사"가 있다고 설명했습니다(Gutiérrez, 2020). 교육과 학습을 연구하는 많은 분야 중에서 "학습 과학은 학습과 권력, 평등, 사회 정의 간의 상호작용을 분석하는 데 독특한 위치에 있다"고 강조했습니다. 사회문화적 전통은 "권력에 대한 비판적 이해를 학습 분석과 통합할 수 있는 가능성을 제공합니다". 2020년, 세 번째 판이 출판되기 직전에 "학습의 문화적 기초 핸드북"이 출판되었습니다
중요한 발전은 교육 기회의 불평등을 연구하는 학자들이 학습 과학(LS)에 대한 깊은 이해에서 가치를 찾고 있음을 보여줍니다. LS는 포용성과 평등을 촉진하는 교실과 학교를 설계하는 데 필수적입니다. 이 장의 서두에서 요약한 바와 같이, 연구에 따르면 LS 기반 교수법은 모든 국적과 문화 그룹에 적용 가능하며, 이를 사용할 때 특권층과 비특권층 학생 간의 성취 격차를 줄일 수 있습니다. 더 이상 비특권층 그룹에게 열등한 교육, 즉 교수주의적, 각본적, 권위주의적 교육을 제공하는 것을 정당화할 수 없습니다. LS 기반의 연구 교수법이 이 핸드북에 제시된 바와 같이, 그들도 연구 기반 교수법에서 충분히 학습할 수 있습니다.
교육 기술(Educational Technology)
학습 과학(LS) 연구는 종종 컴퓨터 기술을 포함하며, 제3부에서는 학생 학습을 향상시킬 수 있는 혁신적인 기술에 대해 다룹니다. 1991년 "Journal of the Learning Sciences" 창간호부터 AI와 컴퓨터 모델에 관심을 보였고, 많은 LS 연구자들이 학습 기술을 주요 관심 분야로 꼽았습니다. LS는 컴퓨터 기술이 단순한 정보 전달을 넘어 학습자들이 협력하고, 지식을 명료화하며, 반성할 수 있도록 돕는 역할을 강조하며, 이러한 기술을 교실 개혁의 일환으로 통합하고 있습니다.
학습 과학(LS) 연구는 종종 컴퓨터 기술을 포함합니다. 제3부 "학습 과학에 기반을 둔 기술"의 각 장은 학생 학습을 향상시킬 수 있는 혁신적인 기술에 초점을 맞추고 있습니다. 이 장들은 연구용으로 개발된 첨단 혁신들을 설명하며, 학교에서 널리 사용되지 않는 개념 증명 프로토타입을 다룹니다. 컴퓨터 기술의 학습 잠재력에 대한 관심은 1980년대 후반과 1990년대에 LS 분야가 설립될 때부터 존재했습니다. 1991년 "Journal of the Learning Sciences"(JLS)의 첫 호에서도 AI와 컴퓨팅 모델에 관한 기사를 예상했으며, 이후 JLS에 실린 많은 기사들이 컴퓨터 하드웨어나 소프트웨어를 포함한 학습 환경을 다루고 있습니다.
2014년 253명의 LS 연구자를 대상으로 한 설문 조사에서는 약 2/3가 "학습 기술"을 주요 관심 분야로 꼽았습니다. 이는 단일 항목으로 가장 많이 언급된 관심 분야였습니다. 2018년 75개의 LS 대학원 프로그램을 분석한 결과, 76%의 프로그램이 "기술을 사용하여 학습 지원"을 가르치는 것으로 나타났습니다. 이는 가장 널리 가르치는 개념이었습니다.
학습 과학(LS) 연구자들은 컴퓨터가 아이들의 학습 방식을 고려하고 교사 및 학생과의 상호작용에 밀접하게 통합될 때 학습에 도움이 된다는 것을 발견했습니다. 그러나 많은 교육 소프트웨어는 전통적인 교수주의 이론에 기반하여 정보 전달 역할만 합니다. 자동화된 평가는 다지선다형 시험 채점이나 AI 텍스트 인식 등을 통해 표면적 학습에 초점을 맞추며, 깊이 있는 학습을 자동으로 평가하는 것은 매우 어렵습니다.
반면, LS는 컴퓨터가 학습 촉진 역할을 하며, 학습자들이 협력하거나 발전하는 지식을 외재화하고 반성하는 경험을 할 수 있도록 도와야 한다고 제안합니다. 이 핸드북의 많은 장들은 학습 과학에 기반하고 교사와 학교와의 긴밀한 협력으로 설계된 차세대 교육 소프트웨어와 기술을 설명합니다. 컴퓨터는 전반적인 교실 개혁의 일환으로 사용되며, 연구에 의해 가장 큰 영향을 미칠 수 있는 곳에서만 사용됩니다.
컴퓨터 기술이 LS에서 중요한 이유는 현대 컴퓨터의 시각적 및 처리 능력이 깊이 있는 학습을 지원하기 때문입니다.
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컴퓨터는 추상적인 지식을 구체적인 형태로 나타낼 수 있습니다.
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컴퓨터 도구는 학습자가 발전하는 지식을 시각적이고 언어적으로 명료화하고 반성할 수 있게 합니다.
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컴퓨터는 학습자가 복잡한 설계 과정을 통해 지식을 조작하고 수정할 수 있도록 하여, 동시에 명료화, 반성 및 학습을 지원합니다.
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인터넷 기반 네트워크는 학습자들이 발전하는 이해를 공유하고 결합하여 협력 학습의 힘을 누릴 수 있게 합니다.
이 핸드북의 절반 이상이 기술을 논의하지만, 기술만을 다루지는 않습니다. 각 장은 기술을 복잡한 학습 환경 설계와 학습 과학(LS) 이론에 통합합니다. 예를 들어, 이 핸드북의 세 번째 판에 새로 포함된 증강 현실(AR)에 관한 장은 흥미로운 새로운 기술의 기술적 특징을 소개하는 것으로 시작합니다. 그러나 이 장은 또한 AR이 복잡한 학습 환경에 어떻게 통합될 수 있는지, 그리고 AR이 단순한 기술 이상의 학습을 어떻게 변화시킬 수 있는지에 대한 예를 제공합니다.
각 장은 기술을 새로운 교수 전략, 협력 그룹 구성 방식, 전통적인 학년과 학문을 넘나드는 새로운 커리큘럼 형태와 결합하여 다룹니다. 제33장, 결론 장에서는 1991년 이 분야가 설립된 이후 기술 혁신의 궤적과 LS 연구가 미래의 학교 교육에 대해 시사하는 바를 논의합니다.
방법론(Methodologies)
학습 과학(LS) 연구자들은 학습을 측정하고 효과적인 학습 환경을 결정하기 위해 실험 설계, 준실험 설계, 질적 연구 방법 등을 사용합니다. 다양한 연구 방법론을 통해 교실 내 활동의 세부 구조를 분석하고, 교사 및 학교와 긴밀히 협력하여 학습 환경을 개선하는 장기 프로젝트를 수행합니다. 이러한 연구는 복잡하고 시간이 많이 소요되지만, 학습 과학자들은 풍부한 사회적 및 기술적 환경에서의 학습 과정을 깊이 연구하여 교육의 효과를 높이는 데 기여하고 있습니다.
학습 과학(LS) 연구자들은 학습을 측정하고, 가장 효과적인 학습 환경을 결정하며, 성공적인 혁신을 식별하고 개선이 필요한 요소를 분리하는 방법을 연구합니다. 이러한 질문들은 교육 연구에서 과학적 연구의 기본입니다. 제2부 "방법론"의 각 장은 LS 연구에서 널리 사용되는 과학적 방법론을 설명합니다. 이 방법론 중 몇 가지는 주로 학습 과학자들에 의해 개발되었으며, LS 연구와 밀접하게 관련되어 있습니다.
교육 연구에서 일반적인 방법론은 실험 설계로, 학생들을 무작위로 다른 학습 환경에 배정합니다. 많은 교육 연구는 준실험적 설계를 사용합니다. 학생들을 환경에 무작위로 배정하는 대신, 연구자는 대부분의 변수에서 유사하지만 연구 대상 변수만 다른 두 개의 기존 교실을 식별합니다. 예를 들어, 두 개의 유사한 교실이 두 가지 다른 교수 방법을 사용할 수 있으며, 연구자는 어떤 교실의 학생들이 더 많이 배우고 더 잘 배우는지를 분석할 수 있습니다.
실험 및 준실험 설계는 교육자와 정책 입안자에게 다양한 접근 방식의 상대적 장점에 대한 중요한 정보를 제공할 수 있습니다. 그러나 이러한 설계는 교수 방법이 왜 또는 어떻게 작동하는지, 즉 학생 학습을 이끄는 교실 활동의 분 단위 구조에 대해 많은 정보를 제공하지 못합니다. 이러한 교실 과정을 연구할 수 있다면, 교수 방법을 지속적으로 수정하여 개선할 수 있는 훨씬 더 나은 위치에 있을 것입니다.
이 책의 각 장에서는 다양한 연구 방법론을 사용합니다. 여기에는 교실 비교 실험, 인지 심리학 실험, 사회학 및 인류학의 사회적 상호작용 연구 방법론, 그리고 설계 기반 연구라는 새로운 하이브리드 방법론이 포함됩니다. 2014년 253명의 학습 과학자를 대상으로 한 설문 조사에 따르면, 약 20명만이 실험 설계와 같은 정량적 방법만을 사용한다고 답했습니다. 나머지 학습 과학자들은 질적 방법 또는 두 가지를 혼합한 방법을 사용한다고 답했습니다. 이 핸드북의 장들은 일반적으로 질적 방법론을 강조하지만, 정량적 방법과 질적 방법을 결합한 하이브리드 접근 방식도 포함하고 있습니다.
학습 과학자들은 복잡한 사회적 및 기술적 환경에서 깊이 있는 학습이 더 잘 일어난다는 것을 발견했습니다. 풍부한 사회적 및 기술적 환경에서의 학습을 연구하기 위해, 학습 과학자들은 인류학의 민족지학, 사회학의 민족방법론과 대화 분석, 그리고 사회문화 심리학 등의 방법론을 활용해 왔습니다. 1980년대부터 민족지학자들이 커뮤니티의 일상 활동 내에서 학습이 어떻게 이루어지는지를 문서화하기 시작하면서, 인류학적 방법론은 큰 영향을 미쳤습니다.
학습 과학자들은 학습의 순간순간 과정을 연구하기 위해 대량의 비디오 데이터를 수집하고, 상호작용 분석이라는 방법론을 사용하여 이 데이터를 실험실에서 분석합니다(Enyedy & Stevens, Chapter 10). 상호작용 분석은 세 가지를 동시에 분석합니다: (1) 학습자 간의 관계와 상호작용 패턴 및 변화, (2) 학습자가 참여하는 개별 및 그룹 문제 해결 절차 및 변화, (3) 개인 학습.
이러한 질적 방법론은 시간이 많이 소요되며 여러 교실에서 반복하기가 어렵습니다. 하지만 깊은 지식은 한 번의 수업으로 배우기 어렵기 때문에, 학습 과학자들은 전체 학년이나 학년 간의 장기 학습을 연구하기 위해 다른 방법론을 사용합니다(Nathan & Sawyer, Chapter 2). 연구 과정에서 학습 과학자들은 한 교실의 미세 유전학을 연구한 후, 그 수업이 깊은 개념적 이해의 장기적 발전에 어떻게 기여하는지 분석합니다.
학습 과학(LS) 연구는 복잡하고 어려운 과정입니다. 일반적인 LS 프로젝트는 최소 1년 동안 진행되며, 연구자들은 교사 및 학교와 긴밀히 협력하여 학습 환경을 수정하고, 수정이 효과를 발휘하는 데 필요한 시간을 허용하며, 시간이 지남에 따라 학습이 어떻게 발생하는지 관찰합니다. 일부 프로젝트는 교사가 각 연속적인 학급에 새로운 활동과 소프트웨어 도구를 도입함에 따라 학습자와 교사를 여러 해 동안 추적합니다.
관찰이 완료된 후에도 연구자들은 수백 시간에 달하는 비디오 데이터를 여러 번 면밀히 관찰해야 합니다. 일부 비디오는 더 정밀한 분석을 위해 전사되며, 여기에는 정량적 코딩 및 통계 분석이 포함될 수 있습니다. 이러한 과정은 연구자들에게 많은 시간과 노력을 요구합니다.
학습 과학의 출현
1980년대 미국의 여러 연구 센터, 연구소, 대학들은 인지 심리학과 AI를 활용하여 더 나은 학습을 촉진할 수 있는 소프트웨어를 설계하고 있었습니다. Roy Pea는 "Reflections on the Learning Sciences"에서 미국의 LS 역사를 다음과 같이 설명합니다. 1987년, 존 실리 브라운과 제임스 그리노는 제록스 CEO 데이비드 커스와 함께 캘리포니아 팔로 알토에 있는 학습 연구소(IRL)를 설립했습니다. 비슷한 시기에 밴더빌트 대학교의 학습 및 기술 센터(테네시주 내쉬빌)는 인지 과학을 적용하여 기술 기반 커리큘럼을 개발하고 있었고, 매사추세츠 공과대학교(MIT: 매사추세츠주 케임브리지)의 시모어 페이퍼트의 로고 그룹은 컴퓨터에서 구성주의 학습 환경을 구축하고 있었습니다.
또한, 뉴욕의 뱅크 스트리트와 매사추세츠 보스턴의 BBN은 기술에 더 중점을 두었고, IRL과 제록스 PARC는 사회문화적 맥락에 더 중점을 두었으며, 피츠버그의 학습 연구 및 개발 센터는 인간 발달에 더 중점을 두었습니다. 노스웨스턴 대학교(일리노이주 시카고)의 샹크의 학습 과학 연구소는 기업 교육 시스템에 집중했습니다. 이러한 다양한 접근법을 통해 학습 과학(LS) 분야는 출현하고 발전하게 되었습니다.
1980년대, 다양한 연구자들이 모여 오늘날까지 이어지는 인공지능과 교육(AIED) 컨퍼런스를 시작했습니다. 1987년, 노스웨스턴 대학교는 예일 대학교의 저명한 인지 과학자인 로저 샹크를 영입하여 학습 과학 연구소(ILS)를 설립했습니다. 1989년 여름, 로저 샹크, 앨런 콜린스, 앤드류 오토니는 인지 과학을 학습에 적용하는 새로운 저널을 창간하는 아이디어를 논의하기 시작했습니다. 제넷 콜로드너가 이 새로운 저널의 편집자로 선정되었고, 1991년 1월에 "Journal of the Learning Sciences"의 첫 호가 발행되었습니다.
1991년, 로이 피아는 노스웨스턴 대학교에서 첫 학습 과학 박사 프로그램을 만들었고, AI와 교육 컨퍼런스가 노스웨스턴 대학교에서 열렸습니다. 이 컨퍼런스는 학습 과학 국제 컨퍼런스로 이름이 변경되었으나, AI와 교육 커뮤니티와 학습 과학 커뮤니티의 관심사가 다소 다르다는 것을 발견했습니다. 1992년, AI와 교육 연례 컨퍼런스는 다시 원래 이름으로 돌아갔고, 두 번째 학습 과학 컨퍼런스는 1996년에 독립적으로 개최되었습니다. 2002년에는 ISLS가 설립되어 학습 과학과 컴퓨터 지원 협력 학습(CSCL) 분야를 통합했습니다.
ISLS가 2002년에 설립된 이후, 짝수 해에는 학습 과학 국제 컨퍼런스(ICLS), 홀수 해에는 CSCL 컨퍼런스를 별도로 개최했습니다. 20년 후인 2021년에 두 컨퍼런스는 통합되어 하나의 ISLS 연례 컨퍼런스로 개최되었으며, 두 분야를 위한 두 개의 별도 세션으로 진행되었습니다. 이 첫 통합 컨퍼런스는 독일 보훔에서 개최되었으며, 코로나19 바이러스로 인해 가상으로 진행되었습니다.
학습 과학(LS) 분야는 1991년에 설립된 "Journal of the Learning Sciences"와 2006년에 설립된 "International Journal of Computer-Supported Collaborative Learning"이라는 두 개의 공식 저널을 후원합니다. LS의 기원은 미국에 중심을 두고 있지만, 이 두 연구 분야는 점점 더 국제화되었습니다. 1997년에 CSCL 컨퍼런스가 처음으로 캐나다 토론토에서 열렸고, 2008년에 ICLS 컨퍼런스가 네덜란드 위트레흐트에서 열렸습니다. 이후로 연례 컨퍼런스는 매년 다른 나라에서 개최되며, 격년으로 미국에서 열립니다. 이는 30년 밖에 되지 않은 LS 분야의 풍부한 역사입니다.
결론
미래의 학교는 학습 과학(LS) 연구를 기반으로 해야 합니다. 교육 개혁은 종종 LS와 무관한 사회적 유행이나 정치적 신념에 의해 주도되었습니다. LS 연구의 과학적 발견은 풍부하고 복잡하며 깊이가 있습니다. 이 핸드북은 746페이지에 달하며, 각 저자는 수백 편의 과학 출판물 중 몇 가지 핵심 아이디어와 대표적인 사례 연구를 식별하기 위해 많은 노력을 기울였습니다. LS는 교육의 기초에 있는 깊고 복잡한 질문에 대한 이해를 제공합니다.
SUMMARY
학습 과학(LS)은 교육의 깊고 복잡한 질문들에 대한 이해를 제공하며, 이를 통해 교육 개혁과 혁신이 성공하기 위해 필요한 과학적 기반을 제공합니다. LS 연구는 모든 학습 환경에서의 효과적인 학습을 설계하는 데 중요한 역할을 합니다.
LS는 교육에서의 불평등을 해결하고 사회 정의를 촉진하는 데 중요한 기여를 합니다. 연구에 따르면 LS 기반 교수법은 특권층과 비특권층 학생 간의 성취 격차를 줄일 수 있으며, 비주류 학생들에게 열등한 교육을 제공하는 것은 정당화될 수 없습니다.
LS는 컴퓨터와 같은 기술을 학습 환경에 통합하여 깊이 있는 학습을 지원합니다. 이러한 기술은 시각적 및 처리 능력을 통해 추상적인 지식을 구체화하고, 학습자 간의 협력과 지식의 외재화를 돕는 역할을 합니다.
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학습 과학을 연구하는 방법론에는 무엇이 있나요?
실험 설계 (Experimental Design):
학생들을 무작위로 다른 학습 환경에 배정하여 학습 결과를 비교하는 방법입니다. 이는 다양한 접근 방식의 상대적 장점에 대한 중요한 정보를 제공하지만, 교수 방법이 왜 또는 어떻게 작동하는지에 대한 자세한 정보를 제공하지는 못합니다.
준실험 설계 (Quasi-Experimental Design):
무작위 배정 대신, 연구자는 대부분의 변수에서 유사하지만 연구 대상 변수만 다른 두 개의 기존 교실을 비교합니다. 예를 들어, 두 개의 유사한 교실이 서로 다른 교수 방법을 사용할 수 있으며, 이를 통해 어느 교실의 학생들이 더 많이 배우고 더 잘 배우는지를 분석할 수 있습니다.
질적 연구 방법 (Qualitative Research Methods):
LS 연구자들은 주로 질적 방법 또는 정량적 방법과 질적 방법을 결합한 하이브리드 접근 방식을 사용합니다. 질적 연구 방법은 민족지학, 민족방법론, 대화 분석 등을 포함하며, 복잡한 사회적 및 기술적 환경에서의 학습 과정을 깊이 있게 연구하는 데 사용됩니다.
상호작용 분석 (Interaction Analysis):
학습 과학자들은 대량의 비디오 데이터를 수집하고 이를 실험실에서 분석하여 학습자 간의 관계와 상호작용 패턴, 문제 해결 절차, 개인 학습을 동시에 분석합니다. 상호작용 분석은 학습의 순간순간 과정을 이해하는 데 중요한 방법론입니다.
설계 기반 연구 (Design-Based Research):
학습 환경을 수정하고 관찰하는 장기적인 프로젝트로, 연구자들은 교사 및 학교와 긴밀히 협력하여 학습 환경을 개선합니다. 이 과정은 시간이 많이 소요되며, 수백 시간의 비디오 데이터를 분석하여 교육의 효과를 높이는 데 기여합니다.
미세 유전학 연구 (Microgenetic Study):
연구자들은 한 교실의 미세 유전학을 연구하여, 단일 수업이 깊은 개념적 이해의 장기적 발전에 어떻게 기여하는지를 분석합니다. 이는 한 수업의 세부 구조를 분석하고, 그것이 장기적인 학습에 미치는 영향을 연구하는 방법론입니다.
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각 학습 이론은 학습과학에 어떠한 영향을 끼쳤나요?
학습 과학(LS)은 구성주의를 기반으로 하며, 학생들이 자신의 지식을 능동적으로 구성할 때 더 깊은 이해와 일반화 가능한 지식을 얻는다는 것을 강조합니다. LS는 이를 통해 학습자가 자신의 이해를 명확히 표현하고 반성하도록 돕는 학습 환경을 설계합니다. 이는 비계(scaffolding)와 같은 개념을 통해 실현됩니다.
사회문화적 이론은 LS의 중요한 기초입니다. 학습이 사회적 상호작용과 문화적 맥락 속에서 발생한다는 관점을 제시합니다. LS는 이를 통해 다양한 사회적 환경에서 학습이 어떻게 일어나는지를 연구하고, 학습 환경을 설계할 때 학생들의 문화적 배경과 사회적 실천을 고려합니다. 이는 특히 사회 정의와 교육 불평등 해소에 중요한 역할을 합니다.
장 피아제와 같은 인지 발달 이론가는 LS 연구에 큰 영향을 미쳤습니다. LS는 학습이 구체적인 정보에서 추상적인 정보로 진행된다는 피아제의 통찰을 바탕으로, 추상적 개념을 시각적 및 구체적으로 표현하는 컴퓨터 소프트웨어를 개발합니다. 이는 학생들이 추상적인 개념을 더 쉽게 이해하고 학습할 수 있도록 돕습니다.