학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계에 대한 초등학교 교사의 인식과 설계과정 연구

Abstract

With the development of ICT, data on the characteristics of learners, learning process, and learning outcomes can be more easily collected and analyzed, building an environmental foundation for designing personalized instruction. Personalized instruction refers to instruction that provides an optimized learning experience by adjusting learning activities and resources according to the characteristics and needs of individual learners or groups of learners. Personalized instruction is expected to have a positive effect on learners' academic achievement and motivation, and to effectively support learners who are far from the average and who have been isolated from traditional classes. Recently, the amount and category of learner data that can be used are increasing significantly due to the intelligentization of content, improvement of device performance, and the development and dissemination of online learning environments. For this reason, many attempts are being made to help teachers make educational decisions by providing learner data. However, giving teachers learner data doesn't mean they can design well-personalized instruction. Teachers could ignore given learner data for diverse reasons, such as a lot of workloads, ethical concerns, and lack of capacity to utilize data or to design personalized instruction. They also could fail to discover meaningful information from learner data, or even if meaningful information is found, it may not be possible to connect it to personalized instruction. Therefore, providing learner data to teachers is important, but in order to change teaching and learning, it is needed to support teachers who use data to diagnose learners and design instruction to design personalized instruction using learner data in an educationally meaningful way. In order to effectively support teachers, it is first necessary to understand how teachers perceive personalized instructional design based on learner data and through what process they use learner data to design personalized instruction. For this purpose, in this study, Study 1 and Study 2 were conducted to empirically explore teachers' perceptions and practices of personalized instructional design based on learner data. Study 1 was conducted to explore how teachers perceive personalized instructional design based on learner data. Specific research questions consist of 1) how elementary school teachers recognize the need for personalized instructional design based on learner data, 2) how elementary school teachers recognize the content and presentation method of learner data necessary for personalized instructional design, 3) how elementary school teachers recognize personalized instruction methods. In this study, 20 elementary school teachers who knew basic concepts of data using and personalized learning were interviewed and thematic analysis was conducted. As a result of the study, teachers thought that learner data can be useful for instructional design, but there are several limitations such as ethical issues when using it in classrooms, and personalized learning is also difficult to practice in the existing school education system. Next, they recognized that the data on the characteristics of learners and the learning process and results in the class should be provided in an intuitive and flexible form for personalized learning design. Finally, using learner data, they recognized that it was possible to design adaptive learning activities for whole-class, targeted groups according to level, and individual learners for personalized learning. In Study 2, I qualitatively investigated how teachers design personalized instruction based on learner data in a laboratory. In Study 2, by reflecting the results of Study 1, the process that provides the learner data needed by the teacher for customized lesson design and that using them the teacher design personalized instruction, is explored using think-aloud methods. Specific research questions are: 1) how teachers design personalized instruction based on learner data, 2) what factors influence the teachers personalized instructional design based on learner data, 3) what effects teachers personalized instructional design based on learner data has on the quality of the personalized instructional design. In order to solve the research problem, a pre-survey was conducted to measure the teacher's perception about data using and epistemological beliefs, which are factors that can influence teachers' personalized instructional design based on learner data. In addition, the study participants were given an opportunity to practice so that they could become accustomed to the think-aloud method and operating research tools. Next, teachers were asked to design one lesson about the 'Division of Fractions' unit of the math subject for a virtual 6th grade class using learner data that show the characteristics of learners, learning process, and learning outcomes. After the lesson design was completed, a follow-up interview was conducted to review and reflect on the design process, and to investigate how teachers perceive personalized instructional design based on learner data. According to the results of Study 2, first, the activity of diagnosing learners using learner data was closely related to the personalized instructional design activity. In particular, it was found that the in-depth diagnostic process, in which the teacher did not simply read and accept the given data, but generated questions about the data and interpreted the data to discover educational implications, facilitated the personalized instructional design. In addition, it was confirmed that the teacher considers the learner more when the entire lesson design process is repeated and cyclical in a short cycle than when the analysis and design phases are carried out linearly in the learner data-based personalized instructional design process. Second, teachers' teaching career and epistemological beliefs had a significant impact on learner data-based personalized instructional design. The higher the teacher's teaching career, the less the learner diagnosis activity. Third, personalized instructional design based on learner data had a significant effect on the quality of the lesson plan. The more personalized instructional design activities, inspection and correction activities were conducted, and the more learner diagnosis and lesson design were repeated, the higher the quality of the course plan. Based on the above research results, we discussed personalized instructional design based on learner data as a new instructional design paradigm, the structural relationship between teacher characteristics and learner data-based personalized instructional design, and implications in educational technology field. It is meaningful that this study empirically explored teachers' perceptions and practices of personalized instructional design based on learner data, and showed that in order to effectively support personalized instructional design based on learner data, support beyond simply providing learner data to teachers is necessary. The results of this study are expected to expand the theory of teachers' data using and personalized instructional design, and contribute to providing prescriptive implications to support learner data-based personalized instructional design in the future.

정보통신기술의 발전으로 학습자의 특성과 학습 과정, 결과에 대한 데이터를 보다 손쉽게 수집하고 분석할 수 있게 되면서 맞춤형 수업을 설계하기 위한 환경적 기반이 조성되고 있다. 맞춤형 수업(personalized instruction)은 개별 학습자 혹은 학습자 집단의 특성과 요구에 맞게 학습 활동과 자원을 조정하여 최적화된 학습 경험을 제공하는 수업을 의미한다. 맞춤형 수업은 학습자의 학업성취도에 긍정적인 영향을 미치고, 학습 동기를 갖도록 하며, 또한 전통적인 수업에서 소외되었던 평균과 동떨어진 학습자를 효과적으로 지원할 수 있을 것으로 기대된다. 최근 콘텐츠의 지능화와 기기 성능의 향상, 온라인 학습환경의 발전과 보급 등의 이유로 활용 가능한 학습자 데이터의 양과 범주가 크게 늘어나고 있으며, 데이터 전문가가 아닌 일반적인 교사도 학습자 데이터를 교육적 목적으로 활용하는 것이 가능해지면서 교사들에게 학습자에 대한 정보를 제공하여 교사의 교육적 의사결정을 도우려는 많은 시도들이 이루어지고 있다. 하지만 교사에게 학습자 데이터가 주어진다고 해서 맞춤형 수업을 잘 설계할 수 있게 되는 것은 아니다. 교사들은 업무 부담, 윤리적 문제에 대한 우려, 데이터 활용 혹은 맞춤형 수업설계 역량 부족 등과 같은 다양한 이유로 주어진 데이터를 활용하지 않고 무시하거나, 데이터에서 의미 있는 정보를 발견하는데 실패하거나, 의미 있는 정보를 발견하는데 실패하거나, 의미 있는 정보를 발견하더라도 이를 맞춤형 수업설계로 연결하지 못 할 수 있다. 그렇기 때문에 교사에게 학습자 데이터를 제공하는 것도 중요하지만, 수업을 변화시키기 위해서는 데이터를 활용하여 학습자를 진단하고 수업을 설계하는 주체인 교사가 교육적으로 의미 있는 방식으로 학습자 데이터를 활용하여 맞춤형 수업을 설계할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 교사를 효과적으로 지원하기 위해서는 먼저 교사가 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계를 어떻게 인식하는지, 그리고 어떠한 과정을 통해 학습자 데이터를 활용해 맞춤형 수업을 설계하는지 이해해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 학습자 데이터 활용 수업설계에 대한 교사의 인식과 실천을 실증적으로 탐색하기 위해 연구1과 연구2를 수행하였다. 연구1은 교사가 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계에 대해 어떻게 인식하는지 탐색하기 위하여 실시하였다. 구체적인 연구 문제는 1) 초등학교 교사는 학습자 데이터 기반 맞춤형수업의 필요성을 어떻게 인식하는가, 2) 초등학교 교사는 맞춤형 수업설계를 위해 필요한 학습자 데이터의 내용과 제시 방식을 어떻게 인식하는가, 3) 초등학교 교사는 학습자 데이터를 활용한 맞춤형 수업 방법에 대해 어떻게 인식하는가로 구성되었다. 연구 문제를 해결하기 위해 데이터 활용과 맞춤형 수업에 관심을 가지고 있는 초등학교 교사 20명을 개별 면담하고 주제 분석을 실시하여 9개의 주제를 도출하였다. 연구1의 결과에 따르면 첫째, 교사들은 학습자 데이터가 (1) 학생을 진단하고 수업을 개선하는데 유용하게 활용될 수 있지만 (2) 학교 현장에서 활용하기에 여러 현실적인 제한점이 있으며 (3) 맞춤형 수업 역시 기존 학교교육체제 내에서 실천하기에 난점이 있다고 인식하였다. 둘째, 교사들은 맞춤형 수업설계를 위해 (4) 학습자 특성과 (5) 수업에서의 학습 과정 및 결과에 대한 데이터가 (6) 직관적이고 유연한 형태로 제공되어야 한다고 인식하였다. 셋째, 교사들은 학습자 데이터를 활용하여 (7) 학급 평균 특성을 고려한 수업, (8) 수준별 학습자 집단에 따른 과제 및 활동 설계, (9) 개별 학습자를 위한 맞춤형 지도를 설계할 수 있다고 인식하였다. 연구2에서는 교사가 학습자 데이터를 활용하여 맞춤형 수업을 어떻게 설계하는지 탐색하였다. 연구2에서는 연구1의 결과를 반영하여 맞춤형 수업설계를 위해 교사가 필요로 하는 학습자 데이터를 제공하고 교사가 이를 활용하여 맞춤형 수업을 설계하는 과정을 사고발화 방법(think-aloud methods)을 활용하여 실험실 맥락에서 질적으로 탐색하였다. 구체적인 연구 문제는 1) 교사는 학습자 데이터를 활용하여 맞춤형 수업을 어떻게 설계하는가, 2) 교사의 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계에 영향을 미치는 요인은 무엇인가, 3) 교사의 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계가 수업과정안의 질에 어떠한 영향을 미치는가였다. 연구 문제를 해결하기 위해 먼저 사전 설문을 실시해 교사의 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계에 영향을 미칠 수 있는 요인인 데이터 활용에 대한 인식과 인식론적 신념을 측정하였다. 그리고 연구 참여자들이 사고발화와 연구 도구 조작에 익숙해지도록 연습 기회를 부여하였다. 그리고 60분 동안 가상의 6학년 학급을 대상으로 학습자의 특성과 학습 과정, 결과를 보여주는 학습자 데이터를 활용하여 수학 교과의 분수의 나눗셈 단원에 대한 맞춤형 수업을 한 차시 설계하고 수업과정안을 작성하는 사례문제를 사고발화하며 해결하도록 하였다. 수업설계가 종료된 이후 사후 면담을 실시해 설계 과정을 복기하며 성찰하도록 하였고, 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계에 대해 어떻게 인식하는지 조사하였다. 연구2의 결과에 따르면 첫째, 학습자 데이터를 활용해 학습자를 진단하는 활동이 맞춤형 수업설계 활동과 긴밀하게 연관되어 있었다. 특히 교사가 단순히 주어진 데이터를 읽고 받아들이는 것이 아니라 데이터에 대해 질문을 생성하고 데이터를 해석하여 교육적 의미를 발견하는 깊이 있는 진단 과정이 맞춤형 설계를 촉진한다는 것을 발견하였다. 또한 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계 과정에서 분석과 설계 단계가 선형적으로 진행될 때보다 수업설계 전 과정에서 짧은 주기로 반복적이고 순환적으로 이루어질 때 교사가 학습자를 더 많이 고려한다는 것을 확인하였다. 둘째, 교사의 교직 경력과 인식론적 신념은 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계에 유의미한 영향을 미쳤다. 교사의 교직 경력이 높아질수록 학습자 진단 활동을 덜 하는 경향이 있었으며, 사실을 아는 것 보다 학습 과정이 중요하다고 생각하는 신념을 가지고 있을수록 수업설계 과정에서 학습자를 더 많이 진단하는 경향이 있었다. 셋째, 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계는 수업과정안의 질에 유의미한 영향을 미쳤다. 맞춤형 설계 활동과 점검 및 수정 활동을 많이 할수록, 학습자 진단과 수업설계가 반복적으로 이루어질수록 수업과정안의 질이 높았다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 새로운 수업설계 패러다임으로서의 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계, 교사의 특성과 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계 간의 구조적 관계, 교육공학적 시사점에 대하여 논의하였다. 본 연구는 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계에 대한 교사의 인식과 실천을 경험적으로 탐색하여 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계를 효과적으로 지원하기 위해서는 단순히 교사에게 학습자 데이터를 제공하는 것 이상의 지원이 필요하다는 것을 보여주었다는데 의의가 있다. 본 연구의 결과가 교사의 데이터 활용과 맞춤형 수업설계에 대한 이론을 확장하고, 추후 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계를 지원하는데 처방적인 시사점을 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.