미래 학교 교사의 교수학습 역량 모델링

홍선주 ( Hong Sunjoo ),안유민 ( Ahn Yumin ),최영인 ( Choi Youngin ) 인하대학교 교육연구소 2019 교육문화연구 Vol.25 No.3

미래 사회에는 첨단 지능형 정보기술이 학교교육에 도입됨에 따라 미래 학교 및 교사의 역할에는 현재와 다른 큰 변화가 있을 것으로 전망된다. 이 연구에서는 미래 교육에서 변화한 교수학습 전문가로서의 교사 역할을 수행하는데 필요한 역량을 규명하기 위한 목적으로 역량 모델링을 실시하여 미래 교사에게 요구되는 교수학습 역량의 층위 모형 및 교수학습 역량과 정의, 행동지표를 도출하였다. 이를 위해 관련 문헌을 분석을 통한 미래 학교 및 교사의 역할 변화에 대한 전망을 바탕으로 교수학습 역량의 기초 내용을 탐색하였다. 또한 역량의 개발 과정에서 미래 학교 교사의 교수학습 역량 모델링 전문가인 대학 교수 또는 박사 학위를 가진 연구원 13명을 대상으로 3회, 미래 학교의 교수학습 상황에서 교사가 수행할 행동 및 행동지표를 개발하기 위하여 미래 교육 및 역량 중심의 교육에 관심을 가지고 있으며 교직 경력 10년 이상인 초·중등학교 교사 8명을 선정하여 2회에 걸쳐 전문가 초점 집단 인터뷰를 실시하였다. 도출된 역량 모델링 결과에 대해 2차례에 걸친 델파이 조사를 실시하여 타당도를 검증하였다. 주요한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 시간의 흐름과 상관없이 동일하게 성공을 예측하는 ‘지속 역량’과 시간의 흐름에 따라 환경이 변화하고 그러한 변화에 따라 새롭게 성공을 예측하는 정도가 높아지는 ‘강조 역량’으로 구분되는 역량의 층위 모형을 개발하였다. 둘째, 교수학습 기반 역량군, 교수학습 설계 역량군, 교수학습 실행 역량군, 교수학습 평가 역량군의 4개 역량군에 대하여 총 14개 역량과 32개 행동지표를 도출하였으며, 내용 타당도 비율(CVR)은 모든 항목에 대해 0.9 또는 1.0으로 매우 양호한 것으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 역량 개발 연구 및 미래 사회대비 교사의 역량 제고와 관련한 시사점을 논의하였다. In the upcoming future, it is expected that roles of schools and teachers will change significantly from the present. In this research, competency modeling is carried out to elucidate the competences to execute the role of teacher as experts of teaching skills changed in the future education, and teaching competences and its behavioral indicators for future teachers were derived. For this reason, through the analysis of the literature, we referred to the foundation of teaching competence based on the prospects for future school and teacher's role change. We also organized 13 processors and doctors and 8 teachers into two expert groups and interviewed focus groups all five times in the process of developing competences and behavioral indicators, conducted delphi surveys and verified the validity of the competency modeling results. The main research results are as follows. First of all, teacher competences were divided into two categories, ‘constant competences’ and ‘accentuated competences’, one of which carries the essence of teacher competence that would not change over time and the other which is more likely to be affected by the change of certain social conditions. Secondly, 14 competences and 32 behavioral indicators are derived for the four competence groups based on foundation of teaching skills, designing skills, practicing skills and evaluating skills for the teaching. A Content Validity Ration(CVR) was found to be very good at 0.9 to 1.0 for all items. Based on the research results, we discussed suggestions related to competence development research and improvement of competence of teachers in the future school.

학교교육에서의 AI 활용 탐색

홍선주 ( Sunjoo Hong ),김현진 ( Hyeonjin Kim ),박연정 ( Yeonjeong Park ) 한국교육정보미디어학회 2021 교육정보미디어연구 Vol.27 No.3

본 연구의 목적은 현재 교육 분야에 적용된 AI 활용 사례를 살펴보고, AI의 기술 발달을 고려하여 미래의 학교 교육 맥락에서 AI 활용의 잠재성과 필요한 제반 사항에 대해 탐구하는 것이다. 현재 사용되고 있는 AI 활용 교육 사례는 크게 ‘교사 없이 독립적으로 교수 기능을 수행’하는 형태와 ‘교사를 보조하는 형태’로 나뉜다. 이를 토대로 현재의 사례를 포함하되 아직 기술이 구현되지 않은 미래의 관점에서 학교 교육에 AI가 어떻게 적용될지 문헌 및 전문가 그룹의 의견을 분석하였다. 그 결과 ADDIE 모델의 하위 영역에 따라 AI 기술의 활용 가능성을 정리하고, AI 기반의 플랫폼 서비스에 초점을 둔 미래 교수·학습 활용 방안을 제시하였다. 먼저, AI 플랫폼은 학생을 위한 보조교사로서의 역할을 수행 하는데, 크게 개별 학생의 자기주도적 학습을 지원, 협력 학습을 촉진하는 역할을 한다. 다음, 교사의 인지적 파트너로서 AI 플랫폼은 학생과 학습 활동에 대한 데이터의 수집과 분석, 교사의 교수설계에 관한 의사결정을 지원, 교수학습 실행을 지원하고, 학생과 수업에 대한 평가를 돕는 역할을 한다. 본 연구는 코로나 19상황으로 앞당겨진 가상 플랫폼의 활용이 학교교육의 맥락에서 어떻게 발전될 것인지에 대한 전망을 다룬다는 측면에서 의의가 있다. This study aims to examine the cases in which AI has been integrated into education and delve into AI’s potential for future school education and relevant requirements, given the AI-related technological progress. Currently, AI is being utilised in education with its major roles of tutoring without human teachers and supporting roles for human teachers’ tasks. Based on these roles, we analysed several research studies and experts’ insights to envision AI’s future path in school education while giving serious consideration to technologies that are yet to be developed. ADDIE(Analysis, Design, Development, Implementation, Evaluation), as a macro model of instructional design, was chosen to encompass entire teaching and learning process and highlights the potentials of AI technology in each stage. This study led us to propose a prospective teaching-learning scheme that focuses on AI-based platform services. The AI-based platform can serve as an assistant teacher for students by mainly supporting individual student’s self-directed studies and facilitating collaborative learning. Additionally, the platform, working in cognitive partnership with human teachers, can collect and analyse data regarding students and their learning activities, support teachers’ decision-making on study plans, assist actual teaching and help evaluate classes’ and students’ performance. This study is significant in that it deals with how virtual platforms, widely introduced ahead of schedule due to the COVID-19 pandemic, will evolve in our school education system.

예비교사를 위한 맞춤형 수업설계 시스템 개발 및 적용

홍선주 ( Hong¸ Sunjoo ),안태연 ( Ahn¸ Tae Youn ),이상민 ( Lee¸ Sangmin-michelle ) 부산대학교 과학교육연구소 2020 교사교육연구 Vol.59 No.4

데이터에 기반하여 학습자 특성을 분석하고 이에 따른 맞춤형 수업을 설계하는 교사 전문성에 대한 요구는 최근 빅데이터와 테크놀로지 기반 플랫폼의 교육적 활용에 대한 인식이 고조됨에 따라 함께 증가하고 있다. 미래 교실에서는 교사가 학습자의 정의적·인지적 특성에 대한 정량·정성적 데이터가 구축된 플랫폼에서 학습자 특성을 최대한 반영한 교실 수업을 설계하는 데이터 기반 맞춤형 수업설계 전문성이 필요하다. 본 연구에서는 이러한 교사 전문성 개발을 위해 국외에서 개발된 컴퓨터 기반 프로그램인 simSchool과 CSD를 모델로, 예비교사들이 가상의 학습자를 대상으로 수업을 설계하고 차별화된 처치를 제공하는 것을 연습하게 하는 ‘데이터 기반 맞춤형 학습 설계 실습 시스템’을 개발하여 실행하였다. 예비교사들은 교과 학습 상황에서 가상의 한 학급을 구성하는 20명의 학습자 데이터에 근거하여 학습자에게 맞춤화된 수업을 제공하기 위한 일련의 의사결정 연습을 수행하였다. 연구 결과, ‘데이터 기반 맞춤형 학습 설계 실습 시스템’의 사용은 예비교사에게 수업에서 고려해야 할 학습자 특성의 범주에 대한 인식확대를 통해 학업 수준과 같은 인지적 특성뿐만 아니라, 동기, 진로·적성 등 그 외의 특성도 세심하게 고려된 수업설계가 필요하다는 것을 깨닫는 계기가 된 것으로 나타났다. 또한, 예비교사들은 학습자의 다양성을 고려한 수업설계 훈련이 향후 자신이 수업 상황에서 마주할 수 있는 어려움을 예측하고 이를 해결할 수 있는 교수학습 방법과 자료의 활용에 대해 구체적으로 고민해 볼 수 있었다는 점에서 긍정적이었다고 평가하였다. 무엇보다 이러한 시스템의 활용은 교사 양성과정의 수업설계 교육에서 일반적으로 부재했던 ‘학습자’라는 존재를 수업설계의 핵심 요소로 고려할 수 있는 상황적 맥락을 제공했다는 점에서, 향후 학습자 데이터가 구축된 컴퓨터 기반 시스템을 활용한 수업설계 교육이 교실 수업에 대한 실천적 지식 습득 측면에서 제한적인 현재의 교원양성교육이 가진 한계를 극복할 방안이 될 수 있을 것으로 본다. In recent years, the demand for teacher expertise in analyzing learner characteristics based on data and designing customized lessons has grown with the increased awareness of educational use of big data and technology-based platforms. In the classrooms of the future, teachers will need to develop a differentiated teaching expertise which reflects various learning styles into their lesson designs. In this study, simSchool and CSD (Cook School District), were used as models to develop a ‘customized learning design practice system’ for pre-service teachers. Pre-service teachers performed a series of decision-making exercises to provide differentiated English lessons to a class of 20 virtual learners. The system received positive reviews from the pre-service teachers in that it made them realize the diversity of learner styles and to think about ways to handle difficulties they may face in actual classrooms in the future. Above all, the fact that the system provided a context where learners existed, which is generally absent in current teacher training courses, was considered very helpful to pre-service teachers. It is suggested that using such computer-based system can offer a way to overcome the limitations of current teacher training education.

공교육정상화법의 성과와 한계를 통해 살펴본 공교육 정상화의 방향과 과제

홍선주(Hong, Sunjoo),이명진(Lee, Myung-Jin),최인선(Choi, Inseon) 학습자중심교과교육학회 2016 학습자중심교과교육연구 Vol.16 No.3

학교 현장의 선행교육 및 선행학습 유발 요인을 해소하기 위한 목적으로, 2014년 9월부터 공교육 정상화 촉진 및 선행교육 규제에 관한 특별법(이하 공교육정상화법) 이 시행되고 있다. 본고는 공교육정상화법의 시행이 1년을 갓 넘긴 시점에서 법의 적용에 따른 교육 현장의 긍정적 변화와 법의 한계를 살펴보고, 공교육 정상화 정책의 개선 방향과 향후 과제를 모색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 현장에서 법이 실효성 있게 적용되고 있는지, 현장에는 어떠한 변화가 있는지를 공교육정상화법 혹은 공교육 정상화를 주제로 진행되었던 각종 포럼 및 토론회 자료집과 언론매체에서 논의된 내용들을 통해 살펴보았다. 그리고 이러한 실태를 바탕으로 법 적용으로 인해 발생한 현장의 쟁점들을 확인하고, 이 법의 한계와 개선 방안에 대해 논의 하였다. 마지막으로, 국가교육과정 운영, 대학입시제도, 수능 등으로 쟁점이 많이 발생하고 법 적용의 가장 직접적 영향을 받고 있는 고등학교를 중심으로, ‘규제’나 ‘제한’에서 나아가 현장의 변화와 지원을 이끌어낼 수 있는 공교육 정상화의 방향과 과제를 제시하였다. Special law for promotion on normalization of public education and regulation of preceding education has been implemented in Korea since September 2014. This law was enacted with the purpose of preventing preceding education in public education. In this study, first, we examined what was reported as the positive effects and limits of this law so far. For this purpose, we inspected closely whether this law has applied effectively in schools and what changes have occurred in schools. Based on the findings, we addressed issues, limits and improvement plans of this law. Seond, we proposed further directions and tasks for improvement in public education.

아동용 작업기억 훈련 프로그램 개발 및 예비연구

이명진(Myung-Jin Lee),홍선주(Sunjoo Hong),신경희(Gyeonghee Shin),김초복(Chobok Kim) 충남대학교 사회과학연구소 2015 사회과학연구 Vol.26 No.4

학교교육에서 AI 활용에 대한 교사의 인식

김현진 ( Hyeonjin Kim ),박정호 ( Jungho Park ),홍선주 ( Sunjoo Hong ),박연정 ( Yeonjeong Park ),김은영 ( Eun-young Kim ),최정윤 ( Jeongyun Choi ),김유리 ( Yuri Kim ) 한국교육공학회 2020 교육공학연구 Vol.36 No.S

본 연구의 목적은 학교교육에서의 AI 기술 활용에 대한 교사의 인식을 조사하여 현장 친화적인 AI기반 학습 환경을 조성하기 위한 기초자료를 마련하는 것이다. 이를 위해 현직 초·중 등 교사를 대상으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 모든 문항에 성실히 응답한 597명의 설문응답을 분석하였으며 그 중 개방형 설문 문항은 213명의 응답데이터를 분석하였다. 그 결과, 교사들은 AI와 빅데이터가 사회와 교육을 변화시킬 것이며, 학교 도입 시 미래 사회에 부합하는 학생 역량 증진에 가장 초점을 두어야 한다고 응답하였다. 현재 교육과정에 기여할 점은 과정중심평가를 가능하게 하는 평가방법 개선이라고 하였다. 한편, AI기반 교수·학습 플랫폼이 도입된다면 교사 대다수가 사용할 의향이 있다고 밝혔으며, 이를 통해 개별화된 수준별 맞춤형수업, 교무 행정 업무 경감, 기초부진학생에 대한 지도, 학부모 및 가정과의 연계 강화 측면에서 도움이 될 것으로 보았다. 그러나 학교의 사회화 기능 상실 및 교사-학생 상호작용 부족, AI에 의존하는 수동적 교사 양산 우려 및 교사의 역할 재정립, 디지털리터러시 역량 강화 교육필요, 교육 소외 계층의 정보격차 등을 우려하였다. 종합해보면 AI기반 교육서비스가 보편화되지 않은 상황에서 이러한 교사의 인식은 다소 막연할 수 있으나, 코로나19 대응을 위한 원격수업이 일상 수업의 효과적인 선택지가 되기 위해서는 AI의 도입이 진지하게 고려되어야 하며 이를 위해 교사의 인식이 이해되어야 할 것이다. The purpose of this study is to examine the teacher's perceptions of the use of AI technology in school education in order to develop a field-friendly AI-based learning environment. An online survey was conducted for current elementary and secondary teachers. We analyzed 597 questionnaire responses, and among them, 213 responses were analyzed for open-ended questions. As a result, teachers responded that AI and big data will change society and education, and that when AI is adopted to schools, the emphasis should be placed on enhancing student competencies for future society. It is said that the contribution to the current curriculum is to improve the evaluation method by enabling planning and execution of process-based evaluation. On the other hand, if AI-based teaching and learning platform is introduced, it is said that the majority of teachers are willing to use it. Through this, teachers think AI helpful, including personalized classes tailored to each level, reducing administrative tasks, helping underachiever students, and strengthening the connection with parents and families. However, some are considered negatively, including the loss of socialization function of the school, the lack of teacher-student interaction, concerns about passive teacher overly dependent on AI, re-establishment of the role of teachers, the need for digital literacy capability training, and the information gap. In conclusion, the perceptions of these teachers may be somewhat vague in the situation where AI-based educational services are not pervasive, but the introduction of AI must be seriously considered in order to make remote classes for COVID-19 response an effective option for everyday classes. The teacher's perceptions must be understood.

SOSE 방법을 이용한 객체 추출

계원경(Wonkyung Kye),도흥석(Heungseok Do),이재훈(Jaehoon Lee),홍선주(Sunjoo Hong),최성운(Sungwoon Choi) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2B

기존의 객체지향 소프트웨어 개발 방법론을 문제 영역을 체계화하는 요구분석 단계가 정형화되지 못했고, 객체지향 개념의 핵심이 되는 객체의 추출에 관해 체계적인 방법을 제시하지 못하고 있다. 본 논문에서는 요구분석 단계가 정형화된 SOSE 방법론과 MVC 개념을 기반으로 하여 역할이 구분된 객체 추출 방법을 제시하였다.

SOSE CASE 도구의 설계

도흥석(Heungseok Do),계원경(Wonkyung Kye),이재훈(Jaehoon Lee),홍선주(Sunjoo Hong),최성운(Sungwoon Choi) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.2B

본 논문은 SOSE 개발 방법론을 지원하는 SOSE CASE 도구의 설계를 제시하였다. SOSE CASE 도구의 구조는 MVC 패러다임을 기반으로 설계되었고 저장된 정보의 표현이 단순하고 유연하다. 따라서 기존의 CASE 도구보다 확장성이 용이하다. SOSE CASE 도구는 하나로 통합된 정보 관리를 수행하고 버전 관리 및 일관성 유지 기능을 지원하는 GUI기반의 통합 CASE 도구이다.