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미래교육 뉴스레터 vol.5
이미지 출처: 대홍기획 블로그(https://blog.daehong.com/237)
초개인화(hyper-personalized learning)란 "개인의 상황, 성향, 필요에 맞게 알고리즘을 분석하여 개별적인 맞춤 서비스를 제공"하는 것을 가리킴.
온라인상에서 전통적인 무차별적인 광고 및 홍보전략에서 벗어나 사이트 방문자를 고유한 개인으로 대우하며 과도한 선택지의 부담을 줄이고 개인 고객의 필요와 취향에 메시지를 제공하는 전략으로서, 넷플릭스 등 OTT 서비스의 개인 맞춤형 영상 추천, 홈쇼핑에서의 추천상품 알고리즘 등이 예시가 됨.
앞으로 교육에서도 각 학습자의 관심, 흥미는 물론, "주제에 대한 사전지식, 학습에 사용할 수 있는 시간, 선호하는 미디어 형식"과 같은 개인적 특성을 반영하여 학습환경을 개인화하려는 움직임이 가속화될 것임.
이를 위해 기술적으로는 AI 알고리즘를 통한 학습경험(xAPI)의 기록과 분석 과정에 대한 뒷받침이 필요하며, (예비) 교사들에게는, 남이 대신해줄 수 없는 근본적인 "학생 개인"의 학습이라는 점에 초점을 두고, 학습자에 대한 진단과 이해, 학생의 선택과 참여를 끌어낼 수 있는 환경조성, 학습자 개개인에 대한 교육적, 인격적 관심과 피드백 전략이 필요함.
<관련 자료 및 연구>
- 듀이의 경험철학에 기초한 사고 개념과 인공지능의 알고리즘 사고방법을 고찰하여 데이터 기반 맞춤형 교육의 가능성과 한계를 살피고, 인공지능과 미래교육의 전망을 개괄
신서경, 신선애(2021). 개인화학습 기반 플립러닝 수업설계 개념모형 개발. 교육공학연구, 37(1), pp.59-94. 한국교육공학회.
- 대학교 수업 환경에서 개인화 학습 요소를 기반으로 플립러닝 수업을 효과적으로 설계하기 위한 수업 설계 모형과 설계 원리를 개발
- 문헌연구와 사례조사를 통해 학습주체, 데이터기반 교수, 데이터기반 학습을 주요 요소로 도출하고, 데이터 기반 교수와 학습환경 설계를 강조하는 학습환경 설계 10가지 설계원리와 23가지 지침을 제시
양채원, 이강주, 권순형(2021). 학습생태계 관점에서 본 한국의 미래교육 혁신. 한국교육, 48(1), pp.31-59. 한국교육개발원.
- 개인맞춤형 학습경로 구축을 위한 학습생태계 조성 방안 논의를 통해 교육양극화와 입시 중심 교육제도를 보완
- 미래교육 관련 연구자료의 경향성을 분석하여 미래교육 시나리오 도출
- 학생이 지식 창조의 주도적 역할을 할 수 있도록 학습체계·평가체계 혁신, 새로운 교육거버넌스 혁신 제안
이재규, 박희성, 김우주(2021). 네트워크 분석을 활용한 딥러닝 기반 전공과목 추천 시스템. 지능정보연구, 27(3), pp.95-112. 한국지능정보시스템학회.
- 대학 교육에서의 개인맞춤형 교육 실현과 교육만족도 제고를 위하여 네트워크 분석을 활용한 대학 전공과목 추천 모델을 제시
- 딥러닝 기반의 NeuMF 모델과 Node2Vec 방법을 통해 대학 학부생의 2015~2017년 수강 이력 데이터를 분석 및 실험
- 2011-2020년 발표된 테크놀로지 활용 개별화 학습에 관한 문헌을 체계적 문헌분석 방법을 통해 분석하여, 테크놀로지 활용 개별화 학습 환경 설계시 고려해야하는 시사점을 도출
- 개별화 학습 환경 설계시 다양한 개별화 관련 요소에 대한 균형 있는 고려와 종합적인 접근이 필요함을 강조
정세영, 김은지(2021). 대학생이 비대면 학습상황에서 경험하는 학업 어려움 유형 연구. 제주대학교 교육과학연구, 23(2), pp.129-157. 제주대학교 교육과학연구소.
- 대학생이 비대면 학습상황에서 경험하는 어려움의 유형을 5가지(과제수행 어려움형, 시험준비 어려움형, 혼자공부 어려움형, 학습참여 어려움형, 상호작용 어려움형)로 분류
- 학습전략 수업을 수강하는 대학생 49명을 대상으로 Q방법을 활용하여 분석
- 대학생이 겪는 어려움의 해결을 위해 교과 및 비교과 과정에서 맞춤형 지원방안이 필요하다는 결론을 도출
미래교육 뉴스레터 Vol.5
