연구보고서

보고서명지능정보사회 교사 역량 제고를 위한 연수 프로그램 개발 Ⅰ: 교수학습 역량 모델링(RRI 2018-3) 보고서명(영문)The Development of a Teacher Training Program for the Enhancement of Teacher Competence in an Intelligent Information Society
  • 책임자 홍선주
  • 소속기관한국교육과정평가원
  • 내부연구참여자정연준,안유민,이영태,이동욱,안태연,최영인,Michael Lee,문선영
  • 외부연구참여자
  • 발행기관 한국교육과정평가원
  • ISBN979-11-5788-754-5
  • 출판년도2018
  • 페이지244
  • 보고서유형 기본연구보고서
  • 연구유형 정책
  • 표준분류 교육 > 초중고교육
  • 자료유형연구보고서
  • 공공누리유형 4유형 (출처표시+상업적이용금지+변경금지)
  • 주제어지능정보사회 교사 역량 연수 프로그램 모델링 교수학습 데이터 기반 프로토타이핑
  • 본 연구는 올해와 2019년까지 총 2개년에 걸쳐 지능정보사회에서 요구되는 교사의 교수학습 역량을 규명하고 이를 함양하는 연수 프로그램을 개발하여 현장에 적용한 뒤 그 효과를 검증하는 데 목적이 있다. 먼저 1차년도 연구에서는 역량 모델링의 체계적인 적용을 통해 지능정보사회 교사의 교수학습 역량을 도출하고, 이를 토대로 역량 기반 연수 체계도를 개발하여 연수 프로그램을 구안하였다. 또한 구안한 연수 프로그램 중 일부를 프로토타입으로 개발하고, 이를 예비 교사를 대상으로 실행·평가하였다. 2차년도 연구에서는 앞서 개발된 프로토타입을 수정·보완하여 재설계한 뒤 전체 연수 프로그램에 대한 개발·실행·프로그램 효과성 평가를 수행하고자 한다. 이에 선행연구인 홍선주·남민우·이영태·이동원·박수정(2017)에서는 지능정보사회의 교사 역할 변화상을 전망하고, 이를 수행하는 데 필요한 교사의 교수학습 역량에 대한 기초적인 탐색을 수행하였다. 그러나 미래 지능정보사회의 학교 교육 맥락에서 변화된 교수학습을 수행하기 위한 역량을 규명하기 위해서는 역량 모델링이라는 체계화된 방법론의 적용이 요구되었다.

    본 연구에서는 역량 개발 연구에서 권위 있는 기준이 되는 IBSTPI가 제시한 역량 모델 개발의 3단계(Foxon, Richey, Roberts, & Spannaus, 2003:23) 절차를 준수하여 다음과 같은 과정으로 역량 모델링을 실시하였다. 첫째, 선행연구인 홍선주 외(2017)에서 광범위한 문헌 연구를 통한 역량의 기초 내용을 탐색함으로써 총 18개의 지능정보사회 교수학습 역량을 도출하였다. 둘째, 교사 연수 프로그램 개발 목표를 고려하여 전년도 연구 협력진, 교사 역량 및 역량 모델링 연구 전문가와 현장 교사로 이루어진 전문가 초점 집단을 구성하여 역량군을 재구성하였다. 총 3차에 걸친 협의회와 2차에 걸친 워크숍을 통해 개별 역량들은 교사가 교수학습을 기획·실천하는 실제적인 과정을 고려하여 네 가지의 역량군으로 재구성되었다. 이에 각 과정에 해당되는 (Ⅰ) 교수학습 기반 역량군, (Ⅱ) 교수학습 설계 역량군, (Ⅲ) 교수학습 실행 역량군, (Ⅳ) 교수학습 평가 역량군을 설정하였다.

    이후 지능정보사회 교수학습 역량을 구체적으로 제시하기 위한 도구로서 행동지표를 도출하였다. 단 행동지표 도출하는 과정에서 두 가지 이슈가 제기되었다. 일반적으로 행동지표는 특정 작업을 수행하기 위해 역량을 성공적으로 사용할 때 관찰되는 행위를 묘사한 진술문이다. 그러나 본 연구에서 상정하는 지능정보사회의 학교 교육 상황은 아직 도래하지 않은 미래 학교 환경의 변화상을 전제하고 있으므로, 미래 시점에서 일어날 교사의 교수학습 행위를 묘사하는 데에는 한계가 있다. 따라서 5년∼10년 이내의 근접한 미래에 나타날 학교 환경의 변화상을 설정하고, 그에 따라 요구될 교사의 교수학습 설계·실행·평가 행위를 도출하고자 하였다. 이에 지능정보기술에 의한 학교 교육의 재편 방식을 예측하는 Horizon Report와 이 밖의 관련 선행 연구를 분석하여 근접한 미래에 나타날 학교 환경의 변화상을 그려본바, 먼저 초중등 교육에 학습관리시스템이 도입되어 누적되는 학습 관련 데이터의 분석에 기반한 개인별 맞춤형 학습이 실현될 것이며 다음으로는 디퍼러닝으로 통칭되는 학습자 중심의 패러다임 전환과 맞물려 메이커스페이스를 중심으로 실제적 문제를 해결하는 학습이 확산된다는 전망이 제시되었다.

    한편 역량 모델링 과정에서 역량별 속성을 고려한 층위 구분의 필요성이 제기되었다. 이에 교수학습의 본질로서 중시되어 온 ‘지속 역량’과 특정한 사회 변화에 따라 영향을 받는 ‘강조 역량’으로 층위를 구분하였다. 역량의 층위 구분은 역량별 연수 개발의 우선순위를 결정하는 하나의 근거로 작용하여 새롭게 요구되는 강조 역량에 대한 연수 개발의 필요성이 도출되었다. 이러한 과정을 통해 지능정보사회 교수학습 역량을 4개의 역량군, 14개의 역량으로 재구성하였고, 32개의 역량별 행동지표를 도출하였다. 도출된 역량과 행동지표의 타당화를 위해 교육 전문가 및 현장 교사를 대상으로 총 2회의 설문 조사를 수행하였다.

    역량 함양을 위한 교사 연수를 구안하기 위해서는 먼저 역량 기반 교육과정(CBC)을 개발해야 한다. 역량 기반 교육과정을 개발하는 일반적인 절차(이재경, 2002:27) 및 관련 연구들의 역량 기반 교육과정 개발 절차(김연경·송해덕·전미연·신안치, 2015:159; 손성호·임정훈, 2017:372)를 준수하되, 본 연구에서 다루는 역량이 미래 시점의 역량이라는 점에서 격차 분석을 대체할 수 있는 다른 방식으로 역량별 연수 개발의 우선순위를 조사하고, 이를 토대로 역량 신장을 위한 연수 체계도를 개발하였다.

    우선순위의 설정은 역량의 층위 구분에 대한 전문가 협의 결과와, 현존하는 교사 연수 프로그램의 실태 조사 결과, 그리고 교사 연수 프로그램 개발에 대한 현장전문가 면담 결과 세 가지 자료에 근거하였다. 우선, 역량의 층위 구분은 강조 역량에 대한 연수 개발의 필요도를 지지한다. 다음으로 교사 연수 프로그램 실태 조사는 강조 역량과 관련하여 현존하는 연수가 많이 있다면 신규 개발의 필요성이 떨어진다는 점에서 역시 연수 개발의 필요도를 지지한다. 마지막으로 현장 전문가 면담에서 반드시 교사가 계발해야 할 중핵적인 역량과 그 중핵적인 역량과 관련되어 있는 유관 역량을 구분하였다. 따라서 ‘강조’ 역량이면서, 해당 역량에 대한 연수 현황이 ‘중’이나 ‘하’로 조사되었고, 현장 요구에서 ‘중핵’ 또는 ‘유관’ 역량으로 언급된 역량들에 대해 연수 개발의 우선순위가 있는 것으로 결정하였다. 이상 우선순위에서 연수 개발 필요도가 높은 역량은 ‘데이터 기반 학습자 진단 역량’, ‘맞춤형 학습 설계 역량’, ‘퍼실리테이션 역량’, ‘빅데이터 해석·활용 역량’ 네 가지이다.

    본 연구에서는 연수 프로그램을 개발하기 위해 모듈별로 목표하는 역량을 제고할 수 있는 내용 요소를 도출하고, 대상과 내용의 특성을 모두 고려하여 내용 요소별 교수학습 방법을 결정하였다. 단 역량과 프로그램을 일대일로 대응시켜 연수 프로그램을 구안하기보다는, 교사의 교수학습 실행의 실제 국면에서는 이들 역량이 융합적으로 발현되어야 한다는 점을 고려하여 연수 체계도를 개발하였다. 이에 따라 ‘Ⅰ. 지능정보사회 교수학습의 특징’, ‘Ⅱ. 데이터 기반 맞춤형 학습 설계’, ‘Ⅲ. 맞춤형 학습을 위한 퍼실리테이션’, ‘Ⅳ. 빅데이터의 교육적 활용 가능성’의 모듈을 도출하였다.

    연수 개발과 관련된 현장 전문가 면담 등을 토대로 변화된 학교 교육 환경에 대한 대응이 요구되는 연수 프로그램의 대상을 예비 교사와 초임 교사로 결정하였다. 한편, 연수 프로그램을 적용할 대상 교과의 경우 학습 내용의 절대적 위계가 성립하지 않는 교과를 고려하였다. 국어와 영어과의 경우 학습자의 학습 준비도뿐 아니라 학습 흥미나 학습 특성과 같은 다양한 변인들에 대한 고려가 중요하게 다루어질 수 있다는 점에서, 두 번째 모듈을 통해 학습자 변인 데이터를 분석하여 맞춤형 설계에 반영하는 것이 필요하다고 보았다. 그런데 이러한 필요성은 실제로 데이터를 분석하고, 결과를 설계에 반영하는 일련의 실습 과정의 중요성을 부각시켰다. 이에 ‘데이터 기반 맞춤형 학습 설계 시뮬레이션 시스템’을 개발하여 이를 활용한 실습을 해당 모듈의 주요 교수학습 방법으로 연수 프로그램을 구안하였다.

    상술한 바 본 연구에서 개발하는 연수 프로그램은 2개년에 걸쳐 개발이 이루어진다. 1차년도 연구인 올해 연구에서는 총 4개의 모듈로 구성된 역량 기반 연수 프로그램을 구안하고, 이중 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 두 번째 모듈 ‘데이터 기반 맞춤형 학습 설계’ 모듈에 대한 프로토타입을 설계, 개발하였다. 국어과/영어과 데이터 기반 맞춤형 학습 설계 모듈과 두 교과에서 공통으로 사용할 수 있는 실습 프로그램인 ‘맞춤형 학습 설계 시뮬레이션 시스템’을 예비 교사를 대상으로 실행하였다.

    데이터 기반 맞춤형 학습 설계 모듈을 설계하기 위해 관련 선행 연구들로부터 ‘맞춤형 학습’의 개념과 ‘맞춤형 학습 설계’의 개념 및 설계 단계 등을 분석하였다. 본 연구에서 맞춤형 학습은 ‘학생의 잠재력을 실현하기 위해 개별 학습자의 인지, 정의적 수준 및 요구를 고려하여 그에 부합하는 최적의 학습을 제공하는 것’으로 규정하였다. 최근 지능정보기술의 발전에 따라 방대한 학습 관련 데이터가 수집·분석되는 교육 환경이 갖추어지면서 교실 수업에서 맞춤형 학습의 실현 가능성이 높아지고 있다. 이에 본 연구에서는 교사의 맞춤형 학습 설계를 ‘학습 관련 데이터에 근거한 학습자 특성 진단을 기반으로 교실 내외에서 수행할 다양한 교육 활동 계획을 수립하는 것’으로 정의하였다. 해당 개념에 근거하여 데이터 기반 맞춤형 학습 설계의 단계를 ‘학습자 분석’과 ‘학습자 분석에 따른 수업 설계’로 구분하였다. 이러한 단계에 따라 국어과 모듈의 프로토타입이 우선 개발되었다.

    한편 가상의 맞춤형 설계를 실습할 수 있는 시뮬레이션 시스템을 통해 다음의 연수 프로그램 목적을 달성하고자 하였다. 첫째, 연수 참여자에게 지능정보기술이 도입된 미래 학교 교육 환경에서 교사가 맞춤형 수업을 계획하는 상황에 대한 보다 명확한 상을 제시한다. 둘째, 학교의 각종 시스템에 누적되는 접근 가능한 각종 학습 관련 데이터를 기반으로 맞춤형 수업을 설계를 할 수 있는 역량을 제고한다는 본 연수 프로그램 특성을 구체화한다.

    시뮬레이션 시스템 설계에 앞서 유사 시뮬레이션인 simSchool과 Cook School District에 대한 사례 분석을 실시하였다. 분석 결과를 토대로 본 연구에서 개발하는 시뮬레이션 시스템에서는 첫째, 데이터 기반 학습자 진단 역량 개발을 위해 가상의 학습자 데이터를 분석하여 학습자 특성을 진단하고 특성을 고려하여 그룹을 설정하는 ‘학습자 진단’ 기능을 구현하였다. 둘째, 맞춤형 학습 설계 역량 개발을 위해서 학습자 특성에 따라 차별화된 맞춤형 학습이 가능하도록 교사가 학습 활동을 설계하는 ‘수업 설계’ 기능과, 수업 설계 시에 교사가 활용하는 다양한 내용, 수준, 형식의 수업 활동과 자료의 풀(pool)을 관리하도록 ‘자료실’ 기능을 구현하였다. 이후 영어과 모듈에서는 시뮬레이션 시스템을 활용하여 프로토타입을 실행하고 평가하였다.

    위의 내용을 토대로 지능정보사회 교사의 교수학습 역량을 제고하기 위한 정책 제언 방안을 두 가지로 제안하였다. 먼저, 지능형 학습 플랫폼을 활용한 교수학습을 실현하기 위한 전략으로 첫째, 학습관리시스템의 도입을 위한 로드맵을 수립하는 과정이 요구된다. 둘째, 학습데이터를 활용한 대시보드 설계 방안에 대한 탐색이 요구된다. 이러한 내용을 기반으로 하여 최종적으로는 학습 분석을 기반으로 한 맞춤형 교수학습 구현 방안을 모색할 필요가 있다. 한편 지능정보사회 대비 교사 역량 함양을 위해, 역량별 격차를 검토하여 부족한 역량과 관련된 연수 프로그램을 학습할 수 있도록 연수 지원 시스템을 구축함으로써 실제적인 역량 기반 교사교육의 실행 방안을 제안하였다.

    <이하 원문 확인>

콘텐츠 큐레이션 : 동일주제 가장 많이 이용된 자료 추천

현재 페이지에서 제공되는 연구보고서에 대하여 평가해 주세요

의견(0)

연구성과에 따른 의견과 무관한 글, 선정적인 글 및 비방글 등의 게시물은 관리자에 의해 언제든 삭제 조치 될 수 있으며, 주민등록번호 형식 및 연속된 숫자 13자리는 입력할 수 없습니다.

입력 가능 Byte : 4000 Byte 현재 입력 Byte : 0 Byte
자동등록방지 숫자를 순서대로 입력하세요.