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학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계에 대한 초등학교 교사의 인식 = Elementary school teachers’ perceptions on personalized instructional design using learner data
저자
이현경 ( Hyunkyung Lee ) ; 조영환 ( Young Hoan Cho ) ; 금선영 ( Sunyoung Keum )
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2022
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KCI등재
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학술저널
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37-67(31쪽)
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첨단 테크놀로지의 발달로 학습자에 대한 데이터를 손쉽게 수집하고 분석할 수 있게 되면서 맞춤형 수업 설계에 대한 관심도 증가하고 있다. 하지만 데이터가 주어지더라도 교사가 이를 무시하거나 수업설계를 위해 유의미하게 활용하지 못한다면, 맞춤형 수업이 효과적으로 이루어지기 어렵다. 그렇기 때문에 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업설계를 효과적으로 지원하기 위해서는 우선 수업설계의 주체인 교사의 관점을 이해하는 것이 중요하다. 본 연구는 학습자 데이터와 맞춤형 수업에 대한 기초적인 이해를 갖춘 초등학교 교사 17명을 면담하였다. 연구 결과, 교사들은 학습자 데이터가 학생을 진단하고 수업을 개선하는 데 유용할 것이라고 긍정적으로 인식하면서도 초등학교 맥락에서 학습자 데이터를 활용하거나 맞춤형 수업을 실시하는 것이 유용하지 않다는 부정적인 태도를 보이기도 하였다. 그리고 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업을 실천함에 있어 교사의 지식과 기술 부족, 학교 교육 제도와 인프라 미비, 윤리적 문제와 같은 제한점이 있다고 인식하였다. 또한, 교사들은 맞춤형 수업설계를 위해 교사들에게 학습자의 특성과 학습 과정 및 수업 효과에 대한 데이터를 직관적이고 편집 가능한 형태로 제공하고 데이터에 대한 사용성과 접근성을 높여야 한다고 인식하였다. 마지막으로 교사들은 학습자 데이터를 활용하여 사회정서적 특성과 학업성취 수준을 고려한 맞춤형 수업 설계방안을 제안하였다. 본 연구는 학습자 데이터 기반 맞춤형 수업에 대한 초등학교 교사의 요구를 체계적으로 분석함으로써 향후 맞춤형 수업 지원 시스템을 개발하는 데 필요한 시사점을 제공한다.
더보기Advanced technologies enable teachers to collect and analyze learner data, which promotes personalized instructional design, easily. Nevertheless, if teachers ignore the data or fail to use them meaningfully for instructional design, learner data will not guarantee effective personalized instruction. In order to support such by employing learner data, it is essential to understand the perceptions of teachers who are the subjects of instructional design. Accordingly, 17 elementary school teachers who had basic knowledge of data usage and personalized instruction were interviewed. While some elementary school teachers had positive perceptions of learner data being beneficial for understanding students and improving instruction, others demonstrated negative attitudes toward the use of learner data and implementation of personalized instruction. Teachers also shared concerns about the limitations of conducting personalized instruction, including teachers’ lack of knowledge and skills, inadequate school system and infrastructure, and ethical issues in the practice. The teachers also expressed the view that the data, including learners’ characteristics, learning process, and effectiveness of instruction should be provided in an intuitive and adaptable way for personalized instructional design. Finally, the teachers suggested how to design personalized instruction by considering learners’ socio-emotional characteristics and academic achievements, which were derived from learner data. This study provides implications for the development of a personalized instruction support system by analyzing the needs of elementary school teachers systematically in relation to personalized instructional design using learner data.
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