4차 산업혁명 시대를 맞아 과학과 기술이 끊임없이 발전하면서 우리의 일상생활도 크게 변하고 있다. 이러한 변화에 적응하기 위해서는 창의적 사고를 가진 융합형 인재가 필요하며, 차세대 교육의 핵심인 에듀테크를 바탕으로 새로운 교육환경을 조성하고 이를 효과적으로 활용해 나가기 위한 방안을 다각도로 모색해야 할 필요가 있다. 2020년 COVID-19의 발병으로 전 세계에서 학교 패쇄 및 출석 중단으로 학생들의 교육방식을 바꿨으며, 이로 인해 4억2천5백만 명의 어린이가 영향을 받은 것으로 추정된다. COVID-19는 국내의 정체되어있던 ...
4차 산업혁명 시대를 맞아 과학과 기술이 끊임없이 발전하면서 우리의 일상생활도 크게 변하고 있다. 이러한 변화에 적응하기 위해서는 창의적 사고를 가진 융합형 인재가 필요하며, 차세대 교육의 핵심인 에듀테크를 바탕으로 새로운 교육환경을 조성하고 이를 효과적으로 활용해 나가기 위한 방안을 다각도로 모색해야 할 필요가 있다. 2020년 COVID-19의 발병으로 전 세계에서 학교 패쇄 및 출석 중단으로 학생들의 교육방식을 바꿨으며, 이로 인해 4억2천5백만 명의 어린이가 영향을 받은 것으로 추정된다. COVID-19는 국내의 정체되어있던 이러닝 시장을 한 단계 끌어올리는 계기가 된 반면, 우리 교육현장은 전반적으로 이런 상황에 대해서 미흡하게 대처하였다[1]. COVID-19로 교육부문이 비대면 학습으로 변함에 따라 교사의 역할이 변화하고 있다[2]. COVID-19 이전 교육영역에서 교사 자체가 교육 콘텐츠이자 플랫폼이었던 이전과는 달리 COVID-19 이후 교사는 비대면 방식으로 가장 효과적인 교육 콘텐츠를 생산하며, 학습효과를 극대화하기 위한 커뮤니케이션 방식도 에듀테크를 기반으로 변화하고 있다. 또한 비대면 방식의 학습에서 수집된 다양한 정형·비정형 학습자 학습 데이터를 통해 교사는 학습자들의 학습 참여 과정과 학습 결과를 분석하고 쌓인 데이터를 활용해 본격적으로 원하는 내용을 스스로 학습하고 방향을 찾아갈 수 있도록 하는 티칭(teaching)에서 코칭(coaching)으로 변화하고 있다. 이에 학습자의 정형화된 학습 데이터를 통해 학습 방향을 추천하는 지능형 학습 분석에 대한 연구가 매우 활발하게 진행되고 있다. 하지만 비대면 환경에서 학습자의 비정형 데이터를 이용한 연구는 아직 미흡한 상태이다. 최근 수요가 급증하고 있는 원격화상시스템은 회의용 시스템으로 원격강의보다는 커뮤니케이션을 기준으로 되어있다. 대면학습의 경우 교·강사가 학습자를 직접 육안으로 보면서 학습이해 여부, 주의집중 등을 확인 한 후 교·강사의 노하우를 통해 학습을 이끈다. 그러나 원격화상교육의 경우 교·강사가 혼자서 30명 정도의 온라인 학습자 모두를 보면서 지도하기는 어렵다. 본 연구는 교육현장에서 교·강사가 원격화상으로 비대면 학습 시 화상 카메라를 통해 개별 학습자등의 얼굴표정을 인식하고, 카메라를 통해 수집한 비정형데이터와 정형데이터를 실시간 수집 분석하여 실시간으로 교·강사에게 학습자별로 학습현황을 알려주는 화상강의 시스템 설계 및 구현에 대한 것이다. 구체적으로는 학습자의 얼굴표정인식, 학습행동 동작인식, 채팅, 평가/퀴즈, 설문, 질문/답변 결과를 수집하고, 수집된 데이터를 통해 학습 분석하여 학습자의 학습참여도를‘적극적인 참여자’, ‘보통 참여자’, ‘참여부족 자’로 분류하고 학생의 정보를 실시간으로 교·강사에게 전달한다. 이렇게 전달된 정보를 받은 교·강사는 학습자의 이상행동을 파악할 수 있게 함으로써 원격화상 교육에서도 대면학습처럼 상호작용을 할 수 있게 한다. 학교 현장에서 비대면 학습은 이제 선택이 아닌 필수로 자리 잡고 있다. 이에 따른 교육 방식 또한 빠르게 변화하고 있다. 비대면 교육에서 교·강사는 수업에 적합한 다양한 교육서비스를 이용하고 있으나 아직 종합적인 교육플랫폼이 구축되어있지 않아 교사의 디지털리터러시 능력에 따라 화상교육을 하고 있는 실정이다. 선행 연구에 따르면 원격학습의 효과를 높이기 위하여 교·강사는 다양한 교육 서비스를 사용하고 있으나, 출석체크, 수업태도, 수업성취도 기록을 위해 업무 부담이 증가하고 있다. 정형데이터 (시선추적, 모션추적, 졸림 추적, 말하기, 채팅, 손들기, 설문, 화면공유)와 비정형 데이터(얼굴표정인식)를 저장하고 이를 관리하는 플랫폼을 구현해서 출석체크, 수업태도, 수업성취도를 기록하여 교·강사의 업무 부담을 줄인다. 교육적인 측면에서 학습참여도 정보제공은 학습 중 산만한 학생들의 정보를 실시간으로 파악해서 학생들에게 주의를 줌으로 화상강의 시 학생의 학습참여도를 높이는 효과를 줄 수 있다. 연구결과를 얻기 위해 단계별로 시스템설계 검증을 위해 전문가들의 온라인 설문을 실시하였으며 시스템 기능의 우선순위를 설계하기 위해 KANO분석을 하였다. 결과로 기능항목의 우선순위는 모바일지원, 실시간 채팅, 실시간 녹화기능, 화이트보드, 고품질의 화상/오디오/자료공유, 설문기능, 얼굴표정인식 기능, 소규모 화상 미팅 순으로 조사되었다. 시스템구현 후 원격화상시스템을 이용한 전문가 FGI(focus group interview)를 진행하였다. 전문가 FGI 도출된 결과는 학생들과 교·강사 간 실시간 커뮤니케이션을 할 수 있는 학습지원 도구에 대한 기능들로 학습물에 대한공유, Voting기능, 에디팅, 화이트보드, 강의녹화, Test와 질의응답 기능에 대한 것이 도출되었다. 특히 자동화 기능들에 대한 요구사항으로 안면인식을 통한 자동출석, 학습 중간 중간에 학습자의 상태를 확인해서 강사에게 알림을 제공해주는 기능, AI기반의 STT(speech to text)기능 등 안면인식 기능이 화상강의에서 활용도가 많은 것으로 조사되었다. 선제적으로 해결해야하는 사항은 사용자의 환경이 해킹에 노출될 수 있는 보안문제에 대해서 기능적으로 해결할 것을 권고하였다. 얼굴표정인식은 데이터의 정확성에 대한 문제로 더 많은 데이터 셋이 축적되어야 하며 어느 단계에서 강사에게 알람 메시지가 나갈지에 대한 연구가 좀 더 필요하다. 위의 전문가 FGI의 조사결과를 바탕으로 지속적인 연구를 통하여 COVID-19로 촉발된 비대면 교육패러다임의 변화와 지능형 교육 서비스 연구에 기여하고자 한다.
4차 산업혁명 시대를 맞아 과학과 기술이 끊임없이 발전하면서 우리의 일상생활도 크게 변하고 있다. 이러한 변화에 적응하기 위해서는 창의적 사고를 가진 융합형 인재가 필요하며, 차세대 교육의 핵심인 에듀테크를 바탕으로 새로운 교육환경을 조성하고 이를 효과적으로 활용해 나가기 위한 방안을 다각도로 모색해야 할 필요가 있다. 2020년 COVID-19의 발병으로 전 세계에서 학교 패쇄 및 출석 중단으로 학생들의 교육방식을 바꿨으며, 이로 인해 4억2천5백만 명의 어린이가 영향을 받은 것으로 추정된다. COVID-19는 국내의 정체되어있던 이러닝 시장을 한 단계 끌어올리는 계기가 된 반면, 우리 교육현장은 전반적으로 이런 상황에 대해서 미흡하게 대처하였다[1]. COVID-19로 교육부문이 비대면 학습으로 변함에 따라 교사의 역할이 변화하고 있다[2]. COVID-19 이전 교육영역에서 교사 자체가 교육 콘텐츠이자 플랫폼이었던 이전과는 달리 COVID-19 이후 교사는 비대면 방식으로 가장 효과적인 교육 콘텐츠를 생산하며, 학습효과를 극대화하기 위한 커뮤니케이션 방식도 에듀테크를 기반으로 변화하고 있다. 또한 비대면 방식의 학습에서 수집된 다양한 정형·비정형 학습자 학습 데이터를 통해 교사는 학습자들의 학습 참여 과정과 학습 결과를 분석하고 쌓인 데이터를 활용해 본격적으로 원하는 내용을 스스로 학습하고 방향을 찾아갈 수 있도록 하는 티칭(teaching)에서 코칭(coaching)으로 변화하고 있다. 이에 학습자의 정형화된 학습 데이터를 통해 학습 방향을 추천하는 지능형 학습 분석에 대한 연구가 매우 활발하게 진행되고 있다. 하지만 비대면 환경에서 학습자의 비정형 데이터를 이용한 연구는 아직 미흡한 상태이다. 최근 수요가 급증하고 있는 원격화상시스템은 회의용 시스템으로 원격강의보다는 커뮤니케이션을 기준으로 되어있다. 대면학습의 경우 교·강사가 학습자를 직접 육안으로 보면서 학습이해 여부, 주의집중 등을 확인 한 후 교·강사의 노하우를 통해 학습을 이끈다. 그러나 원격화상교육의 경우 교·강사가 혼자서 30명 정도의 온라인 학습자 모두를 보면서 지도하기는 어렵다. 본 연구는 교육현장에서 교·강사가 원격화상으로 비대면 학습 시 화상 카메라를 통해 개별 학습자등의 얼굴표정을 인식하고, 카메라를 통해 수집한 비정형데이터와 정형데이터를 실시간 수집 분석하여 실시간으로 교·강사에게 학습자별로 학습현황을 알려주는 화상강의 시스템 설계 및 구현에 대한 것이다. 구체적으로는 학습자의 얼굴표정인식, 학습행동 동작인식, 채팅, 평가/퀴즈, 설문, 질문/답변 결과를 수집하고, 수집된 데이터를 통해 학습 분석하여 학습자의 학습참여도를‘적극적인 참여자’, ‘보통 참여자’, ‘참여부족 자’로 분류하고 학생의 정보를 실시간으로 교·강사에게 전달한다. 이렇게 전달된 정보를 받은 교·강사는 학습자의 이상행동을 파악할 수 있게 함으로써 원격화상 교육에서도 대면학습처럼 상호작용을 할 수 있게 한다. 학교 현장에서 비대면 학습은 이제 선택이 아닌 필수로 자리 잡고 있다. 이에 따른 교육 방식 또한 빠르게 변화하고 있다. 비대면 교육에서 교·강사는 수업에 적합한 다양한 교육서비스를 이용하고 있으나 아직 종합적인 교육플랫폼이 구축되어있지 않아 교사의 디지털리터러시 능력에 따라 화상교육을 하고 있는 실정이다. 선행 연구에 따르면 원격학습의 효과를 높이기 위하여 교·강사는 다양한 교육 서비스를 사용하고 있으나, 출석체크, 수업태도, 수업성취도 기록을 위해 업무 부담이 증가하고 있다. 정형데이터 (시선추적, 모션추적, 졸림 추적, 말하기, 채팅, 손들기, 설문, 화면공유)와 비정형 데이터(얼굴표정인식)를 저장하고 이를 관리하는 플랫폼을 구현해서 출석체크, 수업태도, 수업성취도를 기록하여 교·강사의 업무 부담을 줄인다. 교육적인 측면에서 학습참여도 정보제공은 학습 중 산만한 학생들의 정보를 실시간으로 파악해서 학생들에게 주의를 줌으로 화상강의 시 학생의 학습참여도를 높이는 효과를 줄 수 있다. 연구결과를 얻기 위해 단계별로 시스템설계 검증을 위해 전문가들의 온라인 설문을 실시하였으며 시스템 기능의 우선순위를 설계하기 위해 KANO분석을 하였다. 결과로 기능항목의 우선순위는 모바일지원, 실시간 채팅, 실시간 녹화기능, 화이트보드, 고품질의 화상/오디오/자료공유, 설문기능, 얼굴표정인식 기능, 소규모 화상 미팅 순으로 조사되었다. 시스템구현 후 원격화상시스템을 이용한 전문가 FGI(focus group interview)를 진행하였다. 전문가 FGI 도출된 결과는 학생들과 교·강사 간 실시간 커뮤니케이션을 할 수 있는 학습지원 도구에 대한 기능들로 학습물에 대한공유, Voting기능, 에디팅, 화이트보드, 강의녹화, Test와 질의응답 기능에 대한 것이 도출되었다. 특히 자동화 기능들에 대한 요구사항으로 안면인식을 통한 자동출석, 학습 중간 중간에 학습자의 상태를 확인해서 강사에게 알림을 제공해주는 기능, AI기반의 STT(speech to text)기능 등 안면인식 기능이 화상강의에서 활용도가 많은 것으로 조사되었다. 선제적으로 해결해야하는 사항은 사용자의 환경이 해킹에 노출될 수 있는 보안문제에 대해서 기능적으로 해결할 것을 권고하였다. 얼굴표정인식은 데이터의 정확성에 대한 문제로 더 많은 데이터 셋이 축적되어야 하며 어느 단계에서 강사에게 알람 메시지가 나갈지에 대한 연구가 좀 더 필요하다. 위의 전문가 FGI의 조사결과를 바탕으로 지속적인 연구를 통하여 COVID-19로 촉발된 비대면 교육패러다임의 변화와 지능형 교육 서비스 연구에 기여하고자 한다.
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