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인식론적 프레임 학습을 위한 컴퓨터 기반 교육프로그램 프로토타입 개발: 학습분석 중심으로
Developing a Prototype of Learning Epistemic Frame using Computer based Learning System: Learning Analytics 원문보기

한국융합학회논문지 = Journal of the Korea Convergence Society, v.9 no.3, 2018년, pp.23 - 29  

최윤영 (한양사이버대학교 청소년상담학과) ,  서동기 (한림대학교 심리학과)

초록
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21세기의 새로운 지식, 기술, 능력의 요구에 따라서 새롭게 강조되고 있는 인식론적 프레임(Epistemic Frame)을 컴퓨터를 통해서 학습할 수 있는 교육프로그램에 대한 관심이 높아지고 있다. 그러나 인식론적 프레임의 이론적 모형은 컴퓨터를 활용한 교육프로그램에 적합하게 적용하기에는 아직 미비하며, 이를 교육할 수 있는 교육프로그램을 설계하기 위한 디자인이 거의 제시되지 않았다. 또한 교육프로그램을 통하여 학습한 내용을 평가할 수 있는 측정이론 혹은 학습분석에 대한 고찰이 거의 없다. 본 연구는인식론적 프레임의 개념을 학습할 수 있는 컴퓨터를 활용한 교육프로그램의 디지인의 핵심적 요소를 제시함을 목적으로 하고 교육프로그램을 통하여 학습한 내용을 측정 및 평가할 수 있는 측정이론(학습분석)의 방법을 탐색한다. 이는 추후 컴퓨터를 활용하여 인식론적 프레임 학습과 이를 평가할 수 있는 통합적 교육프로그램 개발을 위한 방법론으로 활용될 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

There is a growing interest in computer based learning system that can learn a new concept of epistemic frames in response to the demands of $21^{st}$ century Skills. However, there is little research on the theoretical models for the epistemic frames applicable in the changing educationa...

주제어

#융합   #인식론적 프레임   #컴퓨터 기반 교육프로그램   #학습분석  

AI 본문요약
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문제 정의

  • 나아가 학습프로그램에서 가장 중요한 요소 중의 하나인 학습자들의 학습정도를 측정하고 추정 및 평가할 수 있는 측정이론, 즉 학습분석이론에 대한 탐색이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 인식론적 프레임의 학습이론모형의 개념을 간단히 제시하고, 이를 학습하기 위한 학습프로그램이 갖춰야할 보편적 요소를 탐색 및 구조화하여 제안한다. 나아가 교육프로그램을 통해서 학습할 수 있는 학습분석방법을 탐색하여 인식론적 프레임 학습과 이를 평가할 수 있는 통합적 교육프로그램 개발을 위한 방법론을 제공한다.
  • 이에 CISCO, MicroSoft 등의 다양한 IT관련 업계에서 웹기반 시뮬레이션 게임 교육프로그램을 개발하고 상용화하고 있으나, 아직 인식론적 프레임에 관한 학습 단계의 이론적 모형 구축이나, 인식론적 학습 프로그램이 갖춰야할 학습 환경, 혹은 학습활동, 평가도구, 평가방법, 측정방법, 피드백 방법 등 적용되어야할 보편적 요소에 대한 고찰이 부족하다[15,16]. 이에 본 연구에서는 학습프로그램이 갖춰야할 도안, 진단과 평가를 위한 평가도구 개발, 이로부터 수집된 자료를 해석하여 효과적인 피드백을 제공할 수 있는 측정 이론 등에 대한 고찰을 통해 인식론적 프레임 교육 프로그램에 대한 여러 필수요소들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구는 첫째, 이론적 고찰을 통해 인식적 프레임의 이론적 모형을 제공하고 학습단계 모형을 정립하였다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
인식론적 프레임은 무엇인가? 이에 따라서 인식론적 프레임의 조작적 정의가 현대적 관점에서 재조명 되고 있다. 특히나, Shaffer(2006a, 2006b)는 인식론적 프레임을 재구조화하여 다섯 가지의 구성요소로 개념적 정의를 내렸다. 첫 번째는 기술로 디지털 시대의 정보사회에서 정보를 수집, 정리, 분석하며 이 과정에서 비판적으로 생각하고 의사소통할 수 있는 능력을 의미한다. 두 번째 요소는 지식으로서 단순한 앎을 의미하는 기술적 지식에서 나아가 지식을 습득하는 방법과 과정을 아는(Know how) 절차적 지식을 습득하는 능력이다. 세 번째는 정체성으로 상황과 환경에 따라 자신에 역할과 사회적 위치에 대하여 적합하게 정의내리고 행동할 수 있는 능력을 의미한다. 이는 공동체에서 자신이 자신의 위치와 역할을 인식하는 능력과 관련이 있다. 네 번째 구성요소인 가치는 공동체의 신념을 이해하고 다른 사람들의 생각과 아이디어를 듣고 받아들이며 중요한 가치를 판단할 수 있는 능력을 포함한다. 마지막으로 인식론은 자신의 생각을 진술하거나 의사결정, 판단을 내릴 때 증거를 제시하면서 정당화시키는 능력을 말한다. 이와 같은 다섯 개의 요소들로 재구성된 인식론적 프레임은 과거에는 주로 도제식학습을 통해서나 직접 그 환경을 경험하지 않으면 습득하기 어려운 능력들이 이었으나[4] 최근에는 가상현실, 시뮬레이션, 게임 등과 같은 방법을 통하여 교육이 가능한 영역으로 제안되고 있다.
인식론적 프레임 학습프로그램의 프로토타입은 어떻게 구성되어 있는가? 인식론적 프레임 학습프로그램의 프로토타입은 1단계 Elements of Learning Environment에서 2단계 Elements of Learning으로 통합되어 구성되며, 여기서 Element of Learning은 인식론적 프레임의 구성요소인 지식기술, 정체성, 가치, 인식론을 포함한다. 다음으로 Fig.
실전공동체의 고유한 문화의 다섯 가지 구상개념은 무엇인가? 실전공동체 이론에 따르면 실전공동체는 고유한 문화를 가지고 있으며, 이 문화는 크게 다섯 가지의 구성개념으로 이루어져 있다. 첫 번째 구성개념은 실전공동체에서 사람들이 행동하는 것들에 관한 것이고, 둘째로는 실전공동체에서 사람들이 공유하고 있는 이해 및 암묵적인 합의이며, 셋째로는 실전공동체 사람들이 그들 자신을 인식하고 지각하는 방법이고, 넷째로는 실전공동체 사람들이 믿고 있는 신념이며, 마지막으로는 실전공동체에서 행위에 대한 정당화 근거에 관한 것이다[8]. 이 문화의 구성개념들을 인식론적 프레임을 정의하는데 반영한다면, 인식론적 프레임은 공동체 지식과 기술, 공동체 정체성, 공동체 가치, 공동체 인식론 이 4가지 학습구성요소들로 정의할 수 있다.
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참고문헌 (16)

  1. J. Gee. (2003). What video games have to teach us about learning and literacy. Palgrage. Macmillan. NY. 

  2. D. Gibson. C. Aldrch & M. Prensky. (2006). (Eds). Games and simulations in online learning: Research and development frameworks, Hershey, PA. 

  3. D. Shaffer. (2006). Epistemic frames for epistemic game. Computers and Education, 46(3), 223-234. 

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  4. D. Shffer. (2006). How computer games help children learn. Palgrave. Macmillan. NY. 

  5. E. Bagley & D. Shaffer. (2009). When people get in the way: Promoting civic thinking through epstemic game play. International Journal of gaming and computer-mediated simulations. 1, 36-52. 

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  6. B. Nelson. B. Erlandson & A. Denham. (2009). A design view of assessment in complex game environments. Presented at the third meeting of the assessment 21st century skill, Tempe, AZ. 

  7. C. T. Beck & R. K. Gable. (2001). Ensuring content validity: An illustration of the process. Journal of Nursing Measurement. 9, 201-15. 

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  8. K. Simon & L. Karen (2001). Socializing Epistemic Cognition. Educational Research Review, 21, 17-32. 

  9. J. Lave & E. Wenger. (1991). Situated Learning. New York, Combridge University Press. 

  10. G. J. Kelly. S. MacDonald & P. Wickman. (2012). Science Learning and epistemology. in B. J. Fraser, K. Tobin, & C. J. McRobbie (Eds.). Second international handbook of science education. Springer. Netherlands. 

  11. A. Mavridis & T. Tsiatsos. (2017). Game-based Assessment: Investigating the impact on Test Anxiety and Exam Perforamnce. Journal Of Computer Assisted Learning, 33(2), 137-150. 

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  12. D. W. Shaffer. D. Hatfield. G. Svarovsky. N. Nash. P. Nulty, A. Bagley. E. Franke. K. Rupp. A. A & R. J. Mislevy. (2009). Epistemic network analysis: A prototype for 21st Century Assessment of Learning. International Journal of Laerning Media, 1(2), 33-53. 

  13. K. Dicerbo. (2017). Building the Evidentiary Argument in Game-based Assessment. Journal of Applied Testing Technology, .18, 7-18. 

  14. J. Kim. R. Almond & V. Shute. (2016). Applying Evidence-Centered Design for the Development of Game-based Assessments in Physics playground.ol, 16(2), 142-163. 

  15. R. Bajrachary & J. Thompson. (2016). Analytical Derivation: An Epistemic Game for Solving mathmatically Based Physics Problems, 12(1), 21. 

  16. A. Mavridis & T. Tsiatsos. (2017). Game-based Assessment: Investigating the impact on Test Anxiety and Exam Performance. Journal of Computer Assisted Learning, 33(2), 137-150. 

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