교실 수업에서 ‘에듀테크 활용 맞춤형 학습’의 실현 가능성 탐색

Exploring the Feasibility of ‘Personalized Learning Using Edutech’ in Classroom Instruction

연구목적 교실 수업에서 맞춤형 학습의 기술적 구현 가능성을 확인하고, 맞춤형 학습에 대한 교사의 인식과 실행, 에듀테크의 활용 현황과 요구를 분석함으로써 학교 현장에 에듀테크 기반 맞춤형 학습이 실현될 수 있는 토대를 제공한다. 연구방법 이론 분석을 통해 교실 수업에서의 맞춤형 학습 실현을 위한 개념 모델을 탐색하고, 에듀테크 플랫폼 중 알렉스(ALEKS), 센추리(CENTURY), 칸 아카데미(Khan Academy), 경남아이톡톡을 선정하여 기능을 분석하였으며, 492명의 교사를 대상으로 설문조사를, 12명의 전문가를 대상으로 서면 면담조사를 실시하였다. 연구결과 에듀테크 플랫폼의 기능 분석 결과, 맞춤형 학습의 개념 모델에 따른 기술적 구현의 가능성을 확인하였다. 설문조사 결과 교사들은 맞춤형 학습 구성 요소별로 학습의 ‘내용’, ‘과정’, ‘결과’ 순으로 맞춤화한 학습의 중요도와 실행도를 높게 인식하였으며, 학습자 특성별로는 학습자의 ‘준비도’에 따른 맞춤화의 중요도를 높게 인식한 반면 실행도는 학습자의 ‘흥미’에 따른 맞춤화가 더 높았다. 맞춤형 학습 구성 요소별 에듀테크의 활용도는 ‘내용’에 따른 맞춤화에서, 요구도는 ‘과정’에 따른 맞춤화에서 각각 가장 높게 나타났으며, ‘학습자 특성’별로는 활용도 및 요구도 모두 ‘흥미’에서 가장 높은 것으로 나타났다. 결론 시사점으로 에듀테크 기능 및 활용의 용이성 분석과 활용도 확대, 학습자의 비인지 데이터를 수집하고 분석하는 에듀테크 기능 보완과 확장, 맞춤형 학습 실행의 방해 요소 탐색과 그에 따른 지원, 맞춤형 학습의 구성 요소 중 ‘결과’ 차별화를 위한 지원을 제안하였다.

Purpose: This study lays the groundwork for the implementation of Edutech-based personalized learning in educational settings. This involves verifying the technical feasibility of each component of personalized learning, analyzing teachers' perceptions and practices regarding personalized learning, and assessing the current status and demands for Edutech in this context. Methods: Through theoretical analysis, a conceptual model for the implementation of personalized learning in classroom instruction was explored. Edutech platforms, including ALEKS, CENTURY, Khan Academy, and Gyeongnam Aitoktok, were selected for analysis of their functionalities. A survey involving 492 teachers and interviews with 12 experts was conducted. Results: The functional analysis of Edutech platforms confirmed the technical feasibility of implementing personalized learning according to the conceptual model. Survey results indicated that teachers highly perceive and practice personalized learning in order of ‘content’, ‘process’, and ‘outcome’. Additionally, they acknowledged the importance of customization based on learner characteristics, particularly focusing on learners' readiness while practice was ‘interest’. The utilization of Edutech by personalized learning components was highest in customization according to ‘content’, while the need was highest for customization according to ‘process’. Similarly, both utilization and demand were highest for addressing learners’ interests. Conclusion: The implications include analyzing and expanding the function and ease of use of Edutech, supplementing and expanding Edutech functions that collect and analyze data from the non-cognitive aspects of learners, exploring and supporting barriers to personalized learning implementation, and identifying support strategies for differentiating ‘outcomes’ among personalized learning components.