COVID-19으로 인해 촉발된 원격 실험 수업에 대한 과학교육 전문가들의 인식

이경건 ( Gyeong-geon Lee ),홍훈기 ( Hun-gi Hong ) 한국과학교육학회 2021 한국과학교육학회지 Vol.41 No.5

본 연구에서는 COVID-19으로 인해 촉발된 원격 실험 수업에 대한 과학교육 전문가들의 인식을 조사하였다. 2021년 상반기에 물리교육, 화학교육, 생물교육, 지구과학교육 전문가 총 10인에 대한 반구조화된 질적 인터뷰를 수행하였다. 연구 결과, 과학교육 전문가들은 우선원격 실험 수업을 예비교사교육의 일환으로서 이해하였으며 이를 통하여 기존에 관습적으로 진행되어 왔던 실험 교육의 목적을 재인식하게 되었다고 응답하였다. COVID-19으로 인한 원격 수업 실험의 현실에 관하여는 우선 핸즈온 경험의 부족으로 인한 학습 결손, 교수자 및 학습자의 상호작용 감소 우려, 교수자의 업무량 증가가 언급되었다. 그럼에도 불구하고 과학교육 전문가들은 원격 실험 수업의 적응적 실행 경험을 통해 이를 개선하기 위한 구체적인 방안들을 제시하기도 하였으며, 포스트 코로나 시대의 과학교육의 방향성을 제안하였다. 이에 연구자들은 원격 실험 수업을 핸즈온 수업의 미비한 방식이라기보다는 마인즈온 수업의 보완된 방식으로 이해할 때 이를 더 나은 형태로 설계 및 실행할 수 있는 가능성이 열릴 수 있다고 제안하고, 이와 관련한 추후 연구 주제를 제시하였다. 본 연구는 원격 실험 수업을 과학교육학의 관점에서 보다 심도 있게 이해할 수 있는 단서를 제공한다는 의의를 지닌다. This study investigated science education experts’ perception of remote laboratory sessions (RLS) provoked by the COVID-19 pandemic. We conducted a total of 10 semi-structured interviews with experts in physics, chemistry, biology, and earth science education. As a result, science education experts primarily understood the RLS concerning pre-service teacher education and reconsidered the aim and goal of conventional laboratory education. On practices of RLS provoked by the COVID-19, they pointed out the learning loss due to deficiency of hands-on experience, decreased interactions between instructor and students, and instructors’ increased burden. Meanwhile, they contemplated upon their adaptive implementation of RLS to suggest ways to improve RLS instruction and directions of post-COVID-19 science education. We recommend that RLS should be understood as a complemented version of minds-on teaching rather than a degraded version of hands-on teaching to elicit its full potentials. This study has its own significance providing an in-depth science educational perspective interpreting the RLS phenomena.

인공지능 기반 자동평가의 현재와 미래: 서술형 문항에 관한 문헌 고찰과 그 너머

이경건 ( Gyeong-geon Lee ),하민수 ( Minsu Ha ) 한국교육공학회 2020 교육공학연구 Vol.36 No.2

본 연구에서는 인공지능 기반의 서술형 문항 자동평가 시스템의 현재와 기술적 및 윤리적 도전을 살펴보고, 그 단기적인 활용 방안을 살펴보았다. 인공지능 서술형 문항 자동평가 시스템은 이미 광범위한 주제의 에세이 채점뿐만 아니라 정교한 과학적 개념을 묻는 문항에 대한 채점에도 사용될 만한 성능을 보이며 평가의 패러다임을 바꾸어가고 있다. 하지만 인공지능 서술형 자동평가 시스템은 (1) 자연어 처리의 기술적 한계, (2) 채점 신뢰도 문제, (3) 인간 사용자의 신뢰와 인위적 속임, (4) 고부담 시험에서의 윤리적 한계 등의 도전을 안고 있다. 이에 단기적으로는 인공지능 자동평가 시스템이 (1) 학습자에게 적응적인(adaptive) 학습 지원 도구로서, (2) 학습자에게 빠른 피드백을 제공하고, (3) 평가 준거의 빠른 분석을 가능케 하는 역할을 감당할 수 있다. 하지만 이러한 문제들이 기술적/윤리적으로 극복된다면, 인공지능 자동평가 시스템의 미래는 과학 등의 교과-특수적인 영역에서, 텍스트를 넘어서는 이미지 처리를 통해 (1) 시각적 표상에 대한 자동평가, (2) 실제 수행에 대한 자동평가, (3) 실시간 피드백과 과정중심 자동평가에 활용될 수 있을 것이다. 하지만 딥 러닝이 인공지능 기술의 급속한 발달을 주도하게 될 것을 누구도 예측하지 못하였듯이, 인공지능 자동평가 시스템의 미래적 가능성 역시 여전히 열려 있다고 하겠다. This study primarily reviews the present of AI(Artificial Intelligence)-based automated evaluation of descriptive assessment with its technological/ethical issues, to derive short-term strategies for utilization of it. AI-based automated evaluation system of descriptive assessment have been driving force of paradigm change of evaluation, being used for scoring usual essays and even scientific concept problems. However, it also encounters some challenges such as (1) technological limitation of natural language processing, (2) a matter of scoring reliability, (3) user trust and deliberate cheating, and (4) ethical issues with respect to high-stake exams. Thus in short-term range, AI-based automated evaluation system can be used as (1) adaptive supporting tool for students’ learning, (2) fast learning analytic tools for students’ response, and (3) analysis of evaluation criteria. Yet, once those problems are overcome in technological/ethical aspects, AI-based system could be used for automated evaluation of (1) visual representation of mental model, (2) authentic practice, and (3) real-time feedback and process-based evaluation, in the dimension of image processing over text processing, in subject-specific sense. Though, as nobody predicted deep learning algorithm to be mainstream of AI technology like nowadays, a future possibility of AI-based automated evaluation system would surely be divergent.

머신 러닝을 활용한 과학 논변 구성 요소 코딩 자동화 가능성 탐색 연구

이경건 ( Gyeong-geon Lee ),하희수 ( Heesoo Ha ),홍훈기 ( Hun-gi Hong ),김희백 ( Heui-baik Kim ) 한국과학교육학회 2018 한국과학교육학회지 Vol.38 No.2

본 연구에서는 국내 교육학 연구에서 거의 사용되지 않던 머신 러닝 기술을 과학 교육 연구에 접목하여, 학생들의 과학 논변 활동에서 나타나는 논변의 구성 요소를 분석하는 과정을 자동화할 수 있는 가능성을 탐색해보았다. 학습 데이터로는 Toulmin이 제안하였던 틀에 따라 학생들의 과학 논변 구성 요소를 코딩한 국내 선행 문헌 18건을 수합하고 정리하여 990개의 문장을 추출하였으며, 테스트 데이터로는 실제 교실 환경에서 발화된 과학 논변 전사 데이터를 사용하여 483개의 문장을 추출하고 연구자들이 사전 코딩을 수행하였다. Python의 ‘KoNLPy’ 패키지와 ‘꼬꼬마(Kkma)’ 모듈을 사용한 한국어 자연어 처리(Natural Language Processing, NLP)를 통해 개별 논변을 구성하는 단어와 형태소를 분석하였으며, 연구자 2인과 국어교육 석사학위 소지자 1인의 검토 과정을 거쳤다. 총 1,473개의 문장에 대한 논변―형태소:품사 행렬을 만든 후에 다섯 가지 방법으로 머신 러닝을 수행하고 생성된 예측 모델과 연구자의 사전 코딩을 비교한 결과, 개별 문장의 형태소만을 고려하였을 때에는 k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 54%의 일치도(κ = 0.22)를 보임으로써 가장 우수하였다. 직전 문장이 어떻게 코딩되어 있는지에 관한 정보가 주어졌을 때, k-최근접 이웃 알고리즘(KNN)이 약 55%의 일치도(κ = 0.24)를 보였으며 다른 머신 러닝 기법에서도 전반적으로 일치도가 상승하였다. 더 나아가, 본 연구의 결과는 과학 논변 활동의 분석에서 개별 문장을 고려하는 단순한 방법이 어느 정도 유용함과 동시에, 담화의 맥락을 고려하는 것 또한 필요함을 데이터에 기반하여 보여주었다. 또한 머신 러닝을 통해 교실에서 한국어로 이루어진 과학 논변 활동을 분석하여 연구자와 교사들에게 유용하게 사용될 수 있는 가능성을 보여준다. In this study, we explored the possibility of automating the process of analyzing elements of scientific argument in the context of a Korean classroom. To gather training data, we collected 990 sentences from science education journals that illustrate the results of coding elements of argumentation according to Toulmin’s argumentation structure framework. We extracted 483 sentences as a test data set from the transcription of students’ discourse in scientific argumentation activities. The words and morphemes of each argument were analyzed using the Python ‘KoNLPy’ package and the ‘Kkma’ module for Korean Natural Language Processing. After constructing the ‘argument―morpheme:class’ matrix for 1,473 sentences, five machine learning techniques were applied to generate predictive models relating each sentences to the element of argument with which it corresponded. The accuracy of the predictive models was investigated by comparing them with the results of pre-coding by researchers and confirming the degree of agreement. The predictive model generated by the k-nearest neighbor algorithm (KNN) demonstrated the highest degree of agreement [54.04% (κ = 0.22)] when machine learning was performed with the consideration of morpheme of each sentence. The predictive model generated by the KNN exhibited higher agreement [55.07% (κ = 0.24)] when the coding results of the previous sentence were added to the prediction process. In addition, the results indicated importance of considering context of discourse by reflecting the codes of previous sentences to the analysis. The results have significance in that, it showed the possibility of automating the analysis of students’ argumentation activities in Korean language by applying machine learning.

텍스트 네트워크 분석 방법을 통한 STEAM R&E 학생 연구보고서 분석

장원형(Jang Wonhyeong),이경건(Lee Gyeong-Geon),유인성(You Insung),홍훈기(Hong Hun-Gi) 학습자중심교과교육학회 2019 학습자중심교과교육연구 Vol.19 No.11

In this study, STEAM R&E research activities, which are examples of STEAM education s implementation, were interpreted from the perspective of students who are subject to STEAM education. To that end, STEAM R&E student research report from 2012 to 2017 posted on the Korea Foundation for the Advancement of Science & Creativity website was collected and a text network analysis was performed. Data collection and analysis was conducted from Feb. 18 to March 15, 2019. The analysis showed that the four words ‘experiment’, ‘design’, ‘structure’ and ‘device’ acted as keyword for STEAM, and that six words that made up STEAM, including technology (T), engineering (E), humanities and arts (A) and math (M), formed a network of pentagon, enabling science (S) to play a central role in the convergence of STEAM education. These results differed from the results of the analysis shown in the STEAM education-related journal paper. In addition, students generally set up the latest social issues and scientific technologies as research subjects to show a good fit with STEAM s goal of solving problems that may be encountered in everyday life from a converged perspective, and they were able to see that they conducted a number of deacademic convergence studies that adequately incorporated elements of science, technology, engineering, humanities and arts and mathematics. However, compared to other areas, students found it difficult to integrate the humanities and arts fields with those of science, technology, engineering, and mathematics. Therefore, it should be considered that students can properly integrate the humanities and arts fields into other areas in the future in setting the direction of STEAM education. 본 연구에서는 STEAM 교육의 학생 실행 사례인 STEAM R&E 연구활동을 STEAM 교육의 대상자인 학생들의 관점에서 해석하고자 하였다. 이를 위하여 한국 과학창의재단 홈페이지에 게시된 2012년부터 2017년까지의 STEAM R&E 학생 연 구보고서룰 수집하여 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 자료 수집 및 분석은 2019년 2월 18일부터 3월 15일까지 이루어졌다. 분석 결과 ‘실험’, ‘설계’, ‘구조’, ‘장치’의 네 가지 단어가 STEAM의 핵심 키워드로서 작용했다는 것을 알 수 있었으며, 과학(S)을 중심으로 기술(T), 공학(E), 인문·예술(A), 수학(M) 등 STEAM을 구성하는 6개의 단어가 오각형의 네트워크를 형성하여 과학(S)이 STEAM 교육의 융합 과정에 있어서 중심적인 역할을 담당하는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 STEAM 교육 관련 전문학술지 논문에 나타난 분석 결과와는 차이가 있었다. 또한, 학생들은 대체로 최신 사회 이슈와 과학 기술을 연구주제로 설정하여 일상생활에서 직면할 수 있는 문제를 융합적인 관점에서 해결하고자 하는 STEAM 교육의 목표에 잘 부합하는 모습을 보여주었으며, 과학, 기술, 공학, 인문·예술, 수학의 융합 요소들을 적절히 융합한 탈학문적 융합 연구를 다수 수행한 것을 알 수 있었다. 다만, 타 분야에 비해 학생들은 인문·예술 분야를 과학, 기술, 공학, 수학 분야와 융합하는 것에 어려움을 느끼는 것으로 분석되었다. 따라서 추후 STEAM 교육의 방향 설정에 있어서 학생들이 인문·예술 분야를 다른 분야에 적절히 융합할 수 있도록 하는 점이 고려되어야 할 것으로 보인다.

과학과 교육과정 지역화 정책에 대한 전문가 인식 탐색 -교육과정 편성·운영 지침 및 성취기준 개정을 중심으로-

천주영 ( Joo-young Chun ),이경건 ( Gyeong-geon Lee ),홍훈기 ( Hun-gi Hong ) 한국과학교육학회 2021 한국과학교육학회지 Vol.41 No.6

교육과정의 ‘지역화’ 정책은 2022 개정 교육과정의 한 방향인 ‘분권화·자율화’ 정책과 밀접한 관련을 맺는다. 이러한 교육과정 정책의 변화는 학생들이 지능 정보 사회 도래, 그린 혁명, 저출산 시대라는 미래사회의 뉴노멀에 대응할 수 있도록 사회변화 대처 역량 함양을 꾀한다. 특히 끝없이 확대되고 변화하는 과학과 교육환경과 컨텐츠를 고려하면 과학과 교육과정의 지역화는 다양성을 통한 전문성으로 나아갈 수 있다는 이점을 갖는다. 본 연구에서는 과학과 교육과정 지역화 정책에 대한 전문가의 인식을 통해 과학과 교육과정 ‘시·도 교육과정 편성·운영 지침(이하 ‘지침’)’과 성취기준 개정 중심으로 교육과정 개정 시점의 시사점을 확인하였다. 결론적으로 연구 참여자들은 과학과 고유의 특성에 기인하여 교육과정 지역화 확장 가능성이 높다고 보았고, 17개 시·도교육청을 의미하는 지역 수준 지역화와 학교 수준 지역화 사이에 위치하는 시·도내 지역교육청 또는 마을 단위의 지역화 수준을 인식하였으며, 향후 학교 수준까지 지역화가 도달했을 때 교사의 수준이 지역화의 수준이 될 수 있음에 주목하여 교사 역량 등 교원 정책과의 연계 논의가 필요하다고 보았다. 그리고 과학과 교육과정 ‘지침’의 지역화가 이루어지려면, 이와 병행하여 17개 시·도에 일부 성취기준을 자율적으로 구성할 권한을 부여해야 한다는 공통적인 인식이 나타났다. 그리고 이와 연계되는 과학과 ‘성취기준의 지역화’를 위해서는 ‘성취기준의 재구조화 또는 대강화’가 선행되어야 한다고 보았다. 한편, 교육과정지역화 정책에 의해 과학과 교육과정의 다양화·자율화 측면이 제고될 것으로 예측하면서도, 성취기준의 설정은 평가와 직결되기에 과학과 ‘지침’ 내 평가 항목의 기술이 새롭게 이루어지는 등의 정책의 정교화 필요성을 인식하였다. 마지막으로 과학과 특성을 고려할 때, 수업 소재의 지역화를 넘어서서 지침 자체에 지역별 중점 과학교육정책을 명시해 담을 필요가 있음을 언급하였다. 본 연구의 결과와 논의는 추후 2022 개정 교육과정에 있어서 과학과 교육과정 지역화의 구체적 거버넌스 구축과 과학과 교육과정 ‘지침’ 및 성취기준 개선에 관한 실질적인 정책 마련에 기여할 수 있을 것이다. The curriculum localization policy is closely related to the decentralization and autonomy policy, which is a direction of the 2022 revised curriculum. In particular, considering the continuously expanding and changing environment and contents in science education, the localization of the science curriculum has the advantage of advancing to expertise through diversity. In this paper, through experts’ perception of the science curriculum localization policy, the implications of the curriculum revision were confirmed, focusing on ‘MPOE(Metropolitan and Provincial Offices of Education) curriculum arrangement and implementation guidelines(hereinafter referred to as ‘guidelines’)’ and the achievement standards revision of science curriculum. In conclusion, study participants considered that the possibility of expanding the localization of the curriculum was high due to the unique characteristics of science practices. And they recognized the level of localization at the ‘district office of education or village’-level between MPOE-level and school-level. When localization reaches the school-level in the future, it was considered necessary to discuss linkage with teacher policies such as teacher’s competency, noting that the level of teachers could become the level of localization. In addition, there was a common perception that in order for the science ‘guidelines’ to be localized, 17 MPOE must be given the authority to autonomously organize some achievement standards in parallel. It was considered that ‘restructuring or slimming of achievement standards’ should precede localization of achievement standards in connection with this. On the other hand, it was predicted that the curriculum localization policy would enhance the aspect of diversification and autonomy of the science curriculum, and the establishment of achievement standards was directly related to evaluation, so it recognized the need to refine policies such as new description for evaluation clause in future science ‘guidelines’. Finally, considering science and characteristics, it was mentioned that it is necessary to specify regional intensive science education policies in the ‘guidelines’ themselves beyond the localization of teaching materials.

학습 지원 도구로서의 서술형 평가 그리고 인공지능의 활용: WA³I 프로젝트 사례

하민수 ( Minsu Ha ),이경건 ( Gyeong-geon Lee ),신세인 ( Sein Shin ),이준기 ( Jun-ki Lee ),최성철 ( Sungchul Choi ),주재걸 ( Jaegul Choo ),김남형 ( Namhyoung Kim ),이현주 ( Hyeonju Lee ),이종호 ( Jongho Lee ),이주림 ( Jurim Lee ),조 한국현장과학교육학회 2019 현장과학교육 Vol.13 No.3

본 연구는 인공지능을 활용한 서술형 평가 문항 자동채점 프로그램 WA³I을 개발하였으며, 이 프로그램이 학습 지원 도구로서 활용되기 위한 방안에 대하여 논하였다. 먼저 컴퓨터를 활용한 서술형 평가 자동채점에 대한 기존 연구들을 정리하고, 본 연구에서 개발한 서술형 평가 자동채점 프로그램 WA³I의 개발 과정을 소개하였다. 본 연구에서는 31개의 서술형 평가 문항을 개발하고 이에 대한 학생의 응답을 수집하였으며, 이 중 컴퓨터와 전문가 채점간의 일치도가 높은 19개의 문항에 대한 자동채점 모델을 개발하였다. 이 자동채점 모델로 채점 가능한 유사 문항 11개를 더 개발하여 총 30개의 문항을 웹상에서 WA³I ver.1으로 구현하였다. 효과적인 교수ㆍ학습을 위해 본 연구에서 개발된 서술형 자동채점 프로그램 WA³I ver.1의 개선 과제 및 추후 연구 방향에 대해 논하였다. 이러한 내용은 현장과학교사들의 평가 계획 및 실행에 영향을 줄 수 있을 것으로 기대된다. This study developed WA³I, which is automated computer scoring system in open-ended assessment using artificial intelligent and discussed how to utilize WA³I as a learning-support tool. To do this, the previous research dealing with automated computer scoring system has been reviewed and explained the development process of WA³I in Korea. We developed 31 open-ended questions and collected the students’ responses. Among the 31 questions, nineteen questions showing the high agreement between computer and human scoring were selected and scoring model were developed. In additions to selected nineteen questions, eleven questions were added as the prototype of web-based WA³I ver.1. We discussed how it can be improved in order to facilitate the effective teaching and learning. This paper is expected to give an implication to the science teachers’ assessment plan and practice.

한국 과학과 교육과정의 지역화 동향 분석 연구 : 초등학교 시·도 교육과정 편성·운영 지침을 중심으로

천주영(Chun, Joo-young),이경건(Lee, Gyeong-geon),홍훈기(Hong, Hun-gi) 학습자중심교과교육학회 2021 학습자중심교과교육연구 Vol.21 No.17

목적 2022 개정교육과정 추진 방향의 하나로 ‘지역 분권화·자율화’가 제시된 상황에서 제6차 교육과정에서부터 2015 개정 교육과정까지의 한국 초등 과학과 교육과정 지역화의 동향을 시·도 교육과정 편성·운영 지침을 중심으로 분석하였다. 이를 통하여 과학과 교육과정의 맞춤화·다양화를 분석하여 과학 교과의 지평 확장 가능성을 모색하고, 교육자치에 대한 요구가 높은 현시점에서 미래형 교육과정 준비를 위한 시사점을 찾고자 하였다. 방법 전국 17개 시·도교육청의 초등학교 교육과정 편성·운영 지침 (‘지침’) 148건을 수집하여, 그 가운데 과학과 교육 중점에 관한 갱신이 이루어진 97건을 분석 대상으로 삼았다. 분석 방법으로서는 ‘지침’ 내용의 시간적 변화와 공간적 다양성 측면에서의 분석을 병행하였다. 시간적 측면에서는 국가 교육과정 시기별 ‘지침’의 과학과 교육 중점을 분석하여 각 교육과정 시기별 특징을 기술하였고, 공간적 측면에서는 지역별 ‘지침’에서 나타나는 특색 사례를 분석하였다. 이를 위하여 연구자 3인이 지역별 특성을 코딩하고, 합의에 의한 결과를 도출하였다. 결과 본 연구의 시간적 측면 분석은 초등 과학과 교육과정 지역화가 시간의 큰 흐름에서 그 양과 질의 측면에서 점차 내실화되는 방향으로 나아가고 있음을 보여주며, 공간적 측면에서는 지역별 자연 환경 및 과학관 등의 비형식 과학교육 요소가 초등 과학 교육과정 지역화에 핵심적 역할을 한다는 점을 보여준다. 또한 시간적 측면과 공간적 측면을 아울러 전반적으로 국가 수준 교육과정 문서의 영향력이 큰 것으로 나타났는가 하면, 특정 지역 교육청에서 나타나는 과학과 교육 중점의 내용이 타 지역 교육청의 문서로 확산되는 경향 또한 발견할 수 있었다. 결론 시·도 교육과정에 중심화와 탈중심화라는 상반된 영향력이 동시에 작용하게 될 경우에 시·도 단위 ‘지침’ 구성의 어려움이 예상되므로 2022 개정 교육과정 고시를 대비하는 현 상황에서 향후 교육과정 지역화를 위한 정책은 ‘지침’ 구성의 자율성을 일관적으로 보장하여야 할 필요가 있다. 본 연구는 초등학교 과학이라는 개별 교과 교육과정의 지역화에 초점을 맞추었다는 점, 그리고 교육과정 지역화에 대한 통시적인 관점을 취하였다는 점 등에서 고유한 독창성과 의의를 지닌다. Objectives The 2022 Revised National Curriculum (RNC) is known to be oriented to ‘regional decentralization and autonomy’. This study analyzed the trend of localization of elementary science education from the 6th National Curriculum (NC) to the 2015 RNC based on the MPOE(Metropolitan·Province Office of Education) guidelines of curriculum arrangement and implementation. We explored the possibilities of broadening science subject education through optimization and diversification, and elicited implications for the future-oriented curriculum. Methods We collected 148 guidelines for elementary education from 17 MPOE, and selected 97 of them as data to be analyzed, which spanned from the 6th NC to the 2015 RNC. We delineated the temporal pattern and the spatial diversity found in the guidelines. We paralleled temporal analysis and spatial analysis. For the temporal aspect, we described the characteristics of the ‘focus’ of science education in guidelines according to the NC period. And for the spatial aspect, we specified differences between regions and provided distinctive cases. Total of 3 researchers coded the regional characteristics and made an agreement. Results The temporal aspect analysis of this study shows that elementary science and curriculum localization are moving toward the maturity in terms of quantity and quality. And in the spatial aspect, it shows that informal science education resources such as natural environment and science museums play a key role in localization of science curriculum. While NC documents had a significant influence on the MPOE guidelines in general, we could also find that some content in the guideline of a specific region had spread to others. Conclusions Possible confliction between the influences of centralization and decentralization would make constructing the MPOE guidelines difficult. Therefore, future curriculum localization policies need to assure the autonomy of MPOEs consistently. This study has its uniqueness focusing on the elementary science education and taking a diachronic viewpoint.