e-토론 서비스 ARGUNAUT

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지난 9월 14일-15일 양일간 코엑스 컨퍼런스룸에서는 이러닝 코리아 국제 컨퍼런스가 열렸다.
이틀에 걸쳐 9시부터 5시까지 4개의 트랙-소프트웨어 교육 트랙 , 한미혁신 선도교사 트랙, 아세안 사이버대학 트랙 그리고 학습 분석 트랙-에서 지식의 향연이 펼쳐졌다.
개인적으로 가장 관심 있는 분야인 학습분석 트랙을 집중해서 들었다. xAPI와 IMS Calpier 양진영의 순차발표에서부터 Kidaptive와 웅진씽크빅, 그리고 아이브릭스의 EBS 사례까지 유용했던 시간이었다.
이번 포스팅에서는 1일차 기조강연을 맡은 카네기 멜론 대학의 Bruce  M. McLaren 교수님이 시도하고 있는 실험들이 흥미로워서 간략하게나마 정리 해보려 한다.

교실 오케스트레이션(교실의 혁신) : 인공지능 활용학습(AI)이 교수학습에 미치는 영향

(Classroom Orchestration : How Innovation and Artficial Intelligence are Impacting Education and Teaching)

금번 발표에서 흥미를 끄는 신조어가 나왔다.
신조어를 선호하진 않는 편이지만, 새롭게 부상하는 용어들에 대해서는 신경써서 보는 편이다.
이번에 눈길을 끌었던 신조어는 Teaching Orchestration인데 왜 오케스트레이션이 중요한가에 대해서는 꽤 긴 시간을 할애해서 설명했다.
브루스 교수는 4차 산업혁명의 교육환경에서 부상하고 있는 선진기술을 네가지를 꼽았다
  • 협업적 학습 기술, Collaborative Learning Technology
  • 교육용 게임, Educational Games
  • 지능형 튜터링 시스템, Intellectual Tutoring system
  • 그리고 이번 세미나에서 발표하게될 교실을 오케스트레이팅(지휘?)할 수 있도록 교사를 지원하는 기술
브루스 교수의 약력 적힌대로 게임기반학습 권위자이자 인공지능 교육 국제 협회 회장이라는 배경을 봤을때 선정한 기술들이 약간 억지 춘향인 면도 없잖아 있지만, 기술과 사람을 분리해서 생각하지 않고, 기술이 사람을 지원하는-제대로된-방향을 잡은 것 같아서 관심있게 들었다.
브루스 교수는  The Learning Science(학습과학)이 4차 산업혁명과 교육의 길을 이끄는데 길잡이가 되어 줄것이라고 하면서 The Learning Science를 구성하는 네가지 요소로 교육 심리, 인지과학, 컴퓨터 과학, 인공지능을 꼽았다. 동의한다.

왜 교사의 오케스트레이션이 중요할까?

브루스 교수는 Teaching Orchestration이라는 개념을 설명하기 위해 이 장표를 강조했다. 이미 우리도 알다시피 전통적인 교실에서 교사는 지식전달자로서의 역할이 가장 중요했지만, 4차 산업혁명 시대에는 조력자로서의 교사 역할이 더욱 중요해지기 때문에 Teacher Orchestrating Tools이 필요하다고 역설했다.
브루스 교수는 이번 발표에서 Teaching Orchestration의 사례로 두가지를 제시했다.
첫번째, ARGUNAUT : 협력적 토론의 상황을 트래킹하기 위한 교사의 대시보드
두번째, LUMIRO : 학습자와 교수자를 지원하기 위해 학습분석과 스마트 글래스를 활용한 교사용 대시보드
먼저,

e-Discussion Tool ARGUNAUT를 먼저 살펴보자

e-Discussions 도구 ARGUNAUT는 학습자 모드와 교수자 모드가 있다.
학습자 모드에서는 학생들에게 토론 진행 과정에 대해서 시각화해서 제공하고, 교수자 모드에서는 토론 현황과 그룹간의 관계, 사용자의 참여율을 보여주고(Swallow Loop), 머신러닝을 활용해 학습자의 관심사에 대한 알림(Deep Loop)까지 제공하고 있다.
<학습자 모드>
<교수자 Shallow Mode>
<교수자 Deep Mode>
여기에서 사용되어지는 트래킹 알고리즘과 머신러닝의 특징과 도구는 아래와 같다.
브루스 교수는 인공지능을 활용한 토론 학습 서비스 ARGUNAUT의 학습경험을 디자인 하면서 토론 서비스에서 구조(Structural), 시간(Temporal), 텍스트(Textual)는 AI 알고리즘을 설계하는데 있어 중요한 패턴 정보를 제공하고, ARGUNAUT 머신러닝에 중요한 기여를 하고 있다고 말했다.
참고자료

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