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[손봉호 교수] 합리적 이기주의자가 되자
한국은 민주화도 진전되었고 법치도 조금씩 자리 잡아 정의도 많이 향상되었으며 굶주릴 정도로 가난하지도 않다. 그런데 OECD에서 자살률은 1위고 행복지수도 거의 꼴찌다. 이유는 시민들이 지나치게 이기적이고 경쟁심이 너무 강하며 특히 지도층이 도덕적 존경을 받지 못하기 때문이다.그러나 절망적이지는 않다. 생명의 위험을 무릅쓰고 위기에 처한 이웃을 돕는 사람들이 많이 늘었고 공익과 약자들을 위하여 기부하는 사람들의 수와 액수도 많이 늘어났다. 이런 분들에게 하는 시상의 심사를 자주 하는데 수상자격을 갖춘 분들이 매우 많아 감동적이다. 우리가 모두 조금만 바꾸면 세계가 부러워하고 다수가 행복한 선진국이 될 수 있다.---우리가 모두 천사가 되지 않아도 된다. 이기적인 것도 그 자체로 나쁘지 않다. 모든 동물은 다 이기적이고 경쟁적이다. 그러나 사람에게만 이성이 있으므로 ‘합리적으로만’ 이기적이면 문제없다. ‘다른 사람에게 부당하게 해를 끼치지 않는 범위 내에서’ 자신의 이익을 최대한으로 추구하면 된다. 그것은 다른 말로 도덕과 법을 지키는 것이다. 도덕과 법은 다른 사람에게 부당하게 해를 끼치지 못하도록 만들어 놓은 규정이다. 법은 그렇게 하도록 ‘강제적으로’ 요구하고 도덕은 ‘자발적으로’ 이웃을 억울하게 하지 않는 것이다. 거기에다 인간관계를 좀 더 부드럽고 친밀하게 하려면 ‘예의’까지 지키면 된다."이기적인 것은 그 자체로 나쁘지 않다.도덕과 법을 지키는 ‘합리적으로만’ 이기적이면모두가 같이 번영하고 행복해질 수 있다.합리적 이기주의자가 머리 좋은 사람이다."도덕과 법을 지키는 것이 합리적인 이유는 지키지 않으면 조만간 자신도 손해를 볼 확률이 높기 때문이다. 법을 어기면 벌을 받고 비도덕적이면 사람들의 제재와 불신을 받는다. 비도덕적이거나 불법적인 행위로 손해를 본 사람들이 바보가 아닌 이상 가만있지 않을 것이다. 직접적으로 앙갚음을 할 수도 있지만, 그도 비도덕적이고 불법적으로 행동할 유혹을 받는다. 결과적으로 사회 전체의 질서가 무너지고 살벌해져서 나와 내가 사랑하는 사람들도 고통을 당할 확률이 커진다. 그러므로 가장 현명하고 합리적인 것은 자신의 이익을 추구하되 도덕적이고 합법적으로 경쟁하므로 다른 사람을 억울하게 하지 않는 것이다.일반적으로 말해서 도덕과 법에 어긋나게 행동하는 사람은 ‘머리가 좀 나쁘다.’ 이성이 없는 짐승은 우선 눈앞의 미끼가 탐이 나서 먹으려다 덫에 걸린다. 사람도 멀리 내다보지 못하고 논리적으로 생각하지 않으면 코앞의 이익만 챙기다가 결과적으로 자신도, 이웃도 손해를 본다. 그래서 하버드대학교의 교육심리학자 로렌스 콜버그(Lawrence Kohlberg)는 “남에게 대접을 받고자 하는 대로 남을 대접하라.”(성경)나 “내가 싫어하는 바를 다른 사람에게 시키지 마라.”(己所不欲 勿施於人 - 論語) 등의 황금률이 옳다는 것을 인식하고 그대로 실천하려면 지능수준이 좀 높아야 한다고 주장했다. 공부를 아무리 많이 해도 합리적으로 생각하고 바르게 행동하지 않는 것은 머리가 나쁘기 때문이고 결과적으로 자신과 이웃에게 해를 끼쳐서 모두를 불행하게 만든다.이기적이 되자. 그러나 반드시 ‘합리적으로’ 이기적이 되면 모두가 같이 번영하고 행복해질 수 있다. 합리적 이기주의자가 머리 좋은 사람이다.▶ 손봉호 교수고신대학교 석좌교수이자 서울대학교 명예교수이며 사단법인 블루크로스와 푸른아시아의 이사장 등을 맡고 있다. 한성학원 이사장, 기독교윤리실천운동 공동대표, 밀알복지재단 이사장 등을 역임했으며 행복하고 성숙한 세상을 만들기 위한 메시지를 전언하고 있다. 지난 8월엔 가나안농군학교 창설자인 김용기 선생을 기려 제정한 일가상에서 공로상을 수상했다.
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[문형남 교수] 에듀테크 트랜스포메이션의 발전 방향과 대응
트랜스포메이션(Transformation)은 전환을 의미하며, 우리 사회 전반에 전환이 일어나고 있다. 디지털 트랜스포메이션(Digital Transformation)은 디지털 전환을 의미하며, 4차산업혁명과 거의 동의어로 사용되고 있다. 에듀테크 트랜스포메이션(EduTech Transformation)은 에듀테크 전환을 뜻하며, 필자가 사용을 주장하는 용어다. 영어권에서는 ‘교육에서의 디지털 전환(Digital Transformation in Education)’이라는 표현을 쓰고 있는데, 에듀테크 트랜스포메이션(EduTech Transformation) 용어도 점차 확산될 것으로 예상한다.에듀테크 트랜스포메이션은 교육 분야에서 기술 혁신을 통해 전통적인 학습방식과 교육시스템을 혁신하고 변화시키는 과정을 말한다. 이는 정보기술(IT), 인공지능(AI), 가상현실(VR), 빅데이터 등을 활용하여 학습경험을 개선하고 학생들의 학습성과를 향상시키는 것을 목표로 한다. 에듀테크 트랜스포메이션은 학생, 교사, 학교, 기업 등 교육 생태계 전반에 긍정적인 영향을 미치는 중요한 움직임으로 평가되고 있다.---에듀테크 트랜스포메이션의 의미와 현황에듀테크 트랜스포메이션은 다섯 가지 측면에서 의미가 있다. 첫째, ‘맞춤형 학습’이다. 학생들의 다양한 학습스타일과 수준에 맞춰 맞춤형 학습로드맵을 제공하고 개인별 진도와 성과를 분석하여 최적의 학습경로를 제시한다. 둘째, ‘확장된 학습경험’이다. 온라인 강의, 가상현실, 시뮬레이션 등 다양한 형태의 학습도구를 통해 학생들에게 더욱 풍부한 학습경험을 제공하며 참여도와 흥미를 높인다. 셋째, ‘전 세계적 교류’다. 온라인 플랫폼을 통해 국경을 넘어 국제 교류와 협업을 강화하고, 다양한 문화와 관점을 접할 수 있는 기회를 제공할 수 있다. 넷째, ‘데이터 기반 의사결정’이다. 빅데이터와 AI를 활용하여 학생들의 학습데이터를 분석해서 최적의 교육프로그램 및 교수방법을 결정하는 일을 지원한다."에듀테크 트랜스포메이션은 교육 분야에서 기술 혁신을 통해전통적 학습방식과 교육시스템을 혁신하고 변화시키는 과정이다.이를 통한 목표는 실질적 학습경험 개선과 학습성과 향상이다."에듀테크 트랜스포메이션의 현황은 다섯 갈래로 파악할 수 있다. 첫째로 ‘온라인 교육’이다. 온라인 강의와 전자교재를 활용하여 학습자료에 쉽게 접근할 수 있게 하며 지리적 제약을 극복한다. 둘째로 ‘가상현실과 증강현실’이다. 학습자들을 가상공간으로 이동시켜 현실적인 경험을 제공하거나 교육 내용을 시각화하여 이해를 돕는다. 셋째로 ‘인공지능 기반 학습’이다. AI를 활용해서 학생들의 학습패턴을 분석하며 개인별 맞춤형 학습프로그램과 피드백을 제공한다. 넷째로 ‘온라인 협업 도구’다. 협업을 촉진하고 프로젝트 관리 및 토론을 원활하게 할 수 있는 도구를 제공하여 협력적 학습을 강화한다. 다섯째로 ‘스킬 기반 학습’이다. 학습자들이 실생활에서 활용 가능한 스킬을 배울 수 있는 기회를 제공하여 직업능력을 강화한다.글로벌 에듀테크 트렌드케임브리지가 예측한 글로벌 에듀테크를 형성하는 학습자 중심 트렌드를 보면 먼저 ‘교육 및 평가 도구에서 인공지능(AI) 사용 확대’가 있다. 챗GPT(ChatGPT)로 인해 전 세계 교육자들은 수업계획을 다시 작성하고 전통적인 작문과제를 버려야 했다. ChatGPT, 더 나아가 AI는 가까운 장래에 EdTech에서 분명히 지배적인 주제다. 새로운 기술은 계속 나타나므로 우리는 그것을 잘 사용할 방법을 찾아야 한다. 다음으로 ‘웰빙과 감성지능에 집중’이 꼽혔다. AI는 전통적인 학습결과를 발전시키는 데 사용될 뿐만 아니라 교육자가 학생의 정신건강을 다루는 방식을 형성한다. 이는 학생의 웰빙과 감성지능을 지원하는 도구에 대한 일반적인 추세를 나타낸다. 이어서 ‘교사를 대체하는 것이 아니라 지원하는 기술’이다. 점점 더 다양한 에듀테크 솔루션이 교사가 자신이 가장 잘하는 일, 즉 ‘가르치는 일’을 자유롭게 할 수 있는 방법을 찾고 있다. 앞으로 교사를 대체하는 것이 아니라 교사를 지원하는 창의적인 방법을 찾는 더 많은 솔루션을 보게 될 것이다. 그리고 ‘인간 중심의 솔루션’이다. 모든 트렌드가 가장 진보된 기술을 응용한 프로그램을 사용하는 데 초점을 맞추는 것은 아니다. 많은 에듀테크 솔루션은 인간 중심 접근 방식을 통해 혁신을 찾고 있다.에듀테크 트랜스포메이션의 발전 방향에듀테크 트랜스포메이션은 빠르게 진화하면서 교육 분야에 혁신적 변화를 가져오고 있다. 학습자와 교육기관은 이러한 기술 혁신에 대응하여 교육의 품질과 접근성을 향상시키는 데 노력하고 있다. 에듀테크(EdTech)는 교육과 기술을 융합하여 혁신적인 학습 경험을 제공하는 분야로, 디지털 기술의 발전과 함께 빠르게 성장하고 있다. 에듀테크 트랜스포메이션은 교육 분야 패러다임 변화를 이끄는 과정으로, 다양한 발전 방향과 그에 대응하는 전략을 살펴보겠다. 첫째, ‘맞춤형 학습’이다. 학생마다 다른 학습속도와 학습스타일을 고려한 맞춤형 학습경험을 제공해야 하며, AI와 빅데이터 분석을 통해 학생의 강점과 약점을 파악해서 최적의 학습로드맵을 제시해야 한다. 둘째, ‘실전 중심 학습’이다. 문제해결능력, 창의성, 협업능력 등 실생활에서 활용 가능한 능력을 강조하는 학습방식을 도입해야 하며, 시뮬레이션과 가상현실(VR)을 활용한 시나리오 기반 학습환경을 제공해야 한다. 셋째, ‘디지털 리터러시 강화’다. 디지털 환경에서 정보를 찾고 평가하며 활용하는 능력을 개발하는 교육을 강화해야 하며 인터넷 검색, 미디어 평가, 정보보안 등 디지털 시대에 필요한 스킬을 강조해야 한다. 넷째, ‘협력적 학습’이다. 온라인 플랫폼을 통한 공동 작업 및 공유를 통해 학생들 간 협력과 소통 능력을 강화해야 하며, 협업 도구 및 소셜러닝을 활용해서 학습경험을 더욱 풍부하게 만들어줘야 한다. 다섯째, ‘재택 및 유연한 학습’이다. 온라인 강의와 원격 학습을 통해 지리적 제약을 극복함으로써 유연한 학습환경을 제공해야 하며, 학생들의 다양한 시간대와 우선순위에 맞춘 학습이 가능하도록 해야 한다.에듀테크 트랜스포메이션에 대응하는 전략에듀테크 트랜스포메이션에 대응하려면 다섯 가지 전략에 주목해야 한다. 첫째로 ‘교육자 역량 강화’다. 교사들과 교수들에게 디지털 리터러시와 에듀테크 도구 활용에 필요한 교육을 제공함으로써, 교육자들이 학생들에게 풍부한 학습경험을 제공할 수 있도록 해야 한다. 둘째로 ‘학생 중심 설계’다. 학생들의 의견을 수렴하여 새로운 학습방식과 플랫폼을 개발하고 사용자경험(UX) 개선에 주력하며 학생들의 만족도와 참여도를 높여야 한다. 셋째로 ‘데이터 분석과 개인화’다. 빅데이터와 AI를 활용하여 학생의 학습패턴과 성과를 분석하여 개인화된 학습로드맵을 제시해야 하며, 지속적인 데이터 분석을 통해 효과적인 교육방법을 파악해야 하며, 기존의 것들도 개선해야 한다. 넷째로 ‘보안과 개인정보 관리 강화’다. 온라인 학습플랫폼에서의 개인정보 보호 및 보안을 강화하여 학생들의 개인정보가 안전하게 보호됨을 보장하고, 사이버보안 교육을 강화해야 한다. 다섯째로 ‘디지털 격차 해소’다. 모든 학생이 에듀테크의 혜택을 받을 수 있도록 노력해야 한다. 디지털 테크놀로지에의 접근성을 높여서 경제적 어려움을 겪는 학생들에게도 도움이 되는 방안을 모색해야 하는 것이다.에듀테크 트랜스포메이션은 교육의 미래를 ‘형태 있게’ 변화시킬 수 있는 중요한 움직임이다. ‘형태 있게’는 어떤 변화나 발전이 명확하고 구체적으로 나타나거나 실현되는 것을 의미한다. 에듀테크 트랜스포메이션이 ‘형태 있게 변화한다’라는 문구는 추상적 개념이 아니라 실질적으로 실현되는 변화를 뜻한다. 에듀테크 트랜스포메이션은 교육 분야에서 실질적인 혁신과 변화를 가져온다는 의미다. 따라서 에듀테크 트랜스포메이션을 통해 적극적으로 기술 혁신을 수용하고 각종 변화에 적응하는 것이 교육환경을 더욱 발전시키는 데 기여할 것이다.
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[김지혜 대표] 학교와 에듀테크 기업 주도의 혁신과 변화
기업에서는 디지털 대전환(DT)과 맞물리며 HR 변화가 활발하다. 변하지 않을 것 같았던 학교교육만 봐도 에듀테크 기업들이 학교의 교육서비스에 적극적으로 참여하고 있는 상황이다. 그야말로 가장 큰 변화가 일어난 분야는 교육이라고 해도 과언이 아니다. 한국과학기술정보연구원(KISTI)에 따르면 전체 에듀테크 시장 규모의 약 37%를 북미 시장이, 약 22%를 유럽 시장이 차지하고 있다. 해외의 경우 에듀테크 활성화 지원 정책 및 예산 지원에 힘입어 이미 공교육에서 에듀테크 시장이 활성화되어 있다. 따라서 해외에서 개최되고 있는 다수의 에듀테크 전시를 살펴보면 우리나라 공교육에서의 디지털 교육이나 에듀테크 산업의 방향을 미리 진단하며 미래를 준비할 수 있다.---올해 2월에 발표된 교육부의 교육정책 방안 주제는 ‘모두를 위한 맞춤 교육의 실현, 디지털 기반 교육 혁신’이다. 발표된 자료에 따르면 디지털 대전환으로 인해 촉발된 공교육의 내용과 방식 전환에 대한 필요성에 따라 첨단 기술을 활용한 데이터 기반 과학적·객관적 교수·학습을 통해 개별 학생의 역량 및 선호·학습 속도에 최적화된 맞춤 교육 체제를 실현하는 것을 목표로 하고 있다.연장선상에서 교육부는 지난 6월에 AI 디지털교과서를 통하여 학생별 학습 진단 및 분석을 바탕으로 최적의 학습경로 및 콘텐츠를 추천하고 AI 튜터로 맞춤형 학습을 지원하고자 한다고 밝혔다. AI 디지털교과서는 2025년부터 초등학교 3·4학년, 중학교 1학년, 고등학교 공통·일반선택과목부터 적용될 예정이다. 하여 교육부는 지난 1월에 열렸던 Bett Show UK에 참석하여 에듀테크 기업들을 자세히 살펴보기도 했다. 장상윤 교육부 차관을 비롯한 실무를 담당하는 직원들 15명이 방문단으로서 박람회를 관람했다.전 세계 K-12(유치원부터 고등학교를 졸업할 때까지의 교육기간) 교육 박람회 중에서 우리에게 가장 많이 알려진 박람회는 유럽 에듀테크 시장을 이끄는 Bett Show(영국) 그리고 북미 시장을 보여주는 ISTE이다.먼저 Bett Show는 영국교육기자재협회(British Education Suppliers Association, BESA)가 1985년에 시작한 세계에서 가장 큰 교육 기술 박람회다. 현재는 박람회 및 콘퍼런스 전문기업 하이브(Hyve) 주최로 매년 열리고 있다. 이번 개막식에는 Gillian Keegan 영국 교육부 장관이 “사람들이 미칠 정도로 세상을 바꾸고 싶다면 그게 바로 가장 위대한 혁신이고 교사, 학생, 교육 종사자가 그 당사자가 될 것.”이라는 축사를 건넸다.다음으로 국제교육기술협회 ISTE(International Society for Technology in Education)는 1979년에 설립된 이후 전 세계 교육자들이 머리를 맞대며 미국 K-12에서의 교육에 효과적인 테크놀로지를 활용하여 학습 표준 및 교육 프로그램, 포럼 및 심포지엄 등을 연구·개발하고 있는 비영리기관이다. 해마다 200여 개의 교사를 위한 교육 프로그램을 포함해서 1,000여 개의 에듀테크를 활용한 교육 세션을 운영하는데 400여 개에 이르는 에듀테크 기업들의 전시회가 4일간 계속된다.이번 ISTE 2023에서 강조된 내용은 단연 ‘AI(인공지능)가 가지고 올 교육의 변화’에 대한 주제였다. 37개의 토픽으로 프로그램이 구성되었는데 그중 제일 많은 토픽은 교사를 위한 ‘Personalized learning’, ‘Assessment/evaluations/use of data’ 그리고 바로 ‘Artificial Intelligence’였다.ISTE의 CEO를 맡고 있는 Richard Culatta는 기조강연에서 AI가 바꾸는 미래를 이야기했다. 그는 “학교에서 AI가 실제로 어떻게 작동하는지 가르쳐야 하고(Teach how AI really works), AI를 사용하여 브레인스토밍을 지원하는 방법을 가르쳐야 하고(Teach how to use AI to support brainstorming), 인공지능이 한 명의 구성원으로서 하이브리드 팀에서 일하게 하는 방법을 가르쳐야 하고(Teach how to work on hybrid teams), 마지막으로 컴퓨터로 대체될 수 없는 ‘더 나은 인간이 되는 법’을 가르쳐야 한다(Teach how to be a better at being human).”라고 강조했다.1월에 개최된 영국 Bett Show 에듀테크 전시회에서 GPT와 생성형 인공지능이 언급되었다면 6월의 ISTE 에듀테크 전시회에서는 약 5개월이 흐른 만큼 실제로 생성형 AI를 도입한 서비스들이 많이 선보여졌다. 일례로 수업을 지원하는 도구 Curipod(curipod.com/ai)은 수업에서 다룰 주제를 프롬프트에 입력하면 생성형 AI 대화형 슬라이드 데크가 몇 초안에 수업에 필요한 프리젠테이션, 질문, 토론주제 등의 자료들을 생성해주는 플랫폼이다. 프리젠테이션 슬라이드는 학년 수준을 선택할 수 있고 사용자가 원하는 형태로의 편집도 가능하다. 토론의 주제나 문제들은 일차적으로 AI가 자동 피드백을 해주게 되어 있다. 다음으로 교육자와 교육기관을 위한 생성형 AI가 도입된 ‘AI 글쓰기 감지 기능’을 갖춘 Turnitin은 우리나라의 대학교들에도 도입이 되어 있다. Turnitin은 최근 ChatGPT와 같은 툴로 인해 더욱 많이 벌어지고 있고, 문제도 심각한 표절률(유사도) 검사가 가능하다.미국의 에듀테크 시장은 학교와 교사의 니즈를 산업계가 바로 반영하며 발 빠르게 움직이고 있다. 정부 주도의 교육서비스를 제공하고 있는 우리나라의 경우 미국에서 에듀테크 기업이 주도하는 빠른 혁신과 변화을 자세하게 살펴볼 필요가 있다."각계의 교육자들과 에듀테크 기업들은 힘을 모아학습자 개인 맞춤형 교육이 이뤄지는 생태계를 만들어가야 한다.특히 교수자들은 AI 기반 교육용 테크놀로지를 활용해서학습자들의 애질리티 향상을 돕는 퍼실리테이터로 변화해야 한다."생성형 AI는 산업뿐만 아니라 교육 전반을 변화시키고 있다. 여기에 그치지 않고 생성형 AI는 앞으로 더욱 핵심적인 역할을 담당하게 될 것이다. 이에 에듀테크 기술과 AI 그리고 빅데이터 등을 기반으로 학생별로 개인화된 교육 경험을 제공해줄 수 있도록 교육자뿐만 아니라 에듀테크 기업들이 함께 교육 생태계를 만들어가야 한다. 이런 변화 속에 교사의 역할은 학생들이 빠르게 미래사회에 적응하고 대응할 수 있도록 돕기 위해 기존의 지식전달자에서 AI 기반 교육용 기술을 적재적소에 활용하는 퍼실리테이터로 변화할 필요가 있다.▶ 김지혜 대표숭실대학교 AI·SW 융합학과 박사과정. 티처빌원격교육연수원 부원장으로 14년간 유치원부터 고등학교까지 교사 직무연수를 위한 원격교육연수원 콘텐츠 운영 및 교육서비스 총괄을 맡고 있다. 캐럿글로벌 커리어 컨설턴트를 역임했으며 다수의 취업용 교육 프로그램 개발 및 면접·취업 강의 경험이 있다.
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[안성진 교수] 문제분해와 추상화
문제란 무엇인가? 사전적으로는 ‘해답을 요구하는 물음이나 해결하기 어려운 대상’ 등을 의미한다. 우리는 살아가면서 매우 다양한 문제들을 만나게 된다. 이때 단순하거나 이미 경험했던 문제들은 큰 힘을 들이지 않고 쉽고 빠르게 해결할 수 있다. 하지만 어렵거나 미처 경험해보지 못한 문제를 만나게 되면 해결하는데 상당한 시간이 걸릴 뿐만 아니라 그 과정에서 스트레스도 받게 된다.그럼, 어려운 문제는 어떤 문제일까? 우리가 생각하는 어려운 문제의 근본적인 원인은 먼저 ‘복잡성’에 있다. 생각해야 할 요소가 많고 다른 것들과 관련도 많으며, 이질적인 것들이 포함되어 있어서 결정해야 할 요소가 많아 문제가 복잡해진다. 또한, ‘불투명성’이 높은 것도 어려운 문제다. 이해할 수 있는 상황이 명확하게 드러나지 않고, 어디서부터 해결의 실마리를 찾아야 할지도 모호한 부분이 있다. "우리는 살아가면서 다양한 문제들과 마주치게 된다.그중 단순하거나 이미 경험했던 것들은 해결하기 쉽다.그러나 복잡성, 불투명성, 다목적성, 역동성이 겹치는 문제들은해결하는 데 상당한 시간이 걸리고 스트레스도 받게 된다.문제를 분해하고 추상화하는 사고력이 필요한 이유다."---그리고 ‘다목적성’도 문제를 어렵게 한다. 문제가 여러 가지 목적을 포함하고 있어서 정확한 목적을 파악하기 힘들게 하는 것이다. 마지막으로는 ‘역동성’이 있는데, 시간적 제약이 있거나 예측하기가 어렵고 변화가 무쌍해서 어떻게 흘러갈지 예상하기 어려운 점이 문제를 어렵게 만든다. 이러한 복잡성, 불투명성, 다목적성, 역동성이 서로 겹치면 겹칠수록 문제는 더욱 어려워진다.이처럼 복잡하고, 불투명하고, 목적이 다양하고, 역동성이 큰 ‘어려운 문제’를 해결하기 위해서 우리는 고민을 거듭하게 되는데, 이때 사고력을 사용하게 된다. 컴퓨팅 사고력에서 복잡성을 다루기 위한 사고력으로 대표적인 것이 ‘문제분해(Problem Decomposition)’다.문제분해란 문제를 해결 가능한 수준의 작은 단위로 나누는 것을 의미한다. 이는 큰 문제를 ‘해결할 수 있는 작은 문제들’로 분해함으로써, 복잡성을 줄이고 각각의 작은 문제들에 대해 더 구체적으로 대응할 수 있게 해준다. 이렇듯 문제분해는 문제에 대한 이해를 쉽게 해준다는 장점이 있다. 또한, 절차나 과정을 명확하게 드러낼 수도 있고 전체를 구성하는 요소들도 쉽게 파악할 수 있게 해준다.여행 계획을 세우는 예를 들어보자. 일어날 일들과 해야 할 일들을 생각해보면 일정 확정, 여행지 선택, 숙박 예약, 교통수단 선택, 식사 선택, 활동 계획 수립, 준비물 마련 등을 해야 할 일들로 나누어 볼 수 있다. 그러고 나면 이제 해야 할 일들 각각에 관해 집중적으로 접근할 수 있게 된다. 이렇게 하나의 문제는 작은 단위의 문제로 나누고 이를 개별적으로 해결해나가는 업무 프로세스를 만들 수 있는데 이를 문제분해라고 한다.문제분해는 문제 자체에 대한 통찰력을 갖게 해주는 수단으로도 생각할 수 있다. 문제가 가진 본질을 잘 이해하게 해주고, 해결책 마련에 대한 실마리를 제공해줄 수 있다는 점에서 상당히 효과적인 방법이라고 볼 수 있다. 실제로 대규모 정보 시스템을 개발하는 경우를 생각해보면, 전체적인 시스템의 구성요소를 잘 나누고 각각의 서브 시스템들을 개발해나가는 개발 방법론을 많이 사용한다. 또한, 문제분해는 공장자동화나 일정 관리와 같은 업무와 관련된 분야 외에도 앞서 예를 들었던 여행 계획 수립이나 마케팅 전략에 이르기까지 거의 모든 분야에서 적용될 수 있다.때로는 문제를 자세히 들여다보게 되면 핵심적인 요소와 부수적인 요소로 구분할 필요가 있는 경우가 많다. 자세하고 부수적인 부분까지 고려해서 일을 추진하다 보면 핵심을 놓칠 수 있어서 굳이 중요하지 않은 부분은 제외하고 문제분해를 할 수도 있다. 이렇게 불필요하거나 세세한 부분을 제거하고 중요하고 핵심적인 부분만을 분리하여 간결하고 이해하기 쉽게 표현하는 것을 ‘추상화(Abstraction)’라고 한다.추상화는 복잡도를 조정하고 처리할 수 있는 능력이다. 주어진 일에 관해 설명하는 사람을 보면, 그 사람이 얼마나 자기가 해야 하는 일을 정확하게 잘 파악하고 있는지 알 수 있다. 누군가가 핵심이 무엇인지 잘 설명하고 있다면, 그 사람은 추상화 능력이 뛰어난 사람이다. 그런데 어떤 일을 추진하는 데 있어 많은 일을 하고는 있지만 정작 핵심을 보지 못하고 놓치는 사람들이 있다. 이런 경우 그 일이 제대로 추진될 것이라고 기대하기 어렵다.추상화는 문제를 분해하는 과정에서 흔히 일어날 수 있어서 상호 보완적인 관계가 있다. 추상화를 통해 문제의 핵심 개념과 기능에 집중하면, 문제분해를 통해 얻은 많은 세부 사항을 더 잘 다룰 수 있다. 어려운 문제를 단순화하고 요약함으로써, 효율적이고 효과적인 문제분해를 할 수 있다."디지털 세상에서 인공지능(AI)의 비중이 점점 커지고 있다.인공지능이라는 훌륭한 도구를 업무에 적절하게 사용하려면문제에 대한 통찰력, 문제해결을 위한 분명한 설계가 요구된다.즉, 문제해결과 추상화는 인공지능과의 협업에 필수적인 역량이다."문서나 스토리를 요약하는 작업을 생각해보자. 문서의 수나 양이 많은 상황에서 특정 주제에 대해 집중적으로 분석하고자 하는 경우, 문서를 요약하는 기능은 중요한 역할을 한다. 어떤 분야의 정책을 세우기 위해 여러 나라의 관련 자료를 수집하는 크롤링 작업을 하고, 수집된 문서를 요약한 후 핵심 문서를 가려내는 것은 디지털 세상에서 빅데이터를 처리하는 방법 중 하나다. 수많은 문서 중에서 관련성이 높은 정책 자료를 선별하는 것은 중요한 작업 중 하나인데, 이때 추상화가 큰 역할을 한다. 전체적인 내용을 파악하기 위해서는 핵심 키워드를 식별하여 찾아내고, 시간대에 따라 나열하며, 맥락을 손상하지 않는 범위 내에서 요약해야 한다. 이러한 전체적인 스토리를 추상화하는 능력은 문제분해 역량과 함께 작동하는 경우, 문제해결에 중요한 역할을 하게 된다.문제분해와 추상화는 컴퓨팅 사고력에서 가장 핵심적인 역량이다. 각자 독립적으로 문제해결을 주도하기도 하지만, 서로 보완하면서 어려운 문제를 해결해나가는 연결 관계를 맺고 있다. 우리가 살아가야 할 디지털 세상에서는 복잡성과 다양성이 증가함에 따라 다양한 문제들이 발생하고 있다. 그래서 인공지능(AI)이라는 훌륭한 도구를 업무에 적합하게 사용하기 위해서는 문제에 대한 통찰력이 요구되며 그 문제를 해결하기 위한 설계가 분명해야 한다. 즉 문제분해와 추상화 능력을 갖추는 것은 인공지능이라는 도구와 협력하기 위한 필수 역량이다.▶ 안성진 교수성균관대학교 사범대학 컴퓨터교육과 교수/공학박사. 성균관대학교 입학처장, 사범대학 학장, 교육대학원 원장, 교육연구소 소장 등을 역임했다. 정보통신기술사를 보유하고 있는 연구자이면서 SW·AI교육에 많은 관심을 갖고 있다. 주요 저서로 『인공지능 컴퓨터처럼 생각하기』, 『정보통신배움터』, 『지능정보사회와 AI윤리』, 『연구보안론』 등이 있다.
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[윤선경 박사] 조직 내 PBL 상급자로 거듭나기
생성형 AI의 대중적 확산으로 ‘개별화된 학습경험’에서 학습자의 ‘능동성’이 강조되는 학습 전환이 진행 중이다. 이때 PBL의 학습 능동성을 끌어올릴 학습환경을 검토해보자. PBL은 경험을 통해 실제의 앎을 학습자가 구성해나가는 방식이므로 무엇보다 ‘학습경험’과 ‘몰입환경’ 제공이 중요하다. 첫째로 학습경험은 사회, 조직, 타인들과 의미 있는 관계를 형성하도록 설계해야 하고, 실전에서의 높은 성과를 위해 PBL 과정에도 협력경험을 포함해야 한다. 둘째로 몰입환경에선 문제해결과정에서의 몰입 수준을 높일 조건인 목표 확인, 도전역량과 목표 수준 간 밸런스 확보, 피드백을 통한 목표 조절이 중요하며 구성주의적 학습환경에서 요구되는 사회맥락적 지원인 우호적인 지원자와 전문적 인력지원 등을 고려해야 한다. 이와 같은 설계 방식은 인간의 사회적 기본욕구를 충족함으로써 학습자의 내재된 동기를 향상시키는 동시에 PBL의 경험적 학습 특성도 반영하므로 성공적인 PBL로 이끌 수 있다.---최근 생성형 인공지능(Generative AI)이 본격적으로 개별 학습자들에게 사용되는 것을 보면서 DT(Digital Transformation) 시대의 본격적 학습 전환을 실감한다. 학습에서 지금까지 DT는 대표적으로 자동화(automation)된 학습시스템 혹은 플랫폼에서 학습의 기회가 개인 맞춤형으로 제공되는 ‘개별화된 학습경험’ 전환을 의미했다. 이것이 오프닝이었다면 다음 전환은 생성형 AI를 통해 ‘학습자의 진짜 능동성’을 끌어낸 특징을 들 수 있다. 현재 학습자들은 생성형 AI를 활용해 업무에 도움이 되는 학습자료를 스스로 만들고 있고 직접 학습활동을 설계하기도 한다. 복잡한 경영환경과 사회변화에 더 효과적으로 대응할 수 있는 도구와 방법에 익숙해진 것이다. 작금의 상황은 자동화로 인한 문제해결능력 확대의 중요성을 재차 확인시킨다. DT 기술로 자동화할 수 있는 부분이 업무와 학습의 영역에서 점차 확장되고 있는 만큼, 구성원들은 복잡한 조직의 문제를 해결할 수 있는 능력을 비롯한 소프트 스킬에 집중하게 된다."PBL 학습환경에서 요구되는 것은학습경험으로서의 ‘경험’과그 경험에 ‘몰입’하도록 체계적으로 지원하는 것이다."한편 자동화로 인해 기존의 많은 역할이 대체되는 과정에서 HRD의 어떤 핵심적인 역할이 남을 것인지 고민이 이어지고 있다. 그러나 ‘조직과 구성원의 성장 및 성과 향상에 기여’라는 본질은 변하지 않는다. 이제 ‘대체 가능한 업무’는 AI와 데이터 분석 시스템 등 각종 도구를 활용하여 자동화하고, HRD 전문성을 기반으로 인간의 영역이라고 볼 수 있는 핵심 영역에 제대로 집중해야 하는 상황에 직면했다. 문제해결능력과 같은 소프트 스킬 획득과 향상을 위한 직간접적 지원이 그중 하나라고 볼 수 있다. PBL과 디자인씽킹이 여기에 포함된다. 지금의 상황에서 PBL은 학습자의 진화에 맞춰 학습 능동성을 한층 끌어올릴 수 있는 학습환경을 제공할 수 있어야 한다. 그렇다면 어떤 환경이 좋은 PBL 학습환경일까? 추천시스템이 잘 갖춰진 학습플랫폼을 통해 PBL을 배우게 한다면 어떨까? 이는 PBL 관련 지식을 갖추는 데는 도움이 되겠지만 ‘learning by doing’에 따라 PBL을 실제 수행하며 익히는 데는 큰 도움을 줄 수 없다. PBL 학습환경에서 요구되는 것은 학습경험으로서의 ‘경험’과 그 경험에 ‘몰입’하도록 체계적으로 지원하는 것이다.PBL에서의 학습경험HRD에서 학습경험(Learning Experience: LX)은 개별화된 맞춤형 학습경험, 학습분석, 소설러닝 등을 주로 언급한다. 또한, 직원경험(Employee Experience: EX)은 구성원으로서 경험하는 모든 직무경험이나 일상의 접점, 상호작용을 뜻하며 그러한 것이 모인 직원여정을 통해 일의 의미를 찾고 성장하게 하는 것을 의미한다.PBL의 학습경험은 ‘실제와 연결된 경험’과 ‘협력경험’을 하도록 해야 한다. 첫째, 실제와 연결된 경험이어야 한다. 실제 하는 것이 배움이며 배움은 곧 실행하는 것과 같다. 물론 실제로 행하는 학습에 대한 경험이 전부는 아니다. PBL에서 말하는 비구조화된 복잡한 문제는 실제 세계를 반영한 것이지만 비구조화 문제라고 해서 반드시 실제와 연결되는 것은 아니다. 중요한 것은 학습내용이 사회와 조직 내 여러 사람과 연결되어 세상의 고민과 관심으로 이어져 있음을 깨닫고 학습을 통해 실제 세상과 의미 있는 관계를 만들도록 하는 것이다. 문제해결의 학습경험을 통해 관련된 이들과 의미 있는 관계를 형성하면 학습활동에 대한 내재적 동기(intrinsic motivation) 형성과 지속에 도움이 된다. 인간의 3가지 기본 사회적 욕구 중 하나인 관계성(relatedness)을 충족하기 때문이다. 그러면, 어떻게 의미 있는 관계를 형성하는 학습경험을 만들어낼까? 주어진 상황에 따라 다양하겠으나 문제와 관련된 조직 내외부 이해관계자를 직접 만날 기회를 만들거나, 문제해결을 위한 자료 조사 과정에서 문헌 및 DB만 볼 것이 아니라, 실제 사람들을 인터뷰하도록 하는 방법이 있다. 문제해결을 위한 팀을 꾸려 팀원들 간 의사소통 기회를 늘리고, 다른 팀과도 교류할 수 있도록 해볼 수 있다. 직접 대면과 수많은 온라인 채널과 툴을 모두 활용하는 것이다.둘째, PBL 과정에서 협력경험을 제공해야 한다. 문제해결은 보통 개인 혼자가 아닌 팀 협력을 통해 진행된다. 실전에서 협력을 통한 높은 성과를 바란다면 PBL 학습경험을 제공할 때도 개인학습만 하는 환경이 아닌, 협력을 경험하도록 하는 환경을 설계하는 것이 좋다. 협력경험을 촉진하려면 대화와 협력 도구를 다양하게 제공해야 한다. 센게(Senge)가 말한 학습조직의 팀학습(team learning)과 같은 맥락으로 논의와 토론을 통해 개인 능력을 집단적 사고 과정으로 전환시키는 것이다. 조직에서 직간접적 대면이 가능한 애플리케이션, 시스템, 제도 등 여러 대화 채널을 확보하여 CoP를 만들거나 상호작용 역할을 지원할 수 있다. 그냥 만들고 사용하라는 것이 아니라 조직적으로 진행되도록 활동 목표나 최소한의 규칙을 주는 것도 고려해볼 수 있다. 이러한 대화와 협력 도구는 지식공유, 공감대와 신뢰 형성, 목표에 대한 공동의 멘탈모델 만들기에 영향을 주므로 팀 협력에 대한 작은 성공경험들을 쌓게 한다.PBL에서의 몰입환경PBL에서는 학습자의 능동성이 필수적이다. 비록 실제적 문제를 접하면서 학습자의 관심과 흥미가 높아진다고 하나, 강요한다고 능동성이 쉽게 생기지는 않는다. PBL에서의 성장경험에 몰입하게 하려면 칙센트미하이(Csikszentmihalyi)의 몰입 조건을 떠올려보고, 그 외 지원요소가 무엇이 있을지 생각해볼 필요가 있다.첫째, PBL 문제해결과정에서 몰입 수준을 높일 조건을 조절해준다. 몰입(flow)에선 목표를 명확하게 하고, 도전과 목표 간 밸런스를 맞추며, 즉각적 피드백을 통해 목표를 조절하도록 한다. PBL의 학습 플로우에서도 주어진 과제뿐 아니라 실제 문제해결과정에서 팀원들의 목표를 체크하면서 구체성, 현실성, 측정가능성과 달성가능성, 그리고 기한 측면에서 명확성을 높여주는 작업이 필요하다. 학습자들이 자신들의 능력과 상황을 인식하는 것도 매우 중요한데, 그래야 도전과 목표 간 균형을 맞출 수 있기 때문이다. 지나치게 쉬운 과제는 지루함이나 무관심을 느끼게 할 수 있으며 지나치게 어려운 과제는 걱정과 분노를 유발한다. 지금 하는 과제에 심취하여 집중된 상태를 유지하게 하려면 해결능력과 목표 간 수준 차이를 확인하고, 이를 해결하기 위해 필요한 능력과 그것의 구체적인 획득 방법도 확인해보도록 하는 것이 좋다. 또한, PBL 진행자는 명확하고 즉각적인 피드백을 제공하여 목표를 팀의 현재 상황에 맞춰 조절하도록 해볼 수 있다. 이는 사회적 욕구 중 유능성(competence)을 충족하도록 눈높이를 맞춤으로써 점차 성취목표를 높일 수 있는 좋은 방법이다.둘째, PBL 진행과정에서 외부적 지원환경이 갖춰져야 한다. 지원환경이란 구성주의 학습환경 설계에서 말하는 사회맥락적 지원을 의미한다. 예로 우호적인 지원자와 전문적인 인력 지원을 들 수 있다. PBL이 성공하기 위해선 학습 특성을 이해하는 리더 및 동료의 심리적 지원과 수단적, 절차적 각종 조직지원이 수반돼야 한다. 학습활동 모니터링과 피드백 등 전문적인 인력을 통한 사회맥락적 지원은 문제해결과정의 스캐폴딩(scaffolding) 역할을 한다. 이처럼 조직에서의 수용적 환경 아래 PBL 학습자는 어려운 문제를 스스로 해결할 힘을 얻게 된다. 스캐폴딩을 점차 떼면서 능동적인 학습자로서 자율성(autonomy)도 점차 충족시킬 수 있다."사람은 경험으로부터 지식과 의미를 구성하고,구성원들과 함께 의미 있는 경험을 함으로써 진짜 사용할 수 있는 학습을 한다."만약 PBL을 도입한다면 성공할 수 있을까? 효과성에 대한 의문이 있을 것이다. PBL에서의 문제해결과정은 단지 지식과 기술을 익히고 실제 세계의 문제를 해결하면서 문제해결능력을 익히는 것 이상의 ‘학습 세계관(곧, constructivism)’을 포함한다. 필자는 1회에서부터 PBL의 효과와 성공요인으로 좋은 문제, 문제 이해의 사고틀, 다양한 학습방법과 결합, 학습자 참여 유도를 강조했다. 이에 더해 경험과 몰입환경이 사회적 기본욕구를 충족하도록 지원된다면 학습자의 능동성을 유도해내어 PBL의 효과를 높일 수 있다. HRD 담당자는 PBL 설계와 운영 시, 기본 바탕이 ‘사람은 경험으로부터 지식과 의미를 구성하고, 구성원들과 함께 의미 있는 경험을 함으로써 진짜 사용할 수 있는 학습을 한다’는 데 있음을 항상 기억해야 한다.
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[송은정 교수] 생성형 AI로 인한 HRD의 변화
사람들은 챗GPT를 통해 사람보다 똑똑한 인공지능을 경험했다. 챗GPT와 같은 생성형 AI가 일으키는 거대한 변화의 흐름 속에서, HRD 분야는 이미 중대한 기로에 서 있다. HRD는 인공지능과 효과적으로 협력할 수 있을 것인가, 아니면 인공지능으로 인해 그 역할이 축소될 것인가. 생성형 AI의 대표주자인 오픈AI의 최고기술책임자(CTO) 미라 무라티(Mira Murati)는 “챗GPT는 우리가 가르치고 배우는 방식을 완전히 혁신할 수 있는 잠재력을 갖고 있다.”라고 말했다. 생성형 AI는 HRD의 다양한 가능성을 확장할 수 있는 무한한 동력을 제공할 것이다."생성형 AI가 일으키는 변화의 흐름 속에서,HRD 분야는 중대한 갈림길에 서 있다.HRD는 인공지능과 효과적으로 협력할 수 있을 것인가,아니면 인공지능으로 인해 그 역할이 축소될 것인가."---이미 협력은 시작되었다생성형 AI는 대량의 데이터를 학습하여 데이터를 만들어내는 인공지능 모델이다. HRD 분야는 이미 생성형 AI와 협력하기 시작했다. 생성형 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 HRD 분야에서 기술을 창의적으로 활용하고 있는 사례들을 알아보자.IBM의 왓슨(Watson) 기술을 활용한 온라인 코칭 플랫폼 ‘MyCa(My Career Advisor)’는 직원들이 필요한 스킬을 집중적으로 개발하는 데 도움을 주는 생성형 AI 플랫폼이다. MyCa는 개인별 직무 관련 데이터와 IBM 왓슨의 분석을 바탕으로 훈련 프로그램을 추천하며, 그 효과를 실시간으로 분석한다. 이를 통해 최신 콘텐츠와 훈련 방법의 최적화 수준을 향상시켜 직원의 역량개발을 지원한다. 또한, 직원들이 자신들만의 학습 경로를 따르도록 지원하며, 맞춤형 교육을 통해 향후 경력개발에 대한 통찰력을 제공한다. 왓슨은 AI 기반 학습의 가능성을 활용해 인력개발 영역에서 새로운 시장을 개척한 것으로 평가되고 있다.‘링크드인 러닝(LinkedIn Learning)’은 사용자의 고유한 기술, 경력 바탕, 회사의 목표 등을 고려해 각 사용자에게 맞춤형 온라인 교육 콘텐츠를 제공하는 플랫폼이다. 링크드인은 생성형 AI 기술 및 머신러닝을 활용해서 새로운 교육 콘텐츠를 개발하고 있다. 링크드인 러닝은 새로운 과정을 사용자의 개인화된 추천 커리큘럼에 반영하여 지식과 기술 업그레이드를 돕는다. 링크드인 러닝은 직원의 학습 강화를 위해 AI 알고리즘을 활용하는 좋은 사례로 평가받고 있으며, 사용자에게 최적화된 학습 콘텐츠 제공을 통해 성과를 높일 수 있다.HRD 담당자는 생성형 AI를 활용하여 적응형 학습에 맞춰진 콘텐츠를 기획하고 이에 대한 운영을 지원하는 역할을 수행할 수 있다. 생성형 AI를 활용하면 개인화 서비스를 제공하는 시간과 비용이 크게 절감될 수 있다. 또한, 갈등 및 돌발 상황 시뮬레이션을 개발하고 이를 활용한 커뮤니케이션 역량 교육을 제공할 수 있다. 그리고 이력서 스크리닝이나 면접 스케줄링 등의 업무 자동화, 인재 관리 및 교육 등의 분야에서 AI를 활용할 수 있다.이렇듯 HRD 분야에서는 생성형 AI와의 협력이 필요하며, 이를 통해 HRD 분야의 업무 효율성을 크게 높일 수 있다. 생성형 AI는 다음과 같이 다양한 관점에서 HRD 분야의 가능성을 확장한다.조직 내 상호작용 확장지금까지 HRD 현장에서는 담당자가 직원 한 명 한 명에게 1:1 수준의 상호작용을 제공하기에 여러 가지 현실적인 제약이 따랐다. 생성형 AI의 시대에는 인공지능이 조직 내 인사관리 및 교육 담당자의 보조 역할을 하게 된다. 따라서 더 깊은 수준의 상호작용과 지원적 처방을 통해 조직 내 숨겨진 문제들을 예방적으로 해결하고 구성원의 소속감을 높이는 데 일조할 것이다. 챗GPT와 같은 챗봇이 HRD 담당자를 보조하는 역할을 수행하면 보다 정확한 진단과 빠른 피드백을 제공하게 될 것이며, 조직 구성원들은 정서적인 지원까지를 포괄하는 과학적인 지원 체제를 경험하며 개인과 조직이 함께 성장할 수 있는 토대가 단단해질 것이다.동반 성장을 위한 실험 확장인공지능이 HRD의 다양한 영역에 도입되면, 우리는 챗GPT와 같은 가상의 인격체들을 대상으로 다양한 교육적 실험들을 시도해볼 수 있다. 조직 내 인적자원개발이 발전하기 위해서는 구성원들의 심리와 행동에 대한 연구가 꾸준히 이뤄져야 한다. 그런데 HRD 분야에서의 임상적인 연구들은 사람을 대상으로 하는 실험 또는 관찰이 주가 되기 때문에, 연구윤리와 기업보안에 있어 고려해야 할 제약사항들이 많았다. 그렇지만 앞으로 우리는 챗GPT와 같은 인공지능을 인적자원개발 연구에 도입하여 개인과 조직의 동반 성장을 위한 실험들을 더욱 빠르고 안전하게 진행할 수 있고, 이를 통해 얻은 잠재적인 결론들을 바탕으로 새로운 인적자원개발 모델들을 더 안전한 과정을 거쳐 조직에 적용해볼 수 있다.HRD 분야에 상상력 부여생성형 AI는 HRD 분야에 상상력을 부여하고 그것을 실현하는데 가속력을 더해준다. 챗GPT에게 HRD 분야의 문제를 해결하기 위한 질문을 던지면 새로운 아이디어를 즉시 생성하여 제안해준다. 따라서 우리가 당면한 사안들에 대하여 브레인스토밍을 한다면, 생각의 흐름이 계속 이어질 수 있도록 챗GPT의 도움을 받을 수 있다. 그리고 챗GPT는 사람이 생각하는 속도보다 더 빠르게 아이디어들을 정리해주기 때문에, 아이디어를 실현하는 과정에서도 업무수행 속도가 매우 빨라진다. 생성형 AI는 거대 언어 모델을 통해 정돈된 지식을 전달해줌으로써 우리의 정신적인 영역에까지 인사이트를 제공한다. 따라서 앞으로 조직이 당면한 HRD 분야의 문제들을 해결하는 데에도 광범위한 영향을 미칠 것이다. 생성형 AI는 이미 디자이너와 기술자들에게 상상력을 부여하여 다양한 창작물을 만드는 데 기여하고 있다. 그렇기 때문에 챗GPT를 활용하는 것은 HRD 분야의 문제해결 영역에서도 상상력을 가속화하여, 더 나은 HRD의 미래를 만들어가는 마중물이 될 수 있을 것이다.챗GPT는 이미 세상을 크게 변화시키고 있다. 그러니 HRD 분야에서는 이 거대한 흐름에 더욱 관심을 기울일 필요가 있다. HRD 담당자들이 챗GPT와 같은 인공지능 기술들을 이해하고 안전하게 활용하여, 궁극적으로는 기업과 구성원들의 성장 동력으로서 많은 역할을 해주길 바란다. 이제 생성형 AI를 통해 개개인이 무한한 능력을 보유하게 되는 ‘슈퍼 개인’의 시대가 도래했다. HRD 담당자들 역시, AI와의 협업을 통해 마치 아이언맨처럼 확장되고 강화된 역량을 지니게 될 것이다.[참고 문헌]Simons, J. (2023, February 5). Mira Murati, creator of CHATGPT, thinks AI should be regulated. Time. https://time.com/6252404/mira-murati-chatgpt-openai-interviewIBM. (n.d.). Welcome to the IBM Watson Career Coach Trial. IBM Watson. https://www.ibm.com/docs/en/SSYKAV?topic=version-welcome-watson-career-coach-trial Microsoft. (n.d.). LinkedIn Learning Blog: Where Professionals Go to Learn. LinkedIn. https://www.linkedin.com/business/learning/blog?trk=alliances_blog▶ 송은정 교수동국대학교 AI융합교육전공 교수로 교육 분야 인공지능과 데이터 과학을 가르친다. Microsoft 교육팀 연구원, Google 교육팀 부장을 역임했으며 글로벌 기업과 대학에 이르기까지 교육 현장과 IT업계를 아우르는 경험을 바탕으로 기술과 교육을 연결하는 다양한 활동을 하고 있다. 공저로 『디지털 교육 트렌드 리포트 2024』가 있다.
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[이지연 교수] 적응적 학습(Adaptive Learning)
포스트 코로나19 시대, 디지털 대전환이 진행 중인 급변하는 교육환경 속에서 최근 대두되는 미래교육 관련 논의들은 교육적 패러다임 전환과 교수학습 혁신을 강조하고 있다. PACA 교수학습 모형은 미래교육이 나아가야 할 방향을 개별화(Personalized), 현장기반(Authentic), 융합적(Convergent), 적응적(Adaptive) 학습으로 규정한 미래형 교수학습 모형이다. 이번에는 PACA 4요소 중 마지막으로 ‘적응적 학습(Adaptive Learning)’을 소개하고, 교육현장에서 에듀테크를 활용하여 적응적 학습을 구현한 다양한 사례들을 살펴보고자 한다.---적응적 학습이란 무엇인가? 적응적 학습과 개별화 학습은 무엇이 다른가?급격하게 지능화되고 있는 테크놀로지 기반 학습환경에서 축적된 데이터를 분석하여 개별 학습자의 요구와 수준에 맞춰 개별화된 학습경로와 콘텐츠를 제공하는 적응형 코스웨어 개발과 도입이 빠르게 확산되고 있다. 교육 콘텐츠/서비스 전문기업 McGraw-Hill과 Pearson이 개발한 ALEKS와 MyLab, 국내 에듀테크 기업 뤼이드가 개발한 AI 기반 영어능력시험 대비 플랫폼 산타토익(SANTA TOEIC)과 같은 적응형 코스웨어들은 개별화 학습을 지능형 교수시스템(Intelligent Tutoring System)의 형태로 구현하여 맞춤형 수업과 피드백을 제공한다. 이처럼 에듀테크를 활용하여 학습자의 요구와 수행수준을 보다 효율적으로 모니터링하고 자동적, 역동적, 상호작용적으로 피드백을 제공하는 적응적 학습(adaptive learning)은 적절한 에듀테크 도구와 플랫폼을 활용하여 학생들에게 필요한 피드백을 적시에 제공함으로써, 학습자의 참여동기를 유발하고, 학습에 필요한 상호작용을 촉진하며, 학습효과를 증진시킬 수 있다(89P 이미지 참조). 개별 학습자의 능력 수준과 요구에 따라 차별화된 학습경로와 맞춤형 수업을 제공한다는 점에서 앞서 소개한 개별화 학습과 혼용되어 사용되기도 하지만, 보다 적극적으로 에듀테크를 활용하여 수업의 수준이나 유형을 역동적으로 조정하고, 학습자의 수행 결과에 반응하여 적응적 피드백을 도움을 적시에 지원한다는 점에서 중요한 차이가 있다(이지연, 김미화, 2023; 서은희, 김은영, 2019; Moskal, Carter, & Johnson, 2017).적응형 코스웨어와 에듀테크를 활용한대학의 적응형 학습 수업 사례(출처: 2021-1학기 아주대학교 수업(좌), 인하대학교 수업(우)).에듀테크와 혁신적 교수방법은 어떻게 적응적 학습을 지원하는가?적응형 코스웨어는 인공지능 알고리즘으로 학습과정에서 수집된 학습자 데이터를 분석하여 적절한 콘텐츠와 문제를 제공한다. 따라서 교수자가 AI 기반 적응형 코스웨어를 활용하면 개별 학습자의 사전 지식 수준을 신속하고 효과적으로 진단하고, 학습자의 수준에 딱 맞는 콘텐츠와 평가 문항을 제공할 수 있다(90P 좌측 이미지 참조). 그러나 학습자에게 적절한 피드백을 제공하기 위해서는 비슷한 유형과 수준의 학습자에 대한 학습 빅데이터가 필요하며, 현재 상용화된 적응형 코스웨어 콘텐츠들은 학습자의 수준을 정확히 진단하기 위한 문항 개발이 상대적으로 용이한 수리, 과학, 언어 등 일부 교과목에 집중되는 경향이 있다. 또한, 비용적 부담과 LMS, NEIS 등 기존 교육시스템과의 기술적 호환성 문제 등으로 인해 적응형 코스웨어의 교육현장 도입에는 현실적인 어려움들이 존재한다.그러나 이런 시스템이 있어야만 적응적 학습을 구현할 수 있는 것은 아니다. 학교현장에서 상대적으로 비용적 부담 없이 활용할 수 있는 Padlet, Flip, Slido와 같은 에듀테크 도구들을 활용하여 제한된 교실공간과 수업시간에 구애받지 않고 학습자의 질문이나 과제에 대한 즉각적이고 상호작용적인 피드백을 제공하고, 필요할 경우 적시에 교수자가 개입하여 수업내용이나 속도, 활동에 반영하는 방식으로도 적응적 학습의 효과를 얻을 수 있다(이미지 참조). 클라우드와 모바일 기반 상대적으로 단순한 에듀테크 도구들만으로도 개별 학습자의 학습상황을 보다 효과적으로 모니터링하고 학습결과에 도달하기까지의 활동 데이터를 효율적으로 관리하여 적응적 학습 원리에 입각한 수업 및 평가운영이 가능하다. 대부분의 적응형 코스웨어들이 개별 학습자의 수준 및 학습진행 상황을 주로 퀴즈나 문제풀이 과제 수행의 제한된 형식으로 진단하는 데 비해, 오히려 상호작용적 에듀테크 도구나 플랫폼을 활용한 교수자의 피드백 중심 적응적 수업은 학생 간 협업이나 프로젝트 산출물과 같은 다양한 과제를 제시하고 복잡한 문제해결을 위한 협업과 집단지성 발현의 기회를 제공할 수 있다는 장점도 있다.이처럼 다양한 기술과 방법을 적용하여 적응적 학습을 구현함에 있어서 가장 중요한 것은 적응적 학습을 통해 개별 학습자의 다양한 요구와 수준을 고려하여 의미 있는 학습을 촉진할 수 있는 수업이 될 수 있도록 적절한 도구와 전략을 유연하게 활용하는 교수자의 역량이라 할 수 있다. 빠르게 진보하는 지능형 테크놀로지와 축적된 학습데이터를 활용하여 보다 정교고 현장친화적인 적응형 코스웨어 개발이 가속화되고 있는 만큼, 적응적 학습의 성공적인 도입과 현장 확산을 위해서는 다양한 에듀테크 도구와 교수전략을 효과적으로 활용하여 학습자의 성장을 도모하는 교수자의 이해와 노력이 그 어느 때보다 절실하다.[참고 문헌]서은희, 김은영 (2019). 적응학습 시스템을 활용한 대학 교양수업이 학습자의 정의적 태도에 미치는 영향. 학습자중심교과교육연구, 19(11), 273-293.이지연, 김미화 (2023). 예비교사의 미래역량 강화를 위한 PACA 역량모델 개발연구. 한국교육공학회 2023 춘계학술대회 논문집.Moskal, P., Carter, D., & Johnson, D. (2017). 7 Things you should know about adaptive learning. EDUCAUSE. Retrieved from https://library.educause.edu/-/media/files/library/2017/1/eli7140.pdf
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[김주수 부사장] 라이프스타일에 집중한 모빌리티 가치를 만들어라
MZ 직장인의 해외근무 기피 현상이 이슈가 되고 있다. 환율 인상 등으로 높아진 체류비, 자녀 교육 문제, 맞벌이 부부 증가, 가족과의 떨어짐, 평생직장 개념 약화, 치안 등이 해외근무를 기피하는 이유로 꼽힌다. 일부에서는 해외근무의 장점이 사라진지 오래라며 해외근무를 독려할 수 있는 파격적 인센티브를 제공해야 한다고 조언한다.대학내일20대연구소의 조사결과를 보면, 젊은 세대는 일을 선택할 때 연봉을 가장 중요한 요소로 꼽았다. 2018년에는 연봉을 가장 중요하게 고려한다고 26%가 응답했는데, 2021년 이 수치가 34%까지 치솟았다. 전 세계 MZ세대의 관심사를 엿볼 수 있는 딜로이트의 ‘MZ세대 트렌드 리포트’에서도 이들의 가장 큰 관심사는 생계비로 나타났다. 이런 결과만 놓고 보면 직무 선택은 물론이고, 해외근무를 독려하는 데 있어 보상과 처우는 가장 신경 써야 할 요소로 보인다. 일견 파격적인 인센티브 지급은 해외근무 기피를 해결할 방법으로 타당해 보인다. 그러나 과연 이러한 접근이 글로벌 모빌리티를 높이는 효과적 전략이 될 수 있을까?---"기업들은 MZ세대 구성원의 해외주재원 기피 이슈를그저 파격적인 보상과 처우로 해결하려고 하면 안 된다.해외근무의 가치가 과거에 비해 많이 퇴색되기도 했지만조직과 개인의 관계를 보는 가정 자체가 바뀌었기 때문이다."고용관계의 변화회사와 직원은 기본적으로 ‘고용’이라는 거래적 관계로 연결된다. 여기에서 주목할 점은 ‘직원이 고용관계를 어떤 심리상태로 받아들이냐’이다. 과거에는 ‘충성심’이 고용관계에 깔린 지배적 가정이었다. 조직에 충성하고 헌신적으로 일하면 회사는 이에 대한 대가로 급여를 지급하는 것이 충성심에 기반한 고용관계의 모습이다. 구성원은 어딘가에 소속되어 일한다는 그 자체에 만족한다는 가정이다.충성심에 기반한 고용관계는 2000년대로 들어서면서 변화가 생긴다. 바로 ‘몰입’을 중시하는 고용관계의 등장이다. 조직몰입은 조직에 대해 구성원이 가지는 일체감, 애착 등과 같은 사고방식으로, 조직의 목표를 수용하고 조직에 헌신하려는 마음가짐 또는 좋지 못한 조건임에도 불구하고 적극적으로 근무하려는 의지 등을 의미한다. 치안이나 교육환경 등이 열악하더라도 조직과 개인의 성장을 위해 해외근무를 적극적으로 받아들이는 구성원의 모습이 조직몰입의 한 사례다. 몰입에 기반한 고용관계에서는 본질적으로 구성원의 자발적인 동기부여와 일을 통한 성취감을 강조한다.몰입에 기반한 고용관계는 과거의 충성심에 기반한 고용관계에서 진일보했다는 평가를 받지만 여전히 비판적인 시각도 있다. 고용관계를 직원이 아닌 회사 입장에서만 바라본다는 점이다. 이러한 이유로 최근에는 구성원 입장에서 고용관계를 바라봐야 한다는 목소리가 커지고 있다. 바로 구성원의 ‘라이프스타일’에 기반한 고용관계다.해외근무는 한때 직장생활의 꽃이자 승진의 지름길로 여겨졌지만, 이제는 과거의 영광이 돼버린 모양새다. 세대 변화, 정보 접근성 향상 등 이런 현상을 설명하는 여러 이유가 있으나 그중에서도 조직과 개인의 관계를 바라보는 심리적 가정의 변화가 상당한 영향을 미친다.미국에서는 코로나19 발병 후 ‘대퇴사시대’라고 말할 정도로 많은 직원이 회사를 떠났다. 퇴사하는 이유로는 ‘하루의 대부분을 직장에서 보내는데, 그 시간이 행복하지 않아서’라는 의견이 다수다. 일을 단순히 생계유지 수단으로 여기던 과거와 달리, 일 속에서 나름의 의미를 찾는 경향이 짙어졌다. 자아실현뿐 아니라 일과 삶의 균형, 사회적 가치 실현 등 개인의 성향과 라이프스타일에 따라 일을 선택하는, 우선순위가 달라진 모습이다.라이프스타일의 가치를 높여라이제 사람들은 회사 안은 물론이고 회사 밖에서도 자신의 총체적 라이프스타일 니즈를 충족시켜주는 일을 선호한다. 자신이 원하는 라이프스타일이 위협받는다고 느끼면 아무리 좋은 자리라도 마다한다. 가차 없이 회사를 떠나기도 한다. 머서가 발표한 2022년 글로벌 인재 트렌드 조사결과를 보면, 라이프스타일에 신경 쓰는 일자리를 선호하는 구성원들의 양상을 뚜렷이 엿볼 수 있다. 직원들은 단순히 보다 높은 보상을 주는 직무나 지역에서 일하겠다고 말하지 않는다. 보상을 중요한 요소에서 배제한 것은 아니지만, 이보다는 자신의 라이프스타일을 지켜주는 직무와 지역을 보다 선호하는 것으로 나타났다. 상당수 응답자는 급여가 높아지지 않더라도 자신의 라이프스타일을 우대해주는 직무를 선택할 것이라고도 답했다. 이들이 원하는 것은 어느 지역에서 일하든 자신의 라이프스타일에 맞춰 일하는 업무환경이다. 여기에 더해 높은 품질의 의료서비스, 가족을 위한 웰빙 혜택, 새로운 지식을 배울 수 있는 시간 제공 등 그 니즈도 개인마다 매우 다양하다. 최근 젊은 세대를 관통하는 주요한 특성으로 ‘개인화’가 손꼽힌다. 성장기 때부터 스마트폰을 들고 연결된 세상에서 살고, 언제 어디서든 자신만의 취향에 맞는 제품과 서비스를 구매하는 젊은 세대에게는 ‘나’와 ‘나의 취향’이 중심에 있다. 이렇게 개인화된 세대는 기성세대와는 달리 조직 중심 사고에 거부감을 느낀다.이제 고용관계에서도 개인화 세대에 맞는 ‘라이프스타일 맞춤형 계약’이 필요하다. 개인화 세대는 회사와 ‘충성 서약’이 아니라 ‘고용 계약’을 맺는다고 생각한다. 해외근무에 따른 보상과 처우, 업무환경도 맞춤형 패키지 계약을 맺는 방식으로 발상을 바꿀 필요가 있다. 천편일률적 접근에서 벗어나 해외근무 유형, 세대, 업무, 취향, 라이프스타일 등에 따라 제각각 동기부여 요소와 고충점이 다를 수 있다는 점을 염두에 둬야 한다. 직원들의 ‘회사와 일이 자신들의 라이프스타일에 잘 들어맞는지’에 대한 생각은 매우 깊어졌다. 글로벌 모빌리티 활성화에 있어 구성원 한명 한명의 라이프스타일을 고려하는 것이 중요해진 이유다.코로나19 팬데믹으로 인한 국경 봉쇄가 완화되면서 기업들은 글로벌 확장에 보다 애쓰고 있다. 글로벌 전략을 성공적으로 펼치기 위해 우수한 인재를 적극적으로 해외에 보내고자 한다. 하지만 세대와 고용관계 변화로 인해 기업들은 고민에 휩싸여 있다. 이때 기업들의 대처는 ‘보다 나은 처우를 제공하자’라는 접근이 보편적이다. 하지만 이런 식의 대응이 지속가능할 것이라는 확신이 서지 않는다. 획일적 인센티브나 처우 개선만으로는 지금의 이슈를 해결하기에 한계가 있기 때문이다. 그러니 시사점은 명확하다. 이제는 글로벌 모빌리티 전략을 펼치는 데 있어 구성원의 라이프스타일에 더욱 집중하는 ‘직원가치’를 고민할 때다.
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[엄준하 발행인 메시지] 직장학습 중심으로 전환해야...
최근 Fortune/Deloitte 설문조사에 따르면 CEO들의 71%가 올해 가장 큰 비즈니스 혼란 요인은 ‘기술 부족’이 될 것으로 예상하고 있습니다.HRD와 기업교육에 종사하는 사람들은 기술 격차를 해소하기 위한 올바른 종류의 교육을 찾는 것이 큰 도전이라는 사실을 이미 알고 있을 것입니다. 기업 내외부에는 많은 교육프로그램들이 세팅되어 있습니다. 아쉽게도 그중 다수는 여러분이 고민하는 경영성과 개선을 위한 프로그램과는 거리가 멀 것입니다.기업교육은 조직의 성과와 직원들의 개인적 성장을 위해 중요한 역할을 합니다. 그러나 기존 집합교육(오프-직장학습/off-the-job training) 중심 교육방식은 더 이상 교육의 성과와 시간, 비용 측면에서 만족스럽지 않습니다. 디지털과 인공지능 중심으로 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서는 실제 업무와 직결된 직장학습 중심 교육이 필수적입니다. 따라서 한국의 기업교육을 오프-직장학습에서 직장학습(on-the-job training) 중심으로 전환해야 합니다."디지털과 인공지능 중심으로 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서는 실제 업무와 직결된 직장학습 중심 교육이 필수적입니다."기업의 경쟁력을 높이려면 직원들이 현장에서 변수에 빠르게 대응하고 문제를 신속하게 해결할 수 있어야 합니다. 오프-직장학습은 이론적 지식을 강조하기에 실전에서의 문제해결능력을 키우는 데 한계가 있습니다. 반면 직장학습은 직원들에게 실제 업무경험을 제공하며, 실전에서 필요한 기술과 능력을 습득하도록 돕습니다.직장학습 중심 교육은 직원들의 역량 강화에 더욱 효과적입니다. 이론교육만으로는 회사에서 발생하는 다양한 문제들에 효과적으로 대처하기가 매우 어렵습니다. 하지만 직장학습을 통해 직원들은 실제 업무 상황에서 필요한 능력을 현장에서 익히고, 이를 실무에 적용할 수 있게 됩니다.그리고 직장학습은 직원들에게 학습 동기를 부여하는 데 도움이 됩니다. 직원들은 자신의 성장과 발전을 위해 직장학습 기회를 더욱 갈망하며, 이에 따른 역량 향상이 조직의 성과와 직원의 만족도에 긍정적인 영향을 미칩니다."직장학습은 직원들에게 학습 동기를 부여하는 측면과실시간 피드백 제공 부분에서 많은 이점이 있습니다."또한, 직장학습은 실시간 피드백 제공에도 유리합니다. 실제 업무에 직접적으로 참여하면서 멘토나 상급자로부터 즉각적인 피드백을 받을 수 있습니다. 이를 통해 실수를 빠르게 개선하고 성장할 수 있습니다. 반면, 오프-직장학습은 외부 교육기관과의 협력이 필요하며, 교육을 위한 장소와 시간 확보에도 비용과 시간이 많이 듭니다. 하지만 직장학습은 현장에서 진행되기 때문에 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.마무리하면, 기업교육에서 직장학습 중심으로의 전환은 기업과 직원 모두에게 많은 이점을 제공합니다. 실제 업무에 적용할 수 있는 실전 경험과 역량 강화는 조직의 성과를 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다.따라서 기업은 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 발맞춰 직장학습 중심 교육의 전환을 다음의 3가지 전략에 따라 적극 추진해야 합니다.첫째, 교육과 실무가 능동적으로 연결돼야 합니다. 교육과정을 기업의 실제 업무 상황에 부합하도록 설계해서 직원들이 일하듯 배울 수 있도록 해야 하며, 학습 계획을 수립할 때는 조직의 전략과 목표를 고려하여 직장학습을 포함한 적절한 교육프로그램을 구성해야 합니다.둘째, 직장학습에는 멘토와 멘티, 선배와 후배 간의 지속적인 지원과 피드백이 필요합니다. 따라서 기업은 멘토링 프로그램을 구축하여 새로 합류한 직원들에게 실무적 지침과 조언을 제공하고, 실전 경험을 쌓을 수 있도록 도와야 합니다.셋째, 기업의 경영진과 리더들은 직장학습의 중요성과 가치를 직원들에게 인식시키고, 직장학습의 성과를 정확하게 평가하고 개선하기 위한 피드백 시스템을 구축해야 하며, 직원들의 성장과 발전을 적극적으로 지원해야 합니다."직장학습 중심 교육의 전환에선 다음의 3가지 전략을 유의해야 합니다.첫째로, 교육과 실무의 능동적 연결입니다.둘째로, 멘토-멘티, 선배-후배 사이의 지속적 지원과 피드백입니다.셋째, 전사 차원의 직장학습에 대한 정확한 인식 및 실천입니다."이러한 전략을 적극적으로 추진하면, 한국 기업교육에서 직장학습이 더욱 효과적으로 이뤄질 수 있으며, 조직의 성과와 직원들의 역량 향상에 기여할 수 있습니다.엄준하 발행인본지를 창간한 엄준하 발행인은 국내 인적자원개발 발전을 고민하고 연구하며 실천하는 HRD 선각자이다. HRD를 통한 사람중심경영과 사람 사는 세상을 실현하고자 한다. 인력개발학박사로서 한국HRD협회 회장, 일생경영학교 이사장을 맡고 있다.
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[이지연 교수] 융합적 학습(Convergent Learning)
포스트코로나 시대, 디지털 대전환이 진행중인 급변하는 교육환경 속에서 최근 대두되고 있는 미래교육 관련 논의들은 교육적 패러다임의 전환과 교수학습의 혁신을 강조하고 있다. PACA 교수학습 모형은 미래교육이 나아가야 할 방향을 개별화(Personalized), 현장기반(Authentic), 융합적(Convergent), 적응적(Adaptive) 학습으로 규정한 미래형 교수학습 모형이다. 본고에서는 PACA 4요소 중 세 번째로 ‘융합적 학습(Convergent learning)’에 대해 소개하고, 교육현장에서 융합적 학습을 구현하기 위한 에듀테크의 역할 및 활용사례들을 살펴보고자 한다.왜 융합적 학습인가?최근의 기술적 발전과 사회적 변화, 특히 생성형 AI의 등장과 같은 혁신은 사회가 요구하는 인재상에 큰 변화를 가져왔다. 풍부한 전문적 지식과 고도의 기술적 숙련도를 갖춘 기존의 인재상에서 한 걸음 더 나아가, 다양한 분야에 대한 이해와 통찰력을 바탕으로 창의적이고 종합적으로 문제를 해결할 수 있는 창의융합형 인재상에 대한 사회적 관심과 요구가 그 어느 때보다 높다. ---교육부의 ‘2015 개정 교육과정 총론 및 각론 확정 발표를 참고’하면 ‘인문학적 상상력, 과학기술 창조력을 갖추고 바른 인성을 겸비하여 새로운 지식을 창조하고 다양한 지식을 융합하여 새로운 가치를 창출할 수 있는’ 창의융합형 인재 양성을 위해서는 기존의 분과적 학문에 기초한 지식이나 접근방식을 넘어 교육과정을 재구성하고, 테크놀로지를 활용한 다양한 학습환경 및 방법을 접목하여 상이한 분야의 지식, 기술, 경험을 문제해결에 적용하도록 유도하는 융합적 학습이 선행되어야 한다(이광우 외, 2014; 정미경 외, 2015). 우리나라에서 융합적 학습과 관련된 논의는 주로 과학, 기술, 공학, 인문사회·예술, 수학을 연계하여 과학기술 기반의 융합적 사고와 실생활 문제해결력을 함양하고자 하는 STEAM(융합인재교육)을 중심으로 이루어져 왔으며, 여러 대학도 기초교육과 단일 학문영역으로 구분되는 학과중심주의에서 벗어나 다학문적 연계를 통한 자유전공학부를 운영하는 등 교육현장에서는 융합적 학습의 중요성을 인식하고 다양한 노력을 기울이고 있다.에듀테크와 혁신적 교수방법은 어떻게 융합적 학습을 지원하는가?융합적 학습(convergent learning)은 ‘학습주제와 관련된 내용을 다차원적으로 결합하여 다양한 방식으로 표현하는 교수학습 형태’를 의미한다. 교육현장에서 융합적 학습을 구현할 수 있는 방식은 크게 주제 간 융합, 교수학습 방법의 융합, 그리고 디지털/테크놀로지 융합으로 구분해볼 수 있다(이지연·김미화, 2023). 먼저 주제 간 융합이란 단순히 여러 교과의 내용을 동시에 제시하는 데 그치는 것이 아니라 두 개 이상의 주제나 내용을 결합하여 새로운 학습목표를 제안하는 것을 의미한다. 다음으로 교수학습 방법의 융합은 서로 다른 방법을 결합한 교수학습 방법을 적용한 학습이다. 프로젝트 기반 학습이나 협동 학습, 토론 학습 등 다양한 교수학습 방법은 각각 학습자의 문제 이해와 해결에 도움이 되는 상이한 관점과 경험을 제공해 줄 수 있다. 마지막으로 디지털/테크놀로지 융합은 학습 주제나 내용을 체험, 이해, 획득하는 학습과정에서 적절한 디지털/테크놀로지를 선택적 혹은 통합적으로 활용한 학습을 의미한다.빅데이터 기반 코로나 지도 생성(주제 간 융합+테크놀로지 융합 사례): 정보기술, 데이터 과학, 공중보건, 지리학 등 다양한 학문 분야의 지식을 융합한 융합적 학습의 결과물인 코로나 지도는 빅데이터를 활용하여 코로나19의 확산 경로 및 패턴을 파악하고, 병원·진단센터·백신 접종센터 등 보건 관련 인프라와 자원의 배치를 최적화하며, 공개적으로 공유된 코로나19 지도를 통해 일반 시민의 인식을 고취하는 등 복잡하고 심각한 실세계의 문제를 해결하는 데 유용하게 활용될 수 있다.AI를 활용한 르네상스 시대 도시 간 물류이동 재현(주제 간 융합+테크놀로지 융합 사례): AI와 역사학, 경제학 등 이종 학문에 대한 지식과 AI 모델링 기법을 이용한 융합적 학습의 또 다른 사례다. 학생들은 당대 주요 도시의 인구 및 경제 규모, 도로 네트워크 등 역사적 사실과 이를 뒷받침하는 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습시키고, 결과를 분석하여 르네상스 시대의 물류이동 패턴을 재현할 수 있다. 융합적 학습을 통해 역사적 사건과 현상에 대해 얻게 된 새로운 통찰은 현대 도시의 물류이동과 관련된 여러 문제를 해결하는 데 유용하게 활용될 수 있다.대학 수업에서의 주제 간 융합, 교수학습 방법 융합, 테크놀로지 융합 적용 예(출처: 2023-1학기 인하대학교 수업)협력적 문제해결을 위한 프로젝트 수업의 테크놀로지 융합 사례(주제 간 융합+교수학습방법 융합+테크놀로지 융합): 실제 교육현장에서 교사와 학생들이 당면한 현실적 어려움을 해결하기 위한 교육공학적 방안을 탐색하는 협력적 프로젝트 수업에서 학생들은 ‘고등학교 국어수업에서의 글쓰기 멘토로서 챗GPT 활용방안’, ‘비콘과 실시간 위치 기반 SNS를 활용한 대학 축제에서의 쓰레기 무단투기 해결방안’ 등 다양한 교과 및 전공지식, 테크놀로지, 학교현장에 대한 이해에 기반한 해결방안을 개발했고, 그것을 패들렛과 플립, 제페토 등 다양한 플랫폼을 활용하여 공유했다. 해당 내용은 상단의 그림과 같다.앞서 살펴본 사례들과 같이 에듀테크를 활용한 교수학습의 혁신은 다양한 방식으로 융합적 학습을 지원하여 학습자들이 현실의 복잡한 문제에 대해 다양한 시각으로 접근하고, 이를 해결하기 위해 여러 가지 기술과 지식을 결합할 수 있는 능력을 기르는 데 있어 중요한 역할을 한다. 창의융합형 인재에 대한 시대적, 사회적 요구에 부응하기 위해서는 융합적 학습에 대한 교수자와 학습자의 인식과 실천역량을 강화하고, 초중등학교와 대학, 기업 등 다양한 교육 맥락에서 융합적 학습이 촉진될 수 있는 기술적, 정책적 여건을 마련하기 위한 고민과 노력이 지속되어야 할 것이다.[참고 자료]이광우, 정영근, 곽영순, 한혜정, 김정효, 최정순(2014). 초중등학교 교육에서 융합교육 활성화를 위한 과제. 한국교육과정평가원: 2014 KICE 이슈페이퍼.이지연, 김미화 (2023). 예비교사의 미래역량 강화를 위한 PACA 역량모델 개발연구. 한국교육공학회 2023 춘계학술대회 논문집.정미경, 이재덕, 강구섭, 박상완, 이명희(2015). 융합형 교육을 위한 교사교육 개선방안 연구. 한국교육개발원: 연구보고 RR2015-05.이지연 교수인하대 사범대학 교육학과 교수. 한국과학창의재단 미래형 교수·학습모델 개발지원사업단 단장이며, 교육부 이러닝 세계화 사업(LEAD) 전문가그룹의 자문위원이다. 한국교육공학회 학술지 편집위원장, 한국교육정보미디어학회 全부회장이자 現이사로 활동 중이다. 관심 연구 분야는 미래교육과 학교혁신, 테크놀로지 기반 역량중심 수업의 설계와 평가다.
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[송은정 교수] 직업 참여도를 높이기 위한 AI 기술 활용
AI는 HRD 분야에서 혁신을 가져올 잠재력이 있는 기술이다. 최근 등장한 다양한 AI 기술은 HRD 분야에서 직원 참여도와 생산성 향상, 공정한 조직 문화 조성 등에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. AI는 HRD 분야에서 직원 참여도를 향상시키고, 직원의 채용, 관리, 유지를 개선하며, 직원이 조직과 유대감을 느끼고 몰입할 수 있도록 지원하는 데 도움이 될 수 있는 강력한 도구다. AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 직원의 요구와 조직의 목표를 이해하고, AI 기술을 직원의 업무에 맞게 적용하는 것이 중요하다.코로나19 팬데믹을 거치며 온·오프라인이 공존하는 블렌디드 업무 환경이 뉴노멀로 자리 잡았다. 이런 시대에 AI와 데이터 기반 피플 애널리틱스를 통해 조직의 변화를 이끌어내고자 하는 기업들이 많아지고 있다. 데이터 기반 의사결정은 직원의 참여도를 측정하고 기록하는 과정에서 추측을 배제하고, 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공한다. ---"많은 HR 데이터를 AI를 통해 실시간으로 활용하는,매우 정량적이면서도 근거가 확실한 시스템은‘more equitable’한 조직을 만드는데 기여할 것이다."AI는 직원의 참여도, 생산성, 근속률 등 다양한 인적자원 지표에 영향을 주는 수많은 변수를 실시간으로 분석하여 최적의 인사이트를 줄 수 있다. 또한, 개인화된 맞춤형 교육, 채용-평가-보상 등의 HR 프로세스를 자동화하고 지능화하여 업무의 효율성을 높여준다. 수많은 데이터를 기반으로 한 정량적이고 근거 있는 시스템은 기존의 주관적인 HR 판단의 오류를 줄여주고, ‘more equitable’한 조직을 만드는데 기여할 것이다.HRD 분야에서 AI는 구체적으로 어떤 역할을 할까? 먼저, AI는 직원의 참여를 유도하는데 중요한 축이 될 수 있다. AI는 HRD 분야의 문제해결, 인재육성, 성과관리 차원에서 실질적인 도움을 준다. 그리고 AI는 인적 정보에 대한 자료수집, 온보딩, 갈등관리 과정 등을 자동화하여 수작업을 대폭 줄여준다. 이에 따라 HR 업무의 효율성이 증대될 것이다. 이처럼 표면적으로 드러난 AI의 효율성에 더하여, AI는 인간의 경험과 혁신을 융합하여 조직의 성장에 도움을 준다. 편견을 줄이는 등 기업 내의 긍정적인 분위기 조성에 기여할 수 있다. 인공지능을 통한 직원 참여의 핵심은 자동화와 지능화다. 그리고 AI는 직원들 사이의 갈등 해결에도 주요한 역할을 할 수 있다. AI를 기반으로 갈등 해결을 주도적으로 지원하는 시스템을 구축한다면 이를 통해 직원들의 고충을 경청하고 민감한 정보도 안전하게 관리할 수 있다. 또한, AI 기반 학습 및 능력개발 프로그램은 유용성이 크다. 학습 프로그램은 인재 확보 및 육성에 필수적이다. 그 과정에서 AI 기반 플랫폼은 예측 분석, 실시간 피드백, 챗봇 기반 소통 등을 제공한다. HRD 담당자들의 경우 AI를 통해 맞춤형 교육과정을 설계 또는 제안할 수 있다. AI는 HR 담당자들에게도 매우 유용한 도구가 된다. AI는 때때로 직원의 행동을 추적하고 위험 신호를 포착해준다. 그리고 데이터 기반 정서 분석을 통해 직원들의 참여도를 개선할 수 있다. 아울러 게임화된 AI는 과제, 포인트 등과 결합하여 직원 참여와 몰입을 극대화한다. AI를 통한 게임 요소의 도입은 참여도와 소속감 제고에 효과적이다. 메타버스와 같은 멀티 채널 공간으로 기업교육의 장이 확대된다면 게임화된 AI의 도움을 받아 직원들은 더 자유롭게 의견을 교환하고 소속감을 가질 수 있다.특히나 하이브리드 근무 모델에서는 AI 기술을 통해 직원경험을 개인화하여 조직을 더욱 건강하게 만들 수 있다. 전통적으로 행해졌던 직원들에 대한 수시 설문조사는 직원들의 감정을 파악하기 쉽고 비용 면에서 효율적이다. 그리고 회사에서 이뤄지는 대면 모임은 소속감과 결속력 강화에 도움이 됐다. 그러나 AI는 더 많은 장점이 있다. AI는 거시적인 패턴 분석과 미시적인 개인 행동 예측으로 미래전략 수립에 도움을 준다. 그리고 HRD 분야의 의사결정 지원 및 교육과정에 대한 아이디어 발상, 맞춤형 콘텐츠 지원, HR 업무 전반의 자동화를 통해 효율성을 높여준다. 챗봇은 직원들의 감정을 분석하여 상담자 역할을 해줄 수 있다. 따라서 AI와 전통적인 HRD 접근법을 적절히 결합하여 직원경험을 개인화한다면, 보다 참여도 높고 생산적인 조직문화를 구축할 수 있을 것이다.그렇다면 HRD 분야에서 AI를 활용하여 직원의 참여도를 높이기 위한 기술적인 전략에는 무엇이 있을까? 먼저 실시간 인사이트 분석 기능을 활용하는 것이다. AI를 기반으로 감정분석과 예측분석을 결합하여 실시간 참여도를 측정할 수 있다. 다음으로 근거 기반 HR 문제해결을 통해 이직률을 낮추고 생산성을 높일 수 있다. 그리고 자연어처리(NLP) 기술을 활용할 수 있다. 기존 설문조사 대신 자연어 처리 기술을 기반으로 직원들의 정서 및 업무파악이 가능하다. 또한, 회사 내부 불만족 요인을 유형화하여 추적할 수 있다. 그리고 게임화된 AI를 활용할 수 있다. 직원들을 교육하는 과정에서 게임적 요소를 통해 회사의 목표와 직원들의 개인적인 성취 목표를 긴밀히 연계시킬 수 있다. 아울러 AI를 활용해서 직원들의 신체적, 정서적 건강을 지원할 수 있다. 직원 건강관리는 긍정적 업무환경 조성에 필수적이다. AI를 통해 이를 관리하면 고용과 생산성에 있어 지속적인 동력을 확보할 수 있을 것이다. 종합하면 실시간 분석, 자연어 처리, 게임화된 AI 기술을 활용하고, 직원 정서 및 건강 지원에 AI를 활용하는 전략을 통해 직원 참여도를 극대화할 수 있다. 그리고 도입 과정에서 조심스럽게 직원들의 반응을 점검하고 사내 윤리 규정을 수립해가며 AI를 도입한다면 더 큰 효과를 볼 수 있을 것이다."AI와 전통적인 HRD 접근법을 적절히 결합하여직원경험을 개인화한다면 보다 참여도가 높고생산적으로 일하고 학습하는 문화를 만들 수 있을 것이다."앞으로 AI는 직원 참여와 몰입을 극대화하여, 개인의 역량 강화와 조직의 성과 향상에 크게 기여할 것이다. 자동화를 통해 보다 중요한 업무에 집중할 수 있고, 데이터 기반 정확한 인사이트를 통해 적절한 HR 조치가 가능해질 것이다. AI는 HRD에서 지속적으로 핵심 역할을 담당할 것으로 기대된다. 이에 따라 직원 참여와 HR 업무 혁신의 과정에서 AI를 적정하게 활용하여 개인과 조직의 성과를 높이는 것이 숙제다. 이를 위해서는 직원의 요구와 조직의 목표를 이해해서 AI를 조직의 방향성에 맞게 적용하는 것이 중요하다. 따라서 HRD 분야 전문가들의 AI 기반으로 디지털 전환을 모색하고 실제적인 변화를 만들어가는 사례연구들이 지속돼야 할 것이다.송은정 교수동국대학교 AI융합교육전공 교수로 교육 분야 인공지능과 데이터 과학을 가르친다. Microsoft 교육팀 연구원, Google 교육팀 부장을 역임했으며 글로벌 기업과 대학에 이르기까지 교육 현장과 IT업계를 아우르는 경험을 바탕으로 기술과 교육을 연결하는 다양한 활동을 하고 있다. 공저로 『디지털 교육 트렌드 리포트 2024』가 있다.
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[윤선경 박사] PBL과 디자인 씽킹의 결합
HRD에서 추구하는 목표인 구성원 성장과 기업의 성과 향상을 위해 효과적인 문제해결역량의 향상은 필수적이다. 최근의 경영환경에 비추어 문제해결을 효과적으로 하기 위해서는 체계적인 능력뿐 아니라 맥락을 반영한 최적화된 문제해결능력이 갖춰져야 한다. 여기에 적합한 방식이 PBL 과정에서 디자인 씽킹을 결합하는 것이다. 디자인 씽킹은 인간 니즈의 이해, 경험과 맥락을 반영한 문제해결안 도출이 가능하다. 기존의 문제해결방법과 사고방식에서 보이지 않았던 프레임 변화를 통해 구성원과 구성원 간, 구성원과 조직의 HRD 문제를 이해할 수 있고, 그 문제를 해결함으로써 구성원들의 문제해결능력을 높여줄 수 있다. 따라서 관점 전환에서부터 시작하여 HRD에서의 디자인 씽킹을 활용한 문제해결 단계를 살펴보도록 하겠다.HRD는 구성원 성장과 기업의 성과 향상을 추구한다. 과거에는 이 두 가지 목표가 양립할 수 없다는 인식으로 인해 ‘학습과 성과’ 논쟁이 팽배하기도 했다. 그러나 PBL을 통해 실제 조직의 문제를 효과적으로 해결하는 문제해결자를 육성한다면 인재육성과 성과에의 기여를 모두 충족할 수 있다.---조직 구성원 중 누구는 주어지는 과업마다 능숙하게 일처리를 한다. 그런데 기대치가 다르다면 그를 좋은 문제해결자로 보지 않을 수 있다. ‘문제해결을 효과적으로 한다’는 의미를 어떻게 해석하는가? ‘효과적 문제해결’을 다음 ‘체계적, 논리적, 비판적, 합리적, 창의적 혹은 대외환경에 대응하여 맥락적으로 해결함’ 중 어떤 의미로 생각하는지에 따라 문제해결에 대한 기대치가 달라지고, 문제해결자의 역량도 다르게 평가하게 된다. 지금까지 우리는 체계적이고 논리적으로 문제를 정의하고, 세부적으로 구조화한 후 이슈를 분석하고 측정하여 조직적으로 대안을 만들어내는 방식에 익숙했다. 이 방식은 전체적 관점(holistic view)에서 시작하여 문제들을 분할해서 보기 때문에 명확한 문제해결 방향과 솔루션이 체계적으로 도출된다는 장점이 있다. 그러나 4차 산업혁명과 디지털 트랜스포메이션 환경에 본격 돌입하면서 기존 문제해결방법의 효과성에 점차 의문이 제기됐다. 문제의 ‘맥락’이 중요한 이른바 복잡성 시스템(complex system) 때문이다. 어제는 맞았지만 오늘은 더 이상 통용되지 않거나, 어느 시기가 지나면 기존 해결안이 오히려 문제가 될 수 있는 상황이 됐다. 지금의 문제해결에서의 합리성은 다수를 대표하는 것이 아니라, 소수를 포함한 다양성과 포용성이 될 수 있는 것이다. 무엇보다 모두에게 통용될 것이라고 믿는 평균적 문제해결안보다 실제 맥락과 상호작용을 반영하여 최적화된 문제해결안을 만들어야 한다는 필요성이 제기됐다.이러한 이유로 최근 PBL에서 종종 사용되는 방식이 디자인 씽킹(design thinking)이다. 디자인 씽킹은 사람이 요구하는 바(desirability)를 깊이 이해하여 경험과 직관, 자유자재의 사고방법을 활용하여 미래를 예측하는 디자인 마인드셋 방식이다. 디자인 씽킹을 PBL에서 활용할 때 최고의 매칭 포인트는 맥락의 반영이다. PBL은 대개 실제 사례를 문제로 선정한다. 실제 세계의 문제는 정형화되어 있지 않으며 맥락을 담고 있어 복잡하다. 디자인 씽킹은 처음부터 공감(empathy) 즉, 인간 이해를 바탕으로 맥락을 탐색하고 가설을 세워 현장에서 직접 대상으로부터 정보를 얻어 디자인적 사고과정을 거쳐 해결안을 만든다. 따라서 과거의 데이터 평균치로 얻어지는 것과 다른 값, 즉 아웃라이어가 나올 수 있다.첫째, 디자인 씽킹을 활용한 HRD의 문제해결은 관점 전환에서 시작한다. 핵심은 공감이다. 포커스를 사용자 관점으로 일단 이동한다. 예로, 교육 프로그램의 참여율과 효과성에 대해 고민하고 있을 때 HRD 담당자들은 ‘이 프로그램이 얼마나 교육적으로 도움이 될까? 학습과 성과 향상에 어떻게 도움이 될까?’라고 생각하게 된다. 여기에서 관점을 바꾸면 ‘교육참여자 즉 직원들은 어떤 경험을 하고 있는가? 직원 및 직무 경험, 직원의 스킬셋과 경력개발, 직원 몰입을 위해서는 프로그램을 통해 어떤 것을 제공해야 하는가?’이다. 프로그램 중심에서 조직과 구성원, 즉 인간 중심으로의 전환이다. 교육운영을 통한 성과도 물론 중요하지만 교육성과 자체에 초점을 두기보다 경험디자인에 관심을 두면 성과도 함께 향상된다. 이러한 관점 전환은 단지 생각에 의해서만이 아니라 실제 현장 인터뷰, 관찰과 경험 등 다양한 공감과 분석 방법을 통해 실행한다. 인터뷰할 때는 맥락과 경험을 탐색하는 여러 질문을 준비해야 하며, 선입견을 갖거나 미리 판단하여 답을 유도하면 안 된다. 정말로 상대방의 경험과 상황을 궁금해해야 한다. 관찰에선 일반적인 관찰, 참여관찰, 불간섭 측정, 사물 분석, 문화조사 등의 방법을 활용한다. 체험과 경험의 경우 깊이 있는 공감대 형성까지 가능한 디자인 에스노그라피(design ethnography)나 섀도우잉(shadowing) 등의 방법이 있다.둘째, 관점을 전환하면 문제 상황에 대한 높은 이해도를 얻게 되어 기존 문제가 새롭게 보인다. 즉, 문제를 재개념화하고 비즈니스, 프로젝트, 혹은 교육 목표를 재정의하는 단계다. HRD에서 진행하는 여러 프로그램 중 디자인 씽킹을 활용하여 문제해결을 하고자 할 때, 프로그램 및 대상의 특성에 따라 특정 니즈를 가진 페르소나 설정, 고객 여정 지도, 컨텍스트 맵, 이해관계자 지도, POV(point of view) 및 HMW(how might we) 등을 만들고 분석하여 진짜 문제가 무엇인지를 규명한다. 특히, 직원 경험의 여정 지도는 이 과정을 통해서 더 실제적으로 만들 수 있다. 예를 들어, 신입직원의 조직이탈과 잦은 이직 문제, 리더와의 불화, 세대 간 의사소통 문제, 공정성과 비효율 등 업무 진행방식에 대한 불만, 교육체계와 프로그램에 대한 관심과 참여 저조의 문제, 학습과 업무의 몰입 등 다양한 조직 이슈들을 직원 경험 지도로 만들어볼 수 있다. 경험은 실제적 맥락을 담고 있는 것이기 때문에 디자인 씽킹을 활용한 PBL이야말로 가장 적합한 문제해결방법이 된다.다음 단계로, 공감과 문제정의가 제대로 되었다면 이후 아이디에이션과 프로토타이핑을 거쳐 실제 테스트가 가능하다. 아이디에이션의 경우 브레인스토밍을 떠올릴 수 있다. 그 외에도 마인드맵, 스케치, SCAMPER, 친화도맵(affinity diagram) 등 각종 맵과 방법을 활용하는데, 아이디어의 조합과 재구성 등 해결안의 프레임을 바꾸는 의도적인 시도가 필요하다. 또한, 아이디어를 무한 발상하는 데서 끝나지 않고, 여기에서 일정 패턴을 발견하여 통찰을 얻기 위해 아이디어를 수렴하는 과정까지를 포함한다.이후, 프로토타이핑을 하면서 실제 실현가능성(feasibility)을 가늠하고 테스트를 실행하게 된다. 디자인 씽킹을 활용하여 문제를 해결하는 과정에서 만약 어느 단계에서 제대로 되지 않았거나 막혔다고 해도 문제가 되지 않는다. 다시 전후 단계로 이동하면 된다. 디자인 씽킹에서는 애자일 프로세스와 같이 반복적인 시도와 개선을 허용한다. ‘조직에서 현실적으로 실패를 어디까지 허용할 수 있을 것인가’하는 염려와 회의가 있을 수 있으나 실행, 이해관계자의 검토와 개선을 거쳐 의사결정을 하는 과정으로써 큰 역량 향상의 기회를 만드는 것이다.한편, 조직에서 직관과 경험만을 추구한다면 너무 감정적이고 주관적인 해결 방향으로 가는 것이 아닌지 염려할 수 있다. 그러나 디자인 씽킹은 극단적인 직관론이 아니다. 인간과 경험 측면을 보고자 하는 것이며, 이는 최근의 인간 중심 HRD 트렌드와도 일맥상통한다. 오히려 균형 잡힌 마인드셋을 바탕으로 분석적 사고를 함께 아우른다."디자인 씽킹은 인간 이해를 바탕으로 맥락을 탐색하고 가설을 세우며,그것을 현장에서 반복적으로 시도하고 개선해서 최종 해결안을 만든다.그렇기에 다양한 인간이 모여 일하는 조직을 대상으로 하는 HRD에서디자인 씽킹은 ‘인재육성’과 ‘성과에의 기여’를 모두 돕는 유용한 툴이다."디자인 씽킹은 IT 혹은 제품 기획과 마케팅만을 위한 방법이 아니다. 인간과 복잡한 인간 사회를 대상으로 하는 HRD야말로 문제를 제대로 이해하고 해결안을 제시하기 위해 디자인 씽킹을 효과적으로 활용할 수 있어야 한다. 구성원의 경험과 조직의 맥락을 바라보는 프레임을 바꾸어 보면 다른 결과가 나온다. 디자인 씽킹은 HRD에서 조직 문제해결의 본질에 가까워질 수 있는 방법인 동시에 문제해결자의 역량도 끌어올릴 좋은 방법임에 틀림없다.
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[김주수 부사장] 보상투명성에 집중하라
보상투명성에 대한 직원들의 요구가 거세다. 세계 최대 검색엔진 기업 구글은 작년 3월 전 직원 타운홀 미팅을 가졌다. 사무용 메시지 공유사이트 ‘도리’에 올라온 질문을 선다 피차이 구글 CEO가 읽고 답하는 시간이었다. 이 자리에서 직원들은 입을 모아 보상체계에 대한 불만을 털어놨다. 이들이 제기한 불만을 살펴보면 “작년에 비해 보상에 대한 만족도가 크게 떨어진 이유가 뭐라고 생각하나요?”, “아마존은 기본급 상한을 2배로 올린다고 발표했고, 애플은 직원들에게 더 많은 주식을 지급하기로 했는데 구글은 무엇을 하고 있나요?”, “최상위 1% 인재를 고용하는 게 구글의 인재전략이라면 보상도 시장의 상위 5%-10% 수준이 아니라 1% 수준에 맞춰서 지급해야 하지 않나요?” 등 하나하나가 진땀 나는 질문이었다. 피차이 CEO는 이와 같은 질문들에 답하며 지금까지 유지해 온 보상체계를 개선하겠다고 밝혔다."동종업계의 연봉과 성과급을 쉽게 확인할 수 있는 현실 속에서국내외 직장인들은 회사에 공정하고 투명한 보상을 요구하고 있다."---구글 직원들의 불만으로 부각된 보상투명성 운동은 급기야 법제화로 이어졌다. 뉴욕주는 2022년 11월부터 채용공고를 낼 때 보상범위를 반드시 공개해야 하는 법을 발효시켰고 이러한 움직임은 캘리포니아와 콜로라도 등으로 이어지고 있다. 한국의 경우 익명 게시판 블라인드에서 각 사의 연봉과 성과급이 공개되고 있다. 내가 얼마나 공정하게 보상을 받고 있는지 확인하고자 하는 욕구가 보상투명성으로 이어지는 모습이다.직무나 직급별 적정 보상범위가 없는 기업도 있지만, 대부분의 기업은 보상수준을 체계적으로 관리하고자 자신들만의 보상정책과 범위를 설정한다. 다만 ‘이러한 기준을 어디까지 공개하느냐’는 조직이 처한 상황과 인재전략에 따라 다양하게 펼쳐질 수 있다.가장 소극적인 기업은 법적 규제에 맞춰 최소한의 정보만 공개한다. 이를 보상투명성 1단계로 정의할 수 있다. 좀 더 나아가 보상투명성 2단계는 구성원 본인에게 자신의 직무(직급)에 해당하는 보상범위를 공개한다. 3단계 보상투명성은 자신의 직무뿐만 아니라 회사의 모든 직무에 대한 보상 정보를 알 수 있는 단계다. 이를 통해 조직 내에서 나의 보상수준 위치를 가늠할 수 있다. 4단계에서는 동종사나 경쟁사의 보상 데이터를 구성원에게 공유해서 다른 기업에 비해 자신이 어느 정도 급여를 받는지 알 수 있도록 한다. 마지막 5단계에서는 보상을 책정하는 기준과 더불어 조직 내 모든 사람이 얼마의 보상을 얼마나 받는지 공개한다.버퍼(Buffer)는 각종 소셜미디어를 한 번에 관리해 주는 서비스를 제공하는 기업인데 보상 정보를 극단적으로 투명하게 공개하는 것으로 주목받고 있다. 이 기업에선 정해진 연봉 공식에 따라 급여가 결정되며, 모든 직원의 연봉은 홈페이지에 공개된다. 직책과 경력, 부양가족, 주식 선택 유무, 근무년수 등에 따른 연봉 공식은 누구에게나 예외 없이 적용된다. 버퍼에서 일하고 싶다면 홈페이지에 접속해서 거주지와 경력 등을 입력하면 자신이 받게 될 연봉을 알 수 있다. 버퍼의 공동창업자 중 하나인 레오 위드리치에 따르면, 처음 급여를 공개할 때는 저항도 있었으나 현재는 모두가 만족하고 있다고 한다. 보상에 대한 정보 격차를 줄이다 보니 사내 정치가 줄어들었고, 일에만 집중하며, 개방된 사고를 가진 구성원이 회사에 지원하게 되었다는 것이다. 하지만 버퍼와 같은 사례는 매우 드물다. 구성원에게 자신의 보상수준뿐만(2단계) 아니라 회사 내 다른 직무의 보상수준(3단계)이나 다른 기업과 보상수준을 비교한 정보(4단계)를 공개하는 기업은 아직까지 흔치 않다. World at Work가 2020년 실시한 보상투명성 조사에 따르면, 중간 수준 이상의 보상투명성을 제공하는 기업은 14% 정도였다.보상투명성은 구성원의 조직몰입이나 이직 의도에 상당한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 미국의 보상 솔루션 기업인 페이스케일(PayScale)의 조사에 따르면 5단계 보상투명성을 운영하는 기업의 구성원은 1단계 보상투명성을 운영하는 기업의 구성원에 비해 이직 의도가 65% 이상 낮았다. 또한, 동료와 비교해서 공정한 대우를 받고 있다고 느끼는 직원은 직무에의 만족도와 몰입도, 생산성 모두 높게 나타났다. 이러한 영향력을 감안할 때 보상투명성은 앞으로 인재전략의 주요한 화두가 될 것으로 보인다.보상투명성 이슈는 자칫 법규나 규정 준수 차원의 문제로 보일 수 있다. 하지만 보상투명성은 법적 요건을 충족시키는 것 이상의 의미를 지닌다. 물론 보상투명성 물결이 거세지면서 기업은 이에 대한 압박을 느낄 수 있다. 그러나 시각을 조금만 바꿔서 생각해보면, 보상투명성은 인재 확보와 유지에 도움을 주는 직원가치제안(EVP: Employee Value Proposition) 전략의 일부로 바라볼 수 있다. 급여를 투명하게 공개한다는 것은 기본적으로 공정한 보상정책을 실현한다는 메시지를 구성원에게 전달한다. 이는 곧 직원과의 신뢰 관계를 강화하고 이들을 회사에 몰입시키는 효과를 거둔다. 장기적으로 회사의 고용브랜드를 강화하는 한편 직원들이 공감하는 가치를 창출하는 데도 유리하다. 반면 보상투명성에 적극적으로 참여하지 않는 기업은 현재 구성원은 물론 잠재적 채용후보자의 신뢰를 잃을 위험에 처할 수 있다. 미국뿐만 아니라 국내에서도 보상투명성 요구는 거세다. 직장인들은 기업정보 플랫폼에 자신들의 급여 정보를 공개하며 공정한 보상은 어떠해야 하는가를 적극적으로 토론하는가 하면, 성과급 지급 기준을 명쾌하게 설명해달라고 최고경영진에게 메일을 보내기도 한다. 이러한 현상을 감안할 때 보상투명성은 더 이상 미룰 수 있는 주제가 아닌 듯하다."보상투명성은 인재 확보와 유지에 도움을 주는 전략의 일부와 같다.급여의 투명한 공개는 공정성을 중시한다는 메시지를 전달한다.아울러 직원들과의 신뢰 관계 강화, 조직과 업무에의 강력한 몰입,사내 정치 타파, 고용브랜드 가치 제고 등의 효과를 거둘 수 있다."이제 보상투명성은 긍정적 직원경험을 높이는 전략의 일환으로 접근할 필요가 있다. 어느 정도까지 보상을 투명하게 운영할 것인가는 조직이 처한 상황에 따라 달라질 수 있지만, 긍정적인 직원경험 측면에서 회사는 구성원에게 왜 그들이 지금의 급여를 받는지 설명할 수 있어야 한다. 보상운영 방식과 기준에 대한 의미 있는 스토리를 만들고 투명한 소통으로 구성원과 채용후보자가 자신의 보상에 관해 2차 정보에 의존하지 않도록 하는 것이 필요하다. 이는 곧 조직이 제공하는 가치 속에 보상을 투명하게 운영한다는 메시지를 배치하는 것으로, 구성원들이 회사의 인재철학을 이해하도록 하는 데 도움을 줄 것이다. 그러니 우리의 보상투명성은 어디에 위치하고 있는지 되돌아보고, 구성원이 공감하는 보상투명성 전략을 고민해 보자.
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[문형남 교수] 교육현장에 챗GPT 등 생성형 AI 활용 방안
최근 챗GPT로 대변되는 생성형 AI에 대한 관심이 고조되고 있다. 생성형 AI는 기업과 학교 등을 넘어 거의 모든 분야에서 매우 활발하게 사용되고 있으며, 에듀테크에 있어서도 유망한 기술로써 급부상하고 있다. 생성형 AI는 단점과 부작용도 있지만, 장점이 더 많다. 그러니 단점과 부작용을 보완하면서 잘 활용하는 것이 매우 중요하다.인공지능(AI) 기술은 현대 사회에서 중요성이 점차 커지고 있으며, 교육 분야에서도 그 영향력이 크게 증가하고 있다. 생성형 AI 모델인 챗GPT(https://chat.openai.com), 바드(https://bard.google.com), 빙(https://www.bing.com) 등은 자연어 이해와 생성 능력을 바탕으로 다양한 질문에 대답하고 상호작용할 수 있는 효과적인 도구다. 이번 호에서는 교육 현장에서 생성형 AI를 활용하는 방안을 소개하고자 한다."생성형 AI는 텍스트, 이미지, 영상 등을 만들어낼 수 있다.언어 번역은 물론 다양하고 창의적인 콘텐츠를 생성할 수 있으며,사용자들이 던진 질문에 유익한 방식으로 답변할 수 있다."---생성형 AI는 대규모 언어 모델(Large Language Model: LLM) AI 채팅 봇(챗봇:chatbot, chatterbot)으로, 텍스트와 코드의 방대한 데이터 세트로 훈련됐다. 생성형 AI는 텍스트·이미지·영상 등을 생성하고, 언어를 번역하고, 다양한 종류의 창의적인 콘텐츠를 작성하고, 유익한 방식으로 질문에 답변할 수 있다.생성형 AI는 교육 현장에서 다양한 방법으로 활용될 수 있다. 챗GPT를 중심으로 살펴보면 먼저 개인화된 학습 경험 제공이 있는데 각 학습자의 수준과 관심사에 맞는 교육 콘텐츠를 제공할 수 있으며, 학습 진도를 실시간으로 모니터링하며 맞춤형 피드백을 제공할 수 있다. 영어 학습 지원의 경우 학습자들과 영어로 대화하고, 그들의 영어 실력을 향상시키기 위한 여러 활동을 제공할 수 있다. 다음으로 창의적인 활동 지원 측면에선 학습자들이 시, 소설, 코드, 음악, 그림 등의 창의적인 콘텐츠를 작성하도록 도울 수 있다. 이어서 질문에의 답변 영역에선 학습자들이 궁금한 점을 질문하면 정확하고 유익한 정보를 제공할 수 있다. 해당 내용을 조금 더 구체적으로 살펴보면 다음과 같다.첫째, 개별 학습 지원이다. 생성형 AI는 개별 학습자에게 맞춤형 지원을 제공할 수 있다. 학습자들은 자신들의 질문에 대한 답을 얻거나 과제에 대한 피드백을 받는 등 개별적인 도움을 받을 수 있다. 챗GPT의 경우 학습자의 특정 필요에 맞는 내용을 제시해서 학습의 효율성과 효과성을 높여줄 수 있다. 또한, 학습자들은 생성형 AI와 상호작용하며 개인들의 수준에 맞는 학습 경험을 얻을 수 있으며, 자신의 이해도를 개선할 수 있다.둘째, 창의적인 쓰기 활동이다. 생성형 AI는 글쓰기 과제에서 학습자들에게 창의적인 아이디어를 제공할 수 있다. 학습자들은 생성형 AI와 대화하며 흥미로운 주제에 대한 아이디어를 얻을 수 있고, 이를 기반으로 자신만의 글을 창작할 수 있다. 챗GPT의 경우 학습자들의 글에 대한 구조적인 조언과 표현 방법의 개선을 제안하며 그들의 글쓰기 기술을 발전시켜 줄 수 있다. 또한, 챗GPT는 창의적인 문장 생성을 도와주는 만큼 학습자들은 글쓰기에 있어 다양한 스타일과 표현 방법을 탐구하고 습득할 수 있다.셋째, 실시간 질의응답이다. 교수자들은 챗GPT와 같은 생성형 AI를 사용하여 수업 도중 학습자들의 질문에 실시간으로 대답할 수 있다. 학습자들은 과목에 대한 궁금증이나 이해하지 못한 부분에 대해 빠르게 해결책을 얻을 수 있으며, 교수자는 자신의 시간을 절약하면서도 학습자들에게 개별적인 지원을 제공할 수 있다. 챗GPT를 활용하면 교수자와 학습자 간의 상호작용을 증진시킬 수 있고, 교수자는 빠르고 쉽게 학습자들의 이해도를 파악하고 지속적인 피드백을 제공해서 학습 경험을 개선시킬 수 있다.넷째, 언어 교육이다. 생성형 AI는 언어 교육에 큰 도움을 줄 수 있다. 학습자들은 챗GPT와 대화하면서 언어 실력을 향상시킬 수 있으며 문법, 어휘, 표현력 등을 개선할 수 있다. 챗GPT는 다양한 문제 유형을 제시하고, 학습자들의 답변을 평가하고 피드백을 제공하여 학습자들이 자신의 언어 능력을 발전시킬 수 있도록 도와준다. 또한, 챗GPT를 활용하여 학습자들의 언어 이해와 응용 능력을 향상시키는 학습 활동을 설계할 수도 있다.다섯째, 학습 자료 생성이다. 교육자들은 생성형 AI를 활용하여 학습 자료를 생성할 수 있다. 예를 들어 강의 자료, 퀴즈 및 문제, 학습 안내서 등을 생성형 AI를 통해 만들 수 있다. 이는 교육자들의 시간과 노력을 절약해주며, 학습 자료의 품질과 다양성을 높여준다. 챗GPT와 같은 생성형 AI는 다양한 주제에 관한 내용을 생성할 수 있으며, 교육자들은 이를 기반으로 다양한 학습 자료를 개발하고 제공할 수 있다.이처럼 생성형 AI는 교육 현장에서 학생들의 학습 경험을 풍성하게 만드는 데 도움이 될 수 있는 강력한 도구다. 챗GPT는 아직 개발 초기 단계에 있지만, 그 잠재력은 매우 크다고 할 수 있다. 향후 챗GPT는 교육 현장에서 더욱 광범위하게 활용될 것으로 예상된다. 그런데 생성형 AI를 교육 현장에서 활용할 때는 다음과 같은 점을 유의해야 한다."학습자들의 경험을 처음부터 끝까지 책임지는 존재는 교수자다.생성형 AI는 인공지능 도구인 만큼 완벽하지 않고 오류도 범한다.따라서 생성형 AI가 다양한 교육 현장에서 활발하게 사용될수록그것을 교육에 올바로, 적절하게 활용하는 교수자의 역할이 중요하다."생성형 AI는 인공지능(AI)이기 때문에, 완벽하지 않을 수 있다. 생성형 AI가 제공하는 정보는 때때로 오류를 범할 수 있다. 생성형 AI는 교육 도구일 뿐이다. 교수자를 완벽하게 대체할 수는 없으며, 교수자의 지도와 지원이 필요하다. 생성형 AI는 분명 학습자들의 학습 경험을 향상시키는 데 도움이 될 수 있는 도구지만, 학습자들의 학습 경험을 책임지는 존재는 교수자다. 교수자는 생성형 AI를 적절하게 활용하는 가운데 학습자들의 학습을 지도할 책임이 있다. 따라서 생성형 AI의 한계와 교수자의 역할을 이해한 다음 그것을 활용해야 한다.교육 현장에서 생성형 AI를 활용하는 것은 개별 학습 지원, 창의적인 쓰기 활동, 실시간 질의응답, 언어 교육, 그리고 학습 자료 생성 등에서 분명한 장점이 있다. 이런 장점들을 통해 교육과정을 보다 효과적이고 흥미롭게 만들고, 학습자들의 학습 성과를 향상시킬 수 있을 것이다. 그러나 적절한 교육 목표를 설정해야 하며, 윤리적인 사항도 고려해야 한다. 교육 현장에서 생성형 AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 교수자들의 적절한 교육 및 지원, 개인정보 관련 데이터 보호, AI 시스템의 투명성과 신뢰성 등이 갖춰져야 한다. 그렇지만 단점과 부작용을 보완해서 잘 활용한다면 분명 교육 현장에서 유의미한 도구가 될 것이다.문형남 교수숙명여대 경영전문대학원 AI융합비즈니스트랙 주임교수이며 대한경영학회장을 역임했다. 지속가능과학회 공동회장, 한국AI교육협회장, 인공지능국민운동본부 공동의장, ESG메타버스발전연구원 원장/대표, 대한민국ESG메타버스포럼 의장 등으로 활동 중이다. ICT 정책, AI, 챗GPT, 지속가능성, ESG, 미래학, 메타버스 등을 주제로 강의, 연구, 저술에 매진하고 있다.
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[안성진 교수] 문제해결과 컴퓨팅 사고
제주도의 어느 컴퓨터박물관에서 필자를 멈춰 서게 한 글귀는 ‘나는 컴퓨터가 두렵지 않다. 오히려 컴퓨터가 없는 것이 두렵다’였다. 디지털 환경에서 소프트웨어와 인공지능의 활용은 다양한 영역에서 급격한 변화를 일으키고 있고, 개인의 업무 생산성에도 큰 영향을 미치고 있다. 업무 생산성에선 문제해결능력이 중요한 역할을 하는데, 컴퓨팅 사고력은 디지털 환경에서의 체계적인 문제해결을 위한 핵심적인 사고력이다. 컴퓨팅 사고력은 문제해결을 위해 컴퓨터 과학의 원리와 개념을 활용하는 능력으로서, 문제분해, 추상화, 알고리즘과 절차, 병렬화, 자동화, 데이터 수집/분석/표현 등의 요소로 구성된다. 비즈니스 환경에서 효율적인 업무 수행, 복잡한 문제 대응, 효과적인 의사결정과 리더십, 원활한 소통과 협업을 위한 필수적인 역량이다.제주도에 있는 모 기업의 컴퓨터박물관에 간 적이 있었다. 이것저것 구경하던 중 한 글귀가 필자를 멈춰 서게 했다. 그것은 ‘나는 컴퓨터가 두렵지 않다. 오히려 컴퓨터가 없는 것이 두렵다’였다. 우리 주변을 둘러보면 컴퓨터가 실생활이나 업무에 깊숙이 자리 잡고 있다는 것을 깨달을 수 있다. 특히 컴퓨팅 과학의 한 분야인 생성형 인공지능(AI)의 출현으로 컴퓨터는 다양한 영역에서 활용도가 높아지고 있고, 개인 업무의 생산성에도 큰 변화를 주고 있다.---일을 하다 보면 다양한 문제에 부딪히게 된다. 경험이 풍부하고 유능한 직원일수록 복잡하고 어려운 문제도 엉킨 실타래를 풀 듯 하나씩 공략해 나간다. 경험은 우리의 문제해결력을 상승시키는 데 중요한 역할을 한다. 일상에서의 문제해결 과정은 경험을 통해 학습되고 결과적으로 체화되어 ‘의식하지 않고’ 일어난다. 이는 경험이라는 학습행위가 우리의 사고력을 향상시키고 궁극적으로 문제해결의 접근방법과 실마리를 찾아내는 데 중요한 역할을 하기 때문이다. 하지만 경험하지 못한 문제에 부딪히는 경우 체계적으로 문제에 접근하고 해결하는 방안이 필요한데, 이때 사고력이 중요한 역할을 하게 된다. "컴퓨팅 사고는 컴퓨터 과학의 원리나 개념을 이용한다.구체적으로는 추상화를 통해 문제의 핵심적 요소를 추출하고,분해, 절차화, 병렬화를 활용해서 그 문제를 해결하는 것이다.따라서 다양한 업종의 사람들에게 매우 유용한 ‘생각의 도구’다."체계적(systematic)이라는 것은 안정적이고(repeatable), 짜임새 있으며(well arranged), 효과가(effective) 있다는 것을 의미한다. 요즘처럼 모든 것이 디지털화되어 컴퓨터와 인공지능으로 처리되는 세상에서는 이에 적합한 사고력이 필요한데 이것이 바로 컴퓨팅 사고력이다. 컴퓨팅 사고력은 디지털 환경에서의 체계적인 문제해결 접근방법으로서 학습을 통해 얻을 수 있다.컴퓨팅 사고(CT: Computational Thinking)는 문제를 해결하는데 사용하는 다양한 사고력 중 하나로, 컴퓨터 과학의 원리나 개념을 이용하여 문제에 접근하고 이를 해결하는 능력을 말한다. 복잡한 문제의 경우 추상화를 통해 핵심적인 요소를 추출하고 문제를 단순화할 수 있으며, 이를 처리할 수 있는 크기로 나누고(문제분해), 하나하나 순서대로(절차화) 혹은 동시에(병렬화) 문제를 해결할 수 있다. 컴퓨팅 사고는 다양한 업종의 사람들에게 유용한 ‘생각의 도구’이며, 디지털 시대의 문제해결 수단이다.문제해결이란 초기 상태에서 시작하여 목표 상태에 도달하는 방법을 찾는 것을 의미한다. 따라서 문제해결 과정은 처음 상태와 목표 상태의 차이를 줄이기 위해 여러 시도를 하는 과정 혹은 탐색하는 과정이라고 할 수 있다. 문제를 해결하기 위해서는 몇 가지 단계적 전략을 사용할 수 있다. 우선, 문제를 식별하고 이해하는 단계다. 모든 일의 시작은 항상 원점에서 출발하여 문제를 자세히 들여다보는 데 있다. 주어진 문제에 집중하여 해결하고자 하는 것이 무엇인지 파악하고, 관련된 속성과 데이터를 찾아내는 것이다. 간혹 문제가 모호하다면 해결방안을 찾아가는 것도 쉽지 않기 때문에 문제를 명확화하는 작업도 하게 된다. 또한, 문제를 표현하거나 이해하기 위해 모델링이라는 방법을 사용하기도 한다. 다음으로는, 다양한 관점에서 문제를 바라보고, 여러 가지 해결책들을 고려하는 단계다. 이는 다양한 아이디어를 모으고, 여러 해결방안 중에서 최선의 해결책을 선택하는 능력과 관계된다. 물론 최적의 해결방안을 구하는 것이 좋겠지만, 현재 상태에서 받아들일 수 있는 최선의 해결방안을 찾는 것이 중요하다. 마지막 단계는 최종 결정에 대한 평가라고 할 수 있다. 정말 원하는 대로 해결책을 찾았는지 확인하는 과정이라고 할 수 있다. 평가 결과에 따라서 문제의 식별과 이해 단계나 해결책 선택 과정으로 돌아가서 필요한 부분을 조정할 경우도 있다. 이러한 일련의 문제해결 과정에서 컴퓨팅 사고의 원리가 적용될 수 있다.컴퓨팅 사고의 구성요소는 문헌이나 주장하는 사람에 따라서 조금씩 차이가 있다. 여기서는 ISTE(International Society for Technology in Education)와 CSTA(Computer Science Teachers Association)에서 제시한 컴퓨팅 사고력의 요소를 중심으로 설명하고자 한다. 이는 문제분해, 추상화, 알고리즘과 절차, 병렬화, 자동화, 데이터 수집/분석/표현 등으로 구성된다. 업무를 해결하는데 문제해결 능력이 필요한 이유는 효율적인 업무 수행, 복잡한 문제에 대한 대응, 효과적인 의사결정에 따른 리더십, 문제 식별과 발견을 통한 원활한 소통과 협업 도모 등 다양한 요소에서 찾을 수 있다. 어려운 문제를 다루고 핵심을 짚어가는 문제분해와 추상화는 컴퓨팅 사고력 중에서도 가장 근본적인 문제해결 방안이라고 볼 수 있다. 문제 자체에 관해 고찰하고 핵심을 파악할 수 있어야 하기 때문에 이들은 모든 문제해결의 시작점이라고 볼 수 있다. 복잡한 문제일수록 여러 단계를 거쳐서 목표 단계로 접근하게 되며, 이러한 단계들은 상호 간에 위계를 가질 수 있다. 알고리즘과 절차는 문제를 해결하기 위해 논리적으로 절차를 연결하여 목표 단계로 접근하는데 필요한 사고력 요소이며, 상황에 따라서는 병렬화를 통해 동시에 진행하여 효율성을 높일 수 있는 방법을 찾는 것이 필요하기도 하다. 디지털 환경에서 업무를 처리하기 위해서는 컴퓨터로 구현할 수 있는 형태로 변환하는 능력이 필요한데 이는 자동화의 영역이다. 또한, 업무와 관련된 수많은 데이터를 수집하고 분석한 후 가시화하는 방법은 문제를 해결하는 중요한 수단이다. 데이터 수집에서 발생하는 다양한 문제점을 전처리를 통해 보완하고, 분석을 통해 인사이트를 발견하며, 표현을 통해 설명 가능한 형태로 변환하는 것은 데이터의 과학적 처리에 필수적이라 할 수 있다."컴퓨팅 사고력은 비즈니스 환경에서 효율적인 업무 수행,복잡한 문제에의 대응, 효과적인 의사결정과 리더십,원활한 소통과 협업을 위한 필수적인 역량이다.그런 만큼 디지털 세상에서 사람의 가치를 높여줄 것이다."생성형 인공지능의 출현으로 디지털 세상은 놀랍도록 변화하고 있다. 수많은 곳에서 소프트웨어와 인공지능이 적용됨으로써 학문 간의 경계가 흐릿해지고 있으며, 이 소프트웨어와 인공지능은 생활 속에 깊이 자리를 잡아가고 있다. 이러한 급격한 변화로 인해 비즈니스 환경에서 최신의 컴퓨팅 과학을 도입하지 못한다면 기업의 존립이 위협받을 수 있다. 개인의 역량이 중요해지고 있는 이러한 시기에 컴퓨팅 사고력은 우리 개인의 가치를 높여주고 인공지능과 협력하기 위해 필수적으로 필요한 역량이라고 확신한다.안성진 교수성균관대학교 사범대학 컴퓨터교육과 교수/공학박사. 성균관대학교 입학처장, 사범대학 학장, 교육대학원 원장, 교육연구소 소장 등을 역임했다. 정보통신기술사를 보유하고 있는 연구자이면서 SW·AI교육에 많은 관심을 갖고 있다. 주요 저서로 『인공지능 컴퓨터처럼 생각하기』, 『정보통신배움터』, 『지능정보사회와 AI윤리』, 『연구보안론』 등이 있다.
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[엄준하 발행인 메시지] 기업교육 리부팅, 태도교육이 HRD 성과 좌우
월간HRD 창간 33주년 기념호를 발간하면서, 지난 6월 개최됐던 대한민국 인적자원개발 종합대회 ‘HRD KOREA 2023’을 되새겨봅니다. 1993년에 순수 민간주도로 시작되어, 이 땅에 처음으로 HRD 공론화를 이끌어 온 대회입니다. HRD 저변 확대와 HRD인 위상 강화를 통한 ‘인적자원개발의 산업화’라는 대회 개최의 목표도 처음과 변함이 없습니다.올해 30주년을 맞은 ‘HRD KOREA 2023’은 대토론회를 중심으로 세션 수와 엑스포 규모가 작년에 비해 크게 확장됐습니다. 참가자 역시 1.5배 이상 증가한 2,000여명에 달한 역대 최대 규모의 매력 넘치는 HRD인의 대 축제였습니다.‘HRD KOREA 2023’의 주제는 ‘디지털·인공지능 시대, 새로운 인재와 한국 HRD를 논하다’였습니다. 디지털 테크놀로지 발전과 챗GPT 출현에 대응해 어떤 인재를 선발하고, 어떤 방법으로 인재를 유지하고, 그들의 어떤 능력을 개발시킬 것인지 토론하고 다양한 생각을 공유해 보자는 취지였습니다.디지털 기술과 인공지능의 발전은 사람이 사람의 편익을 위한 인위적 노력의 결과로 나타난, ‘문명의 이기’입니다. 지금은 문명의 이기에 부산하게 대응하기보다는 좀 더 긍정적 차원으로 인간과 비인간을 구분해서 인본주의 관점에서 숙고할 때라고 생각합니다. 디지털과 인공지능과 같은 기술보다 사람이 항상 우선이기 때문입니다.우리는 사람의 역량을 ‘체력×적성×성격×지식×기술×태도’, 즉 6가지 능력의 합이라고 결정했습니다. 각각의 능력 요인 사이엔 곱하기 등식이 성립되기에 어느 한 능력이 제로가 되면 모든 능력이 제로가 됩니다. 그 가운데 교육의 역할은 ‘지식×기술×태도’, 3가지 능력을 향상시키는 활동으로 정의했습니다.사람의 역량을 이렇게 체계화하여 의도적이고 계획적으로 역량개발을 처음 시도한 것이 제1차 산업혁명 때부터입니다. 회사가 만들어지면 직무들을 분석해서 직무능력 요건을 정의한 후 체력과 적성, 성격이 우수한 사람을 선발했습니다. 선발된 직원들에겐 필요한 지식과 기술, 태도에 대한 교육과 훈련을 한 다음 업무에 임하도록 했던 것이 오늘날 기업교육과 HRD의 시작이었습니다.그 결과 우리는 산업혁명 이후부터 지금까지, 인류 역사 약 350만 년 중 가장 풍요로운 시대를 살고 있다고 해도 과언이 아닐 것입니다. 인류만이 가지고 있는 변화에 대한 적응성과, 좀 더 성장하려고 하는 보편성의 욕구에 맞춰진 체계적인 교육의 성과라 볼 수 있습니다. 이것이 바로 사람만이 가지고 있는 HRD적 특성이라고 생각합니다.그리고, 우리는 IMF 이후 사람을 수준에 따라 다르게 보상하는 연봉제와, 능력 발휘와 성과를 책임지게 하는 팀제를 도입했습니다. 근로자들은 능력을 인정받기 위해 스스로 학습하기 시작했고 바로 그때가 국내에 HR 개념이 본격 도입된 시기였다고 봅니다.디지털 기술과 인공지능의 발전으로 우리는 다시 큰 변곡점을 맞았습니다. 지난 두 번의 변곡점에서는 변화에 대응한 지식과 기술 향상이 과제였다면, 이번에는 지식과 기술을 활용하는 사람의 태도적인 능력 요인을 어떻게 바꿀 것인가가 관건입니다."지식, 기술, 태도에 동시에 어프로치 하는 것이역량변화를 위한 전략적 사고이며 HRD적 접근 방식입니다."지식, 기술, 태도에 동시에 어프로치 하는 것이 역량변화를 위한 전략적 사고이며 HRD적 접근 방식입니다. 지식과 기술의 향상은 태도가 좌우합니다. 그뿐 아니라 지식과 기술이 뛰어나더라도 태도가 잘못되었다면 전혀 다른 결과가 도출될 수 있습니다. 그러므로, 앞으로의 기업교육과 HRD 활동에서는 조직원의 생각과 가치관을 변화시키는 태도교육이 우선돼야 합니다. 지식과 기술은 인공지능과 디지털 기술로 대체 가능한 시대가 되어가는 까닭입니다."인공지능과 챗GPT로 대변되는 문명의 이기는그것을 활용하는 사람들의 휴머니즘/인본주의적 태도를 바탕으로계속해서 사람들에게 유용하게 작용해야 합니다."이제 인공지능과 챗GPT라는 문명의 이기가 계속해서 사람들에게 유용할 수 있도록, 그것을 만들고 활용하는 사람들의 휴머니즘과 인본주의적 태도가 중요해졌습니다. 태도가 바뀌기 위해서는 세계관, 인생관, 직업관 등의 가치관이 변해야 합니다. 태도 변용을 위한 교육방법으로는 Unlearning을 통해서 그동안의 학습과 경험들을 비우고, 폐기하고, 정리하는 자세가 필요합니다. 또한, Mindfullness나 명상을 통해 자기자신에 대한 원리와 원칙을 다시 세우게 하는 것이 중요합니다.새 변곡점에서 우리는 사람의 역량개발을 HRD 관점으로 리부팅해야 하며, 지식과 기술 업스킬링, 리스킬링보다 태도와 가치관 교육에 집중해야 합니다.창간 33주년이라는 오늘이 있기까지 애독하고 성원해주신 HRD인들께 깊이 감사드립니다. 앞으로도 월간HRD는 국내 유일의 HRD 정론지로서 그 역할과 사명을 다해 나가겠습니다.
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[정신호 대표] 마이크로러닝의 발전 가능성 전망
교육부가 2025년 ‘AI 디지털교과서’ 도입을 예고했다. 디지털 중심 시대상에 대응하겠다는 움직임이자 앞으로 학교교육을 넘어 교육계 전반에 불어올 변화다. 이런 상황에서 교육·HRD 관계자들은 마이크로러닝을 주목해야 한다. 마이크로러닝은 인간이 수천 년 동안 학습을 거듭해오면서 발전한 학습방법인 동시에 전 세계적으로 대중화되고 있는 가장 효과적인 학습방법이기 때문이다.마지막 글을 시작하기 전에 지금까지 독자들에게 소개한 글을 요약하면 다음과 같다.첫 번째 기고의 주제는 ‘왜 마이크로러닝인가?’였다. ‘Why?’에 집중한 이유는 마이크로러닝이 디지털 환경으로의 급속한 전환에 따른 지속학습의 중요성, 주당 근무하는 시간 중 1%만 학습에 할애할 수 있는 직장인들의 그야말로 치열한 근무환경에 맞는 지속적이고 효과적인 학습방법, 그리고 일과 삶에의 방해를 최소화하면서 학습성과는 향상되는 시대가 요구하는 학습방법을 관통하고 있기 때문이다.두 번째 기고의 주제는 ‘마이크로러닝 운영을 위한 프로세스와 역량’이었다. 여기에서 필자는 2007년 8월 Hug 박사가 연구하여 출판한 ‘Didactics of Microlearning’에서 리서치한 후 발표한 ‘마이크로러닝에 필요한 7가지 프레임워크’와 ‘Carla 교수의 마이크로러닝 설계방식 중 4가지’를 설명했다. 이 글을 읽기 전에 한 번 더 읽어보시길 추천한다.‘잘 개발된 마이크로러닝은?’을 주제로 삼았던 3회차 칼럼에선 교육목표분류체계로 잘 알려진 블룸의 텍사노미(Taxonomy) 6단계 중 가장 높은 단계인 ‘지식창조’까지 도달하기 위한 방법을 ‘잭 매지로우의 전환학습(Jack Mazirow, Transformative learning)’을 기반으로 3단계로 정리해서 설명했다. 마이크로러닝은 엄연히 학습방법인 만큼 교수설계방법이 꼭 필요하기 때문이다. 해당 칼럼을 통해 흔히 ‘짤강’, ‘한입 크기의 콘텐츠’로만 알려진 마이크로러닝에 대한 오해가 해소되길 기대한다.이제 마지막 주제인 ‘마이크로러닝의 발전 가능성 전망’이다.작년 12월 Infiniti Research Limited에서 발표한 ‘Global Microlearning Market 2023-2027’에 따르면 마이크로러닝은 매년 10.57%씩 성장세를 보이며 13억 3,800만 달러에 달하는 시장으로 성장할 것으로 전망된다.이처럼 마이크로러닝은 급속하게 발전하는 디지털 기술과 접목되어 디지털 환경에 필요한 학습방법으로 빠르게 발전하고 있다. 관련해서 마이크로러닝 플랫폼을 프로세스 중심으로 설명하면 다음과 같다. 첫째, 개인화된 학습경험을 통해 개인의 학습목표를 달성할 수 있는 단계별 학습설계다. 둘째, 배움에서 확장되어 행동의 변화, 나아가 새로운 지식창조까지 도달할 수 있는 주도적인 참여, 토론, 적용, 공유 활동을 위한 학습설계다. 셋째, 현장에서 바로 배우고 적용할 수 있는 워크플로우 학습설계다. 넷째, 문제를 찾아내고 해결할 수 있는 인공지능과의 학습을 위한 설계다.위 4가지는 이미 시장에 출시된 마이크로러닝 플랫폼이다. 앞으로는 더 많은 시대적 요구에 맞게 디지털 기술을 적용한 마이크로러닝 플랫폼이 개발되고 출시될 것이다."마이크로러닝은 단계별 맞춤형 학습경험 기반 학습목표 달성,배움에서 확장된 행동의 변화를 넘은 새로운 지식의 창조,워크플로우 러닝 실현과 인공지능과의 협업을 지원하는 동시에인류의 학습여정에 맞춰 발전한 가장 효과적인 학습방법이다."올해 2월 교육부의 발표에 따르면 2025년부터 점진적으로 ‘AI 디지털교과서’가 초, 중, 고등학교에 적용될 예정이다. 앞으로 학생들, 나아가 사회를 살아가는 많은 사람을 위해 수준 높은 디지털 학습방법과 교수설계방법들이 만들어져서 적용될 것은 분명하다.글을 읽는 분들은 디지털 환경과 디지털 학습방법 중심 교육혁신을 통한 기업과 개인의 지속성장을 기대할 것이다. 이때 반드시 ‘마이크로러닝 교수설계’와 ‘교육목표 달성을 위한 학습방법이 적용된 마이크로러닝 플랫폼’ 기반 학습경험을 해보시길 권장한다.마이크로러닝은 인간이 수천 년 동안 빠르고 효과적으로 학습을 해오면서 발전되어 온 학습방법이며, 전 세계적으로 대중화되고 있는 가장 효과적인 학습방법이기 때문이다.
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[이지연 교수] 현장기반 학습(Authentic Learning)
미래교육 관련 논의들은 교육적 패러다임 전환과 교수학습 혁신을 강조하고 있다. 그에 적합한 모형인 PACA 4요소 중 이번에는 아래의 그림으로 나타나 있는 ‘현장기반 학습(Authentic learning)’을 소개하고, 교육현장에서 현장기반 학습을 구현하기 위한 에듀테크의 역할 및 활용사례들을 살펴보고자 한다.---왜 현장기반 학습인가?‘행함을 통한 학습(learning-by-doing)’을 강조한 Dewey와 ‘지식의 구조’를 이해하기 위해 다양한 깊이와 복잡성으로 주제에 접근하는 나선형 교육과정을 제안한 Bruner의 공통점은 이론과 실제 사이 간극을 줄이고 실생활에서 사회적으로 중요한 문제를 해결할 수 있는 학습자의 역량을 개발하기 위해 학습자의 주도성과 실제적(authentic) 지식의 중요성을 강조했다는 것이다. 교과서와 교수자의 강의를 통한 이론적 지식 전달이 중심인 기존 교수학습과 비교하여 현장기반 학습(authentic learning)은 ‘학교 밖 실천공동체의 실제적 맥락을 반영한 과제수행 및 문제해결의 경험을 제공하는 교수학습 형태(이지연·김미화, 2023)’를 의미한다. 현장기반 학습의 특징을 살펴보면 아래의 표와 같고, 이런 방식을 통해 학습자는 일상에서 마주하는 현실 세계의 복잡성과 다양성 속에서 지식을 추상적이고 단편적으로 이해하기보다는 주체적으로 적용해보는 과정에서 보다 깊이 있고 의미 있는 학습을 경험하게 된다.에듀테크와 혁신적 교수방법은 어떻게 현장기반 학습을 지원하는가?교육현장에서 현장기반 학습을 구현하기 위해서는 다음 3가지 조건이 충족되어야 한다. 첫째, 학습자가 수업을 통해 습득한 이론적 지식을 토대로 실제 현장의 요구와 기대수준을 파악할 수 있어야 한다. 둘째, 학습자가 실천공동체의 다양한 구성원들과 소통하고 협력하며 지속적인 성장을 도모할 수 있도록 지원해줘야 한다. 셋째, 학습자가 현장의 경험과 피드백을 바탕으로 자신이 수행한 과제나 활동을 반추해 볼 수 있는 기회를 제공해야 한다. 가상현실(VR)·증강현실(AR), 메타버스와 같은 에듀테크 플랫폼과 프로그램을 활용한 복잡한 실제 환경의 기술적 재현은 학습자의 몰입과 체감을 통한 이해를 돕고, 교실학습의 동료 학습자들은 물론 학교 밖 실천공동체의 다양한 구성원들과 효과적으로 소통하고 협업할 수 있는 기회를 제공한다. 또한, 현장기반 활동과 과제수행 과정에서 자신의 행동과 성과에 대한 모니터링과 피드백을 제공받아 지속적으로 성찰하고 학습을 개선할 수 있다.먼저, 시뮬레이션은 시공간과 비용의 제한, 안전상의 문제 등으로 직접적인 관찰이나 체험이 불가능한 복잡한 현상이나 상황을 단순화하여 제시하고 학습자가 관련 요소나 변수들을 조작하며 그 결과를 즉각적으로 확인할 수 있도록 하여 관련 개념, 원리, 절차 등을 학습할 수 있도록 해준다(이인숙 외, 2000). 예비교사인 학습자들이 실제 교실과 유사한 가상환경 속에서 다양한 학생들의 행동과 태도를 분석하고, 개별 학생들의 학습 및 생활 관련 자료에 기초하여 적절한 교수행동과 전략을 습득할 수 있도록 설계된 교실 시뮬레이션 프로그램인 ‘SimSchool’은 현장기반 학습을 촉진하기 위한 에듀테크 활용의 좋은 예라 할 수 있다(자료 참조: simschool.org). 다음으로, 컴퓨터상에서 구현된 허구적 가상공간인 가상현실(VR) 또는 현실 세계에 가상의 정보나 이미지를 겹쳐서 보여주는 증강현실(AR)을 활용하여 구현되는 실감형 콘텐츠는 자연재해, 우주탐험, 인체 내부 관찰과 같은 고위험, 고비용, 체험불가 상황을 학습자가 간접적으로 체험할 수 있게 하여 학습자의 흥미와 몰입감을 배가하여 학습자의 이해도를 높이는 현장기반 학습의 효과적인 도구로 활용되고 있다. 그리고 코로나19 팬데믹을 거치며 학교, 기업 등에서 보편화된 Zoom과 같은 화상회의시스템이나 MS의 Flip과 같은 영상기반 플랫폼을 활용하면 여러 분야의 전문가나 다양한 산업현장의 담당자와 연계하여 프로젝트를 수행하거나 협업과 멘토링을 통한 피드백을 주고받는 것이 가능하다. ‘GridPals’는 Flip을 통해 학생들이 자신의 학습경험을 다양한 문화와 배경을 가진 전 세계의 사용자들과 비디오로 공유하고 소통함으로써 복잡하고 중요한 사회적 문제해결을 위해 필요한 다양한 관점과 소통능력을 개발하는 데 도움을 줄 수 있다.이처럼 현장기반 학습은 기존의 교실에서 제공되는 이론적 지식 전달만으로는 얻을 수 없는 경험을 학습자들에게 제공함으로써 학습자가 자신의 지식을 실생활에 통합하고 실제 세계에서의 문제해결능력을 함양하는 것을 목표로 한다. 급변하는 사회적, 기술적 환경과 불확실한 미래에 대비하기 위한 역량중심 교육 패러다임으로의 전환을 가속하기 위한 고민과 논의가 활발히 진행되는 시점에서, 현장기반 학습은 학교와 기업의 교수자가 함께 주목해야 할 미래교육의 핵심원리라 할 수 있을 것이다.참고문헌이인숙, 한승연, 임병노, 이지연, 이현우, 이은배 (2020). 학습자 중심 수업을 위한 교육방법 및 교육공학. 문음사.이지연, 김미화 (2023). 예비교사의 미래역량 강화를 위한 PACA 역량모델 개발연구. 한국교육공학회 2023 춘계학술대회 논문집.Rule, A. C. (2006). Editorial: The components of authentic learning. Journal of Authentic Learning, 3(1), 1-10.Lombardi, M. M. (2007). Authentic learning for the 21st century: An overview. EDUCAUSE Learning Initiative.이지연 교수인하대 사범대학 교육학과 교수. 한국과학창의재단 미래형 교수·학습모델 개발지원사업단 단장이며, 교육부 이러닝 세계화 사업(LEAD) 전문가그룹의 자문위원이다. 한국교육공학회 학술지 편집위원장, 한국교육정보미디어학회 全부회장이자 現이사로 활동 중이다. 관심 연구 분야는 미래교육과 학교혁신, 테크놀로지 기반 역량중심 수업의 설계와 평가다.
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[김주수 부사장] 조직 정합성 향상에 초점을 맞추자
조직 정합성(Congruence) 모델은 환경과 전략, 전략과 경영시스템, 경영시스템과 성과 간의 정합성을 점검해서 조직의 혁신을 이끄는 변화관리 틀이다. 해당 틀은 경영환경에 대응하는 적절한 전략과 이를 성공적으로 실행시키는 효과적인 경영시스템, 그리고 각 요소 사이의 정합성을 높임으로써 조직의 변화 방향을 모색하는 데 도움을 준다.조직에 있어 ‘환경’은 주어진 투입요소다. 이러한 투입요소는 조직 내에서 가공 및 변환 과정을 거치면서 성과로 나타난다. 여기서 조직 안에서 이뤄지는 변화과정은 경영시스템 구성에 따라 달라지는데 경영시스템은 크게 다섯 가지 요소로 구분된다.우선, 조직에 필요한 일(Work)이다. 세부적으로는 업무나 직무, 업무역량 등을 의미한다. 두 번째로 필요한 경영시스템 요소는 구성원(People)이다. 일을 성공적으로 수행하기에 적합한 인재를 의미한다. 다음은 공식 조직체계(Formal Organization)로 조직 내에 존재하는 모든 조직구조, 역할과 책임, 제도와 규칙 등을 의미한다. 마지막으로 업무를 수행하면서 생기는 눈에 보이지 않는 요소가 있다. 여기에는 조직문화와 리더십 등이 포함된다.---"조직 정합성(Congruence) 모델은 환경과 전략, 전략과 경영시스템,경영시스템과 성과 간의 정합성을 점검하는 변화관리 틀이다."경영시스템 간의 정합성전략을 성공적으로 실행시키기 위해서는 각 경영요소 사이의 정합성이 중요하다. 우선 전략을 성공적으로 실행하기 위한 과제, 즉 일을 올바르게 정의해야 한다. 정합성 모델에서는 이를 전략과 일 간의 정합성이라고 표현한다. 해야 할 일을 명확히 했다면 그 일을 수행하기에 가장 적합한 역량과 사람이 필요하다. 바로 일과 사람 간의 정합성을 점검하는 단계다. 이렇게 일을 수행하기 위한 인재까지 정의했다면 이들이 성과를 내기 위해 최적화한 조직체계와 제도가 필요하다. 이것이 사람과 조직 간의 정합성이다. 마지막으로 공식적으로 조직이 운영될 때 생기는 문화를 주시하면서 ‘우리가 바라보는 이상적인 문화이며 리더십 스타일인가’를 면밀하게 점검해야 한다. 바로 공식조직과 비공식조직 간의 정합성이다.조직을 원하는 방향으로 변화시키려면, 변화 방향과 경영시스템 간의 정합성을 높이는 노력이 반드시 필요하다. 그리고 이러한 경영시스템 기반 경영활동이 조직의 성과로 나타나야 한다. 변화를 위한 많은 노력에도 불구하고 조직 활동이 성과로 이어지지 않는다면 경영시스템 요소 간의 정합성이 어디에서 부족한지 점검할 필요가 있다.다만 한순간에 어느 한 요소의 정확성을 높인다고 해서 변화관리가 효과적으로 실행되는 것은 아니다. 조직의 변화 포인트와 방향을 효과적으로 설정하기 위해서는 경영활동의 흐름에 따른 정합성을 높여나가야 한다. 즉 정합성 모델 각 요소 간의 선후행 관계를 바탕으로 한 정합성을 높여야 한다. 시작은 경영환경에 맞는 전략 수립이다. 다음으로는 이러한 전략에 적합한 일, 일에 적합한 인재, 인재에 적합한 제도, 그리고 이에 적합한 문화와 리더십 순으로 서로의 정합성을 높여나가야 한다. 마지막으로는 이런 변화가 실제 기대했던 성과로 이어졌는지를 반드시 점검해야 한다. 성과가 나지 않았다면 특정 요소 간의 정합성이 낮거나 혹은 변화 방향이 근본적으로 잘못 설정됐을 가능성이 크다.정합성 모델을 통한 변화관리 사례과거 일본의 전자산업은 파나소닉과 소니가 양분하고 있었다. 2011년 매출 기준으로 보면 1위가 파나소닉, 2위가 소니였다. 하지만 이후 약 10년이 지난 2020년에는 업계 상황이 크게 변했다. 소니는 변화를 통해 파나소닉을 제치고 1위 자리에 오른 반면, 파나소닉은 소니에게 추월당한 것은 물론이고 10년 전 대비 매출이 1조 원 이상 후퇴했다. 소니와 파나소닉의 성패를 가른 요소 중 하나는 환경에 대응한 조직의 변화관리다. 소니는 스마트폰 시장 발전에 맞춰 광학 카메라렌즈 역량을 발전시킨 한편, 제조업 쇠퇴에 대응해서 콘텐츠 제작 유통사업을 강화했다. 반면 파나소닉은 제조업 중심 대규모 장치산업에서 큰 변화를 이뤄내지 못했다. 이후 변화를 계획하긴 했지만 새로운 전략방향에 적합한 직무구조나 인재관리 방식, 리더십 스타일 전환에 상당한 진통을 겪었다. 결국 환경과의 정합성이 높은 전략, 전략과의 정합성이 높은 경영시스템 차이가 소니와 파나소닉의 위치를 바꿔놓은 것이다.정합성을 높인 또 다른 대표적인 사례로 마이크로소프트를 꼽을 수 있다. 2014년 마이크로소프트사의 새로운 CEO로 사티아 나델라가 취임한다. 이전 CEO였던 빌 게이츠와 스티브 발머에 비해 잘 알려지지 않은 인물이어서 당시 많은 의문이 제기됐다. 이런 시선에 굴하지 않고 나델라는 클라우드 기업용 솔루션 등 환경변화를 예측한 새로운 사업 추진에 많은 공을 들인다. 그리고 나델라는 핵심역량 중 하나로 전사적 협력을 강조한다. 그는 전사적 협력을 단순히 거창한 구호로만 외치지 않았고 ‘임팩트’라는 성과지표를 도입했다. 이 성과지표를 통해 구성원 개개인의 성과보다는 다른 구성원에게 어떤 긍정적 영향을 끼쳤는지를 평가함으로써 협업을 활성화시켰다. 그 결과 기존의 ‘모든 것을 다 알아야 한다’라는 ‘Know it all’ 조직문화를, ‘무엇이든 배우고 협업하면 된다’는 ‘Learn it all’ 조직문화로 변화시켰다. 이를 통해 마이크로소프트는 사업적 턴어라운드에 성공했고 과거처럼 전 세계 기준 시가총액 부문에서 상위를 차지하게 된다. 사업전략과 조직문화 간의 높은 정합성이 결국 전략 실행력을 높여 조직을 성공으로 이끈 대표적 사례다."경영의 여러 요소를 변화시키는 행위 그 자체보다는환경과 전략, 전략과 일, 일과 사람, 사람과 제도, 제도와 문화,그리고 이 모든 요소와 성과 간의 정합성을 높이는 것이 중요하다.성과적 변화관리를 위한 핵심이 ‘조직의 정합성’인 이유다."여러 사례에서 볼 수 있듯 변화관리의 핵심은 ‘정합성’이다. 경영의 여러 요소를 변화시키는 행위 그 자체보다는 환경과 전략, 전략과 일, 일과 사람, 사람과 제도, 제도와 문화 그리고 이 모든 요소와 성과 사이의 정합성을 높이는 것이 중요하다. 따라서 변화의 방향을 올바로 설정하고 그 변화를 성공적으로 이끌기 위한 조직의 정합성에 초점을 맞출 필요가 있다.
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[윤선경 박사] HRD의 PBL 적용원칙과 방법
PBL은 조직에서 발생하는 복잡한 문제상황에 적합한 해결안을 얻고, 경험하고 학습한 바를 실제로 적용하고자 할 때 적합한 방법이다. 그러나 PBL 프로세스를 도입하기만 한다고 효과적인 것은 아니다. PBL에서 만족스러운 성과를 얻기 위해선 ‘문제’에 주목해야 한다. ‘문제’는 학습 전체를 끌고 가는 원동력이며 PBL의 성패를 좌우한다. 따라서 문제 설계자의 문제 발굴과 선정, 학습자의 문제 이해 촉진을 어떻게 할 것인지가 PBL의 우선과제가 된다. 문제 설계 측면에서 다양한 맥락, 유형, 영역과 복잡성, 비구조화 수준과 같은 문제의 속성을 고려한다면 학습자 참여를 유도하는 학습경험을 만들 수 있다. 이와 함께 문제해결사고에 대한 연습과 맥락적 이해를 높이는 몇 가지 지원 방법을 제공해보도록 하자.---과거 의과대학에서 시작한 PBL을 왜 다시 HRD에서 주목하게 되었을까? HRD에서 적용할 이유를 검토 중이라면 다음 두 가지 질문으로 판단해보자. 첫째, 문제 상황에 적합한 해결안을 얻고 싶은가? 어떤 문제는 새로운 돌파구가 될 창의적인 해결안이 필요한 경우도 있고, 경우에 따라 다양한 관점에서 깊이 있게 숙고하여 의사결정을 해야 할 때도 있다. 조직 내 다양한 형태로 존재하는 문제에 ‘적합한’ 답을 만들어야 하는 상황도 있다. 둘째, 빠르게 습득하여 바로 현업에 적용할 수 있는 확실한 방법이 필요한가? 마지못해 참여하는 학습이 아닌 능동적 학습을 원하고, 배움에서 끝나지 않고 실제 적용 가능하게 하는 경험학습을 시도해보고 싶은데 확신이 없거나 어디서부터 시작해야 할지 고민 중일 수 있다. 여기에서 하나라도 해당하면 일단 PBL 프로젝트나 과정을 시작해보자. 문제의 형태, 수준, 내용, 적용하는 맥락에 따라 적합한 문제해결을 시도하고 능동적으로 빠르게 배워 바로 적용할 수 있기 때문이다. 교육에 참여했다고 실제로 할 줄 아는 것은 아니라는 HRD 교육에 대한 전통적인 비판에서 벗어날 수 있는 좋은 기회이기도 하다.It’s Problem, Stupid!(문제가 바로 문제야)시작해보려고 하는데 막상 어디에서 시작해야 할까? PBL 프로세스를 펼쳐놓고 차근차근 준비해보자. ‘문제 제시-문제 이해와 정의-자료와 정보 분석-해결안 제시-보고, 평가, 성찰’의 프로세스 중 각 단계에서 빠진 것은 없는지 검토하면서 준비가 다 됐다고 생각했지만, 만약 운영 결과에 대해 아쉬움이 남는다면 ‘문제’에 다시 주목해야 한다. 핵심은 ‘문제’다. 프로세스는 5단계, 7단계처럼 모델마다 변형된 형태가 많지만, 문제가 PBL의 성패를 좌우한다는 점은 변함없는 핵심 원칙이다. 문제해결 과정에서 학습 전체를 끌고 가는 원동력, 즉 학습자를 움직이는 원동력은 문제에 있다. PBL 프로세스에선 문제설계자의 문제 발굴과 선정, 학습자의 문제 이해가 해당한다. 특히 학습경험을 구성하거나 과정을 설계할 때 문제만 제시하고 학습자의 학습활동 지원을 놓치는 경우가 있는데, 학습자가 문제를 이해하고 자신의 문제로 재정의하는 단계에 이르기까지 필요한 도움을 줄 필요가 있다. 이는 전문성이 낮거나 높은 직원 모두에 해당한다. 일반적인 교육과정에서의 해결과제든 직무에서의 과업이 주어졌을 때든 경험이 풍부하고 전문적인 직원일수록 축적된 지식과 경험에 기반하여 능숙하게 문제를 해결한다. 익숙해진 방식으로 신속하게 주어진 과제를 처리하는 이들의 전문성은 효율적일 수 있으나 때로는 문제해결과정에 방해가 되기도 한다.HRD의 PBL 적용원칙과 방법: 학습 동력으로서 ‘문제’ 다루기HRD는 능동적 학습, 적극적 참여와 몰입, 학습의 현업적용을 위해 노력해왔다. 문제가 학습 동력이라면, 어떤 문제가 학습을 이끌고 또 학습자를 행동과 사고 모든 과정에까지 움직이게 할까? 관련해선 두 측면에서 살펴보겠다.① 문제설계자의 문제 발굴과 선정: 문제는 실제적 맥락(authentic context)을 담고 있어 바로 활용할 수 있어야 한다. 실제 세상이나 조직에선 갖가지 문제 상황이 존재하며, 문제는 어떤 영역에서든 발생할 수 있다. 특정 영역 전문가가 보면 같은 문제라도 다른 문제로 이해되며 해결안도 달라진다. 액션 러닝이나 디자인 스프린트에서 참여자의 역할과 담당 영역의 다양성을 강조하는 이유와 같다. PBL에서 문제는 비구조화 수준에 따라 전혀 다른 유형의 문제가 되기도 하는데, 상단의 표처럼 정답이 정해진 문제를 시작으로 의사결정 문제, 전혀 답안이 없는 상태에서 새롭게 해결안을 고안해야 하는 문제까지 활용할 여지가 매우 다양하다. 즉 문제의 다양한 맥락, 유형, 영역과 복잡성, 비구조화 수준에 따라 PBL의 현실성, 유용성, 학습자 관여와 흥미와 학습 성과에도 차이가 생긴다. 문제설계자가 이러한 속성을 조절해 선정한다면 학습자에게 흥미를 일으키는 다양한 학습경험을 제공할 수 있다.② 학습자의 문제 이해: 문제가 학습 동력이 되려면 문제만 잘 세팅해서는 안 된다. PBL 프로세스 중 문제 이해 단계는 학습자가 해당 맥락 속 문제를 어떻게 이해하고 자신의 관점을 반영하여 분석하는지를 뜻한다. 문제해결은 문제와 학습자가 항상 함께한다고 봐야 한다. 그러면 학습자에겐 어떤 지원을 해야 할까? 학습자의 문제 이해와 문제에 대한 정의가 잘 이뤄지려면 문제해결에 적합한 멘탈모델 생성 촉진과 맥락적 이해에 대한 지원이 필수적이다. 첫째, 문제해결에 적합한 사고를 PBL을 통해 연습할 필요가 있다. 조직 구성원의 멘탈모델은 평소 분석적, 총체적 사고에 익숙하다. PBL에선 ‘what if?’와 같은 다른 관점 만들기, 혹은 문제해결을 위해 세운 가설에 따라 정보를 이용하고 해결방안을 구성하는 귀추적 사고(abductive thinking)도 필요하다. 분석적이고 조직화된 사고와 달리 불확실성을 내포하는 귀추적 사고는 생각보다 쉽게 받아들여지지 않는다. 따라서 소규모 PBL 과정을 통해 반복적으로 문제 이해와 분석을 연습해보는 것이 좋다. 둘째, 맥락적 이해에 대한 지원은 모델링, 학습정보와 자원 제공과 같은 스캐폴딩, 코칭 등이 있다. 모델링의 예로 사례를 통한 학습이 있다. 특히 초보자는 문제해결사고와 방법에 익숙한 전문가의 사례를 통해 표면적 행동이나 문제해결사고 측면에서 문제해결을 파악하는 데 큰 도움을 얻는다. PBL에서 맥락이 담긴 시나리오나 사례를 많이 사용하는 이유다. 한편, HRD 문제는 실제 상황뿐 아니라 사람과 조직 관련 이슈인 만큼 답이 없는 비구조적 속성이 있다. 따라서 배경지식을 갖추도록 풍부한 정보를 탐색할 기회를 줘야 한다. 이때 문제와 관련된 자료를 찾고 분석하는 과정도 포함돼야 한다. PBL 코치가 있다면 더 효과적이다. 문제해결을 위한 문제분석을 하고, 가설을 세워 해결안을 찾도록 PBL 코치가 문제해결사고를 돕는다. 이렇게 초기에 도움을 받은 학습자는 점차 다른 유형의 문제도 다루면서 맥락을 이해하고 문제를 재정의하는 방법을 터득하게 된다.PBL은 문제해결 프로세스이며 방법이기도 하다. 그러나 ‘문제’의 속성을 잊은 채 프로세스와 방법만 적용한다면 기대하는 효과를 얻기 어렵다. 여기에서 맥락이 살아있는 문제를 설계하여 문제 이해를 촉진하는 여러 지원요소를 함께 제공한다면? 크고 작은 PBL 과제를 거치며 실제적인 문제해결력이라는 소프트 스킬을 장착한 인재를 육성할 수 있다.윤선경 박사한양대 IC-PBL교수학습센터 학습개발 총괄이며 사범대학 교육공학과에서 강의를 수행하고 있다. 한국산업교육학회 이사이며, 한국인력개발학회 『HRD학술총서 3·4권』, 『HRD연구방법가이드』 공동집필과 한양대 원격기반미래교육연구 등에 참여했다. HRD와 대학 현장의 학습역량 향상을 위한 강의, 연구, 실천적 활동을 수행 중이다.
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