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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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