[대학저널 임지연 기자] 아주대학교(총장 박형주)는 지난 10일 ‘학생 성공을 위한 교육 혁신’을 주제로 대학혁신지원사업 성과 확산 포럼을 갖고, 학생 개개인 맞춤형 학습을 위한 데이터·AI 기반 시스템 구축 등 아주대의 교육 혁신 사례와 성과를 공유했다.

포럼은 아주대의 교육 혁신 경험을 공유하고 나아가야 할 방향을 함께 고민하기 위해 마련됐으며, 아주대 대학교육혁신원 유튜브 채널을 통해 온라인으로 중계됐다. 두 세션으로 나눠 진행했으며, 첫 번째 세션에서는 배상훈 성균관대 학생처장·학생성공센터장이 ‘학생 성공 비전과 실천: 3년의 성과와 과제’ 기조강연을, 최정희 단국대 교육성과평가센터 교수가 ‘역량 중심 대학교육 실현을 위한 CQI(Continuous Quality Improvement) 적용과 성과’에 대해 발표했다. 두 번째 세션에서는 신종호 아주대 교수학습개발센터장이 ‘학생의 학습 성공을 돕는 데이터 기반 교육 및 지원 체계’를, 안지연 아주대 다산학부대학 교수가 ‘고강도 상호작용 중심의 교양교육 모델 및 운영 사례’를 소개했다.

신종호 아주대 교수학습개발센터장은 ‘학생의 학습 성공을 돕는 데이터 기반 교육 및 지원 체계’ 발표에서 데이터 기반 교수학습지원 체제인 ‘ATLAS(Ajou Teaching & Learning Analytics System)을 소개했다. ATLAS은 학생들의 학습성과 향상과 교육 시스템 개선을 위해 학습자와 학습환경에 대한 역동적이고 총체적인 데이터를 측정‧수집, 목적에 따라 분석하고 결과를 이해당사자들에게 다양한 형태로 보고함으로써 학습과정과 학습환경을 최적화할 수 있도록 지원하는 데이터 시스템이다.

신종호 교수는 “아주대는 데이터를 학생의 성공을 위해 활용하는 것이 매우 있다고 생각해 2014년부터 아틀라스라는 데이터 기반의 교수학습 지원 체제를 만들었다”며 “‘산재돼 있는 데이터가 어떤 것들이 있고, 이 데이터를 어떤 식으로 수집할 것인가’라는 데이터 거버넌스를 먼저 고민하시는 것이 데이터 활용에 초기 단계라고 생각한다. 실제 이제 이런 인프라를 구축하고 다양한 형태의 분석을 진행했다. 이를 통해 여러 가지 개선점을 찾고, 이를 방지하기 위한 프로그램을 개선하는 등 다양한 형태로 발전시켰다”고 설명했다.

아주대는 아틀라스를 활용, ‘데이터 마트’를 통해 학사 경고자 분석해 이를 바탕으로 학사 제도로 구체적으로 개선하고 학사 경고자를 위한 비교과 프로그램을 만드는 등 실제적인 프로그램 지원 체제를 구축했다. 또한 교과목 중심 데이터 분석에서는 LMS에 학생들의 학습 과정과 학습 성과를 즉각적으로 볼 수 있는 ‘학습 분석 차트’ 대시보드를 개발했다.

신 교수는 “LMS는 강의 노트를 올리거나 질의응답하는 정도로 활용됐으나 코로나 팬데믹으로 전면 비대면 수업으로 전환되다 보니 학생들의 활용도가 올라갔다”며 “이를 통해 학생들이 어떤 학생인지, 어떤 학습 과정을 갖고 있고 어떤 학습 결과를 가지고 있는지 직관적으로 볼 수 있어 도움이 됐다”고 말했다.

이외에도 신 교수는 아주대에서 운영하고 있는 데이터 기반 맞춤형 학습지원체제 ‘PASS’(Pathway to Ajou Students Success), AI 기반 적응형 학습 플랫폼, 모듈형 콘텐츠 공유 플랫폼 ‘MOCA’(Modulized Open Contents in Ajou)에 대해 소개했다.

특히 아주대는 적응형 학습 모델 개발을 위해 꾸준히 기초 연구를 진행해 2020년부터 AI 기반 적응형 학습 플랫폼을 수업에 적용·실행하기 시작했다. 적응형 학습(adaptive learning)이란 학습자 개개인이 스스로의 수준과 속도에 맞춰 공부할 수 있는 학습 형태를 의미한다.

신 교수는 “최근에는 AI를 활용해 교수학습을 지원하고 있다. 2020년 시범적으로 적응형 학습 플랫폼을 활용해 세 과목을 시범적으로 진행했으며, 올해 전공영역과 플랫폼을 확대 진행하고 운영의 효율성을 높이지 위해 LMS와 시스템을 연동을 시켰다”며 “시스템을 어떻게 활용하느냐에 따라 학생들의 참여 수준이 달라지고, 참여 수준에 따라 학업성취도가 달라지는 상관관계를 발견할 수 있었다”고 말했다.

이어 신 교수는 “이외에도 다양한 플랫폼을 운영한 경험을 바탕으로 데이터 확장·분석 편의성 강화, 플랫폼 적용 과목 확대·자체 플랫폼 개발 등 플랫폼 다양화, LMS 대시보드 확장·블렌디드 러닝 지원, MOCA 콘텐츠와 기능 개선 등 데이터·분석 요구 증가에 대응한 인프라 강화와 서비스 고도화를 진행할 계획”이라고 밝혔다.

안지연 아주대 다산학부대학 교수는 고강도 상호작용 중심의 교양교육 모델과 운영 사례를 소개했다.

아주대는 2019년 고강 상호작용 기반 체계 연구를 진행해 고강도 상호작용 교육을 위한 가이드라인을 개발했으며, 이에 맞춘 역량기반 고강도 상호작용 교과목을 개발해 교수자와 학생, 학생과 학생 간의 토론 등의 상호작용 활동이 중심이 되는 교육을 진행 중이다. 교과목의 지식 습득과 더불어 학습 과정에서 이뤄지는 활동을 통해 지식 활용과 학생 역량이 함께 향상하는 것이 목표다.

역량과 연계한 교육 과정 제시와 역량 함양을 교육의 핵심 목표 중 하나는 지정·플립드러닝을 기본 교수‧학습 방법에 적용해 사전 학습을 유도하고, 교과목 특성에 따라 교실 수업에서 교수와 학생, 학생과 학생 간의 상호작용 활동을 극대화할 수 있는 방법을 모색하는 것이다.

상호작용의 양을 늘리고 상호작용의 질을 높이기 위해 기본적인 교육방법은 온라인․오프라인 혼합형 수업으로 진행하는 플립드러닝을 중심으로 했으며, 교과목 특성에 맞는 문제 중심 학습, 프로젝트 중심 학습 등 학습자 중심 교육방법과 수준별 그룹 문제 풀이, 팀별 위키 활동, 단체전 등의 활동을 설계했다.

안지연 교수는 “역량기반 고강도 상호작용 교과목은 2020년 1학기부터 현재까지 수업에 적용되고 있다. 교과목 특성에 따라 모델 적용 방안 구체화했으며, 교양 과목 모든 영역에 적용해 운영 한 결과 학생들의 만족도도 대부분 향상된 것으로 나타났다”고 설명했다.

이어 안 교수는 “어떤 시스템이 개발되면 그 안에서 좀 더 아이디어를 떠올릴 수 있다고 생각한다. 이런 교육을 지원하기 위해서는 학습 관리 시스템 메뉴를 좀 더 다양하게 개발해야 하고, 이미 개발된 것들도 지속적인 모니터링을 통해 개선을 하는 것이 필수적”이라며 “향후 역량기반 고강도 상호작용 교육을 위한 LMS 메뉴 개발과 개선, 교수학습 방법과 학습성과 평가 방안 개발, 확산 등을 진행할 계획”이라고 밝혔다.

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