선생님은 컴퓨터입니까?
Keith Millis, 게스트 기고자
2009 년 영화 스타 트랙 (Star Trek)의 한 장면에 따르면, 젊은 불 카칸 (Vulcans)은 우리 자신과는 완전히 다른 교육 시스템을 경험합니다. "선생님"으로부터 배우는 대신 컴퓨터 디스플레이에 둘러싸인 포드 (pod)에서 학생들에게 논리와 도덕과 같은 벌컨의 덕목을 퀴즈 (quiz)시키는 교육을받습니다.
지구에서 우리는 불칸 포드가 없습니다. 그러나 사용 및 개발되고있는 기술이 가까워지고 있습니다.
실제로 많은 연구원, 교육자 및 컴퓨터 과학자들은 첨단 컴퓨터 학습 환경을 사용하여 개별화 된 교육 및 평가에 대한 많은 장점을 지적합니다.
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지능형 과외 시스템 (ITS)과 같은 일부 경우에는 환경이 일대일로 개인화 된 교육을 제공합니다. 인간 교사와 마찬가지로이 시스템은 문제, 힌트, 피드백 및 필요한 경우 직접 교육을 제공합니다.
가르치는 디지털 기반 게임 프로그램도 있습니다. "진지한 게임"으로 알려진이 게임은 경쟁, 도전, 포인트 및 스토리 라인과 같은 기능을 결합 및 지속성을 높이기 위해 통합합니다.
다른 플랫폼 및 유형의 고급 학습 환경이 개발되어 학생들이 다른 학생과 일부의 경우 가상 학생과 온라인으로 조인하거나 상담 할 수 있습니다.
이러한 기술은 대개 교사를 대체하기보다는 교실에서의 활동을 보완하기위한 것입니다. 그래서 선생님이라면 숨을 멈출 수 있습니다. 당신이 대체 될 때까지 잠시있을 것입니다.
그러나 컴퓨터 기반의 개인 교습과 진지한 게임이 효과적이라는 것을 명심하십시오. 실제로 지능형 보습 시스템은 인간 교사의 효율성 수준과 거의 일치합니다 (vanLehn, 2011).
고급 컴퓨터 기반 학습 환경을 사용할 때의 몇 가지 이점 :
- 접근성 및 비용. 컴퓨터에 연결되어있는 한 많은 프로그램이 연중 무휴로 제공됩니다. 대조적으로, 대부분의 강사 및 인 교사는 정해진 시간에만 이용할 수 있습니다. 또한 전문 교사를 고용하면 수첩에 심각한 피해를 줄 수 있습니다.
- 개인적인 강점과 약점을 진단하는 능력. 학습 기술은 학생이 알고있는 것과 학생이해야 할 일을 기억합니다. 반대로 강사는 일반적으로 한 학생이 아니라 전체 수업에 대해 기억하는 경향이 있습니다.
- 맞춤식 교육. 학생들은 자신의 수행 능력을 바탕으로 학생의 지식 모델을 작성하기 때문에 고급 학습 기술은 목표 기술이나 지식의 특정 적자를 목표로하는 문제 나 예를 신중하게 선택합니다. 교실 강사는 특정 학생의 도움이 필요한 커리큘럼의 구석 구석 구석 구석 진단 할 시간이 없을 수도 있습니다.
- 감정에 대한 민감성 . 학습은 정서적 일 수 있기 때문에 (컴퓨터의 좌절, 혼란, 지루함 또는 즐거움을 기억 하는가?), 컴퓨터 – 인간 상호 작용, 표정 및 자세 인식의 역 동성을 통해 학생의 감정을 인식하는 기술이 개발되고있다. 그 정보를 사용하여 학생이 생산적으로 전진하도록 돕습니다 (D' Mello & Graesser, 2012).
- 대화를 통한 학습 . 일부 기술은 학생들이 대화를 할 수있는 시각적으로 움직이는 "에이전트"(예 : 사람, 말하기 머리)를 통해 배울 수 있도록합니다 (Graesser, Li, & Forsyth, 2014). 대화를 통한 학습은 매우 자연스럽고 인류의 새벽 (그리고 아마도 벌컨 (Vulcan) 종류)으로 거슬러 올라갑니다.
이제 몇 가지주의해야 할 이유가 있습니다.
- 재미가 항상 증가 된 학습으로 이어지는 것은 아닙니다. 많은 심각한 게임에서 학습 활동에 수반되는 내러티브 나 스토리가 있습니다. 내러티브가 참여와 지속성을 높일 수는 있지만 서사는 학습을 혼란스럽게 할 수도있다 (Adams et al., 2012). 내러티브가 참여와 학습을 돕고 상처를주는시기를 파악하려면 더 많은 연구가 필요합니다.
- 동기 부여는 까다 롭습니다. 몇몇 출판 된 기사의 결과에 따라, Pieter Wouters와 동료 (2013)는 심각한 게임이 기존의 교수법에 대한 학습 동기를 크게 증가시키지 않는다는 사실을 발견했습니다. 이것은 동기 부여 증가가 강사가 처음부터 진지하게 채택하는 큰 이유이기 때문에 알아내는 약간의 충격이었습니다. Wouters는 강사 (학생이 아닌)가 게임을 선택하면 학생들의 본질적인 동기를 줄일 수 있다고 지적합니다.
- Pizzazz는 학습 증가로 이어질 수 없습니다. 관심사를 끌어 내기 위해 추가 된 소리, 영상, 애니메이션 및 단어가 학습을 저하시킬 수도 있습니다. 리차드 메이어 (Richard Mayer)와 동료 (2014)는 멀티 미디어가 학습에 긍정적, 부정적으로 영향을 미칠 수있는 다양한 방법을 문서화했습니다. 예를 들어, 추가 된 요소는 학생의주의를 분산시킬 수 있습니다. PowerPoint 강의를 청취 한 사람은 모두주의 집중 효과가 발생할 수 있습니다. 프레젠테이션 화면에서 단어를 따르거나 발표자의 말을 듣습니까? 동시에 따라하고 이해하는 것은 힘들며, 제대로 설계되지 않은 많은 멀티미디어 상황에 동일한 원칙이 적용됩니다.
- 모든 과목을 사용할 수있는 것은 아닙니다 . 중학교 학생들에게 수학을 가르치는 Carnegie Learning의 Cognitive Tutor © (Anderson et al., 1995)와 같은 지능형 교사의 성공적인 사례가 있지만, 많은 사람들이 상업적으로 이용 가능하지 않습니다. 한 가지 이유는 교과서 회사와 같은 교육 자료를 일반적으로 제공하는 회사가 항상 디지털 미디어 제품의 개발, 테스트 및 유지 관리를 처리 할 수있는 최고의 장비가 아니기 때문입니다.
따라서 강사 또는 학생으로서 교육 기술 사용을 고려하는 경우 효과를 검증하는 경험적 연구가 있는지 숙제해야합니다. 아무도 없다면, 그것을 채택하는 것에 대해 신중해야합니다.
당신이 젊은 벌컨이라면 예외입니다. 고등 평의회는 당신을 당신의 꼬투리에서 내 보내지 않을 것입니다.
Keith Millis 박사는 Northern Illinois University의 심리학 교수입니다. 그는 연구 방법을 가르치는 진지한 게임 인 ARA 작전 (Millis, Graesser, & Halpern, 2014)의 프로젝트 책임자였습니다.
참고 문헌
Adams, DM, Mayer, RE, Koenig, A., Wainess, R., & MacNamara, A. (2012). 학습을위한 내러티브 게임 : 발견과 내러티브 가설 테스트. 교육 심리학 저널, 104, 235-249.
Anderson, JR, Corbett, AT, Koedinger, KR, & Pelletier, R. (1995). 인지 교사 : 수업에서 배웠습니다. 학습 과학 저널 4 (2) : 167-207.
D' Mello, SK & Graesser, AC (2012). AutoTutor와 정서적 인 AutoTutor : 대화를 통해인지적이고 감정적으로 지능적인 컴퓨터와 대화하여 학습하십시오. 대화 형 지능 시스템에 관한 ACM 트랜잭션, 2 (4), 23 : 1-38.
Graesser, AC, Li, H., & Forsyth, C. (2014). 대화식 에이전트와 자연 언어로 의사 소통함으로써 학습하십시오. 현재의 방향을 Psychological Science, 23, 374-380.
Mayer, RE (2015). 캠브리지 멀티미디어 학습 핸드북. 케임브리지 대학 출판사 : 뉴욕.
Millis, K., Graesser, A., & Halpern, D. (2014). Operation ARA : 인공 지능 과목과 학습 원리를 결합하여 과학을 가르치는 진지한 게임. V. Benassi, CE Overson, & CM Hakala, (Eds.) 교육에서의 학습 과학 적용 : 교과 과정에 심리 과학 주입. 심리학 교육 웹 사이트에서 검색 : http://teachpsych.org/ebooks/asle2014/index.php
VanLehn, K. (2011). 인간 과외, 지능형 개인 교습 시스템 및 기타 개인 교습 시스템의 상대적인 효율성. 교육 심리학자, 46 (4), 197-221.
Wouters, P., van Nimwegen, C., van der Spek, ED, & van Oostendorp, H. (2013). 진지한 게임의인지 및 동기 부여 효과에 대한 메타 분석. Journal of Educational Psychology, 105, 249-265.
