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필자가 생성형 AI에게 "너의 학습 방법의 한계점은 무엇인지"에 대해 질문하자, 생성형 AI는 "빠르게 많은 것을 처리할 수 있는 것은 사실이나, 이것이 반드시 '더 나은' 학습을 의미하지는 않는다"며 "기계와 달리 인간의 학습에는 독특한 강점이 있는데, 바로 창의적으로 통찰할 수 있다는 것, 감정적인 이해, 그리고 유연한 적용이 가능한 점"이라고 답했다.
결국 경험을 기반으로 현재의 지식을 확장해 나간다는 것, 타인과의 상호작용을 통해 지식의 교류뿐만 아니라 그 상황과 맥락, 그리고 그 안의 감정을 이해함으로써 깊이 있는 학습이 된다는 것, 마지막으로 학습 과정을 통해 내가 아는 것과 모르는 것을 발견할 수 있다는 점이 인간과 기계의 차이라고 볼 수 있다. 그렇다면 인간만의 독특한 학습 방법을 구현한다는 것은 어떤 의미이며, 이를 실현하기 위해서는 어떤 방법을 활용해야 할까? .jpg) 강의식 학습의 한계를 넘는 러닝 퍼실리테이션 기존 강의식 학습의 한계는 너무나 잘 알려져 있다. 24시간 후 대부분의 정보가 손실되는 낮은 정보 보유율, 10~15분이 지나면 낮아지는 집중력으로 인한 이해도 및 관심의 하락, 깊이 있는 이해나 현업과의 연결에 있어서의 제한, 그리고 상호 대화가 이루어지지 않는 교육 분위기는 결국 개인들이 가지고 있는 궁금증이나 호기심을 제대로 해결하지 못하고 끝나는 불만족스러운 교육으로 연결되게 한다. 교육 현장에서는 이러한 한계를 극복하고자 습득한 정보들의 장기 기억으로의 전환, 능동적 참여를 통해 몰입과 집중력을 높이기 위한 전략, 실제 현장에 적용 가능한 문제해결식 학습 방법 도입 및 질의응답을 통해 최대한 기대하는 바를 알려주기 위한 노력 등 다양한 시도들을 하고 있다. 그리고 이러한 과정 안에서 교육을 주관하는 부서 및 강사들은 어떻게 하면 학습자들이 학습 과정에 참여하고 몰입하도록 할 것인지에 대해 끊임 없이 고민하고 있다. 이러한 상황 하에서 기존의 강의식 학습에서의 한계를 극복하고, 참여형 학습 방법으로 전환하는 데 있어서 러닝 퍼실리테이션의 활용이 하나의 솔루션이 될 수 있다. 학습이란 경험의 결과로 나타나는 행동의 변화 또는 지식을 습득하는 과정이며, 참여형 교육이란 학습자들이 스스로 문제를 발굴하고 함께 이야기 나누며 문제의 답을 찾아가는 교육이다. 참여형 교육을 통한 학습이라는 관점에서 러닝 퍼실리테이션을 적용해 본다면 '스스로 실행하는 변화'와 '과정'에 초점을 맞춘 방식이라 할 수 있다. 러닝 퍼실리테이션이란, 교육목표 달성을 위해 학습자에게 최적의 학습이 될 수 있도록 그 과정을 설계하고 촉진하는 것을 의미한다. 이는 개인의 경험과 지식의 '변화'를 스스로 발견해 나가도록 돕는 것을 목표로 한다. 따라서 기존의 객관적인 지식과 경험을 전달해 주던 강사의 주요 역할을 넘어서서 학습자들의 경험과 지식이 상호작용을 통해 자연스럽게 변화되는 과정을 경험할 수 있도록 하는 것이 러닝 퍼실리테이션인 셈이다. 러닝 퍼실리테이터에게 필요한 스킬 러닝 퍼실리테이터로서 참여형 교육을 진행하기 위해서는 어떠한 스킬들이 필요할까? 우선, 참여형 교육에서 학습자들이 '스스로 문제를 발굴하고 고민'하게 하기 위해서는 무엇보다 질문 스킬이 필요하다. 개개인들이 가지고 있는 경험이 무엇인지 꺼낼 수 있도록, 그리고 다른 학습자들의 경험과 지식을 탐구해 수렴해 갈 수 있도록 효과적이고 적절한 질문으로 교육 흐름을 연결해 나갈 수 있어야 하기 때문이다. 이와 함께 경청과 인터렉션 기술도 중요하다. 학습자들의 경험과 지식에 대해 잘 듣고 그 의미를 파악하고, 그 안에서의 감정들을 알아차리며, 그 이야기들을 연결해 의미를 발견할 수 있도록 돕는 인터렉션이 자연스럽게 이루어져야 한다. 더불어 학습자들의 발언과 활동에 대한 가치를 부여해 활발한 에너지가 유지될 수 있도록 기운을 북돋는 기운 스킬과 마지막으로 이야기 나누고 있는 내용들에 대해 효과적으로 정리하고 시각화해 기존의 경험과 지식이 확장돼 갈 수 있도록 돕는 기록 스킬도 필요하다. ... 중략 ... |
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