교육공학과 밴드웨건효과 -Bandwagon Effect
저 또한 그랬었고, 석-박사과정 학생들과 이야기 나누면서 항상 경험하는 이슈는 바로 밴드웨건효과에 대한 이슈입니다. 특히 교육공학 연구 분야에서 특정 주제가 갑자기 주목받으면서 연구자들이 무의식적으로 '밴드웨건 효과'에 휩쓸릴 위험이 있습니다. 밴드웨건 효과는 대중의 관심이나 트렌드에 따라 자신의 연구 방향을 설정하거나, 심지어 자신의 전문 분야와 거리가 있는 주제에 억지로 맞춰 연구를 수행하게 되는 현상을 의미하죠. 이러한 접근은 연구의 본질을 훼손하고 장기적으로 연구자의 학문적 정체성과 경력에 부정적인 영향을 미칠 수 있습니다.
하지만 필드의 특성상, 밴드웨건 효과를 완전히 피하는 것은 사실상 불가능합니다. 특히 교육공학처럼 기술과 교육 이론이 융합되는 분야에서는 트렌드를 외면하기보다는 이를 연구에 적절히 활용하고, 자신의 연구 방향성과 접목하는 전략이 필요하다고 생각하는 편입니다 (물론 연구자들마다 다른 의견이 있으실 수 있음을 이야기합니다 )
밴드웨건의 토픽은 잘못 적용하면 연구 본질을 잃게 만들 수 있지만, 이를 얼마다 mindful하게 적용하는지에 따라 학문적 영향력을 확장하고, 자신의 연구 정체성을 더욱 강화하는 도구로 삼을 수도 있습니다. 우선, 밴드웨건에 휩쓸리는 대신 이를 활용하기 위해서는 트렌드 자체를 연구의 도구로 여겨야 합니다. 현재 주목받는 기술이나 주제는 분명 학문적·사회적으로 중요한 이유가 있습니다. 이를 연구 주제로 삼을 때, 단순히 기술이나 트렌드의 효과를 측정하는 데 그치지 말고, 그 트렌드가 교육과 학습에 어떤 이론적 기여를 할 수 있는지 탐구해야 합니다. 예를 들어, 생성형 AI가 주목받는 상황에서, "AI가 학습자의 몰입과 자기주도 학습에 미치는 영향"이라는 연구는 기술의 효과만을 탐구하는 것이 아니라, 학습자 동기부여 이론이나 사회적 상호작용 이론을 재검토하고 확장하는 기회가 될 수 있습니다.
또한, 트렌드를 따라가는 연구를 진행할 때에도 자신의 장기적인 연구 목표와 일치하도록 설계해야 합니다. 이는 트렌드를 단순히 따라가는 것이 아니라, 자신의 연구 철학과 방향성을 중심으로 이를 재구성하는 작업입니다. 예를 들어, 몰입형 학습 환경이 트렌드라면, "내가 몰입형 학습 환경을 통해 무엇을 해결하려 하는가?"라는 질문을 끊임없이 던져야 합니다. 기술은 연구의 도구이지 목표가 아니라는 점을 항상 상기하며, 자신의 연구 철학이 중심에 자리 잡도록 해야 합니다. 밴드웨건 효과를 효과적으로 활용하려면 연구 데이터와 방법론의 신뢰성에도 특별히 주의를 기울여야 합니다. 트렌디한 주제는 그 자체로 많은 관심을 끌기 때문에, 데이터 수집과 분석이 허술해질 위험이 있습니다. 하지만 연구의 질을 보장하려면 데이터와 방법론의 정합성을 철저히 검토해야 합니다. 예를 들어, AI 챗봇을 활용한 학습 연구를 진행한다면, 단순히 학습 성과 차이를 측정하는 것을 넘어, 학습자의 구체적인 경험과 챗봇의 상호작용 방식, 그리고 그것이 학습 이론과 어떻게 연계되는지를 명확히 분석해야 합니다.
마지막으로, 트렌드를 잘 활용하려면 협업과 네트워킹을 적극적으로 활용하는 것도 중요하다고 생각합니다. 동료 연구자나 멘토와의 협력은 트렌드의 본질과 학문적 의의를 평가하는 데 큰 도움이 됩니다. 특히 트렌드가 자신의 연구 방향성과 맞는지, 그리고 이를 어떻게 효과적으로 통합할 수 있을지에 대해 다양한 관점을 듣는 것은 연구의 품질을 높이는 데 크게 기여할 수 있다고 믿는 편입니다. 예를 들어, "생성형 AI를 활용한 문제 기반 학습"이라는 연구를 구상할 때, 동료 연구자와의 대화를 통해 학습 이론에 기반한 연구 설계나 데이터 분석 방식을 보다 정교하게 다듬을 수 있다고 보고 있죠.
이러한 제언을 드리는 이유는, 입문자들은 종종 여러 트렌드를 좇느라 자신의 연구 방향성을 잃는 경우가 있습니다. 이는 특히 초기 연구 경력을 쌓아가는 과정에서 매우 치명적일 수 있죠. 연구자가 다양한 주제를 탐구할 수는 있지만, 이러한 주제들이 이론적 틀과 학문적 정체성을 중심으로 일관성을 가져야 하며, 이를 일관되게 구성하기 위한 본인만의 노력이 경주되어야 합니다.
