학습의 과학과 학습과학

Science of Learning vs Learning Sciences

학습의 과학 (Science of Learning) vs. 학습과학 (Learning Sciences): 학문적 기저와 철학적 차이

학습을 연구하는 다양한 접근법 중 Science of Learning과 Learning Sciences는 그 기원과 철학에서 근본적인 차이를 갖고 있습니다. 두 분야 모두 학습을 이해하고 향상시키는 것을 목표로 하지만, 학습을 바라보는 관점, 학문적 전통, 연구 방식이 다릅니다. 이 차이를 이해하는 것은 학습 연구의 본질을 탐구하고 연구 방향을 설정하는 데 중요한 역할을 합니다.

학문적 기원과 형성 과정

1) 학습의 과학 - Science of Learning

자연과학적 탐구에서 출발한 학문으로 인간의 학습 과정을 생물학적·인지과학적 관점에서 탐구하는 학문으로, 그 뿌리는 자연과학적 탐구(Scientific Inquiry)와 실증주의(Positivism)에 기반을 두고 있습니다. 이 접근법은 행동주의(Behaviorism)에서 시작해서 인지주의적인 접근인 정보처리 모델(Information Processing Model)을 중심으로 발전했고, 이후 신경과학과 인공지능 연구가 발전하면서 학습 과정에 대한 탐구의 깊이가 더해져서 작업 기억(Working Memory), 신경가소성(Neuroplasticity), 인지아키텍쳐 (Cognitive Architecture) 개념들이 Science of Learning의 핵심 연구 주제로 자리 잡았습니다. 이 분야는 뇌 기반 학습 연구(Brain-based Learning)와 데이터 중심 학습 분석(Learning Analytics)과 같은 최신 기술을 적극적으로 수용하며, 학습이 일어나는 신경 메커니즘을 규명하는 노력으로 자연스럽게 발전되었죠. Carnegie Mellon University (CMU) - LearnLab & ACT-R Research Group, University of California, Santa Barbara (UCSB) - Richard Mayer’s Multimedia Learning Lab, Harvard University - Mind, Brain, and Education Program 등이 이에 대한 기저 연구들을 많이 제공해주는 곳들이라고 알고 있습니다.

2) 학습과학 - Learning Sciences

사회문화적·구성주의적 패러다임에서 발전한 학문으로 Learning Sciences는 1980-90년대 교육 연구자들이 학습의 실제 맥락과 환경을 반영하는 연구가 필요하다는 문제의식에서 출발했습니다. 단순히 학습자의 두뇌에서 일어나는 과정이 아니라, 학습이 어떻게 환경과 사회적 관계 속에서 이루어지는지를 연구하는 데 초점을 맞추었습니다. 이 접근법은 사회과학적 연구(Social Science Research)와 해석주의(Interpretivism)의 영향을 받으며, 다음과 같은 사상적 기반 위에서 형성되었습니다.

교육학개론 때 많이 배우는.... 특히나 클래식으로는 John Dewey의 경험 기반 학습(Experiential Learning), Lev Vygotsky의 사회문화적 학습 이론(Sociocultural Theory), Jean Piaget의 구성주의(Constructivism), 그리고 Seymour Papert의 구성주의적 학습이론(Constructionism)에서 시작해, 1980년대 후반부터 Ann Brown, Allan Collins, Roy Pea, John Bransford 등의 연구자들이 학습이 어떻게 맥락과 상호작용 속에서 발생하는지 탐구하기 시작하면서 Learning Sciences라는 독립적인 학문 분야가 탄생하였습니다. 특히 Seymour Papert가 제안한 구성주의적 학습이론(Constructionism)은 학습자가 단순히 개념을 내면화하는 것이 아니라, 직접 만들고 창작하는 과정에서 의미를 구성하는 것이 중요하다는 점을 강조하며 Learning Sciences의 이론적 기초를 확장하였습니다. Constructionism은 "Learning by Making"을 핵심 원리로 삼으며, 컴퓨터 프로그래밍, 게임 디자인, 로봇 공학과 같은 창의적 제작 활동을 통한 학습에 강한 영향을 미쳤습니다. 1999년 출판된 Bransford의 명저 How People Learn 역시 이러한 학문적 흐름 속에서 탄생하였으며, 학습이 단순한 정보 습득이 아니라 역동적이며 맥락적(Situated and Contextual)인 과정이라는 점을 강조합니다. Learning Sciences는 학습 환경을 설계하고 개선하는 연구에 초점을 두며, 연구자들은 게임 기반 학습(Game-based Learning), 컴퓨터지원 협력 학습(Computer-supported Collaborative Learning, CSCL)과 같은 컴퓨터 기반, 상호작용성이 높은 학습 환경 설계 모델을 연구하고 이를 실제 교육 현장에 적용하는 실험을 수행합니다. 이러한 연구들은 디지털 제작 활동(Digital Making), 블록 코딩(Block-based Coding), 시뮬레이션 기반 학습(Simulation-Based Learning) 등의 형태로 확장되었으며, 최근에는 VR/AR을 활용한 몰입형 학습(Immersive Learning), AI 기반 학습 환경(Intelligent Tutoring Systems, Adaptive Learning)과도 접목되고 있습니다.. Northwestern University, University of Wisconsin-Madison, University of Pennsylvania, Stanford University, UC Irvine 등의 기관들은 Learning Sciences 연구를 많이 하는 곳으로 인정받고 있습니다.

학습을 바라보는 관점의 차이

Science of Learning은 학습을 보편적이고 측정 가능한 과정으로 보고, 이를 신경과학적·인지과학적 모델을 통해 설명하려 합니다. 학습을 하나의 자연 현상(Natural Phenomenon)으로 간주하며, 실험적 방법을 통해 보편적인 학습 원리를 찾는 것을 목표로 합니다. 반면, Learning Sciences는 학습을 맥락에 따라 달라지는 역동적인 과정으로 보고, 학습 환경과 사회적 상호작용이 학습 결과에 미치는 영향을 강조합니다. 학습은 단순한 정보 저장 과정이 아니라, 특정한 문화적·사회적 관계 속에서 형성되는 경험적 과정으로 이해됩니다. 이 두 가지의 관점의 차이는 이후 Inquiry-based Learning의 효과성에 대한 논박논문들로서 표현됩니다. 궁금하시다면, ⁠추후 공개

학습 연구의 철학적 기반: 연구 설계를 결정하는 것이 아니라, 연구자의 비판적 사고를 돕는 도구

이러한 두 개의 패러다임이 연구자에게 제공하는 것은 연구 설계를 위한 일종의 매뉴얼이 아닙니다. 연구자가 자신의 연구를 Science of Learning 혹은 Learning Sciences에 기계적으로 맞춰야 하는 것도 아닙니다. 이 구분을 논의하는 이유는, 연구자가 학습을 어떻게 정의할 것인지, 그리고 학습에 대한 자신의 연구 질문이 어떠한 학문적 전통과 신념 위에서 형성되었는지를 비판적으로 사고하도록 돕기 위해서입니다. 모든 연구는 특정한 철학적 기반 위에서 발전해 왔으며, 우리가 배우는 지식은 결코 100% 순도의 중립적인 형태로 존재하지 않습니다. Science of Learning은 학습의 보편적 원리를 탐구하고 이를 일반화하려는 성격이 강한 반면, Learning Sciences는 학습이 특정한 맥락과 환경에 따라 다르게 이루어진다고 봅니다. 연구자는 자신의 연구 질문이 어떤 가정과 이론적 배경을 기반으로 형성되었는지를 고민해야 합니다.

Learning Sciences를 표현할 때는 's를 붙이는 걸 잊지 마세요