교육공학관련 필드 영문 용어의 뉘앙스
용어에 따른 필드의 뉘앙스
미국 대학원에서 Instructional Technology, Educational Technology, Learning Sciences… 뭐가 다를까?
미국에서 교육공학(Instructional Technology or Educational Technology), 교수설계(Instructional Design), 학습과학(Learning Sciences), 학습공학(Learning Technology), 러닝 엔지니어링(Learning Engineering)이라는 용어는 서로 겹치는 부분이 많으면서도 각기 다른 뉘앙스를 가지고 있습니다. 대학원 프로그램을 선택할 때 이 용어들이 내포하는 의미와 연구 및 교육적 초점의 뉘앙스가 달라지는 경향이라 이를 어느 정도 이해하는 것이 도움이 됩니다.
교육공학(Instructional Technology vs. Educational Technology)
: Instructional Technology와 Educational Technology는 종종 혼용되지만, 대학원 프로그램에서 강조하는 미묘한 뉘앙스의 차이가 공존하는 느낌입니다. Instructional Technology는 교수설계
(Instructional Design) 및 교수체제설계 (Instructional Systems Design, ISD)와 밀접한 관계를 가집니다. 코스에서는 니즈분석 (Needs analysis), Systematic Instructional Design, Program Evaluation, 그 외 교수설계 모델 적용, 온라인 학습 환경 개발 등의 주제를 다루는데요. 학문적으로는 교수학습 이론과 시스템적 접근이 강조되죠. Educational Technology는 K-12 교육 및 교사 교육
(Teacher Education)과 연계되는 경향이 강한 경우가 많습니다. 주로 기술 통합 (technology integration), 교실 기반 학습 도구 활용, 교육 정책과의 연계를 중심으로 다루며, 교수설계
(교수설계는 보통 Higher Education setting이나 workforce training 맥락에서 많이 활용)보다는 수업이나 학교에서의 실천적 적용과 정책적 고려가 중요하게 다루어진다고 봅니다 (개인 의견). 코스에서는 기술 도입 및 활용 전략, 교육 정책, 디지털 리터러시와 같은 주제가 포함되며, 연구보다는 현장 적용에 초점을 맞추는 경우가 많은 경우가 있습니다.
교수설계(Instructional Design)
Instructional Design 프로그램은 교수 및 학습 경험을 체계적으로 설계하는 방법론을 중심으로 합니다. Instructional Technology 프로그램에서 보통 교수설계 코스로드가 많은 편입니다. 이 분야는 프로그램 내에서는 학습이론, 교수설계 모델, 교육 평가를 중점적으로 다루며, 교수체제설계(ISD
: Instructional Systems Design) 접근법을 기반으로 학습 자료 및 프로그램을 개발하는 과정이 포함됩니다. 코스에서는 학습 목표 설정, 평가 전략 수립, 학습 환경 설계 등을 배웁니다. Conventional 한 교육공학의 정수라고 개인적으로 생각합니다.
학습과학(Learning Sciences)
Learning Sciences는 학습 과정의 본질을 탐구하는 학제적 접근을 기반으로 하며, 인지과학, 심리학, 사회학적 요소를 포함한 다양한 학문을 결합하여 학습 현상을 연구합니다. 프로그램 내에서는 디자인 기반 연구(DBR: Design-Based Research), 질적 연구, AI 및 데이터 과학을 활용한 학습 분석 등 다양한 연구 방법론이 강조됩니다. 코스에서는 학습 환경 설계보다는 학습의 원리와 과정 이해에 초점을 맞추며, 교육공학 및 교수설계프로그램보다 이론개발 및 발전, 설계를 통한 이론개발 및 확장의 성향이 강하다고 느낍니다.
학습공학(Learning Technology)
Learning Technology 프로그램은 기술을 활용한 학습 시스템 개발과 연구를 중심으로 하며, 교육공학(Instructional Technology)보다 더 컴퓨터과학(CS) 및 공학적 접근이 강조됩니다. CMU 등의 공대 기반 학교에서 학제적 연구가 활발하며, HCI(Human-Computer Interaction), 데이터 과학, AI 기반 학습 분석 등과 결합되는 경우가 많습니다. 교수설계이론이 아닌 데이터 기반 학습 환경 최적화, 적응형 학습 시스템, 교육용 소프트웨어 개발등이 인지심리학과 융합된 연구들로 이루어집니다.
비슷한 네이밍으로 Learning, Design, and Technology가 있는데, 이는 Learning Technologies 프로그램과는 상당히 다른 프로그램 성격을 띕니다. LDT 프로그램은 학교마다 교수진의 연구 기조와 학문적 접근 방식에 따라 그 방향성이 달라지는데, 일부 대학에서는 학습과학(Learning Sciences) 중심으로 발전하여 학습과 관련된 인지적, 사회적, 설계적 요소를 탐구하는 반면, 다른 대학에서는 교수설계 및 시스템적 접근(Instructional Systems Design) 중심으로 발전하여 보다 실무적인 교수체제 개발에 초점을 맞추는 경향이 있어요. 이는 프로그램의 이름보다는 교수진의 연구 분야, 개설된 과목, 핵심 연구 프로젝트 등을 통해 구체적으로 확인하는 것이 중요합니다.
러닝 엔지니어링 (Learning Engineering)
러닝 엔지니어링(Learning Engineering)은 최근 부상한 개념으로, 교육과 공학적 접근을 결합하여 데이터 기반 학습 최적화를 연구합니다. 아직 대학원 프로그램을 따로 만들정도로 발전되지는 않았지만, 따로 구분하는 시도가 늘어나고 있습니다. Instructional Technology나 Learning Sciences보다 산업 친화적이며, 코스에서는 AI 기반 학습 분석, 인공지능 교수설계, 적응형 학습 시스템 개발 등이 포함됩니다. 특히 인더스트리, 박사 과정에서는 시스템 디자인 및 대규모 학습 솔루션 개발을 다루며, 연구보다는 실용적 개발 및 최적화 과정이 강조됩니다. 요즘 군대 및 국방 분야에서의 적용시도가 나타나며, 시스템 디자인 및 대규모 학습 솔루션 개발을 다룹니다.
커뮤니티별 용어 사용 차이와 논쟁
: 각 분야의 학문적, 실천적 기반이 겹치다 보니 같은 개념을 다루면서도 각 학문 공동체(community
)마다 다른 용어를 사용하는 경우가 많습니다. 예를 들어, 러닝 엔지니어링(Learning Engineering)
은 일부에서는 학습공학(Learning Technology)과 유사한 개념으로 간주되지만, 공학적 접근이 강조되는 쪽에서는 이를 새로운 패러다임으로 내세우기도 합니다. 따라서 전공연구자나 대학원생들은 이러한 용어 및 필드의 뉘앙스를 이해하고, 자신이 속한 학문적 또는 산업적 환경에서 어떤 용어가 선호되는지를 파악하는 것이 유용할 수 있습니다.
