학습격차 시대, ITS를 활용한 자기조절학습 설계 전략
기초학력 저하에 대응하는 ITS 기반 자기주도학습 적용
1. 학력 격차와 자기조절학습
코로나19 팬데믹 이후 고등학생을 포함한 전 학령에서 학습 격차가 심화되었고, 이는 고등교육에서도 점차 가시화되고 있다. 김경근 외(2022)의 연구는 2019년과 2020년 고등학생 수학 성취도에서 하위권 학생의 비율이 급증했음을 보고하였으며, 이새순 외(2023)는 학생들의 성적 분포가 정규 곡선을 벗어나며, 중위권이 줄고 양극화가 심화되고 있음을 밝혔다. 이러한 현상은 단지 초∙중등 교육에서의 문제가 아닌 고등교육 단계에서도 기초학력 보완을 위한 전략이 필요하다는 점을 시사한다.
이에 따라 학습자의 자기주도적 학습 역량, 특히 자기조절학습(Self-Regulated Learning, SRL) 능력을 체계적으로 길러야 할 필요성이 커지고 있다. 자기주도학습(Self-Directed Learning, SDL)이 학습의 전체 흐름을 자율적으로 관리하는 능력을 강조한다면, 자기조절학습은 구체적인 학습 전략과 과정 조절, 성찰을 강조하는 개념으로, 하위권 학습자의 역향 회복에 핵심이 된다. 또한 온라인 및 다양한 에듀테크 활용 수업 등에서 학생의 주도성이 중요한 교육 환경의 변화로 그 필요성이 높다고 할 수 있다.
본 글에서는 이러한 배경을 바탕으로 고등교육의 교양 기초교과 수업에서 ITS(Intelligent Tutoring System)를 활용한 자기조절학습 설계 방안을 제안하고자 한다.
2. 이론적 배경 : 자기조절학습(SRL) 10단계
Zimmerman(2000)의 자기조절학습 이론은 사전 계획, 학습 실행, 사후 성찰의 3단계 주기로 구성된다.
사전계획(Forethought Phase) - 행동 전 생각
학습실행(Perfomance Phase) -실제 행동하면서 스스로 자기통제 및 자기 관찰
사후성찰(Self-Reflection) - 수행 후 자신의 행동에 대한 반응
Zimmerman(2000)의 '3단계 순환 모델' (예비, 수행, 성찰)기반하여 ITS를 활용한 실행 중심의 학습 설계를 반영하여 재구성이러한 SRL의 구조는 고등교육 학습자에게 인지적 전략 뿐 아니라, 메타인지적∙정서적 역량을 함께 강화할 수 있는 체계를 제공한다.
3. ITS(Intelligent Tutoring Systemd)의 교육적 활용
ITS는 인공지능 기술을 기반으로 학습자의 수준과 반응을 실시간으로 분석하고, 맞춤형 학습 콘텐츠 및 피드백을 제공하는 시스템이다. 한정윤 외(2023) 보고서는 ITS를 "학습자 데이터 기반의 맞춤형 경로 제공, 자기조절학습 유도 기능, 교수자의 개입 자동화를 통해 AI 튜터의 역할을 수행하는 핵심 기술"로 정의하며, 고등교육에서도 학습 효율성 향상을 위한 주요 도구로 강조하고 있다. 주요 기능으로는
개별 맞춤 콘텐츠 제공(적응형 문제 제공, 난이도 조절)
실시간 형성평가 및 피드백
시각화된 학습 대시보드
동기 유발 요소(게임화 요소, 보상 시스템 등)
ITS는 단순 학습 보조를 넘어, 학습자의 자기조절학습 구조를 실질적으로 지원할 수 있는 도구로 주목 받고 있다.
4. 적용사례 : 기초 교양수업에서의 자기조절학습 적용
다음은 대학 교양 기초교과목 수업에서 ITS를 기반으로 자기조절학습 10단계를 통합적으로 구연한 사례이다. 학습자는 ITS를 통해 진단부터 성찰까지의 전체 주기를 체험하며, 교수자는 개별 피드백을 통해 학습의 맥락을 보완한다.
Zimmerman(2000)의 '3단계 순환 모델' (예비, 수행, 성찰)기반하여 ITS를 활용한 실행 중심의 학습 설계를 반영하여 재구성5. 교육적 시사점 및 확장 가능성
ITS 기반의 자기조절학습은 특히 학업 부진 학생에게 효과적인 자기통제 전략을 제공할 수 있으며, 학습의 주도권을 학습자에게 돌려준다는 점에서 고등교육 혁신의 중요한 실천 모델로 평가된다. 자기조절학습은 기초학력 보완 뿐 아니라 전공과목, 비대면 수업, 융합 교과목등 다양한 환경에서 학습의 질을 보장할 수 있는 핵심 전략이 될 수 있다. 향후 ITS 기술의 고도화와 함께 교수자의 전문적 피드백과 설계 역량을 통합하는 방식으로 확산되어야 할 것이다.
∎ 참고문헌
김경근, 심재휘, 임혜정. (2022). 코로나 19를 전후한 고등학생 수학 성취도 변화:실태 및 영향요인. 교육과정평가연구, 25(4), 63-88.
이새순, 박진우. (2023). 국가수준 학업성취도 분석을 통한 학력 저하와 코로나19와의 상관관계에 대한 고찰. 과학교육연구지, 47(3), 251-262.
권은경. (2018). 학습부진학생의 자기조절학습요인이 학습동기에 미치는 영향. 디지털융복합연구, 16(3), 113-119.
한정윤, 손찬희, 황은희, 김은영, 장혜승, 정혜주, 박효진, 허선영, 최대영, 박보경. (2023). AI 기반 맞춤형 교육의 현황과 과제(KEDI 연구보고서 RR2023-12), 한국교육개발원.
Zimmerman, B. J. (2000). Attaining self-regulation: A social cognitive perspective. In M. Boekaerts, P. R. Pintrich & M. Zeidner (Eds.), Handbook of self-regulation (pp. 13–39). Academic Press.
