e-learning blog : 이러닝 블로그

 Computer Software support for CSCL(컴퓨터 보조 협동학습을 위한 컴퓨터 소프트웨어 지원)

Jermann, P., Soller, A. & Lesgold, A.

※ collaborative learning을 협동학습으로 번역함

※ collaboration은 협력으로 번역함

어포던스 (via 위키백과)

서론

이번 장에서는 2가지 접근 방법에 대해서 논의하는데, 그것은 협동학습을 지원하는 활동들에 대한 것이다. 이러한 활동들은 고등교육 환경에서 기술적으로(technological) 협력을 구조하고(structuring) 조정한다는(regulating) 의미가 있다. (Dillenbourg, 2002)

• 구조적인 접근 : 구조적인 접근의 목적은 학습을 유리한 조건으로 만드는 데에 목적이 있다. 이것은 상호작용(interaction)이 시작되기 전에 설계하고 원고를 쓰는(scripting) 것으로 이루어진다. 구조적 접근은 학습경험의 구조화를 규정하는데, 이것은 참여자들의 특성과(예 : 조 구성의 크기, 참여자들의 역할의 정의와 배분 등). 도구(tools)의 사용성과 특성, 의사소통을 위한 매체, 과제의 속성(예 : 글쓰기, 문제해결 등) 등을 수정함으로 이루어진다.
• 조정적인 접근 : 조정적인 접근은 행동을 함으로써 협력을 지원하는데, 이는 상호작용이 시작된 후에 이루어진다. 조정적 접근은 역동적으로 바뀌는 학습자들의 상호작용을 '기대하고 있는(desired)' 수준의 상호작용과 비교하고, 이 둘(기대 수준과 현실) 간의 상호작용이 불일치됨이 발견되면 이루어진다. (Jermann, Soller, & Muehlenbrock, 2001).

구조적 접근과 조정적 접근은 상호작용의 시기적절함(상호작용이 전에 일어나던지 후에 일어나던지)뿐만 아니라 테크놀로지에 의해 수행되는 역할에 있어서도 서로 다르다. 만약에 오직 타이밍 즉 시기적절함으로 설명하면, 현재 학습환경에서 수행해야하는 과제관리(task manager)에 대한 소개는 구조적인 접근에 해당된다. 단, 상호작용이 일어나기 전에 이 모든 것이 발생해야 한다. 아니면 상호작용이 일어난 후라면 조정적인 접근에 해당된다. 이렇듯 학습과제를 관리함에 있어서 구조적인 접근을 해야하는 상황과 조정적인 접근을 해야하는 상황은 다르다.

구조적 접근의 맥락에서 본다면, 구조적인 접근 그 자체를 사용한다는 것은 1차적인 중재(intervention)의 의미가 강하다. 작업환경을 보다 많이 조직화하기 위해서는 상호작용 이전에 이루어져야 하기 때문이다. 조정적 접근의 맥락에서 보면, 주요 관심사는 학습과제의 관리가 아니고, 소프트웨어는 그 상황을 진단하는데 도움을 준다. 이 경우 과제관리자(task manager)는 상황진단에 이어서 학습환경으로부터 개선책을 도입한다. 소프트웨어에서 강조되는 것은 업무 조직에서의 결함을 찾아낼 수 있다는 것이다. 이번 장에서 향후 다뤄질 구조적 접근은 도구의 선택과 설계가 어떻게 상호작용과 학습에 영향을 주는지 설명한다. 그리고 다음으로 조정적 접근은 테크놀러지적인 의미가 상황을 진단하는데 어떻게 사용될 수 있는지 설명한다.

이러한 공헌의 주된 초점이 컴퓨터 소프트웨어 상에서 이루어짐에도 불구하고, 전반적인 목적(goal)은 학습을 촉진하고 강화한다는 점임을 잊어서는 안된다. 컴퓨터 소프트웨어는 단지 학습자의 학습경험을 향상하게 하는 테크놀러지의 현재 모습과 복잡성이 아니라, 도구와 소프트웨어가 구조화하고 조정하는 학습 과정 간의 질적인 조화인 것이다. 이러한 관계는 교육적인 어포던스(affordance)라는 개념에 의해서 설명될 수 있다.

물건(object)과 유기체(organism, 사람) 사이의 독특한 관계에 따라서 나타날 수 있는 사용(uses), 동작(actions), 기능(functions)의 가능성을 어포던스(Affordance)라고 한다(J.J. Gibson).

어포던스(affordance) - 제공성, 지원성, 행위유발성 등으로 번역됨

미국의 심리학자 J. J. 깁슨이 제창한 지각이론의 가장 중요한 개념. 어포던스(affordance)는 영어 afford(제공하다)에서 명사화된 조어이다. 어떤 환경 내에서 특정생물이 생식하고 있을 때 그 환경은 그 생물이 활동할 가능성을 제공하고 있다. 가령 인간이 사다리를 지각할 경우, 그 사다리는 딛고 오른다는 활동을 인간에게 가능하게 하는 환경인 셈이다. 이 환경이 어포던스이며, 일반적으로 의미나 가치로 불리는 것이 여기에 해당한다. 하지만 그것은 생물이 실재로 부여할 뿐인 주관적인 의미가 아니라 객관적으로 실재하는 대상의 특성이므로, 가령 인식하는 생물이 지금은 존재하지 않더라도 잠재적으로는 존재할 수 있다는 점에서 가장 큰 특징이 있다. 예를 들어 육상생물이 땅위에서 자유로이 활동할 수 있는 것은 그 생물이 지표면을 인식하고 있기 때문이 아니라 그런 활동을 가능하게 해주는 지표면이 실재하고 있기 때문이라는 설명이다. 그런 의미에서 어포던스이론은 생태학적 실재론이기도 한데 생물들은 저마다 각자의 어포던스와 상호 밀접하게 관계를 맺고 있고 그 자체가 일체화된 하나의 시스템을 형성하고 있다. 따라서 어떤 어포던스를 특정하는 일은 그곳에 어떤 생물이 생식하고, 또 생식 가능할까를 한정하는 것을 의미하게 되고, 거꾸로 어떤 생물로 제한하는 것은 그 환경을 한정하는 것을 의미하게 된다. 그렇다고 어포던스가 생물의 행동양식을 결정하는 요인은 아니며 그저 생물의 행동 가능성을 성립시키는 것에 지나지 않는다. 처음 심리학에서 출발한 이 개념은 디자인, 건축, 컴퓨터 유저인터페이스 등에도 폭넓게 적용되고 있다. (출처 : 네이트 백과사전)

물건의 어포던스는 그 물건의 사용가능한 특징을 표현하는 것이다. 우리는 칼을 사용하면서 칼날을 잡을 걱정을 하진 않는다. 그 이유는 칼의 모양이 무엇에 사용해야 할지 용도를 분명히 알려주기 때문이다. 일반 건물의 화장실 문은 나올 때 밀어야할 지 당겨야할 지 망설여진다. 화장실 손잡이가 아무런 어포던스를 제공하지 못하기 때문이다. 사용자는 웹사이트에서 보고 느끼고 생각하고 동작하는 과정을 반복한다. 보이는 대로 동작했는데 예상 밖의 결과가 나타나거나 (시행착오의 경험), 어떤 동작을 해야 할 지 필요 이상의 생각이 요구된다면 (인지적 부담의 가중) 은 그것은 좋은 디자인이라 할 수 없다.

"교육적인 어포던스는 교육의 인위적인 속성이고... 특정한 학습행동이 주어진 맥락속에서 어떻게 그리고 가정적으로 이루어지는지를 설명한다. (예 : 프로젝트 팀, 분산된 학습공동체 등) (Kirschner, 2002)"

이와같은 설명이 교육 도구와 환경에 광범위하게 적용된다고 할지라도(예 : 물리적인 도구, 언어(human language)와 같은 기호체계 등), 컴퓨터 소프트웨어와, 사회-인지적인 모순(socio-cognitive conflict), 내면화(internalization), 설명 등과 같은 협동학습 과정(process)에 한정하여 논의할 수밖에 없다.

내면화(internalization) : 개인의 사고 및 감정, 행동 등이 여러 가지의 사회적 영향을 받아 내부로 흡수되는 현상

면대면 학습상황에서, 교수자는 학습자의 상호작용을 다음과 같은 방법으로 구조화하고 조정한다. (1) 먼저 학습계획을 준비하고 협동할 수 있는 환경을 조성한 후, (2) 학습자들이 필요하다고 느낄 때 협력을 할 수 있도록 한다. 컴퓨터라는 툴에 있어서, 구조적인 접근은 학습자가 발견하고, 이해하고 스스로 생각할 수 있는 어포던스를 제공하는 인공적인 무언가를 선택하고 설계하는 것을 포함한다. 다음과 같은 두가지의 강력한 아이디어는 컴퓨터 지원이라는 개념을 설명한다. 첫째, 컴퓨터 지원은 우리가 생각하고 배우고 활동하는 방법에 영향을 주는 도구이다. 둘째, 컴퓨터 지원은 어떤 바람직한 행동을 가능하게 하거나 촉진하는 유목적적인 설계 도구이다. Lund는 중재(interiorisation)와 매개(mediation)의 근간을 이루는(subjacent) 개념에 대해서 7장에서 보다 자세히 설명을 하고 있다.

협력을 구조화하기 위해 사용되는 시스템은 다음과 같은 3가지 면에서 차이가 있다.

첫째, 시스템의 종류(class of systems)는 표준화된 생산도구(워드프로세서, 스프레드시트, 데이터베이스)이면서 의사소통의 도구(이메일, 뉴스그룹, 하이퍼텍스트)이다. 의사소통 도구는 종종 WebCT나 Blackboard와 같은 학습관리시스템(LMS)에 들어 있는 학습자 관리와 평가 도구와 패키지로 엮인다. 이러한 체제(system)은 바로 활용할 수 있고(off-the-shelf), 협동학습을 지원하기 위해서 별도의 수정 없이 쉽게 설치가 되고, 즉시 사용 가능하다. 이러한 도구들이 다양한 협동학습의 활동을 지원하기 위해 어떻게 설계되었으며, 어떻게 하면 가장 타당하게 툴을 선택하는 지에 대해 이해하는 것은 중요하다. 이번 장에서, 의사소통이 사용가능한 소프트웨어의 특성에 의해 어떤 영향을 받는지를 살펴볼 것이다. 예를 들어, 학습자들이 정보교환을 위해 매체를 어떻게 선택하는지 살펴볼 것이고, 학습자들이 어떻게 의사소통 도구의 테크니컬한 특성에 의존하며 적응하는지를 살펴볼 것이다.

둘째, 시스템을 구조화하는 것은 협력적 상호작용의 질적인 면과 효율적인 면을 강화하기 위해 특별하게 설계된 소프트웨어를 포함한다. 예를 들어, 부분적으로 구조화된 대화상자 인터페이스에서 문장 오프너를 사용하는 것 시각언어(visual language)를 통하여 표현적인 안내를 하는 것의 효과 등이 여기에 해당된다.

세째, 컴퓨터는 각본(script) 협력 또는 미리 짜여진 시나리오에 따라 학습자들이 상호작용을 하는 것을 촉진시킴으로 학습을 지원한다. 이러한 접근은 OPSE(Online Planning and Study Environment)와 같이 각본(script)을 시각화하여 표현해 주는 것으로 설명할 수 있고, 교수자가 협력을 잘 할 수 있도록 전문적으로 개발하여 놓은 학습환경에 의해 설명될 수 있다.

각본의 의미(Rewey et al, 1989)

• 집단 구성원들의 역할을 규정하고 집단 구성원들의 활동 범위를 구체화하는 활동의 위계(O'Donnell et al., 1987).

• 각본을 통해 구조화된 협동학습전략은 과학적인 지식과 기술의 획득을 용이하게 하며 개별학습과 과제수행을 위한 전이를 촉진하고 집단 내에서의 활동을 위해 학습자들의 준비를 고무시킨다.

• 인지적 효과뿐만 아니라 정의적  사회적 초인지적 기술을 향상시킨다.

학습자의 학습을 구조화하는 것에 추가하여, 컴퓨터 시스템은 활발하게 전개되고 있는 상호작용을 조절하는 것이 가능하다. 이것은 협동학습을 지원하기 위한 두번째로 가능한 접근방법이다. 학습자의 상호작용은 역동적이고 예측할 수 없기 때문에, 컴퓨터로 분석하고, 종합하고, 동적인 그룹 학습을 코치하기에 매우 어렵다. 몇몇의 연구자들은 협동학습의 프로세스를 이해하는데 순차적으로 접근하였고, 협동학습을 컴퓨터 조작으로 지원하기 위한 방법을 모색하였다. 예를 들어, Jermann, Soller, Muelhenbrock 등은 인공지능적인 순환 피드백(cybernetic feedback loop)의 메타포(은유, 비유)를 기반으로 하여 학습 상호작용의 조절을 컴퓨터로 지원하기 위한 프레임웍을 제시하였다. 다음과 같은 메타포에 있어서, 조절(regulation)은 참여자의 행동(마우스 클릭, 텍스트형태의 메시지)에 대한 원천자료(raw data)의 수집으로 시작하는데, 이는  4가지 단계로 되어 있다. 다음 단계로, 원천자료는 상호작용의 상태(state)(참여의 균형, 지식공유의 질)를 구성하는 교육적으로 유의미한 선행조직자의 묶음으로 수집된다. 세번 단계로, 현재의 상태는 상호작용의 바람직한 상태의 표현과 비교된다. 다음에, 상호작용이 바람직한 상태와 현재의 상태 간의 불일치가 존재한다면, 네번째 단계로 개선책(remedial action)(참여자 독려, 해석을 명확하게 하기 위해 참여자에게 질문하기)이 제안된다.

컴퓨터는 일부 또는 4가지 단계 모두에 대한 지원을 제공한다. 예를 들어, 1,2단계를 위한 지원에는 미러링(mirroring) 도구가 제공될 수 있는데, 이것은 데이터 수집 시에 학습자와 교수를 지원한다. 3단계를 위한 지원에는 메타인지 도구가 제공될 수 있는데, 이것은 시각화를 통한 상호작용을 규명하는데 있어서 학습자 또는 튜터(조력자)를 지원한다. 4단계를 위한 지원에는 안내(guide) 시스템이 제공될 수 있는데, 이것은 상황에 대한 총평(assessment)에 기반을 둔 개선책을 제안한다. 이번 장에서는 안내 접근(guide approach)을 적용하기 위한 몇가지 예를 제공한다. 그러한 시스템은 상호작용의 개념을 지원하고, 컴퓨터가 조직할 수 있는 형태의 데이터와 지시(indication)에 접근하기 위한 조언을 제공한다는 사실을 기억하라.

미러링 : 장비가 고장나는 사고가 발생하였을 때 데이터가 손실되는 것을 막기 위하여, 데이터를 하나 이상의 장치에 중복 저장하는 것이다. 이러한 기법은 하드웨어 또는 소프트웨어에 의해 구현될 수 있다.

이번 장의 메인 섹션에서는 컴퓨터가 협동학습을 지원하기 위해 접근을 구조화하고, 조정하는 하는 다양한 역할을 보다 자세하게 설명고, 이러한 접근이 지원하는 학습자 상호작용의 유형에 대해서 논의한다. 다양한 소프트웨어 응용프로그램이 어떻게 학습자의 상호작용을 구조화 시키고, 조절할 수 있는지, 그리고 왜 학습에 긍정적인 영향을 주는지에 대해서 살펴본다. 마지막으로 접근을 구조화하고 조정하는 것과 더불어 자동화된 상호작용 분석의 복잡성과 난제(challenge)를 통합시켜 주는 'EPSILON'이라는 시스템에 대해 설명한다.

1. 협력을 구조화하기(Structuring collaboration)

도구적인 관점(perspective)에서 보면, 구조화하는데 사용되는 도구와 조정을 도와주는 도구는 구별된다. 물론 이론적인 관점에서 보면 개발도구를 부리는 구조화의 다양한 개념을 구별하는 것은 어려운 일이다. 이미 협력을 구조화한다는 개념을 3가지로 간략하게 소개했고, 구조화 시스템을 3가지로 구분했다. 이번 섹션에서는 협력을 구조화하는 아이디어를 보다 구체적으로 설명하고, 컴퓨터를 사용하여 상호작용을 조정하는 것이 가능하게 하고 촉진하게 하는 4가지 상호작용 구조화 전략을 소개한다.

첫째, 설계를 함에 있어서 가공물(artifacts)의 속성이 가능하게 하고, 매개할 수 있는 행동을 구조화한 가공물(artifact)의 속성을 고려한 개념이다. 이는 자연스러운 어포던스(natural affordance)의 이익으로 구성된 상호작용을 구조화하는 방법이다. 이것은 사람들이 선택한 도구에 의해서 영향을 받는 사용자의 행동과 활동이 행동의 생태이론(ecological theories)의 중심에 서 있다라는 생각이다. 이것은 최근에 CSCL 영역에서 유행이 되고 있다. 특히 분산된 인지접근(distributed cognition approach)은 지식이 어떻게 생성되는지 이해하기 위해, 고립된 개인의 마음(mind) 보다는 오히려 도구와 행위자 간의 상호작용을 관찰해야한다는 것을 밝히고 있다. Wood는 이러한 인지적인 파트너십에서 도구의 역할을 명백하게한 바 있다.

... 인지는 결코 단순하게 확장되거나(amplified), 객관화되지(externalized) 않고, 오히려 외부의 인공적인 것과 협력자(collaborators)를 통해 매개된다(mediated). 협력자는 지원받지 못한 개인의 인지 보다는 철저하게 다른 성질이 있고, 구조화되고, 기능성을 갖는 새로운 인지 시스템을 말한다.

어포던스의 개념은 도구의 특징과 도구를 사용하는 행위자 간의 상호작용으로 설명된다. CSCL 시스템을 디자인한 사람의 관점에서 본다면, 학습자의 요구(needs)와 교수자의 바램(desires)을 일치시켜주는 소프트웨어를 선택하는 것이 목적이다. 도구는 협력적인 상호작용의 유형과 학습을 촉진하는 행동을 제시한다.

둘째, 협력을 구조화하는 것은 특정한 행위를 가능하게 하고 조장하도록 특별히 설계된 도구적인 입장에서 교육학적으로 접근한다. 도구의 자연스러운 어포던스와 유목적적으로 상황과 새로운 가능성을 생성하기 위한 도구를 설계하거나 이미 존해하는 어포던스를 보다 두드러지게 하기 위한 잠재력, 양쪽 모두의 이득에 대한 개념이다. 예를 들어, 교수자는 수업 계획을 구성하는데, 학습자의 역할을 배정하고 채팅 보다는 이메일을 통해 주제에 대한 토론거리를 물어보는 형식으로 하게 된다. 이러한 이유는 이메일이라는 매체가 의사소통(예 : 보다 맥락적인 정보를 가지고 있는 보다 긴 메시지)에 영향을 주기 때문이다. 이러한 시나리오는 구조적인 접근에 부합하는데, 이것은 표준적인 의사소통 도구를 선택하고, 어포던스가 도움이 되도록 학습상황을 설계하는 것이다. 대안적으로, 교수자는 학습자가 사용해 오던 사용자에 맞게 정의된 도구를 갖고 있다. 이 도구는 학습목표를 향해 특별히 조정된 새로운 어포던스를 만든다. 예를 들어, 문장 오프너(뒤에 다른 내용이 나오게 설계된 그런 문장을 제시하는 버튼) 모양을 하고 있는 의사소통 인터페이스는 사용 가능한 어구(phrase)를 활용하여 기계와 대화하고, 도식화된 대화 도구를 사용하는 학습자는 토론(argument)의 상호연결(network)을 형성하기 위한 그래픽적인 노트를 생성하거나 연결함으로 해서 의사소통을 촉진한다. 이러한 인터페이스가 사용자들의 의사소통의 방식을 바꾼다고 할지라도, 인터페이스는 학습을 증진시킨다고 믿어온 어떤 상호작용의 유형들을 촉진하기 위해 설계된다. 표준적이고, 고객맞춤적인 도구의 모든 유형들은 의사소통을 구조화하는데, 이것은 상당한 설계와 어포던스를 통해 이루어진다. Jonassen은 자신의 마인드툴(mindtools)의 개념을 통해 설명한다.

마인드툴 : ... 학습자가 비판적 사고(critical thinking)와 고차원적인 학습에 참여하게 하고 촉진하도록 적용되고, 개발된 컴퓨터 기반 도구와 학습 환경

셋째, 협력을 구조화하는 것은 각본 협력을 사용하는 것과 관계가 있는데, 이것은 학습자가 미리 정해진 시나리오에 따라 상호작용하도록 조장하는 것이다. 다른 말로 하면, 각본에 의한 구조화라고 할 수 있다. 각본은 규칙과 각각의 활동(activity) 수집을 위한 특성을 규정한다. 또한 액티비티의 절차적 순서를 특화시키고, 각각의 활동을 위해 그룹 구성원이 실습(exercise)을 성공하기 위해 어떻게 협력해야하는가를 예측한다. 컴퓨터 지원과 더불어 각본은 학습관리시스템(LMS) 하에서 실행되는데, 이러한 환경 하에서 학습활동은 네비게이션 도구와 학습자와 교수자가 그들의 학습진행을 추적할 수 있도록 해 주는 시각화 도구를 통해 조직화 된다.

마지막으로, 협력은 사람 또는 컴퓨터 기반 분석, 총평, 상호작용의 최종적인 조절 등을 촉진하려는 의도(intention)로 구조화 된다. 커스터마이징 된 도구의 중요한 부가적인 효과는 다른 방법으로는 상호작용이 불가능하다라는 것에 대한 정보를 제공하는 것이다. 예를 들어, 문장 오프너 기반의 의사소통 인터페이스는 학습자가 인터페이스 자체 카테고리에 따라오도록 유도한다. 사용자는 보여지는 처음 몇 단어를 고려하고 선택하는 것이 필요할 뿐이다. 그 다음에 시스템은 선택된 문구를 대화적인 의도 또는 화행(speech act : 언어행위)(예 : 통지하다, 요청하다, 인정하다 등)으로 번역한다. 이러한 정보는 대화의도가 나타나 있는 문장으로부터 의미를 요약하기를 시도하는 시스템에게 가치가 있다. 대화의도가 나타나 있는 문장의 예로는 대화의 질적인 부분을 자동으로 분석하는 것 등이 있다. 촉진을 조절하는 프로세스의 의도를 구조화하는 또 다른 예로는 도식화 된 대화 도구의 사용이다. 다음에 기억할 것은 학습자 논쟁의 구조를 명확하게 할 수 있는 시스템, 잠재력 향상의 목적을 갖고 있는 시스템 등에 특수한 방법으로 연결되는 것이다. 이제 협력을 구조화하기 위한 3가지 개념을 설명할 몇 가지 도구에 대해서 다음과 같이 기술한다. 자연스러운 도구 어포던스의 이익, 설계를 통한 새로운 어포던스 창조, 각본을 통한 구조화.

화행이론 [話行理論, speech-act theory]
 
요약
1960년대에 영국의 언어학자들이 창시한 언어학 이론.

본문
언어행위이론(言語行爲理論)이라고도 한다. ‘언어란 무엇인가’보다는 ‘언어는 무엇을 하는가’에 초점을 맞춘 언어학의 한 유파를 가리키는 용어이다. 1960년대에 영국의 언어학자들이 주축이 되어 창시한 이론으로, 특히 존 오스틴(John Austin)의 저서 《말을 가지고 일을 수행하는 방법 How to Do Things with Words》(1962) 에서 가장 완벽하게 소개되었다. 그후 존 설(John Searle), 맥스 블랙(Max Black)과 같은 일상언어학파 철학자들이 여러 가지 방법으로 다양하게 발전시켰다.

이 이론은 하나의 고립된 문장을 분석하는 데 그 문장이 말해진 환경이나 그 말의 문맥상 위치를 전혀 고려하지 않던 전통적 경향의 철학자들에 대한 반발로서 창시되었다. 또 존 오스틴이 논리적 강박관념이라고 말한 표준문장은 어떤 상황을 서술하거나 어떤 사실을 단정하기 때문에 그것은 참이거나 거짓 중의 하나로 판단되어야 하는 진술이라고 가정하는 전통적 철학자들의 이론에도 반기를 들었다.

존 설은 다음과 같은 주장으로 전통적 견해를 반박하였다. 즉, 우리가 언어적이며 상황적인 총체적 맥락(이 속에는 언어의 용법을 지배하는 제도적 상황이 포함되어 있다)에 눈을 돌릴 때, 우리는 말하고 쓴 것에서 세 종류, 때로는 네 종류의 다른 ‘언어행위(speech acts)’를 동시에 수행하고 있음을 발견하게 된다는 것이다. ①우리는 어떤 문장을 말하거나 쓴다. ②우리는 어떤 대상을 지시하고 그 대상에 관한 어떤 사실을 진술한다. ③우리는 발언내재행위를 수행한다. ④우리는 흔히 발언매개행위도 수행한다.

발언내재행위는 전통적 철학자들이 유일하게 강조한 것, 즉 어떤 것이 진실임을 단언하는 것일 수도 있지만 질문, 명령, 약속, 논쟁, 경고, 칭찬, 감사 등의 수많은 다른 가능한 행위일 수도 있다. 예를 들면 ‘나는 내일 네 곁을 떠나겠다.’와 똑같은 단어들로 구성된 어느 문장이 특정한 문맥과 상황 안에서는 진술이나 약속이나 위협과 같은 발언내재력을 가지게 된다. 단언이 아닌 발언내재행위에서는 행위를 판단하는 기준은 그것의 진위(眞僞)가 아니라 그 행위가 효과적으로 또는 존 오스틴의 용어를 빌리면, 적절하게 수행되었느냐 하는 것이다.

존 오스틴은 발언내재행위의 하나인 명백한 수행에 특별한 관심을 보였다. 이것은 ‘나는 이 여인을 정식 결혼한 아내로 맞아들입니다’와 같이 하나의 문장이 적절한 조건 아래 수행될 때 그 말 자체가 가리키는 것을 수행하는 문장이다.

발 언내재행위가 단순히 말해진 것을 이해하는 정도를 넘어서 듣는 이의 행동이나 심리상태에 영향을 미치면, 그것은 발언매개행위가 된다. ‘나는 너를 떠나겠다.’라는 말은 단순히 경고를 뜻하는 언표내적 힘만을 지니는 것이 아니라 그 말을 듣는 사람을 놀라게 하는 효과, 즉 발언매개효과도 지닌다. 발언매개효과는 화자에 의해 의도된 것일 수도 있고, 어떤 때는 의도하지 않은 결과일 수 있고, 또 화자의 기대에 반하여 나타나는 경우도 있다.

1970년 이래 화행이론은 문학평론의 이론과 실제에 큰 영향을 끼쳤다. 또 문학일반론, 특히 산문 서술의 이론을 재정립하는 모델로 사용되어왔다.

1.1 자연스러운 도구 어포던스

의사소통은 협력 중심적이다. 이는 관점, 불일치에 대한 논쟁 또는 어려운 개념의 설명 등으로 전환되는 것이다. 정보의 소통과 전달(transmission)을 가능하게 하고 촉진하는 테크놀로지는 지식의 전환을 위한 자연스러운 어포던스와 상호 이해와 학습을 개발한다. 협동학습 환경에 있어서, (필수적으로 가장 중요한 것은 아닐지라도) 컴퓨터 사용의 첫째 역할은 정보전달이다. 정보전달 역할 없이는 이해와 상호조절 같은 학습매커니즘이 불가능하기 때문에 이 역할은 중요하다. 물론 의사소통 도구의 사용이 긍정적인 학습결과를 이끌어내는데 필수적인 것이 아님을 기억해야 한다. 정보전달은 잘 계획된 커리큘럼, 의미 있는 학습과제, 촉진자와 코치에 의한 조력, 믿음을 이끌어내는 사회공간의 인상 등과 상보적이다. 4가지 예제 중 3가지는 어떻게 하면 연구자가 자연스러운 어포던스의 이득을 협동학습 활동을 지원하고자 하는 의사소통 테크놀로지에 의해 제공되느냐에 대해 설명한다. 네번째 예제는 하나의 연구 그룹이 협동학습 의사소통 과정을 지원하기 위해 어떻게 시뮬레이션 테크놀러지를 제공되는지 설명한다.

4가지 예제

이메일과 같은 간단한 의사소통 도구는 미묘한 방법으로 의사소통을 중재하는 반면에 형태(form)과 상호작용의 빈도에 큰 영향을 준다. 이메일은 원래 비동기적인 의사소통 도구로 설계되었다. 이것의 의미는 사용자가 다른 사람 또는 수취인(recipient)에게 메시지를 전달한 후 그들은 회신을 받거나 그렇지 않거나 할 것이다. 회신을 받는다면, 비동기적 의사소통 매체의 사용을 위해서는 수용 가능한 시간이 조금 흐를 수 있다는 것(시간, 날짜, 주, 격주 단위)을 이해하는 것이 필수적이다. 만약 동기적 매체를 선택한다면, 예를 들어, 전화 및 온라인 채팅 등, 다음에는 수초 또는 수분 내에 회신이 올 것이라는 것을 기대하는 것이 당연하다. 전통적으로 채팅 시스템이 동시적 의사소통 도구로 여겨지고, 이메일이 비동시적 시스템으로 인식된다 할지라도, 학습자가 각각의 채팅룸에서 회신을 하는 것 보다 더 자주 이메일을 교환할 가능성은 높다. 이메일을 빠르게 사용할 수 있는 가능성은 채팅을 대신할 수 있다(이메일을 설계한 사람의 의도가 아니다). 또한 테크놀러지적인 인프라에 의존한다. 메일 서버에 느리고, 낮은 대역폭으로 접속하는 것은 초고속 인터넷이나 LAN 접속에 비해서 이메일 의사소통의 매우 다른 패턴을 제공한다. 사용자의 관점에서 보면, 이메일이나 채팅의 선택은 가능한 접속 방식에 의존한다. 그리고 즉시적으로 반응이 있건 없건 간에 선택은 필요하다. 교수설계자와 교수자 그리고 학습자는 학습목적과 가장 타당한 매체의 선정이 고려된 의사소통 도구를 제공받기 위해서는 어포던스의 평가가 필요한 것이다.

다음 예제는 사용에 영향을 주는 의사소통의 본질적인 속성이 어떠한지를 설명한다. Dillenbourg와 그의 동료들은 다중사용자 그리기 도구인 화이트보드 사용에 대한 경험과 의문의 살인 사건을 벌인 암살자를 잡는 문제에 대한 증거 수집을 위해 만들어진 MOO(세련되게 만들어진 채팅 시스템)의 사용 경험에 대해 기술한다. 실험 설계자는 MOO가 학생들이 가장 먼저 사용할 의사소통 도구가 되도록 할 생각이었다. 그러나 반대로, 학생들은 화이트보드와 MOO의 사용을 교환하는 결과로 이어졌다. 이는 학생들이 전환을 원하는 정보의 유형에 의존한다. 학생들은 영속적이지 않은 정보(예 : 인터페이스)를 교환할 때 MOO를 사용하는 경향이 있고, 화이트보드는 영속적인 정보(예 : 사실)을 교환할때 사용하는 경향이 있었다. 이 학생들은 외관상으로는 의사소통 채널 사용의 결정을 정보의 영속성으로 평가하였다. 화이트보드는 MOO에 비해서 보다 영속적인 정보의 공간과 교환을 제공했다.

세번째 예제 또한 어포던스가 어떻게 학습자 활동에 영향을 주는지를 설명한다. 조지아 테크에 위치한 창조적 소프트웨어 연구소(Collaborative Software Lab)에 의해 추진된 CoWeb 프로젝트는 swiki라고 불리우는 특별한 하이퍼텍스트와 같은 것을 개발했다. CoWeb 시스템의 swiki는 사용자가 표준 웹브라우저를 통해 웹페이지를 생성하고 편집할 수 있도록 하였다. 이때 패스워드나 HTML와 같은 것은 필요없다. Guzdial과 그의 동료들은 그들의 시스템 사용을 위한 광범위한 영역을 설명한다. CoOl 스튜디오(Collaborative Online Studio) 프로젝트에서, CoWeb은 디자인을 리뷰하기 위한 플랫폼으로 사용되었다. 이 프로젝트의 목적은 학생들이 전통적인 디자인 스튜디오에서 습득하던 것에 비해 보다 실제적인(authentic) 학습경험을 얻을수 있도록 구조를 제공하는 것이다. 이것은 오직 교수자와 개인들이 프로젝트를 비평하는데 사용된다. CoOl 스튜디오에서 사용할때 학생들은 매일 다양한 관점을 배울수 있었는데, 이는 학생들의 건축디자인을 개발하기 위해 학교 밖에서 전문가들과 협력함으로써 건축을 실습했기 때문이다. 외부의 리뷰어들은 비평가의 역할을 했고, 디자인에서 나타난 문제를 지적해 줌으로써 학생그룹을 도와주었다. 그리고 아이디어와 참고자료를 제안하였다. 이러한 도구들의 비동기적인 속성은 학생들이 면대면 환경에서 포스터를 발표하는 상황에서 비평가들과 미리 협의하는데 시간을 쓰기 보다는 코멘트를 준비하는데 시간을 쓸 수 있게 해주었다. 이러한 온라인 프레젠테이션을 위한 프로젝트 준비의 과정은 학생들의 성취향상을 가져왔다.

이러한 사례 속에서, 기술적인 제한(limitation)은 예상치 못한 긍정적인 영향을 야기한 표준화된 의사소통 도구에 의해 제공되었다. 예를 들어, CoOl 프로젝트에서 몇몇 전문가들만이 대역폭을 제한하였기 때문에, 학생들은 어떻게 단순히 만들지에 대해 배우는 것과 여전히 학생들의 디자인 아이디어를 에워싸고 있는 저해상도 그림에 대한 것을 배우는 것을 필요로 했다. 가능한 매체를 가지고 하는 적당한 표현방법을 선택하는 과정은 프로젝트에 있어서 학생들이 보다 근접하고 비판적인 시각에 초점 맞춰졌다.

앞선 3가지 사례는 학생들의 의사소통적인 행위를 넘어 의사소통 기술의 자연스러운 어포던스를 설명한다. 물론 학습 의사소통을 위한 지원은 정보전달이 가능하지 않은 도구를 통해서도 제공된다. 예를 들어, 가상의 학생 2명이 면대면으로 마주보고 앉아 있을 때, 한명은 컴퓨터 앞에서, 가상 시뮬레이션을 테스트하기 위한 가설을 제안함으로 물리학의 문제를 함께 풀어 나간다. 시뮬레이터에 위주의 방법으로 된 설계인 경우 학생은 물질적인 현상을 함께 경험할 것이다. 학생들이 보여지는 서로 다른 현상 간에 관점을 선택할 수 있을까? 시스템은 상황에서의 개념적인 관점과 더불어 핵심 변인을 보여주는 역동적인 차트를 포함하나? 시뮬레이터 설계자는 학생들의 문제해결전략에 영향을 준다. 예를 들어, 학생들이 정시에 몇 개의 매개 변수가 바뀌도록 허락하고, 오직 하나의 매개 변수를 바꾸도록 허락함으로 실험적인 접근을 실행할까? 이러한 방법에 있어서 컴퓨터가 학습자와 학습과제 사이에 상호작용을 구조화하면 의사소통을 위한 외부지원 처럼 제공되는 것이다.

Roschelle와 Teasley의 상상기계, Stahl가 설계한 로켓 시뮬레이터들은 학습자가 과학적인 가설을 테스트하기 위해 사용한 시뮬레이션 상황의 예이다. 양쪽 시스템에서 상호작용은 시스템 밖에서 발생했고, 시스템은 테스트가 실행되는 장소만 제공한 것이다. 이 장소는 학습자를 위해 실재(reality)적인 실험재로로 사용된 것이다. 학생들이 컴퓨터 인터페이스 상에서 제시되는 실험에 대해 토론할 때, 시뮬레이션의 자연스러운 어포던스가 학생들의 상호작용에 영향을 준다. 예를 들어, 상상기계는 유물론자의 속도와 가속의 정신모델을 표현하도록 특별히 고안되었다. 그리고 이 모델은 유물론자의 전문적인 실행공동체에 근거한다. 그래서 특별한 표현 주위에 협력을 구조화하는 것은 학생들이 실행공동체에 근거한 인위적 의사소통을 배우도록 도와주는 것을 의미한다. 소프트웨어는 학생들의 활동을 매개하고, 과정을 촉진하는데, 이것은 학생들이 공동체의 일원이 됨을 의미한다.

1.2 설계를 통한 새로운 어포던스 창조

앞서 표준화된 의사소통 도구가 어떻게 학습자간 상호작용을 구조화하는데 사용되는지 살펴보았다. 이러한 도구들은 학습자들의 행동을 관찰하고 학습을 촉진시키기 위한 활동을 도움을 주는 소프트웨어를 적용함으로써 개선될 수 있었다. 예를 들어, Craig et al은 CoWeb을 사용하는 많은 참여자들은 진술문과 유사한 내용을 적기 보다는 , 서로 밀착되어 있는 방식과 페이지 하단에 메시지를 첨부하는 방식으로 코멘트를 다는 것 처럼 보이지 않았다. 그래서 설계자들은 CoWeb의 웹페이지 위에 in-line 텍스트 편집 상자를 포함했고, 이것은 학생들이 진술문에 더욱 관련있는 코멘트를 적는데 일조하였다. 이와 같이 응집력을 증대시키는 개입은 도구를 설계하는데 있어서 신중한 접근을 하게 한다. 이렇게 하는 목적은 협력을 구조화하기 위한 또 다른 개념 때문이다. 다음 서브 섹션에서는 의사소통을 신중하게 구조화하기 위한 어포던스를 제공하는 시스템의 2가지 유형을 살펴본다. 여기에는 그래픽적인 토론 도구와 구조화된 대화 인터페이스가 있다.

1.2.1 그래픽적인 토론 도구

표현도구는 공유된 맥락을 제공함으로써 학습 그룹을 지원하는데, 공유된 맥락은 학생들이 직접 문제 대해서 토론할 수 있도록 해준다. 협력자(collaborator)는 객체(object)와 관계(relation)의 세트의 한계점을 선택하고, 사용과 조합(combination)을 고려한 어떤 규칙에 충실히 함으로해서 외부적인 표현을 구성한다. 이러한 객체는 학생들이 구조화하고, 외면화하고 생각을 조화롭게 하고, 그 다음에 의사소통 매체로써 역할을 할 수 있도록 도와준다. 객체들은 학생들의 토론과 논쟁이 표현되는 방법을 통해 협력적인 문제해결을 구조화하고 지원한다.

이번 섹션에서는 협력적이고 그래픽적인 토론을 지원하기 위한 표현도구의 유형에 초점을 준다. 이러한 시스템은 사람들이 원시 요소 묶음 밖에 있는 그래픽적인 토론이 형성되도록 도와준다. 이러한 시스템은 다음과 같은 모습으로 특징지울 수 있다.

• 온톨로지(존재론) : 원시 요소(primitive component)는 사용가능한지, 이러한 요소들이 나타낼 수 있는 지식에는 어떤 것이 있는지를 말하는 것이다. 예를 들어, 오직 데이터, 가설, 그리고 그들간의 링크만 포함하고 있는 도형(diagram)을 허용하는 시스템은 표현하기 너무나 어려울 것이다. 그리고 아마도 단 하나의 컨셉맵(마인드맵)이나 낮은 수준의 의미를 전달하기 위해 고안된 링크와 같은 단 하나의 객체만 갖는 시스템 보다는 학습을 조성하기가 매우 어려울 것이다. 온톨로지의 선택은 학생들이 가지고 있는 능력과 학생들이 언어를 통하여 촉진하고자 하는 관점에 대한 설계자의 해석에 좌우된다.
• 통찰(perspective) : 시스템은 토론에 있어서 매우 다양한 통찰을 제공한다. 예를 들어, 하나의 시스템은 토론에 배분되는 일시적인 문장에 주목할 수 있는 반면에 또 다른 시스템은 주장과 지원 근거들 사이의 관계에 초점을 둘 수 있다. 세번째 시스템은 논쟁에서 가장 중심이 되는 가정에 주목할 수 있다. 관점은 다원적이고, 행동적이고 실질적이며, 기능적인 면에서 다른 관점들과 연결되어 있다.Stahl은 이러한 용어를 설명하는데 다른 문제개념화로 설명한다.
• 특수성(specificity)와 정밀성(precision) : Stenning과 Oberlander는 특수성과 정밀성을 다음과 같이 설명했다. "몇몇 종류의 정보가 어떤 해석가능한 표현을 특징지어 말할 수 있는 표현 시스템의 요청" 그래픽적인 표현언어는 사용자가 가능한한 자세하고, 정밀하게 명시하기를 허용한다면 보다 유용할 것이다. 이러한 것은 능력을 요구할텐데, 이 능력은 사용자가 주장의 일부분을 아주 미세하게 설명하는 것과 사용자가 시추(drill down) 할 수 있도록 하고, 특별하게 연구를 할 수 있도록 하며, 보다 일반적으로 진술할 수 있고, 사용자들의 자신의 진술을 다시 한번 볼 수 있도록 해 준다.
• 형식성(modality) : 형식성은 정보를 나타내기 위해 사용된 표현(expression)의 양식으로 설명된다. 여기서 정보란, 텍스트(글자), 애니메이션, 그림 등을 말한다. 표현적인 개념에 상응하는 형식성은 표현도구로 실행된다. 예를 들어, 시스템은 시스템이 레이블이 붙은 단순하 박스를 가지고 있다는 것과 정보의 서로 다른 형식을 표현하기 위한 다양한 모양의 텍스트 박스를 가지고 있다는 것, 또는 보다 의미있는 아이콘이 그 박스 안의 정보들을 상징하는 것 등은 서로 다르다.

온톨로지

(출처 : 전자신문)

온톨로지(ontology)에 대한 관심이 높아지고 있다. 온톨로지란 어휘나 개념의 정의 또는 명세로서 정보시스템 분야에서는 시스템이 다루는 내용에 해당하는 구성요소(개념)를 의미한다. 분야마다 그리고 전문가마다 정의가 조금씩 차이를 보이고 있으며 또 잘못된 이해를 바탕으로 추상적인 견해를 피력하기도 한다.

◇어원 및 기본 개념=온톨로지는 철학에서의 존재론으로 실재(reality)에 대한 정확한 이해를 추구하는 학문이다. 실재, 즉 이 세상을 규정하기 위해 이 세상에 존재하는 실체들에 대한 명확한 이해와 정의가 필요한데, 단순화시켜 말하면 ‘이 세상의 기본이 되는 구성요소에 대한 명확한 이해와 정의’라고 할 수 있다.

컴퓨터 분야에서의 온톨로지 역시 정보시스템의 대상이 되는 분야에 존재하는 개체와 개념에 대한 명세로서 철학적 용어를 빌어 쓰는 데 무리는 없어 보인다. 모든 정보시스템은 정보시스템이 바라보는 적용영역(실재)에 대한 관점(view)의 반영이라 할 수 있는 온톨로지를 갖고 있다. 물론 그것이 독립된 형태로 구축되어 있지 않고 데이터베이스나 프로그램 코드에 스며들어 있을 수는 있으나 어쨌든 해당 응용의 개체나 개념, 프로세스 등은 엄연히 존재한다.

◇ 구성 및 기반 시스템=온톨로지는 의료·기계제조·부동산·금융 등 특정 응용영역에 대해 만들어지는데, 그 분야의 기본 개념에 대한 정의와 그들간의 관계에 대한 명세로 이뤄진다. 가장 단순한 형태로는 어휘사전이나 용어모음을 생각할 수 있지만 컴퓨터가 처리할 수 있을 만큼의 구조성과 구체성을 갖춰야 온톨로지로 불리는 것이 일반적이다.

온톨로지의 기본은 해당 영역에 존재하는 개념들이다. 예를들어 책·컴퓨터·책상·의자·구매·입찰 등이다. 각 개념은 다시 그 개념을 설명하는 속성들을 갖게 되는데, 예를들어 책은 저자·출판사·쪽·가격 등의 속성을 갖고 입찰은 대상·날짜·방식·조건 등의 속성을 가질 수 있을 것이다. 또 개념들은 서로 관계를 가질 수 있는데, 가장 기본적인 관계는 상하포함관계다. 예를들어 동화책은 책에 포함되는 하위개념이 된다. 발전된 온톨로지에서는 속성의 특성, 좀 더 복잡한 형식의 관계 등을 정의함으로써 풍부한 내용을 담을 수 있게 된다.

온톨로지를 독립적인 하나의 중심 구성요소로 보고 이를 개발과 운영의 중심에 놓는 것이 온톨로지 기반의 시스템(ontology-driven system) 또는 시스템 개발인데, 이는 몇가지 측면에서 장점을 갖는다. 대표적인 장점으로는 △정보 콘텐츠의 구조에 대한 명세로서의 역할 △해당 영역의 지식 공유와 재사용 △해당 영역의 제약과 가정에 대한 명시 △지식(정보)과 프로세스의 분리 △요구사항 분석의 기본 단계 등이다.

◇적용사례=온톨로지는 정보검색, 의료정보와 바이오정보, 인공지능 및 에이전트, 전자상거래, 지능형 인터넷 등 다양한 기술분야에 적용되며, 이미 분야별로 이에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다.

가장 먼저 온톨로지 개념을 적용한 컴퓨터 분야는 역시 지식표현과 활용을 연구하는 인공지능 분야다. 특히 에이전트 분야는 이미 90년대 초부터 분산된 환경에서 에이전트들이 상호작용을 통해 의미있는 문제를 해결하기 위해서는 서로 공유할 수 있는 기본 지식기반의 필요하다는 것을 인식하여 일종의 온톨로지라 할 수 있는 개념 계층도(concept hierarchy) 등을 이용했으며, 지식과 정보를 교환하기 위한 질의어(예 KQML-Knowledge Query and Manipulation Language)와 지식교환형식(예 KIF-Knowledge Interchange Format) 등을 정의했다. 특히 미 국방연구처(DARPA)의 DAML-OIL(DARPA Agent Markup Language - Ontology Inference Layer)은 대표적인 온톨로지 표현언어 및 형식으로 받아들여지고 있다.

또 다른 대표적인 분야는 정보검색이다. 용어모음이나 동의어사전 형태만으로도 불필요한 오류를 방지할 수 있고 검색효율을 높일 수 있다. 예를들어 사용자가 잘못 기재한 ‘불공정 거레’라는 키워드는 온톨로지를 이용해 ‘불공정 거래’로 바로잡아질 것이며, ‘불공정 경쟁, 독점, 덤핑, 정부 보조금’과 같은 유사 또는 관련어를 이용해 더욱 풍부한 검색서비스를 제공할 수 있게 된다. 개방형 디렉터리 프로젝트(ODP http://www.dmoz.com)에서는 자발적으로 참여하는 사람들에 의해 인터넷 정보의 분류체계를 만들고 있으며, 이 분류체계는 구글( http://www.google.co.kr) 등 상용검색사이트를 비롯한 수많은 사이트에서도 사용될 정도로 대표적인 웹정보 분류체계로 받아들여지고 있어 처음 방문하는 사이트에서도 익숙한 분류 카테고리를 이용할 수 있는 경우가 점점 많아지고 있다.

시맨틱 웹(semantic web)의 궁극적 목표는 컴퓨터도 이해할 수 있는 지식의 원천으로서의 웹을 만드는 것인데, HTML 형태의 문서들로 이뤄진 현재의 웹은 사람에게 정보를 주는 역할은 하고 있지만 컴퓨터 프로그램이 각 문서의 내용을 정확히 파악할 수 없다는 문제의식에서 출발한다.

‘불공정 거래에 대한 사례를 열거한 석사 또는 박사 논문’에 해당하는 문서를 컴퓨터 프로그램이 찾을 수 있도록 하기 위해 우선 문서내용에 의미있는 태그(tag)를 붙여야 하며, 각 태그가 의미하는 개념에 대한 온톨로지가 있어야 할 것이다. 시맨틱 웹의 중심에 확장성표기언어(XML)를 기반으로 하는 RDF(Resource Description Framework)와 DAML-OIL을 발전시킨 OWL(Ontology Web Language)이 있는 것은 이러한 이유다.

유비쿼터스 컴퓨팅(ubiquitous computing)은 또 다른 흥미로운 분야다.

휴대형의 작은 무선기기들이 동적으로 임의 네트워크를 형성하는 환경에서 각 기기들이 서로의 서비스 기능을 광고하고 또 인식할 수 있어야 하는데, 서로 다른 시기에 상이한 업체에 의해 제조된 기기들 사이에서 이를 가능하게 하기 위해서는 동적으로 접근이 가능한 온톨로지의 사용이 타당한 대안으로 제시된다.

◇전자상거래에서의 온톨로지=온톨로지가 가장 널리 파급될 가능성이 있는 분야는 전자상거래 분야다. 컴퓨터 프로그램이 상거래의 일부 또는 전부를 맡아서 처리하는 것이므로 프로그램이 다양한 상거래 개념을 이해하고 처리해야 할 것이다. 로제타넷과 같은 전자상거래 프래임워크는 종합 온톨로지라 할 수 있는데, 예를들어 로제타넷의 PIP(Partner Interface Process)는 거래 프로세스의 온톨로지로 볼 수 있고 로제타넷비즈니스사전(RNBD)과 로제타넷기술사전(RNTD)은 각각 비즈니스와 기술적인 개념들의 온톨로지로 볼 수 있다. 즉 표준화할 수 있고 일반화할 수 있는 개념들을 컴퓨터가 처리할 수 있는 형식으로 명시함으로써 공유할 수 있고 재사용이 가능한 틀을 제공할 수 있는 것이다.

전자카탈로그 또한 온톨로지와 직접적으로 관련이 있다. 상품분류체계의 표준인 국제상품분류코드체제(UNSPSC)나 HS, e클라스(eClass) 등은 각각 상품이라는 개념들을 나름대로의 관점으로 계층관계를 정의한 단순한 형태의 온톨로지라 할 수 있다. 안타까운 것은 이들 분류체계가 전자카탈로그 구축의 핵심으로 인식되고 있다는 점이다. 예를들어 전자카탈로그 구축작업이 이들 분류체계 밑단에 상품을 달아보려는 노력으로 시작되곤 하는데, 이는 주객이 전도된 경우다.

상품 온톨로지 또는 전자카탈로그 온톨로지의 중심은 상품이며, 그 상품에 어떤 속성이 있는가는 2차적인 문제다. UNSPSC의 어느 부분에 이 상품이 분류되는가는 이 상품을 바라보는 하나의 관점인 속성에 불과할 뿐 이 상품을 결정짓는 핵심사항이 될 수 없는 것이다. 구축하는 전자카탈로그의 질적인 우수성 확보라는 측면에서 온톨로지 기반의 방법론을 권고하는 바다.

◇향후 과제=조달청이 국가조달물품을 중심으로 한 온톨로지 구축에 나선다는 것은 매우 고무적인 일이다. 풍부한 상품정보를 기반으로 온톨로지를 구축한다면 앞서 언급한 지식의 공유와 재사용, 시스템 연계 측면에서 G2B뿐만 아니라 민간 B2B 분야에 미치는 긍정적 파급효과가 클 것으로 기대된다.

산업자원부가 추진하는 B2B 시범사업은 벌써 40개 업종에 걸쳐 진행되고 있는 의욕적인 사업으로, 다른 것을 제외하더라도 구축될 엄청난 상품 콘텐츠만으로도 의미있는 사업이라 할 수 있다. 다만 이 상품 콘텐츠의 질적 수준을 확보하는 것이 무엇보다도 중요하며 이를 위해 온톨로지적인 접근방법과 해당기술의 개발·보급이 시급하다고 판단된다. 도서관·박물관 등과 같은 문화정보화사업이나 디지털 콘텐츠 구축사업 역시 결과물인 콘텐츠의 질과 사용편이성을 높여야 할 것이며, 온톨로지 기반의 방법은 이 분야에도 기여할 수 있을 것으로 생각된다.

온톨로지는 분명 콘텐츠다. 하지만 콘텐츠를 어떻게 담고 조작하며 서비스할 것인가는 쉽지 않은 기술적 문제다. 미국과 유럽의 온톨로지 기술에 대한 연구는 90년대 후반부터 본격화됐으며 빠른 속도로 발전하고 있다. 많은 종류의 콘텐츠 개발사업에 바로 적용될 수 있는 온톨로지 응용기술의 개발과 보급이 무엇보다 시급하며, 차세대를 바라보는 중장기적 연구노력도 함께 병행될 수 있어야 할 것이다.

Belvedere라는 소프트웨어는 그래픽적인 토론 시스템으로, 학생들의 의사소통의 서로다른 관점을 촉진하고 구조화해 준다. 이 시스템은 초기에 개별 학생들이 과학이론을 고려할 수 있도록 독려하도록 개발되었다. 그리고 다음에는 그 이론에 대한 그룹 토론을 지원하도록 확장되었다. 시스템의 환경적인 요소를 본다면 학생들이 '원리', '가설', '주장' 등을 박스나 원으로 그릴 수 있도록 그리기 도구창이 특별히 포함되어 있고, '설명', '정당화', '지원' 등과 같은 링크를 통해 서로 연결시킬 수 있다. Belvedere 시스템은 현재 데이터와 가설 간의 증거상의 관계에 초점을 맞춰 다시 설계되고 있다. 그리고 그래픽적인 표현을 대화매체가 아닌 대화를 위한 자원으로 할 수 있도록 고려하고 있다.

Suthers는 외부적인 표현이 협동학습 과정에 미치는 영향을 2가지로 설명하고 있다. 첫째, 표현은 학생들이 자신의 말로 이야기할 수 있도록 언어를 강제하는데, 이는 줄곧 언어가 표현과 함께 변함없어야만 한다는 것이다. 예를 들어, 특정한 표기법으로 강요된 속박은 학생들의 과제에 대한 이해를 구조화하는데 강력한 방법이다. 그리고 학생들이 조작한 객체의 이름들은 객체에 부여된 의미에 영향을 줄 수 있다. 둘째, 표현은 학생들이 그 표현 중에 가장 눈에 띄는 문제에 대한 자신들의 관점을 토론하는 것을 촉진시킨다. 그리고 눈에 띄지 않거나 표현되지 않은 관점들에 대해한 토론은 억압한다. 표현에서 눈에 두드러지는 개념 역시 학생들이 기억할 수 있고 참조할 수 있도록 편안함을 준다. 예를 들어, Suthers는 데이터의 가설이 매핑되어 있는 2개의 입장 테이블(entry table)이 동일한 정보의 텍스트적인 표현보다 누락되기 쉽다는 것이다. 2개의 입장 테이블에서 공백셀을 발견하기는 쉬운 반면에, 텍스트적인 표현에서는 누락된 관계는 필수적으로 지각되어 눈에 띄는 것은 아니다. Suthers는 표현적인 안내의 제약과 돌출이라는 점에 있어서 이러한 2가지 관점을 설명한다. 제약이 종종 최소하도로 시도된 테크놀러지의 관점에서 사고된다고 할지라도 특정한 개념으로 인해 강요된 제약은 사실 학생들이 과제를 지각하는 방법을 구조화시키기 위해 강력한 의미를 제공하는 것이다.

1.2.2 구조화된 대화 인터페이스
구조화된 대화 인터페이스는 다른 방식으로 학습자의 상호작용을 구조화한다. 인터페이스는 특별한 위젯(작은 부품, widget)을 제공하는데, 그 위젯은 학생들이 메시지를 작성하는데 사용 가능하다. 이러한 인터페이스는 1990년대 후반부터 일반적으로 사용되었고, 이후에 McManus와 Aiken이 교육적인 활동을 증진시키기 위한 구조화된 채팅 인터페이스를 사용하는 것의 잠재적인 이익을 밝혔다. Baker와 Lund가 작성한 보고서에 따르면, Robertson, Good, Pain, Soller, Goodman, Linton, Gaimari 등은 문장 오프너 기반의 인터페이스를 설명하였다. 이는 학생들이 상호작용의 어떤 유형에 참여하기는 것을 증진시키거나 컴퓨터 조작적인 분석을 촉진하기 위해 상호작용을 구조화하기 위함이었다. 이러한 아이디어를 설명하기 위해, Baker, De Vries, Lund Quignard 등에 의해서 수행된 C-CHENE 시스템 상에서 진행한 연구를 설명한다. 구조화된 대화 인터페이스의 정지화면 사진은 이 장의뒷 부분에 사례연구에서 찾을 수 있다.

(그림 4)

C-CHENE 소프트웨어는 그래픽적인 작업공간을 포함한다.이 작업공간에서는 학생들끼리 공유하여 에너지 체인을 만들 수도 있고, 별도로 분리된 의사소통 도구를 통하여 채팅을 할 수도 있다.

버튼 인터페이스의 2가지 버전이 개발되었는데, 학생들은 이 인터페이스를 사용하는데 있어서 버튼을 클릭하여 메시지를 친구에게 바로 보내거나, 이미 준비된 단계에 주의집중을 하게 하는데, 학생들은 자신들이 링크되어 있더라도 마무리를 할 수 있다. 학생들은 또한 자신의 메뉴를 사용하여 완전한 공헌을 작성할 수 있다. 이 메뉴에는 '나는 무엇무엇을 제안한다' 등의 메시지가 나온다. 이러한 메뉴 기반의 문장 오프너는 상당히 흥미로운데, 이는 문장 오프너가 학습과제로부터 참조되어 통합되기 때문이다. 학습과제는 의사소통 인터페이스를 통합시키고 위젯을 사용하여 과제와 의사소통을 지원하도록 협력하게 한다.

Baker et al은 제공된 제약의 정당한 범위가 근본적으로 문제가 되어(at stake) 반성적으로 촉진할 수 있다는 것을 증명하였는데, 여기서 제약은 이미 준비된 CMC 상황에서 일어난 것이다. 일부 구조화된 인터페이스의 충분한 영향력을 이해하기 어렵다. 경험적으로 일부 학생들은 부분적으로 구조화된 의사소통 인터페이스가 좀더 사용하기 어렵다는 생각을 표출하였다고 인식한다. 반면에 다른 학생들을 위해 라벨이 붙은 버튼의 현재모습이 단지 학생들이 메시지를 생성하는데 보다 도움을 주고 있는 것이다. 예를 들어, 일부 부분적으로 구조화된 대화 인터페이스는 특정한 메시지의 종류를 증가시키기기 위해 특별히 설계된다. 구조화의 정도(그러므로 사용자의 인지로부터의 융통성)는 학생들이 off-task 메시지를 생성할 수 있는 범위내에서 영향을 준다. 이 메시지는 설계자의 의해 의도된 것이 아니다.

이번 장의 뒷 부분에서, 구조화된 의사소통 인터페이스가 어떻게 시스템이 학생들의 상호작용을 질적으로 평가하는지 설명한다. 본 조사에서 구조화된 인터페이스는 학생들이 자신들의 공헌도를 스스로 분류할 수 있다는 사실에 있어서 이익이 있다. 따라서 자동적인 상호작용 분석을 촉진하는 것이 필요하다.

1.3 각본을 통한 구조화

현재 우리는 소프트웨어가 각본작성을 통해 구조화를 보충할 수 있는 역할을 한다고 보고 있다. 각본은 학생들의 활동의 순서와 학생들이 각각의 활동을 할 때 어떻게 협력하면 좋을지에 대한 조언을 규정한다. 온라인 학습환경과 가상 캠퍼스는 각본을 다양한 단계로 구체화한다. 이 단계는 상호작용의 형식성과 그룹의 크기 및 과제에 의존한다. 각본을 구체화한다는 것의 의미는 광범위한 분야를 관리가능한 조작들로 쪼개는 것이다. 어떤 가상 캠퍼스는 포괄적인 도구의 묶음을 제공하는데, 이것은 이메일, 토론게시판, 채팅, 온라인 노트북 등이다. 이러한 도구는 학생들에게 학습활동에 사용하도록 제공된 것으로, 가상환경 밖에서 개발된 것이다. 이러한 경우, 토론 도구는 기술적인 지원에 초점이 맞춰지는 경향이 있다. 다른 온라인 학습환경의 경우, Online Planning and Study Environment(OPSE)라는 다음에 소개할 소프트웨어와 같은 환경일 수 있다. OPSE는 수정된 온라인 학습 활동을 포함하는데, 이러한 활동은 학습자들이 표현과 객체를 만들도록 지원한다. 아직까지는 다른 시스템이 우선적으로 프로젝트 관리 기능을 학생들에게 성취해야만 하는 목적과 과제 그리고 과정을 표현함으로써 제공한다.

1.3.1 각본을 표현하기

각본을 구성하고 있는 형태의 그래픽적인 표현은 대부분의 시스템에 일반적으로 있다. 물론 시스템들이 컴퓨터 기반 학습 활동이든지 아니던지에 관계 없다. 각본은 단순한 네비게이션 도구로 표현되거나 기획의 목적에 충실한 도구로 표현되기도 한다.

예를 들어, OPSE는 학습을 위한 연구소에 의해 규정된 것과 같은 단위 기획과 수업 연구의 이론이 내장되어 있는 온라인 환경이다. 이 환경은 요소 기획 접근을 사용한 교수자의 전문적인 개발을 제공하고, 상호작용적인 활동을 위한 대책이 포함되어 있다. 이것은 면대면이나 원격 환경 모두에 해당된다. 이와같은 각본은 유사한 세팅 내에서 비슷한 결과를 보장한다. OPSE 환경에서 각본을 진행하는 교수자는 보편적인 단위 기획을 개발하는 법을 배운다. 이러한 단위 기획은 점진적으로 5가지 세션과 온라인 작업의 각 구성, 면대면 미팅 등을 지나는 동안 만들어지고 정제된다. 미팅 중간에 교수자는 학습표준, 질문 안내, 콘텐츠와 스킬, 총평 등의 4가지 섹션 중 하나를 온라인에서 수행한다. 각 세션은 서로 다른 2가지 활동의 유형을 제한하는데, 그 활동들은 모든 요소 기획에 공헌하는 것과 활동을 기획하는 것이다. 활동을 기획하는 것은 산출물에 종속되어 있고, 교수자가 요소 기획의 부분집합으로 만들게 허용한다. 그리고 학습 활동은 교수자가 실제 세계의 가르치는 예제를 가지고 있게 되며, 관찰한 것을 토론함으로써 학습활동을 촉진한다. OPSE는 구조화된 환경의 예인데, 이것은 개별학습 활동과 협동학습 활동 그리고 온라인과 면대면 학습을 혼합한 것이다.

OPSE 시스템에서의 그래픽적인 각본의 표현은 단지 네비게이션 목표만 제공하는 것이다. 활동이 완벽하게 되도록 권고하는 것은 도식(schema)에서 표현된다. (그림 1)

<이번 섹션에서의 활동>

(152 p. 그림1)

아래 보이는 도식은 당신이 완료하기 위한 활동이다. 회색이 칠해져 있는 박스는 완료된 후 여전히 남아 있는 작업을 뜻하고, 녹색 박스는 당신이 전에 활동을 끝낸 것을 가리킨다.

사각형 박스는 기획 단계를 나타낸다. 기획단계에서는 교수자가 실제적인 요소를 소프트웨어를 사용하여 기획한다. 그리고 원은 학습 활동을 나타낸다. 학습활동은 교수자가 실제 세계의 예제에 대한 반영하는 것이다. 이 도식은 역동적으로 생성된다. 박스와 원은 녹색으로 칠해져 있는 경우에는 학습자가 활동 페이지에 방문한 것이고 메시지를 쓰고, 도구 중 하나에 입장한 것이다.박스와 원이 회색으로 칠해져 있는 경우에는 학습자가 활동을 아직 끝마치지 않은 것이다. 비정기적인 관찰로부터 발견한 것은 도식의 피드백의 동기부여적인 효과가 강력하다는 것이다.

2. 협력을 조정하기(Regulating collaboration)

이전 섹션에서 설명된 테크놀로지를 구조화하는 것은 시스템이 일정한 형식이 있을 때 데이터를 수집하는 것을 가능하게 해 준다. 또한 일정한 형식은 자동적으로 진단된다. 제한적이지 않은 인간의 대화는 컴퓨터가 독자적으로 분석하기 매우 어렵다고 하더라도, 문장 오프너나 정규언어를 통한 구조화된 상호작용은 컴퓨터가 학습자의 활동 이면에 숨겨 놓은 의미를 이해하는데 도움을 준다. 학습자의 상호작용을 구조화하기 위해 고안된 시스템은 종종 학습자의 토론이나 활동을 로그파일 안에서 코드를 추적하여 기록한다. 이러한 컴퓨터의 행동은 다음에 컴퓨터 조작적인 모델의 맥락에서 분석되어진다. 컴퓨터 조작적인 모델은 변인들의 집합이나 지시자로 설명되고, 가능한 상호작용의 상태를 설명한다. 이번 섹션에서는 시스템이 지원하고 안내하기 위한 내적인 표현과 같은 것을 어떻게 사용하는지 살펴볼 것이다.

최근에 우리는 컴퓨터 지원 상호작용 조정(computer-supported interaction regulation)을 위한 프레임워크를 제안했다. 이것은 다음 그림2의 도식에 요약되어 있다. 도식에 따르면 상호작용 조정은 부적인 피드백 순환으로 그려지고, 4가지 단계로 구성된다. 컴퓨터는 1단계에서 데이터 수집을 지원하는 과정에서 역할을 하고, 2단계에서 교육적인 선행조직자로부터 원천자료가 수집되며, 3단계에서 상호작용의 진단이 이루어지고, 4단계에서 개선책이 권고된다.

(그림2)

컴퓨터는 4가지 단계의 일부 또는 전체를 지원하곤 한다. 시스템은 미러링 시스템처럼 한가지 또는 두가지 단계를 인수받는다. 이유는 각 단계들이 학생들의 행동을 반영할 수 있도록 설계되었기 때문이다. 예를 들어, 이와같은 반영은 채팅을 도와주는 그래픽적인 시각화 처럼 인식되었다. 1,2단계를 지원하는 시스템은 메타인지적인 도구라고 이름붙여졌는데, 이는 메타인지적인 도구가 학습자 또는 코치 역할을 하는 사람에게 상호작용의 상태와 상호작용 분석의 도움에 대한 정보를 제공하기 때문이다. 어떤 메타인지적인 도구는 상호작용의 현재 및 기대 수준의 상태를 상호작용의 촉진과 진단의 모습을 나란하게 보여준다. 마지막으로, 안내 시스템은 조정 과정의 모든 단계를 수행한 다음에, 학습자를 도와줄 수 있는 개선책을 제안한다. 이번 장에서는 각각의 단계별로 상호작용을 조정하는 시스템의 예를 간단하게 제공한다.

2.1 미러링 도구

조정의 가장 기본적인 레벨은 학습자나 교수자가 행동을 요약하거나 평가하는 단계 없이 참여자들의 행동을 인식하도록 하는 것을 포함한다. 자원을 공유한 행동이나 작업공간에서 사적인 영역으로 나타난 행동은 협력자에게 직접적으로 드러나지 않는다. 아직까지는 협력자는 의미심장하게 협력에 영향을 준다. 이와 같은 행동에 대한 인식이 증가하는 것은 학습자들이 동료들의 활동의 표현을 관리하는데 도움을 준다.

이러한 범주에서 일부 시스템은 시간계획을 따라서 대화나 행동을 표현한다. 예를 들어, Plaisant, Rose, Rubloff, Salter, Shneiderman 등은 학습자들이 시뮬레이션을 통하여 진공펌프에 대한 기술의 기초를 학습하는 시스템을 설명한다. 학습자들이 시뮬레이션을 통제할 때, 학습자들은 자신들 바로 밑에 있는 대상 변인들(예 : 압력)을 그래픽적으로 보여주는 행동의 기록들을 볼 수 있다. 이렇게 보여지는 것은 시간계획에 따라 박스 종류별로 나타나고, 사용자들이 행동하고 시스템이 메시지를 보내는 사이 시간을 지시한다. 학습자들에게 보여지는 데이터는 다른 과정이나 요약 등의 방식으로 경험하지는 않지만, 상호작용이 주어진 행동을 직접적으로 반영한다. Plaisant와 동료들이 시스템을 동시에 2사람이 사용할 수 있도록 설계하지 않았음에도 불구하고, 학습에 대한 기록은 학습자들의 행동을 나란히 보여주고, 동시에 발생하는 행동을 표현함으로 해서 협력적인 상호작용을 미러링 하기위해 사용되었다. 그래서 학습자들이 자신들의 행동을 조절할 수 있도록 도와주었다.

Chat Circles라는 소프트웨어와 같은 채팅 기반의 미러닝 도구는 사용자들이 대화를 계속 진행할 수 있도록 도와준다. Chat Circles는 동기적인 채팅을 위한 그래픽 인터페이스를 가지고 있는데, 이는 대화의 사회구조를 잘 드러낸다. 각각의 참여자들은 화면에 색상이 입혀 있는 원으로 표현되는데, 화면에는 사람들이 타이핑하는 단어가 나타난다. 도구는 청각적인 메타포를 기반으로 하고 있다. 한 사람이 모든 참여자들을 동시에 볼 수 있을 때, 그 사람은 다른 사람이 충분히 근접해 있다는 사실을 오직 들을 수만 있다. 이것은 글을 읽는 다는 뜻이다. 참여자들의 원은 각각의 메시지가 보내지면 커지고 밝아지는데, 아무 소리가 들리지 않으면 점점 사라진다. 물론 원들은 참여자들이 채팅방에 접속해 있는 동안에는 완전하게 사라지지 않는다. 시간이 끝나면 Chat Circles은 대화의 패턴을 시각화된 저장물로 생성된다. 각각의 사용자는 다른 활동적이고, 움직이는 참여자들을 인식하며, 대화그룹에 나타나거나 사라지는 것을 관찰할 수 있다.

2.2 메타인지 도구

메타인지 도구는 상위 레벨의 지시자로부터 조직된 상호작용 데이터를 수집하고, 표현의 질에 따라 참여자들에게 이 지시자를 보여줌으로 해서 상호작용을 조정한다. 이러한 표현은 학습자를 평가하고 그들의 상호작용을 조절하며, 그들이 어떤 행동을 하는데 있어서 적정한 정보가 주어졌는지 가늠하도록 설계되었다. 예를 들어, Simoff는 박스들이 모여 있는 곳에서 토론들이 시각화될 수 있는  시스템을 설명한다. 박스 테두리의 두깨는 생산된 메시지의 개수를 표현하는데, 이 메시지는 참여자들이 반응하는 오픈된 메시지들이다. 교육적인 상황에서 두꺼운 박스는  심도있는 토론이 되었고, 이로인해 보다 이해가 깊어졌다는 것을 의미한다. Simoff의 시스템은 도구의 그래픽적인 속성을 뛰어 넘어 의미를 설명하는 임시적인(ad hoc)  가교역할에도 불구하고, 명확하게 표준적인 정보를 포함하지 않는다.

소셜네트워크분석(SNA : social network analysis)은 그룹원들 간의 관계성을 연구하기 위한 방법과 측정을 제공한다. 소셜네트워크 분석도구는 연구자가 그룹의 전체적인 모습 또는 소셜네트워크 내에 있는 특정한 참여자들에 대한 속성을 조작하고 발견하도록 해준다. 이러한 기술로 결합되어 있는 공통의 지시자는 많은 수의 메시지가 한 사람에게서 다른 사람에게 또는 그룹들 간에 또는 네트워크 내의 다양한 사람들에게 보내졌는지 등에 대한 것들을 변인으로 갖는다. Ogata, Matsuura, Yano 등은  Knowledge Awareness Map이라고 불리는 특정한 소프트웨어를 통해 소셜네트워크 분석을 확장시켰다. 이 도구는 소셜네트워크에 특화되어 있는데, 참여자들이 서로 연결되어 있는 정보를 '지식의 조각'으로 설명한다. 이 도구는 토론 중이거나 지식의 조각들을 조작하고 있는 사람들을 그래픽적으로 보여준다. 이 경우, 사용자들과 맵 위에 표시되는 지식 요소들 간의 거리는 사용자들이 지식과 얼마나 근접해 있는 가에 대한 정도를 나타낸다. 앞선 예제와 같이, 사용자와 지식요소들 간의 거리를 해석하는 핵심은 사용자들에게 명확하게 주어지지는 않지만, 정신적이고 사회적인 문제해결방법(heuristic)에 근거한 학습자들에 의해서 결론이 도출될 수 있을 것이다.

세번째, 메타인지 도구의 예로는 Jermann의 시스템을 들 수 있는데, 이 도구는 문제해결행동과 참여자들의 대화 간의 균형을 그래픽적으로 표현한 한쌍의 주제로 보여준다. 이 주제는 가상으로 조성된 작은 마을에서 4가지의 왕래하는 불빛으로 조정된다. 매 분마다, 시스템은 행동(불빛이 오고가는 변화)의 숫자와 참여자들이 생산해 낸 단어의 개수를 근거로하여 비율을 계산한다. 이러한 지시자는 마치 자동차 속도계와 같이 생긴 상호작용 미터라고 하는 것에 의해서 보여진다. 문제해결과 부합되지 않는 마무리가 일어나면 대화에 부합되지 않는가를 살펴보게 된다. 상호작용 미터의 색상은 문제해결 행동이 끝나면 빨간색, 대화가 끝나면 초록색으로 표시된다. 이러한 표준적인 정보는 참여자들의 문제해결 행동을 조정하는 경험에 대한 주제로 인해  사용된다. 이러한 경험적인 결과는 대화가 더 필요한지에 대한 조건이 상호작용 미터에 의해 한쌍으로 보여지고, 통제조건에서보다 많은 수의 대화가 생산되고, 행동의 명확한 계획된다.

2.3 컴퓨터 기반 코치, 촉진자

원격 협동학습 시스템을 통한 상호작용의 자동화된 분석과 그룹 학습은 교육적인 테크놀로지 연구의 가장 중요한 부분이다. 이것은 컴퓨터가 해야하는 역할을 안내하고, 프로그램 기능에 영향을 준다. 이러한 것은 컴퓨터 조작적으로 상호작용을 이해하고, 평가하는 능력과 해결책을 제시하는 진단적인 룰을 요구한다. 개인간 상호작용의 평가는 협력적인 과정에 영향을 주는 각종 요인을 이해하는 것을 필요로한다. 이러한 요소들에 대한 우리의 지식과 그 효과가 여전히 제한적이기 때문에 학습팀에 대한 컴퓨터 조작을 통한 과정과 안내를 연구하는 것은 아직도 진행 중이다. 팀의 학습 행동과 방식 모두를 연구하기 위한 기회는 아직 많이 있는데, 이러한 연구를 도와줄 프로그램으로는 퍼실리테이터의 역할을 하는 'smart' 등이 있다. 이 시스템은 이전 장에서 설명했던 테크놀러지를 구조화하는데에 도움을  준다.

일반적으로 협동학습을 지원하는 역할을 하는 시스템은 다음 3가지 중 한가지로 동작한다. (1) 과제의 일부분을 분담하고, 이로 인해 작업이 더 쉬워지고, 학습자들의 인지적 부하를 적게 해준다. (2) 교수자나 촉진다의 역할을 수행하고, 과제중심적이거나 사회적 관계를 초점을 맞춘 안내를 제공한다. (3) 동기부여자나 도전자 등과 같이 그룹 내에 특정한 사회적인 역할을 수행한다.

일반적으로 정보를 우선적으로 처리함으로써 협동학습을 지원하는 시스템은 '장면 넘어' 동작하는데, 이는 분석결과를 전달하거나 온라인 교사나 컴퓨터 기반 코칭 에이전트에게 조언을 함으로 이루어진다. 시스템은 마치 학생들과 그룹의 상호작용을 전사하듯이 보이는 블랙박스와 같은데, 이것은 상호작용을 전사해 놓은 것과 같은  결과물을 내어 놓는다.

(그림 3)

학습자들과 협력하는 것은 이 블랙박스 속에서 동작하는 데에는 고려할 필요가 없다. 블랙박스는 오직 상호작용의 효과에 대한 인지만이 필요하고, 이는 코치의 권고나 조언처럼 학습자들에게 보인다.  블랙박스 또는 프로세싱 엔진과 같은 이러한 생각은 온라인 상의 교수자(에이전트가 아닌 사람) 또는 컴퓨터 기반 코치 등이 학습에 대한 학습자들의 안내가 유용하다라는 것을 발견하게 해준다는 중요한 결론을 준다.

Barros and Verdjo라는 코칭 시스템은 뉴스그룹 스타일의 비동기식 시스템이다. 이것은 학습자들이 토론에 덧붙여 제안, 질문, 답변 등과 같이 유형을 선택하도록 한다. 이러한 데이터는 프로세싱 엔진으로 보내지고(학생들은 볼 수가 없다), 이는 협동과 창의성 등과 같은 상위 레벨은 물론이고 기여의 개수가 의미하는 바오 같은 하위 레벨의 원인까지도 활용하는 상호작용의 모델을 구성하는데 사용된다. 상호작용 엔진은 모델과 데이터 상에서 애매한 추론의 과정을 수행하고, 학습자들 간의 협력을 효과적으로 설명하는 '끔찍한데~', '좋았어' 따위의 결과물을 준다. 협력은 발단(initiative), 창조(creativity), 마무리(elaboration), 일치(conformity) 등의 4단계로 평가된다. 평가된 점수는 DEGREE라는 컴퓨터 기반 조언 에이전트로 보내지는데, 이 소프트웨어는 가치속성을 마무리하고, 학생들에게 상호작용을 향상시킬 수 있는 팁을 제공한다. 이 시스템 속에서, 컴퓨터는 사회적 상호작용을 위한 교수자의 역할을 수행한다.

다음의 예로는, 과제중심적인 교수자의 역할을 하는 시스템이다. GRACILE이라고 불리는 에이전트 기반의 시스템은 학생들이 일본어를 배우는데 도움을 주도록 고안되었다. 시스템은 학습자를 위한 사용자 모델로 관리하고, 그룹 학습의 기회에 대한 믿음을 심어준다. 그룹 학습의 기회는 근접발달지대(zone of proximal development)의 형성을 촉진시키는 것으로 설명되고, 학습자들이 자신의 발달의 가능성을 확장하도록 해준다. GRACILE의 처리엔진(프로세스 엔진)은 개별 학습자의 진행 정도를 평가하고, 이 평가결과를 그룹의 학습요구를 기반으로 한 학습과제를 새롭게 제안하는 에이전트에게 보낸다. 이 에이전트는 학습자가 다른 사람들로부터 효과적으로 학습을 할 수 있는 환경을 최대화할 수 있도록 협조한다.

세번째 예는, COLER라는 소프트웨어인데, 이것은 협력적으로 Entity-Relationship 모델링과 형식주의 개념형성의 데이터베이스 설계을 배우는 학습자들을 도와준다. 이 시스템에서 학습자들은 사람들의 행동에 대한 자신의 의견을 이야기하라는 질문을 받는다. 이러한 의견은 개별적이고 사적이고, 공유된 그룹 작업공간에서 이루어지는 학습자들의 행동에 따라 프로세싱 엔진으로 전송된다. 초기 단계에서는 프로세싱 엔진이 결정을 분석하고 조언을 권고하기 위한 결정트리(decision tree)를 제안하기 위한 학습자들의 상호작용, 신뢰, 행동 등을 제공한다. 예를 들어, 코치는 학습자들이 그룹의 공유된 도식에 추가연결하는 것을 관찰하고, 다른 그룹원들이 의견을 제공하지 않으면 공지를 한다. 그 다음에 코치는 학습자들이 다른 학습자를 초대할 수 있도록 권고한다. 또한 시스템은 학습자들의 사적인 작업공간을 그룹원들끼리 공유할 수 있도록 비교하고, 발견한 것들의 서로 다른 점에 근거하여 토론주제를 권고한다. COLER 시스템 상에서 코치는 촉진자로의 역할과, 과제중심적이고 사회적 상호작용의 팁을 제공하는 역할을 수행한다.

앞서 살펴본 3가지 시스템에서, 자동화된 코치는 협동학습 교실에서의 교사의 역할과 유사하다. 컴퓨터가 하던지, 사람이 하던지 간에 이러한 활동을 하는 사람은 상호작용을 조정하고, 학습자들의 효과적인 협력과 학습을 안내할 책임이 있다. 효과적인 협동학습이 효과적인 협동을 위한 학습과 학습을 위한 효과적인 협력 모두를 포함한 후, 촉진자는 사회적이거나, 과제중심이슈, 그리고 협력적인 이슈를 제시할 수 있다. 협력적인 이슈는  학생들 사이의 역할배분(비평, 중재, 아이디어 생산 등), 참여의 균형 및 공통이해로의 도달을 포함한다. 반면에 과제중심적인 이슈는 핵심 개념영역의 이해와 적용을 포함한다.

2.4 EPSILON : 상호작용 공유 지식 안내 시스템에 대한 사례 연구

이번 장의 마무리하기 위해, 우리는 협력적인 학습을 구조화하는 도구와 협력을 조정하는 도구 사이의 관계를 설명하는 사례연구를 제안한다. EPSILON 시스템은 상호작용을 안내하기 위한 블랙박스의 프레임웍을 가지고 있고, 프로세싱 엔진을 실행한다. 그러나 코칭을 위한 에이전트는 없다. EPSILON은 구조, 분석 그리고 실제적인 학습자의 지식공유를 조정하기 위해 설계되었기 때문에 이전 섹션에서 설명된 시스템과는 다르다.

학생그룹을 상상해 보면, 그들은 문제 해결을 위해 테이블에 보이고, 문제해결을 위해 지식을 교환한다. 각각의 그룹원들은 지식의 유일한 자원들을 각자의 경험에 근거하여 테이블에 쏟아 낸다. 이러한 경험들의 조합과 그룹원들의 개성과 행동들은 협력이 어떻게 진행되는지 결정할 수 있다. 그룹원들이건 아니건 간에 그 사람들은 서로서로 함께 영향을 주게 될 것이다. 학습상황에서 지식을 효과적으로 주고받지 못한  그룹원들은 상호 이해와 새로운 지식을 공동으로 구성하는데 어려움을 겪게 된다. 궁극적으로 이러한 어려움은 부실한 학습결과를 야기한다. 이러한 노력은 학습자들의 상호작용 공유를 위한 지식을 분석하고, 자동화된 코치와 그룹 지원 내의 온라인 교수자를 지원하기 위한 연구의 일환인 EPSILON 프로젝트로 이어진다.

EPSILON 시스템은 프론트 엔드 단에는 의사소통 인터페이스로, 학습자들이 볼 수 없는 백 엔드 단에는 분석 엔진으로 구성되어 있다. 의사소통 인터페이스는 공유된 그래픽적인 작업공간과 채팅영역을 포함한다. 그래픽적인 작업공간은 학생들이 협력적으로 객체중심적인으로 설계된 문제를 해결할 수 있도록 한다. 공유된 작업공간 상의 객체는 선택되고, 드래그되고, 수정될 수 있으며, 객체의 교체는 그룹원들의 작업공간을 반영한다.

(그림 4)

EPSILON의 채팅 인터페이스는 그림 4의 하단에 보이는 것과 같다. 채팅 인터페이스는 문장의 시작어(I think... I agree because... 등과 같은)의 세트를 포함하고 있다. 문장의 시작어들은 학습자들이 대화에 기여한 정도를 시스템에 인식하도록 도와준다.  각각의 문장 시작어는 특정한 대화의 의도를 조합해 놓은 것이고, 하부기술과 원인에 의해 주어진다. 예를 들어, 'I think'는 'Inform'의 하부기술에 부합한 것이고, 보다 특별한 원인에 부합되는 것은 'Suggest'가 있다. 인터페이스 상에 있는 분류와 단계는 협동학습과 이전 연구에 주어진 문제해결이 진행되는 동안 가장 자주 나타나는 것들을 표현하는 것이다. EPSILON 시스템의 그룹 대화에 공헌하기 위해서는 학습자들은 먼저 문장 시작어를 선택한다. 선택된 단계는 그룹 대화창 아래로 텍스트 상자가 보여지고, 대화창에 학습자는 남은 문장을 타이핑한다. 학습자들은 주어진 문장 시작어를 사용하기 위해 요구되는 것은 시스템이 자연어처리를 위한 파서(parser)에 의존하지 않고 대화를 자동적으로 코딩할 수 있으면 된다.

EPSILON 인터페이스를 통한 학습자들의 협력에 의해, 시스템은 학습자들의 의사소통과 행동을 코딩하고, 공유된 상호작용에 대한 학습자의 지식을 백 엔드 단의 프로세싱 엔진으로 보낸다. 그 다음에 프로세싱 엔진은 학습자들이 다른 사람들과 효과적으로 새로운 지식을 공유하든지 그렇지 못하든지 간에 결정을 하고, 안내를 정렬하여 도움되도록 만든다. EPSILON은 Hidden Markov Modeling이라고 하는 인공지능 기술을 적용하였다. 이는 상호작용을 공유하기 위한 지식의 문장들을 평가하기 위함이다. Hidden Markov Modeling은 확률적고, 상태기반적인 학습방법 장비이고, 잡음이 많고 순차적인 데이터를 분석하기 위해 설계되었다.

3명으로 구성된 12개의 그룹을 대상으로 연구를 하였는데, 총 29가지의 지식이 생성되었고, Hidden Markov Model의 접근은 상호작용 공유의 지식의 효과적이고 비효과적인 에피소드 간의 74.1%의 정밀도를 갖는 차이를 분석하였다. 서로 다른 HMM 훈련을 포함하는 접근 중 하나는 효과적인 공유지식을 모델로 삼았고, 다른 하나는 지식의 붕괴를 모델로 삼았다. HMM은 학습자들이 문제를 해결하는데 있어서 새로운 지식을 공유하는데 효과적일 때 유용한 것으로 보여진다. 25% 정도의 에러 비율은 교수자나 컴퓨터 기반 코칭 에이전트가 필요로할 때 그룹원들에게 조언할 기회를 놓치고 있다는 의미이다. 그럼에도 불구하고, 이러한 경우, 데이터는 다음번에 붕괴가 발생했을 때 시스템이 이를 처리할 수 있다는 기회라고 조언한다.

일찍이 시스템이 학습자가 문제를 일으킨 것을 결정할 때, 다음 단계는  왜 라는 것을 결정하는 것이다. 이는 적당한 촉진 방법이 확인되고, 테스트 되기 위함이다. 다차원적인 비율(multidimensional scale)은 효과적인 공유지식과 붕괴된 공유지식에 대한 일반적인 모델을 개발하는데 사용된다. 예를 들어, 이러한 절차는 효과적인 공유지식의 패턴에 대해 밝혀주는데, 이는 수취하는 쪽에서 정보를 공유하는 분배자와 분배자가 정당성을 제공하는 것을 탐색하는 상황을 포함한다. 지원전략 개발에서, 몇가지 행동이 나타나는데, 우리는 이러한 것들을 촉진한다. 일단 프로세싱 엔진이 학습자들이 붕괴된 공유지식을 경험을 했는지 안했는지를 결정하면, 이 정보는 적당한 지원전략을 선택하기 위해 코칭 모듈로 전송된다.

지금까지 살펴본 사례연구는 협동학습 상호작용을 분석하고, 조언을 제공하며, 자동화된 코치 시스템을 통해 안내하기 위해 요구되는 컴퓨터 능역의 분류를 설명한다. 요약하면, EPSILON은 네트워크 기반의 인프라를 제공함으로써 상호작용을 가능하게 하고, 의사소통 인터페이스를 제공하며, 인터페이스를 통해 상호작용을 구조화하고, 마지막으로 학습자에게 안내를 제공하기 위해 제공되는 구조화된 데이터 표현을 진단한다.

3. Conclusion

결론....

원본 논문

Computer-SupportedCollaborativeLearning.pdf