기초교양교육은 기초교육, 교양교육, 소양교육으로 구성되어 있다. 기초교양교육은‘학문탐구를 위한 보편적 문해능력 함양’, ‘비판적 사고능력, 합리적 의사소통능력 함양’, ‘인간과 세계에 대한 바람직한 가치관 정립’, ‘융합적 사고 및 창의적 문제해결 능력 함양’, ‘공동체의식, 시민정신 함양’, ‘심미적 공감 능력 함양’을 목표로 한다(손승남, 김인영, 송하석, 이재성, 최예정, 2021; 한국교양기초교육원, 2020). 이러한 기초교양교육의 목표는 4차산업혁명 시대에 요구되는 문제 해결력, 비판적 사고력, 창의력, 협동력, 공감력, 소통능력 등과 동일한 것이다(윤우일, 홍석민, 홍성기, 2019),

교육을 통한 역량 함양에 교육방법이 결정적인 역할을 한다고 할 때, 학생들이 자신의 지식⋅기능⋅가치 및 태도를 조절하여 운용하는 능력을 키울 수 있도록 실제 학생들이 활동적인 역할을 하는 형태의 교수학습 방법이 강조되게 된다. 실제로 역량기반 교육과정 운영 실태에 대한 해외 사례 연구에 의하면 대부분 프로젝트 수업, 협동 학습 등과 같은 탐구 중심 학습 또는 학생 참여형 수업을 진행하고 있다고 보고하고 있다(백남진, 온정덕, 2016). 이처럼 기초교양교육의 목표를 달성하기 위한 교육방법은 간접적이고 수동적으로 강의를 듣는 학습에서 직접적이고 능동적으로 활동을 하는 학습으로 전환되어야 하며, 학생 스스로 직접 말하고, 보고, 느끼고, 만지고, 만들고, 해보면서 자기의 학습 세계를 구축해 나가는 학습이 되어야 한다(백승수, 2017:40).

하지만, 역량기반교육에서 강조하는 학습자 활동 중심의 교육이라고 해서 교수학습과정에서의 지식획득의 중요성이 격하되는 것은 아니다. 지식과 역량의 관계는 지식과 경험의 관계처럼 분리되어서는 안되고 공존되어야 한다. 특정 역량의 발휘는 그 역량과 관련된 기반 지식이 충분히 습득되어 있을 때만 가능하기 때문이다. 이에 역량중심교육을 강조하는 ‘OECD 교육 2030(OECD Education 2030)’에서도 지식이 역량 형성의 핵심적 구성요소임을 분명히 하고 있다. 학생들은 이해의 기본 구성요소로서 핵심 지식을 배워야 하며, 지식을 바탕으로 역량을 발휘하고, 성장하는 역량을 사용하여 지식을 확대하고, 적용하고 이해를 심화한다는 것이다(OECD, 2019). 특히, OEDC 교육 2030의 핵심 개념인 “학생의 행위주도성(student agency)”을 발휘하기 위한 요건으로 모든 학생들이 잠재력을 실천할 수 있는 핵심기초(core foundation)를 강조하고 있다(OECD, 2018).

따라서 기초교양교육을 위한 교육은 지식교육을 배제하지 않으면서도 역량의 구성요소를 균형적으로 개발할 수 있는 교육방법이 요구된다. 즉. 해당 교과목이 요구하는 기본적인 개념 지식의 강화와 함께 역량 함양 교육이 균형적으로 이루어질 수 있는 학습자 참여 중심의 수업 방법의 모색이 필요하다고 하겠다.

블렌디드 러닝은 기술적, 시간적, 공간적, 교육학적 차원을 혼합하여 실제화된 학습을 만드는 교수법으로 정의되지만, 전통적으로 미디어와 테크놀로지의 혼합을 통해 면대면학습과 온라인 학습의 학습 양식을 혼합하는 것을 의미한다(Joosten & Weber, 2021). 블렌디드 러닝은 온라인 수업의 장점을 적극 활용하여 학습자가 원할 때 학습활동을 할수 있게 도와주고, 학습자 요구에 따라 반복하여 학습에 참여할 수 있다. 그리고 강의실 수업의 일방적 지식전달의 교육 방법에서 벗어나 수업 구성원들과 활발한 상호작용을 할 수 있는 장점을 갖고 있다(홍효정, 2017: 4). 이처럼 블렌디드 러닝은 시간과 공간의 제약을 극복하여 학습의 효과를 극대화할 수 있는 온라인 학습의 장점과 더불어, 교수자와 학생, 또는 학생들 간의 상호작용성을 최대화할 수 있는 오프라인 학습의 장점을 적절히 혼합한 수업 방식으로 정의된다(Bonk & Graham, 2006; Thorne, 2003).

블렌디드 러닝은 교수자의 교수설계에 따라 다양한 유형으로 운영될 수 있다. 온라인과 오프라인에서 진행되는 수업 유형에서 부족하거나 심화해야 하는 부분을 보완하는 대안으로 온라인과 오프라인의 비중과 활동을 다르게 적용할 수 있다. 또 이론 수업은 온라인에서 진행하고, 실습과 심화 과제해결은 오프라인에서 진행하거나, 온라인의 장점을 활용하여 현장의 사례를 사전에 학습하고 오프라인에서는 사례에서 도출된 이론적 개념을 형성해가는 형태로 온라인과 오프라인을 유기적으로 연계하여 진행할 수도 있다(홍효정, 2016).

선행연구 결과에 따르면 블렌디드 러닝은 학생 만족도 향상(Dziuban & Moskal, 2001), 학생 학습 및 성공 향상(Dziuban, Hartman, & Moskal, 2004), 학습 지속(박성익, 이상은, 송지은, 2007; Picciano, 2006) 등 학생 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 블렌디드 러닝이 온라인과 면대면 교육과 비교하는 연구들에서도(Dziuban et al., 2018; Galanek & Gierdowski, 2020; Gavassa, Benabentos, Kravec, Collins, & Eddy, 2019) 더 효과적인 교육접근법으로 나타났다. 국내 블렌디드 러닝의 효과에 관한 메타분석(권회림, 문은경, 박인우, 2015; 배윤주, 이정민, 2021)에 의하면 연구에 따라 효과 크기에 차이는 있지만 인지적 영역과 정의적 영역에서 모두 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 즉 블렌디드 러닝은 학업성취, 문제해결력, 비판적 사고력, 이해력 등 인지적 학습 효과를 높이는데 효과적일 뿐만 아니라, 만족도, 태도, 흥미, 학습동기를 포함하는 정의적 태도에도 효과적인 교수학습 방법임을 알 수 있다.

블렌디드 러닝은 오프라인 교실 수업과 온라인 수업을 통해 지식전달, 반복 수업, 학습자 수준에 따른 맞춤형 수업이 가능하다(김미영, 최완식, 2006; Dabbagh & Kitsantas, 2012, 홍효정, 2017에서 재인용). 또 블렌디드 러닝은 교육 구성원들간의 풍부한 상호작용을 유지하면서도 온라인 디지털 매체와 전통적인 교실 방법을 결합함으로써 개념지식의 이해와 탐구 기반 학습을 가능하도록 한다. 즉, 기존의 비대면 수업의 근원적인 문제인 사회적 상호 작용 및 원활한 의사소통의 문제를 극복할 수 있고, 포스트 코로나 시대에서 반드시 필요한 부분이면서 대학교육의 기반이 되는 전인성 교육을 가능하게 한다는 점에서(손혜숙, 진설아, 2021), 포스트 코로나시대에 기초교양교육의 목표를 달성할 수 있는 주도적 교육방법이 될 수 있다.

특히 기초교양교육 중 수학과 기초과학 같은 BSM(Basic Science and Mathematics) 교과목은 과목 특성상 학습 분량이 많으며, 학습내용의 이해를 위하여 반복학습이 필요하고, 반복학습 활동 안에서 개념과 문제풀이 과정을 정확하게 학습해야 한다(홍효정, 2017). 그러나 다루어야할 내용이 많고 지식 습득을 위한 다양한 형태의 학습활동이 요구되는 반면 수업 시간은 제한되어 있고, 학생들의 학습준비도 부족으로 인하여 내용 전달 중심 위주의 수업이 진행되어 학습자와의 상호작용이 소홀하게 된다(신종호, 손정은, 2021). 하버드 대학의 2007년 교육과정 개편보고서(Harvard University, 2007)에는 교양교육 목표 달성을 위한 교육방법으로 “가설에 의문을 제기하고, 자아성찰을 유도하고, 학생들이 비판적이고 분석적으로 생각할 수 있도록 가르치고, 근본적으로 다른 역사적 순간과 문화 구조 그리고 그들의 또는 우리가 가진 능력으로는 이해할 수 없는 현상과 마주침으로써 생기는 소외감에 노출되게 하는 하는 것”이라고 제시하고 있다. 하버드 대학에서 제시하는 이러한 교육방법을 구현하기 위해서는 기존 교수자 주도의 강의 중심 수업을 벗어나야 하며, 학습자의 참여가 중심이 되는 학습자 중심의 교수학습 방법으로 전환되어야 한다.

기초교육 교과목 및 수업 특성, 학습자 참여 중심 수업의 요구에 비추어 블렌디드 러닝은 개념 지식 획득은 동영상으로 대체함으로써 교수자들이 학생들의 역량 함양을 위한 활동에 보다 집중할 수 있는 환경을 마련해 줄 수 있다(배윤주, 이정민, 2021; Hamilton & Tee, 2013). 블렌디드 러닝은 학습자들에게 학습을 탐구할 수 있는 충분한 시간적 자유를 제공할 수 있는 환경이며, 다양한 선택권, 풍부한 학습자원, 학습의 접근성과 편리성을 높여줄 수 있는 학습자 중심의 학습 환경을 제공해 준다. 또한 오프라인 수업에서는 기존 지식 전달 대신 능동학습(active learning), 협력학습(collaborative learning), 문제중심학습(problem based learning), 프로젝트 학습과 같은 학습자 참여 중심 수업을 진행할 수 있는 환경을 제공한다.

이처럼 블렌디드 러닝은 기본적으로 앞서 제시한 ‘지식교육을 배제하지 않으면서도 역량의 구성요소를 균형적으로 개발할 수 있는 학습자 참여 중심의 수업’이 가능한 교수학습 방법이 될 수 있다. 온라인 학습을 통해 효과적이고 효율적으로 개념 지식을 강화하고, 오프라인 수업에서는 학습자가 능동적이고 적극적으로 참여할 수 있는 수업 환경을 제공함으로써 학생 역량 강화를 시도할 수 있기 때문이다.

기초교양교육의 성격상 대부분의 대학에서는 동일 교과목을 다수의 분반으로 운영하는 경우가 많다. 특히 기초교육 교과목인 글쓰기, 영어, 수학, 기초과학 등은 과목의 특성상 동일 교과목을 복수의 교수들이 다수의 분반으로 나누어 운영한다. 이러한 분반 수업은 각 교수자가 가진 교육에 대한 신념과 역량에 따라 학생들의 학습경험(양과 질적인 측면)과 학업성취에서 편차가 발생할 수 있다. 따라서 동일 교과목을 수강하는 학생들에게 균일한 학습경험을 보장할 수 있도록 각 분반 수업에서 다루어지는 교육 내용과 적용되는 교육 방법에 대한 일정 수준의 표준화 모델을 개발할 필요가 있다. 그리고 이러한 표준화는 수업을 담당하는 교수자와의 협력을 통해 수행되어야 하며, 개별 수업환경에 맞추어 교수자들이 자율적으로 수정⋅변형하여 활용할 수 있도록 제공해야 한다. 한국교양기초교육원(2020)의 교양교육표준안에서도 분반 강좌의 균질화가 중요하므로 이를 위해 공통의 교재 및 교안 개발과 공유, 교강사 공동 워크숍이 필수적임을 제안하고 있다.

코로나 상황에서 전면적인 비대면 수업을 경험한 이후 학습자들은 시공간의 제약이 없고 반복 시청이 가능한 ‘녹화 강의’ 형태의 비대면 수업을 선호하는 것으로 나타났다(이보경, 2020; 이한샘, 서은희, 2021). 기초교육은 교과목 특성상 습득해야할 개념 지식의 양이 많은반면, 학생 수가 많고 수업 시간이 제한되어 있어 다른 교과목에 비해 상대적으로 교수자가 수업을 운영할 때 더 큰 어려움을 겪는다(신종호, 손정은, 2021). 따라서 코로나 시대의 학습경험과 기초교육 특성에 비추어 포스트 코로나 시대에 효과적 수업 운영을 위해서는 동영상 강의를 선택이 아닌 필수적인 교수학습자료로 고려해야 한다. 블렌디드 러닝에서 동영상 강의는 사전학습 및 학습 이해도 향상을 위한 매우 효율적이고 효과적인 수업 매체이자 일종의 훌륭한 교재로서 기능할 수 있다. 교실 수업에서 이루어지는 강의를 대신하여 동영상 강의를 활용하는 경우 기존 교실 수업의 시간 부족을 해소할 수 있으며, 학생들이 필요한 내용을 효과적으로 반복 수강함으로써 내용 이해도를 높일 수 있다. 또한 분반수업으로 이루어진 모든 학생들에게 동일한 강의를 제공할 수 있으므로 학생들에게 동일한 학습경험 제공이 가능하다. 따라서 공통의 교재를 개발하여 모든 분반수업의 학생들이 활용한 것처럼 블렌디드 러닝을 적용할 때도 양질의 동영상 콘텐츠를 개발하여 공통으로 활용할 필요가 있다.

양질의 동영상 콘텐츠를 제작하기 위해서는 상당한 시간과 노력을 투자해야 하기 때문에 개별 교수자의 부담이 가중될 수 있다. 특히, 코로나 시대 동안 비대면 수업 환경에서 개별 교수자가 제작하여 활용하는 동영상 콘텐츠의 경우 내용과 품질 면에서 미흡한 점이 많았다는 것을 상기할 필요가 있다. 기초교양교육 분반 수업을 위한 표준화된 동영상 강의를 통해 학생들에게 균일한 학습경험을 제공하기 위해서는 각 교과목별로 교과목 재설계(curriculum redesign)가 이루어져야 한다. 그리고 동영상 강의 콘텐츠를 개발할 때는 교수자들이 공동으로 참여하고, 각 소주제별로 그 주제에 맞는 전공을 가진 교강사가 콘텐츠를 전담하여 개발함으로써 강의 품질 향상 및 개별 교수자의 개발과 공동 제작 활용에 대한 부담을 경감할 수 있다. 운영 초기 강의 소유권에 대한 교수와 학생들의 거부감이 있을 수 있으나 일련의 과목 운영 정책 및 제도로서 추진하는 경우 이러한 문제는 빠른 시간 안에 극복될 수 있다. 또 교수자의 동영상 강의 제작 부담 경감, 고품질의 표준화된 강의 동영상 제작, 다년간의 활용을 위하여 교수설계, 강의 교안 작성, 촬영, 편집(필요한 경우 자막 포함)을 지원하는 것도 필요하다.

동영상 강의의 장점을 활용하기 위해서는 마이크로 러닝(micro learning) 형태의 모듈형 콘텐츠를 개발하여 제공함으로써 콘텐츠 활용의 효과성과 효율성을 높일 수 있다. 마이크로 러닝은 한번에 소화할 수 있는 작은 단위, 짧은 길이의 학습 콘텐츠 혹은 학습활동을 의미한다. 마이크로 러닝은 단일 개념, 원리, 절차 등 소주제별로 하나의 학습목표를 달성할 수 있도록 세분화하여 완결성을 갖는 독립된 콘텐츠 형태로 구성하여 제작한다. 마이크로 러닝의 이러한 특징은 변화하고 있는 세대를 위한 콘텐츠라는 점, 콘텐츠 개발의 효율성을 확보할 수 있다는 점, 학습자들의 몰입을 유도하고 맥락에 맞는 콘텐츠를 개발함으로써 학습 콘텐츠의 사용성을 높이고 학습자들의 기억 및 전이에 기여할 수 있다는 기대 등에서 향후 다양한 교육 현장에서 가장 중요한 트렌드로 강조되고 있다(정효정, 2019). 특히 짧고 간결한 콘텐츠에 익숙한 현재 MZ세대 대학생들의 특성에 맞추어 마이크로 러닝은 짧은 시간 내에 다양한 기기로 학습이 가능하여 집중력을 유지할 수 있고 학습 효과성을 높일 수 있다(배재홍, 신호영, 2020). 최근 마이크로 러닝 트렌드를 분석한 Leong, Sung, Au, Blanchard (2021)의 분석에 의하면 고등교육 영역에서 마이크로 러닝이 가장 자주 언급되는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 초⋅중등학생들에 비해 대학생들은 더 자기주도적이고, 자신의 욕구를 파악하고, 자신의 목표와 발전을 책임져야 하는 특성을 가지고 있으므로, 고등교육에서 마이크로 러닝을 이용하는 것이 더 적합하다는 것을 의미한다(Leong, Sung, Au, & Blanchard, 2021). 또 모듈형 콘텐츠는 해당 주제와 연계된 온라인과 오프라인에서의 다양한 유형의 학습 요소(예 : 퀴즈, 토론, 과제 활동 등)를 함께 설계할 수 있으며. 학습 내용 탐색을 원활하게 돕고, 보완⋅수정이 용이하다는 장점이 있다.

기초교양교육 중 기초교육은 대학교육을 받기 위한 기초지식 및 기본적인 지적⋅언어적 능력을 함양하는 교육이다. 기본적으로 문헌 독해 및 의사소통을 위한 언어교육(국어 및 외국어), 자연의 세계 이해를 위한 수학 및 기초과학 교육, 디지털 문명의 자료⋅정보(software)를 해독할 수 있는 정보문해 능력 교육 등이 포함된다. 이 영역에 속하는 교과목들은 대학 1학년 때 수강하는 것이 일반적이다(한국교양기초교육원, 2020). 이러한 기초교육의 특성에 비추어 기초교육은 대학 교육과정의 관문으로서의 역할과 함께 문지기(gatekeeper)로서의 역할을 담당한다. 기초교육에서 다루어지는 학문적 지식이나 교과별 지식은 이해를 위한 필수적 토대이자 다른 유형의 지식을 발달시킬 수 있는 구조로 작용한다. 또, 거의 모든 신입생이 수강하는 기초교육 교과목에서의 학습과정과 학습성과는 향후 학업 성적뿐만 아니라 학업의 지속과 졸업에 유의미한 영향을 미친다(Gershefeld, Hood & Zhan, 2015; Santosa & Chrismanto, 2017; Singell & Waddell, 2010).

한편, 최근 학령인구 감소, 문⋅이과 통합, 국가교육과정 개정, 입학 전형의 다양화 등에 따라 학생들의 특성도 다양해지고, 특히 학생들의 수학 및 기초과학에서의 기초학력 저하 및 학습 격차가 증가하고 있다(강혜정, 2011; 이정례, 2015; 최혜윤, 심상길, 2021), 대학생들의 기초학력 부족은 대학 수업을 못따라가는 학생들을 야기하고, 향후 전공수업 수강에도 부정적인 영향을 미칠 수 있다(이데일리, 2021. 06. 22). 그리고 이러한 문제는 장단기적으로 대학생의 학습부진 및 중도탈락 증가로 이어질 수 있다. 따라서 대학 교육환경과 학생 특성을 고려하여 기초교양교육 교과목의 내용을 새롭게 구성하고, 교육내용에 대한 효과적인 교수학습 방법을 개발해야 한다(최혜윤, 심상길, 2021). 특히, 원활한 교실 수업이 이루어질 수 있도록 학생들의 선수지식 등을 고려한 사전학습을 강화하고 학생들의 능력에 따른 수준별 맞춤형 수업을 제공할 수 있는 방법을 모색해야 한다. 이에 일부 대학에서는 기초과목을 개설하여 의무적으로 이수하도록 학칙을 바꾸거나, 신입생을 대상으로 입학 전 기초과목을 수강하도록 교육프로그램을 제공하고 있다(강혜정, 2011; 심상길, 고애영, 2019; 조선일보, 2018. 08. 01). 그러나 학생들의 기초학력을 파악하여 별도의 기초교육과정을 마련하고, 개별 학생들에게 맞는 맞춤형 프로그램을 제공하기 위해서는 많은 비용과 시간, 노력이 투입되어야 한다. 그리고 현재 대학마다 자원이 한정된 상황에서 별도의 교육 프로그램을 마련하고 이를 위하여 추가적 인력을 투입해야 하며, 대단위 학생들을 대상으로 교육이 제공되기 때문에 개별학생들의 수준에 맞는 효과적인 교육 제공이 어렵다는 단점도 고려해야 한다.

학생들의 기초학력을 보충하고 학업의 지속률을 높이기 위한 방편으로 해외 대학에서는 미국을 중심으로 학습분석(learning analytics)과 인공지능(Artificial Intelligence) 기반의 적응형 학습(adaptive learning)의 도입과 실천을 위하여 노력하고 있다(Brown et al., 2020; Tesene, 2018). 데이터 알고리즘에 의한 자동화와 개인화를 제공하는 인공지능을 활용하여 학습자의 특성과 요구에 맞추어 학습속도와 학습 방법, 학습 내용과 순서를 개인에 맞춘 학습인 인공지능 기반 적응형 학습(신종호, 손정은, 2021: 41)을 대학 수업에 적용하려고 시도하고 있는 것이다. 적응형 학습은 적응 기술과 교수학습 과정이 결합된 적응형 학습 시스템(adaptive learning system)을 활용한다. 적응형 학습 시스템은 데이터를 기반으로 시스템이 학습자의 행동에 적응해가는 방식이다(Mavroudi, Giannakos, & Krogstie, 2018). 적응형 학습은 범위와 순서가 정해진 교육내용 및 평가를 포함하는 학습 과정, 학습자의 사전 지식, 수행 수준 등을 적응형 학습 시스템에 반영하여 학습 행동에 대한 학습 자료와 활동, 피드백 등과 같은 개별적인 지원을 자동 또는 교수자의 개입을 통해 제공한다(Luckin, Holmes, Griffiths, & Forcier, 2016; Vignare et al., 2018).

인공지능 기반의 적응형 학습 시스템은 학생 수준에 따른 개인화된 학습 지원을 통해 보다 효과적이고 효율적인 지식 학습이 가능하며, 평가와 처방을 위한 자동화 프로세스를 통해 교수자의 시간 효율성을 향상시키고 부담을 덜어 줄 수 있다(Bryant et al., 2020; Pugliese, 2016). 특히, 인공지능이 제공하는 시간 효율성을 통해 교수자는 고차원적 사고능력을 키울 수 있는 교육방법과 같이 학생 학습을 지원하는 활동에 더 많은 시간을 할애할 수 있다(Bryant et al., 2020). 이처럼 인공지능 기술을 활용한 적웅형 교수학습환경에서 학습자들은 자신의 학습 수준에 맞추어 개념 지식을 효율적이고 효과적으로 획득할 수 있다. 동시에 교실 수업에서는 인공지능 시스템이 제공하는 다양한 학습자의 학습 데이터를 바탕으로 학습자 수준별 활동이나 플립드러닝, 프로젝트 기반학습, 탐구 기반 학습, 문제기반 학습 등 다양한 학습자 참여 중심 학습을 적용할 수 있다.

실제 미국 대학을 중심으로 교육과정에 학습분석, 인공지능 기술을 적용하여 많은 성과를 거두고 있다. 특히 글쓰기, 수학, 기초과학 분야 등 학문 특성 및 교육과정 특성상 인공지능 기술 적용이 상대적으로 용이하고 교육 효과의 영향력이 큰 기초교육 영역에 집중하고 있다(APLU, 2019). 미국의 아리조나주립대학교(Arizona State University)는 2016년 ‘대학 대수학(College Algebra)’ 교과에 인공지능 기반의 적응형 학습 시스템을 도입한 2015년 이후 현재까지 학생 성공률이 총 17% 포인트 증가하였다. 2012년에는 적응형 학습 시스템을 적용하지 않는 수업의 학생 중 57%가 C 등급 이상을 받았으나, 2019년에 적응형 학습 시스템을 활용한 수업을 수강한 학생의 85%가 C 등급 이상을 받았다. ‘미시경제학’의 경우 2016년 15%이던 A학점 비율이 2017년에는 47%로 증가하였으며, D학점 비율은 2016년 21%에서 2017년 3%로 떨어졌고, E 학점 비율은 2016년 17%에서 3%로 감소하였다. 이전 학기에는 73%의 학생들이 C 이상의 학점을 받았지만, 2019년 12월에는 85%로 증가하였으며, B이상의 학점은 이전 45%에서 65%로 증가하였다. 또다른 적응형 학습 시스템을 활용한 ‘생물학 입문’ 과목의 경우 2015년 봄학기에 생물학 학생의 72%가 C 이상의 학점을 받았지만, 적응형 학습 시스템을 도입한 이후에는 2016년 봄학기 91%, 2017년 봄학기 87%, 2018년 봄학기 89%, 2019년 봄학기에는 90%로 증가하였다(ASU, 2020, 신종호 외, 2021에서 재인용). 조지아주립대학교(Georgia State University)는 학업지속률이 낮은 학생수가 많은 대단위 교양교육과정에서 적응형 학습 시스템을 도입하여 확산하고자 시도하였다. 2017년 1,761명의 학생들을 대상으로 시범적으로 적응형 학습 시스템을 도입한 이후 2019년에는 18,107명으로 증가하였다. 학업지속률은 적응형 학습 시스템을 도입하기 전 보다 10포인트 이상 높았으며, 학습부진 및 중도탈락 비율도 약 20% 하락했다(GSU, 2020, 신종호 외, 2021에서 재인용). 최근에는 적용 도메인을 확장하여 역사, 심리, 경제, 예술, 철학 분야로 그 범위를 넓혀가고 있다. 또한, 적응형 학습 시스템과 같은 테크놀로지만으로는 학생의 학습 성공을 위해서는 충분하지 않다는 판단하에 수업에서 적응형 기술과 학습자 참여 중심 수업을 함께 사용하는 적응형 학습 및 액티브 러닝 교수학습방법(adaptive & active learning approach)을 고안하여 실천하고 있다(Brown et al., 2020). 기본적인 지식이나 기술의 획득은 테크놀로지를 활용하고, 교실 수업에서는 인공지능 기반 적응형 학습 시스템이 제공하는 정보를 바탕으로 학습자 중심의 수업방식을 통해 고차원적 사고 능력을 함양하는 것이다.

국내 대학의 경우 몇몇 대학에서 외국에서 개발된 적응형 학습 시스템을 수업에 활용하고자 시도하고 있다. 국내 A대학교는 2020년도부터 화학, 수학 교과목 등에 적응형 학습 시스템을 수업에 적용하고 있다(신종호 외, 2021). 연구에 따르면 인공지능 기반의 적응형 학습 시스템을 적극적으로 활용한 학생들의 학업 성취도가 높았으며, 학생들은 적응형 학습의 핵심적인 기능인 학생 지식 수준의 정확한 진단과 학습해야 할 내용의 효과적 추천에 대하여 긍정적으로 평가하는 것으로 나타났다(신종호 외, 2021). 다른 대학들에서도 각각 수학, 통계, 물리 과목에 적응형 시스템을 수업에 활용하였으며, 적응형 시스템을 활용한 수업의 학생들의 흥미와 동기가 향상되었으며, 강의평가 점수 또한 높아졌다는 결과를 보고하였다(아시아교육협회, 2021).

수학과 기초과학 등 기초교육은 기초교양교육의 중요한 영역이다. 학생, 교수, 대학을 위해서도 현재 대학생들의 기초학력을 보강하고 학습격차를 극복할 수 있는 노력이 진행되어야 한다. 블렌디드 러닝은 학문 특성상 많은 학습 분량을 소화해야 하고, 반복적으로 학습해야 하는 특성이 있는 교과목에 보다 효과적인 수업방법이다. 블렌디드 러닝의 온라인 수업에 인공지능 기반 적응형 학습 시스템을 활용하면 대규모 자원의 투입없이도 효율적이고 효과적인 개별 학생들의 수준에 맞는 맞춤형 교육 제공이 가능하다. 이를 통해 기초학력이 부족한 학생들의 학습준비도를 높일 수 있고, 수업에서의 학생들 간의 학습격차 문제해결도 기대할 수 있다. 기초과학 중 화학 과목에 인공지능 기반 적응형 학습 시스템을 적용한 사례를 분석한 황은경과 신종호(2021)의 연구에서도 기초 개념 학습에 있어 개별적학습 지원을 통한 학습 성과 향상에 기여하는 것으로 보고하고 있다. 또, 학생들의 학습 진행 상황을 반영한 수업 운영을 통해 학습 흥미도 향상에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이처럼 적응형 학습 시스템에서 개념 지식에 대한 획득이 가능하기 때문에 지식의 기억과 이해를 위한 교수자 중심의 강의식 수업을 탈피할 수 있다. 대신 교실수업에서는 학생들의 다양한 역량과 문제 해결력을 키우는 협력학습 및 학습자 참여 중심의 교육방법을 적용할 수 있는 시간을 확보할 수 있다. 그리고 학생의 사전 지식과 학습 경험을 모니터링하고, 지속적으로 필요성이 증가하고 있는 학생 개개인에 대한 교수자의 피드백과 멘토링을 제공할 수 있다.

현재 국내 대학교육을 위하여 활용할 수 있는 적응형 학습 시스템은 매우 제한적이다. 하지만 수학 및 기초과학 교과목 등의 경우 국내 대학의 활용 사례를 통해 보듯이 외국 시스템을 도입하여 국내 대학 수업에 적용이 가능하다. 또 인공지능 기술은 계속해서 발달하고 적용 도메인은 확대되고 있으며, 코로나 19로 인한 에듀테크 활용의 유용성을 교수자와 학습자 모두 확인하였고, 국내 대학을 위한 인공지능 기반 교육 시스템이 조만간 개발될 것이라는 기대는 기초교양교육에서의 적응형 시스템의 활용을 더욱 가능하게 할 것이다. 따라서 학습분석, 인공지능 등 테크놀로지 적용이 상대적으로 용이하고 수준별 학습이 요구되는 기초교양교육 교과목을 중심으로 적응형 학습 시스템의 활용을 적극적으로 모색해야 한다.

지금까지 기초교양교육의 교육목적, 교육내용, 학습자 특성과 코로나 19에 따른 교육환경 변화, 블렌디드 러닝의 특성을 바탕으로 각 교과목별 마이크로 러닝 형태의 모듈형 동영상 콘텐츠, 강의 교재, 평가자료, 교수학습활동 양식 등의 교수학습자료와 학습분석 및 인공지능 기반의 수준별 교육 지원시스템 활용 방안을 제안하였다. 이상의 논의를 바탕으로 기초교육을 위한 이상적인 블렌디드 러닝 모델을 제시하면 [그림 1]과 같다.

COVID-19로 이루어진 전면적인 온라인 수업의 전환은 비상상황으로 인한 준비없는 실행 탓에 수업의 설계와 개발, 실행 측면에서 많은 문제점이 제기되고 있다. 기초교양교육에서도 새로운 환경에 맞게 수업의 내용과 방법을 재설계하고 다양한 시도를 하는 경우 긍정적인 결과도 있었지만, 대체로 수업목표의 달성도, 수업방법의 적절성, 평가방법의 적절성 측면에서 기대한 만큼 효과를 얻지 못한 것으로 나타났다(홍성연, 2020). Hodges와 동료들(2020)은 COVID-19와 같이 위기나 재해에 대응하기 위하여 온라인으로 제공된 수업은 최소한의 자원과 부족한 시간에 따라 서둘러 수행된 만큼 잘 설계된 온라인 학습 경험과는 다르기 때문에 온라인 수업이 아닌 응급 원격 수업(emergency remote teaching)으로 구분하고 평가해야 한다고 제안하였다.

효과적인 블렌디드 러닝은 체계적이고 신중한 교수설계와 계획으로부터 도출될 수 있다. 따라서 성공적인 블렌디드 러닝이 이루어지기 위해서는 수업 운영 방식의 전환에 대한 과목 담당 교수자들간의 협의, 수업 운영 방안의 계획, 교과목 재설계(교수내용 조직 및 계열화, 교수전략, 평가도구 개발 등), 동영상 강의 콘텐츠 개발 등 교수자의 많은 시간과 노력의 투입이 요구되므로 체계적인 준비와 점증적인 실천이 필요하다. 따라서 블렌디드 러닝의 수업 적용 및 실천의 단계를 2단계로 나누어 준비 시간을 확보하고, 교수자와 학습자들의 반응 및 학습성과 분석을 통한 효과성 검증 및 개선 방안 도출로 새로운 방식의 연착륙 방안을 모색할 필요가 있다(Graham, Woodfield, & Harrison, 2013).

한편, 블렌디드 러닝의 관심에 비해 그동안 블렌디드 러닝이 활성화되지 못했던 이유 중 하나는 블렌디드 러닝이 교수자와 학습자 모두에게 부담스러운 교수학습 모형으로 인식되었기 때문이다(정종원, 송봉란, 2014). 블렌디드 러닝은 단순히 온라인과 오프라인 수업의 장점을 적절히 혼합하여 설계하는 것뿐만 아니라 효과적인 수업설계를 위해 다양한 측면에서 교수전략을 분석하여 반영해야 한다. 또 단순히 학습내용을 나열하거나 특정 수업 방법과의 접목만으로 효과적인 학습이 발생하는 것이 아니므로, 학습자의 특성과 수준에 맞는 교수법과 테크놀로지의 활용 간에 균형을 맞추어 주어야한다(Sharma & Barrett, 2007). 특히, 대학에서 활용되는 블렌디드 러닝은 교수자 주도하에 온라인 활동과 오프라인 활동에 대한 설계 및 운영이 이루어지기 때문에, 교수자의 교수(teaching) 행위능력은 블렌디드 러닝을 적용한 수업의 성패에 큰 영향을 미친다고 할 수 있다(홍효정, 2016).

블렌디드 러닝에서 교수자 역할은 온라인과 오프라인의 혼합범위에 따라 다르지만, 대체로 교육내용 전문가, 상호작용 촉진, 수업에서의 자원제공, 학습촉진자 등의 역할을 한다(홍효정, 2016). 또한, 인공지능 기반 적응형 학습 시스템을 성공적으로 활용하기 위해서도 교수자는 시스템에 대한 이해와 함께 제공되는 분석 데이터를 효과적으로 활용하는 방법도 알아야 한다. 따라서 교수자들이 블렌디드 러닝에 활용되는 테크놀로지를 깊이 있게 이해할 수 있는 기회와 함께 효과적이고 효율적이며 매력적인 블렌디드 러닝을 설계하고 운영할 수 있는 역량을 갖출 수 있도록 교수개발(faculty development)도 필수적이다. 홍효정(2016)은 블렌디드 러닝의 특성이 고려된 교수역량 개발을 지원하기 위하여 블렌디드 러닝 개발과 운영에 필요한 교수역량을 11개 역량, 32개 하위요소로 구분하여 제안하였다. 구체적으로 교수자의 교수역량은 수업준비 역량군에서는 ‘수업설계’, 수업운영 역량군에서는 ‘교수 리더십’, ‘퍼실리테이션’, ‘커뮤니케이션’, ‘실재감’, ‘집단지성’, ‘디지털리터러시’, ‘교수 창의성’, ‘공정한 평가⋅긍정적 피드백’이고, 마지막으로 교수태도 역량군에서는 ‘학생존중’, ‘교수 열정’등이다. 또, 해외 문헌을 통해 확인할 수 있는 교수자의 전문성 개발을 위한 일부 지침은 교육 테크놀로지의 적절한 사용에 초점을 맞춰야 하며(Schneider, 2010), 학생의 관점에서 온라인 수업 경험을 제공하고(Piper, 2010), 교수진에게 블렌디드 옵션에 가장 적합한 수업이 무엇인지 안내하고(Garison & Kanuka, 2004, Picciano, 2006), 성공적인 것으로 입증된 프로토타입 프로젝트를 교수진에게 노출시키는 것이다.

기초교양교육의 교수방법 혁신을 위하여 그동안 교과목의 특성에 따라 플립드러닝(김동률, 2018; 김현정, 2020; 이재현, 2019), 블렌디드 러닝(김성욱, 2016; 홍효정, 2017; Berrett, 2012), 협동학습(서종진, 2007; 엄성원, 2019), 다양한 교수자료 및 수준별 학습 자료 제공(박준식, 표용수, 2013) 활용 등 교육 혁신을 위한 다양한 시도가 진행되어 왔다. 하지만 이러한 시도는 개별 교수자의 실험적 적용 수준으로 다른 교과목이나 대학 전체로의 확산에 한계를 가지고 있다. 개별 교수자의 교육 철학 및 혁신의 태도에 따라 혁신의 수용과 채택 수준이 다양하며, 교육과정 재설계와 교수학습자료 개발에 대한 부담, 부정적인 학습자 반응에 대한 부담 등의 이유로 교수자 개인이 혁신을 이끌어 나가기 쉽지 않았기 때문이다. 그리고 다수의 교수진이 자발적으로 블렌디드 러닝을 채택하고 구현하는 경우에도 교육기관의 정책, 구조 및 지원 부족과 관련된 장벽으로 인해 블렌디드 러닝의 대규모 교수진 채택과 이에 따른 제도적 이점이 차단될 수 있다(Graham, Woodfield, & Harrison, 2013)

동일 교과목의 분반 수업이 이루어지는 교과목에 대하여 블렌디드 러닝을 도입하는 것과 같이 다수의 교수자들이 참여하는 대규모의 교육 변화를 추구하기 위해서는 대학 본부의 제도적이고 정책적인 지원, 유관 단과대학의 협조, 테크놀로지 개발과 활용을 위한 지원이 필수적이다. 그러나 기초교양교육의 경우 교과목 개설과 운영의 주도권이 다수의 단과대학과 학과에 분산되어 있고, 과목을 담당하는 교수들의 신분 구조상 교육 혁신을 위한 의사결정이 매우 어려운 구조이다. 또한 반별 학생 수가 많고 제도적⋅정책적 지원이 부족하여 교육 방법의 혁신적 전환이 원활히 이루어지는데 한계가 있었다. 블렌디드 러닝의 채택과 구현은 교수진 수준에서 발전하고 대학 차원의 정책과 지원의 제도적 관심이 보완되어야 교육기관, 교수, 학생 모두에게 기대하는 혜택이 돌아갈 수 있다. 따라서 다수의 교수가 참여하는 대규모 교육 혁신이 수행되기 위해서는 장기적인 관점에서 일종의 조직 중심의 ‘교육과정 재설계 프로젝트(course redesign project)’를 구성할 필요가 있다(Graham, Woodfield, & Harrison, 2013; Ravenscroft & Luhanga, 2018).

Garrison과 Kanuka(2004)는 대학의 명확한 방향과 정책이 블렌디드 러닝을 성공적으로 채택하는 데 필수적이라고 언급하였다. 그리고 교육 기관이 블렌디드 러닝의 채택과 실행 과정에서 나타나는 문제, 도전 과제 및 기회를 전략적으로 해결하기 위해서는 태스크 포스를 운영하는 것이 필요하다고 제안하였다(Garrison & Kanuka, 2004). Graham, Woodfield, Harrison(2013)은 문헌분석을 바탕으로 대학 차원에서의 블렌디드 러닝 채택과 구현에 미치는 제도와 정책 구조를 정리하여 제시하였다. 이는 Garrison과 Kanuka(2004)가 운영 필요성을 제시한 태스크 포스에서 다루어야 하는 주요 사항이기도 하다. 첫째, 대학 차원에서 명확한 정책 방향이 마련되면 컴퓨터 및 기타 하드웨어, 인터넷 접근, 필요 소프트웨어와 같은 물리적⋅기술적 인프라를 구축해야 한다(Garrison & Kanuka, 2004). 둘째 디지털 교육자료의 소유권과 공유에 관한 제도적 정책과 지원을 맥락화하고 구체화해야한다. 셋째, 수업 시수와 학점 이수도 블렌디드 러닝의 구현에 중요한 이슈이다. 블렌디드 러닝은 오프라인 수업을 정규 활동으로 하여 상호작용과 같은 보충 수단으로 온라인 수업을 활용하는 방식, 온라인 수업을 정규 활동으로 하고 오프라인 수업을 보충하는 방식으로 운영될 수 있다. 이때 온라인 수업을 수업 시수나 학점이수로 인정하는 방안에 대한 합의도 필요하다. 넷째, 교수자의 적극적인 참여를 위한 인센티브 정책에 관한 사항이다. 교수진에게 인센티브를 제공하면 블렌디드 러닝의 성공적인 구현 기회가 증가하며, 물질적인 인센티브가 있을 경우 교수자의 참여 동기를 높이는 것으로 나타났다(Shea, 2007). 다섯째, 대규모 확산을 위해서는 블렌디드 러닝의 적용 효과를 평가하여 검증하는 것도 필요하다. Garrison과 Kanuka(2004)는 교수, 학습, 테크놀로지, 행정 측면에서 블렌디드 러닝을 적용한 교과목의 만족도와 성공에 대한 체계적인 평가가 블렌디드 러닝 구현에 중요하다고 강조하였다. 또 이러한 평가 결과를 홍보하고 다른 이해 관계자에게 배포하는 것도 매우 중요하다(Sharpe, Benfield, Roberts, & Francis, 2006). 마지막으로 프로젝트를 주도하는 주요 조직을 중심으로 교수자, 교수설계자, 관련학과, 지원부서 등 이해관계자의 활발한 의사소통을 통한 참여와 협력도 블렌디드 러닝을 채택하고 구현하는데 중요한 성공 요인이다.