엘릭서는 블렌디드 러닝을 어떻게 활용할까요?

뉴욕타임즈는 2012년을 "MOOC(Massive Open Online Course)의 해"라고 명명했습니다. 당시에 Coursera, Udacity, edX 등이 출현하여 미래의 교육 환경을 완전히 바꿀 것처럼 보였습니다. 비싼 등록금을 낼 필요없이 대학 강의를 무료 혹은 매우 저렴한 비용으로 들을 수 있다는 것은 매우 큰 장점이었고, 미래의 교육은 지금과는 다를 것이라는 희망과 기대를 갖게 했습니다.
10년이 지난 지금 MOOC는 과연 2012년 시점에서 꿈꿨던 미래를 지원하고 있을까요? 안타깝게도 아직까지는 그렇지 못한 것 같습니다.
그렇다면 MOOC 시스템은 어떤 한계가 있는 것일까요? 업계를 선도하는 MOOC에서는 단순히 동영상 재생만 제공하는 것이 아니라 개인별 학습 진도 확인, 온라인 시스템을 통한 피드백, 수강생들간의 토론 등 대면수업에서 얻을 수 있는 것들을 제공할 수 있습니다. 코딩과 같은 경우 자동 채점 시스템이 도입되기도 합니다. 하지만 여전히 아직까지 MOOC는 기존의 대면교육을 완벽히 대체하지는 못하고 있습니다.
Khan academy를 설립한 살만 칸은 2016년 인터뷰에서 다음과 같이 말했습니다. "내 생각에 온라인 강의는 유용하지만 그것이 교육 전체를 구성한다고는 절대 말하지 않겠다". 왜 MOOC를 통한 교육은 성공하기 어려울까요?
여러가지 이유가 있겠지만 MOOC는 교사의 적극적이고 즉각적인 개입이 어렵기 때문에, 학생들의 지속적인 주의를 환기시키고 수업에 집중하도록 만들기가 어렵기 때문일 것입니다.
그렇다면 우리는 과거와 같이 계속 대면 교육을 고집해야 할까요? 이 질문에 대한 해답은 우리가 COVID-19으로 이미 경험한 온라인 교육에서 어느 정도 찾을 수 있을 것 같습니다.
COVID-19로 학교들은 급하게 온라인을 준비하기 시작했습니다. 이미 많은 학교에서 정보화 사업을 진행했지만 본격적인 온라인 수업은 전혀 준비가 되어 있지 않았습니다. 초기에는 전국 단위로 학생을 대상으로 동영상을 보게하는 것 조차도 어려웠고, 시간이 지나면서 조금씩 안정화 되었습니다. 시간이 좀 더 지나면서 Zoom과 같은 온라인 화상 회의 시스템을 활용한 교육이 적용되기 시작했습니다. 그러나 여전히 온라인 교육과 오프라인 교육 각각의 고유한 장점을 충분히 살리기는 어려웠습니다.
온라인 교육과 오프라인 교육을 같이 활용하고자 하는 '블랜디드 러닝'의 개념은 이미 1960년대에 시작되었습니다만 2000년대에 IT기술의 본격적인 도입과 함께 확산이 되기 시작했습니다.
블렌디드 러닝은 온라인 및 오프라인의 장점을 활용하고자 도입되었으나 그 동안 콘텐츠 준비 부족, 학생 여건에 따른 IT 사용 숙련도 차이 등으로 그 확산이 쉽지 않았습니다. 그러나 COVID-19으로 시작된 환경의 변화로 인해 역설적으로 블렌디드 러닝을 실제로 활용할 수 있는 여건은 이제 과거와 비할 수 없을만큼 좋아졌습니다.
엘릭서는 바로 이 지점에 주목했습니다. 학생들의 온라인 교육이 보편화된 시점에서 어떻게 하면 학생들이 온라인과 오프라인 교육의 장점을 모두 활용할 수 있을 것인가?
우리는 빅데이터와 인공지능으로 대표되는 4차 산업혁명 시기에 살고 있습니다. 빅데이터, 인공지능과 같은 단어는 우리의 일상 생활과 떨어질 수 없게 된지 오래 되었고 이를 잘 활용할 수 있는 데이터 문해력 역량은 초등학생때부터 차근차근 키워나가야 합니다. 하지만 하루가 다르게 변하는 IT 기술의 특성상 교육현장에서 빅데이터와 인공지능을 효율적으로 가르치기란 매우 어렵습니다.
엘릭서는 블렌디드 러닝의 장점을 적극 활용하여 학생들의 데이터 문해력을 높이는데 이바지 하고자 합니다. 엘릭서는 그 동안 많은 학교들과 함께 빅데이터 인공지능 교육을 온라인/오프라인을 모두 활용하여 진행해 왔고, 이 과정에서 어떻게 하는 것이 학생들의 학습에 가장 효율적인지 많은 노하우를 얻었습니다.
엘릭서는 앞으로도 새로운 콘텐츠를 개발할때도 블렌디드 러닝을 적극적으로 활용하여 대한민국의 빅데이터 인공지능 교육 발전을 위해 노력할 것입니다.