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도서명 언택트 교육의 미래 : 왜 기술만으로 교실을 변화시킬 수 없을까
저자 저스틴 라이시
출판사 문예출판사
출판일 2021-09-20
정가 18,000원
ISBN 9788931022391
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들어가며
서론: 교육 기술의 일방적인 파괴

1부 대규모 학습의 세 가지 유형:
강사 주도 학습, 알고리즘 주도 학습, 동료 주도 학습

01 강사 주도 대규모 학습
온라인 대중 공개강좌, MOOC | MOOC를 향한 세 가지 커다란 도전 | 새로운 기술, 오랜 교육학 | MOOC의 주요 구성 요소 세 가지 | 교육 모델 혁신을 위한 MOOC의 도전 | MOOC 학습자와 강좌의 다양성과 동질성 | 데이터의 폭발, 새로운 통찰의 실종 | 수업시스템연구소에서 MOOC 활용 | 강사 주도 대규모 학습의 얼룩진 역사 | MOOC와 강사 주도 대규모 학습의 미래

02 알고리즘 주도 대규모 학습
반응형 개인지도와 컴퓨터지원교육 | 컴퓨터기반교육, 60년의 발달사 | 알고리즘 주도 대규모 학습의 기술적 기반: 문항 반응 이론 | 변혁의 수사학: 개인맞춤형 학습과 파괴적 혁신 | 개인맞춤형 학습: 일방적인 파괴적 혁신 | K-12학년 학교의 반응형 개인지도: 수학과 초급 독해 | 반응형 개인지도는 학생의 학습을 향상시킬까? | 반응형 수학 개인지도의 긍정적 사례 | 교과 책임자는 무엇을 해야 할까? 컴퓨터지원교육 연구의 통합

03 동료 주도 대규모 학습
네트워크 학습 커뮤니티 | 동료 학습을 위한 인프라 구축 | 강사 주도, 알고리즘 주도, 동료 주도의 학습환경 비교 | 다양한 목표는 다양한 연구 접근 방식을 낳는다 | 오픈 웹에서 증오를 가르치다 | 학교에서 이루어지는 동료 학습의 수수께끼

04 대규모 학습 유형에 대한 시험
학습 게임의 등장 | 학습 게임과 전이 문제 | 강사 주도 학습 게임: 매스블래스터와 초콜릿 입힌 브로콜리 | 알고리즘 주도 학습 게임: 듀오링고 | 동료 주도 학습 게임: 배니시드와 마인크래프트 | 혼종성과 대규모 학습 유형: 줌비니의 수학 논리 여행 | 대규모 학습 유형부터 여전히 다루기 힘든 딜레마까지

2부 대규모 학습이 맞닥뜨린 딜레마

05 친숙함의 저주
립 밴 윙클
코로나 이후 대두된 언택트 교육에 대한
MIT 교수의 명쾌한 평가보고서

팬데믹과 함께 대비할 틈 없이 교실로 밀어닥친 ‘에듀테크’의 물결은, 기대와 달리 유례없는 학력 격차라는 우려스러운 현상을 만들어내고 있다. 그렇지만 교육과 기술이 결합하는 흐름은 막을 수도 없고, 바꿀 수도 없다. 코로나 이후 줌(ZOOM 등을 활용한 비대면 수업을 진행해야 하는 교사와 학생, 학부모들은 이제 에듀테크의 맹점들을 스스로 숙지해야 하는 상황에 이르렀다. 전 세계 교육현장에서 교사, 학생, 학부모, 교육계 종사자들과 직접 대화하며 교육기술의 성과와 한계를 누구보다 깊이 연구해온 MIT 티칭시스템랩 소장 저스틴 라이시가 전하는 도움말은 그래서 우리에게 더욱 절실하다.

저스틴 라이시는 교육 ‘혁신’에 쏟아지는 대중의 기대와 관심을 바로잡으려는 시도를 꾸준히 해온 에듀테크 연구자다. 에듀테크가 맞닥뜨린 딜레마와 한계를 해결하기 위해 그동안 시도됐던 방법들을 교사, 학부모, 학생, 교육 시스템 연구자 등 여러 이해관계자의 관점에서 다각도로 살펴보며, 팬데믹 이후 에듀테크가 시도해봐야 할 구체적 방법론에 대해서도 충실히 짚어준다. 지난 20여 년간 에듀테크의 역사를 연구한 결과를 명료하고 공정하게 분석하는 이 책은, 언택트 시대에 걸맞은 교수법과 학습 기술을 선택하고 구현하는 데 없어서는 안 될 값진 지침이 되어줄 것이다.

왜 기술만으로 교실을 바꿀 수 없을까?
언택트 시대가 놓친 에듀테크의 핵심 쟁점들

지난 10년 동안 ‘기술 낙관주의’가 교육에 대해 요란한 주장을 꾸준히 펼친 결과, 사람들은 초등학교 교사 한 명이 여섯 살짜리 학생 20명을 원격으로 동시에 가르치는 ‘대규모 학습’이 가능하다고 믿게 되었다. 그러나 저스틴 라이시는 이 책에서 교육의 ‘혁신’이라고 알려진 최신 교육기술이 거둔 성적표를 적나라하게 보여준다. 〈뉴욕 타임스〉는 팬데믹 훨씬 이전인 2012년을 온라인 공개강좌 ‘MOOC(Massive Open Online Course의