Archives of Design Research

다수의 인터뷰 참가자들은 녹화 영상 시청 기반 수업의 경우 기한의 강제성이 없어 영상을 시청을 미루는 문제가 있다고 언급하였다. 교수자들의 경우 학생들이 수업 수강을 미루지 않고 참여하도록 하기 위해 학습 관리 시스템에서 수업 출결 사항을 녹화 영상 시청 여부와 연동하는 방식을 취한다고 언급하였다. 그러나 학생들마다의 사정을 배려하여 녹화 영상을 볼 수 있는 기간을 제한하지 않을 경우, 학생들이 주로 다음주 수업 전날에 이르러서야 한꺼번에 수업을 듣는 경우도 있다고 말하였다: “실시간 수업이 아닌 경우에는 어느 때 수업을 들어도 문제가 없기 때문에 마지막까지 미뤘다가 수업을 듣는다” (학습자1).

녹화 영상 기반 수업에 대하여 학생 참가자들은 수업 방식이 매우 단조롭고 지루하다는 문제점을 지적하였다. 대면 수업에서는 교수자가 중간중간 학습자에게 질문을 던지거나 조별 토의를 시키는 등의 참여를 유도하면서 집중할 수 있는 환경을 조성하였다. 그러나 녹화 영상 수업은 교수자의 일방적인 강의 형식으로 이루어지는 경우가 많아 학습자가 장기간 흥미를 유지하기 어려운 경우가 많았다고 설명하였다: “영상 시간이 긴 경우, 보다가 딴짓을 하게 되는 경우가 많다” (학습자1). 교수자3의 경우에는 학생들의 이러한 상황을 고려하여 강의 영상을 제작한다고 설명하였다: “유튜브 콘텐츠에 익숙한 학생들을 위해서 되도록 짧은 영상을 여러 개 만들어서 올리려고 하는 편이다” (교수자3).

수업 진행 중에 ‘학습자와 학습자’, ‘학습자와 교수자’의 소통이 부족해진 점도 문제점으로 확인되었다. 일반적으로 디자인학과의 대면 수업 중 교수자는 학생들과 우수 실습 사례를 공유하거나, 학생들이 수업 중 동료 학생의 작업물을 자연스럽게 보게 되면서 동기부여가 되는데 녹화 영상 수업에서는 동료 학생의 작업물을 볼 수 없는 경우가 많아, 학습자들끼리 자극을 받고 학습 동기를 갖게 되기 어렵다는 점을 확인할 수 있었다.

그리고 대부분의 학습자들은 교수자와 소통 방식에 어려움을 느꼈다. 학습자5, 학습자7은 학습자가 교수자의 메일 또는 게시판을 통해 질문이나 피드백을 요청하면, 교수자로부터 오랜 시간 답변을 기다려야 하고, 디지털상에서의 매너를 신경을 써야 하는 점이 불편했다고 언급했다. 동시에 교수자들은 현재 학습 관리 시스템의 게시판이나 이메일로는 학습자에게 실습 내용을 설명하기에 한계가 많다고 말하였다.

학생들끼리는 수업 중 잘 모르는 내용을 서로 물어보고 도움을 받는 경우도 많았는데, 녹화 영상 수업에서는 그런 학생들끼리의 상호작용이 어렵다는 점도 지적하였다: “수업을 듣다가 모르는 것이 생기면, 교수님께도 질문을 하기도 하지만 답변이 늦는 경우가 많았다. 그래서 친구들에게 메신저로 모르는 내용을 도움받는 경우도 있다” (학습자2).

교수자들은 학생들이 수업 내용을 잘 이해하고 수업에 적극적으로 동참하는지 알 수가 없어 불편한 부분이 있다고 답했다: “대면 수업과 달리 학생들의 반응을 알 수 있는 방법이 없다. 이해를 잘하고 있는지, 난이도가 적당한지 알 수 없어 답답하다” (교수자1).

다수의 학생 참가자들은 교수자들이 과제 부여와 제출 현황을 통해 학습 상태를 확인하려고 한다고 말하였다. 하지만 학생 참가자들은 과도한 과제로 인한 피로감을 언급하며, 학습 상태 파악의 문제가 교수자와 학생 모두에게 심각하다는 것을 설명하였다.

본 Spark Player 시스템은 온라인 강의를 학습하는 동안 집중력을 측정하기 위한 뇌파 측정 센서(NeuroSky MindWave Mobile+)와 학습자가 자리에 위치하고 있는지 확인하기 위한 웹캠(Logotech 1.3-MP Webcam C300), 그리고 영상 강의를 시청하고 히스토리를 제어하는 인터페이스로 구성된다(Figure 1, Figure 2). 전체 인터페이스는 .Net Framework 3.7 기반의 WPF(Windows Presentation Foundation)을 기반으로 개발하였으며, 영상을 제어하는 인터페이스는 WPF에서 제공하는 Media Element를 사용하였다.

Figure 1 Hardware Configuration of Spark Player

Figure 2 Interface of Spark Player

이 시스템은 녹화 영상 기반 수업을 수강하면서 학습자의 히스토리 데이터를 남겨 학습자와 교수자의 수업 진행을 지원할 수 있는 기능들을 내장하고 있다(Figure 3^-5).

(1) 무의식적 학습 히스토리 기록

Spark Player는 세 가지 방식으로 학습자의 무의식적 학습 히스토리를 기록할 수 있다.

• 뇌파 모니터링: 뇌파신호 중 EEG는 학습자가 의식하지 않아도 학습자의 집중도를 측정할 수 있는 지표가 된다. 본 연구에서 사용하는 Mindwave 센서는 1-Channel의 건식전극으로 구성되어 전두엽(Fp1)의 EEG 신호를 기록하기 위한 장치이다. 이를 사용하면 512Hz의 Row Data, 주파수 대역의 크기(델타(δ)파, 세타(θ)파, 알파 (α)파, 베타 (β)파, 감마 (γ)파)뿐만 아니라 Meditation/Relaxation(명상/이완), Attention/Focus(주의/집중), Blink(눈 깜박거림) 모드를 활용하여 채널 정보를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 Neurosky Developer에서 제공하는 ThinkGear SDK for .Net을 기반으로 C# 개발 환경에서의 라이브러리를 통해 Attention/Focus(주의/ 집중) 지표를 수집하였다.

• 착석 및 모니터 응시 여부 모니터링: Spark Player는 컴퓨터 웹캠을 통해서 학습자의 얼굴을 인식하고 학습자가 모니터를 응시하고 있는지를 감지한다. 이를 통해서 녹화 영상을 켜둔 채로 자리를 이탈하는지 또는 산만한 행동을 하고 있지 않는지 등의 상황을 감지할 수 있다. 이와 같은 기능은 OpenCV(Open Source Computer Vision) 라이브러리의 Haar Cascade를 사용하였다. 본 연구에서는 OpenCV에 미리 학습된 Haar의 얼굴 검출기를 사용하였으며, 1초 단위로 샘플링하여 웹캠의 화면으로부터 얼굴의 정면이 나타나지 않을 시 Figure 3과 같이 알림을 띄워주고 영상을 일시정지 상태로 변환한다.

Figure 3 Collecting a learner's unconscious history data

• 마우스 커서의 화면포커스 여부 모니터링: 온라인 강의를 수강하는 상황에서 학습자들은 학습 영상을 재생시켜둔 채로 다른 콘텐츠나 서비스를 이용하는 경우가 많이 있다. 예를 들면, 학습자가 강의 영상을 켜둔 채로 뉴스 기사를 읽거나 웹툰을 감상하는 등 강의에 집중하지 못하는 상황은 우리 일상에서도 흔히 마주칠 수 있는 문제 상황이다. Spark Player는 녹화 영상을 재생하는 중에 플레이어에 마우스 커서가 포커스되어 있는지(커서가 해당 창에 올라와 있는지) 아닌지를 모니터링한다. 만약에 다른 창에 마우스 커서가 올라가 있다면 학습자가 수업에 집중하지 않는 구간으로 히스토리를 생성한다.

(2) 의식적 학습 히스토리 기록

Figure 4 Creating a learner's conscious bookmark and memo

Spark Player는 일반적인 동영상 플레이어와 같이 학습자가 수업 영상을 보다가 원하는 시점에 북마크를 남길 수 있는 기능을 지원한다. 녹화 영상을 보다가 북마크를 남겨 몇 분 몇 초였는지를 기록하고 그 부분에서 궁금했던 점이나 생각을 메모글로 남겨놓을 수 있다.

(3) 학습자 히스토리 기반 영상 다시보기

Spark Player는 학습 영상을 시청하는 중에 1초 단위로 주의력/집중력(Attention), 착석 및 모니터 응시, 학습 화면에의 마우스 커서 포커스, 의식적 북마크와 메모를 CSV파일로 저장한다. 예를 들어, 학습자A의 데이터는 <Table 2>와 같다.

Spark Player는 이러한 히스토리 데이터를 기반으로 복습을 할 수 있도록 지원한다. 녹화 영상이 모두 재생되면, 전반적인 학습 상태에 대해서 평가한 결과를 보여준다. 뇌파를 활용한 주의력/집중력 지수가 60점 미만(F와 D)일 경우 FALSE로 저장되어 집중하지 못한 파트로 판단하여, 결과 인터페이스에서 복습할 수 있다(Figure5). 이런 기준값들은 여러 차례의 파일럿 테스트를 거쳐 시청자의 집중/비집중 시의 신호값을 통해서 도출해낸 것이다. 뇌파 데이터와 동일하게 자리 이탈 및 마우스의 화면포커스 데이터가 TRUE일 시 그 시간의 영상 부분은 제대로 시청하지 않은 것으로 판단하여, 복습을 할 수 있도록 지원한다. 즉, 뇌파 센서, 카메라, 화면포커스 여부로 무의식적 학습 상태를 기록할 수 있었는데, 강의 영상을 다 보고 나서 Spark Player는 하나의 영상을 본 히스토리를 생성하고 특히 집중도가 낮은 것으로 파악되는 부분에는 북마크를 생성해준다. 다양한 이유들로 인해서 학습자가 녹화 영상에 집중하지 못한 부분들을 시스템이 알려주고 다시 재생할 수 있도록 하여 필요한 부분만 집중적으로 복습할 수 있도록 한다.

Figure 5 Replaying a video based on the learner's history data

의식적으로 북마킹을 해놓은 히스토리들도 의도적 북마크을 클릭하면 해당 부분으로 영상을 돌려볼 수 있고, 그때의 메모도 다시 확인할 수 있어 교수자와의 소통 또는 학습자의 주도적 학습에 활용할 수 있다.

(1) 녹화 영상 중 주요 부분 재학습

학습자1~4는 모두 녹화 강의 영상을 여러 차례 반복적으로 보면서 학습을 하는 경우가 많다고 하였다. 녹화 영상을 재차 보면서 복습을 할 때, 본인이 남겨둔 학습 히스토리가 도움이 된다는 의견이 있었다: “제가 쓰는 LMS상에서는 북마크 같은 걸 남길 수 있는 기능이 없는데, 여기서는 다양한 방식으로 북마크가 남겨져서 복습할 때 시간을 아낄 수 있을 것 같아요” (학습자2), “길이가 한 시간 정도 되는 강의 영상을 올리시는 교수님도 계시는데, 그런 영상에서 주요 요약본이 생기는 거라서 필요한 기능인 것 같다” (학습자3).

교수자의 입장에서도 학생들이 북마크를 만들어두었다가, 모르는 부분에 대해서 더욱 적극적으로 질문할 수 있지 않을까라는 긍정적인 전망을 하기도 하였다: “보통은 학생들이 질문을 잘 하지 않아요. 그래서 저는 수업 때 퀴즈를 보게 하거나 영상에 대한 질문을 2개 이상 남기라고 시킵니다. 근데 이런 시스템이 있으면 학생들이 자기가 모르는 부분을 교수자에게 더욱 자세히 전달하고 피드백을 받으려고 할 것 같아요” (교수자2).

(2) 수업 중 자기 감시

실험에 참여한 학생들의 경우, 본 시스템이 학습 상황에 집중하게 도움을 주고 홀로 학습할 때의 문제를 잡아주는 느낌이었다고 언급하였다. 이 시스템이 학습자를 지속적으로 모니터링하고 있다는 점과 학습 태도에 대한 평가를 보여준다는 점에서 학습자들은 수업 중 적당한 수준의 긴장감을 갖고 녹화 영상을 시청하였다고 말했다: “현재 시스템에서 영상 재생 중에 내가 집중하고 있는지 아닌지 지적하는 것만으로도 충분히 자극이 된다. 마지막에 보여주는 집중도 등급이 신경쓰인다.” (학습자1), “데이터 페이지를 통해 복습할 수 있는 것은 좋은 것 같고 집중력이 낮은 부분을 보여주니까 많이 나온만큼 반성을 하게 되는 것 같다” (학습자4).

학습자1, 2의 경우에는 원래 친구 관계로 본 실험에서 같은 수업을 수강하였는데, 친구끼리 학습 히스토리를 비교하는 상황도 발생하였다. 본인과 상대방의 학습 히스토리가 어떠하였는지 비교하며 경쟁심을 느끼는 듯한 인상을 받을 수 있었다. 그렇지만, 누군가가 나의 집중력을 테스트하고 있다는 느낌으로 부담감을 갖게 되고 긴장하게 되어 오히려 공부에 방해된다는 의견도 있었다: “이 시스템이 나의 집중도 뇌파를 감지하고 있다는 생각을 하다보면 영상 콘텐츠에 오히려 집중을 못 하게 되기도 하였다” (학습자2). 학생1은 영상을 시청하는 동안 잠깐 멈추고 있을 때에도 집중력이 낮게 측정될까봐 걱정이 되었다고 언급하였다. 이처럼 수업 내용에 대한 이해도나 수업 참여에서의 태도에 대한 우려보다 시스템이 측정하는 집중도 데이터 자체에 대해서 과도하게 신경을 쓰게 되는 현상도 발견되었다.

(3) 습관 개선을 위한 학습 태도 코칭

교수 참가자 중 한명은 Spark Player가 학생 개개인의 특징을 잡아내서 학생 스스로 본인의 학습 태도를 깨닫게 하는 방식이 가능할 것으로 예상하였다: “학생들만의 고유의 습관이 있어요. 어떤 학생은 수업 자료를 몰아보기도 하고 새벽에 보기도 하고 콘텐츠를 조금씩 자주 보기도 해요. 근데 그거를 본인은 모를 수 있단 말이에요. 이러한 학습 습관을 데이터로 시각화해서 보여주면 학생들도 본인의 습관을 파악하고 저(교수)도 파악하는 데에 도움이 될 것 같아요” (교수1).

실제 예시로 학생 참가자들은 인터뷰 중 녹화 수업 수강 집중도를 높이기 위한 본인만의 습관이 있다고 언급하였다: “저는 조용한 새벽에 강의 영상을 보는 편이다. 1시간에서 2시간 정도 되면 그다음부터는 집중이 안 되기 때문에, 다른 일을 하다가 돌아오든지 한다” (학습자4). 이러한 학생들의 자기만의 학습 습관에 대해서, 교수자1은 시스템의 결과값을 기반으로 교수자가 학생의 태도에 대해서 지적하기보다는 성인인 학생 스스로가 깨닫고 태도를 개선할 수 있게 지원하는게 좋겠다고 언급하였다.

그러나 실험에 참여한 교수2의 경우, 하나의 영상에 대한 학생 여러 명의 학습 데이터를 종합하여 한 반의 학생들의 공통적인 어려움을 파악할 수는 없을 것이라고 언급하였다. 그 이유로 학생의 수업 태도에 영향을 주는 변인들이 너무 많을 것이기 때문이라고 설명하였다.

(1) 의식적 북마킹을 교수의 수업 자료 개선 용도로 활용

실험에 참여한 교수1은 학생들이 시스템을 사용해보고 직접 북마킹을 하여 모르는 부분에 대해서 표시해놓은 부분은 수강생들이 어떤 부분을 어려워하는지 정확하게 파악할 수 있게 함으로써 교수자에게 도움이 된다고 언급하였다. 학생들의 북마크 위치와 메모 내용을 활용하면 수업 자료를 교수자가 직접 평가해보고 수정하는 데 도움이 될 것으로 판단하였다. 또한 학생 참가자1~4도 교수자가 수업 난이도를 조절하거나 학생들과 상호작용하는 데 수업 데이터를 활용하면 좋겠다고 언급하였다. 단, 교수자1은 정성적인 데이터가 보충이 되면 더 도움이 될 것 같다고 응답하였다: “구간별로 학생들이 (남긴) 정성적인 정보, '교수님 이부분에선 너무 지루했어요.'와 같은 실제 수업에 대한 피드백, 수업 발전에 도움을 주는 정성적인 코멘트들을 볼 수 있다면 수업에 반영하려고 할 것이다” (교수자1).

(2) 무의식적 히스토리를 통한 학습 태도 및 이해도 파악의 어려움

실험에 참여한 교수자들은 학생별 무의식적 히스토리와 그것을 종합한 평가 데이터를 학생 개개인의 학습 태도나 수업에 대한 이해도를 평가하는 데 활용하기는 어렵다고 언급하였다. 그 이유로는 학생마다의 개인차, 학생마다의 환경적 요인 등 녹화 수업 중 기록된 데이터에 영향을 줄 수 있는 변수들이 너무 많기 때문이었다: “학생들이 영상 수업을 할 때 대부분 초반에 집중력이 높거든요. 근데 어느 순간 떨어지는 거는 되게 개별적인 변수가 되게 많을 거 같아요. 수강한 시간에 따라서, 장소에 따라서도 변할 수 있어요” (교수자1).

이처럼 학생별로 수업 집중에 영향을 주는 요인이 다양하여 학생들의 상황에 대해서 교수가 평상시의 학생에 대한 정보를 종합하여 판단해야 하는 부분도 있을 것이라고 언급하였다. 즉, 교수자가 학생의 상황을 어느 정도 파악할 수 있고, 보다 잘 파악하는데 보조적인 역할로서 시스템을 활용해야 한다고 제안하였다: “제가 지금 실시간 강의를 하고 있는데 누가 졸고 있으면, 집중력이 떨어진다거나 학생들이 다른 걸 보고 있다고 실시간으로 알려주면 그걸 가지고 제가 얘기를 할 수 있을 것 같긴 해요. 근데 녹화 영상 수업을 진행하는데, 사후의 데이터를 가지고 학생들에게 ‘왜 안 보니’ 같은 방식으로 지적할 수는 없을 것이다.” (교수자2)

(1) 민감한 사적 데이터 활용의 부작용 우려

학습자와 교수자 모두 학습 히스토리 데이터가 공개되는 것은 주의해야 한다는 의견이 지배적이었다. 단순히 정보의 공개를 넘어서서 사용자의 정보가 악용되지 않도록 관리해야 한다는 의견들을 얻을 수 있었다.

예를 들면, 학생 참가자들은 동료 학생들과의 비교, 공유는 과도하다고 지적하였다. 학생 참가자들은 이 시스템이 자기주도적 수업, 본인 관리에는 도움이 될 수 있다고 평가하였으나 동료 학생과의 비교를 통하여 학습을 자극하는 활용 방식에는 부정적이었다: “다른 사람이 얼마나 집중했는지보다 내가 얼마나 집중했는지가 더 중요하다” (학습자3), "서로의 동기부여까지는 안 될 수도 있을 것 같다. 더 개인적으로 접근해야 한다. 아니면 상대적 박탈감에 휩싸일 것 같다” (학습자4).

또한 교수자나 부모가 학생들의 히스토리 데이터를 실제 학생을 평가하는 용도로 사용하면 안 된다고 우려하였다. 예를 들면, 학습자3은 학생이 스스로 예습과 복습을 하여 수업 중 이해되지 않았던 부분을 해결해 나갈 수도 있는데, 학생의 초기 집중도가 낮다고 하여 교수자가 바로 수업 난이도를 낮추거나 학생의 수준을 단정해버리는 것은 학생에게 불이익이 될 수 있다고 말하였다. 학습자의 평가 용도로 학습 히스토리가 활용된다면, 학생들이 수업에 집중하는 척을 하거나 수업에 집중했다는 결과를 만들어내기 위해 다양한 속임수를 쓸 수도 있다고 언급하는 참가자(학습자1,2,3)도 있었다: “옆에 유튜브 화면을 틀어놓는다든가 하면은 다른 거에 집중해가지고 오히려 그런 면에서 막 다르게 해가지고 집중하는 걸로 할 수 있지 않을까요?” (학습자3).

(2) 사용자의 특성과 행동에 맞는 히스토리 데이터 활용 필요

실험 참가자들은 학습 관리의 최적화를 위해서는 사용자의 특성과 행동에 맞는 반응을 확보하는 것이 중요할 것이라는 의견을 피력하였다. 예를 들어, 학습자1-4는 대학생들이 출석 인증만을 위해서 영상 배속을 높여서 영상을 시청하는 경우가 많다고 언급하였다. 반면에 초등학생의 경우에는 성인에 비해서 집중할 수 있는 시간이 짧아 수업을 듣다가 자리를 이탈하는 것 같은 행동 기반 반응이 더욱 도드라질 것이다.

이처럼 시스템이 수행할 수 있는 학습자 히스토리 생성과 모니터링 방식을 모두 사용하는 것보다는 사용자의 특직정인 상황만을 포착하여 히스토리 데이터를 최소화하는 것이 바람직할 것이라고 언급하였다: “생체 데이터에 대해서는 신중해야 할 수 있다. 다 큰 성인이고 사생활 침해하지 않는 선에서 학생들의 습관을 모니터링할 수 있지 않을지 고민해야 한다” (교수자2). 즉, 타깃 유저별 특성을 탐색하여 너무 과한 사용자 반응은 제한하여 사용하는 편이 바람직할 것이다.