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[윤선경 박사] 조직 내 PBL 상급자로 거듭나기
생성형 AI의 대중적 확산으로 ‘개별화된 학습경험’에서 학습자의 ‘능동성’이 강조되는 학습 전환이 진행 중이다. 이때 PBL의 학습 능동성을 끌어올릴 학습환경을 검토해보자. PBL은 경험을 통해 실제의 앎을 학습자가 구성해나가는 방식이므로 무엇보다 ‘학습경험’과 ‘몰입환경’ 제공이 중요하다. 첫째로 학습경험은 사회, 조직, 타인들과 의미 있는 관계를 형성하도록 설계해야 하고, 실전에서의 높은 성과를 위해 PBL 과정에도 협력경험을 포함해야 한다. 둘째로 몰입환경에선 문제해결과정에서의 몰입 수준을 높일 조건인 목표 확인, 도전역량과 목표 수준 간 밸런스 확보, 피드백을 통한 목표 조절이 중요하며 구성주의적 학습환경에서 요구되는 사회맥락적 지원인 우호적인 지원자와 전문적 인력지원 등을 고려해야 한다. 이와 같은 설계 방식은 인간의 사회적 기본욕구를 충족함으로써 학습자의 내재된 동기를 향상시키는 동시에 PBL의 경험적 학습 특성도 반영하므로 성공적인 PBL로 이끌 수 있다.---최근 생성형 인공지능(Generative AI)이 본격적으로 개별 학습자들에게 사용되는 것을 보면서 DT(Digital Transformation) 시대의 본격적 학습 전환을 실감한다. 학습에서 지금까지 DT는 대표적으로 자동화(automation)된 학습시스템 혹은 플랫폼에서 학습의 기회가 개인 맞춤형으로 제공되는 ‘개별화된 학습경험’ 전환을 의미했다. 이것이 오프닝이었다면 다음 전환은 생성형 AI를 통해 ‘학습자의 진짜 능동성’을 끌어낸 특징을 들 수 있다. 현재 학습자들은 생성형 AI를 활용해 업무에 도움이 되는 학습자료를 스스로 만들고 있고 직접 학습활동을 설계하기도 한다. 복잡한 경영환경과 사회변화에 더 효과적으로 대응할 수 있는 도구와 방법에 익숙해진 것이다. 작금의 상황은 자동화로 인한 문제해결능력 확대의 중요성을 재차 확인시킨다. DT 기술로 자동화할 수 있는 부분이 업무와 학습의 영역에서 점차 확장되고 있는 만큼, 구성원들은 복잡한 조직의 문제를 해결할 수 있는 능력을 비롯한 소프트 스킬에 집중하게 된다."PBL 학습환경에서 요구되는 것은학습경험으로서의 ‘경험’과그 경험에 ‘몰입’하도록 체계적으로 지원하는 것이다."한편 자동화로 인해 기존의 많은 역할이 대체되는 과정에서 HRD의 어떤 핵심적인 역할이 남을 것인지 고민이 이어지고 있다. 그러나 ‘조직과 구성원의 성장 및 성과 향상에 기여’라는 본질은 변하지 않는다. 이제 ‘대체 가능한 업무’는 AI와 데이터 분석 시스템 등 각종 도구를 활용하여 자동화하고, HRD 전문성을 기반으로 인간의 영역이라고 볼 수 있는 핵심 영역에 제대로 집중해야 하는 상황에 직면했다. 문제해결능력과 같은 소프트 스킬 획득과 향상을 위한 직간접적 지원이 그중 하나라고 볼 수 있다. PBL과 디자인씽킹이 여기에 포함된다. 지금의 상황에서 PBL은 학습자의 진화에 맞춰 학습 능동성을 한층 끌어올릴 수 있는 학습환경을 제공할 수 있어야 한다. 그렇다면 어떤 환경이 좋은 PBL 학습환경일까? 추천시스템이 잘 갖춰진 학습플랫폼을 통해 PBL을 배우게 한다면 어떨까? 이는 PBL 관련 지식을 갖추는 데는 도움이 되겠지만 ‘learning by doing’에 따라 PBL을 실제 수행하며 익히는 데는 큰 도움을 줄 수 없다. PBL 학습환경에서 요구되는 것은 학습경험으로서의 ‘경험’과 그 경험에 ‘몰입’하도록 체계적으로 지원하는 것이다.PBL에서의 학습경험HRD에서 학습경험(Learning Experience: LX)은 개별화된 맞춤형 학습경험, 학습분석, 소설러닝 등을 주로 언급한다. 또한, 직원경험(Employee Experience: EX)은 구성원으로서 경험하는 모든 직무경험이나 일상의 접점, 상호작용을 뜻하며 그러한 것이 모인 직원여정을 통해 일의 의미를 찾고 성장하게 하는 것을 의미한다.PBL의 학습경험은 ‘실제와 연결된 경험’과 ‘협력경험’을 하도록 해야 한다. 첫째, 실제와 연결된 경험이어야 한다. 실제 하는 것이 배움이며 배움은 곧 실행하는 것과 같다. 물론 실제로 행하는 학습에 대한 경험이 전부는 아니다. PBL에서 말하는 비구조화된 복잡한 문제는 실제 세계를 반영한 것이지만 비구조화 문제라고 해서 반드시 실제와 연결되는 것은 아니다. 중요한 것은 학습내용이 사회와 조직 내 여러 사람과 연결되어 세상의 고민과 관심으로 이어져 있음을 깨닫고 학습을 통해 실제 세상과 의미 있는 관계를 만들도록 하는 것이다. 문제해결의 학습경험을 통해 관련된 이들과 의미 있는 관계를 형성하면 학습활동에 대한 내재적 동기(intrinsic motivation) 형성과 지속에 도움이 된다. 인간의 3가지 기본 사회적 욕구 중 하나인 관계성(relatedness)을 충족하기 때문이다. 그러면, 어떻게 의미 있는 관계를 형성하는 학습경험을 만들어낼까? 주어진 상황에 따라 다양하겠으나 문제와 관련된 조직 내외부 이해관계자를 직접 만날 기회를 만들거나, 문제해결을 위한 자료 조사 과정에서 문헌 및 DB만 볼 것이 아니라, 실제 사람들을 인터뷰하도록 하는 방법이 있다. 문제해결을 위한 팀을 꾸려 팀원들 간 의사소통 기회를 늘리고, 다른 팀과도 교류할 수 있도록 해볼 수 있다. 직접 대면과 수많은 온라인 채널과 툴을 모두 활용하는 것이다.둘째, PBL 과정에서 협력경험을 제공해야 한다. 문제해결은 보통 개인 혼자가 아닌 팀 협력을 통해 진행된다. 실전에서 협력을 통한 높은 성과를 바란다면 PBL 학습경험을 제공할 때도 개인학습만 하는 환경이 아닌, 협력을 경험하도록 하는 환경을 설계하는 것이 좋다. 협력경험을 촉진하려면 대화와 협력 도구를 다양하게 제공해야 한다. 센게(Senge)가 말한 학습조직의 팀학습(team learning)과 같은 맥락으로 논의와 토론을 통해 개인 능력을 집단적 사고 과정으로 전환시키는 것이다. 조직에서 직간접적 대면이 가능한 애플리케이션, 시스템, 제도 등 여러 대화 채널을 확보하여 CoP를 만들거나 상호작용 역할을 지원할 수 있다. 그냥 만들고 사용하라는 것이 아니라 조직적으로 진행되도록 활동 목표나 최소한의 규칙을 주는 것도 고려해볼 수 있다. 이러한 대화와 협력 도구는 지식공유, 공감대와 신뢰 형성, 목표에 대한 공동의 멘탈모델 만들기에 영향을 주므로 팀 협력에 대한 작은 성공경험들을 쌓게 한다.PBL에서의 몰입환경PBL에서는 학습자의 능동성이 필수적이다. 비록 실제적 문제를 접하면서 학습자의 관심과 흥미가 높아진다고 하나, 강요한다고 능동성이 쉽게 생기지는 않는다. PBL에서의 성장경험에 몰입하게 하려면 칙센트미하이(Csikszentmihalyi)의 몰입 조건을 떠올려보고, 그 외 지원요소가 무엇이 있을지 생각해볼 필요가 있다.첫째, PBL 문제해결과정에서 몰입 수준을 높일 조건을 조절해준다. 몰입(flow)에선 목표를 명확하게 하고, 도전과 목표 간 밸런스를 맞추며, 즉각적 피드백을 통해 목표를 조절하도록 한다. PBL의 학습 플로우에서도 주어진 과제뿐 아니라 실제 문제해결과정에서 팀원들의 목표를 체크하면서 구체성, 현실성, 측정가능성과 달성가능성, 그리고 기한 측면에서 명확성을 높여주는 작업이 필요하다. 학습자들이 자신들의 능력과 상황을 인식하는 것도 매우 중요한데, 그래야 도전과 목표 간 균형을 맞출 수 있기 때문이다. 지나치게 쉬운 과제는 지루함이나 무관심을 느끼게 할 수 있으며 지나치게 어려운 과제는 걱정과 분노를 유발한다. 지금 하는 과제에 심취하여 집중된 상태를 유지하게 하려면 해결능력과 목표 간 수준 차이를 확인하고, 이를 해결하기 위해 필요한 능력과 그것의 구체적인 획득 방법도 확인해보도록 하는 것이 좋다. 또한, PBL 진행자는 명확하고 즉각적인 피드백을 제공하여 목표를 팀의 현재 상황에 맞춰 조절하도록 해볼 수 있다. 이는 사회적 욕구 중 유능성(competence)을 충족하도록 눈높이를 맞춤으로써 점차 성취목표를 높일 수 있는 좋은 방법이다.둘째, PBL 진행과정에서 외부적 지원환경이 갖춰져야 한다. 지원환경이란 구성주의 학습환경 설계에서 말하는 사회맥락적 지원을 의미한다. 예로 우호적인 지원자와 전문적인 인력 지원을 들 수 있다. PBL이 성공하기 위해선 학습 특성을 이해하는 리더 및 동료의 심리적 지원과 수단적, 절차적 각종 조직지원이 수반돼야 한다. 학습활동 모니터링과 피드백 등 전문적인 인력을 통한 사회맥락적 지원은 문제해결과정의 스캐폴딩(scaffolding) 역할을 한다. 이처럼 조직에서의 수용적 환경 아래 PBL 학습자는 어려운 문제를 스스로 해결할 힘을 얻게 된다. 스캐폴딩을 점차 떼면서 능동적인 학습자로서 자율성(autonomy)도 점차 충족시킬 수 있다."사람은 경험으로부터 지식과 의미를 구성하고,구성원들과 함께 의미 있는 경험을 함으로써 진짜 사용할 수 있는 학습을 한다."만약 PBL을 도입한다면 성공할 수 있을까? 효과성에 대한 의문이 있을 것이다. PBL에서의 문제해결과정은 단지 지식과 기술을 익히고 실제 세계의 문제를 해결하면서 문제해결능력을 익히는 것 이상의 ‘학습 세계관(곧, constructivism)’을 포함한다. 필자는 1회에서부터 PBL의 효과와 성공요인으로 좋은 문제, 문제 이해의 사고틀, 다양한 학습방법과 결합, 학습자 참여 유도를 강조했다. 이에 더해 경험과 몰입환경이 사회적 기본욕구를 충족하도록 지원된다면 학습자의 능동성을 유도해내어 PBL의 효과를 높일 수 있다. HRD 담당자는 PBL 설계와 운영 시, 기본 바탕이 ‘사람은 경험으로부터 지식과 의미를 구성하고, 구성원들과 함께 의미 있는 경험을 함으로써 진짜 사용할 수 있는 학습을 한다’는 데 있음을 항상 기억해야 한다.
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[송은정 교수] 생성형 AI로 인한 HRD의 변화
사람들은 챗GPT를 통해 사람보다 똑똑한 인공지능을 경험했다. 챗GPT와 같은 생성형 AI가 일으키는 거대한 변화의 흐름 속에서, HRD 분야는 이미 중대한 기로에 서 있다. HRD는 인공지능과 효과적으로 협력할 수 있을 것인가, 아니면 인공지능으로 인해 그 역할이 축소될 것인가. 생성형 AI의 대표주자인 오픈AI의 최고기술책임자(CTO) 미라 무라티(Mira Murati)는 “챗GPT는 우리가 가르치고 배우는 방식을 완전히 혁신할 수 있는 잠재력을 갖고 있다.”라고 말했다. 생성형 AI는 HRD의 다양한 가능성을 확장할 수 있는 무한한 동력을 제공할 것이다."생성형 AI가 일으키는 변화의 흐름 속에서,HRD 분야는 중대한 갈림길에 서 있다.HRD는 인공지능과 효과적으로 협력할 수 있을 것인가,아니면 인공지능으로 인해 그 역할이 축소될 것인가."---이미 협력은 시작되었다생성형 AI는 대량의 데이터를 학습하여 데이터를 만들어내는 인공지능 모델이다. HRD 분야는 이미 생성형 AI와 협력하기 시작했다. 생성형 AI와 머신러닝 기술을 활용하여 HRD 분야에서 기술을 창의적으로 활용하고 있는 사례들을 알아보자.IBM의 왓슨(Watson) 기술을 활용한 온라인 코칭 플랫폼 ‘MyCa(My Career Advisor)’는 직원들이 필요한 스킬을 집중적으로 개발하는 데 도움을 주는 생성형 AI 플랫폼이다. MyCa는 개인별 직무 관련 데이터와 IBM 왓슨의 분석을 바탕으로 훈련 프로그램을 추천하며, 그 효과를 실시간으로 분석한다. 이를 통해 최신 콘텐츠와 훈련 방법의 최적화 수준을 향상시켜 직원의 역량개발을 지원한다. 또한, 직원들이 자신들만의 학습 경로를 따르도록 지원하며, 맞춤형 교육을 통해 향후 경력개발에 대한 통찰력을 제공한다. 왓슨은 AI 기반 학습의 가능성을 활용해 인력개발 영역에서 새로운 시장을 개척한 것으로 평가되고 있다.‘링크드인 러닝(LinkedIn Learning)’은 사용자의 고유한 기술, 경력 바탕, 회사의 목표 등을 고려해 각 사용자에게 맞춤형 온라인 교육 콘텐츠를 제공하는 플랫폼이다. 링크드인은 생성형 AI 기술 및 머신러닝을 활용해서 새로운 교육 콘텐츠를 개발하고 있다. 링크드인 러닝은 새로운 과정을 사용자의 개인화된 추천 커리큘럼에 반영하여 지식과 기술 업그레이드를 돕는다. 링크드인 러닝은 직원의 학습 강화를 위해 AI 알고리즘을 활용하는 좋은 사례로 평가받고 있으며, 사용자에게 최적화된 학습 콘텐츠 제공을 통해 성과를 높일 수 있다.HRD 담당자는 생성형 AI를 활용하여 적응형 학습에 맞춰진 콘텐츠를 기획하고 이에 대한 운영을 지원하는 역할을 수행할 수 있다. 생성형 AI를 활용하면 개인화 서비스를 제공하는 시간과 비용이 크게 절감될 수 있다. 또한, 갈등 및 돌발 상황 시뮬레이션을 개발하고 이를 활용한 커뮤니케이션 역량 교육을 제공할 수 있다. 그리고 이력서 스크리닝이나 면접 스케줄링 등의 업무 자동화, 인재 관리 및 교육 등의 분야에서 AI를 활용할 수 있다.이렇듯 HRD 분야에서는 생성형 AI와의 협력이 필요하며, 이를 통해 HRD 분야의 업무 효율성을 크게 높일 수 있다. 생성형 AI는 다음과 같이 다양한 관점에서 HRD 분야의 가능성을 확장한다.조직 내 상호작용 확장지금까지 HRD 현장에서는 담당자가 직원 한 명 한 명에게 1:1 수준의 상호작용을 제공하기에 여러 가지 현실적인 제약이 따랐다. 생성형 AI의 시대에는 인공지능이 조직 내 인사관리 및 교육 담당자의 보조 역할을 하게 된다. 따라서 더 깊은 수준의 상호작용과 지원적 처방을 통해 조직 내 숨겨진 문제들을 예방적으로 해결하고 구성원의 소속감을 높이는 데 일조할 것이다. 챗GPT와 같은 챗봇이 HRD 담당자를 보조하는 역할을 수행하면 보다 정확한 진단과 빠른 피드백을 제공하게 될 것이며, 조직 구성원들은 정서적인 지원까지를 포괄하는 과학적인 지원 체제를 경험하며 개인과 조직이 함께 성장할 수 있는 토대가 단단해질 것이다.동반 성장을 위한 실험 확장인공지능이 HRD의 다양한 영역에 도입되면, 우리는 챗GPT와 같은 가상의 인격체들을 대상으로 다양한 교육적 실험들을 시도해볼 수 있다. 조직 내 인적자원개발이 발전하기 위해서는 구성원들의 심리와 행동에 대한 연구가 꾸준히 이뤄져야 한다. 그런데 HRD 분야에서의 임상적인 연구들은 사람을 대상으로 하는 실험 또는 관찰이 주가 되기 때문에, 연구윤리와 기업보안에 있어 고려해야 할 제약사항들이 많았다. 그렇지만 앞으로 우리는 챗GPT와 같은 인공지능을 인적자원개발 연구에 도입하여 개인과 조직의 동반 성장을 위한 실험들을 더욱 빠르고 안전하게 진행할 수 있고, 이를 통해 얻은 잠재적인 결론들을 바탕으로 새로운 인적자원개발 모델들을 더 안전한 과정을 거쳐 조직에 적용해볼 수 있다.HRD 분야에 상상력 부여생성형 AI는 HRD 분야에 상상력을 부여하고 그것을 실현하는데 가속력을 더해준다. 챗GPT에게 HRD 분야의 문제를 해결하기 위한 질문을 던지면 새로운 아이디어를 즉시 생성하여 제안해준다. 따라서 우리가 당면한 사안들에 대하여 브레인스토밍을 한다면, 생각의 흐름이 계속 이어질 수 있도록 챗GPT의 도움을 받을 수 있다. 그리고 챗GPT는 사람이 생각하는 속도보다 더 빠르게 아이디어들을 정리해주기 때문에, 아이디어를 실현하는 과정에서도 업무수행 속도가 매우 빨라진다. 생성형 AI는 거대 언어 모델을 통해 정돈된 지식을 전달해줌으로써 우리의 정신적인 영역에까지 인사이트를 제공한다. 따라서 앞으로 조직이 당면한 HRD 분야의 문제들을 해결하는 데에도 광범위한 영향을 미칠 것이다. 생성형 AI는 이미 디자이너와 기술자들에게 상상력을 부여하여 다양한 창작물을 만드는 데 기여하고 있다. 그렇기 때문에 챗GPT를 활용하는 것은 HRD 분야의 문제해결 영역에서도 상상력을 가속화하여, 더 나은 HRD의 미래를 만들어가는 마중물이 될 수 있을 것이다.챗GPT는 이미 세상을 크게 변화시키고 있다. 그러니 HRD 분야에서는 이 거대한 흐름에 더욱 관심을 기울일 필요가 있다. HRD 담당자들이 챗GPT와 같은 인공지능 기술들을 이해하고 안전하게 활용하여, 궁극적으로는 기업과 구성원들의 성장 동력으로서 많은 역할을 해주길 바란다. 이제 생성형 AI를 통해 개개인이 무한한 능력을 보유하게 되는 ‘슈퍼 개인’의 시대가 도래했다. HRD 담당자들 역시, AI와의 협업을 통해 마치 아이언맨처럼 확장되고 강화된 역량을 지니게 될 것이다.[참고 문헌]Simons, J. (2023, February 5). Mira Murati, creator of CHATGPT, thinks AI should be regulated. Time. https://time.com/6252404/mira-murati-chatgpt-openai-interviewIBM. (n.d.). Welcome to the IBM Watson Career Coach Trial. IBM Watson. https://www.ibm.com/docs/en/SSYKAV?topic=version-welcome-watson-career-coach-trial Microsoft. (n.d.). LinkedIn Learning Blog: Where Professionals Go to Learn. LinkedIn. https://www.linkedin.com/business/learning/blog?trk=alliances_blog▶ 송은정 교수동국대학교 AI융합교육전공 교수로 교육 분야 인공지능과 데이터 과학을 가르친다. Microsoft 교육팀 연구원, Google 교육팀 부장을 역임했으며 글로벌 기업과 대학에 이르기까지 교육 현장과 IT업계를 아우르는 경험을 바탕으로 기술과 교육을 연결하는 다양한 활동을 하고 있다. 공저로 『디지털 교육 트렌드 리포트 2024』가 있다.
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[이지연 교수] 적응적 학습(Adaptive Learning)
포스트 코로나19 시대, 디지털 대전환이 진행 중인 급변하는 교육환경 속에서 최근 대두되는 미래교육 관련 논의들은 교육적 패러다임 전환과 교수학습 혁신을 강조하고 있다. PACA 교수학습 모형은 미래교육이 나아가야 할 방향을 개별화(Personalized), 현장기반(Authentic), 융합적(Convergent), 적응적(Adaptive) 학습으로 규정한 미래형 교수학습 모형이다. 이번에는 PACA 4요소 중 마지막으로 ‘적응적 학습(Adaptive Learning)’을 소개하고, 교육현장에서 에듀테크를 활용하여 적응적 학습을 구현한 다양한 사례들을 살펴보고자 한다.---적응적 학습이란 무엇인가? 적응적 학습과 개별화 학습은 무엇이 다른가?급격하게 지능화되고 있는 테크놀로지 기반 학습환경에서 축적된 데이터를 분석하여 개별 학습자의 요구와 수준에 맞춰 개별화된 학습경로와 콘텐츠를 제공하는 적응형 코스웨어 개발과 도입이 빠르게 확산되고 있다. 교육 콘텐츠/서비스 전문기업 McGraw-Hill과 Pearson이 개발한 ALEKS와 MyLab, 국내 에듀테크 기업 뤼이드가 개발한 AI 기반 영어능력시험 대비 플랫폼 산타토익(SANTA TOEIC)과 같은 적응형 코스웨어들은 개별화 학습을 지능형 교수시스템(Intelligent Tutoring System)의 형태로 구현하여 맞춤형 수업과 피드백을 제공한다. 이처럼 에듀테크를 활용하여 학습자의 요구와 수행수준을 보다 효율적으로 모니터링하고 자동적, 역동적, 상호작용적으로 피드백을 제공하는 적응적 학습(adaptive learning)은 적절한 에듀테크 도구와 플랫폼을 활용하여 학생들에게 필요한 피드백을 적시에 제공함으로써, 학습자의 참여동기를 유발하고, 학습에 필요한 상호작용을 촉진하며, 학습효과를 증진시킬 수 있다(89P 이미지 참조). 개별 학습자의 능력 수준과 요구에 따라 차별화된 학습경로와 맞춤형 수업을 제공한다는 점에서 앞서 소개한 개별화 학습과 혼용되어 사용되기도 하지만, 보다 적극적으로 에듀테크를 활용하여 수업의 수준이나 유형을 역동적으로 조정하고, 학습자의 수행 결과에 반응하여 적응적 피드백을 도움을 적시에 지원한다는 점에서 중요한 차이가 있다(이지연, 김미화, 2023; 서은희, 김은영, 2019; Moskal, Carter, & Johnson, 2017).적응형 코스웨어와 에듀테크를 활용한대학의 적응형 학습 수업 사례(출처: 2021-1학기 아주대학교 수업(좌), 인하대학교 수업(우)).에듀테크와 혁신적 교수방법은 어떻게 적응적 학습을 지원하는가?적응형 코스웨어는 인공지능 알고리즘으로 학습과정에서 수집된 학습자 데이터를 분석하여 적절한 콘텐츠와 문제를 제공한다. 따라서 교수자가 AI 기반 적응형 코스웨어를 활용하면 개별 학습자의 사전 지식 수준을 신속하고 효과적으로 진단하고, 학습자의 수준에 딱 맞는 콘텐츠와 평가 문항을 제공할 수 있다(90P 좌측 이미지 참조). 그러나 학습자에게 적절한 피드백을 제공하기 위해서는 비슷한 유형과 수준의 학습자에 대한 학습 빅데이터가 필요하며, 현재 상용화된 적응형 코스웨어 콘텐츠들은 학습자의 수준을 정확히 진단하기 위한 문항 개발이 상대적으로 용이한 수리, 과학, 언어 등 일부 교과목에 집중되는 경향이 있다. 또한, 비용적 부담과 LMS, NEIS 등 기존 교육시스템과의 기술적 호환성 문제 등으로 인해 적응형 코스웨어의 교육현장 도입에는 현실적인 어려움들이 존재한다.그러나 이런 시스템이 있어야만 적응적 학습을 구현할 수 있는 것은 아니다. 학교현장에서 상대적으로 비용적 부담 없이 활용할 수 있는 Padlet, Flip, Slido와 같은 에듀테크 도구들을 활용하여 제한된 교실공간과 수업시간에 구애받지 않고 학습자의 질문이나 과제에 대한 즉각적이고 상호작용적인 피드백을 제공하고, 필요할 경우 적시에 교수자가 개입하여 수업내용이나 속도, 활동에 반영하는 방식으로도 적응적 학습의 효과를 얻을 수 있다(이미지 참조). 클라우드와 모바일 기반 상대적으로 단순한 에듀테크 도구들만으로도 개별 학습자의 학습상황을 보다 효과적으로 모니터링하고 학습결과에 도달하기까지의 활동 데이터를 효율적으로 관리하여 적응적 학습 원리에 입각한 수업 및 평가운영이 가능하다. 대부분의 적응형 코스웨어들이 개별 학습자의 수준 및 학습진행 상황을 주로 퀴즈나 문제풀이 과제 수행의 제한된 형식으로 진단하는 데 비해, 오히려 상호작용적 에듀테크 도구나 플랫폼을 활용한 교수자의 피드백 중심 적응적 수업은 학생 간 협업이나 프로젝트 산출물과 같은 다양한 과제를 제시하고 복잡한 문제해결을 위한 협업과 집단지성 발현의 기회를 제공할 수 있다는 장점도 있다.이처럼 다양한 기술과 방법을 적용하여 적응적 학습을 구현함에 있어서 가장 중요한 것은 적응적 학습을 통해 개별 학습자의 다양한 요구와 수준을 고려하여 의미 있는 학습을 촉진할 수 있는 수업이 될 수 있도록 적절한 도구와 전략을 유연하게 활용하는 교수자의 역량이라 할 수 있다. 빠르게 진보하는 지능형 테크놀로지와 축적된 학습데이터를 활용하여 보다 정교고 현장친화적인 적응형 코스웨어 개발이 가속화되고 있는 만큼, 적응적 학습의 성공적인 도입과 현장 확산을 위해서는 다양한 에듀테크 도구와 교수전략을 효과적으로 활용하여 학습자의 성장을 도모하는 교수자의 이해와 노력이 그 어느 때보다 절실하다.[참고 문헌]서은희, 김은영 (2019). 적응학습 시스템을 활용한 대학 교양수업이 학습자의 정의적 태도에 미치는 영향. 학습자중심교과교육연구, 19(11), 273-293.이지연, 김미화 (2023). 예비교사의 미래역량 강화를 위한 PACA 역량모델 개발연구. 한국교육공학회 2023 춘계학술대회 논문집.Moskal, P., Carter, D., & Johnson, D. (2017). 7 Things you should know about adaptive learning. EDUCAUSE. Retrieved from https://library.educause.edu/-/media/files/library/2017/1/eli7140.pdf
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[김주수 부사장] 라이프스타일에 집중한 모빌리티 가치를 만들어라
MZ 직장인의 해외근무 기피 현상이 이슈가 되고 있다. 환율 인상 등으로 높아진 체류비, 자녀 교육 문제, 맞벌이 부부 증가, 가족과의 떨어짐, 평생직장 개념 약화, 치안 등이 해외근무를 기피하는 이유로 꼽힌다. 일부에서는 해외근무의 장점이 사라진지 오래라며 해외근무를 독려할 수 있는 파격적 인센티브를 제공해야 한다고 조언한다.대학내일20대연구소의 조사결과를 보면, 젊은 세대는 일을 선택할 때 연봉을 가장 중요한 요소로 꼽았다. 2018년에는 연봉을 가장 중요하게 고려한다고 26%가 응답했는데, 2021년 이 수치가 34%까지 치솟았다. 전 세계 MZ세대의 관심사를 엿볼 수 있는 딜로이트의 ‘MZ세대 트렌드 리포트’에서도 이들의 가장 큰 관심사는 생계비로 나타났다. 이런 결과만 놓고 보면 직무 선택은 물론이고, 해외근무를 독려하는 데 있어 보상과 처우는 가장 신경 써야 할 요소로 보인다. 일견 파격적인 인센티브 지급은 해외근무 기피를 해결할 방법으로 타당해 보인다. 그러나 과연 이러한 접근이 글로벌 모빌리티를 높이는 효과적 전략이 될 수 있을까?---"기업들은 MZ세대 구성원의 해외주재원 기피 이슈를그저 파격적인 보상과 처우로 해결하려고 하면 안 된다.해외근무의 가치가 과거에 비해 많이 퇴색되기도 했지만조직과 개인의 관계를 보는 가정 자체가 바뀌었기 때문이다."고용관계의 변화회사와 직원은 기본적으로 ‘고용’이라는 거래적 관계로 연결된다. 여기에서 주목할 점은 ‘직원이 고용관계를 어떤 심리상태로 받아들이냐’이다. 과거에는 ‘충성심’이 고용관계에 깔린 지배적 가정이었다. 조직에 충성하고 헌신적으로 일하면 회사는 이에 대한 대가로 급여를 지급하는 것이 충성심에 기반한 고용관계의 모습이다. 구성원은 어딘가에 소속되어 일한다는 그 자체에 만족한다는 가정이다.충성심에 기반한 고용관계는 2000년대로 들어서면서 변화가 생긴다. 바로 ‘몰입’을 중시하는 고용관계의 등장이다. 조직몰입은 조직에 대해 구성원이 가지는 일체감, 애착 등과 같은 사고방식으로, 조직의 목표를 수용하고 조직에 헌신하려는 마음가짐 또는 좋지 못한 조건임에도 불구하고 적극적으로 근무하려는 의지 등을 의미한다. 치안이나 교육환경 등이 열악하더라도 조직과 개인의 성장을 위해 해외근무를 적극적으로 받아들이는 구성원의 모습이 조직몰입의 한 사례다. 몰입에 기반한 고용관계에서는 본질적으로 구성원의 자발적인 동기부여와 일을 통한 성취감을 강조한다.몰입에 기반한 고용관계는 과거의 충성심에 기반한 고용관계에서 진일보했다는 평가를 받지만 여전히 비판적인 시각도 있다. 고용관계를 직원이 아닌 회사 입장에서만 바라본다는 점이다. 이러한 이유로 최근에는 구성원 입장에서 고용관계를 바라봐야 한다는 목소리가 커지고 있다. 바로 구성원의 ‘라이프스타일’에 기반한 고용관계다.해외근무는 한때 직장생활의 꽃이자 승진의 지름길로 여겨졌지만, 이제는 과거의 영광이 돼버린 모양새다. 세대 변화, 정보 접근성 향상 등 이런 현상을 설명하는 여러 이유가 있으나 그중에서도 조직과 개인의 관계를 바라보는 심리적 가정의 변화가 상당한 영향을 미친다.미국에서는 코로나19 발병 후 ‘대퇴사시대’라고 말할 정도로 많은 직원이 회사를 떠났다. 퇴사하는 이유로는 ‘하루의 대부분을 직장에서 보내는데, 그 시간이 행복하지 않아서’라는 의견이 다수다. 일을 단순히 생계유지 수단으로 여기던 과거와 달리, 일 속에서 나름의 의미를 찾는 경향이 짙어졌다. 자아실현뿐 아니라 일과 삶의 균형, 사회적 가치 실현 등 개인의 성향과 라이프스타일에 따라 일을 선택하는, 우선순위가 달라진 모습이다.라이프스타일의 가치를 높여라이제 사람들은 회사 안은 물론이고 회사 밖에서도 자신의 총체적 라이프스타일 니즈를 충족시켜주는 일을 선호한다. 자신이 원하는 라이프스타일이 위협받는다고 느끼면 아무리 좋은 자리라도 마다한다. 가차 없이 회사를 떠나기도 한다. 머서가 발표한 2022년 글로벌 인재 트렌드 조사결과를 보면, 라이프스타일에 신경 쓰는 일자리를 선호하는 구성원들의 양상을 뚜렷이 엿볼 수 있다. 직원들은 단순히 보다 높은 보상을 주는 직무나 지역에서 일하겠다고 말하지 않는다. 보상을 중요한 요소에서 배제한 것은 아니지만, 이보다는 자신의 라이프스타일을 지켜주는 직무와 지역을 보다 선호하는 것으로 나타났다. 상당수 응답자는 급여가 높아지지 않더라도 자신의 라이프스타일을 우대해주는 직무를 선택할 것이라고도 답했다. 이들이 원하는 것은 어느 지역에서 일하든 자신의 라이프스타일에 맞춰 일하는 업무환경이다. 여기에 더해 높은 품질의 의료서비스, 가족을 위한 웰빙 혜택, 새로운 지식을 배울 수 있는 시간 제공 등 그 니즈도 개인마다 매우 다양하다. 최근 젊은 세대를 관통하는 주요한 특성으로 ‘개인화’가 손꼽힌다. 성장기 때부터 스마트폰을 들고 연결된 세상에서 살고, 언제 어디서든 자신만의 취향에 맞는 제품과 서비스를 구매하는 젊은 세대에게는 ‘나’와 ‘나의 취향’이 중심에 있다. 이렇게 개인화된 세대는 기성세대와는 달리 조직 중심 사고에 거부감을 느낀다.이제 고용관계에서도 개인화 세대에 맞는 ‘라이프스타일 맞춤형 계약’이 필요하다. 개인화 세대는 회사와 ‘충성 서약’이 아니라 ‘고용 계약’을 맺는다고 생각한다. 해외근무에 따른 보상과 처우, 업무환경도 맞춤형 패키지 계약을 맺는 방식으로 발상을 바꿀 필요가 있다. 천편일률적 접근에서 벗어나 해외근무 유형, 세대, 업무, 취향, 라이프스타일 등에 따라 제각각 동기부여 요소와 고충점이 다를 수 있다는 점을 염두에 둬야 한다. 직원들의 ‘회사와 일이 자신들의 라이프스타일에 잘 들어맞는지’에 대한 생각은 매우 깊어졌다. 글로벌 모빌리티 활성화에 있어 구성원 한명 한명의 라이프스타일을 고려하는 것이 중요해진 이유다.코로나19 팬데믹으로 인한 국경 봉쇄가 완화되면서 기업들은 글로벌 확장에 보다 애쓰고 있다. 글로벌 전략을 성공적으로 펼치기 위해 우수한 인재를 적극적으로 해외에 보내고자 한다. 하지만 세대와 고용관계 변화로 인해 기업들은 고민에 휩싸여 있다. 이때 기업들의 대처는 ‘보다 나은 처우를 제공하자’라는 접근이 보편적이다. 하지만 이런 식의 대응이 지속가능할 것이라는 확신이 서지 않는다. 획일적 인센티브나 처우 개선만으로는 지금의 이슈를 해결하기에 한계가 있기 때문이다. 그러니 시사점은 명확하다. 이제는 글로벌 모빌리티 전략을 펼치는 데 있어 구성원의 라이프스타일에 더욱 집중하는 ‘직원가치’를 고민할 때다.
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[엄준하 발행인 메시지] 직장학습 중심으로 전환해야...
최근 Fortune/Deloitte 설문조사에 따르면 CEO들의 71%가 올해 가장 큰 비즈니스 혼란 요인은 ‘기술 부족’이 될 것으로 예상하고 있습니다.HRD와 기업교육에 종사하는 사람들은 기술 격차를 해소하기 위한 올바른 종류의 교육을 찾는 것이 큰 도전이라는 사실을 이미 알고 있을 것입니다. 기업 내외부에는 많은 교육프로그램들이 세팅되어 있습니다. 아쉽게도 그중 다수는 여러분이 고민하는 경영성과 개선을 위한 프로그램과는 거리가 멀 것입니다.기업교육은 조직의 성과와 직원들의 개인적 성장을 위해 중요한 역할을 합니다. 그러나 기존 집합교육(오프-직장학습/off-the-job training) 중심 교육방식은 더 이상 교육의 성과와 시간, 비용 측면에서 만족스럽지 않습니다. 디지털과 인공지능 중심으로 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서는 실제 업무와 직결된 직장학습 중심 교육이 필수적입니다. 따라서 한국의 기업교육을 오프-직장학습에서 직장학습(on-the-job training) 중심으로 전환해야 합니다."디지털과 인공지능 중심으로 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에서는 실제 업무와 직결된 직장학습 중심 교육이 필수적입니다."기업의 경쟁력을 높이려면 직원들이 현장에서 변수에 빠르게 대응하고 문제를 신속하게 해결할 수 있어야 합니다. 오프-직장학습은 이론적 지식을 강조하기에 실전에서의 문제해결능력을 키우는 데 한계가 있습니다. 반면 직장학습은 직원들에게 실제 업무경험을 제공하며, 실전에서 필요한 기술과 능력을 습득하도록 돕습니다.직장학습 중심 교육은 직원들의 역량 강화에 더욱 효과적입니다. 이론교육만으로는 회사에서 발생하는 다양한 문제들에 효과적으로 대처하기가 매우 어렵습니다. 하지만 직장학습을 통해 직원들은 실제 업무 상황에서 필요한 능력을 현장에서 익히고, 이를 실무에 적용할 수 있게 됩니다.그리고 직장학습은 직원들에게 학습 동기를 부여하는 데 도움이 됩니다. 직원들은 자신의 성장과 발전을 위해 직장학습 기회를 더욱 갈망하며, 이에 따른 역량 향상이 조직의 성과와 직원의 만족도에 긍정적인 영향을 미칩니다."직장학습은 직원들에게 학습 동기를 부여하는 측면과실시간 피드백 제공 부분에서 많은 이점이 있습니다."또한, 직장학습은 실시간 피드백 제공에도 유리합니다. 실제 업무에 직접적으로 참여하면서 멘토나 상급자로부터 즉각적인 피드백을 받을 수 있습니다. 이를 통해 실수를 빠르게 개선하고 성장할 수 있습니다. 반면, 오프-직장학습은 외부 교육기관과의 협력이 필요하며, 교육을 위한 장소와 시간 확보에도 비용과 시간이 많이 듭니다. 하지만 직장학습은 현장에서 진행되기 때문에 비용과 시간을 절약할 수 있습니다.마무리하면, 기업교육에서 직장학습 중심으로의 전환은 기업과 직원 모두에게 많은 이점을 제공합니다. 실제 업무에 적용할 수 있는 실전 경험과 역량 강화는 조직의 성과를 향상시키는 데 핵심적인 역할을 합니다.따라서 기업은 빠르게 변화하는 비즈니스 환경에 발맞춰 직장학습 중심 교육의 전환을 다음의 3가지 전략에 따라 적극 추진해야 합니다.첫째, 교육과 실무가 능동적으로 연결돼야 합니다. 교육과정을 기업의 실제 업무 상황에 부합하도록 설계해서 직원들이 일하듯 배울 수 있도록 해야 하며, 학습 계획을 수립할 때는 조직의 전략과 목표를 고려하여 직장학습을 포함한 적절한 교육프로그램을 구성해야 합니다.둘째, 직장학습에는 멘토와 멘티, 선배와 후배 간의 지속적인 지원과 피드백이 필요합니다. 따라서 기업은 멘토링 프로그램을 구축하여 새로 합류한 직원들에게 실무적 지침과 조언을 제공하고, 실전 경험을 쌓을 수 있도록 도와야 합니다.셋째, 기업의 경영진과 리더들은 직장학습의 중요성과 가치를 직원들에게 인식시키고, 직장학습의 성과를 정확하게 평가하고 개선하기 위한 피드백 시스템을 구축해야 하며, 직원들의 성장과 발전을 적극적으로 지원해야 합니다."직장학습 중심 교육의 전환에선 다음의 3가지 전략을 유의해야 합니다.첫째로, 교육과 실무의 능동적 연결입니다.둘째로, 멘토-멘티, 선배-후배 사이의 지속적 지원과 피드백입니다.셋째, 전사 차원의 직장학습에 대한 정확한 인식 및 실천입니다."이러한 전략을 적극적으로 추진하면, 한국 기업교육에서 직장학습이 더욱 효과적으로 이뤄질 수 있으며, 조직의 성과와 직원들의 역량 향상에 기여할 수 있습니다.엄준하 발행인본지를 창간한 엄준하 발행인은 국내 인적자원개발 발전을 고민하고 연구하며 실천하는 HRD 선각자이다. HRD를 통한 사람중심경영과 사람 사는 세상을 실현하고자 한다. 인력개발학박사로서 한국HRD협회 회장, 일생경영학교 이사장을 맡고 있다.
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[이지연 교수] 융합적 학습(Convergent Learning)
포스트코로나 시대, 디지털 대전환이 진행중인 급변하는 교육환경 속에서 최근 대두되고 있는 미래교육 관련 논의들은 교육적 패러다임의 전환과 교수학습의 혁신을 강조하고 있다. PACA 교수학습 모형은 미래교육이 나아가야 할 방향을 개별화(Personalized), 현장기반(Authentic), 융합적(Convergent), 적응적(Adaptive) 학습으로 규정한 미래형 교수학습 모형이다. 본고에서는 PACA 4요소 중 세 번째로 ‘융합적 학습(Convergent learning)’에 대해 소개하고, 교육현장에서 융합적 학습을 구현하기 위한 에듀테크의 역할 및 활용사례들을 살펴보고자 한다.왜 융합적 학습인가?최근의 기술적 발전과 사회적 변화, 특히 생성형 AI의 등장과 같은 혁신은 사회가 요구하는 인재상에 큰 변화를 가져왔다. 풍부한 전문적 지식과 고도의 기술적 숙련도를 갖춘 기존의 인재상에서 한 걸음 더 나아가, 다양한 분야에 대한 이해와 통찰력을 바탕으로 창의적이고 종합적으로 문제를 해결할 수 있는 창의융합형 인재상에 대한 사회적 관심과 요구가 그 어느 때보다 높다. ---교육부의 ‘2015 개정 교육과정 총론 및 각론 확정 발표를 참고’하면 ‘인문학적 상상력, 과학기술 창조력을 갖추고 바른 인성을 겸비하여 새로운 지식을 창조하고 다양한 지식을 융합하여 새로운 가치를 창출할 수 있는’ 창의융합형 인재 양성을 위해서는 기존의 분과적 학문에 기초한 지식이나 접근방식을 넘어 교육과정을 재구성하고, 테크놀로지를 활용한 다양한 학습환경 및 방법을 접목하여 상이한 분야의 지식, 기술, 경험을 문제해결에 적용하도록 유도하는 융합적 학습이 선행되어야 한다(이광우 외, 2014; 정미경 외, 2015). 우리나라에서 융합적 학습과 관련된 논의는 주로 과학, 기술, 공학, 인문사회·예술, 수학을 연계하여 과학기술 기반의 융합적 사고와 실생활 문제해결력을 함양하고자 하는 STEAM(융합인재교육)을 중심으로 이루어져 왔으며, 여러 대학도 기초교육과 단일 학문영역으로 구분되는 학과중심주의에서 벗어나 다학문적 연계를 통한 자유전공학부를 운영하는 등 교육현장에서는 융합적 학습의 중요성을 인식하고 다양한 노력을 기울이고 있다.에듀테크와 혁신적 교수방법은 어떻게 융합적 학습을 지원하는가?융합적 학습(convergent learning)은 ‘학습주제와 관련된 내용을 다차원적으로 결합하여 다양한 방식으로 표현하는 교수학습 형태’를 의미한다. 교육현장에서 융합적 학습을 구현할 수 있는 방식은 크게 주제 간 융합, 교수학습 방법의 융합, 그리고 디지털/테크놀로지 융합으로 구분해볼 수 있다(이지연·김미화, 2023). 먼저 주제 간 융합이란 단순히 여러 교과의 내용을 동시에 제시하는 데 그치는 것이 아니라 두 개 이상의 주제나 내용을 결합하여 새로운 학습목표를 제안하는 것을 의미한다. 다음으로 교수학습 방법의 융합은 서로 다른 방법을 결합한 교수학습 방법을 적용한 학습이다. 프로젝트 기반 학습이나 협동 학습, 토론 학습 등 다양한 교수학습 방법은 각각 학습자의 문제 이해와 해결에 도움이 되는 상이한 관점과 경험을 제공해 줄 수 있다. 마지막으로 디지털/테크놀로지 융합은 학습 주제나 내용을 체험, 이해, 획득하는 학습과정에서 적절한 디지털/테크놀로지를 선택적 혹은 통합적으로 활용한 학습을 의미한다.빅데이터 기반 코로나 지도 생성(주제 간 융합+테크놀로지 융합 사례): 정보기술, 데이터 과학, 공중보건, 지리학 등 다양한 학문 분야의 지식을 융합한 융합적 학습의 결과물인 코로나 지도는 빅데이터를 활용하여 코로나19의 확산 경로 및 패턴을 파악하고, 병원·진단센터·백신 접종센터 등 보건 관련 인프라와 자원의 배치를 최적화하며, 공개적으로 공유된 코로나19 지도를 통해 일반 시민의 인식을 고취하는 등 복잡하고 심각한 실세계의 문제를 해결하는 데 유용하게 활용될 수 있다.AI를 활용한 르네상스 시대 도시 간 물류이동 재현(주제 간 융합+테크놀로지 융합 사례): AI와 역사학, 경제학 등 이종 학문에 대한 지식과 AI 모델링 기법을 이용한 융합적 학습의 또 다른 사례다. 학생들은 당대 주요 도시의 인구 및 경제 규모, 도로 네트워크 등 역사적 사실과 이를 뒷받침하는 데이터를 기반으로 AI 모델을 학습시키고, 결과를 분석하여 르네상스 시대의 물류이동 패턴을 재현할 수 있다. 융합적 학습을 통해 역사적 사건과 현상에 대해 얻게 된 새로운 통찰은 현대 도시의 물류이동과 관련된 여러 문제를 해결하는 데 유용하게 활용될 수 있다.대학 수업에서의 주제 간 융합, 교수학습 방법 융합, 테크놀로지 융합 적용 예(출처: 2023-1학기 인하대학교 수업)협력적 문제해결을 위한 프로젝트 수업의 테크놀로지 융합 사례(주제 간 융합+교수학습방법 융합+테크놀로지 융합): 실제 교육현장에서 교사와 학생들이 당면한 현실적 어려움을 해결하기 위한 교육공학적 방안을 탐색하는 협력적 프로젝트 수업에서 학생들은 ‘고등학교 국어수업에서의 글쓰기 멘토로서 챗GPT 활용방안’, ‘비콘과 실시간 위치 기반 SNS를 활용한 대학 축제에서의 쓰레기 무단투기 해결방안’ 등 다양한 교과 및 전공지식, 테크놀로지, 학교현장에 대한 이해에 기반한 해결방안을 개발했고, 그것을 패들렛과 플립, 제페토 등 다양한 플랫폼을 활용하여 공유했다. 해당 내용은 상단의 그림과 같다.앞서 살펴본 사례들과 같이 에듀테크를 활용한 교수학습의 혁신은 다양한 방식으로 융합적 학습을 지원하여 학습자들이 현실의 복잡한 문제에 대해 다양한 시각으로 접근하고, 이를 해결하기 위해 여러 가지 기술과 지식을 결합할 수 있는 능력을 기르는 데 있어 중요한 역할을 한다. 창의융합형 인재에 대한 시대적, 사회적 요구에 부응하기 위해서는 융합적 학습에 대한 교수자와 학습자의 인식과 실천역량을 강화하고, 초중등학교와 대학, 기업 등 다양한 교육 맥락에서 융합적 학습이 촉진될 수 있는 기술적, 정책적 여건을 마련하기 위한 고민과 노력이 지속되어야 할 것이다.[참고 자료]이광우, 정영근, 곽영순, 한혜정, 김정효, 최정순(2014). 초중등학교 교육에서 융합교육 활성화를 위한 과제. 한국교육과정평가원: 2014 KICE 이슈페이퍼.이지연, 김미화 (2023). 예비교사의 미래역량 강화를 위한 PACA 역량모델 개발연구. 한국교육공학회 2023 춘계학술대회 논문집.정미경, 이재덕, 강구섭, 박상완, 이명희(2015). 융합형 교육을 위한 교사교육 개선방안 연구. 한국교육개발원: 연구보고 RR2015-05.이지연 교수인하대 사범대학 교육학과 교수. 한국과학창의재단 미래형 교수·학습모델 개발지원사업단 단장이며, 교육부 이러닝 세계화 사업(LEAD) 전문가그룹의 자문위원이다. 한국교육공학회 학술지 편집위원장, 한국교육정보미디어학회 全부회장이자 現이사로 활동 중이다. 관심 연구 분야는 미래교육과 학교혁신, 테크놀로지 기반 역량중심 수업의 설계와 평가다.
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[송은정 교수] 직업 참여도를 높이기 위한 AI 기술 활용
AI는 HRD 분야에서 혁신을 가져올 잠재력이 있는 기술이다. 최근 등장한 다양한 AI 기술은 HRD 분야에서 직원 참여도와 생산성 향상, 공정한 조직 문화 조성 등에 큰 도움을 줄 것으로 기대된다. AI는 HRD 분야에서 직원 참여도를 향상시키고, 직원의 채용, 관리, 유지를 개선하며, 직원이 조직과 유대감을 느끼고 몰입할 수 있도록 지원하는 데 도움이 될 수 있는 강력한 도구다. AI를 효과적으로 활용하기 위해서는 직원의 요구와 조직의 목표를 이해하고, AI 기술을 직원의 업무에 맞게 적용하는 것이 중요하다.코로나19 팬데믹을 거치며 온·오프라인이 공존하는 블렌디드 업무 환경이 뉴노멀로 자리 잡았다. 이런 시대에 AI와 데이터 기반 피플 애널리틱스를 통해 조직의 변화를 이끌어내고자 하는 기업들이 많아지고 있다. 데이터 기반 의사결정은 직원의 참여도를 측정하고 기록하는 과정에서 추측을 배제하고, 보다 신뢰할 수 있는 정보를 제공한다. ---"많은 HR 데이터를 AI를 통해 실시간으로 활용하는,매우 정량적이면서도 근거가 확실한 시스템은‘more equitable’한 조직을 만드는데 기여할 것이다."AI는 직원의 참여도, 생산성, 근속률 등 다양한 인적자원 지표에 영향을 주는 수많은 변수를 실시간으로 분석하여 최적의 인사이트를 줄 수 있다. 또한, 개인화된 맞춤형 교육, 채용-평가-보상 등의 HR 프로세스를 자동화하고 지능화하여 업무의 효율성을 높여준다. 수많은 데이터를 기반으로 한 정량적이고 근거 있는 시스템은 기존의 주관적인 HR 판단의 오류를 줄여주고, ‘more equitable’한 조직을 만드는데 기여할 것이다.HRD 분야에서 AI는 구체적으로 어떤 역할을 할까? 먼저, AI는 직원의 참여를 유도하는데 중요한 축이 될 수 있다. AI는 HRD 분야의 문제해결, 인재육성, 성과관리 차원에서 실질적인 도움을 준다. 그리고 AI는 인적 정보에 대한 자료수집, 온보딩, 갈등관리 과정 등을 자동화하여 수작업을 대폭 줄여준다. 이에 따라 HR 업무의 효율성이 증대될 것이다. 이처럼 표면적으로 드러난 AI의 효율성에 더하여, AI는 인간의 경험과 혁신을 융합하여 조직의 성장에 도움을 준다. 편견을 줄이는 등 기업 내의 긍정적인 분위기 조성에 기여할 수 있다. 인공지능을 통한 직원 참여의 핵심은 자동화와 지능화다. 그리고 AI는 직원들 사이의 갈등 해결에도 주요한 역할을 할 수 있다. AI를 기반으로 갈등 해결을 주도적으로 지원하는 시스템을 구축한다면 이를 통해 직원들의 고충을 경청하고 민감한 정보도 안전하게 관리할 수 있다. 또한, AI 기반 학습 및 능력개발 프로그램은 유용성이 크다. 학습 프로그램은 인재 확보 및 육성에 필수적이다. 그 과정에서 AI 기반 플랫폼은 예측 분석, 실시간 피드백, 챗봇 기반 소통 등을 제공한다. HRD 담당자들의 경우 AI를 통해 맞춤형 교육과정을 설계 또는 제안할 수 있다. AI는 HR 담당자들에게도 매우 유용한 도구가 된다. AI는 때때로 직원의 행동을 추적하고 위험 신호를 포착해준다. 그리고 데이터 기반 정서 분석을 통해 직원들의 참여도를 개선할 수 있다. 아울러 게임화된 AI는 과제, 포인트 등과 결합하여 직원 참여와 몰입을 극대화한다. AI를 통한 게임 요소의 도입은 참여도와 소속감 제고에 효과적이다. 메타버스와 같은 멀티 채널 공간으로 기업교육의 장이 확대된다면 게임화된 AI의 도움을 받아 직원들은 더 자유롭게 의견을 교환하고 소속감을 가질 수 있다.특히나 하이브리드 근무 모델에서는 AI 기술을 통해 직원경험을 개인화하여 조직을 더욱 건강하게 만들 수 있다. 전통적으로 행해졌던 직원들에 대한 수시 설문조사는 직원들의 감정을 파악하기 쉽고 비용 면에서 효율적이다. 그리고 회사에서 이뤄지는 대면 모임은 소속감과 결속력 강화에 도움이 됐다. 그러나 AI는 더 많은 장점이 있다. AI는 거시적인 패턴 분석과 미시적인 개인 행동 예측으로 미래전략 수립에 도움을 준다. 그리고 HRD 분야의 의사결정 지원 및 교육과정에 대한 아이디어 발상, 맞춤형 콘텐츠 지원, HR 업무 전반의 자동화를 통해 효율성을 높여준다. 챗봇은 직원들의 감정을 분석하여 상담자 역할을 해줄 수 있다. 따라서 AI와 전통적인 HRD 접근법을 적절히 결합하여 직원경험을 개인화한다면, 보다 참여도 높고 생산적인 조직문화를 구축할 수 있을 것이다.그렇다면 HRD 분야에서 AI를 활용하여 직원의 참여도를 높이기 위한 기술적인 전략에는 무엇이 있을까? 먼저 실시간 인사이트 분석 기능을 활용하는 것이다. AI를 기반으로 감정분석과 예측분석을 결합하여 실시간 참여도를 측정할 수 있다. 다음으로 근거 기반 HR 문제해결을 통해 이직률을 낮추고 생산성을 높일 수 있다. 그리고 자연어처리(NLP) 기술을 활용할 수 있다. 기존 설문조사 대신 자연어 처리 기술을 기반으로 직원들의 정서 및 업무파악이 가능하다. 또한, 회사 내부 불만족 요인을 유형화하여 추적할 수 있다. 그리고 게임화된 AI를 활용할 수 있다. 직원들을 교육하는 과정에서 게임적 요소를 통해 회사의 목표와 직원들의 개인적인 성취 목표를 긴밀히 연계시킬 수 있다. 아울러 AI를 활용해서 직원들의 신체적, 정서적 건강을 지원할 수 있다. 직원 건강관리는 긍정적 업무환경 조성에 필수적이다. AI를 통해 이를 관리하면 고용과 생산성에 있어 지속적인 동력을 확보할 수 있을 것이다. 종합하면 실시간 분석, 자연어 처리, 게임화된 AI 기술을 활용하고, 직원 정서 및 건강 지원에 AI를 활용하는 전략을 통해 직원 참여도를 극대화할 수 있다. 그리고 도입 과정에서 조심스럽게 직원들의 반응을 점검하고 사내 윤리 규정을 수립해가며 AI를 도입한다면 더 큰 효과를 볼 수 있을 것이다."AI와 전통적인 HRD 접근법을 적절히 결합하여직원경험을 개인화한다면 보다 참여도가 높고생산적으로 일하고 학습하는 문화를 만들 수 있을 것이다."앞으로 AI는 직원 참여와 몰입을 극대화하여, 개인의 역량 강화와 조직의 성과 향상에 크게 기여할 것이다. 자동화를 통해 보다 중요한 업무에 집중할 수 있고, 데이터 기반 정확한 인사이트를 통해 적절한 HR 조치가 가능해질 것이다. AI는 HRD에서 지속적으로 핵심 역할을 담당할 것으로 기대된다. 이에 따라 직원 참여와 HR 업무 혁신의 과정에서 AI를 적정하게 활용하여 개인과 조직의 성과를 높이는 것이 숙제다. 이를 위해서는 직원의 요구와 조직의 목표를 이해해서 AI를 조직의 방향성에 맞게 적용하는 것이 중요하다. 따라서 HRD 분야 전문가들의 AI 기반으로 디지털 전환을 모색하고 실제적인 변화를 만들어가는 사례연구들이 지속돼야 할 것이다.송은정 교수동국대학교 AI융합교육전공 교수로 교육 분야 인공지능과 데이터 과학을 가르친다. Microsoft 교육팀 연구원, Google 교육팀 부장을 역임했으며 글로벌 기업과 대학에 이르기까지 교육 현장과 IT업계를 아우르는 경험을 바탕으로 기술과 교육을 연결하는 다양한 활동을 하고 있다. 공저로 『디지털 교육 트렌드 리포트 2024』가 있다.
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[윤선경 박사] PBL과 디자인 씽킹의 결합
HRD에서 추구하는 목표인 구성원 성장과 기업의 성과 향상을 위해 효과적인 문제해결역량의 향상은 필수적이다. 최근의 경영환경에 비추어 문제해결을 효과적으로 하기 위해서는 체계적인 능력뿐 아니라 맥락을 반영한 최적화된 문제해결능력이 갖춰져야 한다. 여기에 적합한 방식이 PBL 과정에서 디자인 씽킹을 결합하는 것이다. 디자인 씽킹은 인간 니즈의 이해, 경험과 맥락을 반영한 문제해결안 도출이 가능하다. 기존의 문제해결방법과 사고방식에서 보이지 않았던 프레임 변화를 통해 구성원과 구성원 간, 구성원과 조직의 HRD 문제를 이해할 수 있고, 그 문제를 해결함으로써 구성원들의 문제해결능력을 높여줄 수 있다. 따라서 관점 전환에서부터 시작하여 HRD에서의 디자인 씽킹을 활용한 문제해결 단계를 살펴보도록 하겠다.HRD는 구성원 성장과 기업의 성과 향상을 추구한다. 과거에는 이 두 가지 목표가 양립할 수 없다는 인식으로 인해 ‘학습과 성과’ 논쟁이 팽배하기도 했다. 그러나 PBL을 통해 실제 조직의 문제를 효과적으로 해결하는 문제해결자를 육성한다면 인재육성과 성과에의 기여를 모두 충족할 수 있다.---조직 구성원 중 누구는 주어지는 과업마다 능숙하게 일처리를 한다. 그런데 기대치가 다르다면 그를 좋은 문제해결자로 보지 않을 수 있다. ‘문제해결을 효과적으로 한다’는 의미를 어떻게 해석하는가? ‘효과적 문제해결’을 다음 ‘체계적, 논리적, 비판적, 합리적, 창의적 혹은 대외환경에 대응하여 맥락적으로 해결함’ 중 어떤 의미로 생각하는지에 따라 문제해결에 대한 기대치가 달라지고, 문제해결자의 역량도 다르게 평가하게 된다. 지금까지 우리는 체계적이고 논리적으로 문제를 정의하고, 세부적으로 구조화한 후 이슈를 분석하고 측정하여 조직적으로 대안을 만들어내는 방식에 익숙했다. 이 방식은 전체적 관점(holistic view)에서 시작하여 문제들을 분할해서 보기 때문에 명확한 문제해결 방향과 솔루션이 체계적으로 도출된다는 장점이 있다. 그러나 4차 산업혁명과 디지털 트랜스포메이션 환경에 본격 돌입하면서 기존 문제해결방법의 효과성에 점차 의문이 제기됐다. 문제의 ‘맥락’이 중요한 이른바 복잡성 시스템(complex system) 때문이다. 어제는 맞았지만 오늘은 더 이상 통용되지 않거나, 어느 시기가 지나면 기존 해결안이 오히려 문제가 될 수 있는 상황이 됐다. 지금의 문제해결에서의 합리성은 다수를 대표하는 것이 아니라, 소수를 포함한 다양성과 포용성이 될 수 있는 것이다. 무엇보다 모두에게 통용될 것이라고 믿는 평균적 문제해결안보다 실제 맥락과 상호작용을 반영하여 최적화된 문제해결안을 만들어야 한다는 필요성이 제기됐다.이러한 이유로 최근 PBL에서 종종 사용되는 방식이 디자인 씽킹(design thinking)이다. 디자인 씽킹은 사람이 요구하는 바(desirability)를 깊이 이해하여 경험과 직관, 자유자재의 사고방법을 활용하여 미래를 예측하는 디자인 마인드셋 방식이다. 디자인 씽킹을 PBL에서 활용할 때 최고의 매칭 포인트는 맥락의 반영이다. PBL은 대개 실제 사례를 문제로 선정한다. 실제 세계의 문제는 정형화되어 있지 않으며 맥락을 담고 있어 복잡하다. 디자인 씽킹은 처음부터 공감(empathy) 즉, 인간 이해를 바탕으로 맥락을 탐색하고 가설을 세워 현장에서 직접 대상으로부터 정보를 얻어 디자인적 사고과정을 거쳐 해결안을 만든다. 따라서 과거의 데이터 평균치로 얻어지는 것과 다른 값, 즉 아웃라이어가 나올 수 있다.첫째, 디자인 씽킹을 활용한 HRD의 문제해결은 관점 전환에서 시작한다. 핵심은 공감이다. 포커스를 사용자 관점으로 일단 이동한다. 예로, 교육 프로그램의 참여율과 효과성에 대해 고민하고 있을 때 HRD 담당자들은 ‘이 프로그램이 얼마나 교육적으로 도움이 될까? 학습과 성과 향상에 어떻게 도움이 될까?’라고 생각하게 된다. 여기에서 관점을 바꾸면 ‘교육참여자 즉 직원들은 어떤 경험을 하고 있는가? 직원 및 직무 경험, 직원의 스킬셋과 경력개발, 직원 몰입을 위해서는 프로그램을 통해 어떤 것을 제공해야 하는가?’이다. 프로그램 중심에서 조직과 구성원, 즉 인간 중심으로의 전환이다. 교육운영을 통한 성과도 물론 중요하지만 교육성과 자체에 초점을 두기보다 경험디자인에 관심을 두면 성과도 함께 향상된다. 이러한 관점 전환은 단지 생각에 의해서만이 아니라 실제 현장 인터뷰, 관찰과 경험 등 다양한 공감과 분석 방법을 통해 실행한다. 인터뷰할 때는 맥락과 경험을 탐색하는 여러 질문을 준비해야 하며, 선입견을 갖거나 미리 판단하여 답을 유도하면 안 된다. 정말로 상대방의 경험과 상황을 궁금해해야 한다. 관찰에선 일반적인 관찰, 참여관찰, 불간섭 측정, 사물 분석, 문화조사 등의 방법을 활용한다. 체험과 경험의 경우 깊이 있는 공감대 형성까지 가능한 디자인 에스노그라피(design ethnography)나 섀도우잉(shadowing) 등의 방법이 있다.둘째, 관점을 전환하면 문제 상황에 대한 높은 이해도를 얻게 되어 기존 문제가 새롭게 보인다. 즉, 문제를 재개념화하고 비즈니스, 프로젝트, 혹은 교육 목표를 재정의하는 단계다. HRD에서 진행하는 여러 프로그램 중 디자인 씽킹을 활용하여 문제해결을 하고자 할 때, 프로그램 및 대상의 특성에 따라 특정 니즈를 가진 페르소나 설정, 고객 여정 지도, 컨텍스트 맵, 이해관계자 지도, POV(point of view) 및 HMW(how might we) 등을 만들고 분석하여 진짜 문제가 무엇인지를 규명한다. 특히, 직원 경험의 여정 지도는 이 과정을 통해서 더 실제적으로 만들 수 있다. 예를 들어, 신입직원의 조직이탈과 잦은 이직 문제, 리더와의 불화, 세대 간 의사소통 문제, 공정성과 비효율 등 업무 진행방식에 대한 불만, 교육체계와 프로그램에 대한 관심과 참여 저조의 문제, 학습과 업무의 몰입 등 다양한 조직 이슈들을 직원 경험 지도로 만들어볼 수 있다. 경험은 실제적 맥락을 담고 있는 것이기 때문에 디자인 씽킹을 활용한 PBL이야말로 가장 적합한 문제해결방법이 된다.다음 단계로, 공감과 문제정의가 제대로 되었다면 이후 아이디에이션과 프로토타이핑을 거쳐 실제 테스트가 가능하다. 아이디에이션의 경우 브레인스토밍을 떠올릴 수 있다. 그 외에도 마인드맵, 스케치, SCAMPER, 친화도맵(affinity diagram) 등 각종 맵과 방법을 활용하는데, 아이디어의 조합과 재구성 등 해결안의 프레임을 바꾸는 의도적인 시도가 필요하다. 또한, 아이디어를 무한 발상하는 데서 끝나지 않고, 여기에서 일정 패턴을 발견하여 통찰을 얻기 위해 아이디어를 수렴하는 과정까지를 포함한다.이후, 프로토타이핑을 하면서 실제 실현가능성(feasibility)을 가늠하고 테스트를 실행하게 된다. 디자인 씽킹을 활용하여 문제를 해결하는 과정에서 만약 어느 단계에서 제대로 되지 않았거나 막혔다고 해도 문제가 되지 않는다. 다시 전후 단계로 이동하면 된다. 디자인 씽킹에서는 애자일 프로세스와 같이 반복적인 시도와 개선을 허용한다. ‘조직에서 현실적으로 실패를 어디까지 허용할 수 있을 것인가’하는 염려와 회의가 있을 수 있으나 실행, 이해관계자의 검토와 개선을 거쳐 의사결정을 하는 과정으로써 큰 역량 향상의 기회를 만드는 것이다.한편, 조직에서 직관과 경험만을 추구한다면 너무 감정적이고 주관적인 해결 방향으로 가는 것이 아닌지 염려할 수 있다. 그러나 디자인 씽킹은 극단적인 직관론이 아니다. 인간과 경험 측면을 보고자 하는 것이며, 이는 최근의 인간 중심 HRD 트렌드와도 일맥상통한다. 오히려 균형 잡힌 마인드셋을 바탕으로 분석적 사고를 함께 아우른다."디자인 씽킹은 인간 이해를 바탕으로 맥락을 탐색하고 가설을 세우며,그것을 현장에서 반복적으로 시도하고 개선해서 최종 해결안을 만든다.그렇기에 다양한 인간이 모여 일하는 조직을 대상으로 하는 HRD에서디자인 씽킹은 ‘인재육성’과 ‘성과에의 기여’를 모두 돕는 유용한 툴이다."디자인 씽킹은 IT 혹은 제품 기획과 마케팅만을 위한 방법이 아니다. 인간과 복잡한 인간 사회를 대상으로 하는 HRD야말로 문제를 제대로 이해하고 해결안을 제시하기 위해 디자인 씽킹을 효과적으로 활용할 수 있어야 한다. 구성원의 경험과 조직의 맥락을 바라보는 프레임을 바꾸어 보면 다른 결과가 나온다. 디자인 씽킹은 HRD에서 조직 문제해결의 본질에 가까워질 수 있는 방법인 동시에 문제해결자의 역량도 끌어올릴 좋은 방법임에 틀림없다.
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