지금 우리는 4차산업혁명과 코로나19가 함께하는 시대를 살고 있습니다. 4차산업혁명은 방대한 양의 정보를 습득하는 역량보다는, 문제를 해결하기 위해 정보를 수집하여 변형하고 활용하는 역량을 요구합니다. 또한 코로나19 등장 이후 학생들은 온라인 학습을 하며, 수업 과정에서 필요한 정보는 간단한 검색을 통해 즉각적으로 얻을 수 있다는 것을 경험하고 있습니다. 따라서 이제는 학생들에게 정보를 주입하는 수업보다는 정보를 활용하는 방법을 가르쳐주는 수업이 필요한 시대라고 할 수 있습니다. 이 글에서는 4차산업혁명 및 포스트코로나 시대에 적합한 수업 방식 중 하나인 e-PBL과, 이를 실제 학교 현장에 적용한 사례들을 소개하고자 합니다.

PBL은 문제중심학습(Problem Based Learning)의 약자로, 학생들이 실생활에서 접할 수 있는 문제상황을 중심으로 문제해결을 위한 자료 조사, 모둠 토의 등의 과정을 거쳐 해결방안을 찾아가는 수업입니다.

일반적으로 e-PBL은 PBL 과정이 온라인 또는 웹을 기반으로 이루어지는 수업으로 정의되고 있으며, 이 과정에서 다양한 테크놀로지가 활용될 수 있습니다. 그 예로 온/오프라인의 다양하고 수많은 데이터를 문제 해결에 활용하는 빅데이터 활용 e-PBL, 인공지능 기술을 활용하여 문제를 해결하는 인공지능 활용 e-PBL 등이 있습니다.

이러한 e-PBL은 아래 그림과 같은 학습 효과를 기대할 수 있습니다.

다양한 테크놀로지를 이용한 e-PBL은 온라인 수업 뿐 아니라 교실에서의 대면 수업에서도 활용될 수 있습니다. 실제로 학교 현장에서 온라인 수업과 대면수업으로 적용된 e-PBL 활용 사례들을 통해 e-PBL에 한 발 더 다가가 봅시다.

e-PBL은 다양한 학년, 다양한 과목 뿐 아니라 창의적체험활동에도 활용될 수 있습니다. e-PBL 설계 단계에서 가장 중요한 것은 학습 목표에 맞추어 문제 상황을 제작하고, 문제 해결을 위해 어떤 테크놀로지를 활용할 것인지 결정하는 것입니다. 아래 사례들을 통해 다양한 테크놀로지가 e-PBL에 어떻게 활용될 수 있는지 살펴봅시다.

이 수업은 코로나19에 관한 빅데이터 탐색을 통해 최선의 방역 체계를 찾아보는 수업입니다. 이를 위해 학생들에게 제시된 문제 시나리오는‘질병관리본부의 일원이 되어 코로나 이후에 올 수 있는 새로운 전염병을 대비할 최선의 방역 체계 찾기’를 주제로 작성되었습니다.

수업은 고등학교 1, 2학년 생명과학 동아리 학생들을 대상으로 하여 6차시 대면 수업으로 진행되었습니다. 1~4차시에는 문제 해결을 위해 코로나19와 관련된 다양한 데이터를 수집하고 토의하였으며, Google Slide로 활동지를 제작하여 모둠원 간 의견 교환이 즉각적으로 이루어질 수 있도록 하였습니다.

5~6차시에는 모둠별로 세운 최선의 방역 체계를 정리하여 발표 자료를 만들고, 실제 질병관리본부에서 회의를 하듯 발표하도록 하였습니다. 발표 자료 제작 및 발표 시에는 방역 체계를 세우게 된 근거 데이터를 포함할 수 있도록 강조하였습니다. 학생들이 자신의 배경지식에만 기초하여 생각하지 않고, 데이터를 기반으로 생각할 수 있도록 하기 위함입니다.

이 수업을 통해 학생들은 수많은 데이터에서 나에게 필요한 정보를 선택하고, 이를 해석하여 문제해결에 활용하는 능력을 기를 수 있습니다.

이 수업은 이미지크롤링, 머신러닝, 빅데이터를 통해 음식에 카페인이 포함되어 있는지 판단할 수 있는 인공지능 판별기를 만들어보는 수업입니다. 이 수업에서는 청소년기의 건강과 음식의 관계, 카페인이 인체에 미치는 영향 등을 학습하는 것을 목표로 하였으며, 이를 위해 학생들에게 제시된 문제 시나리오는 ‘카페인 부작용을 겪는 동생을 위해 카페인 판별기를 만들어보자’ 는 내용으로 작성되었습니다.

수업은 중학교 자유학기 주제선택 과학반 학생들을 대상으로 하여 6차시 블랜디드(온라인+대면) 수업으로 진행되었습니다. 1~2차시는 온라인으로 진행되었으며, 모둠을 구성하고 모둠별로 해결할 문제와 계획에 대해 토의하여 토의 결과를 Google Jamboard에 정리하도록 하였습니다.

3~4차시에는 이미지크롤링, 머신러닝을 활용하여 카페인이 있는 음식 이미지를 수집하고 이를 통해 머신러닝 작업을 진행하도록 하였습니다. 5~6차시에는 머신러닝을 활용한 카페인 감별기를 완성하고 이를 발표하도록 하였습니다.

이 수업을 통해 학생들은 이미지크롤링과 머신러닝에 대해 학습하고 이를 실생활에서 활용할 수 있는 방안에 대해 생각해볼 수 있습니다.

이 수업은 모둠별로 우리 주변에서 볼 수 있는 문제를 한 가지씩 선정하여 이를 해결하기 위한 AI 어플리케이션을 만들어보는 수업입니다. 이를 위해 학생들에게 제시된 문제 시나리오는‘체인지 메이커가 되어 우리 주변의 문제를 찾아 해결하고 변화시켜보자’는 내용을 중심으로 작성되었습니다.

수업은 초등학교 4학년 학생들을 대상으로 하여 8차시 블랜디드(온라인+대면) 수업으로 진행되었습니다. 1~2차시는 온라인으로 진행되었으며, 모둠별로 토의하여 해결하고 싶은 문제를 정하고, 선생님의 안내에 따라 PowerApps를 활용하여 AI 어플리케이션 제작해보며 제작 방법을 익혔습니다. 3~4차시는 대면으로 모둠별 토의를 통해 어플리케이션을 디자인하고, 어플리케이션 제작에 필요한 데이터를 수집하도록 하였습니다. 5차시는 온라인으로 AI 어플리케이션을 제작하고 배포하는 활동을 하였고, 6~7차시는 대면 수업을 통해 어플리케이션 제작 스토리와 소감을 웹툰으로 제작하도록 하였습니다. 마지막 8차시는 온라인으로 진행되었으며, 어플리케이션 개발 스토리 웹툰과 어플리케이션 작동 시연을 발표하는 활동을 하였습니다.

이 수업을 통해 학생들은 우리 주변에서 해결해야 할 문제에 대해 생각해볼 수 있으며, 문제 해결을 위해 어플리케이션을 제작하는 방법을 학습할 수 있습니다.

위의 실제 현장 적용 사례들처럼 e-PBL은 우리 주변에서 접할 수 있는 문제에 대한 해결 과정을 온라인 또는 웹으로 진행하는 것에서 그치지 않고, 다양한 테크놀로지를 문제 해결 방안으로 활용하는 것까지 확대할 수 있습니다. 학생들에게 빅데이터, 인공지능 등의 다양한 테크놀로지가 실생활의 문제를 해결하는 데 활용될 수 있음을 알려주고, 이러한 경험이 학생들이 4차산업혁명 및 포스트코로나 시대를 살아가기 위한 역량을 기르는 데 도움이 될 수 있도록 e-PBL을 활용할 필요가 있습니다.

◈ 참고자료

• 차희영, 김연경, 김혜란, 김희라, 신대용, 안종현(2022). 2021 D.N.A.기반 e-PBL 창의교육 프로그램;코내가 만든 선한 A.I. 앱으로 체인지 메이커 되기!. 그린디자인.
• 차희영, 김예지, 유경주, 신대용, 안종현(2022). 2021 D.N.A.기반 e-PBL 창의교육 프로그램;꼭꼭 숨어라, 카페인 보일라!. 그린디자인.
• 차희영, 신길우, 신대용, 안종현(2022). 2021 D.N.A.기반 e-PBL 창의교육 프로그램;코로나 팬데믹! 이제는 분석해야 할 때!. 그린디자인.
• 차희영, 신대용, 안종현, 김영훈. 이태희, 안성원, 심재영, 조영은, 박준열, 박상희(2022). D.N.A.(Data, Network, AI) 기반 e-PBL. 그린디자인.