최상의 교육 콘텐츠를 더 많은 학생에게, 더 쉽고 빠르게 제공할 수 있을 것 같았던 ‘에듀테크’는 팬데믹 시기에 제 역할을 다하고 있을까? 비대면 교육이 상수가 된 ‘위드 코로나’ 시대는 오히려 교육현장에서 에듀테크의 어두운 면을 드러내고 있다. 언택트 시대가 놓친 에듀테크의 핵심 쟁점들은 무엇인가? 왜 기술만으로 교실을 바꿀 수 없을까? 이 책은 코로나 팬데믹 이후 대두된 혁신적 교육기술에 대한 MIT 교수의 명쾌한 평가보고서로, 에듀테크에 대한 대중의 과도한 기대와 매혹을 바로잡는다.

저스틴 라이시( 저자)

하버드대학 교육대학원에서 공부하고 미국 매사추세츠공과대학(MIT) 비교미디어연구학 교수이자 MIT 산하 티칭시스템랩Teaching Systems Lab의 소장으로 재직하고 있다. 에듀테크를 활용해 디지털 학습을 설계하려는 학교를 돕기 위해 교육 컨설팅 기업 에드테크티처EdTechTeacher를 설립해 미국 전역과 전 세계의 수많은 교사 및 교직원, 학생들을 직접 만나왔다. 온라인 대중강좌인 MOOC 강사로, 교육 분야의 변화하는 리더십에 관해 강의하고 있으며, 교육 관련 팟캐스트 티치랩TeachLab을 진행하고 있다. 하버드대학과 MIT가 협업해 만든 무료 MOOC인 에드엑스edX의 연구개발자로, 네트워크로 연결된 세계에서 사용자의 규모에 맞는 학습, 실습 기반의 교육과 테크놀로지를 주제로 ?워싱턴포스트?, 《사이언스》, 《뉴요커》, 《애틀랜틱》, ?에듀케이션위크?같은 저명한 매체들에 활발히 기고하고 있다.

안기순( 번역자)

추천사 구본권
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 윙클과 스큐어모피즘 | 당혹함이냐 시시함이냐, 친숙함의 저주에 가려진 이면 | 보수적 교육 시스템을 위한 새로운 기술 지원 | 친숙함의 저주를 통과하는 길은 커뮤니티다 | 스크래치: 기술, 커뮤니티, 교사 학습 | 데스모스: 커뮤니티와 커뮤니티를 위한 설계 | 복잡한 시스템도입을 통한 신기술 구축

06 에듀테크 마태 효과
기술은 시스템에 내재한 불평등을 재생산한다 | 무료는 수단을 가진 사람들에게만 이익을 준다 | 사회적·문화적 장벽은 공평한 참여를 가로막는 장애물이다 | 디지털 형평성을 추구하는 설계 원칙 | 공동 목표를 중심으로 단합하기 | 가정·학교·커뮤니티와 연합하기 | 학생의 다양한 관심사를 연결하기 | 하위집단의 필요를 연구하기 | 에듀테크와 형평성을 지향하는 새로운 운동 구축하기

07 일상평가의 함정
컴퓨터, 비조직적 문제해결, 복잡한 의사소통을 위한 일상적인 작업 | 직업 세계를 뒤흔드는 컴퓨터 | 시험에 대한 이해와 오해: 구상화 오류 | 기계학습과 평가 | 기계학습과 에세이 자동 채점 | 컴퓨터 프로그래밍에서 자동 채점 | 일상평가의 함정을 피한다: 한 번에 한 개의 혁신 | 스텔스 평가 | 대규모 학습에서 이루어지는 평가의 미래

08 데이터와 실험의 독성
대규모 학습 데이터: 문장에서 이야기까지 | 자료 분석을 통한 교육 향상의 역사 | 학생 데이터 수집에 대한 비판: 범위와 강제성 | 상황별 무결성: 사생활 보호에 대한 추론 | 집 주소를 사용한 MOOC 학습자 연구 | 교육 연구와 데이터 수집에서 비용 대 혜택의 비율 | 대규모 학습의 가치 극대화, 실험을 통한 데이터 | 교육 실험에 대한 우려와 비판 | 데이터와 실험이 미치는 유해한 영향력의 완화와 관리

결론: 대규모 학습에 관한 과대광고 주기에 대비하기

감사의 글
미주