컴퓨터기반 협력학습(CSCL)에서 공유된 조절에 대한 모니터링 지원이 협력학습 과정 및 성과에 미치는 영향

Abstract

시공간의 제약을 넘어 디지털을 기반으로 일하고 학습하는 세대를 일컫는 디지털 노마드 시대(digital nomads)가 도래하면서, 네트워크 테크놀로지를 통해 협력학습이 이루어지는 컴퓨터기반 협력학습(Computer-supported Collaborative Learning, 이하 CSCL)이 주목받고 있다. 여러 학습자가 시공간의 제약을 넘어 상호작용하도록 하는 CSCL은 개인의 지식을 집단에 분산시킬 뿐 아니라 궁극적으로는 공동의 지식구축에 기여한다. 하지만 컴퓨터로 매개된 의사소통 상황에서는 면대면 의사소통 상황보다 맥락에 대한 정보가 전달되기 어려워, 학습자들은 상황적인 정보를 수집하고 이해하기 위하여 의도적인 노력을 기울여야 한다. 자기조절학습이론에서는 학습자가 목표 달성을 위해 현재 상태에 대한 정보를 수집하고 이를 바람직한 상태와 비교하여 자신의 학습을 조절하는 것을 모니터링(monitoring)이라 하는데, 협력학습에서 역시 학습자는 목표 달성을 위해 현재 상태에 대한 정보를 수집하고, 바람직한 상태와 비교하여 현재의 학습을 변화시킨다. 특히 협력학습에서 발생하는 조절 기제에 관한 선행연구에 따르면, 집단이 조절의 주체이자 대상이 되는 공유된 조절(shared regulation) 과정에서 모니터링은 집단의 지속적인 적응(adaptation)을 일으킨다(Panadero & Järverlä, 2015). 구체적으로 공유된 조절은 “집단의 의도적·전략적·거래적인 계획, 과제실행, 성찰과 적응(Hadwin, Järverlä, & Miller, 2018; p. 86)”을 의미한다. 협력학습에서 공유된 조절은 상호작용이 집단 내 특정 학습자에게 집중되지 않고 균형 있게 분산되도록 하면서, 내용적으로는 더 심층적인 상호작용이 일어나도록 한다. 이로써 공유된 조절은 궁극적으로 협력학습 성과를 높일 것으로 기대된다. 그러나 공유된 조절 과정에서 모니터링의 역할과 지원방법에 관한 설득력 있는 설명이나 제안은 아직 충분하지 않다. 이는 개인학습 맥락에서 밝혀진 모니터링의 기제를 협력학습 맥락에 직접 적용하기는 어렵기 때문이다. 이로 인해 협력학습에 서 집단 수준의 모니터링을 지원하기 위해서는 개인학습과 구분되는 협력학습 맥락에서 집단의 모니터링을 정교하게 반영한 지원도구 설계가 요구된다. 현재까지 공유된 조절을 모니터링으로 지원하는 대표적인 방법으로는 집단에 대한 정보를 제공하여 학습자가 협력학습 과정을 모니터링하도록 돕는 집단인식도구(group awareness tool), 구체적인 절차나 방법으로 제시되어 학습자가 효과적인 모니터링 전략을 습득하도록 하는 스크립트(script)가 있다. 하지만 집단인식도구는 모니터링 절차나 방법을 직접적으로 안내하지 못하며, 스크립트는 자연스러운 협력을 방해한다는 점에서 두 방법은 내재적인 한계가 있다. 최근 두 방법을 통합하려는 시도도 이루어지고 있지만, 협력학습은 다양한 주체가 참여하는 복잡하고 역동적인 현상이므로 공유된 조절을 모니터링으로 지원하는 것이 집단의 역동을 어떻게 변화시키는가에 대한 이해가 설계에 선행해야 한다. 이에 본 연구에서는 선행연구에서 보고된 공유된 조절과 모니터링의 특성을 고려하여 모니터링 중심의 공유된 조절 지원도구를 설계하고, 설계된 도구가 실제로 학습과정을 어떻게 변화시키며 궁극적으로는 학습 성과에 어떠한 영향을 미치는 가를 탐색하고자 했다. 이러한 목적을 위해 도출한 연구문제는 다음과 같다. 1. 컴퓨터기반 협력학습 환경에서 공유된 조절에 대한 모니터링 지원이 협력학습 과정에 영향을 미치는가? 2. 컴퓨터기반 협력학습 환경에서 공유된 조절에 대한 모니터링 지원이 협력학습 성과에 영향을 미치는가? 학습과정으로는 상호작용이 집단에 분산된 정도를 나타내는 지표인 내향집중도(in-degree centralization)와 외향집중도(out-degree centralization), 상호작용의 질을, 학습 성과로는 최종 산출물에 대한 루브릭 평가 결과를 검토하였다. 연구문제를 확인하기 위해 문헌 및 전문가 검토를 통해 설계의 시사점을 도출하고, 이를 바탕으로 모니터링 중심의 공유된 조절 지원도구를 설계하였다. 설계된 도구는 2가지 활동을 지원하였다. 첫 번째 활동은 모니터링 요소를 선정하는 것으로, 학습을 진행하는 동안 모니터링할 중요한 요소를 각 학습자가 개별적으로 선택한 다음, 그 결과를 바탕으로 집단 구성원이 토론하여 함께 모니터링할 요소를 선택한다. 두 번째 활동은 본격적인 학습 진행과 함께 이루어지는데, 팀 구성원이 함께 선정한 요소에 대해 모니터링이 필요하다고 판단할 때마다 ‘점검 필요’ 버튼을 클릭한다. ‘점검 필요’를 선택한 학습자가 동시에 3명 이상이면 모니터링을 위한 질문 프롬프트를 사용하도록 했다. 첫 번째 활동에서 개인별 모니터링 요소 선정 결과가 막대그래프로, 두 번째 활동에서 ‘점검 필요’를 클릭한 학습자의 수가 신호등으로 학습자에게 제시되었다. 연구도구를 통해 학습자는 ⑴모니터링 활동을 외현화하고, ⑵ 집단에 대한 정보를 시각적으로 확인하며, ⑶ 모니터링이 가장 필요한 시점에 구체적으로 모니터링 방법을 안내받도록 했다. 위와 같이 설계된 도구는 실시간 비면대면 CSCL 환경에서 이루어진 협력적 비구조화 문제해결 상황에서 사용되었다. 실험집단과 통제집단에는 각 6팀이 모니터링 중심의 공유된 조절 지원도구 사용 여부에 따라 배정되었고, 각 팀은 대학생 3~4명으로 구성되었다(총 47명). 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 균등한 상호작용의 측면에서 내향집중도는 실험집단이 통제집단보다 유의하게 낮았으나, 외향집중도는 실험집단과 통제집단 간에 유의한 차이가 없었다. 낮은 내향집중도는 정보나 의견을 제공해달라는 요청을 집단 구성원이 고르게 받 았음을 의미하는데, 이는 학습자가 제시한 의견에 대해 다른 학습자로부터 정확히 이해했는가를 확인받고 정교화할 기회를 집단 구성원들이 고르게 가졌음을 시사한다. 하지만 실험집단과 통제집단 간 외향집중도의 차이가 유의하지 않았다는 점은 지원도구의 사용이 집단 구성원을 더 고르게 참여하게 하지는 못했음을 의미한다. 이러한 결과가 나타난 원인으로 본 연구는 학습자가 집단 구성원들에 대해 ‘우리’라는 인식을 충분히 가지지 못했을 가능성을 고려하였다. 둘째, 상호작용의 질 측면에서 표면적인 의사소통 빈도는 실험집단과 통제집단 간에 유의한 차이가 없었으나, 심층적인 의사소통 빈도는 실험집단이 통제집단보다 유의하게 높았다. 토론 메시지의 내용을 살펴보면 실험집단의 경우, 한 학습자 가 제안한 의견에 대해 다른 학습자가 문제점이나 제한점을 지적하고 그 근거를 제시하는 상호작용이 여러 차례 일어났고, 이를 바탕으로 새로운 아이디어를 생성하였다. 하지만 통제집단의 경우, 정보를 모든 학습자가 나열하듯이 제시한 다음 곧바로 모든 학습자가 동의하여 상호작용을 종결하는 형태의 의사소통 형태가 두드러졌다. 공유된 조절을 지원했을 때 심층적인 의사소통이 더 많이 나타난다는 본 연구의 결과는 CSCL에서 공유된 조절을 모니터링으로 지원하는 것이 협력학습 과정에서 심층적인 상호작용을 촉진할 수 있음을 시사한다. 셋째, 협력학습 성과의 측면에서 실험집단과 통제집단 간에는 유의한 차이가 없었다. 그 이유에 관해 본 연구는 문제해결 시간이 짧았다는 점, 그리고 협력학습 과정 중에 모니터링이 이루어지는 시점이 충분히 정교하지 못했을 가능성을 고려 하였다. 특히 본 연구는 4명 중 3명 이상이 특정 요소에 대한 모니터링이 필요할 경우 질문 프롬프트를 통해 사용하도록 했지만, ‘점검 필요’ 버튼을 2명 이상이 클릭했을 때 질문 프롬프트를 사용하게 하거나, 협력학습 후기에 자연스러운 협력 을 방해하지 않는 모니터링 프롬프트를 사용할 수 있는 추가 장치를 마련했다면 모니터링이 성과에 미치는 영향이 분명하게 나타났을 가능성이 있다. 본 연구의 결과를 바탕으로 모니터링 중심의 공유된 지원도구 설계를 위한 시사점을 다음과 같이 논의하였다. 첫째, 모니터링 활동을 외현화할 수 있는 경험을 제공해야 한다. 둘째, 집단인식 정보는 학습자가 외현화한 모니터링 활동을 바탕 으로 구현되어야 한다. 셋째, 모니터링 활동을 외현화하는 경험은 개인 수준의 활동 이후 집단 수준의 활동이 이루어지도록 설계되어야 한다. 본 연구는 이론적으로는 공유된 조절이 협력학습의 과정과 성과에 어떤 변화를 일으키는가를 종합적으로 탐색하였고, 실천적으로는 협력학습에서 모니터링을 지원하는 도구를 설계하고 적용해야 할 필요성을 보여주며, 이론과 실천을 종합하여 공유된 조절 지원도구 설계를 위한 시사점을 제안하였다는 점에서 의의가 있다. 본 연구의 제한점과 후속연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 과제의 비구조화 정도와 복잡성이 1시간 30분이라는 짧은 시간 내에 공유된 조절을 이끌어낼 만큼 충분히 높았다고 보기 어렵다. 따라서 복잡성이 높은 비구조화된 문제해결 과제를 제시했을 때의 학습과정과 성과를 검토할 필요가 있다. 또한, 과제의 구조화 정도나 복잡성, 학습시간 등을 종합적으로 고려할 때, 처치조건 간 학습성과의 차이가 나타나지 않은 본 연구의 결과는 성과 측정을 위해 다른 지표를 사용할 필요성이 있음을 시사한다. 둘째, 본 연구에서는 서로 알지 못하는 학습자를 대상으로 협력학습을 진행하도록 했기 때문에, 라포가 충분히 형성되었다고 보기 어렵다. 더구나 공유된 조절은 ‘우리’라는 인식에 기반하여 이루어지는 조절이므로, 협력학습에 참여하는 구성원이 서로에 대해 충분히 이해하고 신뢰와 친근감 등 최소한의 정서적인 공감대를 형성한 상태에서 학습이 진행된다면 지원도구의 사용에 따른 협력학습 과정과 성과의 변화가 더욱 분명하게 나타날 것을 기대할 수 있다. 셋째, 협력학습이 이루어지는 과정을 보다 정교하게 고려하여 공유된 조절에 대한 모니터링 지원을 할 필요가 있다. 협력학습 과정이나 시점 등을 보다 정교하게 고려한 공유된 조절 지원도구 설계는 역동적이고 복잡한 협력학습을 보다 유연하 게 지원하는 데 기여할 것으로 기대된다. 마지막으로 본 연구에서는 협력학습에서 개인과 집단의 관계, 그리고 개인에 대한 지원과 집단에 대한 지원의 관계를 논의하고, 후속연구에 대해 제언하였다. 본 연구에서는 연구의 초점이 공유된 조절에 있었기 때문에, 협력적 조절에 대한 지 원을 시도하기 어려웠으나, 후속연구에서는 협력적 조절이라는 개념과 관련하여 개인 수준의 내적인 조절, 즉 자기조절과 집단 수준의 외적인 조절 간의 균형을 고려한 설계가 이루어져야 할 것이다.;The age of the digital nomad has arrived. Individuals are required to interact and collaborate using the internet anytime, anywhere. A digital nomad refers to a generation that work and learn online, breaking the constraints of time and space (Makimoto & Manners, 1997). In this era, it is expected that the high achievements of individuals and society will be attained through effective collaboration by overcoming the isolation caused by digital mediation between people (Daft, Lengel & Trevino, 1987; Johns & Gratton, 2013). Therefore, Computer-supported Collaborative Learning (CSCL) is drawing attention as a method of teaching and learning for this era. CSCL is “collaborative learning that is facilitated or mediated by computers and networked devices” (Stahl, Koschmann, & Suthers, 2014; p. 479). CSCL includes both synchronous and asynchronous, as well as face-to-face and non-face-to-face collaboration (Suthers, 2006). By providing an environment in which multiple learners interact beyond time and space constraints, the individual’s knowledge is distributed to groups and ultimately group knowledge is co-constructed (Gunawardena, Lowe, & Anderson, 1997). However, in computer-mediated communication situations, contextual information is more difficult to convey to learners than in face-to-face communication situations (Kim, 2006). Therefore, learners should actively make efforts to collect and understand contextual information. learning by comparing the current state to the desirable states to attain learning goals (Zimmerman, 1990). A similar mechanism has been widely adopted that takes place in collaborative learning. In particular, socially shared regulation (or shared regulation), a regulation of group by group as a whole, well describes a group monitoring mechanism that provokes an adaptation of group’s learning continuously (Kwon, Liu, & Johnson, 2014; Panadero & Järverlä, 2015). Socially shared regulation refers to “a group’s deliberate, strategic, and transactive planning, task enactment, reflection, and adaptation” (Hadwin, Jarverla, & Miller, 2018; p. 86). Socially shared regulation is expected to promote high achievement, by changing the interaction in the collaborative learning process quantitatively and qualitatively. Socially shared regulation leads multiple learners to influence each other reciprocally and enables deeper learning gradually (e.g., De Backer, Van Keer, & Valcke, 2014; Molenaar, Sleegers, & van Boxtel, 2014). In other words, interaction becomes balanced, which means that the interaction is not focused upon a specific learner in a group; it also becomes in-depth, which facilitates extensive meaning-making. However, there are no sufficient explanations regarding the role and the way to support socially shared monitoring. This is because applying the monitoring mechanism in individual learning directly to collaborative learning is inappropriate, considering that a group is a unique agent of collaboration, not the simple aggregation of individuals (Biasutti & Frate, 2018). This requires the design of supporting tools to reflect the group’s monitoring process that appears in collaborative learning, rather than in individual learning, to support group-level monitoring. Two popular tools to support socially shared monitoring are as follows: a) A group awareness tool that enables learners to be aware of the group’s learning process by providing visualized information and b) collaboration script to provide specific guidance about desirable collaboration process or strategies (Hadwin et al., 2018). However, these methods have intrinsic limitations. For example, the group awareness tool does not guide learners about the way of collaboration, and the script is often criticized to hinder the natural process of collaboration. A combination of the two methods has recently been attempted to support socially shared monitoring (e.g. Miller & Hadwin, 2015). But a more thorough exploration of the collaborative learning phenomena under the use of the monitoring technologies is needed to design tools to support it. Since collaborative learning is a complex and dynamic phenomenon where a variety of agents engage (Resnick, 1991), a better understanding of how tools supporting socially shared monitoring changes the dynamics of the group should precede the design and implementation. Considering the uniqueness of socially shared monitoring and the supporting tools, the purpose of this study was to design a tool to support socially shared monitoring and to explore how the designed tool actually changes the learning process and ultimately affects learning outcomes. Two research questions were derived for this purpose. 1. Does the use of tools that support socially shared monitoring affect the learning process in Computer-supported Collaborative Learning environment? 2. Does the use of tools that support socially shared monitoring affect the learning outcome in Computer-supported Collaborative Learning environment? To examine the learning process, in-degree and out-degree centralization were used as indices that represent how much the interaction is distributed, and the quality of interaction was analyzed. The learning outcome was evaluated based on the rubric. The socially shared monitoring tool was designed based on the design considerations first derived from a literature review reviewed twice by experts. The designed tool for this study supports the following two activities. First, learners select monitoring component(s) individually and then with other learners through a discussion. Second, learners click the ‘monitoring required’ button during the problem-solving process when they think monitoring is needed. When more than three learners click the button of the same monitoring component, question prompts are provided to guide learners to monitor learning. The number of selected monitoring components by individuals were represented as bar graphs at group discussion to choose monitoring components together, and the number of learners who clicked the “monitoring required” button was visualized using the traffic light metaphor. By using the monitoring tool, learners were expected to a) externalize monitoring activities, b) be aware of information about group visually, and c) experience specific guidance for monitoring in time. The designed tool was implemented in the collaborative problem-solving context under a synchronous non-face-to-face CSCL environment. A total of 47 college students participated in the experiment. Six groups were assigned to the experimental group and six to the control group. Each group consisted of three or four learners. Learners in both conditions collaboratively solved unstructured problems for 90 minutes, but the experimental groups spent a maximum of eight more minutes to select monitoring components. The key findings of this study are as follows: First, in terms of balanced interaction, one-way ANOVA by 10,000 times of permutation revealed that in-degree centralization was significantly lower in the experimental group than in the control group (p<.05), but out-degree centralization was not significantly different between the two groups (p>.05). Low in-degree centralization shows that group members have been asked to evenly provide information or feedback. Learners in the experimental group received messages to confirm that they understood the content correctly or to revise their opinions. This indicates that all group members had similar opportunities to elaborate and make sure one’s opinion or idea was appropriate. However, the fact that the difference in out-degree centralization between two conditions was not significant suggests that the use of the supporting tool did not influence group members to participate more evenly. This study considered the possibility that learners did not have enough sense of “we-ness” with the group members. Due to the characteristics of Korean culture, which categorize a group as “we,” with a feeling of solidarity (Park, Heo, & Choi, 2001), a learner may not consider other members as “we,” excluding oneself unless they had enough sense of solidarity. Second, in terms of the quality of interaction, Mann-Whitney’s U test revealed that the frequency of surface communication was not significantly different between the experimental group and the control group (p>.05), but the frequency of in-depth communication of experimental groups was significantly higher than that of the control group (p<.05). Looking at the contents of the message of the experimental group, it was found that one learner points out problems or limitations of the other learner’s idea, resulting in new ideas. However, in control groups, the communication was on the surface, where learners listed the information, then immediately all learners agreed and ended the interaction. Considering that synchronous non-face-to-face CSCL commonly results in surface communication (Kwon, 2013), the results of this study suggest that supporting socially shared monitoring in CSCL may facilitate in-depth interactions. Third, in terms of the learning outcome, no significant differences between experimental and control groups were found based on the Mann-Whitney’s U test (p>.05). This study considered the possibility that the timing of monitoring during the collaborative learning process was not sufficiently sophisticated. Considering the prior study which reported the socially shared monitoring in the latter part of the collaboration was related to high achievement, it would be likely that monitoring would have an impact if learners could use a question prompt when more than two or three people clicked the “monitoring required” buttons or had an additional design feature to use scripts that would not interfere with natural collaboration. Based on the results of this study, the implications for the design of socially shared monitoring support tools were discussed as follows. First, it should facilitate learners to externalize monitoring activities. Second, group awareness information should be implemented based on monitoring activities that the learners externalize. Third, group-level experience in externalizing monitoring activities should be designed to take place after individual-level activities.

The contributions of this study are as follows. Theoretically, this study comprehensively explored and described how socially shared regulation changes the process and outcome of collaborative learning. Practically, it shows the need to design and apply tools that support monitoring in collaborative learning. Both theoretically and practically, this study also proposed implications for the design of tools supporting socially shared regulation. However, there are some limitations to this study. First, the task was not highly unstructured and complex enough to elicit shared regulation in a short time of 1 hour and 30 minutes. Therefore, it is necessary to review the learning process and performance when presenting a highly complex and unstructured problem-solving task. In addition, given the degree of structuredness, complexity, and learning time of the task, the overall results found regarding the insignificant difference of learning performance between two conditions suggest that different indicators are needed to measure the performance. Second, it seems that sufficient rapport was not built because the learners were asked to collaborate with individuals who did not know each other. Moreover, since the shared regulation takes place based on the perception of 'we', it is expected that changes in the collaborative learning process and performance will be more apparent if the study is conducted with the members participating in the collaborative study having a sufficient understanding of each other and forming minimal emotional consensus such as trust and friendliness. Third, monitoring support for socially shared regulation needs to be more elaborately designed by taking into account the process of collaborative learning in detail. Based on the more sophisticated consideration of the process or timing of collaborative learning, it is expected to support collaborative learning adaptively. Finally, the relationship between individuals and groups in collaborative learning, and the relationship between support for individuals and groups were discussed. The scope of this study was on socially shared regulation. Therefore self-regulation in collaborative learning was not sufficiently considered for designing the tool. However, in further studies, it is necessary to consider how to balance the individual-level of regulation, namely self-regulation, and the group-level regulation, namely socially shared regulation.