혼합형 학습: 온라인 학습과 대면 학습의 결합은 핵심 분석 기술 개발에 있어 매우 중요합니다 Better Together: Pairing Online and In-Person Learning is Key to Developing Critical Analytical Skills

Shelby Anderson 01 September, 2020

Topics: Data Analysis, Statistics in the News, Quality Trainer, data literacy

Abstract - cropped image for Blended Learning QT blog - July 2019

기술 덕분에 우리의 삶은 한층 더 편해졌으며, 코로나19 사태 속에서도 많은 사람들이 서로 연결되어 소통하고 원격 근무까지도 가능하게 되었습니다. 이에 따라 교육 프로그램을 운영하는 많은 기업 및 강사가 학습 과정을 개편하여 디지털 요소를 추가하고 있는 것도 놀랄 일이 아닙니다. 혼합형 학습(Blended Learning)이라 불리는 이러한 접근방식은 전문가 강사에 의한 전통적인 대면 교육을 e-러닝 모듈과 온라인 교육자료, 디지털 상호작용(게임, 퀴즈, 웹 콘텐츠, 동영상, 기사, 오디오북, 팟캐스트, 디지털 소통 등)과 결합한 것입니다. 심지어 McKinsey & Company와 같은 전략 부문의 리더들도 "사내 아카데미의 미래는 혼합형 학습에 있다."고 말한 바 있습니다.

그렇다면 어떻게 하면 성공적인 혼합형 학습 프로그램을 만들 수 있을까요? 이에 대한 대답을 얻기 위해 교육 및 훈련 분야의 전문가이자 다른 사람을 돕는 일에 열정을 가지고 앞장서는 TEDx 코치 크리스티나 키스(Cristina Chis)를 만나 보았습니다. 크리스티나는 대면 학습과 e-러닝, 보충 자료를 모든 교육에 적합하도록 완벽하게 조합할 수 있는 방법은 없다고 설명합니다. 즉, 모든 개인과 조직에는 고유한 특징이 있고 각각의 학습 방법에는 장단점이 존재하는 만큼, 혼합형 학습 과정은 학습 목표와 참가자 유형에 맞추어 조정하고 개인화할 필요가 있는 것입니다.

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우선 온라인 학습에 대해서 크리스티나는 장소나 시간의 제약 없이 언제 어디서나 어떤 기기를 통해서도(ATAWAD, Anytime, Anywhere, Any device) 학습할 수 있는 이점을 강조했습니다. 온라인 학습에는 자기주도 학습과 e-러닝, 가상 교육이 포함됩니다.

크리스티나는 이제 학습자가 직접 온라인에서 필요한 정보를 필요한 순간에 찾아볼 것이라고 덧붙였습니다. Youtube에서 '방법(how-to)' 관련 검색은 매년 70%씩 증가하고 있습니다. 이러한 자기주도 학습 방식을 통해 개인은 매달 평균 14시간을 스스로 학습하는 데 할애하고 있으며 각 조직은 이제 이 방식을 윈윈(Win-Win) 접근방식으로 인정할 필요가 있습니다. Minitab에서는 예를 들면 튜토리얼 동영상, e-가이드, 무료 e-러닝 모듈 Minitab Quick Start, 라이브 웨비나 및 주문형 웨비나를 제공하며, 이러한 학습 니즈에 관련하여 업계 최고 수준의 지원을 제공하고 있습니다.

한편 e-러닝에서는 개인이 각자 원하는 시간에 궁금한 점을 알아보고 정보를 획득할 수 있으므로 독립적이고 능동적인 학습이 가능합니다. 그러나 e-러닝 도구를 만드는 작업은 시간이 많이 걸릴 수 있습니다.
크리스티나는 20분 길이의 잘 구성된 학습 모듈을 만드는 데 적어도 7 ~ 8시간이 소요될 수 있으며, 모듈에 포함된 내용이 최신 정보보다 뒤떨어질 수 있는 단점이 있다고 설명했습니다.

다행히 업계 최고의 데이터 분석 소프트웨어 공급업체인 Minitab은 자체 프로그램 Quality Trainer를 통해 통계와 데이터 분석, Minitab Statistical Software를 익히는 e-러닝을 도입했습니다. 이 온라인 학습 도구는 개인 또는 조직이 애니메이션 수업, 퀴즈, 실습 등을 통해 언제든지 데이터를 분석하는 방법을 배울 수 있는 유용한 학습 프로그램입니다.

크리스티나는 또한 맞춤형 콘텐츠와 사용자 정의 방식이 e-러닝의 장점이 될 수 있다고 강조했습니다. Quality Trainer는 특히 팀 리더, 멘토 및 교육 관리자가 사용자의 진행 상황을 관리하고 교육 과정의 특정 부분을 배정할 수 있다는 점이 장점이 됩니다.

전 세계 120여 개국의 의료 사업자에게 혁신적인 임플란트와 의료 및 수술 장비를 공급하는 선도적인 의료 기술 회사인 Stryker는 모든 신규 엔지니어를 대상으로 통계 교육을 의무화하면서 Quality Trainer를 교육 방법으로 선택했습니다. Quality Trainer는 Stryker에게 그룹 교육을 실시할 기회를 기다릴 필요 없이 즉시 신입 사원을 양성할 수 있는 비용 효율적인 방법을 제공했습니다.

Stryker의 선임 품질 담당 엔지니어인 에드 켈리(Ed Kelley)는 이 온라인 학습 도구에 대해 좋은 평가를 남겼습니다. 그는 "Quality Trainer가 우리 직원들이 최선을 다해 일할 수 있도록 적극적으로 교육을 실시하는 데 도움을 주어 정말 고맙게 생각합니다."라고 말했습니다.

위의 사례에서 e-러닝은 시기와 비용을 고려할 때 데이터 분석 교육을 실시할 수 있는 가장 효과적인 선택이었습니다.

코로나19 사태와 글로벌 봉쇄(lockdown) 기간 동안 원격 강사가 주도하는 교육은 전문가 대면 학습을 실현할 수 있는 유일한 학습 방법이 되었으며, 이로 인해 이 분야는 수요와 관심이 전례 없이 급증하는 상황에 직면하게 되었습니다. Minitab은 전 세계 여러 시간대에 걸쳐 다양한 언어로 공인 자격을 갖춘 전문가(Certified Expert)가 주도하는 가상 교육 및 일대일 통계 컨설팅 학습 프로그램을 제공합니다.

지식 공유 및 실시간 연결

앞의 논의에 이어 크리스티나는 대면 교육에도 고유한 장점이 있다고 밝혔습니다. 즉, 학습자 그룹에 맞춘 적응 형 시연이 가능하다는 장점과 함께 강사가 비언어적 의사소통과 신체 언어를 바탕으로 즉각적으로 대응, 판단 및 평가를 진행하며, 학습자의 참여도를 높일 수 있다는 장점이 있습니다. 대면 교육은 학습에 온전히 전념할 수 있다는 장점이 있지만, 교육을 받기 위한 장소 이동이 필요하고 업무 외 개인적인 시간을 할애해야 하므로 높은 비용이 수반될 수 있습니다.

크리스티나는 또한 내성적인 성격의 학습자는 e-러닝 환경이 더 간편하고 편안하다고 느낄 수 있다고 언급했습니다. 비동기 e-러닝의 경우 이러한 학습자에게 특히 중요한 사전 준비 시간을 제공하고 독립성을 보장하며 다른 참가자와의 상호작용 수준을 직접 조절할 수 있기 때문입니다. 그러나 e-러닝에서는 다른 사람들과 커뮤니케이션할 수 있는 기회가 사라지는 단점이 있습니다. 다른 학습자들과 같은 그룹 안에 함께 있으면 토론을 통해 더 활발하게 상호작용할 수 있고 수업 중 동기부여와 영감의 원천이 되는 유대감도 형성할 수 있기 때문입니다.

대면 교육의 중요성을 인식한 Minitab은 다양한 언어와 시간대에서 가상 교육 이벤트를 통해 실습 세션을 연중 개최하며 전 세계 여러 기업에서 다양한 언어로 지원하는 현장 세션을 운영하여 더 많은 사람에게 통계와 Minitab Statistics Software를 익힐 수 있는 기회를 제공하고 있습니다.

당사의 전문가가 강의를 진행하고 방법을 알려주는 방식에 대해 Raynor Intraocular Lenses 사의 바버라 리스(Barbara Lis)와 같은 참석자는 바로 강사가 통계를 설명하고 질문에 대답하는 방식 덕분에 교육이 매우 유익하다고 느꼈다고 설명했습니다.

바버라는 "제가 배운 내용을 제품의 품질을 향상시키는 데 적용하려고 합니다. 그러면 제 업무인 데이터 분석을 더 쉽고 빠르게 할 수 있을 것이고 그렇게 되면 다른 작업도 추가로 맡을 수 있을 거예요."라고 덧붙였습니다.

대면 학습과 네트워킹을 더 강화하고 싶다면 학습자 개인이 온라인 커뮤니티에 참여하는 방법도 고려할 수 있습니다. 소셜 미디어의 Minitab 온라인 네트워크는 동료 간 학습(Peer-to-peer Learning)을 촉진하는 역할도 수행합니다.

Minitab이 주관하는 가상 교육 세션에 참석하여 데이터 분석 기술을 향상시켜 보세요.

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O요약하면 크리스티나는 혼합형 학습을 적절한 방식으로 조합하여 운영하면 모든 개인과 조직에 매우 가치 있는 교육 방식이 될 수 있다는 점을 알려 주었습니다. 그러나 크리스티나와 McKinsey & Company는 다음과 같은 주의사항도 지적했습니다. "디지털 학습과 대면 학습 시간의 최적의 조합을 결정하는 정해진 숫자는 없습니다. 업계별로, 그리고 업계 내 회사별로 각자의 상황과 역량 개발 우선 순위에 가장 적합한 조합을 결정해야 합니다."
데이터 및 분석 전문가는 특히 자신의 역량을 지속적으로 발전시킬 필요가 있습니다. 사용 가능한 데이터의 양이 계속 증가하고 조직의 리더십의 초점이 혁신과 효율성을 찾는 데 놓여 있기 때문입니다. 다행인 점은 혼합형 학습이 이러한 목적을 달성하는 데 도움을 줄 수 있다는 것입니다.

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