대학 및 단과대학을 위한 온라인 교육 구현에 대한 실무 경험

온라인 교육: 트렌드부터 실행 전략까지

기술 발전과 국가 디지털 전환 정책으로 인해 온라인 교육은 많은 대학의 핵심 전략이 되었습니다. 이는 Zoom이나 MS Team을 통한 교육뿐만 아니라, 최신 LMS 시스템, 표준화된 디지털 학습 자료 저장소, 기술에 정통한 강사진, 그리고 과학적 운영 로드맵을 포함한 전체 생태계를 의미합니다.

동시에, 법적 절차 또한 점진적으로 완료되고 있습니다. 2021년 8월 회람(Circular) TT-BGDDT는 프로그램의 최대 30%까지 온라인 수업을 허용하고, 2024년 1월 회람(Circular) TT-BGDDT는 각 학교가 최소 10%의 과목을 온라인으로 준비하도록 요구합니다. 이러한 규정들은 교육기관의 투자를 더욱 체계적으로 유도하는 동시에 압력을 가하고 있습니다.

현실은 많은 학교가 여전히 분산된 IT 인프라, 표준화되지 않은 강의, 느린 구현 시간, 기대에 부응하지 못하는 학습 경험 등으로 자체적으로 IT를 구현하는 데 어려움을 겪고 있음을 보여줍니다.

효과적인 온라인 교육을 구현하기 위한 단계

목표와 범위를 정의하세요

교육 기관은 설립 초기부터 각 단계의 목표, 실행 범위, 그리고 학습자 규모를 명확하게 정의해야 합니다. 학생 수가 많고 표준화가 용이한 일반 교육 과정에 우선적으로 집중하고, 선구적인 교수진이나 강사 그룹을 선정하여 시범 운영함으로써 학교가 확장에 앞서 효과성을 평가할 수 있는 기반을 마련할 수 있습니다. 동시에, 온라인 교육과 직접 교육의 비율은 규정을 준수하고 교직원 수와 인프라에 적합하도록 균형을 맞춰야 합니다.

교직원 준비

온라인 교육의 성공은 강사에게 크게 달려 있습니다. 강사는 전문 지식 외에도 디지털 교육법을 숙달하고, 학습 활동을 구성하고, 디지털 환경에서 시험 및 평가하며, LMS와 지원 도구를 효과적으로 활용하는 방법을 알아야 합니다.

LMS 선택 및 투자

Moodle이나 Canvas와 같은 오픈소스 플랫폼은 초기 설정이 쉽기 때문에 여전히 인기가 있지만 인터페이스, 모바일 애플리케이션, 사용자 정의, 확장성 측면에서 한계가 있으며 플러그인으로 인한 잠재적인 보안 위험도 있습니다.

한편, 국내/해외 공급업체의 상용 솔루션은 유연성은 높지만, 특히 학교가 초기부터 기술 경험이 부족한 경우 의존성이 높아지기 쉽습니다. 많은 학교가 운영 기간이 지난 후에야 문제를 발견하여 맞춤 설정 비용이 증가하거나 계약업체가 지원을 중단하는 경우도 있습니다. 따라서 LMS 선택은 일시적인 트렌드를 따르기보다는 장기적인 전략과 연계되어야 합니다.

고품질 디지털 학습 리소스 창고 구축

현재 대학 및 단과대학을 위한 온라인 강의 개발에 대한 구체적인 규정은 없습니다. 학교는 MOOC 플랫폼에서 디지털 학습 자료 및 온라인 강좌 개발에 관한 결정 3784/QD-BGDDT를 참조할 수 있으며, 해당 학습 자료에는 수업 시나리오, 슬라이드, 참고 자료, 그래픽 디자인, 인포그래픽, 설명 및 평가 문제 등이 포함되어야 합니다.

단순히 강사를 촬영하는 대신, 학교에서는 애니메이션, 모션 그래픽, SCORM 상호작용을 활용하여 교육의 매력을 높여야 합니다. 초기 단계에서는 전문 제작팀과의 협력을 통해 교육의 질을 확보하는 동시에, 교수진이 학습하고 스스로 주도적으로 구현할 수 있는 기회를 마련할 수 있습니다.

배포 계획

각 학교는 전문 운영위원회를 구성하고 관련 부서와 긴밀히 협력해야 합니다. 전체 과정의 2~5%를 시범 운영하여 피드백을 수집하고, 점진적으로 확대 운영한다면 전환 과정이 원활하게 진행될 수 있을 것입니다.

학교를 위한 교훈

수백 개의 기업, 대학, 전문대학을 대상으로 온라인 교육을 컨설팅하고 실행하는 OES 온라인 교육 서비스 주식회사의 이사인 응우옌 득 빈(Nguyen Duc Binh) 씨에 따르면, 대부분의 학교는 온라인 교육을 구현할 때 다음과 같은 몇 가지 흔한 실수를 저지른다고 합니다. LMS의 "고급" 기능에 지나치게 집중하면서도 거의 활용하지 않는 것, 전문 후반 작업팀 없이 스튜디오에 막대한 투자를 하는 것, 강사가 직접 학습 자료를 제작하도록 하여 이미지 품질이 떨어지고 구현 속도가 느린 것 등이 있습니다. 최근 많은 교육 기관에서 AI를 "보편적인 도구"로 기대하고 있지만, 실제로 AI는 학습 자료 제작 과정에 제대로 적용될 때만 효과적입니다.