Page 102 - 월간HRD 2021년 6월호
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MICROLEARNING
도, 다른 학습자의 수행 수준 등을 시각 습이라고 인식하고, 이를 지원하는 데
화하여 비교해서 보여주면 보다 직관적 학습분석이나 인공지능의 활용도 고려
으로 자신의 학습상황에 대한 파악으로 해보아야 한다.
학습의 동기를 자극할 수 있다. 다섯째는 마이크로러닝의 개념을 온라
넷째는 마이크로러닝과 합해져 시너지 인 기반 학습에만 초점을 두지 말고, 다
를 낼 수 있는 학습 분석 서비스나 인공 양한 학습자 상호작용이 가능한 대면 교
지능 서비스를 고려해볼 필요가 있다. 육으로 확장할 필요가 있음에 주목해야
최근 발달하고 있는 학습분석 서비스나 한다. 학습자들이 자신의 필요에 의해서
인공지능 서비스를 활용하면 개별 맞춤 자기주도적으로 짧은 콘텐츠를 통해 학
화 학습을 지원할 수 있다. 단순히 개인 습을 하고 그 내용을 바로 현업의 문제
이 특정 필요에 의해서 한두 번의 학습 해결에 적용할 수 있으면 최선의 마이크
만을 하는 것이 아니라 지속적으로 자기 로러닝이겠지만, 때로는 학습 내용에 대
계발을 할 수 있도록 맞춤형 지원을 해 한 연습이나 충분한 추가적 훈련이 필요
줄 필요가 있는데, 이때 필요한 것이 학 할 때도 있다. 따라서 온라인상의 자기
습분석이나 인공지능을 활용한 학습자 주도학습으로만 마이크로러닝의 범위를
맞춤형 피드백 및 학습추천 기능 등이 축소하지 말고, 다양한 상호작용이 가
다. 성공적인 마이크로러닝을 위해서는 능한 대면 교육에서 이러한 연습이나 추
마이크로러닝을 단순히 학습자료의 제 가적 훈련의 지원을 설계할 필요가 있
공이라는 개념을 넘어서 지속 가능한 학 다. 최근 많은 기업이나 조직에서 유행
▲ 마이크로러닝은 분명한 교육 목적을 가진 핵심 학습 콘텐츠와 학습자의 자기주도학습을 전제로 한다.
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