hotchpotch/wikipedia-multilingual-ir-pairs huggingface dataset:
염기 절제 복구 암의 후성유전학적 결함
NEIL1은 특정 산화 손상된 염기를 인식(표적)하고 제거한 다음 β,δ 제거를 통해 무염기 부위를 절개하여 3' 및 5' 인산 말단을 남긴다. NEIL1은 산화된 피리미딘, 포름아미도피리미딘, 메틸기에서 산화된 티민 잔기, 그리고 티민 글리콜의 두 가지 입체 이성질체를 인식한다. 인간 NEIL1의 가장 좋은 기질은 히단토인 병변, 구아니디노히단토인, 스피로이미노디히단토인으로, 이들은 8-oxoG의 추가 산화 생성물이다. NEIL1은 단일 가닥 DNA뿐만 아니라 버블 및 포크 DNA 구조에서도 병변을 제거할 수 있다. NEIL1 결핍은 8-oxo-Gua:C 쌍 부위에서 돌연변이 발생을 증가시키며, 대부분의 돌연변이는 G:C에서 T:A로의 전이이다.
2004년 연구에서는 원발성 위암의 46%가 NEIL1 mRNA 발현이 감소했지만, 감소 메커니즘은 알려지지 않았다. 이 연구는 또한 위암의 4%에서 NEIL1 돌연변이가 발견되었다. 저자들은 NEIL1 발현 감소 및 NEIL1 돌연변이로 인한 낮은 NEIL1 활성이 위암 발생에 자주 관여한다고 제안했다.
20명의 환자의 두경부 편평 세포암(HNSCC) 조직과 5명의 비암 환자의 두경부 점막 샘플에서 145개의 DNA 수선 유전자에 대한 비정상 프로모터 메틸화 스크리닝이 수행되었다. 이 스크리닝은 NEIL1이 실질적으로 증가된 과메틸화와 함께 가장 유의하게 다른 메틸화 빈도를 보였다. 또한 과메틸화는 NEIL1 mRNA 발현 감소와 일치했다. 135개의 종양 조직과 38개의 정상 조직을 사용한 추가 연구에서도 HNSCC 조직 샘플의 71%가 NEIL1 프로모터 메틸화가 증가했음을 보여주었다.
비소세포폐암 (NSCLC) 종양에서 8개의 DNA 수선 유전자를 평가했을 때, 42%가 NEIL1 프로모터 영역에서 과메틸화되었다. 이는 테스트된 8개의 DNA 수선 유전자 중에서 가장 흔한 DNA 수선 이상이었다. NEIL1은 또한 대장암에서 프로모터 영역이 과메틸화된 것으로 밝혀진 6개의 DNA 수선 유전자 중 하나였다.
염기 절제 복구 인식과의 연관성
능동적인 DNA 메틸화와 탈메틸화는 기억 형성 및 유지의 인식 과정에 필수적이다. 쥐에서 맥락적 공포 조건화는 단 한 번의 시도로 평생 기억을 유발할 수 있으며, 메틸화 변화는 특히 오래 지속되는 기억을 유발하는 것과 관련이 있는 것으로 보인다. 맥락적 공포 조건화 후 24시간이 지나면 쥐 뇌의 해마체 영역에서 분리된 DNA에는 2097개의 차등 메틸화 유전자가 있었고, 이 중 일부는 탈메틸화되었다. Bayraktar와 Kreutz의 검토에 따르면, DNA 탈메틸화는 염기 절제 복구에 의존한다(그림 참조).
신체 운동은 학습 및 기억에 잘 확립된 유익한 효과를 가지고 있다(운동의 신경생물학적 효과 참조). BDNF는 학습 및 기억의 특히 중요한 조절 인자이다. Fernandes 외 연구진의 검토에 따르면, 쥐에서 운동은 기억 형성에서 필수적인 역할을 하는 Bdnf 유전자의 해마체 발현을 증가시킨다. Bdnf의 강화된 발현은 CpG 아일랜드 프로모터의 엑손 IV에서 탈메틸화를 통해 발생하며, 탈메틸화는 염기 절제 복구에 의존한다(그림 참조).
염기 절제 복구 노화에 따른 BER 감소
인간 백혈구에서 메틸화된 염기를 제거하는 DNA 글리코실레이스의 활성은 나이가 들면서 감소한다. DNA에서 메틸화된 염기 제거 감소는 알킬화된 염기를 제거하는 BER 효소인 3-메틸아데닌 DNA 글리코실레이스의 연령 의존적 감소를 시사한다.
어린 쥐(4~5개월령)는 산화적 손상에 반응하여 DNA 중합효소 베타와 AP 엔도뉴클레아제를 유도할 수 있지만, 늙은 쥐(24~28개월령)는 그렇지 못한다.
최소 설명 길이
최소 설명 길이(minimum description length, MDL)는 데이터에 대한 가장 짧은 설명이 최상의 모델이라고 가정하는 모형 선택 원칙이다. MDL 방법은 데이터 압축 관점에서 학습하며 때로는 오컴의 면도날의 수학적 응용으로 설명되기도 한다. MDL 원칙은 데이터의 단일 모델을 명시적으로 식별하지 않고도 추정 및 순차 예측과 같은 다른 형태의 귀납적 추론 및 학습으로 확장될 수 있다.
MDL은 주로 정보 이론에서 유래했으며 통계학, 이론 컴퓨터 과학, 기계 학습 및 더 좁게는 계산 학습 이론의 일반 분야 내에서 더욱 발전했다.
역사적으로, "최소 설명 길이 원칙"이라는 정관사 명사구는 설명이 의미하는 바에 따라 다르지만 상호 연관된 다양한 사용법을 가지고 있다.
최소 설명 길이 개요
사용 가능한 데이터에 대한 최소 길이 설명을 최상의 모델로 선택하는 것은 오컴의 면도날로 식별되는 원칙을 따른다. 컴퓨터 프로그래밍이 등장하기 전에는 그러한 설명을 생성하는 것이 과학 이론가들의 지적 노동이었다. 이는 컴퓨터 시대에 이르러 훨씬 덜 형식화되었다. 두 과학자가 이론적으로 이견이 있을 경우, 그들은 자신의 이론 중에서 선택하기 위해 오컴의 면도날을 형식적으로 적용하는 경우가 거의 없었다. 그들은 서로 다른 데이터 세트와 잠재적으로 다른 서술 언어를 가지고 있었을 것이다. 그럼에도 불구하고 오컴의 면도날은 어떤 모델이 최적인지를 결정하는 비공식적인 지침으로 과학이 발전했다.
형식 언어와 컴퓨터 프로그래밍의 출현으로 오컴의 면도날은 수학적으로 정의되었다. 비트 데이터로 인코딩된 주어진 관찰 세트에 대한 모델은 해당 데이터를 출력하는 컴퓨터 프로그램의 형태로 생성될 수 있었다. 그러면 오컴의 면도날은 이 알고리즘 정보의 비트로 측정된 가장 짧은 프로그램을 최상의 모델로 형식적으로 선택할 수 있었다.
최소 설명 길이 개요
혼동을 피하기 위해, MDL 원칙에 모델이 기계에 의해 생성되어야 한다고 암시하는 것은 아무것도 없다는 점에 유의해야 한다. 그것은 전적으로 인간의 산물일 수 있다. MDL 원칙은 컴퓨터에서 실행될 설명이 인간, 기계 또는 이들의 어떤 조합의 산물이든 상관없이 적용된다. MDL 원칙은 실행될 때 원래 데이터 세트를 오류 없이 생성하는 가장 짧은 설명만을 요구한다.
컴퓨터 프로그램에서 프로그램과 리터럴 데이터 간의 구별은 모든 형식적인 설명에 적용되며 때로는 설명의 "두 부분"이라고 불린다. 통계적 MDL 학습에서 이러한 설명은 종종 2부 코드라고 불린다.
최소 설명 길이 기계 학습의 MDL
MDL은 알고리즘(기계)이 설명을 생성할 때 기계 학습에 적용된다. 학습은 알고리즘이 동일한 데이터 세트에 대한 더 짧은 설명을 생성할 때 발생한다.
그러나 데이터 세트의 이론적 최소 설명 길이인 콜모고로프 복잡도는 계산할 수 없다. 즉, 임의의 기회가 데이터 세트를 출력하는 모든 프로그램 중 가장 짧은 프로그램을 생성하더라도 자동 정리 증명기는 그러한 더 짧은 프로그램이 없음을 증명할 수 없다. 그럼에도 불구하고 데이터 세트를 출력하는 두 프로그램이 주어지면 MDL 원칙은 두 프로그램 중 더 짧은 프로그램을 최상의 모델로 선택한다.
최소 설명 길이 알고리즘 MDL 학습에 대한 최근 연구
최근 통계 데이터 모델과 대조되는 알고리즘 데이터 모델의 기계 MDL 학습은 데이터, 계산 자원 및 이론적 발전의 가용성 증가와 함께 관심이 높아지고 있다. 접근 방식은 급증하는 인공 일반 지능 분야의 영향을 받는다. 사망 직전에 마빈 민스키는 이 연구 방향을 강력히 지지하며 다음과 같이 말했다.
저에게는 괴델 이후 가장 중요한 발견은 차이틴, 솔로모노프, 콜모고로프가 경험 모음을 바탕으로 예측을 하는 방법에 대한 근본적으로 새로운 이론인 알고리즘 확률이라는 개념을 발견한 것이라고 생각합니다. 이것은 아름다운 이론이고 모두가 배워야 하지만, 한 가지 문제가 있습니다. 즉, 이 이론이 예측하는 것을 실제로 계산할 수 없다는 것입니다. 너무 어렵고 무한한 양의 작업이 필요하기 때문입니다. 그러나 오늘날 우리가 가지고 있는 어떤 것보다 더 나은 예측을 할 수 있는 차이틴, 콜모고로프, 솔로모노프 이론에 대한 실용적인 근사치를 만드는 것이 가능해야 합니다. 모두가 그것에 대해 배우고 남은 생애를 그것에 바쳐야 합니다.— 패널 토론: "The Limits of Understanding", 세계 과학 축제, 뉴욕시, 2014년 12월 14일
최소 설명 길이 통계적 MDL 학습
모든 데이터 세트는 유한한(예를 들어, 이진) 알파벳의 기호 문자열로 표현될 수 있다.
[MDL 원칙]은 다음과 같은 통찰력에 기반을 두고 있다: 주어진 데이터 세트의 모든 규칙성은 데이터를 압축하는 데 사용될 수 있다. 즉, 데이터를 문자 그대로 설명하는 데 필요한 것보다 적은 수의 기호를 사용하여 데이터를 설명할 수 있다. (그룬발트, 2004)
최소 설명 길이 통계적 MDL 학습
이를 바탕으로 1978년 요르마 리사넨은 알고리즘 정보 대신 정보의 통계적 개념을 사용하는 MDL 학습 알고리즘을 발표했다. 지난 40년 동안 이 알고리즘은 베이시안 모형 선택 및 평균, 라쏘 및 릿지와 같은 페널티 방법 등과 연결된 통계 및 기계 학습 절차의 풍부한 이론으로 발전했다. 그룬발트와 로스(2020)는 모든 현대적 개발을 포함한 소개를 제공한다. 리사넨은 이 아이디어로 시작했다. 모든 통계 학습은 데이터의 규칙성을 찾는 것이며, 데이터의 규칙성을 설명하는 최상의 가설은 데이터를 통계적으로 가장 많이 압축할 수 있는 가설이기도 하다. 다른 통계적 방법과 마찬가지로 일부 데이터를 사용하여 모델의 매개변수를 학습하는 데 사용할 수 있다. 그러나 일반적으로 표준 통계적 방법은 모델의 일반적인 형태가 고정되어 있다고 가정한다. MDL의 주요 강점은 모델의 일반적인 형태와 매개변수를 선택하는 데에도 사용할 수 있다는 것이다. 관심 대상(때로는 모델, 때로는 매개변수, 때로는 둘 다 동시에)을 가설이라고 부른다. 기본 아이디어는 고려 중인 가설 집합 의 가설 를 먼저 인코딩한 다음 의 "도움을 받아" 데이터 를 인코딩하여 길이 의 손실 없는 2단계 코드를 고려하는 것이다. 가장 간단한 맥락에서 이것은 단순히 "에 의해 만들어진 예측에서 데이터의 편차를 인코딩"하는 것을 의미한다.
최소 설명 길이 통계적 MDL 학습
이 최소값을 달성하는 는 데이터 에 대한 최상의 설명으로 간주된다. 간단한 예로 회귀 문제를 들어보자. 데이터 는 일련의 점 으로 구성될 수 있으며, 집합 는 에서 까지의 모든 다항식 집합일 수 있다. 차수가 인 다항식 를 설명하려면 먼저 매개변수를 어떤 정밀도로 이산화해야 한다. 그런 다음 이 정밀도(자연수)를 설명해야 한다. 다음으로, 차수 (다른 자연수)를 설명해야 하며, 마지막 단계에서는  매개변수를 설명해야 한다. 총 길이는 가 된다. 그런 다음 의 점은 x-값에 대한 고정된 코드와  편차 에 대한 코드를 사용하여 설명한다.
실제로 종종 (항상 그런 것은 아니지만) 확률 모델을 사용한다. 예를 들어, 각 다항식 를 가 주어졌을 때 가 평균  및 고정되거나 자유 매개변수로 추가될 수 있는 분산 를 갖는 정규 분포를 따른다는 해당 조건부 분포와 연결한다. 그러면 가설 집합 는 가 다항식인 선형 모델,  의 가정으로 축소된다.
최소 설명 길이 통계적 MDL 학습
또한, 특정 매개변수 값에는 직접적으로 관심이 없고, 예를 들어 다항식의 차수에만 관심이 있는 경우가 많다. 이 경우, 는 로 설정되며, 여기서 각 는 데이터가 j차 다항식으로 가장 잘 설명된다는 가설을 나타낸다. 그런 다음 가설 가 주어진 데이터 를 단일 부분 코드를 사용하여 코딩하는데, 이 코드는 어떤 가설 가 데이터에 잘 맞을 때마다 코드 길이 가 짧도록 설계된다. 이러한 코드의 설계는 범용 코딩이라고 한다. 사용할 수 있는 다양한 유형의 범용 코드가 있으며, 종종 긴 데이터 시퀀스에 대해 유사한 길이를 제공하지만 짧은 시퀀스에 대해서는 다르다. '최고의' (미니맥스 최적성 속성을 가진다는 의미에서) 코드는 정규화된 최대 가능성(NML) 또는 스타르코프 코드이다. 매우 유용한 코드 클래스는 베이즈 주변 가능성 코드이다. 지수족 분포의 경우, 제프리스 사전 분포가 사용되고 매개변수 공간이 적절하게 제한될 때, 이들은 NML 코드와 점근적으로 일치한다. 이는 MDL 이론을 객관적 베이즈 모델 선택과 밀접하게 연결하는데, 객관적 베이즈 모델 선택에서는 다른 이유로 제프리스 사전 분포를 채택하기도 한다. 모델 선택에 대한 MDL 접근 방식은 많은 수의 샘플에 대해 "BIC 접근 방식과 형식적으로 동일한 선택 기준을 제공한다."
최소 설명 길이 통계적 MDL 학습
동전을 1000번 던지고 앞면과 뒷면의 횟수를 기록한다. 두 가지 모델 클래스를 고려하자.
이러한 이유로 순진한 통계적 방법은 두 번째 모델을 데이터에 대한 더 나은 설명으로 선택할 수 있다. 그러나 MDL 접근 방식은 단순히 가장 좋은 코드를 사용하는 대신 가설에 기반한 단일 코드를 구성한다. 이 코드는 정규화된 최대 가능성 코드이거나 베이즈 코드일 수 있다. 이러한 코드를 사용하면 두 번째 모델 클래스에 기반한 총 코드 길이는 1000비트보다 길다. 따라서 MDL 접근 방식을 따를 때의 결론은 두 번째 모델 클래스에서 가장 좋은 요소가 데이터에 더 잘 맞더라도 편향된 동전이라는 가설을 뒷받침할 충분한 증거가 없다는 것이다.
최소 설명 길이 통계적 MDL 학습
MDL 이론의 핵심은 코드 길이 함수와 확률 분포 사이의 일대일 대응이다(이는 크래프트-맥밀란 부등식에서 비롯된다). 어떤 확률 분포 에 대해서든, 의 길이(비트 단위)가 와 같도록 코드 를 구성할 수 있다. 이 코드는 예상 코드 길이를 최소화한다. 반대로, 코드 가 주어지면 동일한 조건을 만족하는 확률 분포 를 구성할 수 있다. (여기서는 반올림 문제는 무시한다.) 즉, 효율적인 코드를 찾는 것은 좋은 확률 분포를 찾는 것과 동등하다.
통계적 MDL의 기술 언어는 계산적으로 보편적이지 않다. 따라서 원론적으로도 재귀적인 자연 과정의 모델을 학습할 수 없다.
통계적 MDL 학습은 위에서 언급된 코드와 확률 분포 간의 대응을 통해 확률론 및 통계학과 매우 밀접하게 연결되어 있다. 이로 인해 일부 연구자들은 MDL을 베이즈 추론과 동일하게 본다. MDL에서 모델과 데이터를 함께 설명하는 코드 길이는 베이즈 프레임워크에서 각각 사전 확률과 주변 가능도에 해당한다.
베이즈 기계는 효율적인 MDL 코드를 구성하는 데 종종 유용하지만, MDL 프레임워크는 베이즈적이지 않은 다른 코드도 수용한다. 스타르코프 정규화된 최대 가능성 코드가 그 예인데, 이는 현재 MDL 이론에서 중요한 역할을 하지만 베이즈 추론에는 해당하지 않는다. 또한 리사넨은 실제 데이터 생성 과정에 대해 어떠한 가정도 하지 말아야 한다고 강조한다. 실제로는 모델 클래스가 현실을 단순화한 것이므로 어떤 객관적인 의미에서든 진정한 코드나 확률 분포를 포함하지 않는다는 것이다. 마지막으로 언급된 참고 문헌에서 리사넨은 MDL의 수학적 기초를 콜모고로프 구조 함수에 기반을 둔다.
MDL 철학에 따르면, 베이즈 방법은 나쁜 결과를 초래할 수 있는 안전하지 않은 사전 확률에 기반을 둔다면 기각되어야 한다. MDL 관점에서 받아들일 수 있는 사전 확률은 소위 객관적 베이즈 분석에서도 선호되는 경향이 있지만, 거기에서는 동기가 일반적으로 다르다.
최소 설명 길이 다른 시스템
리사넨의 방법이 학습에 대한 첫 정보 이론적 접근은 아니었다. 1968년에 월리스와 볼턴은 최소 메시지 길이(MML)라는 관련 개념을 개척했다. MDL과 MML의 차이는 계속되는 혼란의 원인이다. 표면적으로는 두 방법이 대부분 동등해 보이지만, 특히 해석에 있어 몇 가지 중요한 차이가 있다.
두 방법 모두 2부 코드를 사용한다. 첫 번째 부분은 항상 모델 클래스 색인(모형 선택) 또는 매개변수 값(매개변수 추정)과 같이 학습하려는 정보를 나타내고, 두 번째 부분은 첫 번째 부분의 정보가 주어진 데이터 인코딩이다. 두 방법의 차이점은 MDL 문헌에서는 불필요한 매개변수를 코드의 두 번째 부분으로 이동시켜 데이터를 사용하여 소위 단일 부분 코드로 표현할 수 있도록 권장하는데, 이는 종종 2부 코드보다 효율적이라는 점이다. MML의 원래 설명에서는 모든 매개변수가 첫 번째 부분에 인코딩되므로 모든 매개변수가 학습된다.
최소 설명 길이 다른 시스템
MML 프레임워크 내에서 각 매개변수는 전체 메시지 길이를 최적화하는 정밀도로 정확하게 지정된다. 앞선 예시는 어떤 매개변수가 원래 모델에 "유용할 수 있다"고 고려되었지만 나중에 데이터를 설명하는 데 도움이 되지 않는다는 것이 밝혀진 경우 발생할 수 있다(이러한 매개변수에는 해당 매개변수가 도움이 되지 않는다는 (베이즈적) 사전 확률에 해당하는 코드 길이가 할당된다). MDL 프레임워크에서는 모델보다는 모델 클래스를 비교하는 데 더 중점을 두며, 동일한 질문에 접근하는 방식은 해당 매개변수를 명시적으로 포함하는 모델 클래스와 그렇지 않은 다른 클래스를 비교하는 것이 더 자연스럽다. 차이점은 동일한 결론에 도달하기 위해 적용되는 메커니즘에 있다.
나쁜 습관
나쁜 습관(bad habit) 또는 나쁜 버릇은 부정적으로 인식되는 행동 패턴이다. 일반적인 예시로는 지연행동, 과소비 및 손톱 물어뜯기가 있다.
나쁜 습관 발달
습관 형성에 대한 연구는 일반적으로 개인이 평균 66일 동안 새로운 습관을 습득할 수 있음을 시사한다. 이 과정은 행동이 점진적으로 증가하며, 초기 가속이 해당 기간 이후 정체기에 접어드는 특징을 보인다. 발달 기간에 대한 몇 가지 변형이 있다. 나쁜 습관을 끊거나 흡연과 같은 건강에 해로운 행동 패턴을 바꾸는 데는 더 오랜 시간이 걸릴 수 있다.
나쁜 습관 의지와 의도
나쁜 습관을 탐닉이나 정신 질환과 구별하는 핵심 요소는 의지력이다. 만약 사람이 여전히 행동을 통제할 수 있는 것처럼 보인다면 그것은 단지 습관일 뿐이다. 좋은 의도는 나쁜 습관의 부정적인 영향을 극복할 수 있지만, 그 효과는 독립적이고 부가적인 것으로 보인다. 즉, 나쁜 습관은 사라지는 것이 아니라 억제될 뿐이다.
나쁜 습관 예방
나쁜 습관을 고치기 가장 좋은 시기는 습관이 굳어지기 전, 즉시이다. 따라서 나쁜 습관은 아동기에 발달하지 않도록 예방하는 것이 가장 좋다.
나쁜 습관 치료
일단 굳어진 나쁜 습관을 없애는 많은 기술이 있다. 한 가지 좋은 방법은 21일에서 28일 동안 최대한 그 습관에 굴복하지 않으려 노력한 다음 기간이 끝날 때 자신에게 보상하는 것이다. 그리고 일주일을 버텨보고, 만약 습관이 여전히 남아있다면 그 과정을 반복한다. 이 방법은 높은 성공률을 보이는 것으로 입증되었다.
나쁜 습관 기독교적 관점
틀:Undue
기독교에서 나쁜 습관은 죄의 반복이다. 이는 잠언에 나와 있다: "악한 자는 자기의 죄악에 걸리고 그 죄의 줄에 매이나니" (잠언 5:22).
성 아우구스티누스는 말한다: "죄의 습관은 죄인들을 눈멀게 하여 그들이 행하는 악과 그들이 스스로에게 초래하는 파멸을 더 이상 보지 못하게 한다. 그리하여 그들은 하나님도, 천국도, 지옥도, 영원도 없는 것처럼 눈먼 상태로 살아간다."
성 알폰소 마리아 데 리구오리는 나쁜 습관이 세 가지 효과를 가진다고 말한다. 1) 이해력을 눈멀게 한다. 2) 마음을 굳게 한다. 3) 우리의 힘을 약화시킨다.
상황 학습
상황 학습(situated learning)은 개인이 직업 기술을 습득하는 과정을 설명하는 이론이며, 수습제도가 정당한 주변 참여를 통해 실천 공동체의 구성원으로 이어지는 방식에 대한 연구를 포함한다. 상황 학습은 "학습과 그것이 발생하는 사회적 상황 간의 관계에 초점을 맞춘다".
이 이론은 학습을 명제적 지식의 습득으로 정의하는 대안적인 학습관과 구별된다. 레이브와 벵거는 특정 형태의 사회적 공동 참여에 학습을 위치시켰고, 어떤 종류의 인지 과정과 개념적 구조가 관련되어 있는지 묻는 대신, 적절한 맥락을 제공하고 학습을 촉진하는 사회적 참여의 종류에 초점을 맞췄다.
상황 학습 개요
상황 학습은 진 레이브와 에티엔 벵거에 의해 실천 공동체 내 학습 모델로 처음 제안되었다. 가장 간단히 말해, 상황 학습은 적용되는 동일한 맥락에서 일어나는 학습이다. 예를 들어, 직장은 신참자가 규범, 행동, 가치, 관계 및 신념을 동화하는 맥락으로 기능하는 명백한 실천 공동체로 간주된다.
레이브와 벵거(1991)는 학습이 지식이 공동으로 구성되는 사회적 과정이라고 주장한다. 그들은 그러한 학습이 특정 맥락에 위치하며 특정 사회적, 물리적 환경에 내재되어 있다고 제안한다.
상황 학습 개요
개인이 학습자로 참여하는 인지 과정을 포함하는 학습에 대한 지배적인 관점과 달리, 레이브와 벵거는 학습을 사회적 세계에 대한 참여로 보았고, 학습을 사회적 실천의 필수적이고 분리할 수 없는 측면으로 제안했다. 그들의 관점에서 학습은 신참자가 실천 공동체의 일부가 되어 완전한 참여로 나아가는 과정이다. 학습자의 실천 공동체 참여는 항상 세계에서 의미의 상황적 협상과 재협상을 수반한다. 그들은 신참자와 사회적 실천을 공유하는 구참자 간의 관계가 변화함에 따라 정체성을 재구성하고(즉, 다른 사람이 됨) 공동체 구성원 형태를 진화시키는 끊임없는 상호작용을 통해 세계를 이해하고 경험한다. 그들의 관점에서 동기는 상황적이다. 학습자들은 참여의 가치 증가와 완전한 실천가가 되고자 하는 욕구에 의해 자연스럽게 동기 부여되기 때문이다.
레이브와 벵거는 상황 학습이 "교육 형태가 아니며, 교육학적 전략은 더더욱 아니다"라고 주장한다. 그러나 그들의 저술 이후, 다른 이들은 경험적이고 상황적인 활동을 포함하는 다양한 교육학을 옹호했다.
레이브와 벵거의 많은 원래 예시는 성인 학습자와 관련이 있었으며, 상황 학습은 여전히 성인교육에 특별한 반향을 불러일으킨다. 예를 들어, 한스만은 성인 학습자가 실천 공동체 내 상황 학습을 통해 자신의 지식을 발견하고, 형성하며, 명시하는 방법을 보여준다.
상황 학습 역사
2003년 "상황 학습의 본질(The Nature of Situated Learning)"이라는 기사에서 폴라 빈치니는 "상황 학습 또는 상황 인지 이론은 심리학, 인류학, 사회학 및 인지 과학 분야에서 유래한다"고 주장했다. 그녀는 다음과 같이 요약했다.
존 실리 브라운, 앨런 콜린스, 폴 더기드의 기념비적인 논문 "상황 인지와 학습 문화"는 상황 인지를 떠오르는 교육 모델로 부각시켰다. 이 논문에서 저자들은 공교육이 "아는 것과 하는 것"을 분리하고 지식을 "그것이 학습되고 사용되는 상황과 이론적으로 독립적인, 통합적이고 자급자족적인 실체"로 취급한다고 비판한다.(진 레이브, 에티엔 벵거, 레프 비고츠키, 존 듀이, J. G. 그린노와 같은) 다른 상황 학습 이론가들은 지식이 추상적으로가 아니라 맥락 속에서 가르쳐져야 한다고 주장한다. 학습자들은 실천가들이 도구를 사용하는 것처럼 도구를 사용하고 해당 학문의 공동체와 문화에서 "인지적 도제"가 되어야 한다.
1996년 존 R. 앤더슨 등은 이 개념의 기원을 1960년대 "인지 혁명"으로 거슬러 올라갔다. 그들은 다음과 같이 주장했다.
상황 학습 역사
1960년대에 시작된 심리학의 소위 "인지 혁명" 이후, 교육, 특히 수학 및 과학 교육은 심리학으로부터 새로운 통찰력을 얻고 있으며, 이러한 통찰력을 기반으로 한 새로운 접근법과 교수 기법을 습득하고 있다. 동시에 인지 심리학자들은 심리학적 지식의 적용 분야이자 중요한 연구 문제의 원천으로서 교육에 점점 더 많은 관심을 기울이고 있다. 인지 심리학 연구가 진전되고 교육 문제에 점점 더 많은 관심을 기울임에 따라 심리학과 수학 교육 사이에 더욱 긴밀하고 생산적인 연결이 형성될 것이라고 믿을 만한 모든 이유가 있다.그러나 이제 모든 종류의 교육적 의견이 인지 심리학의 승인 스탬프를 받은 것처럼 제시되는 경향이 있다... 많은 최근 수학 교육 출판물에서 설명된 내용 중 상당수는 교육 및 교육 연구에 대한 사고에 영향을 미 미치고 있는 두 가지 운동인 "상황 학습"과 "구성주의"를 반영한다.
빈치니(2003)는 계속해서 "실천 공동체 내에서 전문가와 초보자 사이에 발생하는 사회적 상호작용은 상황 인지 또는 학습 이론에 매우 중요하다. '상황 학습: 정당한 주변 참여'에서 레이브와 벵거는 초보자들이 공동체 구성원을 관찰함으로써 학습을 시작하고, 점차 공동체의 주변부에서 완전한 참여 구성원으로 이동한다고 강조한다"고 설명했다.
상황 학습 요소
윌리엄 랭킨이 개발한 용어로 보면, 상황 학습의 주요 요소는 내용(과제의 사실 및 과정), 맥락(상황, 가치, 환경적 단서) 및 공동체(학습자가 만들고 협상할 그룹)이다. 상황 학습은 또한 참여(학습자가 문제를 해결하기 위해 다른 사람들과 함께 일하는 것)를 포함한다.
상황 학습은 활동 과정에서 개인의 지식이 어떻게 발전하고, 어떻게 만들고 해석하는지를 다룬다.
내용:
상황 학습에서는 내용의 보존에 중요성을 두지 않는다. 오히려 상황 학습은 반성적이고 고차원적인 사고를 강조하며, 그 결과는 일상생활에서 직면하는 문제를 해결하는 데 사용된다. 따라서 상황 학습은 응용 중심적이다.
맥락:
맥락은 사회적, 심리학적, 물질적 환경에서 적절한 시간, 장소, 상황에서 제품 또는 결과의 사용을 위한 틀을 제공한다. 맥락은 학습 경험을 검토할 수 있는 플랫폼을 만든다.
공동체:
공동체는 학습자가 창조하고, 해석하며, 반성하고 의미를 형성하는 데 도움을 준다. 학습자들 간의 경험 공유 및 상호작용의 기회를 제공한다.
참여:
아이디어 교환, 문제 해결 및 학습자 참여가 이루어지는 곳이다. 이는 공동체 참가자들 간의 반성, 해석 및 협상을 포함하는 사회적 환경에서 일어난다.
상황 학습 주장
상황 학습은 적절한 시간과 장소에서 사용되는 사고와 행동을 의미한다. 이 접근 방식에서는 활동을 통해 내용이 학습된다. 이것은 딜레마 중심적이며, 학습자의 지식인적 및 정신 운동 능력을 자극한다. 상황 학습은 교실 상황과 교실 밖의 실제 상황 간의 관계를 형성하는 데 기여한다.
성인 교실에서는 복잡하고 불분명한 조건이 조성되며, 이로부터 경험을 얻고 학습한다.
브라운, 콜린스, 더기드가 제시한 네 가지 주장은 다음과 같다.
상황 학습 주제
상황 학습은 진 레이브와 에티엔 벵거에 의해 실천 공동체 내 학습 모델로 처음 제안되었다. 이러한 유형의 학습은 개인(학생/학습자)이 사회화, 시각화 및 모방을 통해 학습할 수 있도록 한다.
학습은 사람들이 문제를 해결하려는 노력에서 시작된다. 학습이 문제 기반일 때, 사람들은 답을 찾거나 문제를 해결하기 위해 실제 상황을 탐색한다. Hung의 연구는 학습에 있어서 사회적 측면이 얼마나 중요한지에 초점을 맞춘다.
학습이 사회적이라고 믿으면서, Hung은 공통의 관심사를 가진 공동체로 끌리는 학습자들이 자신보다 더 박식한 사람들의 지식으로부터 이익을 얻는 경향이 있다고 덧붙인다. 그는 또한 이러한 사회적 경험이 사람들에게 실제적인 경험을 제공한다고 말한다. 학생들이 이러한 실제 상황에 있을 때 그들은 학습하도록 강요받는다. Hung은 문제 기반 학습 접근 방식을 커리큘럼 설계에 적용하면 학생들이 더 높은 수준의 사고로 나아간다고 결론짓는다.
2009년 "기술 시대의 교육 재고(Rethinking education in the age of technology)"라는 기사에서 콜린스와 할버슨은 다음과 같이 주장했다.
상황 학습 주제
평생 학습 시대의 교육학은 상호작용에 의존하는 방향으로 진화하고 있다. 때로는 컴퓨터 튜터나 웹상의 게임과 같은 풍부한 기술 환경과 상호작용하고, 때로는 컴퓨터 네트워크를 통해 다른 사람들과 상호작용한다. 컴퓨터 튜터의 교육학은 학습자에게 개별화된 과제를 설정하고 작업 시 지도와 피드백을 제공함으로써 도제 모델을 반영한다.
상황 학습은 개인이 과거와는 다른 방식으로 정보를 학습하는 데 도움이 되는 기술과 점점 더 많이 관련되고 있다. 기술을 통해 기술을 학습하는 모델은 개인이 과거에 해당 기술의 전문가로부터 학습했던 방식을 모방한다. 과거에는 개인이 특정 주제에 대해 학습할 때 직접 대면하여 실습 환경에서 이루어졌다. 기술은 컴퓨터 또는 다른 유사한 장치를 사용하여 이러한 동일한 작업을 수행할 수 있도록 한다. 개인 간의 컴퓨터를 통한 상호작용은 상황 학습을 더욱 성공적으로 만들고 학생들이 학습할 수 있는 또 다른 장소를 제공하는 또 다른 방법이다. 사실,
상황 학습 주제
... 비디오 게임을 학습 환경으로 이해하는 것은 전 세계 어린이와 청소년의 관심을 사로잡는 게임 문화가 학교 교육과 경쟁하면서 점점 더 중요해지고 있다. 제임스 폴 지는 비디오 게임 참여의 매력적인 특성이 성공적인 게임이 구축되는 기본 사회적, 인지적, 발달적 학습 원칙 때문이라고 주장한다. 이러한 관점에서 게임과 게임은 더 효과적인 학습 환경을 구축하기 위한 영감의 원천이 될 수 있다.
학생들에게 참여하고, 상호작용하며, 자신만의 아이디어를 주입할 기회를 주는 것은 분명히 성장하고 정보에 입각한 결정을 내리는 방법이다. Gee는 비디오 게임 사용으로 이를 증명했다. 이는 학습자가 사회 및 의사소통 기술을 구축하고 인지 능력을 개발할 수 있게 한다. 심시티와 같은 컴퓨터 기반 학습 소프트웨어는 사용자에게 자신만의 도시를 운영하고 독재자가 되어 사람들을 황폐하게 하거나 번성하게 할 정보에 입각한 결정을 내려야 함으로써 상황 학습을 활용할 수 있게 했다. 언급했듯이, 더 효과적인 학습 환경은 이런 방식으로 구축된다.
상황 학습 주제
교수법은 교실 교사의 학습 과정을 풍부하게 하기 위해 실제 경험을 제공하여 더 쉽게 전이될 수 있도록 교실 교사와 유사한 실제 맥락에 놓여야 한다.
학생들은 시각화하고, 듣고, 추론하고, 반성함으로써 정보를 처리하므로, 모델을 따르거나 모방함으로써 더 쉽게 학습하는 경향이 있다. 일부 연구 사례에서는 교사들이 교실 환경을 컴퓨터 설정이든 물리적 설정이든 가능한 한 가정처럼 편안하게 만들었다. 이는 학생들에게 집처럼 편안한 환경에서 자유롭게 느끼고 학습할 수 있는 분위기를 제공한다. 이것은 학생들의 학습 능력에 큰 영향을 미치는 것으로 입증되었다. 이것은 상황 학습을 활용하는 또 다른 혁신적인 방법이다.
오늘날의 학생들이 졸업 후 전문직 생활에 들어설 때, 전 세계의 다른 사람들과 협력하여 다양하고 광범위한 청중을 위한 콘텐츠를 만들도록 요청받을 가능성이 매우 높다. 또한 그들은 자신들의 학습을 위해 온라인에서 최고로 관련성 높은 콘텐츠를 찾아, 분석하고, 재구성하고, 공유하면서 연결된 환경에서 효과적으로 읽고 쓸 필요가 있을 가능성도 매우 높다.
상황 학습 주제
학생들이 교육을 마치면, 교육 과정에서 배운 기술을 전문 경력에서 활용할 것으로 기대된다. 그들이 이러한 기술을 충분히 활용하여 업무 목표를 달성할 수 있는 것은 필수적이다. 상황 학습을 통해 학생들은 기술을 배우고 또한 배운 기술을 정확하게 사용할 수 있게 될 것이다. 상황 학습은 학생들이 어떤 식으로든 행동을 통해 경험을 얻을 수 있도록 하며, 이 경험을 통해 졸업 후 삶에서 생산적일 수 있게 한다.
상황 학습은 졸업 후에도 계속된다. Halverson(2009)에 따르면 다음과 같다.
거의 모든 직업 관련 기술은 기술을 연습함으로써 배울 수 있으며, 컴퓨터 시뮬레이션은 매력적인 문제를 해결하는 데 필요한 목표 기술이 필요한 몰입형 환경을 만들 수 있다.
상황 학습 주제
상황 학습이 불가능한 상황에서 시뮬레이션은 직원에게 실제 학습 경험을 제공하는 대안적인 방법을 제공할 수 있다. 상황 학습을 통해 직원은 직무 관련 작업을 수행하는 맥락에서 배운 것을 즉시 적용할 수 있다. 학습은 동일한 기능을 수행하는 동료들 사이에서 발생한다. 문제 해결 및 새로운 아이디어 생성은 모든 이해 관계자가 지속적인 학습의 긍정적인 효과를 경험하는 사회 학습 환경에서 더 잘 지원될 수 있다. 종종 상황 학습의 이점은 조직 전체와 더 넓은 공동체의 즉각적인 실무자 그룹을 훨씬 넘어 확장된다. Richardson은 교육 환경에서 교사들이 교실에 이러한 기술을 통합하는 방법을 더 잘 이해하기 위해 자신의 실천에서 협업 기술을 사용할 수 있다고 언급한다.
많은 온라인 학습 과정은 여전히 전통적인 교사 주도의 교과서 중심 교육과정을 사용하며, 이는 학문 분야별로 구분되어 있다. 많은 대학들이 온라인 과정에서 실제적인 상황 학습이 이루어져야 한다는 점을 인식하기 시작했다. 핵심적인 측면은 단위 자체가 실제 활동이어야 하며, 단순히 단절된 활동들로 구성되어서는 안 된다는 점을 인식하는 것이다.
상황 학습 주제
학습 환경은 실제 세계와 관련성이 있고, 일련의 짧고 단절된 예시가 아닌 지속적인 기간 동안 완료될 단일의 복잡한 과제를 제시하는 명확하게 정의된 활동을 제공해야 한다.
어틀리는 Hung의 주장을 다음과 같이 제시한다.
... 풍부한 상황에 내재된 학습은 성인 학습자가 자신의 행동을 반성하고, 학습 공동체의 동료 구성원들과 문제 및 쟁점을 논의하는 데 도움이 된다.
성인 학습자들이 다른 학습 환경에서 제시된 이론적 지식을 습득하고 실제 환경에서 경험하는 것에 적용할 수 있을지라도, 상황 학습은 자신의 실천의 특정 맥락과 관련된 새로운 개념을 가장 잘 적용하는 방법을 다른 사람들과 함께 고려할 기회를 제공한다. 이론적 지식이 토대를 제공하지만, 실제 실천을 통해 개발된 통찰력과 기술은 더욱 의미 있는 학습으로 이어질 수 있다.
학습 센터도 직업 교육에 영향을 미치고 있다…참가자 대부분은 소수 민족이며, 상당수가 아프리카계 미국인 및 히스패닉 여성이다. 이들은 13세부터 91세까지 연령대가 다양하며, 절반은 20세에서 31세 사이이지만, 십대 청소년도 많다. 대부분은 직업 기술을 배우고 센터에서 수업을 듣고 인터넷 시설을 이용하기 위해 온다.
상황 학습 주제
전국적으로 학습 센터가 증가하는 것은 미국과 전 세계가 계속 학습하는 사회로 변모했음을 보여주는 증거이다. 이러한 학습의 대부분은 할버슨과 콜린스가 설명한 센터에서 일어나고 있다. 이러한 학습 센터의 예시들은 상황 학습의 완벽한 예시이며, 지역 도서관과 직업 훈련 센터를 포함한다. 이러한 학습 센터는 특히 성인들에게 학습을 확장하는 데 필요한 사회적 상호작용을 제공하고 있다. 이는 사람들이 다른 사람들과 특정 상황에 있는 것만으로도 학습한다는 헝의 연구 결과를 뒷받침한다.
조직이 제한된 자금으로 필요한 직장 교육을 수행하는 방법을 재평가함에 따라, 직원들이 효과적이기 위해 필요한 기술을 개발할 수 있도록 특정 실습 영역 내에서 발생하는 비공식 학습에 의존하고 있다.
특히 제3자 제공업체가 제공하는 구조화된 이론 교육 프로그램에 대한 의존도가 감소하고 있으며, 기업들은 실천 공동체 내에서 실제 학습 기회를 촉진하는 방법을 찾고 있다. 바그너는 재정적 고려로 인해 관리자가 줄어들었기 때문에 조직은 제품과 서비스를 개선하기 위한 아이디어를 실제로 작업을 수행하는 사람들에게서 찾고 있다고 지적한다.
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매우 추상적인 지시와 매우 구체적인 지시 사이를 선택하는 문제는 다음과 같이 볼 수 있다. 추상적인 훈련이 주어지면 학습자들은 각기 다른 적용을 위해 보충 훈련을 받는 데 드는 비용과 시간을 감당해야 한다. 그러나 매우 구체적인 훈련이 주어지면 각 적용을 위해 완전히 재훈련해야 한다.
추상적인 지시와 구체적인 지시 중 어떤 방법이 더 생산적일지 결정할 때, 해당 기술을 배우는 개인에게 어떤 방법이 가장 유용할지 살펴보는 것이 중요하다. 학생들이 구체적인 지시를 받는다면, 그들은 정해진 작업만 수행할 수 있을 것이다. 학생들이 추상적인 지시를 배운다면, 다양한 직업을 얻는 데 유용할 더 많은 기술에 노출되지만, 동시에 반드시 필요하지 않은 훈련을 받을 수도 있다. 미래에 필요하지 않은 것들을 교육하는 데 돈이 "낭비"될 때, 상황을 살펴보고 그 돈이 다른 개인에게 더 구체적인 지시를 주는 데 더 유용하게 쓰일 수 있었을 것이라는 사실을 깨달을 수 있다.
상황 학습 주제
그러나 학계와 정책 전문가들 사이에서는 지난 몇 년 동안 젊은 미국인들이 20년 전보다 오늘날 직업의 요구에 얼마나 더 준비되지 못했는지에 대한 점점 더 많은 경고성 연구가 발표되었다. 미국의 노동 시장에 진입하는 노동자들은 다른 많은 국가의 젊은이들보다 교육 수준이 낮다…
우리 학생들은 학교를 졸업하면서 준비가 되어 있지 않으며, 상황 학습이 가능한 한 많이 구현된 교육 환경에 있었다면 그들의 미래를 더 잘 준비했을 것 같다. 바그너의 연구에 따르면 우리는 교육 면에서 다른 나라들보다 준비가 덜 되어 있으며, 이는 새로운 것은 아니지만 변화하기에는 너무 멀어 보인다. 우리 학생들이 행동을 통해 배우는 상황에 놓인다면, 단순히 무엇을 해야 하는지 들었을 때보다 훨씬 더 성공적일 가능성이 높다.
2010년 기사 "블로그, 위키, 팟캐스트 및 교실을 위한 기타 강력한 웹 도구"에서 W. 리처드슨은 다음과 같이 명시했다.
웹로그에 글을 쓰는 행위, 즉 '블로깅'은 연구, 조직화, 아이디어 종합과 같은 기술을 가르치는 데 많은 도움이 될 수 있다.
상황 학습 주제
교사와 강사들은 새로운 세대의 학생들(디지털 네이티브)을 위한 교육 도구로서 웹을 활용하는 것이 얼마나 중요한지 깨닫게 되었다. 사용될 수 있는 디지털 도구 중 하나는 웹로그이다. 이는 학생들에게 생각하고, 연구하며, 글을 쓰고, 같은 생각을 공유하거나 공유하지 않을 수 있는 많은 사람들에게 보여지고 읽힐 수 있는 목소리를 가질 수 있다는 것을 깨달을 기회를 제공한다. 학생들이 블로그를 할 때, 그들은 일기/텍스트 입력을 만들고 있는데, 이는 영어(쓰기)와 읽기로 간주된다. 또한 비디오, 사진 및 기타 디지털 미디어와 같은 다른 학습 도구를 활용할 기회도 가진다.
반면 네트워크 학습은 협력, 상호작용성, 상호 이익, 사회적 참여를 강조하는 사회에 대한 비전을 지지한다. 상호작용하는 열 명의 힘은 다른 아홉 명을 이기려는 한 명의 힘을 항상 능가할 것이다.
상황 학습 주제
페이스북, 트위터, 닝과 같은 소셜 네트워크는 학습자들이 개인적인 관계를 넘어 서로에게서 배울 수 있는 공동체를 포용할 수 있도록 한다. 사회적 상호작용은 학습 과정의 중요한 부분이다. 기술이 성장하고 어린이, 청소년, 청년층의 삶의 필수적인 부분이 되면서, 성인들도 적응할 수밖에 없었다. 예를 들어, 최근 더 많은 성인들이 직업 시장을 거쳐야 함에 따라, 그들은 새로운 기술을 개발하고 일자리를 찾기 위해 기술로 눈을 돌렸다. 심지어 패스트푸드점에서도 구직자들에게 온라인으로 입사 지원서를 작성하도록 요구한다.
시각화 생성을 통해 학생들은 미래 학습 방향을 선택할 때 유용할 다양한 유형의 컴퓨터 응용 프로그램을 사용하는 방법을 배운다.
상황 학습 주제
학생들은 다양한 방식으로 학습하며 시각화 또는 상황 학습이 모든 학습 스타일 중 가장 많이 사용되는 것으로 보인다. 학생들은 보고 들은 것을 모방할 수 있으며, 이는 정보를 장기간 유지하는 데 도움이 된다. 다양한 유형의 컴퓨터 응용 프로그램 시각화를 통해 학생의 지식은 상호 작용 및 수행이라는 사회적 과정에 의해 정의된다. 이는 학생들이 사회적 행동의 결과로 자연스럽게 학습할 수 있도록 한다. 컴퓨터 응용 프로그램은 안내자 역할을 하며, 학생들은 자신의 경험으로부터 자연스럽게 학습한다. 늘 그렇듯이 상황 학습은 학생의 학습 과정과 능력을 가속화한다.
상황 학습 주제
웹 기반 학습 도구는 다양한 기술을 통합한 환경을 제공하여 인터넷을 통해 다양한 교육자와 학습자의 요구를 지원한다. 이 도구들의 목표는 대면 교육을 강화하고 원격 학습 과정을 가능하게 하는 것이다. 각 도구는 코스 노트 게시, 과제 제출, 퀴즈, 통신 기능과 같은 유사한 구성 요소를 제공한다. 이러한 도구를 개발하는 주요 동기는 HTML 및 웹 탐색에 대한 지식이 거의 없는 강사들이 코스 자료를 웹에 게시하는 것을 더 쉽게 만들기 위함이다. 이러한 도구를 사용하는 데는 상당한 단점도 있다. 예를 들어, 이러한 시스템은 코스 강사와 코스 관리자가 미리 정해진 탐색 모델과 코스 형식을 사용하도록 강제한다. 이러한 제약은 관리자, 교사 및 학생에게 유연성과 유용성에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 도구는 캠퍼스 전체의 다양한 코스에 적합해야 한다. 따라서 웹 기반 학습 도구는 코스, 뉴스 및 공지 사항, 코스 노트 및 관련 정보를 저장할 영역, 이메일, 게시판 및 채팅 시설과 같은 동기 및 비동기 도구, 그리고 온라인 퀴즈 및 온라인 제출을 생성하고 관리하는 기능을 제공할 수 있어야 한다. 웹 도구는 또한 교사와 학생 모두를 위한 탐구 기반 학습을 지원하며, 탐구 기반 학습의 본질을 포함한다.
탐구 기반 학습은 질문, 시나리오 또는 문제에 대한 조사를 기반으로 하는 학습 접근 방식을 설명하며, 종종 진행자의 도움을 받는다. 탐구자들은 지식이나 해결책을 향상시키기 위해 문제와 질문을 이해하고 연구할 것이다. 여기에는 문제 기반 학습이 포함되며 소규모 조사 및 프로젝트뿐만 아니라 연구에도 사용된다. 학습에 참여하면 새로운 지식을 구축하는 동안 해결책과 문제를 찾을 수 있는 기술과 태도를 향상시키는 결과를 가져오므로 학생들에게 훨씬 더 유익할 것이다. 교사들이 모든 학생들이 수업에 참여하도록 효과적으로 사용할 수 있는 탐구 기반 학습을 지원하는 수많은 웹 도구가 있다.
웹 기반 학습 도구는 또한 학습 객체, 즉 학습자의 인지 과정을 강화, 증폭 및 안내하여 학습을 지원하는 대화형 웹 기반 도구라고도 불린다. 이는 교사들이 기술을 사용할 때 직면하는 잠재적 장애물의 영향을 줄일 수 있는 두 가지 주목할 만한 기능을 제공한다. 첫째, 특정 개념에 초점을 맞추도록 설계되어 배우고 사용하기 쉽고, 복잡하고 고급 소프트웨어 패키지를 배울 시간이 거의 없는 바쁜 교육자들에게 더 매력적이다. 사용 편의성은 기술 사용에 대해 우려하는 교사들에게도 더 받아들여지게 한다. 둘째, 드릴 및 연습 평가 도구 또는 튜토리얼, 비디오 사례 연구 또는 지원, 일반 웹 기반 멀티미디어 자료, 특정 콘텐츠 영역의 자체 포함 대화형 도구 등 광범위한 웹 기반 학습 도구가 존재한다. 구현상의 어려움과 비용에 부담을 주는 다른 학습 기술과 달리, 웹 기반 학습 도구는 인터넷을 통해 쉽게 접근할 수 있으며 교사는 추가 비용이나 최신 버전을 걱정할 필요가 없다. 다양한 웹 기반 학습 도구의 광범위한 선택이 교사들이 WBLT를 교실 환경에 통합하는 것을 더 쉽게 만들 것이라고 추측된다.
프로젝트 기반 학습은 학습자가 직무에서 요구되는 기능을 수행하는 동안 겪을 경험을 시뮬레이션하여, 배운 것을 즉시 적용하고 조직의 기존 지식 기반으로부터 이점을 얻을 기회를 제공한다. 최근 기술의 발전으로 온라인 환경에서 분산된 실천 공동체 내의 개인들을 가상으로 연결함으로써 학습의 사회적 측면을 촉진할 수 있다.
연구에 따르면 학습자들은 정보를 다시 제공함으로써 반응할 뿐만 아니라, 그들이 아는 것을 적극적으로 사용하여 탐구하고, 협상하고, 해석하고, 창조한다. 그들은 해결책을 구성하여 학습 과정으로의 강조를 전환한다.
이러한 기술은 교사들이 어린 학습자들에게 개발하려고 노력하는 것이지만, 성인들은 이미 이러한 기술을 개발하고 사용해왔다. 그들은 직업, 고등 교육, 자녀 양육 또는 결혼을 통해 이러한 기술을 연마했다. 실제 문제를 다루는 평생 학습자로서, 프로젝트 기반 접근 방식은 그들이 오프라인 학습 센터나 웹상의 소셜 네트워킹 커뮤니티에서 다른 성인들과 함께 모일 때 발전하는 것이다.
상황 학습 평가
상황 학습 활동은 협력적이고 복잡하므로 전통적인 평가 방법으로는 충분하지 않다. 상황 학습 평가에서 따를 수 있는 몇 가지 경향은 다음과 같다.
과정은 내용을 포함하므로, 개념 지도 및 비디오테이프 코딩과 같은 몇 가지 방법으로 평가할 수 있다.
이는 학습자의 답변이 여러 관점을 수용하고 옹호할 수 있어야 함을 의미한다. 그들은 태도, 효능, 지각 능력 및 고차원적 사고를 측정해야 한다.
테크놀로지와의 협력은 플래닝에 소요된 시간, 문제 해결과 관련하여 정보 수집 등 학생 활동을 추적할 수 있게 한다.
억제 조절
억제 조절(inhibitory control) 또는 반응 억제(response inhibition)는 개인이 충동과 자연스럽고 습관적인, 또는 지배적인 행동 반응(a.k.a. 선행 반응)을 억제하여 목표 달성과 일치하는 더 적절한 행동을 선택할 수 있게 하는 인지 과정이자 더 구체적으로는 집행 기능이다. 자기조절은 억제 조절의 중요한 측면이다. 예를 들어, 다이어트 중에 케이크를 갈망할 때 그것을 먹고 싶어하는 자연적인 행동 반응을 성공적으로 억제하려면 억제 조절을 사용해야 한다.
전전두피질, 꼬리핵, 시상하핵은 억제 조절 인식을 조절하는 것으로 알려져 있다. 억제 조절은 탐닉과 주의력결핍 과잉행동장애 모두에서 손상된다. 건강한 성인과 ADHD 환자 모두에서 억제 조절은 저용량(치료용)의 메틸페니데이트 또는 암페타민으로 단기적으로 향상된다. 억제 조절은 지속적인 유산소 운동을 통해 장기적으로 향상될 수도 있다.
억제 조절 테스트
억제 조절 테스트는 개인이 목표 지향적인 행동에 더욱 적응하도록 자극에 대한 자연적이고 습관적인 또는 지배적인 행동 반응을 억제하는 능력을 측정하는 신경심리검사이다. 억제 조절을 측정하는 신경심리검사 중 일부는 스트루프 과제, 고/노고 과제, 사이먼 과제, 플랭커 과제, 반사시 과제, 만족 지연 과제 및 정지 신호 과제를 포함한다.
억제 조절 성별 차이
여성은 원치 않거나 습관적인 행동에 대한 억제 조절을 발휘하는 기초 능력이 남성보다 더 크고, 조절적인 환경적 맥락 요인에 다르게 반응하는 경향이 있다. 예를 들어, 음악을 듣는 것은 여성의 반응 억제율을 상당히 향상시키는 경향이 있지만, 남성의 반응 억제율을 감소시킨다.
이중 과정 이론
심리학에서 이중 과정 이론(dual process theory)은 생각이 두 가지 다른 방식으로, 또는 두 가지 다른 과정의 결과로 어떻게 발생할 수 있는지에 대한 설명을 제공한다. 종종 두 과정은 암묵적(자동적), 무의식 과정과 명시적(통제된), 의식적 과정으로 구성된다. 언어화된 명시적 과정이나 태도 및 행동은 설득이나 교육에 따라 변할 수 있지만, 암묵적 과정이나 태도는 새로운 습관을 형성하는 데 오랜 시간이 걸리는 경향이 있다. 이중 과정 이론은 사회, 성격, 인지 및 임상 심리학에서 찾을 수 있다. 또한 전망 이론 및 행동경제학을 통해 경제학, 그리고 문화 분석을 통해 사회학에서도 점점 더 많이 연결되고 있다.
이중 과정 이론 역사
이중 과정 이론의 기초는 아마도 고대부터 있었다. 스피노자 (1632-1677)는 열정과 이성을 구분했다. 윌리엄 제임스 (1842-1910)는 연상적 사고와 진정한 추론이라는 두 가지 종류의 사고가 있다고 믿었다. 제임스는 경험적 사고가 예술 및 디자인 작업과 같은 것에 사용된다고 이론화했다. 제임스에게 있어 이미지와 생각은 과거 경험에서 떠올라 비교나 추상적인 아이디어를 제공했다. 그는 연상적 지식이 "단지 재생적"이라고 묘사하며 과거 경험에서만 비롯된다고 주장했다. 제임스는 지도가 장애물을 헤쳐나갈 수 있도록 하는 것처럼 진정한 추론이 "전례 없는 상황"을 극복할 수 있게 한다고 믿었다.
이중 과정 이론 역사
윌리엄 제임스의 연구 이후 다양한 이중 과정 이론이 나왔다. 이중 과정 모델은 사회심리학 변수, 예를 들어 태도 변화 연구에서 매우 흔하다. 예로는 페티와 캐시오포의 정교화 가능성 모델(아래 설명)과 차이켄의 휴리스틱 체계적 모델이 있다. 이 모델들에 따르면, 설득은 강도 높은 정밀 조사나 극도로 피상적인 사고 후에 발생할 수 있다. 인지심리학에서는 주의와 작업 기억도 두 가지 다른 과정에 의존하는 것으로 개념화되었다. 사회심리학이든 인지심리학이든, 과거에 만들어진 이중 과정 이론의 예는 많다. 다음은 그 다양성을 엿볼 수 있는 일부이다.
피터 웨이슨과 조너선 세인트 B. T. 에반스는 1974년에 이중 과정 이론을 제안했다. 에반스의 후기 이론에서는 휴리스틱 과정과 분석 과정이라는 두 가지 명확한 유형의 과정이 있다. 그는 휴리스틱 과정 동안 개인이 현재 상황과 관련된 정보를 선택한다고 제안했다. 관련 정보는 추가 처리되고 관련 없는 정보는 처리되지 않는다. 휴리스틱 과정 다음에는 분석 과정이 온다. 분석 과정 동안 휴리스틱 과정에서 선택된 관련 정보는 상황에 대한 판단을 내리는 데 사용된다.
이중 과정 이론 역사
리처드 E. 페티와 존 캐시오포는 1986년에 사회심리학 분야에 중점을 둔 이중 과정 이론을 제안했다. 그들의 이론은 설득의 정교화 가능성 모델이라고 불린다. 그들의 이론에서는 의사결정에서 설득에 이르는 두 가지 다른 경로가 있다. 첫 번째 경로는 중심 경로로 알려져 있으며, 이는 사람이 상황에 대해 신중하게 생각하고, 주어진 정보를 정교하게 다루며, 논증을 생성할 때 발생한다. 이 경로는 개인의 동기와 능력이 높을 때 발생한다. 두 번째 경로는 주변 경로로 알려져 있으며, 이는 사람이 상황에 대해 신중하게 생각하지 않고 지름길을 사용하여 판단을 내릴 때 발생한다. 이 경로는 개인의 동기나 능력이 낮을 때 발생한다.