다니엘 맥나마라

다니엘 S. 맥나마라(Danielle S. McNamara)는 미국 교육심리학 및 인지심리학 분야의 연구자로, 읽기 이해·쓰기 전략 학습에 관한 이론·실증 연구와 지능형 튜터링 시스템(iSTART, Writing Pal) 및 텍스트 분석 도구(Coh‑Metrix) 개발로 알려져 있다. 애리조나 주립 대학교(애리조나 주립 대학교) 심리학과 교수이자 러닝 엔지니어링 연구소(LEI) 전무이사로 재직한다. 2018년 미국교육연구협회(AERA) 펠로로 선정되었고, 미국심리학회(미국심리학회)가 2020년에 창간한 오픈액세스 학술지 Technology, Mind, and Behavior의 창간 편집인을 맡았다. 2015년에는 캘리포니아 대학교 머시드의 ‘저명 인지과학자 상’을 받았고, 2020년 담화·텍스트 학회(ST&D)에서 ‘학문 공헌상’을 수상하였다.

 생애와 학력 
캔자스 대학교에서 1982년 언어학 학사, 1989년 위치타 주립 대학교에서 임상심리학 석사, 1992년 콜로라도 대학교 볼더에서 인지심리학 박사 학위를 취득하였다. 박사과정에서 월터 킨치와 함께 읽기 이해 이론을 연구하였다.

 연구 주제와 학제적 배경 
맥나마라는 텍스트 응집성, 배경지식, 전략 사용이 읽기 이해와 쓰기 성과에 미치는 작용을 통시적으로 분석해 왔다. 연구는 자연어 처리 기법과 인지 이론을 결합해 교육 현장에 적용하는 데 초점을 두며, 학습자 동기·참여를 높이기 위한 게임화 설계도 병행한다.

 학습·쓰기 튜터링 기술 
맥나마라가 주도한 iSTART는 자기설명(Self‑Explanation) 전략을 온라인으로 훈련하는 지능형 튜터링 시스템으로, 과학 텍스트 읽기에서 전략 사용을 코칭한다. Writing Pal(W‑Pal)은 전략 학습·게임형 연습·에세이 피드백을 통합한 쓰기 튜터로, 자연어 처리 기반 지표로 글의 질을 추정하고 개별 피드백을 제공한다. 두 시스템은 ‘Adaptive Literacy’ 웹사이트를 통해 무료로 제공된다. 2017년 ASU 뉴스는 iSTART·W‑Pal의 무료 제공과 현장 확산을 조명했고, 맥나마라는 "교사를 대체하지 않는다"는 점을 분명히 하였다(“We don’t want to replace teachers.”).

 텍스트 분석과 읽기 난이도: Coh‑Metrix 
Coh‑Metrix는 응집성, 담화 구조, 어휘·통사 지표 등 다차원 지표를 통해 텍스트 특성을 산출하는 도구로, 전통적 가독성 공식의 한계를 보완한다.

 러닝 엔지니어링과 조직 활동 
애리조나 주립 대학교 러닝 엔지니어링 연구소(LEI) 전무이사로서 학제 간 협력을 통해 학습공학 연구와 적용을 이끈다.

 경력 
 1990년대: Old Dominion University, 심리학 분야 교수(초기 교원 경력).
 2000년대: University of Memphis, 심리학과 교수 및 연구그룹 지도.
 2010년대–현재: 애리조나 주립 대학교 심리학과 교수·SoLET 랩 디렉터.
 2023년–현재: Learning Engineering Institute 전무이사.

 학회·편집 활동 
담화·텍스트 학회(ST&D) 회장을 역임하였고, 2020년 ST&D 학문 공헌상을 받았다. 미국심리학회 오픈액세스 학술지 Technology, Mind, and Behavior 창간 편집인으로 활동하였다. 또한 AERA 펠로로 선출되었다.

 교육적 관점과 입장 
맥나마라는 지능형 튜터가 교사를 대체하기보다 교실 수업을 보조해야 한다고 밝히며, "우리는 교사를 대체하려 하지 않는다"라고 말했다(“We don’t want to replace teachers”).

 주요 프로젝트 

 저서 
 《Reading Comprehension Strategies: Theories, Interventions, and Technologies》 (Psychology Press, 2007)
 읽기 이해 이론과 중재, 기술을 체계적으로 정리한 편저이다. 교실에서 쓸 수 있는 전략과 기술 통합의 기준을 제시한다. 연구자와 교사 모두가 적용 가능한 틀을 제공한다.
 《Automated Evaluation of Text and Discourse with Coh‑Metrix》 (Cambridge University Press, 2014)
 Coh‑Metrix의 원리·지표·활용을 서술해 텍스트 난이도 진단의 새 표준을 제안한다. 교육·출판·연구에의 적용 사례를 제시한다. 텍스트 평가의 투명성과 재현성을 높인다.
 《Handbook of Latent Semantic Analysis》 (Psychology Press, 2007)
 잠재 의미 분석(LSA)의 이론과 응용을 광범위하게 다룬 참고서이다. 의미 공간 기반 언어 이해의 기초를 정리한다. 교육·정보검색 등 다양한 분야의 연결고리를 보여준다.
 《Adaptive Educational Technologies for Literacy Instruction》 (Routledge, 2016)
 읽기·쓰기 수업을 위한 적응형 기술의 설계·평가 원칙을 제시한다. 실제 수업 전개와 평가의 연결을 강조한다. 연구와 실천의 간극을 줄이는 방법을 모색한다.
 《Cognition in Education》 (Routledge, 2017)
 학습과 수업을 설명하는 인지 개념을 간결하게 정리한다. 교실 사례와 함께 적용 포인트를 제시한다. 예비교사·현직교사에게 기초 지식을 제공한다.

 논문 
 다니엘 S. 맥나마라, 어윈 B. 레빈스타인, 추티마 분툼 (2004). 〈iSTART: 상호작용적 읽기 전략 훈련(“iSTART: Interactive strategy training for active reading and thinking”)〉, Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 36(2), 222–233. https://doi.org/10.3758/BF03195567
 웹 기반 훈련으로 자기설명 전략을 가르치는 시스템의 설계와 초기 효과를 보고한다. 중등~대학 수준 학습자를 대상으로 전략 사용이 어떻게 변하는지 분석한다. 자동 피드백과 코칭 대화가 전략 품질을 높이는지 검증한다. 결과는 실험실·현장 모두에서 유의한 향상을 보였다. 교실 보조도구로서의 활용 가능성을 제시한다.
 아서 C. 그레서, 다니엘 S. 맥나마라, 막스 M. 라우워르스, 차이 즈창 (2004). 〈Coh‑Metrix: 응집성과 언어 분석(“Coh‑Metrix: Analysis of text on cohesion and language”)〉, Behavior Research Methods, Instruments, & Computers, 36(2), 193–202. https://doi.org/10.3758/BF03195564
 전통적 가독성 공식을 넘어서는 다차원 텍스트 지표를 소개한다. 실제 텍스트를 대상으로 어휘·통사·담화 지표를 계산하는 절차를 설명한다. 지표 간 상관과 타당도를 통해 도구의 신뢰성을 제시한다. 응용 분야로 교육·코퍼스 연구를 논의한다. 후속 연구의 기반을 마련한다.
 다니엘 S. 맥나마라, 월터 킨치 (1996). 〈텍스트 학습: 선행지식과 응집성 효과(“Learning from texts: Effects of prior knowledge and text coherence”)〉, Discourse Processes, 22(3), 247–288. https://doi.org/10.1080/01638539609544975
 선행지식 많음/적음과 텍스트 응집성 높음/낮음의 상호작용을 실험으로 검증한다. 지식이 많은 학습자는 응집성이 낮은 글에서 더 깊은 이해를 보이는 경향을 밝혔다. 이는 공백을 추론으로 메우는 과정이 활성화되기 때문이다. 반대로 지식이 적은 학습자는 응집성이 높은 글에서 이득을 본다. 교수 설계에서 텍스트 선택 원칙을 제시한다.
 다니엘 S. 맥나마라, 조지프 P. 마글리아노 (2009). 〈이해의 종합 모형을 향하여(“Toward a comprehensive model of comprehension”)〉, Psychology of Learning and Motivation, 51, 297–384. https://doi.org/10.1016/S0079-7421(09)51009-2
 대표적 이해 이론들을 비교하여 공통 요소와 차이를 정리한다. 주의·기억·추론의 상호작용을 포함하는 통합 관점을 제안한다. 각 이론이 놓친 요소를 보완할 경로를 논의한다. 모델 간 대립보다 상호보완성을 강조한다. 교육 심리 실천으로의 함의를 제시한다.
 다니엘 S. 맥나마라, 스콧 A. 크로슬리, 로드 로스코 (2013). 〈지능형 쓰기 튜터의 자연어 처리(“Natural language processing in an intelligent writing strategy tutoring system”)〉, Behavior Research Methods, 45(2), 499–515. https://doi.org/10.3758/s13428-012-0258-1
 자동 에세이 평가 지표가 인간 채점과 얼마나 일치하는지 대규모 자료로 분석한다. 어휘 다양성·빈도·통사 복잡도·수사 지표의 조합이 설명력을 높인다는 결과를 제시한다. 지표 확장이 피드백의 질을 개선하는 근거를 제공한다. 단일 지표 의존의 한계를 지적한다. 교육용 피드백 시스템 설계 원칙을 도출한다.

 같이 보기 
 장 피아제
 존 듀이
 B. F. 스키너

 외부 링크 
 구글 스칼러: Danielle S. McNamara
 ORCID 0000‑0001‑5869‑1420

 연표 

 각주 

분류:교육심리학자
분류:인지심리학자
분류:인지과학자
분류:애리조나 주립 대학교 교수
분류:살아있는 사람