팬데믹 이후의 혁신적 교수 및 학습 방향

최근 COVID-19 팬데믹은 대면 수업 옵션을 제거하고 캠퍼스를 폐쇄하는 등 고등 교육에 도전 과제를 제시했습니다. 한편, 이 위기는 혁신적인 교수 관행을 촉진하는 '전환점' 또는 조건을 창출할 수 있는 독특한 기회를 제공했습니다. 이러한 '위험-기회'의 맥락에서, 일부 기관에서는 기술 매개 학습 전략인 마이크로러닝(ML)의 도입 가능성이 최근에 재조명되었습니다. ML은 학습자가 선호하는 일정과 위치에 따라 짧은 시간 안에 이해할 수 있는 소규모 교육 자료를 통해 학습 기회를 제공합니다. 초기에는 유연한 학습 모드를 통해 학습자에게 능동적이고 더 매력적인 학습 경험을 제공하기 위한 '추가' 보완 온라인 학습 자원으로 고려되었으나, COVID-19 봉쇄 기간 동안 ML의 기관 전체 구현 가능성에 대해 더 깊은 탐구가 이루어졌습니다. 본 논문은 두 개의 고등 교육 기관의 ML 도입을 조사하는 탐색적 사례 연구를 제시합니다. SAMR 모델을 통해 그들의 ML 채택 방식을 정량적 설문조사와 질적 교사 반영 분석을 통해 검토합니다. 전반적으로 ML은 기관이 생존하는 데 도움을 줄 수 있을 뿐만 아니라 팬데믹 이후 향상된 교수 및 학습 경험을 제공할 수 있는 유망한 방향으로 보입니다. 그러나 현재의 구현은 실질적인 문제와 교육적 문제 모두에서 많은 도전에 직면해 있으며, 그 영향은 아직 변혁을 이루지 못했습니다. 얻은 통찰을 바탕으로 ML의 채택을 다음 단계로 이동시키기 위한 몇 가지 가능한 전략이 제시됩니다.