본문 바로가기
KERD
논문KCI 등재

에듀테크 기반 학생 정서지원 모델 개발 연구

A Development Study of Edutech-Based Student Emotional Support Model

박정현|이성혜|김명섭|길혜지|성은모|강수미
한국교육공학회 (Korean Society Of Educational Technology)|2023.06|교육공학연구 (Journal of Educational Technology)|제39권 제2호|pp. 499-536|DOI http://dx.doi.org/10.17232/KSET.39.2.499

0

조회

0

다운로드

1

인용

0

참고문헌

키워드

에듀테크정서조절정서EmotionEmotion Regulation정서인식정서표현정서이해EdutechEmotion recognitionEmotion awarenessEmotion Expression정서평가이론Appraisal theory of emotion
주제분류교육학

초록

이 연구의 목적은 코로나 19 이후 발생한 학생들의 심리․정서 문제에 대한 인식을 시작으로 교육상황에서 발생하게 되는 학생들의 정서 문제를 극복하여 건강한 정서발달을 지원하기 위하여 에듀테크의 교육적 활용을 모색하는 것이다. 학생 정서지원을 위한 에듀테크의 활용은 학생들의 정서에 대한 정보를 적시에 수집, 분석, 모니터링함으로써 이에 대한 피드백을 적시에 제공할 수 있는 가능성을 가지고 있기 때문이다. 이를 위해 선행연구분석과 현장 전문가들과 심리상담 및 교육공학 전문가의 의견을 수렴하여 학생 정서지원 모델을 우선적으로 개발하여 타당화 하였으며, 이 모델을 기반으로 에듀테크를 활용할 수 있는 전략을 도출하여 타당화 과정을 거쳤다. 연구결과, 에듀테크 기반 학생 정서지원 모델의 기본 과정은 정서의 인지적 평가 과정에 입각하여 ‘정서인식-정서이해-정서조절․표현’으로 구성되었으며, 각 단계별 정서지원을 위한 일반적 원리와 정서지원 활동을 구안하였다. 각 단계별 에듀테크의 활용 방법으로써 정서인식에는 감정을 진단하고 파악하는 기술, 정서이해는 정서의 원인을 파악하기 위해 기록하는 기술, 정서조절․표현에는 정서를 재인식하고 성찰하며 도움을 지원하고 정서를 표현하는 기술이 도출되었다. 더불어 학생 정서지원 전 과정에 도움을 주는 모니터링, 피드백, 보상 등의 기술도 함께 도출되었다. 이와 같은 연구결과를 바탕으로 이 연구의 의의와 시사점을 제시하고 추후 연구를 위한 몇 가지 제언을 제시하였다.

Abstract

This study aims to develop an edutech-based emotional support model for students. In the context of education, it promotes the educational use of edutech to support students’ healthy emotional development by overcoming their emotional problems in educational situations, starting with an awareness of their psychological and emotional issues after the COVID-19 pandemic. The use of edutech for student emotional support has the educational potential of providing timely feedback by collecting, analyzing, and monitoring information on students’ emotions. In this study, the student emotional support model was first developed and validated by collecting insights from a literature review, field experts, psychological counseling experts, and educational technology experts. Based on this model, a strategy to utilize edutech was developed and validated. Results indicated that the basic process of the edutech-based student emotional support model consisted of emotion awareness–emotion recognition–emotion regulation and expression based on the appraisal theory of emotion. This study also devised general principles and emotional support activities for each emotional support stage and developed a method of using edutech. Emotion awareness included skills to diagnose and understand emotions. Emotion recognition included recording techniques to identify the cause of emotions. Emotion regulation and expression included emotion recognition, introspection, and requests for help. Also, the model involved the use of technologies such as monitoring, feedback, and compensation for emotional support. Through these findings, this study presented its significance and implications and provided some suggestions for future research.

참고문헌 (62)

  1. 교육부, "코로나19 장기화에 따른 학습ㆍ심리ㆍ사회성 결손 극복을 위한 「교육회복 종합방안」기본계획 발표〔보도자료〕", ~ (2021)
  2. 교육부, "모든 학생의 교육결손 해소를 위한「교육회복 종합방안」안내자료", ~ (2022)
  3. 김계현, "인성교육의 일환으로서 분노 및 미움 정서의 인식과 조절에 대한 연구", 서울대학교 사대논총, 56, pp.37~61 (1998)
  4. 김광수, "학업정서의 다차원 구조 탐색", 교육심리연구, 27(4), pp.961~987 (2013), 한국교육심리학회
  5. 김도연, "상담 및 심리치료에서 인공지능 기술의 활용: 국외사례를 중심으로", 한국심리학회지: 상담 및 심리치료, 32(2), pp.821~847 (2020), 한국상담심리학회
  6. 김민성, "학습상황에서 정서의 존재: 학습정서의 원천과 역할", 아시아교육연구, 10(1), pp.73~98 (2009), 교육연구소[DOI]
  7. "대면등교가 괴로운 학생들 ‘백 투 스쿨 블루’ 대책 필요해" (2022), 김민제[URL]
  8. 김효림, "학교폭력 예방을 위한 AI 상담 및 진단 테스트 통합 시스템 개발", 한국정보처리학회, 28(2), pp.1120~1123 (2021)
  9. "비대면 수업 후유증, 등교 거부하는 아이들" (2022), 김혜인[URL]
  10. 도승이, "정서와 교수-학습 연구의 쟁점과 전망", 교육심리연구, 22(4), pp.919~937 (2008), 한국교육심리학회
  11. 박민혜, "심리유형 진단을 위한 시나리오 기반 가상현실 콘텐츠 디자인 가이드라인 연구 -공감유형을 중심으로-", 디지털예술공학멀티미디어논문지, 8(1), pp.73~86 (2021), 차세대컨버전스정보서비스학회[DOI]
  12. 박지선, "발달적 관점에서 본 아동·청소년의 정서조절", 한국심리학회지: 건강, 19(1), pp.1~21 (2014), 한국건강심리학회[DOI]
  13. 아동․청소년의 정신건강 현황, 지원제도 및 개선 방향, "박진우", 국회입법조사처, ~, pp.NARS 현안분석 제200호 (2021)
  14. 사회정서학습을 위한 에듀테크 사례, "성은모", 한국교육학술정보원, ~, pp.심층호 제10호 (2022)
  15. 성은모, "비대면 온라인 프로젝트학습 교수학습모형 개발 연구", 교육방법연구, 33(1), pp.227~270 (2021), 한국교육방법학회
  16. 코로나19 사회재난 상황 속 아동․청소년 심리․정서 지원 개선방안에 관한 연구, "손선주", 초록우산 어린이재단, ~ (2021)
  17. 안세훈, "감정분석 기반 심리상담 AI 챗봇 시스템에 대한 연구", 한국IT서비스학회지, 20(3), pp.75~86 (2021), 한국IT서비스학회[DOI]
  18. 오인수, "정서역량이 상사-부하간 관계를 통해서 상사관련 스트레스와 이직의도에 미치는 간접효과 모형의 검증", 한국심리학회지: 산업 및 조직, 19(1), pp.39~58 (2006), 한국산업및조직심리학회
  19. 윤정원, "사회공포증 검사와 치료를 위한 VR시스템 설계", 2022 한국HCI학회 학술대회 자료집, pp.179~186 (2022)
  20. 코로나19 전후 학생들의 심리와 정서변화 연구, "이근영", 경기도교육청 경기도교육연구원, ~ (2021)
  21. 이정민, "학생의 심리·정서적 지원에 대한 교육정책의 경로의존성 분석", 한국교육문제연구, 39(3), pp.27~54 (2021), 한국교육문제연구소[DOI]
  22. 이재용, "인공지능 기반 챗봇의 상담 활용 사례 분석 및 학교 상담용 챗봇 개발", 초등상담연구, 21(3), pp.243~267 (2022), 한국초등상담교육학회[DOI]
  23. 이창윤, "감성측정 테크놀로지의 교육적 활용방안 탐색", 한국콘텐츠학회 논문지, 15(8), pp.625~641 (2015), 한국콘텐츠학회[DOI]
  24. 최설, "코로나 시대의 건강심리 서비스:원격 심리치료의 효과와 이슈", 한국심리학회지: 건강, 26(1), pp.1~20 (2021), 한국건강심리학회[DOI]
  25. 포스트 코로나 시대, 건강한 학생 성장을 위한 심리, 정서 안전망 구축, "한국교육개발원", 한국교육개발원, ~, pp.CRM 2021-45 (2021)
  26. 청소년 코로나 3년의 마음 기록: 방전된 청소년의 심리, 어떻게?, "한국청소년상담복지개발원", 한국청소년상담복지개발원, ~ (2022)
  27. Beck, A. T., "Cognitive therapy: A 30-year retrospective", American Psychologist, 46(4), pp.368~375 (1991)
  28. Bhardwaj, P., "Application of deep learning on student engagement in e-learning environments", Computers and Electrical Engineering, 93, pp.107277~ (2021)
  29. Brackett, M. A., "Enhancing academic performance and social and emotional competence with the RULER feeling words curriculum", Learning and Individual Differences, 22(2), pp.218~224 (2012)
  30. Cacioppo, J. T., "Emotion", Annual Review of Psychology, 50, pp.191~214 (1999)
  31. Chambers, R., "Mindful emotion regulation : An integrative review", Clinical Psychology Review, 29(6), pp.560~572 (2009)
  32. "CASEL’s SEL framework: What are the core competence areas and where are they promoted?" (2022)[URL]
  33. Creswell, J. D., "Mindfulness interventions", Annual Review of Psychology, 68, pp.491~516 (2017)
  34. Davis, E. L., "Metacognitive emotion regulation: Children's awareness that changing thoughts and goals can alleviate negative emotions", Emotion, 10(4), pp.498~510 (2010)
  35. Ding Y., "TSception: A deep learning framework for emotion detection using EEG", Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks. 2020 International Joint Conference on Neural Networks, pp.1~7 (2020)
  36. Elias, M., "Handbook of moral and character education", pp.264~282 (2008), Routledge
  37. Emerson A., "Multimodal learning analytics for game-based learning", British Journal of Educational Technology, 51(5), pp.1505~1526 (2020)
  38. Frick, P. J., "Temperament and developmental pathways to conduct froblems", Journal of Clinical Child and Adolescent Psychology, 33(1), pp.54~68 (2004)
  39. Gilmore, K., "The american psychiatric publishing textbook of psychiatry", pp.139~173 (2014), American Psychiatric Publishing, Inc
  40. Gross, J. J., "Handbook of emotion regulation", pp.3~20 (2014), The Guilford Press
  41. Gross, J. J., "Individual differences in two emotion regulation processes : Implications for affect, relationships, and well-being", Journal of Personality and Social Psychology, 85(2), pp.348~362 (2003)
  42. Lazarus, R. S., "Cognition and motivation in emotion", American Psychologist, 46(4), pp.352~367 (1991)
  43. Liu, H., "Using AI chatbots to provide self-help depression interventions for university students : A randomized trial of effectiveness", Internet Interventions, 27, pp.100495~ (2022)
  44. Moors, A., "Appraisal theories of emotion : State of the art and future development", Emotion Review, 5(2), pp.119~124 (2013)
  45. Murphy, K. M., "Mixed reality simulations for social-emotional learning", Phi Delta Kappan, 102(6), pp.30~37 (2021)
  46. Murtazina, M. S., "Emotions monitoring based on EEG data in the intelligent learning systems", Journal of Physics: Conference Series, 2032(1), pp.012030~ (2021)
  47. Myers, M. H., "Automatic detection of a student’s affective states for intelligent teaching systems", Brain Sciences, 11(3), pp.331~ (2021)
  48. Nandi, A., "Real-time emotion classification using EEG data stream in e-Learning contexts", Sensors, 21(5), pp.1589~ (2021)
  49. Nivedhitha, G., "AI consulting healthcare chatbot system using pattern matching", International Journal of Scientific Research in Science and Technology, 8(3), pp.18~22 (2021)
  50. Niven, K., "A classification of controlled interpersonal affect regulation strategies", Emotion, 9(4), pp.498~ (2009)
  51. Beyond academic learning: First results from the survey of social and emotional skill, "OECD", ~ (2021)
  52. Pekrun, R., "The impact of emotions on learning and achievement : Towards a aheory of cognitive", motivational mediators, 1992, pp.41(4), 359~376
  53. Pennebaker, J. W., "Writing about emotional experiences as a therapeutic process", Psychological Science, 8(3), pp.162~166 (1997)
  54. Peters, E. M., "An emotion-based model of risk perception and stigma susceptibility : Cognitive appraisal of emotion, affective reactivity, worldviews, and risk perceptions in the generation of technological stigma", Risk Analysis, 24(5), pp.1349~1366 (2004)
  55. Pise A. A., "Estimation of learning affects experienced by learners: An approach using relational reasoning and adaptive mapping", Wireless Communications and Mobile Computing 2022 (2022)
  56. Richey, R. C., "Design and development research : Methods, strategies, and issues" (2007), Lawrence Erlbaum Associates, Publishers
  57. Rosenberg, E. L., "Levels of analysis and the organization of affect", Review of General Psychology, 2(3), pp.247~270 (1998)
  58. Roseman, I. J., "Appraisal in the emotion system : Coherence in strategies for coping", Emotion Review, 5(2), pp.141~149 (2013)
  59. Russell, J. A., "Core affect and the psychological construction of emotion", Psychological Review, 110(1), pp.145~172 (2003)
  60. Salovey, P., "Emotional intelligence", Imagination, Cognition, and Personality, 9(3), pp.185~211 (1990)
  61. Wang, W., "Research on text multi-feature dusion Algorithm Based on AM-CNN", Journal of Physics Conference Series, 1924(1), pp.012032~ (2021)
  62. New vision for education: Fostering social and emotional learning through technology, "World Economic Forum", ~ (2016)

관련 논문AI추천

초등학생의 사회정서역량 지원을 위한 애플리케이션 프로토타입 개발김현지한국교육정보미디어학회 · 교육정보미디어연구2025 · 제31권 제4호중학생의 학업정서조절을 위한 프로그램의 개발양용칠, 허소현대한사고개발학회 · 사고개발2017 · 제13권 제3호AIDT를 활용한 학생 맞춤형 사회정서학습 증진 시스템 설계홍광표한국정보교육학회 · 정보교육학회논문지2025 · 제29권 제3호초등 디지털 활용 교육에서 사회정서학습 문제 예방을 위한 수업 및 디지털 도구 설계원리 탐색김보경, 김세영, 임지영한국교육공학회 · 교육공학연구2023 · 제39권 제3호자기조절학습을 위한 감성조절 지원 이러닝 인터페이스 설계전략 개발박정은, 박태정, 임철일한국교육정보미디어학회 · 교육정보미디어연구2015 · 제21권 제3호공감수업 개념모형의 탐색과 타당화김현지, 이상수한국교육공학회 · 교육공학연구2021 · 제37권 제2호

이 간행물의 다른 논문 (8건)

블록 코딩을 활용한 융합형 국어 수업 설계원리 및 모형 개발임철일, 이은서, 이다연, 정혜진pp. 345-377프로그래밍 문제해결 과정 지원도구에 대한 학습자 인식 탐색임규연, 김혜준, 이주원, 박은주, 박하은, 진명화pp. 379-416디자인씽킹 기반 온라인 협력학습 지원 인공지능 챗봇 설계원리 개발고보경, 함윤희, 추영선, 박소미, 이현경pp. 417-450초중등학교 교육에서의 메타버스 활용 교수학습 모형 개발박현경, 조경희, 장명희, 장선영, 김상희, 노광현pp. 451-498이중자극 유형과 스캐폴딩이 대학생의 자발적 사고와 문제해결력에 미치는 영향김회수, 나은창pp. 537-564
원문 보기