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June 1, 2025

Schon의 반사 모델과 E-러닝에서의 역할

Schon의 반사 모델은 경험과 성찰을 사용하여 e-러닝 환경에서의 학습을 촉진합니다.자세히 알아보십시오.

Schon의 반사 모델과 E-러닝에서의 역할

요즘에는 디지털 교육을 제공할 때 단순히 콘텐츠를 온라인으로 전송하는 것만으로는 충분하지 않습니다.혁신적이고 의미 있는 진정한 학습에는 더 많은 것이 필요합니다.이를 위해서는 성찰이 필요합니다.

도널드 숀의 리플렉티브 모델은 원래 전문적인 실습을 위해 개발되었습니다.하지만 이제는 e-러닝 설계를 위한 유용한 프레임워크로 떠오르고 있습니다.숀의 아이디어는 우리로 하여금 속도를 늦추고, 비판적으로 사고하고, 수동적인 콘텐츠 소비를 능동적이고 의식적인 성장으로 전환하도록 유도합니다.

그의 프레임워크는 학습자가 자신의 경험에 참여하고 실시간으로 통찰력을 적용할 수 있는 공간을 제공합니다.이 가이드에서는 숀의 모델에 대해 자세히 설명합니다.또한 e-러닝에 어떻게 적용할 수 있는지 설명합니다.

Schon의 반사 모델이란 무엇입니까?

Donald Schon의 반영 모델은 우리가 경험을 통한 학습을 이해하는 방식을 재정의합니다.항상 명확한 답이 없는 복잡한 상황에서 특히 유용합니다.

숀은 이론이나 미리 정의된 지침에만 의존하기보다는 직접 생각하고 실천을 통해 배우는 것의 가치를 강조했습니다.그의 모델은 두 가지 핵심 개념, 즉 행동 시 성찰과 행동 시 성찰이라는 두 가지 개념을 도입했습니다.

  • 리플렉션 인 액션 경험이 아직 펼쳐지는 동안 생각하고 적응하는 것입니다.반응이 빠르고 역동적이며 높은 수준의 자기 인식이 필요합니다.
  • 리플렉션 온 액션 사건 이후에 일어납니다.더 심층적이고 분석적인 프로세스로, 무슨 일이 있었는지 검토하고, 결정을 평가하고, 미래에 적용할 교훈을 도출하는 과정이 포함됩니다.
Schon's Reflective Model

이 두 가지 성찰 방식은 학습자를 단순한 지식 소비자 이상으로 만듭니다.학습자는 실제로 자신의 성장에 일조할 수 있습니다.게다가 그들은 자신의 판단을 신뢰하고 접근 방식을 다듬기 시작합니다.

Schon의 반사 모델이 실제로 적용된 사례

의료 전문가를 위한 가상 환자 상담에 초점을 맞춘 e-러닝 과정이 있다고 가정해 보겠습니다.모의 비디오 상담 중간에 간호사가 환자가 불안해하고 임상 언어에 잘 반응하지 않는다는 것을 알게 됩니다.

그녀는 빠르게 어조를 바꾸고 언어를 단순화합니다.그녀가 한 일은 자신의 접근 방식을 실시간으로 조정하면서 성찰하는 행동이었습니다.

나중에 그녀는 디브리핑을 통해 시뮬레이션을 다시 살펴봅니다. 기준 치수.그녀는 잘 된 점과 다르게 할 수 있었던 일을 분석합니다.분석을 통해 그녀가 앞으로 비슷한 상황에 어떻게 대처할 수 있을지에 대한 근거를 얻을 수 있습니다.여기서 그녀는 경험을 지속적인 통찰력으로 바꾸기 위한 의도적인 프로세스인 성찰 온-액션 (성찰 온-액션) 을 하고 있습니다.

이러한 성찰은 간호사에게 단순한 기술 개발 이상의 이점을 제공합니다.또한 감성 지능과 적응적 사고력을 길러줍니다.

숀 리플렉티브 모델의 원리

Schon의 반사 모델의 기본 원리를 살펴보면 다양한 설정에 더 잘 적용할 수 있습니다.이 프레임워크의 원칙은 다음과 같습니다.

Components of schon's model of reflection

문제 프레이밍

숀은 곧바로 해결책을 찾기보다는 먼저 문제를 신중하게 정의하는 것이 중요하다고 강조합니다.기본적으로는 한 발짝 물러서서 무슨 일이 벌어지고 있는지 물어봐야 합니다.이 프로세스는 가정에 도전하고 다양한 관점을 제시합니다.

e-러닝 환경에서는 다음과 같이 보일 수 있습니다. 시나리오 기반 학습 도전 과제가 완전히 설명되지 않은 곳이죠.학습자는 다음 단계로 넘어가기 전에 문제를 조사하고 스스로 이해해야 합니다.

예를 들어, 다양성과 포용에 관한 강좌에서는 단순히 다양한 문화나 정체성에 대한 정보를 제공하는 대신 다양성과 관련된 복잡한 상황을 탐색해야 하는 시나리오를 학습자에게 제시할 수 있습니다.그러면 학생들은 자신의 편견과 신념, 그리고 그것이 의사 결정에 어떤 영향을 미치는지 되돌아볼 수 있습니다.

액션

과제를 명확하게 구성한 후 다음 단계는 정보에 입각한 의도를 가지고 행동하는 것입니다.여기서 학습자의 지식과 경험이 만납니다.

숀의 모델에서의 행동은 직관, 기술 및 유연성을 사용하여 상황에 맞는 방식으로 자신이 알고 있는 것을 적용하는 것입니다.이 원칙은 디지털 학습의 시뮬레이션과 분기 시나리오를 통해 실현됩니다.학습자는 대화형 문제 해결 과제의 맥락에서 전략을 적용할 수 있습니다.

리플렉션

위에서 설명했듯이 Schon의 모델에서는 반사가 두 가지 수준에서 작동합니다.행동 시 성찰은 활동 중에 일어나는 반면, 행동 시 성찰은 체험 후에 일어납니다.

재구성

때로는 가장 강력한 통찰력은 문제를 해결하는 데서 오는 것이 아니라 문제를 잘못 보고 있다는 것을 깨닫는 데서 비롯됩니다.리프레임이란 렌즈를 바꿔서 문제를 바라보는 것을 의미합니다.

학습자가 경험을 재고하고 이전에 보지 못했던 새로운 각도를 인식할 때 종종 행동에 대한 성찰 과정에서 나타납니다.온라인 강좌에서 학생들은 다음을 통해 자신의 관점을 재구성할 수 있습니다. 동료 토론 및 피드백 루프.

상황별 학습

Schon의 모델은 학습이 일어나는 세상으로부터 학습을 분리하지 않습니다.대신 문맥을 고집합니다.학습자는 모든 상황에 영향을 미치는 고유한 조건, 제약 조건 및 문화적 요인을 고려하도록 안내받습니다.

똑같은 문제는 하나도 없으며 해결책도 마찬가지입니다.디지털 학습의 경우 이 원칙은 다음을 통해 풍부하고 사실적인 환경을 만드는 것의 중요성을 강조합니다. 사례 연구, 롤플레잉 연습 또는 산업별 시나리오

지속적인 개선

궁극적으로 Schon의 모델은 일회성 프로세스가 아닙니다.성찰, 행동, 재구성, 학습의 각 라운드는 다음 라운드로 이어져 지속적인 발전의 습관을 길러줍니다.

전문가의 경우 이 원칙은 다음과 같이 평생 학습의 기초입니다. 적응형 학습 경로 그리고 학습자의 여정에 따라 변화하는 마이크로러닝 전략.

온라인 교육 과정을 만들 때 Schon의 반사 모델을 적용하는 방법

온라인 과정을 만들 때 Schon의 반사 모델을 사용하여 학습자들의 성찰을 촉진할 수 있습니다.이를 달성하는 방법은 다음과 같습니다.

코어 챌린지를 살펴보는 것부터 시작하세요

커리큘럼을 구성하기 전에 시간을 내어 학습자가 해결하려는 실제 문제를 이해하세요.학생들이 직면하고 있는 직업적 또는 개인적 어려움은 무엇입니까?어떤 지식 격차나 성과 장벽이 이들을 가로막고 있나요?

학습자가 무엇을 필요로 하는지 추측하지 마세요.대신 상황, 업계 동향, 직장 요구 사항 및 학습자 배경을 분석하여 문제를 명확하게 정의하세요.

원격 리더십에 관한 강좌를 만들고 있다고 가정해 봅시다.콘텐츠에서 관리 이론만 다루지 마세요.대신 커뮤니케이션 장애, 문화적 변화, 가상 팀이 직면한 기타 문제를 반영하여 시나리오를 구성하세요.이렇게 하면 지식을 전달할 뿐만 아니라 학습자가 직면하게 될 실제 문제를 파악하는 데도 도움이 됩니다.

리얼타임 리플렉션 임베드

대화형 분기 시나리오 및 의사 결정 기반 학습과 같은 도구를 사용하여 학습자가 활동 중에 숙고하도록 도울 수 있습니다.예를 들어, 시나리오 중간에 다음과 같은 질문을 던지세요.

  • 이 결정이 목표와 일치합니까?
  • 이 상황이 확대되면 어떻게 다르게 행동하겠습니까?

이러한 순간은 학습자가 강좌의 안전한 공간 내에서 스스로 사고하고 정보에 입각한 조정을 할 수 있도록 격려합니다.

사후 활동 평가를 위한 공간 만들기

각 모듈 또는 시뮬레이션 경험이 끝나면 학습자가 속도를 늦추고 무슨 일이 있었는지 분석해 보라고 한다.학습자가 관련 프롬프트에 답할 수 있는 체계적인 디브리핑 모멘트를 플랫폼에 구축하세요.

예를 들어 결과가 발생한 이유와 자신의 행동이 결과에 어떤 영향을 미쳤는지 답할 수 있습니다.다음과 같은 플랫폼을 사용할 수 있습니다. 코스박스 수동 설계에 시간을 들이지 않고도 과정의 모든 단계에서 반성적 질문과 맞춤형 학습자 피드백을 통합할 수 있는 과정을 만들 수 있습니다.

Create Space for Post-Activity Evaluation

Coursebox에는 평가 생성 및 채점을 자동화하는 데 사용할 수 있는 AI 평가 빌더도 있습니다.또한 학생 참여를 위한 대화형 기능을 포함하는 옵션도 있습니다.

피드백을 통한 재구성 장려

숙고 후, 학습자가 당면 과제에 대한 원래 이해를 되돌아보도록 안내하십시오.시나리오를 대체할 수 있는 결말이나 토론 포럼에서 동료들의 인사이트를 통해 새로운 각도에서 문제를 바라볼 수 있도록 피드백 루프를 제공하세요.

프레이밍을 할 때 학습자는 올바른 경로가 하나 이상인 경우가 많으며 관점을 바꾸면 실제 상황에서 더 적응적인 결정을 내릴 수 있다는 것을 알게 됩니다.

인사이트를 실행 계획으로 전환

마지막 단계는 학습자가 배운 것을 가져와 적용할 수 있도록 하는 것입니다.학생들이 성찰한 내용을 바탕으로 단기 실천 계획을 세우도록 격려해야 합니다.학생들은 목표 설정 연습이나 교육 과정 내 일지를 통해 이를 수행할 수 있습니다.

예를 들어, 고객 커뮤니케이션에 대한 모듈을 작성한 후 학습자는 다음 고객 통화에서 능동적 듣기 기술을 테스트하고 경험에 대해 다시 보고하기 위한 계획 초안을 작성할 수 있습니다.학습자는 이 연습을 통해 많은 자신감과 추진력을 쌓을 수 있습니다.

Schon의 반사 모델 구현 모범 사례

프레임워크는 매우 포괄적이고 영향력이 크지만 올바른 구현은 필수입니다.다음 팁은 Schon의 리플렉티브 모델을 최대한 활용하는 데 도움이 될 수 있습니다.

  • 문제가 발생했을 때뿐만 아니라 일정에서 규칙적인 시간을 계획하여 반영하세요.
  • “내가 이미 알고 있는 것은 무엇인가?” 와 같은 사려 깊은 질문을 던지세요.그리고 “다음에는 무엇을 해볼 수 있을까요?”다양한 반성 단계에서 말이죠.
  • 동료 또는 멘토의 피드백을 받아 관점을 넓히고 학습을 심화하세요.
  • 학습한 내용을 바탕으로 명확한 목표를 설정하여 성찰을 행동으로 옮기세요.
  • 성찰은 단순히 격차가 아니라 성장을 강조해야 하므로 자신의 성과를 인정하세요.

일관된 성찰 연습은 의사 결정을 강화하고 학습 과정을 활기차게 발전시킵니다.더 중요한 것은 개인의 성장과 발전에 필수적인 자기 인식과 자기 지식을 배양한다는 것입니다.

결론

Schon의 반사 모델은 교육자와 학습자가 더 깊이 참여하고 더 비판적으로 생각할 수 있도록 하는 사고 방식의 변화입니다.이러한 접근 방식은 온라인 과정을 더욱 경험 중심으로 만들어 변화시킬 수 있습니다.

Coursebox와 같은 도구를 사용하면 이러한 비전을 실현할 수 있습니다.AI 기반 교육 과정 구축과 원활한 피드백 통합을 통해 온라인 학습 프로세스의 모든 단계에 성찰 사례를 적용할 수 있습니다.따라서 영향력이 큰 학습에 접근하고 확장할 수 있습니다.

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