Desirable Difficulties: When Harder is Better for Learning Go slow to go fast. 쉽게 배운 것은 쉽게 잊혀진다. 정보를 장기 기억에 저장하는 방법, 바람직한 어려움. 세가지 방법은 Spacing(간격을 둔 연습), Interleaving/Mixed(혼합연습), Testing(잦은 퀴즈)https://www.scotthyoung.com/blog/2022/03/15/desirable-difficulties/ Desirable Difficulties: When Harder is Better for Learning - Scott H YoungCan you learn more efficiently by making things harder for you..

교사 전략 - 질 좋은 질문하기콜드 콜링 (Cold Calling)질문을 누군가에게 하기 전에 전체 학급에 질문하세요. 이렇게 하면 학생들이 더 오래 생각하게 됩니다. 아직 호명되지 않은 사람의 이름을 말할 수 있습니다. 예시: "최근 가장 마지막으로 enabling Act가 갱신된 시기는 언제인가요? 제인에게 질문하겠습니다."받아내기 (Catch)한 학생의 답변을 듣고 단어별로 반복하세요. 이는 학생들이 경청하고 동료들의 발언에 주의를 기울이는 데 도움이 되는 좋은 기술입니다.깊이 파고들기 (Deep Dive)학생이 답변을 제공하면 더 깊이 파고듭니다. "그게 어떤 의미인가요?", "정확히 무엇을 말씀하신 건가요?" 같은 후속 질문을 하세요. 이 기술은 학생들이 답변을 더 발전시키고 주제에 대해 더 깊..

[1] 학생 노릇(Studenting)"Studenting" 이라는 개념을 통해 학생들이 단순히 학습하는 것뿐만 아니라 '시스템을 게임화'하는 방식을 보여준다. 즉, 진정한 이해와 학습보다는 과제 완수나 성적을 위한 전략적 행동을 취하는 경우가 많다.숙제에 있어서 학생들의 접근 방식이 채점 여부에 따라 달라진다. 일부 학생들은 스스로 하거나 도움을 받지만, 다른 학생들은 부정행위를 하거나 아예 하지 않는 등 다양한 행동을 보인다.문제 해결("You try one") 상황에서는 진정한 이해와 적용을 기반으로 한 "추론(Reasoning)"을 하는 학생이 있는 반면, "모방(Mimicking)", "지연(Stalling)", "가짜로 하기(Faking)" 등 진정한 학습 없이 결과물만 만들어내는 전략을 사용..

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유네스코(UNESCO) 교사의 인공지능(AI) 역량 프레임워크교육 현장에서 AI를 효과적이고 윤리적으로 활용하는 데 필요한 지침으로 AI 시대에 맞춰 교사의 역할 변화와 필요한 역량을 재정의하고, AI 기술의 교육적 활용에 대한 이해를 돕는다.  AI 활용 교육 과정 개발, 교사 훈련 프로그램 설계, 정책 수립 등에 활용될 수 있는 구체적인 지침과 제안을 담고 있으며 AI 기술이 교육의 질을 향상시키고 학습자에게 더 나은 기회를 제공하는 데 기여하도록 안내하는 것을 목표로 한다. AI 역량 프레임워크의 필요성교육 분야에서 AI의 활용이 증가함에 따라, 교사들은 변화하는 교육 환경에 맞춰 새로운 역량을 개발해야 할 필요성이 커지고 있습니다. AI는 방대한 양의 정보를 처리하고 예측 분석을 통해 의사 결정을..

5 Ways to Stop Thinking for Your Students교실에서 생각을 하는 주체는 누구인가? 학생들이 생각하기보다는 모방하도록 부추기고 있는 교실이 아닌지 점검해보자.제 수업은 학생 시절의 학교 경험과 예비 교사로서 대학에서 배운 공식을 따랐습니다. 수업은 이렇게 진행되었습니다: 학생들은 칠판에 앉아 저와 마주보고, 저는 몇 가지 문제를 시범을 보이고 학생들은 제가 노트에 적은 내용을 따라 했습니다. 이해도를 평가하기 위해 학생들에게 몇 가지 질문을 던지곤 했습니다. 몇 명의 학생이 정답을 맞히면 수업이 잘 진행되었다는 확신이 들었습니다. 어떤 교육자들은 이것을 "나도, 우리도, 너도"라고 부를 수도 있습니다.     핵심 내용 요약 및 정리:5가지 핵심 전략:  학생 관점 질문 응답..