의학교육에서 적응적 전문성: 자기조절학습을 촉진하여 학습궤적 촉진하기(Med Teach, 2018)

의학교육에서 적응적 전문성: 자기조절학습을 촉진하여 학습궤적 촉진하기(Med Teach, 2018)

Adaptive expertise in medical education: Accelerating learning trajectories by fostering self-regulated learning

Susanne P. Lajoie and Maren Gube

도입 

Introduction

교육자들은 관련된 모든 사람들에게 최상의 학습 결과를 가져다 주는 학습 환경을 조성하는 일을 맡는다. 그러나 학습자들은 능력, 맥락, 동기 부여, 이전 영역 지식에 따라 달라지는 개별 프로파일을 가지고 있기 때문에 모든 사람의 요구에 맞는 하나의 모든 형태의 강의는 없다. 대부분의 교육자들은 학생들이 학습 궤도를 따라 성장할 수 있도록 돕는 임무를 맡고 있으며, 주로 학생들이 전문가가 될 수 있도록 돕는 일은 아니다.

Educators are tasked with creating learning environments that result in the best learning outcomes for all involved. However, there is no one-size-fits-all form of instruction that matches everyone’s needs since learners have individual profiles that vary according to ability, context, motivation, and prior domain knowledge. Most educators are tasked with helping their students grow along a learning trajectory, and not principally with helping their students become experts.

전문성의 정의

Defining expertise

최근의 위키백과 https://en.wikipedia.org/wiki/Expert 검색은 전문가를 '특정 분야의 실습과 교육을 통해 장기적이거나 강렬한 경험을 가진 사람… [특정한 잘 알려진 영역에서 동료 또는 대중에 의하여] 올바르고, 정의롭고, 현명하게 판단하거나 결정하는 능력에 대한 권위와 지위를 부여받아, 신뢰할 수 있는 기술 또는 기술의 원천으로 널리 인정됨…연구, 경험 또는 직업과 특정 연구 분야에 기초하여 광범위한 지식 또는 능력을 갖춘 사람'이라고 말했다.

A recent wikipedia https://en.wikipedia.org/wiki/Expert search defined an expert as ‘someone who has a prolonged or intense experience through practice and education in a particular field… widely recognized as a reliable source of technique or skill whose faculty for judging or deciding rightly, justly, or wisely is accorded authority and status by peers or the public in a specific well-distinguished domain…a person with extensive knowledge or ability based on research, experience, or occupation and in a particular area of study.’

K. 에릭슨은 

• 전문지식을 '전문가와 초보자를 구별하는 특성, 기술, 지식'으로 정의하고, 

• 전문가는 '도메인의 대표 업무에서 지속적으로 우수한 성과를 발휘할 수 있는 개인'으로 정의한다(에릭슨 2006).

K. Ericsson defines 

• expertise as ‘the characteristics, skills, and knowledge that differentiate experts from novices’ and 

• experts as individuals ‘who are consistently able to exhibit superior performance on representative tasks in a domain’ (Ericsson 2006).

전문 지식의 차원

Dimensions of expertise

전문가들은 어떤 것에 전문가지만 모든 것은 아니다; 전문성은 영역별로 다르다. 그러나 연구 결과, 모든 전문가들이 공통적인 속성을 공유하고 있는 것으로 나타났다. 그들은 

• 더 빠르다; 

• 보다 정확한 솔루션 제공 및 우수한 성능의 일관성 제공 

• 해당 분야의 정보에 대한 기억력이 우수함 

• 깊이 있고 고도로 상호연결된 지식과 더 나은 패턴 인식을 가지고 있다. 

• 자신의 성과를 관찰하고 평가하는 더 나은 자기 평가 기술을 입증한다.(Chi et al. 1988; La).Joie 2003; Ericsson et al. 2006).

Experts are expert at something but not all things; expertise is domain-specific. However, research has shown that all experts share common attributes. They 

• are faster; 

• provide more accurate solutions and consistency in their superior performance; 

• have superior memories for information in their field; 

• have deeper and more highly interconnected knowledge and better pattern recognition; and 

• demonstrate better self-regulatory skills observing and evaluating their own performance (Chi et al. 1988; Lajoie 2003; Ericsson et al. 2006).

일상적 전문성 대 적응적 전문성

Routine versus Adaptive expertise

전문성expertise은 지능이나 능력을 뛰어넘는 특성으로 규정한다. 최근, 일상적 전문지식과 적응적 전문지식을 구별하는 구별이 문헌에 나타나고 있다. 비록 모든 전문가들이 그들의 지식을 접근하는 여러 가지 방법을 가지고 있지만(브랜스포드 외) 2000년) 일부 전문가는 자신의 지식을 적응적이고 창의적으로 적용할 수 있는 능력을 가지고 있는 반면, 다른 전문가들은 일상적인 수행 능력을 가지고 있다. 적응형 전문가들은 새로운 상황에 더 효과적이고 혁신적으로 반응하는 반면, 일상적 전문가들은 작업 효율을 계속 향상시킨다(Schwartz et al. 2005).

Expertise has defining characteristics that go beyond intelligence or ability. Recently, a distinction has appeared in the literature that differentiates between routine and adaptive expertise. Although all experts have multiple ways of accessing their knowledge (Bransford et al. 2000), some experts have the ability to apply their knowledge adaptively and creatively, while others stay with routine performances. Adaptive experts respond to novel situations more effectively and innovatively, while routine experts continue improving task efficiency (Schwartz et al. 2005).

일상적이고 적응력 있는 전문가들이 가장 높은 수준의 기술 개발 수준에 있다. 그러나 브랜스포드 외 (2000)는 일상적 전문가를 '장인artisans'이라고 하고, 적응적 전문가를 '거장virtuosos'이라고 한다. 거장이 지식의 경계를 넓힐 수 있는 기회를 찾는 반면, 장인들은 그들의 경계 안에서 계속 일한다. 적응적 전문가는 개인이 영역별 기술을 계속 개발함에 따라 일상적인 전문가(Carbonell et al. 2014)로부터 발전한다. 일반적으로 전문지식은 자동화되거나 일상화되어 학습된 이후 인지자원이 덜 필요하게 된다. 그러나, 이 거장은 지식의 지속적인 사용과 확장을 통해 이러한 자동화를 피하기 위해 의식적인 노력을 기울일 수 있다(Ericsson 2006).

Routine and adaptive experts are at the highest level of skill development. However, Bransford et al. (2000) refer to routine experts as ‘artisans’ and adaptive experts as ‘virtuosos’. Artisans continue to work within their boundaries while virtuosos seek opportunities to broaden their knowledge. Adaptive experts develop from routine experts (Carbonell et al. 2014), as individuals continue to develop domain-specific skills. Generally, expertise becomes automated or routine, requiring less cognitive resources since it is learned. However, its possible that the virtuso makes a conscious effort to avoid such automation by continual use and extension of their knowledge (Ericsson 2006).

적응형 전문가들은 독특한 기여를 하기 위해 더 혁신적이고 즉흥적일 수 있다. 즉흥연주자들은 기억에서 상황에 맞는 청크와 패턴을 자유롭게 회수하는 동시에 뇌의 통제와 검열 기능을 동시에 억제한다. 신경과학 연구에서는 습득한 전문지식이 유동적이고 놀이적으로 현재의 환경과 연계될 때 아이디어의 창조적 생산에 필요한 특정 뇌 패턴이 활성화된다는 것을 밝혀냈다(소이어 2006).

Adaptive experts may be more innovative and improvise to make unique contributions. Improvisers freely retrieve context-appropriate chunks and patterns from memory, while simultaneously curbing the controlling and censoring functions of the brain. Neuroscience research has revealed that certain brain patterns necessary for the creative production of ideas are activated when acquired expert knowledge is flexibly and playfully linked with the current environment (Sawyer 2006).

전문 지식 습득: 역량으로 가는 길

Acquiring expertise: Road to competence revisited

전문지식의 습득은 (꾸준히 잘못 해석되고 있는) 경험의 법칙인 1만 시간의 실천에 의존하고 있는 것으로 인용되어 왔다. 1만 시간 동안 피아노를 연습한다고 해서 피아니스트가 되는 것은 아니다. 모든 연습이 완벽을 만들어주는 것은 아니다. 에릭슨은 특히 무분별한 연습보다는 성과에 대한 피드백을 통해 정확한 스킬에 대한 1만 시간의 의도적 연습에 기반한 전문지식의 개발을 언급했다(Ericsson et al. 1993).

The acquisition of expertise has been quoted as being dependent upon 10,000hours of practice, a rule of thumb that is consistently misrepresented. Practicing the piano for 10,000hours does not make one a concert pianist. All practice does not make perfect. Ericsson specifically referred to the development of expertise based on 10,000hours of deliberate practice on the correct skills with feedback regarding performance, rather than practice indiscriminately (Ericsson et al. 1993).

학습은 점진적인 전환이지, all-or-none 현상이 아니다. 초보자를 보조하기 위해서는, 전문지식으로 가는 길을 보다 가시적으로 만들기 위해, [역량으로 가는 길]을 설계해야 한다. 학습 전환을 식별하고 학습자가 과제에 적응할 수 있도록 돕는 것은 역량을 더 효율적으로 달성하는 데 도움이 될 수 있다(Lajoie 2003).

Learning is a gradual transition, not an all-or-none phenomenon. To assist novices, the road to competence1 should be mapped out to make the path to expertise more visible. Identifying learning transitions and helping learners adapt to challenges can assist them achieve competence more efficiently (Lajoie 2003).

인지 견습 프레임워크(아래 간략하게 설명)는 특정 분야의 전문지식을 위한 학습 환경을 설계하기 위한 지침을 제공한다(전체 설명은 콜린스 외 1987, 브라운 외 1989 참조).

The cognitive apprenticeship framework (described briefly below) provides guidelines for designing learning environments for expertise in particular areas (see Collins et al. 1987; Brown et al. 1989 for full description).

인지적 도제

Cognitive apprenticeship

[전통적인 견습]에서, 학습자들은 다른 사람들이 과제를 하는 것을 관찰하고, 그들의 멘토나 그룹 멤버들이 지도를 하는 동안 그러한 기술을 연습한다. 의대생들은 의사 결정을 안내하는 의사들로부터 그러한 환경에서 배운다(Lajoie 2009, 2017). 다만 [의대생을 가르치는 것]보다, [환자안전을 보장하는 것]이 핵심 우선순위인 만큼 의대 견습은 성과 중심으로 추진된다. 인지 견습은 전통적인 견습을 모방하지만, [학생들이 전문가의 피드백을 받아 자신의 기술을 의도적으로 연습할 수 있는 안전한 학습 환경을 조성한다]는 부가적 가치added value를 가지고 있다(Ericsson et al. 1993). 인지 견습은 초보 학습자의 모델 역할을 하는 인지 영역 지식과 전략의 외부화가 필요하다. 이러한 [전문가 모델을 추출하는 것]은 교육 과정에 필수적이다.

In traditional apprenticeships, learners observe others doing a task and then practice those skills while their mentor or group members provide guidance. Medical students learn in such settings from physicians who guide them in their decision-making (Lajoie 2009, 2017). However, medical apprenticeships are outcome driven as the key priority is to ensure patient safety rather than to instruct the medical student. Cognitive apprenticeships mimic traditional apprenticeships but have the added value of creating a safe learning environment where students can practice their skills deliberately with feedback from experts (Ericsson et al. 1993). Cognitive apprenticeships require the externalization of cognitive domain knowledge and strategies that serve as models for the novice learners. Extracting these expert models is essential to the teaching process.

인지 도제 프레임워크는 [학습자가 특정 영역 내용, 교수법, 교육 순서, 학습의 사회학을 설명함으로써] 전문성을 습득하는 데 도움이 되는 학습 환경을 설계하기 위한 고려사항을 개략적으로 설명한다. 교육 내용은 [특정 영역에서 문제를 해결하고 새로운 사실을 습득하는 데 유용한 전문가 학습 전략]과 함께 명시한다. 교수법에는 모델링, 비계 및 페이딩이 포함된다. 

• 모델링(Modeling)은 학습자가 자신의 성과를 관찰하고 반영할 수 있도록 전문가 프로세스와 전략을 외부화하는 것을 말한다. 

• 비계란 학습자의 잠재력에 도달하는 데 도움이 되는 피드백과 지도를 말한다(Vygotsky 1978). 

• 이런 지원은 학습자가 스스로 학습을 통제하면서 점차 희미해진다. 

The cognitive apprenticeship framework outlines considerations for designing learning environments that assist learners in acquiring expertise by describing specific domain content, teaching methods, instructional sequencing, and the sociology of learning. The instructional content is specified along with expert learning strategies that are useful for solving problems and acquiring new facts in a specific domain. Teaching methods include modeling, scaffolding and fading. 

• Modelling refers to externalizing the expert processes and strategies for learners to observe and incorporate into their own performances. 

• Scaffolding refers to feedback and guidance helping learners’ reach their potential (Vygotsky 1978). 

• Such assistance is gradually faded as learners take control of their own learning. 

에릭슨(2015년)은 의대생들이 [전문가 수행능력의 양상representation을 검사하고, 이를 자신의 수행으로 환산한 후, 그 수행에 대한 평가와 반성을 통해 배우는 방식]을 기술하고 있다. 그는 학습자가 올바른 기술을 습득하고 반복적인 실수를 피하기 위해 필요한 비교와 조정을 할 수 있도록 돕는 의료 교사/교사의 역할에 대해 논한다.

Ericsson (2015) describes how medical students learn from examining representations of expert performance, translating them into their own performance, and subsequently evaluating and reflecting on their performance. He discusses medical tutors/teachers’ roles as helping learners make the necessary comparisons and adjustments to acquire the correct skills and avoid repeating mistakes.

학습과 동기부여를 강화하기 위해서는 [적절한 수준의 도전을 순차적으로 교육하는 것]이 필요하다. [여러 맥락에서 배우는 것]은 지식 전이를 촉진할 수 있다. 가장 중요한 것은 인지적 견습에서는 ['큰 그림'에 대한 더 고차원적 추론]을 지지한다. 이는 한 번에 하나씩 배우는 것이 아니라 역량을 연속적in tandem으로 제시하는 통합적 접근법과 유사하다(Mylopoulos et al. 2017). 

Sequencing instruction with appropriate levels of challenge is necessary to enhance learning and motivation. Learning in multiple contexts can foster knowledge transfer. Most importantly, cognitive apprenticeships support higher order reasoning about the ‘big picture’. This parallels an integrative approach to learning competencies in tandem, rather than one at a time (Mylopoulos et al. 2017). 

학습 과제는 또한 학습자가 [다양한 관점을 공유하고, 논쟁 기술을 쌓고, 자신의 성과를 타인과 비교하며, 해결책과 자신의 이해를 비판적으로 평가]하는 [학습의 사회적 측면]을 육성할 수 있다. 

• 다원적 관점을 취하도록 권장하는 문제 기반 학습 접근법(Hmelo-Silver 및 Barrows 2008) 및 

• 성찰, 토론 및 결과 보고를 위한 피드백 기회와 함께 안전한 실험을 제공하는 시뮬레이션 (Kawamura et al. 2016) 

...등은 [집단의 사회학]이 학습과 환자의 결과를 향상시킬 수 있는 맥락의 예들이다. 

Learning tasks can also foster the social aspect of learning where learners share multiple perspectives, build argumentation skills, compare their performance with others, and critically evaluate solutions and their own understanding. 

• Problem based learning approaches that encourage multiple perspective taking (Hmelo-Silver and Barrows 2008) and 

• simulations that provide safe experimentation with feedback opportunities for reflection, discussion and debriefs (Kawamura et al. 2016) 

...are examples of contexts where the sociology of the group can improve learning and patient outcomes. 

우리는 그들이 적응적 전문지식을 어떻게 지원하는지에 대한 통찰력을 제공하기 위한 시도로 아래에서 반성과 자율규제에 대해 논의한다.

We discuss reflection and self-regulation below in an attempt to provide insight into how they support adaptive expertise.

자체 규제 학습 활성화

Enabling self-regulated learning

연구에 따르면, 전문가들은 많은 분야에서 초보자들보다 자기 규제 학습(SRL)이 더 높다. 학습자는 학습 에피소드 전후에 자신의 노력을 평가하고 통제함으로써 자신의 학습을 적극적으로 관리할 수 있을 정도로 자율적으로 조절된다. SRL 이론은 정교한 정신 모델을 구축하려는 학습자의 노력을 특징짓는 인지적, 감정적, 전이적, 동기적 과정을 설명한다(Pintrich 2000; Zimmerman 2000; Winne 2001).

Research suggests that experts have higher self-regulated learning (SRL) than novices in many domains. Learners are self-regulated to the extent that they are actively managing their own learning by evaluating and controlling their efforts before, during, and after a learning episode. SRL theories account for the cognitive, affective, metacognitive, and motivational processes that characterize learners’ efforts to build sophisticated mental models (Pintrich 2000; Zimmerman 2000; Winne 2001).

SRL 이론은 몇 가지 일반적인 가정을 공유하지만(Pintrich 2000; Zimmerman 2000), 특정 영역에서 자율 규제 구조들이 어떻게 운영되는지에는 차이가 있다(Alexander et al. 2011). 예를 들어 의료영역의 문제해결 규제는 특정업무에 내재된 선언적·절차적 지식(Lajoie and Poitras 2014; Lajoie 2017)에 의해 안내된다. 일단 우리가 전문가 SRL 프로세스의 특성을 파악하면, 우리는 그것들을 초보자를 위한 기초가 될 수 있다.

Although SRL theories share some common assumptions (Pintrich 2000; Zimmerman 2000), there are differences in how self-regulatory constructs are operationalized in specific domains (Alexander et al. 2011). For example, regulation of problem-solving in the medical domain is guided by the declarative and procedural knowledge that is inherent to the specific tasks (Lajoie and Poitras 2014; Lajoie 2017). Once we identify the nature of expert SRL processes, we can scaffold them for novices.

자기조절적 문제 해결자는 사전 사고, 성과, 성찰의 반복적 사이클을 실천한다. 

• 사전 사고는 문제해결에 영향을 줄 수 있는 선행신념을 말한다. 

• 수행단계는 문제 해결을 위해 모니터링되고 통제된 조치를 취하는 것을 포함하며, 

• 자기 성찰은 성과에 대한 판단과 반응으로 이루어진다. 

Self-regulated problem solvers engage in a recursive cycle of forethought, performance, and reflection (Zimmerman 2000). 

• Forethought refers to prior beliefs that can affect problem-solving. 

• The performance phase involves taking monitored and controlled steps to solve the problem, and 

• self-reflection consists of judgement and reaction to performance. 

의학에서 적응형 SRL 기술은 의료 상황의 역동적 특성을 인식하고 상황 인식 목표를 설정하는 것에 기초한다.

In medicine, adaptive SRL skills are based on recognizing the dynamic nature of the medical situation and establishing context-aware goals.

• Lajoie 및 Poitras(2014년)는 다음과 같은 예를 제공한다. 빈맥 환자를 진단할 때 

• 사전 생각 단계에서 문제를 파악하고 필요한 단계를 계획해야 한다. 예를 들어 혈청 수준을 확인하기 위한 실험실 테스트 주문. 

• 수행에는 진단 타당성을 평가하기 위한 단계 실행(시험 실시)과 결과 모니터링(세럼 레벨)이 포함된다. 

• 성찰을 통해 의사는 문제의 상태를 재평가하거나 최종 해결책을 상세히 설명한다. 그 후 반성은 후속 단계에 대해 미리 생각한 것에 영향을 미친다.

• Lajoie and Poitras (2014) provide examples: 

• Forethought in diagnosing a tachycardia patient requires orienting to the problem and planning the necessary steps; e.g. ordering lab tests to verify serum levels. 

• Performance involves executing steps (conducting tests) and monitoring outcomes (serum levels) to evaluate the plausibility of the diagnosis. 

• In reflection, physicians reevaluate the state of the problem or elaborate their final solution. Reflection then influences forethought in relation to subsequent steps.

SRL 프로세스의 적합성은 문제 공간의 요구에 의해 결정된다. 

• 즉, 안정적인 환자를 진단할 때, 사용 가능한 모든 정보를 고려하여 방향성이 광범위할 수 있지만, 

• 악화되는 환자를 안정화할 때는 시간이 짧고 의료 비상사태에 대처하기 위해 경험적 접근법이 필요할 수 있다.

The appropriateness of SRL processes is determined by the demands of the problem space: 

• when diagnosing a stable patient, orientation can be extensive considering all available information; however, 

• when stabilizing a deteriorating patient, less time is available and a heuristic approach may be necessary to address medical emergencies.

그림과 같이, 자기조절의 단계는 방향 설정, 계획, 실행, 모니터링, 평가 및 상세화 같은 메타 수준 프로세스를 포함한다. 이러한 프로세스는 적응적 전문지식을 개발하기 위한 Cutrer 외(2017년)의 전제 조건과 일치한다.

• 실천에 대한 성찰을 위한 개방성, 

• 단점을 인식하기 위한 메타추론, 

• 기존 가정에 도전하기 위한 비판적 사고, 

• 문제를 재구성하는 능력

As illustrated, the phases of self-regulation involve meta-level processes like orienting, planning, executing, monitoring, evaluating, and elaborating. These processes are congruent with Cutrer et al.'s (2017) prerequisites to developing adaptive expertise: 

• openness to reflect on practice, 

• metareasoning to recognize shortcomings, 

• critical thinking to challenge existing assumptions, and 

• ability to reconstruct the problem. 

SRL은 학습자가 지식을 자동화하기 보다는, [능동적이고 유연하게 유지]하도록 도울 수 있으며, 적응형 전문가는 일상 전문가보다 더 높은 수준의 메타인지를 가지고 있다(Makary 및 Daniel 2016). 

SRL may help learners keep knowledge active and flexible rather than automated, and adaptive experts have more advanced levels of metacognition than routine experts (Makary and Daniel 2016). 

앞에서 논의한 자동성은 앤더슨(1993)의 기술 습득 모델에서도 설명할 수 있는 전문지식의 특성으로, 다음의 3단계를 가리킨다. 

• 선언적 단계(사실적 지식을 습득하는 것), 

• 절차적 단계(그런 지식을 적용하는 방법을 아는 것), 

• 자율적 단계(지식 보다 자동화되고 신속해지는 것

Automaticity, discussed earlier, is a characteristic of expertise that can also be explained by Anderson's (1993) model of skill acquisition that refers to three stages of skill development: 

• the declarative stage (acquiring factual knowledge); 

• the procedural stage (knowing how to apply such knowledge); and 

• the autonomous stage (where knowledge is more automated and rapid).

결론 Conclusions

적응형 전문가에게 있어서 학습은 평생의 과정이며 SRL은 개인이 새로운 지식 습득에 개방적인 상태를 유지하고 지식이 유연하게 사용되도록 보장한다. SRL(인지적, 행동적, 감정적, 전이적, 동기적)의 다항성적 성격을 신중하게 고려해야 한다.

For adaptive experts, learning is a life-long process and SRL ensures that individuals remain open to new knowledge acquisition and that knowledge is used flexibly. One must carefully consider the multi-componential nature of SRL (cognitive, behavioral, affective, metacognitive, and motivational).

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. 2018 Aug;40(8):809-812.

 doi: 10.1080/0142159X.2018.1485886. Epub 2018 Jul 23.

Adaptive expertise in medical education: Accelerating learning trajectories by fostering self-regulated learning

Susanne P Lajoie 1, Maren Gube 1

Affiliations 

Affiliation

• 1a Department of Educational and Counselling Psychology , McGill University , Montreal , Canada.

• PMID: 30033791
 
• DOI: 10.1080/0142159X.2018.1485886

Abstract

Medical school is designed to provide students with the necessary education and training needed to be effective and safe physicians. Debates about how best to instruct medical students along this trajectory are abundant. Students learn through a planned curriculum as well as a self-directed one motivated by their own level of interest and ability to access and integrate the exponential growth of medical information available through technology. The rate of change in clinical findings means that some of what is learned in today's classroom will likely be out of date by the time of graduation. To achieve and maintain expertise, students are faced with this challenge. This article explores ways to support medical students in acquiring the skills they need to become adaptive experts. In particular, instructional strategies for supporting the acquisition of fast, accurate, and superior reproducible performance are described with an emphasis on self-regulated learning where students learn to learn flexibly, seeking out opportunities to take knowledge to new levels.