Passing the Torch : 의학을 가르치는 것은 횃불을 전달하는 것과 같다.

수동적-대화적-창의적-대체-증폭-변환(PICRAT) 모델
Passive-Interactive-Creative-Replaces-Amplifies-Transforms (PICRAT) model

PICRAT는 테크놀로지 통합의 최신 모델로, 특히 유치원부터 12학년(K-12) 문학에서 인기를 얻고 있습니다. 이 모델은 F2F 학습에서 교사와 학습자의 역할을 고려한 다음 이를 온라인 환경으로 비교하고 확장하는 것으로 시작하기 때문에 온라인 교육 초보자도 쉽게 접근할 수 있고 사용할 수 있습니다. PICRAT은 복잡한 온라인 환경에서 다양한 솔루션을 제공하기 위해 이론적 다원주의를 주장하면서 SAMR 및 RAT와 같은 여러 선행 모델을 기반으로 하고 결합합니다(Kimmons 외. 2020). 
PICRAT is a newer model of technology integration, gaining popularity particularly in the kindergarten to grade 12 (K-12) literature. It is accessible and easy to use for the beginner online educator, as it starts with considering teacher and learner roles in F2F learning and then comparing and extending this to the online environment. PICRAT builds upon and combines several prior models such as the SAMR and RAT, arguing for theoretical pluralism to enable different solutions in these complex online environments (Kimmons et al. 2020).

PICRAT 모델은 학생들이 테크놀로지와 상호작용하는 방식과 교사가 교육에서 테크놀로지를 사용하는 방식이라는 두 가지 주요 질문을 살펴봅니다. PICRAT의 요소는 매트릭스를 형성하며, 한 축(PIC - 수동적, 상호작용적, 창의적)은 학습자의 사용을, 다른 축(RAT - 대체, 증폭, 변형)은 교사의 사용을 살펴봅니다(그림 1(a)). 목표는 '테크놀로지의 역할은 그 자체가 목적이 아니라 목적을 위한 수단으로 사용되어야 하며, 테크놀로지 중심적 사고를 피해야 한다'는 것입니다(Kimmons 외. 2020).
The PICRAT model looks at two main questions: how students interact with technology, and how teachers use technology in their pedagogy. The elements of PICRAT form a matrix,

• with one axis (PIC – Passive, Interactive, Creative) examining learners’ use and
• the other axis (RAT – Replacement, Amplification, Transformation) examining teachers’ use (Figure 1(a)).

The goal is that ‘technology’s role should serve as a means to an end, not an end in itself – avoiding technocentric thinking’ (Kimmons et al. 2020).

Kimmons는 e-모듈이나 온라인 퀴즈와 같은 테크놀로지가 학생의 상호작용을 유도할 수 있지만, 이러한 규범적 학습은 '이전 학습과의 전달성과 의미 있는 연결을 제한'할 수 있지만, 창의적 학습(학습자가 동영상이나 협업 블로그와 같은 아티팩트를 만드는 것)은 창의적인 문제 해결과 더 깊이 있고 맥락화된 학습을 유발하므로, 수동적 학습은 물론이고 심지어 상호작용적 학습보다도 (창의적 학습이) 선호될 수 있다고 주장합니다(Kimmons 외., 2020).
Kimmons argues that, while technology such as e-modules or online quizzes can drive student interactivity, this prescriptive learning may ‘limit transferability and meaningful connections to previous learning’, but creative learning (where learners create artifacts such as videos and collaborative blogs) causes creative problem solving and deeper, contextualized learning, and therefore may be preferred over passive and even interactive learning (Kimmons et al. 2020).

교사가 테크놀로지를 사용하는 방법을 조사할 때 매트릭스의 'RAT' 축을 고려합니다. ERT와 마찬가지로, 테크놀로지를 사용하기 시작하는 교사들은 교육적 관행에 대한 개선 없이 F2F 교육을 대체하는 용도로 테크놀로지를 사용하는 경우가 많습니다. 그러나 더 많은 편안함과 스킬을 갖추면 테크놀로지를 사용하여 교육적 접근 방식을 증폭(근본적으로 바꾸지는 않지만 개선)하거나 심지어 변형(비테크놀로지적 수단으로는 달성할 수 없는 학습을 가능하게 함)할 수도 있습니다. 
When examining how teachers use technology, we consider the ‘RAT’ axis of the matrix. Like ERT, teachers starting to use technology will often use it as a replacement to F2F teaching with no improvement to their pedagogical practice. However, with more comfort and skills, technology can be used to amplify (improve, but not radically alter) or even transform (enable learning not achievable through non-technological means) pedagogical approaches.

PICRAT은 직관적으로 사용하기 쉬우며 교육 테크놀로지의 복잡한 사회문화적 사용에 관한 대화를 촉진하는 데 도움이 됩니다. 이 도구는 테크놀로지를 사용하는 유일한 '올바른' 방법은 없으며(본질적으로 나쁘거나 좋은 매트릭스 사각형은 없으며 각각 고유한 이점이 있음), 상황에 따라 서로 다른 창의적인 솔루션이 필요하다는 점을 인정합니다.
PICRAT is intuitively easy to use and helps to facilitate conversations around complex sociocultural use of educational technology. It acknowledges that there is often no one ‘right’ way to use technology (no matrix square is inherently bad or good and each has its own benefits), and that different contexts require different creative solutions.

탐구 커뮤니티 모델
The Community of Inquiry model

탐구 커뮤니티(CoI) 모델은 가장 널리 사용되고 연구된 온라인 학습 모델 중 하나이며 중급 온라인 교육자에게 적합합니다(Garrison 외. 1999). 사회적 현존감(SP), 인지적 현존감(CP), 교수적 현존감(TP)의 세 가지 상호 연결 현존감은 온라인 학습을 설계하고 연구할 때 고려해야 할 사항에 대한 대화를 시작할 수 있는 중첩된 영역을 만듭니다(그림 1(b)).
The Community of Inquiry (CoI) model is one of the most widely used and studied online learning models and is well suited for intermediate online educators (Garrison et al. 1999). Three interconnecting presences: social presence (SP), cognitive presence (CP), and teaching presence (TP), create overlapping domains from which to start conversations around considerations in designing and researching online learning (Figure 1(b)).

• 사회적 존재감이란 학습자로서 자신을 가상 학습 환경에 투영하고 다른 사람들과 관계를 형성하는 능력을 말합니다. 이는 인지 및 TP 형성의 구성 요소로 간주됩니다(예: 안전한 학습 환경을 협상하거나 학습자가 연결할 수 있는 기회를 제공하는 것).
  Social presence refers to the ability to project oneself as a learner into the virtual learning environment and form connections with others. It is thought of as the building block to cognitive and TP formation (e.g. negotiating a safe learning environment or providing opportunities for learners to connect).
• 교수적 존재감은 교수 설계(ID), 조직 및 학습 촉진입니다. 이는 학생 만족도와 인지된 학습에 중요한 요소인 것으로 밝혀졌습니다(예: 과제에 대한 온라인 루브릭 사용 또는 교수자의 비디오 발표).
  Teaching presence is the Instructional Design (ID), organization, and facilitation of learning. It is found to be a significant factor in student satisfaction and perceived learning (e.g. use of online rubrics for assignments or instructor video announcements).
• 인지적 존재감은 학습자가 학습과 인지적으로 연결되는 방식을 말하며, 보통 4단계(이벤트 유발, 탐색, 통합, 해결)의 주기적 반복을 통해 이루어집니다. 여기에는 다양한 관점에서 지식을 사회적으로 구성하고 적용하기 위한 그룹 협업과 개인적 성찰, 보유, 정보 해석(예: 온라인 시뮬레이션 또는 소그룹 토론)이 포함됩니다.
  Cognitive presence refers to how learners cognitively connect with the learning, often through cyclical iterations of four stages (triggering event, exploration, integration, and resolution). It involves group collaboration to socially construct and apply knowledge from different perspectives, as well as personal reflection, retention, and interpretation of information (e.g. online simulation or small group discussions).

본질적으로 'SP가 만들어내는 그룹 응집력과 열린 소통, 그리고 TP와 관련된 구조, 조직, 리더십은 고차 학습과 관련된 가장 중요한 요소로 간주되는 CP가 번성할 수 있는 환경을 조성하는 토대가 됩니다'(Shea 외. 2014).
In essence, ‘the group cohesion and open communication created by SP and the structure, organization, and leadership associated with TP lay the foundation to create the environment where CP, which is considered to be the most important element associated with higher-order learning, can flourish’ (Shea et al. 2014).

연결주의
Connectivism

커넥티비즘은 보다 발전된 이론으로, 교육자들이 테크놀로지가 단순히 교사와 학습자 간의 정보 전달을 허용하는 교육 시스템에서 연결을 통해 학습을 변화시키는 시스템과 네트워크로 교육 시스템을 변화시키는 데 어떻게 도움이 될 수 있는지 고려하도록 유도합니다. 연결주의는 '카오스, 네트워크, 복잡성 및 자기 조직화 이론에서 탐구하는 원리의 통합'과 함께 네트워크를 통해 '우리의 역량을 연결 형성에서 도출'한다고 가정합니다(Siemens 2005). 이러한 복잡한 지식 네트워크는 연결, 다양성, 멘토링을 통해 형성되고 유지되며, 21세기 헬스케어에서는 잊혀지거나 금방 쓸모없어질 수 있는 개별 지식보다 더 중요합니다. 커넥티비즘의 몇 가지 실제 사례로는 대규모 공개 온라인 강좌(MOOC), 소셜 미디어 또는 실무 커뮤니티 토론 게시판이 있습니다(온라인 교육에서 배우는 것 2012).
Connectivism is a more advanced theory, which prompts educators to consider how technology may assist in changing education systems from those that merely allow transmission of information from teacher to learner, to systems and networks that transform learning through connections. Connectivism assumes that we ‘derive our competence from forming connections’ through networks, with ‘integration of principles explored by chaos, network, and complexity and self-organization theories’ (Siemens 2005). These complex knowledge networks are formed and maintained through connections, diversity, and mentorship, and are more important than individual knowledge, which can be forgotten or quickly obsolete in twenty-first century healthcare. Some practical examples of connectivism include Massive Open Online Courses (MOOCs), social media or community of practice discussion boards (What We’re Learning From Online Education 2012).

일상적인 커넥티비즘 교육에서는 학습자가 인터넷에서 제공하는 정보를 사용하여 검증되지 않은 아이디어를 조사하고, 전자 형식의 자료를 만들고, 공동 작업하며, 심지어 코스 커리큘럼에 영향을 미치는 것을 목표로 합니다. 이러한 철학이 실천으로 옮겨지는 과정은 처음에는 HPE MOOC(Masters 2011)의 핵심으로 여겨지던 커넥티비스트 MOOC(cMOOC)(Downes 2010; Siemens 2012)에서 잘 드러납니다. 본 가이드의 2부에서는 HPE MOOC의 개발 및 유형에 대해 자세히 설명하지만, 현재로서는 커넥티비즘의 철학적 요소가 심도 있는 학습을 촉진하고 학생들이 핵심 강의 계획서 이외의 자료에 접근하고 협업하도록 장려하기 위해 코스에 포함될 수 있지만, 전통적인 코스 구조에서 벗어나야 할 수도 있다는 점에 유의하시기 바랍니다. 
In day-to-day Connectivist education, the aim is for learners to use the information afforded by the Internet to investigate untested ideas, create, and collaborate on material in electronic format, and even influence the course curriculum. The translation of this philosophy into practice is well-illustrated in what has become known as Connectivist MOOCs (cMOOCs) (Downes 2010; Siemens 2012) which were initially seen as central to HPE MOOCs (Masters 2011). The development and types of MOOCs in HPE will be discussed in more detail in Part 2 of this Guide, but for now, note that the philosophical elements of Connectivism can promote deeper learning and be embedded into courses to encourage students to collaborate and access materials beyond the core syllabus, although may require a departure from traditional course structures.

이제 다양한 온라인 교육 형식을 살펴보겠습니다. 그러나 독자들은 잠시 시간을 내어 온라인 HPE가 경험적 연구와 커리큘럼 설계에서 이론적 접근 방식에 기반을 두는 것으로 전환하여 해당 분야의 학문을 향상시키고 교육을 더욱 견고하고 이전 가능하게 하는 것의 중요성에 대해 생각해 보아야 합니다. 
We now turn to examining different online educational formats. Readers should, however, take a moment to reflect on the importance of online HPE’s shifting from empirical research and curriculum design to being grounded in theoretical approaches, so that scholarship in the field is enhanced and education more robust and transferable.

동기식 학습
Synchronous learning

동기식 학습은 학습자가 동시에 학습할 때 발생합니다(데이터가 실시간으로 송수신됨). 자주 사용되는 동기식 테크놀로지로는 Zoom, Microsoft Teams, Google Meet 등이 있습니다. 또한 학습자가 가상 환경에서 자유롭게 이동하고 상호 작용할 수 있는 Gather.Town, SpatialChat, Wonder.me와 같은 보다 몰입도 높은 도구가 등장하고 있으며, 세컨드 라이프와 같은 아바타 기반의 가상 세계도 한동안 의료 교육에 사용되어 왔습니다(Ghanbarzadeh 외. 2014). 
Synchronous learning occurs when learners are learning at the same time (data are sent and received in real time). Frequently used synchronous technologies include Zoom (https://zoom.us/), Microsoft Teams (https://teams.microsoft.com/edustart), and Google Meet (https://apps.google.com/meet/). In addition, other more immersive tools, such as Gather.Town (https://www.gather.town/), SpatialChat (https://www.spatial.chat/), and Wonder.me (https://www.wonder.me/), which allow learners to move freely and interact in a virtual environment, are emerging, and other virtual, avatar-based worlds such as Second Life (https://secondlife.com/) have been used in healthcare education for some time (Ghanbarzadeh et al. 2014).

동기식 학습은 F2F 교실을 가장 유사하게 반영하기 때문에 팬데믹 상황에서 더 쉽게 채택되었습니다(Stojan 외. 2021). 동기식 HPE에 대한 체계적인 검토 및 메타 분석에 따르면 지식 및 스킬 습득에 있어 기존 학습 환경과 비슷한 결과를 보였으며 학습자들이 선호하는 것으로 나타났습니다(He 외. 2021). 
As synchronous learning most closely mirrors F2F classrooms, it was more readily adopted in the pandemic (Stojan et al. 2021). A systematic review and meta-analysis of synchronous HPE showed comparable outcomes to traditional learning environments for knowledge and skill acquisition and was preferred by learners (He et al. 2021).

동기식 학습 소프트웨어의 일반적인 기능으로는 화면 공유, 채팅, 오디오/비디오 공유, 비언어적 반응/이모티콘 등이 있습니다. 다른 기능으로는 설문 조사, 주석, 화이트보드 및 소회의실 등이 있습니다. 그러나 이러한 기능을 사용할 수 없는 경우 설문조사 소프트웨어(예: Poll Everywhere 또는 Kahoot!) 또는 화이트보드 소프트웨어(예: Google Jamboard 또는 Miro)와 같은 추가 소프트웨어를 사용하여 이러한 기능을 쉽게 가져올 수 있습니다. 또한 Nearpod, Mmhmm, Prezi와 같이 동기식 프레젠테이션을 더욱 인터랙티브하게 만드는 데 도움이 되는 도구도 많이 있습니다.
Typical features of synchronous learning software include screen sharing, chat, and audio/video sharing and nonverbal reactions/emojis. Other features may include polling, annotation, whiteboard, and breakout rooms. However, if these features are not available, they can easily be imported by using additional software such as polling software (e.g. Poll Everywhere https://www.polleverywhere.com or Kahoot! https://kahoot.com) or whiteboard software (e.g. Google Jamboard https://workspace.google.com/products/jamboard or Miro https://miro.com). In addition, there are many tools that can assist with making synchronous presentations more interactive such as Nearpod https://nearpod.com, Mmhmm https://www.mmhmm.app/home, and Prezi https://prezi.com.

상호 작용은 동기식 학습의 핵심입니다. 상호작용이 없다면 녹화된 강의가 더 효율적이고(1.5배속으로 시청), 편리하며(언제든지 시청), 세련된(동기식 테크놀로지 결함 없이) 강의가 될 수 있습니다. 그럼에도 불구하고 학습자 참여는 동기식 학습의 가장 어려운 측면 중 하나로 보고되고 있습니다. 온라인 환경에서 학습자 상호 작용과 참여가 학습자의 성과, 동기 부여 및 만족도와 상관관계가 있다는 점을 고려할 때 이는 우려스러운 부분입니다 (Cook 외. 2010; MacNeill 외. 2014; Bond 외. 2020; Händel 외. 2022).
Interactivity is the key to synchronous learning. Without interactivity, a recorded lecture could be more efficient (watching at 1.5× speed), convenient (at any time), and polished (without synchronous technological glitches). Despite this, learner engagement has been reported as one of the most challenging aspects of synchronous learning. This is concerning, given the correlation between learner interactivity and engagement with learner performance, motivation, and satisfaction in online environments (Cook et al. 2010; MacNeill et al. 2014; Bond et al. 2020; Händel et al. 2022).

이러한 환경에서 상호 작용할 때는 형평성, 특히 참여 형평성을 고려하는 것이 중요합니다(Reinholz 외. 2020). 모든 학습자가 온라인 학습에 완전히 참여할 수 있는 하드웨어, 대역폭 또는 안전한 학습 공간에 액세스할 수 있는 것은 아닙니다. 익명(설문조사) 또는 비언어적(채팅) 방식으로 공유하는 것이 더 편한 사람도 있을 수 있습니다. 다섯 손을 들 때까지 기다리거나 채팅 모니터 또는 테크놀로지 도우미 등의 역할을 할당할 때 온라인 무작위 이름 생성기를 사용하는 등 동등한 참여를 보장하는 방법을 고려하세요(Reinholz 외. 2020). 그러나 웹캠 미사용에는 접근성 및 개인정보 보호 문제 외에도 많은 다른 요인이 있습니다(Händel 외. 2022; Masters 외. 2022). 
Equity, particularly participatory equity, is important to consider when interacting in these environments (Reinholz et al. 2020). Not all learners have access to hardware, bandwidth, or safe learning spaces to fully participate in online learning. Others may feel more comfortable sharing in anonymous (polls) or non-verbal (chat) ways. Consider ways to ensure equal participation, such as waiting for five hands to be raised or online random name generators for assigning roles such as chat monitor or tech assistant (Reinholz et al. 2020). However, webcam non-usage involves many other factors than accessibility and privacy issues (Händel et al. 2022; Masters et al. 2022).

이러한 문제 중 하나는 컴퓨터 매개 커뮤니케이션 피로의 구성 요소인 화상 회의 피로입니다(Oducado 외. 2022). 2차원적이고 제한된 비언어적 단서를 해석하는 것, '거울 피로', 물리적으로 갇혀 있다는 느낌, 가상의 환경에 자신을 투영하는 것에 대한 불안감 등 동기식 환경에서의 커뮤니케이션이 더 피곤하게 느껴지는 이유에 대한 가설은 많습니다. 이러한 문제에 대한 몇 가지 해결책으로는 다음과 같은 방법이 있습니다.

• 카메라의 셀프 뷰를 끄거나(카메라는 켜져 있는 동안), 
• 참가자의 비디오를 작게 만들거나, 
• 시각적 휴식을 취하거나 오디오를 일시적으로만 사용하거나, 
• 세션 중에 시각적 자료가 필요하지 않을 때 산책을 하는 

이전 연구에 따르면 화상 회의에 대한 태도가 화상 회의 피로를 가장 강력하게 예측하는 것으로 나타났으며, 경험, 지원, 능동적 학습 기법을 통해 피로를 줄일 수 있습니다(de Oliveira Kubrusly Sobral 외. 2022; Oducado 외. 2022). 화상회의의 빈도와 지속 시간도 피로와 관련이 있으며, 온라인 학습에서 더 짧은 시간, 더 자주 휴식, 혼합 방법 및 멀티미디어 사용의 모범 사례를 지적합니다(Oducado 외. 2022).
One such issue is videoconferencing fatigue, a component of computer-mediated communication exhaustion (Oducado et al. 2022). There are many hypotheses as to why communication in synchronous environments feels more exhausting, including interpreting two-dimensional and limited non-verbal cues, ‘mirror fatigue’, feeling physically trapped, and anxiety of projecting oneself into the virtual, sometimes recorded, environment. Some solutions to these issues are to

• turn off the self-view of your camera (while your camera remains on),
• make videos of participants smaller,
• take visual breaks/use audio only temporarily, or
• go for a walk during sessions when visuals are not required.

Prior research has found attitudes toward videoconferencing was the strongest predictor of videoconference fatigue, and may be lessened by experience, support and active learning techniques (de Oliveira Kubrusly Sobral et al. 2022; Oducado et al. 2022). Frequency and duration of videoconferencing is also associated with fatigue, and points to best practices of shorter duration, more frequent breaks and use of blended methods and multimedia in online learning (Oducado et al. 2022).

반면, 다음처럼 교육 세션 중에 카메라를 켜는 것을 권장하는 교육적 이유는 많습니다.

• 참여와 정서적 반응에 대한 시각적 피드백,
• 사회적 상호 작용,
• 학습자 및 발표자의 동기 부여와 참여에 미치는 영향 

여러 연구에 따르면 [웹캠 미사용/저사용]은 학생의 코스 성과 및 참여도 저하, 교사의 좌절감 및 불안감과 관련이 있는 반면, [웹캠 사용]은 수업 중 학생의 언어적 참여도 증가와 관련이 있는 것으로 나타났습니다(Händel 외. 2022). 긍정적인 웹캠 사용과 관련된 요인으로는 소규모 수업 또는 소규모 회의실, 강사의 격려, 열린 커뮤니케이션 분위기, 그리고 가장 중요한 동료의 웹캠 사용 등이 있습니다(Händel 외. 2022). 형평성과 포용성을 증진하면서 웹캠 사용을 개선하기 위한 권장 사항에는 산만함을 해소하고 능동적인 학습 전략을 채택하는 것(Castelli 및 Sarvary 2021), 네티켓을 확립하는 것(Kempenaar 외. 2021; Thomson 외. 2022) 등이 있습니다. 네티켓 고려 사항은 부록 1에 나열되어 있습니다. 
On the other hand, there are many pedagogical reasons to encourage cameras to be on during teaching sessions, including

• visual feedback for engagement and emotional response,
• social interactivity, and
• effect on learner and presenter motivation and engagement.

Several studies have shown that lack of webcam use is associated with poorer student course performance and involvement, and teacher frustration and insecurity, whereas webcam use has been associated with increased student verbal engagement in class (Händel et al. 2022). Factors related to positive webcam use have included smaller classes or breakout rooms, lecturer encouragement, a sense of open communication, and most importantly, peer use of webcams (Händel et al. 2022). Recommendations for improving webcam usage while still promoting equity and inclusion include addressing distractions and employing active learning strategies (Castelli and Sarvary 2021) and establishing netiquette (Kempenaar et al. 2021; Thomson et al. 2022). Netiquette considerations are listed in Supplementary Appendix 1.

1. 카메라를 사용하면 학습 효과는 향상되지만 화상 회의의 피로도가 높아집니다. 일부 학습자는 대역폭 또는 병원 개인정보 보호 문제로 인해 카메라를 사용할 수 없을 수도 있습니다. 이 학습 그룹의 경우 카메라를 켜두는 데 이상적인 시간은 어느 정도일까요? 피드백 및 상호 작용을 위해 카메라를 항상 켜 두어야 하나요, 항상 꺼 두어야 하나요, 아니면 50~75%만 켜 두어야 하나요?
   Camera use leads to improved learning but also videoconferencing fatigue. Some learners may not be able to use a camera due to bandwidth or hospital privacy issues. For this learning group, what is the ideal amount of time to have your camera on? Should cameras be always on, always off, or on for 50-75% to allow feedback and interactivity?
2. 카메라(또는 오디오)를 켤 수 없는 학습자를 그룹에 가장 잘 포함시키고 지원할 수 있는 방법은 무엇인가요?
   How can the group best include and support learners who cannot have their camera (or audio) on?
3. 휴식 시간은 얼마나 자주, 얼마나 길게 가져야 하나요?
   How frequent and long should breaks be?
4. 얼마나 자주 동시에 만나야 하나요? 학습자가 온라인 그룹 작업을 위해 정해진 시간을 선호하나요, 아니면 스스로 시간을 정하는 것을 선호하나요? 학습자는 교훈적인 강의/자료에 대해 동기식 미팅을 선호하나요, 아니면 비동기식 녹화를 선호하나요?
   How often should we meet synchronously? Do learners prefer set times for online group work, or prefer to arrange this themselves? Do learners prefer synchronous meetings or asynchronous recordings for didactic lectures/material?
5. 학습자가 화면에 갇혀 있다고 느끼지 않고 자유롭게 이동할 수 있는 교실을 조성하려면 어떻게 해야 할까요? 학습자가 여전히 수업에 적극적으로 참여할 수 있다면 수업 중에 산책을 하거나 러닝머신을 사용하거나 서 있어도 괜찮나요?
   How can we encourage a classroom where learners can freely move around and not feel trapped on screen? Is it OK to go for a walk/ use treadmill/ stand during class if learners can still actively engage with the class?
6. 학습자가 자리를 비워야 하는 경우 어떻게 알 수 있나요? (예: 환자와 관련된 전화를 받거나 화장실에 가기 위해)
   How will learners indicate if they need to step away? (For example, to answer a patient related call or go to the bathroom)
7. 상호 작용이 더 나은 학습 성과와 온라인 피로 감소로 이어진다는 점을 고려할 때, 학습자가 온라인에서 가장 참여하기를 좋아하는 방식은 무엇인가요? (채팅, 설문 조사, 오픈 마이크, 주석 달기, 브레이크아웃 등)
   Given that interactivity leads to better learning outcomes and less online fatigue, how do learners like to be engaged best online? (Chat, polls, open mic, annotation, breakouts, etc.)
8. 편견 없이 질문하거나 응답할 수 있는 안전한 환경을 조성하고, 질문하는 사람을 인정하고 존중하는 가장 좋은 방법은 무엇인가요?
   How can we best create a safe environment to non-judgmentally ask or respond to questions and acknowledge/value those who do?
9. 발표자/교사의 학습을 어떻게 지원할 수 있나요?
   How can we support the presenter(s)/teachers in our learning?
10. 채팅을 모니터링하고 기술적 문제를 지원할 그룹 구성원을 지정할 수 있나요? 이러한 역할을 돌아가면서 맡아야 하나요?
    Can we assign group members to monitor the chat and assist with technical issues? Should we rotate these roles?
11. 이 자료가 본인/경력에 얼마나 중요하다고 생각하나요? 이것이 여러분의 참여에 어떤 영향을 미치나요?
    How important do you feel  this material is to you/ your career? How will this influence your participation?
12. 이 세션에 적극적으로 참여할 수 있나요? 병원 내 조용한 공간에서 컴퓨터를 찾거나 마이크가 아닌 채팅으로 참여하는 등 적극적인 참여를 촉진하기 위해 할 수 있는 일이 있습니까?
    Are you able to actively participate in these sessions? Is there anything that can be done to facilitate your active engagement such as finding a computer in the hospital in a quiet space or participating by chat rather than by microphone?
13. 이러한 세션에 수동적으로 듣기를 원하십니까, 아니면 적극적으로 참여하기를 원하십니까? (아래에서 주석을 사용하여 청중을 대상으로 참여 선호도를 익명으로 빠르게 조사할 수 있는 방법을 예로 참조하세요.)
    Would you rather passively listen or be actively engaged in these sessions? (See below as an example of using annotation to create a quick and anonymous way to poll your audience for engagement preferences)

궁극적으로 동기식 학습의 핵심은 웹캠 사용이 아닌 참여와 상호 작용이며, 대역폭, 개인 정보 보호 또는 형평성 문제로 인해 비디오를 사용할 수 없는 경우 이를 달성할 수 있는 다른 많은 방법이 있습니다(MacNeill 2020; Khan 외. 2021). 동기식 HPE에 대한 실용적인 팁을 요약한 많은 기사(Khan 외. 2021; Nunneley 외. 2021), 비디오(MacNeill 2020) 및 온라인 핸드북(Hyder 외. 2007)이 있으며, 부록 2에 요약되어 있습니다. 
Ultimately, engagement and interactivity, not webcam use, are key to synchronous learning, and there are many other ways to achieve this when videos are not an option due to bandwidth, privacy, or equity issues (MacNeill 2020; Khan et al. 2021). There are many articles (Khan et al. 2021; Nunneley et al. 2021), videos (MacNeill 2020), and online handbooks (Hyder et al. 2007) summarizing practical tips for synchronous HPE, which are summarized in Supplementary Appendix 2.

1. 동기식 환경에서는 교육 시간이 더 오래 걸립니다. 기술 문제, 온라인 그룹 형성 및 오디오 지연으로 인해 온라인 그룹 상호 작용이 지연될 수 있습니다.(Hanna 외. 2013) 그러나 이는 콘텐츠를 필수적인 내용으로 줄이고(F2F 콘텐츠의 50% 목표), 상호 작용 시간을 늘리고, 필요에 따라 보충 콘텐츠 및 리소스에 대한 링크를 제공할 수 있는 기회를 제공합니다.
   Teaching in synchronous environments takes longer. Technology problems, online group formation and audio lags will cause delays in online group interactivity.(Hanna et al. 2013) However, this provides us with an opportunity to shorten our content to what is essential (aim for 50% of F2F content), increase time on interactivity, and provide links to supplemental content and resources as needed.
2. 대화형 요소(설문조사, 채팅, 오픈 마이크)를 일찍 자주(5~10분마다) 포함시키고 휴식 시간을 자주 주어 화면 피로와 이메일 확인과 같은 온라인 멀티태스킹을 방지하세요. 이상적인 동기식 학습은 혼합형 학습 커리큘럼의 일부로 이루어져야 하며, 최상의 학습 결과를 위해 플립형 강의실, 멀티미디어 디자인, 여러 번의 노출을 통한 다양한 방법과 같은 접근 방식을 활용해야 합니다. 교훈적인 구성 요소는 대화형 동기식 세션 전에 시청하는 마이크로 강의 또는 비디오에서 더 잘 전달될 수 있습니다.
   Try to include interactive components (polls, chat, open mic) early and often (every 5-10 mins), and frequent breaks, to avoid screen fatigue and online multitasking such as checking email. Ideally synchronous learning should be part of a blended learning curriculum, utilizing approaches such as flipped classroom, multimedia design, and multiple methods over multiple exposures for the best learning outcomes. Didactic components may be better delivered in micro-lectures or videos that are viewed before the interactive synchronous session.
3. 가능하면 공동 진행자를 활용합니다. 콘텐츠, 그룹 역학, 채팅 및 상호 작용을 관리하는 것은 한 사람이 관리하기에는 너무 많은 양입니다. 공동 진행자를 둘 여건이 되지 않는다면 학습자 지원자에게 채팅을 모니터링하여 질문이나 주제를 파악하도록 요청하는 것이 좋습니다.
   Use a co-facilitator whenever possible. Managing the content, group dynamics, chat, and interactivity is too much for any one person to manage. If you do not have the luxury of a co-facilitator, consider asking for learner volunteers to monitor the chat for questions or themes.
4. 두 개의 화면(이상적으로는 두 대의 컴퓨터)을 사용합니다. 두 개의 화면을 사용하여 학습자, 채팅, 공유 화면, 설문 조사 등을 볼 수 있도록 가능한 한 많은 시각적 '공간'을 확보해야 합니다. 두 대의 컴퓨터(한 대는 발표자 보기, 다른 한 대는 참가자 보기)를 사용하면 "지금 내 화면이 보여요?"라고 묻지 않고도 학습자가 무엇을 보고 있는지 확인할 수 있고 기술 문제를 더 빨리 해결할 수 있습니다.
   Use two screens (and ideally two computers). You should give yourself as much visual “real estate” as possible, to see learners, chat, shared screen, polls, etc. by using two screens. Using two computers (one in presenter view and other in participant view) allows you to see what your learners are seeing without needing to ask, “can you see my screen now?” and solve technology problems quicker.
5. 더 명확하게 설명하세요. 지침은 F2F 환경보다 더 명확해야 하며, 채팅에 게시하는 것이 가장 이상적입니다. 문제가 발생할 때마다 학습자에게 말로 설명하여 어색한 침묵을 피하고 청중의 참여를 유지하세요.
   Be more explicit. Instructions need to be clearer than in F2F environments, and ideally posted to chat. Verbalize to learners anytime you are experiencing problems to avoid awkward silences and keep the audience engaged.

동기식 강의는 비동기식 녹화 강의와 비슷한 결과를 가져옵니다(Brockfeld 외. 2018). 그러나 동기식 학습에는 학습을 위한 구조화된 시간을 위하여 캘린더에 일정표시를 제공하는 것, 소셜 학습, 실시간 피드백 및 상호 작용 등의 장점이 있습니다(Ranasinghe와 Wright 2019). 많은 도구와 기법을 동기식 및 비동기식으로 모두 사용할 수 있으며, 최적의 학습은 동기식 강의와 강의 후 비동기식 녹화를 제공하는 것과 같이 두 가지 방법을 모두 결합하는 것입니다(Ranasinghe와 Wright 2019). 
Synchronous lectures have similar outcomes to asynchronous recorded lectures (Brockfeld et al. 2018). However, there are advantages to synchronous learning, including providing a placeholder in calendars to allow structured time for learning, social learning, real-time feedback, and interactivity (Ranasinghe and Wright 2019). Many tools and techniques can be used both synchronously and asynchronously, and optimal learning likely involves combining both methods such as providing synchronous lectures in addition to asynchronous recordings after the lecture (Ranasinghe and Wright 2019).

이제 비동기식 학습에 대해 살펴보았지만, 독자는 습관, 편안함, 스킬 수준 또는 실시간 상호작용 및 학습자 참여와 같은 교육적 이유인지 판단하여 비동기식 또는 혼합 방식 대신 동기식 학습을 선택하는 이유를 생각해 볼 것을 권장합니다. 
We now turn our attention to asynchronous learning, but the reader is encouraged to reflect on why they may choose synchronous learning over asynchronous or mixed methods, decerning whether it is for habit, comfort, skill level, or pedagogical reasons, such as real-time interactivity and learner engagement.

비동기 학습
Asynchronous learning

비동기 학습은 학습자가 언제 어디서나 참여할 수 있을 때 발생합니다. 일반적인 비동기 학습 유형에는 게시글 또는 공유 파일을 통해 배포되는 모듈, MOOC, 토론 게시판, 비디오, 오디오 녹음 및 기타 학습 자료가 포함됩니다. 비동기식 공동 작업은 토론 포럼과 같은 학습 관리 시스템(LMS)의 동료 및 교수자 상호 작용을 위한 기본 제공 도구를 통해 이루어지거나 Slack, Twitter 또는 Flip과 같은 플랫폼, 공동 작업 도구(예: Google 문서, Miro 또는 Trello), 이메일, 가상 근무 시간 및 오디오 메시징을 통한 교사/학습자 지원을 통해 LMS 외부에서 이루어질 수 있습니다. 
Asynchronous learning occurs when learners can participate from anywhere at any time. Common types of asynchronous learning include emodules, MOOCs, discussion boards, video, audio recordings, and other study material distributed via postings or shared files. Asynchronous collaboration can happen through built-in tools for peer and instructor interaction in the Learning Management System (LMS) such as discussion forums, or outside of the LMS via platforms such as Slack (https://slack.com), Twitter (https://twitter.com), or Flip (https://info.flip.com/), collaboration tools (such as Google docs https://workspace.google.com/products/docs, Miro, or Trello https://trello.com), or teacher/learner support through email, virtual office hours, and audio messaging.

대역폭, 하드웨어, 소프트웨어와 같은 테크놀로지적 요구 사항이 적기 때문에 비동기 학습은 HPE에서 온라인 학습의 첫 번째 형태 중 하나였습니다. 전통적으로 블렌디드 러닝은 대면 강의실 학습과 온라인 읽기 또는 토론 게시판과 같은 비동기식 숙제를 포함했습니다. 이는 교실에서 F2F를 실제로 적용하기 전에 일반적으로 모듈과 비디오를 통해 비동기식 자료로 콘텐츠를 제공했던 플립형 교실 학습과는 달랐습니다(Schwartzstein and Roberts 2017, Phillips and Wiesbauer 2022). 
Due to fewer technological requirements (such as bandwidth, hardware, and software), asynchronous learning was among the first forms of online learning in HPE. Traditionally, blended learning involved in-person classroom learning with asynchronous homework, such as online readings or discussion boards. This differed from flipped classroom learning, where asynchronous materials provided content, typically through emodules and videos, prior to F2F practical application in the classroom (Schwartzstein and Roberts 2017; Phillips and Wiesbauer 2022).

비동기식 교육은 교육기관의 디지털 도달 범위를 가속화하고, 콘텐츠의 잠재적 수익화를 가능하게 하며, 국제적인 영향력을 가진 디지털 장학금을 촉진한다는 점에서 고등 교육에도 매력적입니다. 행정 효율성과 확장성을 통해 방대한 학생 코호트를 교육하고, 보다 유연한 학습을 통해 학습자 등록을 늘리고, 학문적 도달 범위를 확대할 수 있다는 점은 비동기식 교육에 대한 투자를 유도하는 매력적인 논거가 될 수 있습니다.  
Asynchronous education is also attractive to higher education, as it accelerates institutions’ digital reach, allows potential monetization of content, and promotes digital scholarship with international impact. The promise of teaching vast student cohorts through administrative efficiency and scalability, greater learner enrolment through more flexible learning, and expanding academic reach can be an enticing argument toward investment in asynchronous education.

비동기식 학습과 관련하여 학습자들이 보고한 장점으로는 자신의 속도에 맞춰 학습할 수 있고, 일정 충돌을 피할 수 있으며, 생산성이 향상된다는 점 등이 있습니다(Gillingham and Molinari 2012; Regmi and Jones 2020). 젊은 학습자가 온라인 학습을 선호한다는 일반적인 생각과는 달리 비동기식 학습은 특히 시간 관리, 주체성, 동기 부여에 더 능숙한 것으로 보이는 성숙한 성인 학습자, 특히 다른 삶의 약속을 가진 학습자에게 더 매력적으로 보입니다(Harris and Martin 2012). 비동기식 학습자는 또한 자신의 학습을 맞춤화할 수 있으며, 이미 숙달된 주제에 더 많은 시간을 할애하고 관심 있거나 필요한 주제에 더 적은 시간을 할애할 수 있습니다(Phillips and Wiesbauer 2022). 이는 특히 다양한 전문 분야 또는 전문직 간 HPE 배경을 가진 대학원생 또는 평생 전문 개발(CPD) 학습자에게 유용할 수 있습니다(MacNeill 외. 2010; Chang 외. 2014). 비동기식 학습은 또한 추적(자료 참여, 평가 점수), 컴퓨터화된 피드백 및 개인화된 학습(학습자 요구 또는 평가에 기반)을 활용하는 적응형 학습(Ruiz 외. 2006)을 가능하게 합니다. 이는 효율적이고 평생에 걸친 역량 기반 학습에 도움이 될 수 있습니다.
Benefits reported by learners regarding asynchronous learning include studying at their own pace, avoiding scheduling conflicts and increased productivity (Gillingham and Molinari 2012; Regmi and Jones 2020) Contrary to popular belief that younger learners prefer online learning, asynchronous learning seems to appeal especially to mature adult learners, particularly those with other life commitments, who appear to be better at time-management, agency and motivation (Harris and Martin 2012). Asynchronous learners are also able to tailor their learning, devoting more time to topics of interest or need and less to those already mastered (Phillips and Wiesbauer 2022). This may be particularly helpful for postgraduate or Continuing Professional Development (CPD) learners coming from different specialties or interprofessional HPE backgrounds (MacNeill et al. 2010; Chang et al. 2014). Asynchronous learning also allows for adaptive learning (Ruiz et al. 2006), utilizing tracking (engagement with material, assessment scores), computerized feedback and personalized learning (based on learner needs or assessment). This may help with efficient, lifelong, and competency-based learning.

비동기식 학습의 '언제 어디서나' 학습할 수 있다는 장점은 임상 업무의 변동, 교대근무, 교대 감독자 교대 등 임상 순환 근무 중(Wittich 외. 2017), 전문가 간 교육과 같은 일정 문제(MacNeill 외. 2010), 분산된 CPD 학습자 수용(Chan 외. 2018) 등 동기식으로 준비하기 어려운 HPE 커리큘럼으로 확장할 수 있습니다. 비동기식 학습은 또한 교육 또는 환자 대면 직전 또는 직후에 독립적인 학습이 가능하므로 적시 교수진 개발(Orner 외. 2022)과 교육/훈련(JITT) 또는 현장 학습(Kuhlman 외. 2021)을 가능하게 해줍니다. 달성 가능하고 '한입 크기'의 접근 가능한 비동기식 학습은 단계별 디지털 배지 완료를 통해 CPD 마이크로 자격 증명 및 역량 기반 교육을 가능하게 할 수도 있습니다(2022 EDUCAUSE Horizon Report 2022). 
The ‘anytime, anywhere’ advantages of asynchronous learning extend to HPE curricula that are difficult to arrange synchronously, such as during clinical rotations that involve fluctuating clinical duties, shift work, and rotating supervisors (Wittich et al. 2017), scheduling challenges such as interprofessional education (MacNeill et al. 2010), and accommodating dispersed CPD learners (Chan et al. 2018). Asynchronous learning also allows for just-in-time faculty development (Orner et al. 2022) and teaching/training (JITT) or point of care learning (Kuhlman et al. 2021), as it allows independent learning immediately before or after a teaching or patient encounter. Achievable, ‘bite-sized’ and accessible asynchronous learning can also enable CPD micro-credentialing and competency-based education through stepwise digital badge completion (2022 EDUCAUSE Horizon Report 2022).

비동기식 학습은 인터리빙 및 간격 반복(또는 분산 실습)과 같은 증거 기반의 학습 과학 전략과 연관되어 있습니다. 분산 연습은 학습이 여러 시점에 걸쳐 이루어질 때 발생합니다. 학습 사이의 이러한 시간적 간격은 성찰, 다양한 맥락에서의 학습 통합(인터리빙), 반복적인 검색 연습(예: 퀴즈 또는 요약 토론 게시판)을 가능하게 하며, 모두 학습을 개선하는 것으로 나타났습니다(Maheshwari 외. 2021; Van Hoof 외. 2021). 인터리빙을 사용하면 학습자가 개념, 컨텍스트 및 스킬을 순차적으로 이동하지 않고 앞뒤로 이동하여 중복 및 구별되는 영역을 검토하고 고립된 숙달이 아닌 비판적인 비교를 할 수 있습니다. 인터리빙은 블록형 학습에 비해 복잡한 문제 해결력과 정보 유지력을 향상시킵니다. 비동기식 학습은 다양한 임상 상황에서 자료 재방문 및 퀴즈/시뮬레이션/피드백, 보충 관련 자료 링크 액세스, 일반적인 코호트 외부의 학습자와 함께 학습을 통해 이러한 유형의 다양하고 무작위적인 연습을 촉진할 수 있습니다(Van Hoof 외. 2022). 
Asynchronous learning has been associated with evidence-based, learning science strategies such as interleaving and spaced repetition (or distributed practice). Distributed practice occurs when learning occurs over multiple points in time. This time between learning allows for reflection, consolidation of learning in different contexts (interleaving), and the use of repetitive retrieval practice (such as quizzes or summary discussion boards) which have all been shown to improve learning (Maheshwari et al. 2021; Van Hoof et al. 2021). Interleaving allows learners to move back and forth, rather than sequentially, through concepts, contexts, and skills, to examine areas of overlap and distinction, making critical comparisons, rather than siloed mastery. Interleaving leads to improved complex problem solving and retention of information compared to blocked learning. Asynchronous learning can foster this type of varied and random practice through revisiting materials and quizzing/simulation/feedback in different clinical contexts, accessing links to supplemental related materials, and learning together with learners outside of their typical cohort (Van Hoof et al. 2022).

또한 비동기 온라인 학습은 한계가 있을 수 있지만, 특히 대역폭이 제한적이거나 예측할 수 없는 저소득 및 중간 소득 국가(가찬자 외. 2021) 또는 농촌 지역(고소득 국가 포함)에서 접근성, 형평성 및 포용성을 개선하는 데 유용합니다. 교실 필요성 감소, 행정 일정 지원, 출장 비용 등 비용 절감 효과가 있을 수 있습니다(Ruiz 외. 2006). 또한 서로 다른 시간대에 있는 학습자와 교사가 협업할 수 있어 글로벌 학습 네트워크를 강화할 수 있습니다(Chan et al. 2018).
Furthermore, although there may be limitations, asynchronous online learning is beneficial in improving access, equity, and inclusion, especially in low- and medium-income countries (Gachanja et al. 2021), or in rural areas (including in high-income countries), where bandwidth may be limited or unpredictable. There may be cost savings, including reduced need for classrooms, administrative scheduling support, and travel costs (Ruiz et al. 2006). It also allows learners and teachers in different time zones to collaborate, enriching global learning networks (Chan et al. 2018).

그러나 비동기식 학습은 주의 산만, 학습 지연, 즉각적인 피드백 부족, 사회적 상호 작용 부족으로 인한 학습자 이탈의 경향이 있습니다(Nguyen et al. 2021). 비동기 학습이 핵심 F2F 또는 동기 학습에 대한 선택적이거나 보충적인 경우, 특히 임상 업무량이 많고 삶의 우선순위가 경쟁적인 상황에서 비동기 학습은 덜 중요한 것으로 간주될 수 있습니다. 
However, asynchronous learning has a propensity for distractions, delayed learning, lack of immediate feedback, and learner disengagement due to the lack of social interaction (Nguyen et al. 2021). If asynchronous learning is optional or supplementary to core F2F or synchronous learning, asynchronous learning may be seen as less important, especially in the context of heavy clinical workloads and competing life priorities.

학습자의 자료 참여도(예: 소요 시간 또는 게시물 수)를 모니터링하는 것은 학습을 반영하지 못할 수 있으며, 학습자-교수자 간 즉각적인 피드백을 제공할 기회가 적습니다. 학습자가 플랫폼에서 단순히 과제를 '완료'로 체크하는 것으로 전락할 위험이 있습니다. 그러나 AI 분석을 사용하여 여러 형성형 및 자동화된 퀴즈와 동료 피드백을 사용하는 등 '위험에 처한 학습자'를 추적함으로써 이러한 문제를 완화할 수 있습니다(온라인 교육에서 배우는 것 2012). 
Monitoring learner engagement with material (such as time spent or number of posts) may not be reflective of learning, and there is less opportunity for learner-instructor immediate feedback. There is the danger that it may devolve to learners’ simply ticking tasks as ‘completed’ on a platform. However, this may be moderated by using AI analytics to track for ‘learners at risk’ such as employing multiple formative and automated quizzes and peer feedback (What We’re Learning From Online Education 2012).

비동기식 환경에서의 교육은 강력한 멀티미디어를 제작하는 데 시간이나 비용의 제약이 있을 수 있지만, 한 번 제작하면 재사용할 수 있어 시간을 절약하고 교육 비용을 절감할 수 있습니다(Ruiz 외. 2006; Phillips and Wiesbauer 2022). 또한 토론 게시판은 읽고, 응답하고, 채점하는 데 시간이 많이 소요될 수 있지만 자동화, 동료 검토 및 좋아요 투표를 통해 촉진할 수 있습니다. 마지막으로, 비동기식 환경에서는 비언어적 단서와 즉각적인 피드백이 없고, 오해의 위험이 있기 때문에 교사는 그룹 규범, 목표 및 과제와 같은 사회적 학습 및 학습 기대치를 조성하기 위해 훨씬 더 명확하게 설명해야 합니다(Maheshwari 외. 2021). 비동기 환경에서 소셜 및 협업 학습을 촉진하는 방법에 대한 실용적인 팁은 부록 3을 참조하세요. 
Teaching in asynchronous environments can have up front time or cost constraints to create robust multimedia, but, once created, has the potential to be reused, freeing up time and reducing teaching costs (Ruiz et al. 2006; Phillips and Wiesbauer 2022). Furthermore, discussion boards can be time-consuming to read, respond and grade, but can be facilitated through automation, peer reviewing, and up-voting. Lastly, teachers must be much more explicit in asynchronous environments to foster social learning and learning expectations, such as group norms, objectives, and assignments, due to the lack of non-verbal cues, immediate feedback, and risk of misinterpretation (Maheshwari et al. 2021). Please refer to Supplementary Appendix 3 for practical tips on how to foster social and collaborative learning in asynchronous environments. 

1.      비동기식 환경에서는 기대치, 루브릭, 예시 과제 및 자세한 코스 개요를 게시하는 등 명확성을 유지합니다. 가상 근무 시간, 동료 토론 게시판 등 학습자가 교수자 및 동료에게 연락하여 기대치 및 과제를 명확히 확인할 수 있는 방법을 마련합니다. 
1.      Be clear in asynchronous environments such as posting expectations, rubrics, exemplar assignments, and detailed course outlines. Have ways learners can contact you and their peers for clarification of expectations and assignments such as virtual office hours, and peer discussion board.

2.      학습자와 함께 코스 기대치에 대한 '네티켓' 또는 온라인 학습 규칙을 개발하는 것을 고려합니다. 
2.      Consider developing “netiquette” or online learning rules with your learners for course expectations.

3.      참여를 통한 교사와 다른 학습자 간의 상호 작용이 학습과 향후 관계에 어떤 긍정적인 영향을 미치는지 명시적으로 설명합니다. 동료 피드백의 중요성과 모든 사람의 학습을 보장하기 위한 그룹의 책임에 대해 논의합니다. 
3.      Be explicit about how interactions teachers and other learners through participation positively affects learning and future connections. Discuss the importance of peer feedback and the group’s responsibility to ensure everyone’s learning.

4.      학습자가 개인 정보를 공유할 수 있도록 허용하는 아이스 브레이커 활동(예: "우리가 모르는 한 가지를 알려주세요" 또는 "좋아하는 음식이나 문화/유산의 레시피를 게시하세요")을 고려합니다. 
4.      Consider ice-breaker activities that give permission for learners to share personal information, such as “tell us one thing we might not know about you” or “post your favorite food or recipe from your culture/heritage”

5.      정기적으로 토론 게시판을 방문하고, 양질의 게시물을 인정하고, 공평한 기여를 장려하고, 오해를 바로잡고, 생각을 자극하고, 요약하거나 개인적으로 성찰하는 게시물 또는 추가 리소스에 대한 링크를 제공하는 등 효과적인 비동기식 커뮤니케이션을 모델링합니다. 
5.      Model effective asynchronous communication such as regularly visiting discussion boards, acknowledging quality posts, encouraging equitable contributions, correcting misconceptions, contributing thought provoking, summarizing or personally reflective posts or links to further resources.

6.      콘텐츠와 관련이 없는 토론 게시글을 생성하여 "흥미로운 발견" 또는 "오늘 기분이 어떠세요?" 체크인을 허용합니다(예: 오늘 이 코스에서 기분을 가장 잘 설명하는 사진 선택). 토론 게시판은 LMS에 내장되거나 Slack(https://slack.com) 또는 WhatsApp(https://www.whatsapp.com) 그룹과 같은 외부 소프트웨어로 구축될 수 있습니다. 
6.      Create non content related discussion posts that allow for “interesting finds” or “how are you feeling today” check-ins (e.g., select a picture that best describes your mood in this course today). Discussion boards may be built into your LMS or as external software such as Slack (https://slack.com) or WhatsApp (https://www.whatsapp.com) group.

7.      학습자의 중간 반성 게시물 또는 교수자의 주간 주제 소개와 같은 1~2분 길이의 비디오 또는 오디오 게시물을 사용하는 것이 좋습니다. 비디오를 공유하면 동료, 학습자 및 교사 간에 텍스트가 제공할 수 있는 것 이상의 사회적 연결이 가능합니다. Flip(https://info.flip.com)과 같은 비디오 블로그 플랫폼, Camtasia(https://www.techsmith.com/video-editor.html), Zoom 녹화(https://zoom.us)와 같은 즉시 사용 가능한 비디오 제작 소프트웨어, 또는 스마트폰에서 MP4 또는 MP3 또는 wav 파일을 녹화하는 것만으로도 이러한 작업을 수행할 수 있습니다. 
7.      Consider using 1-2 min video or audio postings, such as midterm reflection posts by learners or weekly instructor topic introductions. Sharing videos allows social connection between peers, learners and teachers beyond what text can afford. This may be accomplished by video blog platforms such as Flip (https://info.flip.com), out of the box video creation software such as Camtasia (https://www.techsmith.com/video-editor.html), Zoom recordings (https://zoom.us), or simply by recording an MP4 or MP3 or wav file from your smart phone.

8.      학습자에게 게시글과 링크된 자신의 사진(또는 아바타)을 게시하도록 권장합니다. 학습자가 그날의 기분에 따라 아바타를 변경하도록 하여 감정적인 체크인을 할 수도 있습니다.
8.      Encourage learners to post a picture (or avatar) of themselves that is linked with their posts. You can also have learners change their avatar to how they are feeling that day as an emotional check in.

9.      동기식 모임 기회 또는 비동기식 공동 작업 도구를 설정하는 등 학습자가 프로젝트에서 공동 작업할 수 있는 기회를 허용합니다. 개인이 마감일이 지정된 그룹 과제의 여러 구성 요소에 등록하여 책임을 질 수 있는 루브릭을 포함하여 그룹 과제에 대한 명확한 기대치를 설정합니다. 그룹 프로젝트에 대해 자가 보고 및/또는 동료 평가 참여 점수를 부여하는 것을 고려하세요.
9.      Allow opportunities for learners to collaborate on projects, such as setting up synchronous meeting opportunities, or asynchronous collaboration tools. Establish clear expectations of group work, including rubrics where individuals can sign up for different components of the group work with assigned due dates to remain accountable. Consider having self-reported and/or peer assessed participation marks for group projects.

10.  한 주 동안의 토론 게시판 스레드를 이끌거나, 한 주 동안 읽은 내용을 소개하는 비디오를 만들거나, 관련 보충 콘텐츠를 찾아 게시하는 등 학습자 리더십 역할을 수행할 기회를 설정합니다.
10.  Set-up opportunities for learner leadership roles such as leading a discussion board thread for the week, creating a video introduction to the readings for the week, or finding/posting related supplemental content.

11.  학급을 팀으로 나누어 점수를 모으거나, 좋아하는 개별 토론 게시판 게시글 또는 그룹 과제(예: 팟캐스트 제작)에 대해 학급에서 업보팅을 하는 등 공동 작업을 재미있고 인정받도록 합니다. 모든 참가자를 축하합니다(예: 모의 시상식, 기억에 남는 게시글의 비디오 몽타주 등).
11.  Make collaboration fun and recognized, such as dividing the class into teams and collecting points, or class upvoting on favorite individual discussion board posts or group assignments (e.g., Podcast creations). Celebrate all participants (e.g., Mock awards, video montage of memorable postings, etc.)

12.  동료 피드백 기회를 장려합니다(예: VoiceThread(https://voicethread.com)와 같은 비디오 피드백 소프트웨어 사용). 12.  Promote opportunities for peer feedback (for example using video feedback software such as VoiceThread https://voicethread.com)

결론적으로, 비동기식 학습은 성숙하고 자기 주도적인 학습자에게 가장 적합합니다. 비동기식 학습은 유연하고 접근 가능하며 맞춤화된 교육을 가능하게 하지만 즉각적인 피드백이 부족하고 비언어적 단서가 부족하기 때문에 구조와 지원을 통해 신중하게 중재해야 합니다. 이러한 위협은 다음에 설명하는 다중 모드 학습을 활용하여 최소화할 수도 있습니다.
In conclusion, asynchronous learning is best suited for mature and self-directed learners. Although asynchronous learning allows for flexible, accessible, and tailored education, the lack of immediate feedback and non-verbal cues need to be carefully mediated by structure, and support. These threats may also be minimized by utilizing multi-modal learning as discussed next.

다중 모드 학습: 혼합형, 하이브리드 및 HyFlex
Multi-modal learning: blended, hybrid, and HyFlex

온라인 학습의 주요 이점 중 하나는 다양한 학습 목표와 학습자의 요구를 충족할 수 있는 멀티모달 방식을 제공할 수 있다는 점입니다. 그림 2는 이러한 중첩 학습 방법의 개념과 그 교차점에서 발생하는 다양한 형태의 학습을 보여줍니다. 
One of the major benefits of online learning is the ability to provide multi-modal methods to meet diverse learning objectives and learner needs. Figure 2 depicts this concept of overlapping learning methods and the various forms of learning that occur at its intersections.

이 가이드의 앞부분에서 설명한 바와 같이 멀티모달 전달, 분산 실습 및 혼합의 이점을 고려할 때, F2F 학습과 온라인 학습을 결합한 혼합 학습이 F2F 또는 온라인 방식만 사용하는 것보다 더 나은 학습 결과를 가져오는 것으로 입증된 것은 놀라운 일이 아닙니다(Liu 외. 2016; Vallée 외. 2020). 또한 학습자는 다양한 학습 양식을 사용할 때 더 높은 만족도를 보고합니다(Nguyen et al. 2021). 그렇다면 블렌디드 학습 기회를 제공하지 않는다면 실제로 차선의 학습 경험을 제공하고 있는 것일까요? 이 질문은 커리큘럼 및 교육기관 계획에서 최소한 타당하게 고려할 가치가 있습니다.  
Building on the benefits of multimodal delivery, distributed practice and interleaving, as discussed earlier in this guide, it is perhaps no surprise that blended learning, which combines F2F learning with online learning, has been proven to have better learning outcomes than either F2F or online modalities alone (Liu et al. 2016; Vallée et al. 2020). Also, learners report higher satisfaction when a greater diversity of learning modalities are used (Nguyen et al. 2021). Therefore, if we are not providing blended learning opportunities, are we in fact providing suboptimal learning experiences? This question deserves at least some valid consideration in curriculum and institutional planning.

하이브리드 학습은 블렌디드 학습과 유사하지만 온라인 학습이 주요 전달 방식이며, F2F 구성 요소로 보완됩니다(대면 및 온라인 학습 통합을 위한 개념 및 용어 2022). 그러나 '하이브리드 학습'이라는 용어는 학습자가 직접 또는 온라인으로 참석할 수 있는 동기식 학습을 설명하기 위해 문헌(특히 CPD)에서도 사용되었습니다. 
Hybrid learning is similar to blended learning, but with online learning as the main mode of delivery, supplemented with F2F components (Concepts and Terminology for Integrating In-Person and Online Learning 2022). However, the term ‘hybrid learning’ has also been used in the literature (particularly in CPD) to describe synchronous learning where learners can attend either in person or online.

이에 대한 또 다른 용어는 하이브리드 플렉서블(HyFlex)로, 여기서는 학습자마다 다른 학습 방식을 수용하는 온라인 학습을 설명하는 데 사용합니다. HyFlex 학습에는 일반적으로 F2F 교육과 하나 이상의 다른 온라인 전달 모드(예: 동기식 또는 비동기식 또는 둘 다)가 포함되며, 학습자가 참여 형식을 선택합니다. 연구에 따르면 대부분의 학습자는 F2F 전달 방식을 선호하지만, 복잡한 생활 환경이 유연한 온라인 옵션에 대한 전달 방식 선택에 더 많은 영향을 미칩니다(Malczyk 2019; Rhoads 2020). 고등 교육 전문가들은 2025년까지 소수의 학습자만이 완전한 F2F 또는 완전한 온라인 수업에 참여할 것이며, 대다수는 블렌디드 및 HyFlex 형식으로 참여할 것이라는 데 동의합니다(2022 EDUCAUSE Horizon Report 2022). 
Another term for this is Hybrid Flexible (HyFlex), which we will use here to describe online learning that accommodates different learning modalities for different learners. HyFlex learning typically involves (frequently simultaneous) F2F teaching and at least one other online mode of delivery (such as synchronous or asynchronous or both), where learners choose their format of participation. While research suggests that most learners prefer F2F modes of delivery, complex life circumstances affect their choice of delivery method to flexible online options more (Malczyk 2019; Rhoads 2020). Higher education experts agree that by 2025, only a minority of learners will be either fully F2F or fully online, with the majority attending in blended and HyFlex formats (2022 EDUCAUSE Horizon Report 2022).

HyFlex는 브라이언 비티가 처음 제안했으며 듀얼 딜리버리(네덜란드 2022), 동기식 하이브리드(팔머 외. 2022), 혼합 동기식 학습(라포룬과 라칼 2019), 코모달(고베일-프룰스 2019) 등 많은 동의어가 있지만 학습자가 학습 양식 간에 이동할 수 있는 유연성이 부족하다는 등의 미묘한 차이점도 있습니다.
HyFlex was initially proposed by Brian Beatty and has many synonymous terms which include Dual Delivery (Holland 2022), Synchronous Hybrid (Palmer et al. 2022), Blended Synchronous Learning (Laforune and Lakhal 2019), and Comodal (Gobeil-Proulx 2019) although some have subtle differences, such as lack of learner flexibility to move between learning modalities.

HyFlex 모델은 네 가지 원칙을 기반으로 합니다: 

• 학생 선택/학습자 통제, 
• 동등한 학습, 
• 재사용 가능성 
• 접근성(Beatty 2019). 

학습자는 자신의 필요에 가장 적합한 경로와 속도를 선택할 수 있으므로 학습의 유연성에 대한 인식이 높아지고 교사의 지원을 받는다는 느낌을 받을 수 있습니다(Beatty 2019, Gobeil-Proulx 2019, Rhoads 2020, Lakhal 외. 2021). 학습자는 F2F 수업에 참석한 후 혼란스러운 자료를 다시 보거나 빠른 재생 속도를 사용하여 이미 알고 있는 자료를 스캔함으로써 학습 속도를 선택할 수 있습니다. 
The HyFlex model is based on four principles:

• Student Choice/Learner Control,
• Equivalent Learning,
• Reusability, and
• Accessibility (Beatty 2019).

Learners have the ability to choose which path and pace best suits their needs, leading to increased appreciation for the flexibility of their learning and feeling supported by their teachers (Beatty 2019; Gobeil-Proulx 2019; Rhoads 2020; Lakhal et al. 2021). Learners can choose the speed of their learning by attending a F2F class and then revisiting materials that remain confusing or using fast playback speeds to scan material they already know.

학습자 제어는 장점이자 단점이 될 수 있습니다. F2F 교실에서는 학습자가 교사의 통제를 받으며 선형적 학습 순서를 따르지만, 온라인 환경에서는 링크, 토론, 소셜 미디어 피드를 통해 비선형/분기 경로를 따라갈 수 있습니다. 이는 학습자가 자신의 편의에 따라 자신의 학습 경로를 관리하는 데 있어 학습자의 '동의'와 동기를 부여할 수 있지만, 특히 좋은 학습 습관을 기르지 못했거나 자기 주도적 발견을 시작할 수 있는 지식 기반이 거의 없는 젊은 학부 학습자에게는 (직접적인 피드백과 학습에 대한 추가적인 책임감 없이는) 학습자가 부담을 느낄 수 있습니다(Lin and Hsieh 2001). 구조, 피드백(LMS, 교사 또는 동료에 의한) 및 자기 조절을 지원하는 기능이 이를 도울 수 있습니다(Rhoads 2020; Thomson 외. 2022). HyFlex 학습을 통해 학습자는 온라인 학습의 편리함과 통제력을 F2F 학습의 사회적 연결, 피드백 및 동기 부여와 균형을 맞출 수 있습니다(Butz and Stupnisky 2016).
Learner control can be both an advantage and a disadvantage. In F2F classrooms, learners follow a linear sequence of learning, controlled by the teacher; however, in online environments, learners can follow non-linear/branching paths through links, discussions, and social media feeds. This allows learner ‘buy-in’ and motivation in managing their own learning path at their own convenience, but may leave the learner feeling overwhelmed without direct feedback and added responsibility for their learning (Lin and Hsieh 2001), especially with younger undergraduate learners who may not have developed good study habits or have little knowledge base from where to start self-directed discovery (Bond et al. 2020). Structure, feedback (by LMS, teacher or peers) and features that support self-regulation can help with this (Rhoads 2020; Thomson et al. 2022). HyFlex learning allows learners to balance the convenience and control of online learning with the social connection, feedback, and motivation of F2F learning (Butz and Stupnisky 2016).

HyFlex 학습의 두 번째 원칙은 동등성이며, 이는 반드시 동등하지는 않지만 동등한 학습 경험을 제공하는 것을 의미합니다. F2F 수업을 개최하고 비동기식 보기를 위해 녹화본을 온라인에 게시하는 것은 HyFlex 설계의 예가 아닙니다.
The second principle of HyFlex learning is equivalency, which refers to providing an equivalent, but not necessarily equal, learning experience. Note that holding a F2F class and posting the recording online for asynchronous viewing is not an example of a HyFlex design.

교육 설계는 온라인 방식과 상호 작용이 F2F 학습보다 열등해지지 않도록 해야 하며, 각 방식마다 고유한 교육적 고려 사항이 있어야 합니다. 계획은 모든 강의실 참가자의 인식, 포용성, 참여를 포함하여 모든 전달 방식에 걸쳐 콘텐츠, 상호 작용, 커뮤니케이션/지원, 평가를 고려해야 합니다. 예를 들어 응급실에서 여러 교대 근무자와 감독자가 있는 바쁜 임상 로테이션에서 학부 학습자를 교육한다고 가정해 보겠습니다. 부록 4에서는 감독자가 여러 학습자와 감독자 간의 동료 학습 및 연결을 유지하면서 여러 프로그램 현장 및 교대 근무에 걸쳐 학습자를 가르칠 수 있는 방법을 설명합니다. 
Instructional design must ensure that online modalities and interactivity do not become inferior to F2F learning, and that each mode has its own pedagogical considerations. Planning should consider content, interactivity, communication/support, and assessment across all modes of delivery, including recognition, inclusiveness, and participation of all classroom participants. Take, for example, training undergraduate learners in a busy clinical rotation in the emergency department, with multiple shifts and supervisors. Supplementary Appendix 4 depicts how supervisors can teach to learners across different program sites and shifts, while still maintaining peer learning and connections between multiple learners and supervisors.

세 번째 원칙인 재사용성의 실제 예는 온라인 참가자의 비동기식 게시물을 다음 주 F2F 및 동기식 수업 토론에 통합하여 그룹과 세션 간에 학습의 연속성을 제공하는 것으로 부록 4에 나와 있습니다. 비동기 학습자는 F2F 수업 녹화에서 자신의 게시물을 보고 다른 학습자와의 결속력과 인정을 느낄 수 있으며, F2F 및 동기 학습자는 비동기 토론 게시판을 읽고 참여하라는 메시지를 받을 수 있습니다. 또한 재사용성을 통해 여러 양식에 걸쳐 학습을 확장하고 표준화할 수 있습니다. 
A practical example of the third principle, reusability, is shown in Supplementary Appendix 4 by incorporating an asynchronous posting from an online participant into the F2F and synchronous class discussions the next week, thereby providing continuity of learning between groups and sessions. The asynchronous learner may see their posting in the F2F class recording and feel cohesion and recognition with other learners, while the F2F and synchronous learners might be prompted to read and participate in the asynchronous discussion board. Reusability also allows scaling and standardization of learning across modalities.

마지막으로, 네 번째 원칙인 접근성은 이 가이드의 뒷부분에서 살펴볼 유니버설 학습 디자인(UDL)을 기반으로 합니다. 
Lastly, accessibility as a fourth principle, builds on Universal Design for Learning (UDL) which will be explored later in this Guide.

HyFlex 설계는 비교적 새로운 온라인 제공 모델로, HPE에서 축적된 증거가 거의 없습니다(Laforune 및 Lakhal 2019; Malczyk 2019; Zehler 외. 2021; Palmer 외. 2022). HPE가 아닌 분야에 대한 제한적인 연구에서도 F2F 수업과 비교하거나 다른 전달 방식 간에 학습 결과의 차이가 없는 것으로 나타났습니다(Raes 외. 2020; Rhoads 2020). 온라인과 F2F 방식 간에 '유의미한 차이가 없다'는 결과와 대부분의 학습자가 HyFlex 과정 동안 한 가지 학습 방법(F2F 또는 온라인)을 고수한다는 점을 고려하면 이는 놀라운 일이 아닙니다(Gobeil-Proulx 2019). 지금까지의 대부분의 연구는 학습자의 경험과 실행을 기반으로 한 탐색적 연구였습니다(Raes et al. 2020). 
HyFlex design is a relatively new model of online delivery, with very little evidence accumulated in HPE (Laforune and Lakhal 2019; Malczyk 2019; Zehler et al. 2021; Palmer et al. 2022). Limited research in non-HPE fields has often shown no difference in learning outcomes compared to F2F classes or between the different delivery modalities (Raes et al. 2020; Rhoads 2020). This is not surprising given the ‘no significant difference’ effect between online and F2F methods and that most learners stick to one learning method (F2F or online) during HyFlex courses (Gobeil-Proulx 2019). Most research to date has been exploratory and based on learner experiences, and implementation (Raes et al. 2020).

교육기관과 교사의 입장에서는 HyFlex 학습을 통해 '오프라인' 강의실과 복잡한 일정 조정을 줄일 수 있어 비용을 절감할 수 있습니다. 그러나 학습자가 언제든지 전달 방식을 변경하여 그룹 구성과 상호 작용에 영향을 미칠 수 있으므로 교수진은 불확실성과 '동적 유연성'에 익숙해져야 합니다(Beatty 2019). 이러한 새로운 전달 방식에 대한 교수진의 개발과 지원은 이러한 다각적인 전달 방식을 구축하고 촉진하기 위한 인식과 마찬가지로 중요합니다(Rhoads 2020; Lakhal 외. 2021). HyFlex 교육은 어렵기 때문에 교수진은 일반적으로 비동기식 수업의 '백본'으로 시작하여 F2F 또는 동기식 구성 요소를 추가하여 온라인 교육을 '시도'하는 소규모로 시작할 수 있습니다. 마지막으로, HyFlex 전달 방법을 개발하면 필요한 경우 완전한 온라인 학습으로 신속하게 전환할 수 있는 교육학적으로 건전한 코스 개발 시간을 확보할 수 있으므로 향후 (팬데믹, 자연재해 또는 대중교통 문제로 인한) ERT를 피할 수 있습니다(Beatty 2019). 
For institutions and teachers, HyFlex learning also requires fewer ‘brick and mortar’ lecture halls and complex scheduling arrangements, at possible cost savings. However, faculty need to be comfortable with uncertainty and ‘dynamic flexibility,’ since learners may change their mode of delivery at any time, affecting group composition and interactivity (Beatty 2019). Faculty development and support for these new delivery methods is important (Rhoads 2020; Lakhal et al. 2021), as is recognition to build and facilitate these multifaceted delivery modes. HyFlex teaching is difficult, and faculty may want to start small to ‘try out’ online teaching – typically with the ‘backbone’ of an asynchronous class and adding on either F2F or synchronous components. Lastly, developing HyFlex delivery methods allows the time for pedagogically sound course development with the ability to quickly pivot to fully online learning if required, avoiding future ERT (caused by pandemics, natural disasters, or public transportation issues) (Beatty 2019).

HyFlex 설계에는 일반적으로 추가 소프트웨어, 하드웨어(다중 모니터, 마이크, 양방향 카메라, 테크놀로지 지원) 및 강의실 재구성을 제공하기 위한 기관의 지원이 필요합니다(Lakhal 외. 2021). 또한 학습자는 이러한 새로운 학습 환경에 완전히 참여할 수 있도록 하드웨어, 소프트웨어 및 스킬을 지원받아야 합니다. 그러나 이러한 지원을 받는 것이 어렵거나 불가능해 보이는 경우, 더 낮은 수준의 테크놀로지 옵션도 가능합니다(예: 보충 부록 4 참조).  
HyFlex design typically requires institutional support to provide additional software, hardware (multiple monitors, microphones, two-way cameras, and technical support) and classroom reconfiguration (Lakhal et al. 2021). Learners also need to be supported with the hardware, software, and skills to participate fully in these new learning environments. However, if obtaining this support seems daunting or not feasible, lower tech options are also possible (see for example Supplementary Appendix 4).

특히 처음 시작할 때는 이러한 복잡한 환경에서 상호 작용, 카메라 선택 및 테크놀로지 지원을 안내하고 F2F 참가자와 온라인 참가자 간의 동등한 참여를 보장하기 위해 온라인 공동 진행자 또는 수업 내 테크놀로지 지원/룸 코디네이터가 필수적입니다(Lakhal 외. 2021; Thomson 외. 2022). 
Online co-facilitation or an in-class technical support/room coordinator is essential, especially when first starting out, to help Guide interactivity, camera selection and technical support in these complex environments and ensure equal participation between F2F and online participants (Lakhal et al. 2021; Thomson et al. 2022).

HyFlex는 캠퍼스와 교육 장소가 분산된 HPE 교육 프로그램(레지던트 프로그램 등)이나 F2F 및 원격 참석 방식이 포함된 CPD 제공에 특히 중요할 수 있습니다. 또 다른 이점은 원격 참여로 수업 규모를 확장하는 데 테크놀로지가 도움이 될 수 있는 소규모 F2F 인원만 허용하는 교육(예: 수술실 또는 시뮬레이션실(Zehler 외, 2021), 병리학 실험실 또는 환자 노출)에도 유용합니다. HyFlex는 많은 장점을 가지고 있고 완전한 온라인 학습이 직면한 많은 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있지만, 복잡성, 지원, 변화를 수용하려는 의지 등을 고려할 때 모든 수업, 강사 또는 교육기관에 적합하지 않을 수 있습니다. 그러나 얼마 전까지만 해도 동기식 환경에서의 교육에 대해서도 마찬가지였으며, 이제는 일반적이고 친숙한 환경이 되었습니다.  
HyFlex may be particularly important for HPE training programs with dispersed campuses and training locations (such as residency programs), or CPD offerings that involve F2F and remote ways to attend. Another benefit is for training that allows only small F2F numbers (e.g. operating or simulation rooms (Zehler et al. 2021), pathology labs, or patient exposures) where technology can help expand class size with remote participation. While HyFlex has numerous advantages and may help to negate many of the challenges faced with fully online learning, it may not be suited for all classes, instructors or institutions given the complexity, support, and willingness to embrace the change that HyFlex requires. However, it was not so long ago that the same was true about teaching in synchronous environments, which has now become commonplace and familiar.

HyFlex와 모든 온라인 환경에서 성공적인 온라인 학습을 위해서는 교수진의 개발과 경험이 필수적입니다. 다음 섹션에서는 효과적인 온라인 커리큘럼 개발을 위한 단계와 지침을 안내하는 온라인 교육 설계 섹션의 기초로서 교수자 개발의 중요성에 대해 논의합니다(그림 3). 
In HyFlex and all online contexts, faculty development and experience are essential for successful online learning. Next, we discuss the importance of faculty development as a foundation for the next section on online educational design, which will guide readers through steps and guidelines for effective online curriculum development (Figure 3).

온라인 학습을 위한 교수 설계
Instructional design for online learning

교수 설계는 학습 경험을 계획, 개발, 실행 및 평가하는 체계적인 프로세스입니다. ID 모델은 학습 이론이 아니지만 학습 이론이 ID 모델에 영향을 줄 수 있다는 점에 유의할 필요가 있습니다(Snell 외. 2018). 온라인 커리큘럼을 개발할 때는 앞서 설명한 온라인 학습 이론과 다음 섹션에 설명된 설계 고려 사항을 적용해야 합니다. 궁극적으로 학습을 주도하기 위해 테크놀로지를 먼저 선택하는 것이 아니라 학습이 테크놀로지 사용을 주도하는 것이 중요합니다. 아래에서 설명하는 ID 모델과 원칙을 따르면 이러한 '교육 우선' 접근 방식이 용이해집니다.
Instructional Design is the systematic process of planning, developing, executing, and evaluating learning experiences. It is worth noting that ID models are not learning theories but learning theories may inform ID models (Snell et al. 2018). The online learning theories described earlier, and design considerations described in the following section should be applied when developing online curricula. Ultimately, it is critical that learning drives technology use, rather than first selecting technology to drive learning. Following ID models and principles discussed below facilitates this ‘education first’ approach.

수십 가지의 ID 모델이 있지만, 커리큘럼 개발에 대한 ADDIE와 컨의 6단계 접근법은 부록 5에 자세히 설명된 두 가지 참고할 만한 모델입니다(Snell 외. 2018; Chen 외. 2019). 
Although there are dozens of ID models, ADDIE and Kern’s six-step approach to curriculum development are two well-referenced models detailed further in Supplementary Appendix 5 (Snell et al. 2018; Chen et al. 2019).

많은 ID 모델에는 다음 4단계의 변형이 포함됩니다(Demiroz 2016): 
Many ID models include variations of the following four steps (Demiroz 2016):

• 1. 학습 필요를 결정하기 위한 요구 분석;
  
• 2. 학습 목표/목적 결정;
  
• 3. 학습 경험 설계, 개발 및 제공;
  
• 4. 평가, 평가 및 피드백.

1. A needs analysis to determine the learning need;
2. Determining learning goals/objectives;
3. Designing, developing, and delivering learning experiences;
4. Evaluating, assessing, and feedback.

아래에서는 1단계인 요구 사항 평가부터 시작하여 온라인 ID의 맥락에서 이 네 단계를 각각 검토합니다. 온라인 교육 설계는 학습자가 무엇을 알고 있어야 하는지 또는 무엇을 할 수 있어야 하는지 추정하기보다는 지식, 스킬 또는 행동 격차를 철저히 분석하는 것부터 시작해야 합니다. 격차에 따라 학습 요구 사항이 결정되며, 학습 요구 사항은 학습 활동 설계와 평가 프레임워크에 영향을 미칩니다. 온라인 학습은 온라인 코스 전 설문조사, 퀴즈 또는 시뮬레이션 연습 또는 여러 온라인 데이터 소스(역량 기반 데이터 또는 환자/시스템/조직 요구 사항 분석 등) 사용과 같은 요구 사항 평가를 용이하게 하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 데이터는 교육 개입이 시작되기 훨씬 전에 또는 교육 과정 내내 반복적으로 커리큘럼에 정보를 제공할 수 있습니다. 
Below, we will review each of these four steps in the context of online ID, starting with Step 1, needs assessment. Rather than presuming what learners should know or be able to do, designing online instruction should begin with a thorough analysis of the knowledge, skill, or behavior gap. The gap determines learning needs, and learning needs inform both the design of learning activities and the evaluation framework. Online learning can help facilitate needs assessments, such as online pre-course surveys, quizzes, or simulation exercises, or using multiple online data sources (such as competency-based data or patient/system/organization needs analysis). These can inform curricula long before the education intervention starts, or iteratively throughout the course.

요구 사항 평가의 결과를 바탕으로 2단계에서는 학습 목표를 개발합니다. 블룸의 교육 목표 분류법(블룸 외, 1956)은 F2F 상황을 위해 개발되었으며 온라인 환경에 맞게 조정되었습니다. 부록 6에서는 블룸의 교육 목표 분류를 온라인 활동 및 평가에 맞게 조정한 방법을 보여줍니다. 
Building on the results of the needs assessment, Step 2 deals with the development of learning objectives. Bloom’s taxonomy of educational objectives (Bloom et al. 1956) was developed for F2F contexts and adapted to online settings. Supplementary Appendix 6 demonstrates an adaptation of Bloom’s to online activities and assessments.

3단계, 학습 경험을 설계, 개발 및 전달하는 단계는 좀 더 복잡하며, 동영상(Iorio-Morin 외. 2017), 모듈 및 프레젠테이션(Grech 2018)과 같은 효과적인 멀티미디어 교육 자료를 설계하는 방법을 더 잘 이해하기 위해 Mayer의 멀티미디어 학습 인지 이론(CTML)(Mayer 2010, 2014)으로 시작됩니다.
Step 3, designing, developing, and delivering learning experiences is more complex, and begins with Mayer’s Cognitive Theory of Multimedia Learning (CTML) (Mayer 2010, 2014) to better understand how to design effective multimedia instructional material, such as videos (Iorio-Morin et al. 2017), emodules and presentations (Grech 2018).

메이어의 멀티미디어 학습에 대한 인지 이론
Mayer’s Cognitive Theory of Multimedia Learning

CTML은 사람들이 말(구어 및 문어)과 그림(정적 및 동적)을 통해 학습하는 방법을 설명하며, 이는 인지 과학의 연구 지원 원칙과 일치하고 인지 부하 이론(Young et al. 2014)에 근거합니다. CTML에 대한 시각적 묘사와 자세한 설명은 부록 7을 참조하십시오. 
CTML describes how people learn from words (both spoken and written) and pictures (both static and dynamic) that is congruent with research-supported principles in cognitive science and grounded in Cognitive Load Theory (Young et al. 2014). See Supplementary Appendix 7 for a visual depiction and further explanation of CTML.

CTML은 학습에 대한 세 가지 인지 과학적 원리를 기반으로 합니다(Mayer 2014):
The CTML is based on three cognitive science principles of learning (Mayer 2014):

1. 이중 채널 가정: 학습자는 시각적 정보를 처리하는 시각적 채널과 언어적 정보를 처리하는 언어적 채널의 두 가지 채널을 통해 정보를 처리합니다.
   Dual channel assumption: Learners process information through two channels; a visual channel that processes visual information; and a verbal channel that processes verbal information.
2. 제한된 용량 가정: 학습자는 각 채널에서 주어진 시간에 몇 개의 '청크' 정보만 처리할 수 있습니다.
   Limited capacity assumption: Learners can only process a few ‘chunks’ of information in each channel at any given time.
3. 능동적 처리 가정: 학습자가 관련 정보를 선택하고, 일관된 표현으로 구성하고, 장기 기억에서 활성화된 사전 지식과 통합할 수 있을 때 의미 있는 학습이 이루어집니다.
   Active processing assumption: Meaningful learning occurs when learners can select relevant information, organize it into a coherent representation and integrate with prior knowledge activated from long-term memory.

교사는 부록 8에 설명된 멀티미디어 학습의 13가지 원칙을 적용하여 학습자가 정보를 선택, 구성 및 통합하는 데 도움이 되는 방식으로 콘텐츠를 설계하여 불필요한 처리를 최소화하고 필수 처리를 관리하며 생성적 처리를 촉진하는 콘텐츠를 설계함으로써 학습자의 작업 기억에 대한 요구를 줄일 수 있습니다(Maheshwari 외. 2021).
Teachers can reduce the demand on their learner’s working memory by designing content in a way that helps learners select, organize, and integrate information by designing content that minimizes extraneous processing, manages essential processing, and fosters generative processing by applying the 13 principles of multimedia learning as described and applied using examples in Supplementary Appendix 8 (Maheshwari et al. 2021).

Fig a.

 Fig b.

 Fig c.

Fig d.

Fig e.

학습자가 한 과목에 숙달됨에 따라 인지 부하의 부담이 달라지므로 자료는 항상 대상 청중을 염두에 두고 설계해야 한다는 점에 유의할 필요가 있습니다. 예를 들어, 온라인 수업을 처음 시작할 때는 Zoom의 주석 달기와 같은 간단한 온라인 협업 도구로 시작하여 시간이 지남에 따라 그룹 역학, 테크놀로지 사용 및 콘텐츠 숙달에 따른 인지 부하가 줄어들면 Miro와 같은 더 복잡한 협업 도구로 진행할 수 있습니다. 
It is worth noting that the burden of cognitive load changes as learners develop mastery in a subject, therefore, materials should always be designed with the target audience in mind. For example, when first meeting with an online class, you may want to start with a simple online collaboration tool such as annotation in Zoom, and progress to more complex collaboration tools such as Miro as the cognitive load of group dynamics, technology use, and content mastery lessens over time.

학습 경험의 설계, 개발, 제공에 이어 이제는 온라인 환경에서의 형평성, 다양성, 포용성, 접근성 고려사항을 포함한 UDL로 눈을 돌리고 있습니다.
Continuing with designing, developing, and delivering learning experiences, we now turn to UDL, including equity, diversity, inclusivity and accessibility considerations in online environments.

디지털 전문성, 개인 정보 보호 및 저작권
Digital professionalism, privacy, and copyright

ID의 모든 측면을 관통하는 전문성, 개인 정보 보호 및 저작권에 대한 몇 가지 고려 사항에 대한 논의로 1부를 마무리합니다. 이러한 문제는 온라인 학습 환경에만 국한된 것은 아니지만, 정보에 쉽게 접근하고 복사하고 배포할 수 있다는 점에서 더욱 심각합니다. 최근의 여러 AMEE 가이드에서 디지털 전문성 고려 사항을 살펴보고 있으며(Ellaway 외. 2015, Masters 2020), 여기서는 개인정보 보호 및 저작권 고려 사항에 대해 간략하게 설명합니다:
We end this Part 1with a discussion of some considerations of professionalism, privacy, and copyright that ribbon through all aspects of ID. Although these issues are not unique to online learning environments, they are amplified, given the ease with which information can be accessed, copied, and distributed. Several recent AMEE Guides explore digital professionalism considerations (Ellaway et al. 2015; Masters 2020), and we will briefly discuss privacy and copyright considerations here:

개인정보 보호: 개인정보 보호는 정부, 조직, 기관, 개인이 개인정보를 수집하는 방법을 규율하는 법률에 의해 보호되는 기본적인 인권입니다. 개인정보 보호법은 보편적인 것이 아니며 연방, 주/지방 또는 기타 국가 규제 기관을 통해 제정될 수 있습니다. 개인 정보 보호가 중요한 이유에 대한 글렌 그린월드의 TED 강연에서는 디지털 시대에 개인 정보 보호에 관심을 가져야 하는 이유와 그 의미에 대해 설명합니다(Greenwald 2014).
Privacy: Privacy is a fundamental human right protected by laws that govern how governments, organizations, institutions, and individuals can collect personal information. Privacy laws are not universal and may be instituted federally, provincially/at the state level, or through other national regulatory bodies. Glenn Greenwald’s TED talk on Why Privacy Matters discusses why we should care about privacy and its implications in the digital age (Greenwald 2014).

온라인에서 개인 정보 보호에 대한 위험은 어디에나 존재하지만, 공개적인 담론을 통해 혜택을 볼 수 있는 교육 및 학습 영역이 있습니다. 다음은 온라인 환경에서 교사와 학습자가 고려해야 할 몇 가지 고려 사항입니다(Bates 2015):
Although the risks to privacy are omnipresent when online, there are some areas of teaching and learning that benefit from an open discourse. Below are some considerations that teachers and learners should consider in online environments (Bates 2015):

• 비공개 및 보안 유지 의무가 있는 학습자 정보는 무엇인가요? 서버에 저장된 정보(예: 이름 및 이메일)는 서버가 위치한 지역의 개인정보 보호법의 적용을 받을 수 있습니다.
  What learner information are you obliged to keep private and secure? Information stored on servers (e.g. names and emails) may be governed by privacy laws where servers are located.
• 개인정보가 침해될 수 있는 특정 테크놀로지를 사용할 경우 어떤 위험이 있습니까?
  What is the risk of using a particular technology where privacy could be breached?
• 어떤 교육 및 학습 영역을 잠그고 등록된 학생만 사용할 수 있도록 해야 하는가(예: 보안 LMS와 트위터와 같은 소셜 미디어 플랫폼을 통한 공개 토론).
  What areas of teaching and learning should be locked and available only to registered students (e.g. a secure LMS vs. open discourse via a social medial platform like Twitter).

온라인 환경에서는 개인 정보 보호 고려 사항을 명시적으로 논의 및/또는 협상해야 합니다(예: 보다 개방적인 토론을 위해 일부 토론을 녹화하지 않아야 하는가?). 학습자가 프레젠테이션을 녹화하거나 스크린샷을 찍을 수 있습니까?) 이는 그룹 규모, 콘텐츠, 상황, 학습자/교사의 역할, 계층 구조, 선호도에 따라 달라질 수 있지만, 많은 온라인 학습 문제와 마찬가지로 '정답'이 없는 경우가 많습니다. 그러나 공동의 협상, 열린 소통, 학습 환경에 대한 명확한 설명은 학습에 대한 신뢰와 안전을 구축하는 데 도움이 될 것입니다. 교육기관이나 규제 기관에서 개인정보 보호와 관련된 문제에 대한 지침이나 정책을 제공할 수도 있습니다.
Privacy considerations should be explicitly discussed and/or negotiated in online environments (e.g. should some discussions not be recorded to allow more open discussion? Are learners allowed to record or take screenshots of presentations?) This will often depend on group size, content, context and learner/teacher roles, hierarchies, and preferences, but, like many online learning issues, there is often not a ‘right’ answer. However, joint negotiation, open communication and being explicit about the learning environment will help to build trust and safety in learning. Your institution or regulatory body may also provide guidance or a policy on issues pertaining to privacy.

저작권: 저작권법은 저작자의 원본 유형 제품을 법적으로 보호합니다. 디지털 테크놀로지를 사용하면 이러한 자료를 쉽게 복사하고 배포할 수 있습니다. 교사는 교육 콘텐츠에 텍스트, 이미지, 오디오 및 비디오와 같은 저작권이 있는 자료를 포함할 때 해당 국가, 지방 또는 주의 저작권에 관한 법률을 숙지하고 적절한 라이선스를 취득해야 합니다. 허가 없이 사용할 수 있는 콘텐츠의 예와 교육자가 온라인 자료의 저작권을 보호할 때 사용할 수 있는 크리에이티브 커먼즈 라이선스(https://creativecommons.org/)는 부록 11을 참조하세요. 교사는 저작권이 있는 자료를 올바르게 사용하는 모범을 보이고 학습자가 그렇게 할 수 있도록 가이드라인을 설정하는 것이 중요합니다. 
Copyright: Copyright laws legally protect an author’s original tangible product. Digital technologies make copying and distributing these materials easier. Teachers should be aware of the laws governing copyright in their respective countries, provinces or states and obtain appropriate licenses when including copyrighted material such as text, images, audio, and video in their educational content. Refer to Supplementary Appendix 11 for examples of content that is available for use without permission and creative commons licensing (https://creativecommons.org/) that educators can use when copyrighting their own online materials. It is important as a teacher to model proper use of copyrighted material and set guidelines for learners to do the same.

There are several scenarios in which teachers can freely use content without permission such as:

●      Fair-use and Fair-dealing - Some countries’, states’, or provinces’ copyright laws may include Fair-use or Fair-dealing exceptions that allow some percentage of material to be used for the purposes of research, private study, or education, among others.(Bell 2016)

●      Public Domain - Copyright protection is finite; once copyright expires, a work becomes freely available for anyone to copy, manipulate, and distribute without permission from the original copyright holder.(Bell 2016) One must remember, however, that copyright laws vary internationally, and may be changed.

●      Linking content - Providing a link to the original source does not copy the original material, therefore copyright laws usually do not apply.(Bell 2016)  (There have been cases in which websites have demanded royalties from such links, but these do not generally impact education usage).

●      Open Educational Resources (OERs)- Some authors may choose to share their original content freely for educational use. These materials typically have an open licence, though authors may specify whether attribution is required.(Bell, 2016)  If teachers wish to share their own content, then they should first confirm with their institutions; in many cases, institutions hold copyright of teachers’ materials by default. Some OER repositories can be found here: https://libguides.lib.msu.edu/oer/find

 ●      Creative Commons - Material licensed through creative commons are free to use, though authors specify what attribution is required when copying their material. Read more about creative commons attributions and how to attribute your own work here https://creativecommons.org/. This will allow you to licence your work in the way you wish others to use it.  Repositories of images licensed under creative commons include: https://www.flickr.com/groups/allfreepictures, https://wordpress.org/openverse/, https://www.pexels.com/, https://commons.wikimedia.org/ These sites may be helpful when finding images for your websites, videos, or even PowerPoint presentations.

Online learning in Health Professions Education (HPE) has been evolving over decades, but COVID-19 changed its use abruptly. Technology allowed necessary HPE during COVID-19, but also demonstrated that many HP educators and learners had little knowledge and experience of these complex sociotechnical environments. Due to the educational benefits and flexibility that technology can afford, many higher education experts agree that online learning will continue and evolve long after COVID-19. As HP educators stand at the crossroads of technology integration, it is important that we examine the evidence, theories, advantages/disadvantages, and pedagogically informed design of online learning. This Guide will provide foundational concepts and practical strategies to support HPE educators and institutions toward advancing pedagogically informed use of online HPE. This Guide consists of two parts. The first part will provide an overview of evidence, theories, formats, and educational design in online learning, including contemporary issues and considerations such as learner engagement, faculty development, inclusivity, accessibility, copyright, and privacy. The second part (to be published as a separate Guide) focuses on specific technology tool types with practical examples for implementation and integration of the concepts discussed in Guide 1, and will include digital scholarship, learning analytics, and emerging technologies. In sum, both guides should be read together, as Guide 1 provides the foundation required for the practical application of technology showcased in Guide 2.Please refer to the video abstract for Part 1 of this Guide at https://bit.ly/AMEEGuideOnlineLearning.

Learner motivation plays an essential role in overcoming barriers to achieve online learning success. Many health professions educators, however, are not familiar with evidence-based motivational principles and techniques that tap into learners' inner resources to promote online learning success. The TEC-VARIETY (T-Tone; E-Encouragement; C-Curiosity; V-Variety; A-Autonomy; R-Relevance; I-Interactivity; E-Engagement; T-Tension; and Y-Yielding products) framework provides evidence-based principles and techniques that motivate and engage learners. Health professions educators can identify and assemble appropriate activities to motivate and engage online learners. Educators are encouraged to use Design-Based Research to guide their adoption of TEC-VARIETY and evaluation of outcomes.

'페다고지 우선'은 테크놀로지가 교육에 지나치게 영향을 미칠 수 있다는 우려에 대한 만트라가 되었습니다(Cousin 2005; Tsui와 Tavares 2021). 새로운 테크놀로지가 필연적으로 학습을 변화시키거나 향상시킨다는 마케팅 및 연구 담론의 과대 포장과 과장에 대응하여 많은 교육자들은 '페다고지적인 말'이 '테크놀로지적인 카트'를 운전하기를 원합니다(Sankey 2020). '페다고지적으로 주도'(Anderson and Dron 2011)된다는 것은 '오히려 많은 것이 변화하는 상황에서 아무것도 변하지 않는다'는 안도감을 제공합니다(Brett and Cousin 2010: 610). 그러나 교사와 학생의 목표나 기존 관행을 충분히 고려하지 않고 테크놀로지를 도입하는 것은 분명 문제가 있지만(즉, '테크놀로지 우선' 접근 방식), 테크놀로지를 가장 마지막에 두려는 시도는 교육자들이 교육 활동에서 테크놀로지가 어떻게 얽혀 있는지에 대한 복잡성을 제대로 인식하지 못하도록 만들 수 있습니다. 
‘Pedagogy first’ has become a mantra against worries that technology might overly influence education (Cousin 2005; Tsui and Tavares 2021). In response to the hype and hyperbole of marketing and research discourse, where each new technology inevitably transforms or enhances learning (Kirkwood and Price 2012), many educators want the ‘pedagogical horse’ to drive the ‘technological cart’ (Sankey 2020). Being ‘pedagogically driven’ (Anderson and Dron 2011) offers reassurance that ‘nothing is changing in a context in which rather a lot is changing’ (Brett and Cousin 2010: 610). However, whilst it is certainly problematic to introduce technology without sufficient consideration of the aims or established practices of teachers and students (i.e. a ‘technology first’ approach), attempting to put technology last leaves educators susceptible to an inadequate appreciation of complexity relating to how it is entangled in educational activity.

[테크놀로지 주도적 입장]과 [페다고지 주도적 입장] 모두 테크놀로지를 탈맥락화하여 다양한 형태의 결정론에 취약하게 만듭니다(자세한 내용은 Oliver 2011 참조). 이 논문과 가장 관련성이 높은 것은 테크놀로지 결정론과 페다고지 결정론입니다.

• 테크놀로지 결정론은 테크놀로지가 사회 변화를 주도하는 것으로 보고(Kaplan 2009), 설계와 기능으로 결과를 예측할 수 있다고 봅니다. 이러한 관점은 낙관적일 수도 있고(예: 테크놀로지는 필연적으로 효율성을 높인다), 비관적일 수도 있습니다(예: 테크놀로지는 필연적으로 우리를 비인간화하거나 해를 끼친다)(Chandler 1995; Friesen 2008; Kanuka 2008). 테크놀로지를 반대하거나 강요하는 사람들은 종종 도덕적 비난을 받기도 합니다(Chandler 1995).
• '페다고지 우선' 입장은 비관적인 테크놀로지 결정론을 제시할 수도 있고, 사람(예: 교사)이 목표 달성을 위해 방법과 테크놀로지를 사용하여 변화를 주도하는 페다고지 결정론(사용 결정론, 카누카 2008, 인간 결정론, 버그 1998 참조)을 제시할 수도 있습니다(Anderson and Dron 2011). 페다고지 결정론에서 페다고지는 공격할 수 없고 탈맥락화된 특성으로 귀속되며(Berg 1998), 사고와 실천에 대한 테크놀로지의 영향은 무시됩니다(Chandler 1995; Kanuka 2008). 

Both technology-led and pedagogy-led positions decontextualise technology and make us vulnerable to different forms of determinism (see Oliver 2011 for a review). Most relevant to this paper are technological and pedagogical determinism.

• Technological determinism sees technology as driving social change (Kaplan 2009), where outcomes can be predicted by design and functionality. This view can be optimistic (e.g. technology inevitably leads to greater efficiency) or pessimistic (e.g. technology inevitably dehumanises or harms us) (Chandler 1995; Friesen 2008; Kanuka 2008). Moral disapproval often awaits those who oppose, or impose, technology, respectively (Chandler 1995).
• A ‘pedagogy first’ position could suggest pessimistic technological determinism, or it could suggest pedagogical determinism (see also use determinism, Kanuka 2008, and human determinism, Berg 1998) where people (e.g. teachers) drive change, using methods and technology to achieve their objectives (Anderson and Dron 2011). In pedagogical determinism, pedagogy is attributed with unassailable, decontextualised characteristics (Berg 1998) and technology’s influence on thinking and practising is neglected (Chandler 1995; Kanuka 2008).

테크놀로지를 사용하여 무엇을 해야 하는지에 대한 코스 수준의 결정이 내려지기 전에 테크놀로지(예: 중앙 집중식 가상 학습 환경[VLE] 또는 학습 분석 대시보드)이 도입되는 경우도 있지만, 더 큰 문제는 교사 자신이나 학생의 목적, 가치 및 맥락을 충분히 고려하기 전에 교사 자신이 먼저 방법을 선택하는 경우일 수 있습니다. 그러면 테크놀로지, 과제, 사회적 구성 및 리소스에 대한 선택은 이미 제한된 교육 개념 내에서 가능한 것에 의해 제한됩니다. 예를 들어, 코로나19 팬데믹 기간 동안의 긴급 원격 교육(Hodges 외. 2020)은 전통적인 방법과 '물리적 교실 교육 시뮬레이션'(Tsui and Tavares 2021) 시도가 온라인 상황에 적합하지 않은 관행을 강화할 수 있음을 보여주었습니다. 방법을 우선하는 것은 방법을 테크놀로지로 간주하는 테크놀로지 결정론(Dron 2021 참조) 또는 방법이 테크놀로지와 크게 독립적인 것으로 간주하는 페다고지 결정론을 암시할 수 있습니다(Anderson and Dron 2011). 전자는 교사와 학습자의 자율성이 소외된 방법(예: 강의와 문제 기반 학습)을 환원적으로 비교하는 것으로 예시됩니다. Clark(1983)은 후자의 예를 들며, 교사는 방법을 실행하고 테크놀로지는 '교육을 전달할 뿐 학생의 성취에 영향을 미치지 않는 단순한 수단'이라고 주장합니다(445쪽). 결정론의 형태는 누가 또는 무엇이 원동력으로 생각되는지(예: 방법 자체 또는 방법을 사용하는 교사)와 관련이 있습니다. 

Whilst technology is sometimes imposed before course-level decisions are made about what should be done with it (e.g. centralised virtual learning environments [VLEs] or learning analytics dashboards), the greater problem may be where teachers themselves start with a method before sufficiently considering their own or their students’ purposes, values and contexts. Choices about technology, tasks, social configurations and resources are then restricted by what is possible within an already-constrained conception of teaching. For example, emergency remote teaching (Hodges et al. 2020), during the COVID-19 pandemic, showed that traditional methods and attempts to ‘simulate physical classroom teaching’ (Tsui and Tavares 2021) can reinforce practices unsuitable to online contexts. Primacy of methods can suggest technological determinism, where methods are seen as technologies (see Dron 2021), or pedagogical determinism, where methods are seen as largely independent of technology (Anderson and Dron 2011). The former is exemplified by reductive comparisons of methods (e.g. lectures vs problem-based learning) where teacher and learner agency are marginalised. Clark (1983) gives an example of the latter, arguing that teachers implement methods, and technologies are ‘mere vehicles that deliver instruction but do not influence student achievement’ (p. 445). The form of determinism relates to who or what is conceived of as the driving force (e.g. the method itself or the teacher who employs it).

결정론은 복잡한 문제를 해결할 수 있는 간단한 가능성을 제시한다는 점에서 매력적입니다. 올리버(2011)는 두 가지를 대조한다. 

• '하드' 결정론(테크놀로지가 불가피한 사회 변화를 야기하거나 인간이 완전한 자율성을 갖는 경우)과
• '소프트' 결정론: 인과적 파워를 테크놀로지나 인간에게 돌리지만 다른 힘과 사회적, 문화적, 역사적 관계를 인정하는 경우 

테크놀로지 철학 문헌의 일반적인 결론은 이러한 관점 중 어느 것이든 극단적인 것은 문제가 있으며, 테크놀로지의 영향력을 보다 복잡한 관계의 일부로 간주해야 한다는 것입니다(Chandler 1995). 테크놀로지, 사용자, 사회적 맥락이 모두 중요하며 이 모든 것이 부분적으로 활동을 결정합니다(Winner 1980). 
Determinism is appealing because it suggests simple possibilities for solving complex problems. Oliver (2011) contrasts

• ‘hard’ determinism (where technologies cause inevitable social change, or where humans have complete autonomy) with
• ‘soft’ determinism that attributes causal power to technology or humans but acknowledges other forces and social, cultural and historical relations.

A general conclusion from the philosophy of technology literature is that extremes of any of these views are problematic, and we should consider the influence of technology as part of a complex set of wider relations (Chandler 1995). Technology, users and social context all matter, and all partially determine activity (Winner 1980).

결정론을 피하려면 테크놀로지의 목적에 맞는 사용에 대한 총체적인 관점이 필요합니다(Berg 1998; Oliver 2011). 문화사적 활동 이론(Engeström and Sannino 2010), 실천 이론(Nicolini 2013; Schatzki 외 2001), 행위자 네트워크 이론(Latour 2005), 포스트휴머니즘(Barad 2007) 등 테크놀로지 연구에 대한 사회학적 접근법은 요소보다는 관계에 초점을 맞추려는 강한 의지를 통해 [테크놀로지 주도적 관점]과 [페다고지 주도적 관점] 사이의 영역을 탐색하는 데 도움이 됩니다(예: Barad 2007에서 개인과 객체는 항상 이미 활동에 얽혀 있는 것 외에는 전혀 존재하지 않는다고 주장함). 이와 관련하여 [포스트 디지털 관점]에서는 모든 디지털 활동을 사회적, 물질적이며 풍부하고 다양한 맥락에 내재된 것으로 봅니다(Fawns 2019; Jandrić 외. 2018). 개별 교사나 테크놀로지를 분석 단위로 삼는 것이 아니라 얽혀 있는 요소들을 총체적으로 바라보는 것은 복잡성을 고려하는 데 더 강력한 기반을 제공합니다(Edwards 2010; Fenwick 2015). 다음에 제시된 얽힌 페다고지 모델은 사회 물질적 관점과 포스트 디지털 관점을 바탕으로 교육 실천의 주요 관계를 개괄적으로 설명합니다. 
Avoiding determinism requires a holistic view of situated, purposeful uses of technology (Berg 1998; Oliver 2011). Sociomaterial approaches to the study of technology, including cultural historical activity theory (Engeström and Sannino 2010), practice theory (Nicolini 2013; Schatzki et al. 2001), actor network theory (Latour 2005) and posthumanism (Barad 2007), can help us navigate the territory between technology-led and pedagogy-led views through a strong commitment to focusing on relations rather than elements (e.g. for Barad 2007, individuals and objects do not exist at all except as things always already entangled in activity). Relatedly, postdigital views see all digital activity as social, material and embedded in rich and diverse contexts (Fawns 2019; Jandrić et al. 2018). Taking neither individual teachers nor technology, as the unit of analysis, but a holistic view of entangled elements, provides a stronger basis for taking complexity into account (Edwards 2010; Fenwick 2015). The entangled pedagogy model, presented next, draws from sociomaterial and postdigital perspectives to outline the key relations within educational practice.

환상 대 현실
Illusions Vs Actuality

아래 그림 1은 테크놀로지와 페다고지의 관계에 대한 세 가지 관점을 보여줍니다.

• 열 1은 테크놀로지가 교육 활동과 결과의 원동력으로 간주되는 '테크놀로지 우선' 관점을 나타냅니다.
• 열 2는 '페다고지 우선'(또는 '테크놀로지 후순위') 관점으로, 교육자가 원동력이 되고 테크놀로지는 교육 접근 방식에 종속되는 것으로 간주합니다.

테크놀로지로 무엇을 할 것인지(또는 왜)를 결정하기 전에 테크놀로지를 선택할 수도 있고, 테크놀로지에 대해 생각하기 전에 교수법을 선택할 수도 있지만, 열 1과 열 2는 이러한 선택에 따른 결과를 다른 요소와 무관한 것으로 묘사하기 때문에 착각으로 분류됩니다. 각각은 교육 상황을 잘못 해석하고 비현실적인 수준의 통제와 예측 가능성을 제시합니다(Chandler 1995).  

Figure 1, below, shows three views of the relationship between technology and pedagogy.

• Column 1 represents a ‘technology first’ view, in which technology is seen as the driver of educational activity and outcomes.
• Column 2 represents a ‘pedagogy first’ (or ‘technology last’) view, in which educators are seen as the driving force, and technology is subservient to the teaching approach.

Whilst it is possible to choose technologies before deciding what to do with them (or why), and whilst it is also possible to choose teaching approaches before thinking about technology, Columns 1 and 2 are labelled as illusions because they portray what follows these choices as independent of other factors. Each misinterprets educational situations and suggests an unrealistic level of control and predictability (Chandler 1995).

실제 교육 활동은 항상 여러 요인이 복잡하게 얽혀 있으며, 반복적으로 서로 영향을 주고받습니다. 열 3은 교육이 방법과 테크놀로지뿐만 아니라 교사, 학생 및 기타 이해관계자의 목적, 맥락 및 가치에 의해 구성되는 얽혀 있는 관점을 나타냅니다. 테크놀로지는 실천에 영향을 미치고 교사는 테크놀로지의 교육적 가능성을 잘 활용하는 것을 목표로 해야 하지만(Bates 2019), 이러한 가능성은 사회적, 물질적으로 위치하며 테크놀로지가 내재된 전통, 관행, 문화, 정책 및 인프라와 관련되어 있습니다(Fawns 2019).
Actual educational activity is always a complex entanglement of factors, iteratively and mutually shaping each other. Column 3 represents an entangled view, in which pedagogy is constituted not just by methods and technology, but also the purposes, contexts and values of teachers, students and other stakeholders. Whilst technology does have implications for practice, and teachers should aim to make good use of its educational possibilities (Bates 2019), these possibilities are socially and materially situated, and relate to the traditions, practices, culture, policy and infrastructure in which they are embedded (Fawns 2019).

열 1의 환상은 테크놀로지 결정론을 자명하고 자연스럽거나 상식적인 것으로 전달하는 마케팅 및 연구 담론에 의해 조장됩니다(Chandler 1995; Feenberg 2001). 예를 들면 다음이 이에 해당합니다. 

• 온라인 학습의 보편적 특성이나 영향에 대한 주장(예: 짐머만 2020), 
• 결과나 학생의 경험을 테크놀로지 플랫폼에 귀속시키는 주장(에이트켄과 헤이즈 2021), 
• 학생들을 '디지털 네이티브'로 묘사하거나(존스 2015; 올리버 2011) 
• '디지털 시대'에 적응하지 못하는 교사들에 대한 불만(클레그 2011) 등

Column 1’s illusion is promoted by marketing and research discourse that conveys technological determinism as self-evident, natural or common sense (Chandler 1995; Feenberg 2001). Examples include claims about universal qualities or impacts of online learning (e.g. Zimmerman 2020), attributions of outcomes or student experiences to technological platforms (Aitken and Hayes 2021), descriptions of students as ‘digital natives’ (Jones 2015; Oliver 2011) or complaints about teachers unable to adapt to the ‘digital age’ (Clegg 2011).

열 2의 환상은 교육자 네트워크에서 '페다고지 우선'을 상식적이고 인간 주도의 접근법으로 지지하는 프레젠테이션과 블로그 게시물 등을 통해 조장합니다(예: Ash-Brown 2020; Lukes 2019; Sheninger 2016). 

• 열 2의 보다 미묘한 지표에는 '도구'(예: 도구가 아니라 도구를 사용하는 방법이 중요하다) 또는 '테크놀로지 강화 학습'(Cousin 2005)에 대한 언급이 포함됩니다. 
• '향상enhancement'은 테크놀로지가 '이미 좋은 것을 더 좋게 만들 뿐'이라는 교사들을 안심시킬 수 있지만(Cousin 2005: 121), 이는 학습에 대한 획일적이고 선형적인 사고에 대한 통제를 의미합니다(Bayne 2015; Kirkwood and Price 2014).

Column 2’s illusion is promoted by educator networks, for example, through presentations and blog posts endorsing ‘pedagogy first’ as a common-sense, human-led approach (e.g. Ash-Brown 2020; Lukes 2019; Sheninger 2016).

• More subtle indicators of Column 2 include references to ‘tools’ (e.g. it’s not the tool, it’s how you use it) or ‘technology-enhanced learning’ (Cousin 2005).
• ‘Enhancement’ can reassure teachers that technology ‘will only make better what is already good’ (Cousin 2005: 121) but it implies control over a reified, linear idea of learning (Bayne 2015; Kirkwood and Price 2014).

테크놀로지와 페다고지가 필연적으로 서로 얽혀 있다는 점을 인식하면 교육 활동에 대한 보다 의미 있는 분석의 가능성이 열립니다(Cousin 2005). 그러나 이전 단락의 예는 본질주의, 도구주의, 결정론의 협상이 얼마나 미묘하고 어려운지를 보여줍니다(Feenberg 1999; Finnegan 1989). 열 1과 열 2는 확고한 가정이나 일시적이고 의도하지 않은 입장을 나타낼 수 있습니다. 이러한 착각을 피하려면 교육적 요소의 상황에 따른 새로운 조합에 주의를 기울여야 합니다(Berg 1998). 얽힌 모델은 교육자가 설계 및 실행에서 열 1과 열 2의 환상을 탐색할 수 있도록 안내하는 가이드 역할을 합니다. 
Recognising that technology and pedagogy are, inevitably, entangled, opens up possibilities for more meaningful analyses of educational activity (Cousin 2005). Yet the examples in the previous paragraph show how the negotiation of essentialism, instrumentalism and determinism is nuanced and fraught (Feenberg 1999; Finnegan 1989). Columns 1 and 2 may indicate entrenched assumptions, or temporary and unintentional positions. Avoiding these illusions requires vigilance in attending to situated, emergent combinations of educational factors (Berg 1998). The entangled model is intended as a guide for educators to navigate the illusions of Columns 1 and 2 in their design and practice.

테크놀로지, 방법, 컨텍스트, 가치 및 목적을 캡슐화하는 페다고지
Pedagogy as Encapsulating Technology, Methods, Contexts, Values and Purposes

Anderson과 Dron(2011)은 '테크놀로지는 비트를 설정하고 음악을 만드는 반면, 페다고지는 동작을 정의하는'(81쪽) 춤의 은유를 사용합니다. 얽힌 모델에서 페다고지는 춤입니다. 방법과 테크놀로지는 모든 교육 제도의 구성 요소 중 일부일 뿐입니다. 테크놀로지는 페다고지 안에 얽혀 있기 때문에 페다고지를 먼저 선택한 다음 테크놀로지를 선택할 수 없으며, 기존의 테크놀로지 인스턴스화 위에 페다고지를 덧붙일 수도 없습니다. 교사와 교육 설계자는 부분적이고 관계적인 주체일 뿐이기 때문에 페다고지를 테크놀로지보다 우선시한다고 해서 페다고지적 결정론을 의미하지는 않습니다. 교사나 교육 설계자가 결과를 결정할 수는 없습니다.

• 교사는 안무를 주도할 수는 있지만, 춤이 어떻게 진행되는지에 대한 통제권은 제한적입니다(Anderson and Dron 2011; Dron 2021; Gravett 외. 2021).
• 또한 이 모델에서 교육은 교사뿐만 아니라 다양한 이해관계자가 함께 상호 노력하여 수행합니다(Dron 2021; Fawns 외. 2021a).
  • 학생들은 교사의 계획을 재해석하고 완성하면서 공동 구성 및 공동 설계를 합니다(Dron 2021; Fawns 외. 2022; Goodyear 2015).
  • 학습 테크놀로지스트와 정보 테크놀로지 직원은 현지 교육을 가능하게 하고 제약을 가하는 플랫폼을 조달하고 구성합니다.
  • 관리자는 교사와 학생 간의 과정과 관계에 영향을 미칩니다.
  • 정책 입안자들은 문화와 관행을 형성합니다.

Anderson and Dron (2011) use the metaphor of a dance, in which ‘technology sets the beat and creates the music, while the pedagogy defines the moves’ (p. 81). In the entangled model, pedagogy is the dance. Methods and technology are just part of the constituent components of any situated enactment of education. Since technology is entangled within pedagogy, it is not possible to first choose a pedagogy and then a technology, nor can pedagogy be tacked onto an existing instantiation of technology. Placing pedagogy above technology does not imply pedagogical determinism because teachers and educational designers have only partial and relational agency. Neither they, nor their methods, can determine outcomes.

• Teachers may lead the choreography, but they have only limited control over how the dance plays out (Anderson and Dron 2011; Dron 2021; Gravett et al. 2021).
• Furthermore, teaching, in this model, is not just done by teachers but by a range of stakeholders in a combined, mutual effort (Dron 2021; Fawns et al. 2021a).
  • Students co-configure and co-design as they reinterpret and complete teachers’ plans (Dron 2021; Fawns et al. 2022; Goodyear 2015).
  • Learning technologists and information technology staff procure and configure platforms that enable and constrain local teaching.
  • Administrators influence processes and relationships between teachers and students.
  • Policymakers shape culture and practice.

교육 활동은 창발적이며, 교사와 테크놀로지의 역할은 아래에 설명된 바와 같이 방법, 목적, 가치, 맥락과 함께 페다고지라는 광범위한 개념 안에 얽혀 있습니다. 
Educational activity is emergent, and the roles of teachers and technologies are entangled within a broader conception of pedagogy, along with methods, purposes, values and context, as outlined below.

테크놀로지
Technology

테크놀로지는 널리 퍼져 있습니다. 인간은 항상 테크놀로지를 만들고 사용해 왔으며, 사물을 조작하여 일상적인 기능을 수행하고(Chandler 1995; Nye 2006), 경험을 형성하고(Nardi 1996), 세상에 질서를 가져다주었습니다(Winner 1980). 교육은 항상 테크놀로지를 통해 이루어지며, 교사는 테크놀로지 사용법을 배우는 것을 피할 수 없습니다(Dron 2021). 일부 테크놀로지는 교육 시스템에 너무 많이 내장되어 거의 보이지 않습니다. 예를 들어, Murphy와 동료들(2001)은 물리적 교실은 '그 자체가 테크놀로지거나 책상과 의자, 흑백 및 녹색 칠판, 분필, 펜, 프로젝션 장치, 워크시트, 교과서, 노트북, 조명 및 음향 시스템 등과 같은 우리가 대부분 당연하게 여기는 일련의 테크놀로지로 구성되어 있다'고 제안합니다. (p. 2). ['테크놀로지 강화형']과 [일반 학습], 심지어 [디지털 교육]과 [일반 교육] 사이의 구분은 다소 인위적입니다(Fawns 2019). 
Technology is pervasive. Humans have always made and used technology, manipulating objects to achieve day-to-day functions (Chandler 1995; Nye 2006), shape experiences (Nardi 1996) and bring order to the world (Winner 1980). Education is always enacted through technology, and teachers cannot avoid learning to use it (Dron 2021). Some technologies are so embedded in educational systems that they are almost invisible. For example, Murphy and colleagues (2001) suggest that the physical classroom ‘itself is a technology, or comprises a set of technologies which we mostly take for granted—physical materials such as desks and chairs, black, white and green boards, chalk, pens, projection devices, worksheets, textbooks, notebooks, lighting and sound regimes and so on’. (p. 2). Our distinctions between ‘technology-enhanced’ and general learning, or even digital education and general education, are somewhat artificial (Fawns 2019).

'어포던스'라는 용어는 특정 테크놀로지로 무엇을 할 수 있는지 설명할 때 자주 사용되지만, 동질적인 사용자와 추상화된 속성을 의미할 수도 있습니다(Oliver 2005, 2011). 테크놀로지는 일반화할 수 있는 특성이나 결과를 가진 고정되고 동질적인 것이 아닙니다(Chandler 1995). 테크놀로지에 대한 두 가지 문제적 이해인 본질주의와 도구주의는 미리 결정된 기능을 예상되는 관행 및 결과와 연결할 수 있다는 가정을 공유합니다(Hamilton과 Friesen 2013).

• 본질주의에서 테크놀로지에는 '이데올로기적 편견', '양도할 수 없는 특성' 또는 인간 활동과 무관한 내재적이고 추상적인 교육적 원리가 내재되어 있습니다. 이와 대조적으로
• 도구주의는 테크놀로지를 사회적 힘과 무관하고 '인간의 선택에 종속된' 테크놀로지적 속성에 의해 정의되는 중립적 도구의 집합으로 간주합니다(Kaplan 2009: 4).

The term ‘affordances’ is frequently used to describe what can be done with a particular technology, but it can imply homogenous users and abstracted properties (Oliver 2005; 2011). Technologies are not fixed, homogenous things with generalisable characteristics or consequences (Chandler 1995). Two problematic understandings of technology, essentialism and instrumentalism, share an assumption that we can link predetermined functions with expected practices and outcomes (Hamilton and Friesen 2013).

• In essentialism, technology is imbued with ‘ideological bias’ (Postman 1993: 13), ‘inalienable qualities’ or intrinsic, abstract pedagogical principles (Hamilton and Friesen 2013) that are independent of human activity.
• In contrast, instrumentalism sees technology as a set of neutral tools, defined by technical properties, independent of social forces, and ‘subservient to human choices’ (Kaplan 2009: 4).

교육적 결정론은 도구주의와 연관되어 있지만, 테크놀로지 결정론은 본질주의적 관점이나 도구주의적 관점과 일치할 수 있습니다(Feenberg 2006). 도구주의의 중립성은 효율성의 가치를 가릴 수 있는데(Feenberg 2006), 여기서 중요한 것은 도구가 작동work하는 것이며, 작동work하는 것은 '보편적으로 타당하고 과학적으로 확립된 원칙에 따라 객관적으로 결정될 수 있다'(Kaplan 2009: 4)는 것입니다. 
Whilst pedagogical determinism is associated with instrumentalism, a technological determinist view can coincide with either essentialist or an instrumental views (Feenberg 2006). Instrumentalism’s neutrality can mask values of efficiency (Feenberg 2006), where what matters is that a tool works, and what works can be ‘determined objectively according to universally valid, scientifically established principles’ (Kaplan 2009: 4).

실제로 테크놀로지는 항상 여러 가지 다른 테크놀로지의 집합체이며(Dron 2021), 항상 그 부분의 합보다 더 큽니다(Chandler 1995). 테크놀로지는 항상 맥락에 얽혀 있으며, 서로 다른 환경에서 서로 다른 사람들에 의해 다르게 이해됩니다(Dron 2021). 특정 사물이나 장치에 초점을 맞추기보다는 [사용 중인 테크놀로지의 조합]과 [그 테크놀로지가 내장된 시스템과의 관계]가 중요합니다(Kanuka 2008).

• 예를 들어, VLE를 이해하는 것은 현지 문화와 인프라에 따라 달라집니다(Enriquez 2009). VLE는 특정 기관의 역할과 관행을 강화하고 다른 기관의 역할과 관행을 더 어렵게 만듭니다(Oliver 2011).
• 한편, 전통적인 관행과 방법(예: 강의 또는 튜토리얼)은 코로나19 팬데믹 기간 동안 Zoom 또는 기타 화상회의 소프트웨어와 같은 다른 테크놀로지(Oliver 2011)을 커뮤니티에서 채택함으로써 지속되고 있습니다(Fox 외. 2021; Rapanta 외. 2020).
• 그러나 개별 교육자는 여전히 대부분의 테크놀로지를 사용하여 다양한 접근 방식을 구성할 수 있습니다(예: 가상 글쓰기 수련회에서는 침묵을 사용하여 Zoom을 통한 병행 활동 참여를 장려합니다, Koulaxi와 Kong 2022 참조). 

In practice, technology is always an assembly of multiple other technologies (Dron 2021), and always more than the sum of its parts (Chandler 1995). It is always entangled in context, and understood differently by different people in different settings (Dron 2021). Rather than focusing on particular objects or devices, it is the combination of technologies in use, and its relations to the systems in which it is embedded, that matters (Kanuka 2008).

• Understanding a VLE, for example, depends on local culture and infrastructure (Enriquez 2009). VLEs reinforce certain institutional roles and practices, and make others more difficult (Oliver 2011).
• Meanwhile, traditional practices and methods (e.g. lectures or tutorials) are perpetuated by community take-up of other technologies (Oliver 2011), such as Zoom or other videoconferencing software during the COVID-19 pandemic (Fox et al. 2021; Rapanta et al. 2020).
• Yet individual educators still have some agency to configure different approaches with most technologies (e.g. virtual writing retreats use silence to encourage participation in parallel activity via Zoom, see Koulaxi and Kong 2022).

방법
Methods

방법은 교사와 학생이 학습을 촉진하기 위해 어떻게 진행해야 하는지에 대한 구조화된 템플릿입니다. 강의, 튜토리얼, 문제 기반 학습, 시뮬레이션, 자기 주도 학습 등이 그 예입니다. 교수법에는 테크놀로지(예: 강의실, 온라인 강의실, 화상 회의 소프트웨어)가 필요하지만, 학습에 대한 특정 아이디어나 사람들이 어떻게 행동해야 하는지에 대한 아이디어를 구체화하는 데 사용되는 테크놀로지 자체로도 이해될 수 있습니다(Dron 2021).

• 교수법은 암시적이든 명시적이든 학생들에게 가치를 전달합니다(Biesta 2010). 방법은 특정 맥락에서 일을 수행하는 규범적이고 상상된 올바른 방법이 될 수 있습니다.
• 교수법은 활동을 직접적으로 결정하지는 않지만 '허용 가능한 행동 유형'에 대한 가이드 역할을 합니다(Oliver 2011: 379).
• 이론적으로, 더 엄격한 방법은 숙련된 조율에 덜 의존하므로 유연한 방법보다 더 신뢰reliable할 수 있습니다(Dron 2021). 드론은 '경직된 수업 계획'을 학생 활동의 가능성을 차단하는 '딱딱한' 테크놀로지로 예로 들었습니다.

Methods are structured templates for how teachers and students should proceed in the facilitation of learning. Examples include lectures, tutorials, problem-based learning, simulation and self-directed learning. Methods require technologies (e.g. classrooms, VLEs, videoconferencing software), yet can also, themselves, be understood as technologies, where they are used to reify particular ideas about learning or about how people should act (Dron 2021).

• Teaching methods convey values to students, whether implicitly or explicitly (Biesta 2010). Methods can become normative, imagined right ways of doing things within a particular context.
• They do not directly determine activity but function as guides to ‘acceptable kinds of action’ (Oliver 2011: 379).
• More rigid methods are, in theory, less reliant on skilful orchestration and are, therefore, more reliable than flexible methods (Dron 2021). Dron gives the example of a ‘rigid lesson plan’ as a ‘hard’ technology that shuts down possibilities for student activity.

그러나 방법은 단순히 대본을 따라 '작동'하는 것이 아니라 가치, 목적, 학습 및 교수 맥락에 따라 실행되어야 합니다 (Biesta 2015). 또한 공식적인 방법은 학생의 학습 활동의 일부일 뿐이며(Ellis and Goodyear 2009), 비공식적인 활동은 과정 중과 과정 후에 학습에 큰 영향을 미칩니다(Dron 2021). 자율성과 재량권을 역동적으로 표현하는 현장 교수 또는 학습 활동은 종종 교수법을 구성하는 엄격한 기준에 부합하지 않는 경우가 많습니다(Davis 2017). 
However, methods do not simply ‘work’ by following a script, they must be enacted in accordance with values, purpose and the learning and teaching context (Biesta 2015). Furthermore, formal methods are only ever part of any student’s learning activity (Ellis and Goodyear 2009), and informal activities have a significant influence on learning during and after a course (Dron 2021). Situated teaching or learning activity, with its dynamic expressions of agency and discretion, often does not neatly fit strict criteria for what constitutes a method (Davis 2017).

목적
Purposes

교육 목적을 명시하면 교사와 학생은 무엇을 할 것인지뿐만 아니라 왜 그것을 하는지를 알 수 있습니다(Kanuka 2008). 그러나 교사는 목적에 대해 막연한 개념만 가지고 있을 수 있으며, 목적(특히 장기적인 목적)을 명확하게 표현하는 것은 어려운 일입니다(Priestley 외. 2015). 프리스틀리와 동료들이 지적했듯이, 피상적이고 단기적인 목적(예: 세션 결과)은 행동의 가능성을 좁히고 교사와 학생의 선택권을 제한하기 때문에 문제가 됩니다. 학습 결과는 많은 학습이 돌발적이고 따라서 예측할 수 없기 때문에 불충분하며(Fawns 외. 2021d), 모든 교육 활동에는 항상 여러 가지 목적이 있습니다(Biesta 2009). Biesta는 교육 목적이 자격, 사회화, 주체화라는 세 가지 범주에 속할 수 있다고 주장합니다.

• 자격은 학생들이 경제 성장, 시민권 및 사회에서 기능하는 데 필요한 형태의 문해력에 기여할 수 있도록 준비시키는 지식, 스킬 및 이해의 개발과 관련이 있습니다.
• 사회화는 학생들이 '기존의 행동과 존재 방식'에 적응하고, 규범과 가치를 받아들이고, '사회적, 문화적, 정치적 '질서'' 의 구성원이 될 수 있도록 준비시킵니다. 이와는 대조적으로
• 주체화는 학생들이 비판적 사고나 다양성에 대한 인식을 통해 자율적이고 독립적인 사람이 될 수 있도록 준비시킵니다.

Making educational purposes explicit helps teachers and students to know not just what they will do but why (Kanuka 2008). However, teachers may hold only vague notions of purpose, and a clear articulation of purposes (particularly longer-term ones) is challenging (Priestley et al. 2015). As Priestly and colleagues note, superficial, short-term purposes (e.g. sessional outcomes) are problematic because they narrow possibilities for action and thus the agency of teachers and students. Learning outcomes are insufficient because much learning is emergent and, therefore, unpredictable (Fawns et al. 2021d), and there are always multiple purposes for any educational activity (Biesta 2009). Biesta argues that educational purposes can be located within three broad categories: qualification, socialisation and subjectification.

• Qualification involves the development of knowledge, skills and understandings that prepare students to contribute to economic growth, citizenship and forms of literacy necessary to function in society.
• Socialisation prepares students for ‘existing ways of doing and being’, to take on norms and values, and to become members of ‘social, cultural and political “orders”’ (p. 40). In contrast,
• subjectification prepares students to be autonomous and independent (e.g. through critical thinking or appreciation of diversity).

비에스타는 의도가 무엇이든 교육은 항상 이 세 가지 목적 모두에 기여하지만, 서로 다른 목적이 긴장 관계에 있을 수 있다고 주장합니다. 
Biesta argues that, whatever the intentions, education always contributes to all three, though these different purposes can be in tension.

또한 목적은 이해관계자 간에 협의를 거쳐야 합니다.

• 교사는 자신의 발전이나 미래에 유용하게 쓰일 작품의 생산과 관련된 추가적인 목적을 가질 수 있습니다. 
• 교육기관은 수익, 평판 등과 관련된 목적을 가질 수 있습니다. 
• 각 학생은 모든 학습 과제에 대해 여러 가지 목적을 가질 수 있습니다(예: 좋은 성적 달성, 어떤 일을 하는 방법 배우기, 또래를 알아가기, 학습 방법 배우기). 

목적에 대한 인식은 이해관계자 간의 효과적인 커뮤니케이션에 도움이 되며(Kanuka 2008), 양질의 교육에서는 목적이 방법 및 가치와 신중하게 연계됩니다(Biesta 외. 2015; Kanuka 2008). 
Purposes must also be negotiated across stakeholders.

• Teachers may have additional purposes relating to their development, or to the production of work that will be useful in the future.
• Institutions have purposes relating to revenue, reputation, etc.
• Each student may hold multiple purposes for any learning task (e.g. achieving a good grade, learning how to do something, getting to know peers, learning to learn).

An appreciation of purpose helps effective communication between stakeholders (Kanuka 2008) and, in quality education, purposes are carefully aligned with methods and values (Biesta et al. 2015; Kanuka 2008).

가치
Values

교육적 가치는 (이상, 표준, 원칙 및 내재적 가치의 자질을 포함하여) 학습과 가르침에서 무엇이 중요한지에 대한 신념입니다(Fawns 외. 2022). 예를 들어 Dron(2021)은 '주제, 학습, 학습자에 대한 보살핌은 타협할 수 없다'고 주장합니다. 다른 예로는 취약성(Lee 2021), 협업(Fawns 외. 2021b) 또는 비판적 사고(Harland and Pickering 2010) 등이 있습니다.

• 목적과 함께 가치는 교육자가 왜 자신이 하는 일을 하는지를 뒷받침합니다(Biesta 2015). 가치는
• 어떤 내용, 과제, 사회적 그룹 또는 평가 형식의 우선순위에 영향을 미치며,
• 실천에 대한 증거를 해석하는 근거를 제공합니다(Biesta 2010; House and Howe 1999).

가치는 설계, 실무(Gudmundsdottir 1990) 및 평가(Biesta 2015)에서 불가피하지만, 특히 객관성과 합리성을 강조하는 학문이나 문화에서는 암묵적으로 남아 있는 경우가 많습니다(Harland and Pickering 2010). 겉으로 보기에 객관적이고 표준화된 평가에는 효율성과 효과성이라는 기본값이 포함되는 경우가 많습니다(Biesta 2009). 명확하게 표현된 가치가 없으면 교육자는 행동의 가능성에 제한을 받게 됩니다(Harland and Pickering 2010).
Educational values are beliefs about what matters within learning and teaching (Fawns et al. 2022), including ideals, standards, principles and qualities of intrinsic worth (Collinson 2012). Dron (2021), for example, argues that ‘caring for the subject, for learning, and for the learner are non-negotiable’. Other examples include vulnerability (Lee 2021), collaboration (Fawns et al. 2021b) or critical thinking (Harland and Pickering 2010).

• Along with purpose, values underpin why educators do what they do (Biesta 2015).
• They influence what content, tasks, social groupings or forms of assessment are prioritised, and
• provide a basis for interpreting evidence about practice (Biesta 2010; House and Howe 1999).

Values are inevitable in design, practice (Gudmundsdottir 1990) and evaluation (Biesta 2015), yet often remain implicit, especially where a discipline or culture emphasises objectivity and rationality (Harland and Pickering 2010). Apparently objective and standardised evaluation often involves default values of efficiency and effectiveness (Biesta 2009). Without clearly articulated values, educators are limited in their possibilities for action (Harland and Pickering 2010).

가치는 또한 실천과 맥락을 통해 형성됩니다(Veugelers and Vedder 2003). 부수적인 학습과 부작용이 항상 존재하기 때문에 학생들이 어떻게 학습하는지가 중요합니다(Biesta 2015; Feenberg 2006). 종종 교사는 재량권을 사용하여 변화하는 상황에서 교육 관행을 자신의 가치와 일치시켜야 하는데(Fawns 외. 2021b), 이는 부적절한 자료, 시스템, 교육 조건 또는 교육 전문 지식으로 인해 어려울 수 있습니다(Veugelers and Vedder 2003). 프리스틀리 외(2015: 54)가 주장한 것처럼, 가치는 '진공 상태로 존재하는 것이 아니라 교사가 생각하고 행동하는 환경(특정 생태)을 구성하는 다양한 영향, 요구, 압력의 결과물'입니다. 테크놀로지와 방법의 선택은 의도적이든 그렇지 않든 특정 가치를 전달하고 촉진할 수 있습니다(Harland and Pickering 2010). 예를 들어, 교사는 교육적 관계에 대한 신뢰를 중시하면서도 학생에게 표절 감지 소프트웨어에 평가서를 제출하도록 요구할 수 있습니다. 따라서 교육자가 이를 실천에 옮길 지식이나 권한이 충분하지 않은 경우 가치는 열망에 머물러 있을 수 있습니다(Fawns 외. 2021b). 실제로 '페다고지 우선'은 민주적 가치로서 교사의 자율성에 대한 열망을 암시합니다(Feenburg 2001).
Values are also shaped through practice and context (Veugelers and Vedder 2003). How students learn is important (Biesta 2015; Feenberg 2006) because there is always collateral learning and side effects. Often, teachers must use their discretion to align educational practice with their values in shifting contexts (Fawns et al. 2021b), which can be difficult with inadequate materials, systems, teaching conditions or teaching expertise (Veugelers and Vedder 2003). As Priestley et al. (2015: 54) argue, values do not exist ‘in a vacuum but are themselves the result of the range of influences, demands and pressures that structure the settings – the particular ecologies – within which teachers think and act’. Choices of technology and method can, intentionally or otherwise, convey and promote certain values (Harland and Pickering 2010). For instance, a teacher may value trusting educational relationships whilst still requiring students to submit assessments to plagiarism detection software. Thus, values can remain aspirational (Fawns et al. 2021b) where educators have insufficient knowledge or agency to put them into practice. Indeed, ‘pedagogy first’ is suggestive of an aspiration towards teacher agency as a democratic value (Feenburg 2001).

컨텍스트
Context

맥락에 민감하다는 것은 복잡한 활동을 이해할 때 즉각적으로 초점을 맞추는 것 이상의 정보를 고려하는 것을 의미합니다(Korica 및 Nicolini 2019). 여기에는 학생의 개인사, 문화적 배경, 가정 생활, 학습 조건, 목표, 동기, 경제적 압박, 영역별 고려 사항(예: 의학, 법률 또는 건축의 특정 요구 사항), 실질적인 압박(예: 일정 및 자원) 등이 포함될 수 있으며, 각 요소는 그 자체로도 복잡합니다. 다른 이해관계자(예: 관리자, 정책 입안자, 징계 기관)가 활동하는 맥락도 관련성이 있습니다(Dron 2021; Fawns 외. 2021a). 그러나 '맥락'은 위험한 속기입니다. 맥락에는 거의 모든 것이 포함될 수 있으며, 잠재적으로 상세한 분석을 대체하고, 위치 활동에 영향을 미치는 '더 넓은 그림'의 중요한 부분을 조명하기보다는, 오히려 모호하게 할 수 있습니다(Nicolini 2013: 234). 
Being sensitive to context means taking account of information beyond what is in immediate focus, when making sense of complex activity (Korica and Nicolini 2019). This might include students’ personal histories, cultural backgrounds, home lives, studying conditions, goals, motivations, economic pressures, domain-specific considerations (e.g. the particular requirements of medicine, law or architecture), practical pressures (e.g. scheduling and resources) and so on, each of which is also complex in its own right. The contexts in which other stakeholders operate (e.g. administrators, policymakers, disciplinary bodies) are also relevant (Dron 2021; Fawns et al. 2021a). Yet, ‘context’ is a dangerous shorthand. It can include almost anything, potentially substituting for detailed analysis, and obscuring, rather than illuminating, important parts of the ‘wider picture’ that influence situated activity (Nicolini 2013: 234).

교사는 관련 목적과 가치를 식별해야 하는 것처럼 어떤 맥락 요소가 관련성이 있는지, 어떻게, 왜 관련성이 있는지도 결정해야 합니다(Shulman 1986). 예를 들어,

• 단순히 테크놀로지를 맥락적 요소로 지정하는 대신 교사는 학생 및 교사와의 특정 역사적 관계를 고려할 수 있습니다(예: 강의 또는 Zoom은 문화적, 개인적 짐을 축적해 왔습니다).
• 또한 교사는 물리적 환경, 자료 및 사회적 배치가 교육 설계뿐만 아니라 기관 정책 및 중앙 집중식 테크놀로지 구성에 의해 어떻게 영향을 받는지도 고려해야 합니다(Goodyear and Carvalho 2019).

맥락은 단순히 학습 활동에 미리 존재하는 것이 아니라 학습 활동에 의해 형성되는 것이기 때문에 관련성이 있는 것을 항상 미리 알 수 있는 것은 아닙니다(Ellis and Goodyear 2009). 일단 코스가 시작되면 학생과 교사의 새로운 공동 구성과 관련된 추가적인 맥락적 요소가 작용합니다(Ellis and Goodyear 2009; Sun and Goodyear 2020). 
Just as they must identify relevant purposes and values, teachers must also decide which contextual elements are relevant, how, and why (Shulman 1986). For instance,

• rather than simply designating technologies as contextual elements, teachers can consider their specific historical relations with students and teachers (e.g. lectures or Zoom have accumulated cultural and personal baggage).
• Teachers must also account for how physical environments, materials and social arrangements are influenced not only by educational design but also by institutional policies and centralised configurations of technology (Goodyear and Carvalho 2019).

What is relevant is not always knowable beforehand: context does not simply pre-exist learning activity, it is also shaped by it (Ellis and Goodyear 2009). Once a course begins, further contextual elements come into play, relating to the emergent co-configuration of students and teachers (Ellis and Goodyear 2009; Sun and Goodyear 2020).

얽힌 모델(그림 1)은 교육자가 교사와 학생이 학습하는 동안 실제로 테크놀로지에 참여하는 다양한 방식과 이러한 방식이 다양한 상황적 요인에 의해 어떻게 영향을 받는지 고려하도록 장려합니다(Jones 2015). 열 3에서는 서로 얽혀 있는 요소들을 비계층적인 것으로 제시하여 상호 형성(Tsui and Tavares 2021)과 전체적이고 비방향적이며 비선형적인 관계 관점의 가치를 인정합니다(Chandler 1995). 각 요소는 다른 어떤 요소보다 더 중요하거나 덜 중요하지 않습니다. 개별 요소보다 조합이 더 중요합니다. 
The entangled model (Fig. 1) encourages educators to consider the diverse ways in which teachers and students actually engage with technology whilst learning, and how these are influenced by a range of situated factors (Jones 2015). In Column 3, the entangled elements are presented as non-hierarchical, acknowledging their mutual shaping (Tsui and Tavares 2021) and the value of a holistic, non-directional, non-linear view of relations (Chandler 1995). Each factor is no more or less important than any other. Combinations matter more than individual elements.

그럼에도 불구하고 교사, 학생 및 기타 이해 관계자가 각 요소를 상대적으로 강조하는 것은 주목할 가치가 있습니다. 그림 2에서는 교사, 학생 및 기타 이해관계자가 교육 활동의 새로운 복잡성에 어떻게 참여할 수 있는지에 대한 포부적인 관점인 열 4를 추가했습니다. 이 관점은 교육 담론, 설계 및 실천에서 방법과 테크놀로지가 지나치게 강조되는 경향이 있음을 인식합니다(Dron 2021). 이 관점은 목적, 가치, 맥락을 의도적이고 정기적으로 재검토하여, 방법과 테크놀로지에 대한 선택에 의미 있고 반복적으로 정보를 제공하는 동시에, [교육적 혼합pedagogical mix]의 일부로서 테크놀로지와 방법의 형성적 역할을 인식해야 할 필요성을 제시합니다. 
Nonetheless, the relative emphasis placed on each element by teachers, students and other stakeholders is worth attending to. In Fig. 2, I have added Column 4: an aspirational view of how teachers, students and other stakeholders can engage with the emergent complexity of educational activity. This view recognises that methods and technology tend to become over-emphasised in educational discourse, design and practice (Dron 2021). It suggests a need to intentionally and regularly revisit purposes, values and contexts, to ensure that they meaningfully and iteratively inform choices around methods and technology, whilst also recognising the shaping role of technology and methods as part of the pedagogical mix.

'페다고지 우선' 관점은 테크놀로지보다 방법, 맥락, 가치 또는 목적을 강조하려는 의도적인 노력일 수 있습니다. 그러나 테크놀로지를 강조하지 않을 때는 특히 교육이 제도적 구조에 어떻게 얽혀 있는지를 고려할 때, 테크놀로지가 요소의 상호 형성에서 불가피하게 얽혀 있음을 인식하는 것이 중요합니다. 예를 들어, 온라인 감독과 같은 테크놀로지를 통해 학문적 무결성의 가치를 감시와 통제로 제정할 수 있습니다(Fawns and Schaepkens 2022). IT 직원, 관리자 및 관리자는 [교사가 중요하게 의도한 가치]와 [실제로 중요하게 여겨지는 가치] 사이의 불일치를 인식하지 못할 수 있습니다. 가치, 목적, 맥락에 주의를 기울이면 복잡한 문제에 대한 단순한 해결책, 학생에 대한 환원적 특성화(예: '디지털 네이티브', Oliver 2011 참조), 교사가 현대 디지털 문화와 관행에 따라야 한다는 주장(Clegg 2011) 등 문제가 있는 가정을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 
A ‘pedagogy first’ view may be an intentional effort to emphasise method, context, values or purpose over technology. However, in de-emphasising technology, it is important to recognise its inevitable entanglement in the mutual shaping of elements, particularly when we consider how teaching is entangled in institutional structures. For instance, values of academic integrity can be enacted, via technologies such as online proctoring, as surveillance and control (Fawns and Schaepkens 2022). IT staff, administrators and managers may not be aware of discrepancies between what teachers intend to value and what is actually valued in practice. Attending to values, purposes and context can help us identify problematic assumptions, such as those embedded in simple solutions to complex problems, reductive characterisations of students (e.g. as ‘digital natives’, see Oliver 2011), or assertions that teachers should conform to modern digital culture and practices (Clegg 2011).

이러한 상호 의존적 요인에 대한 의미 있는 설명은 실행 가능한 지식을 생성하는 복잡한 분석이 필요합니다(Markauskaite 외. 2020). 이러한 분석은 개별 요소보다는 관계에 초점을 맞춘 관찰, 증거 및 대화에 기반해야 합니다(Goodyear and Carvalho 2019). 각 이해관계자는 서로 다른 가치와 목적을 가지고 있을 수 있으며, 서로 다른 맥락적 힘이 작용할 수 있습니다. 학생은 디자인을 공동 구성하기 때문에 학생과 함께 학습 조건을 분석하고 이를 과정의 일부로 논의하는 것이 좋습니다(예는 Fawns 외. 2022 참조). 이는 코스의 공동 설계 및 오케스트레이션에 정보를 제공할 뿐만 아니라 학생이 자신의 학습 환경을 성찰하고 재구성하는 데 도움이 될 수 있습니다. 이러한 논의에 관리자, 학습 테크놀로지자 또는 고용주와 같은 이해 관계자를 포함하면 다양한 요소를 보다 명확하고 가시적으로 파악하는 데 도움이 될 수 있습니다. 
A meaningful account of these interdependent factors requires a complex analysis that produces actionable knowledge (Markauskaite et al. 2020). This analysis should be based on observation, evidence and dialogue that focus on relations rather than individual elements (Goodyear and Carvalho 2019). Each stakeholder may hold different values and purposes, and have different contextual forces acting upon them. Since students co-configure designs, it makes sense to work with them to analyse their learning conditions, and to discuss these as part of the course (see Fawns et al. 2022 for an example). Ideally, this could inform collaborative design and orchestration of the course, as well as helping students to reflect on and reconfigure their learning environments. Including stakeholders such as administrators, learning technologists, or employers, in these discussions, could help to make the different elements more explicit and visible.

기관의 협상과 이러한 복잡한 얽힘을 통해 생성되는 새로운 결과는 교사, 학생 및 다른 사람들이 교육 활동에서 협력할 수 있는 신뢰 파트너십의 필요성을 시사합니다. 코스 수준에서 이를 위해서는 교사가 불확실성, 불완전성, 개방성, 정직성을 수용하고 학생들이 코스 중에 학습한 내용, 이후에도 학습해야 하는 내용, 학습 방법을 이해하도록 도와야 할 수 있습니다(Fawns 외. 2022; Fawns 외. 2021d). 이는 어려운 일이며, 교사는 자신의 학습을 계속할 수 있도록 지원이 필요합니다. 목적, 맥락, 가치를 명확히 하고 이를 테크놀로지 및 방법에 대한 결정과 조화시키는 것은 교육자가 교육 전문성과 페다고지에 대한 기관의 가치에 뿌리를 둔 현지 문화와 인프라에 대한 전문성, 재량권, 자신감을 가질 때 더 쉬워집니다(Fawns 외. 2021c). 
The negotiation of agency and the emergent outcomes produced through such complex entanglements suggest a need for trusting partnerships through which teachers, students and others can collaborate in educational activity. At course level, this may require teachers to embrace uncertainty, imperfection, openness and honesty, and to help students make sense of what is learned during a course, what must still be learned afterwards and how to go about it (Fawns et al. 2022; Fawns et al. 2021d). This is challenging, and teachers need support to continue their own learning. Clarifying purposes, contexts and values, and reconciling these with decisions about technology and methods, is easier when educators have expertise, discretion and confidence in the local culture and infrastructure which are, in turn, rooted in the institution’s valuing of educational expertise and pedagogy (Fawns et al. 2021c).

테크놀로지를 활용한 교육에는 다양한 종류의 지식이 결합되어야 합니다. Koehler 등(2013)은 Shulman(1986; 1987)의 페다고지적 내용 지식을 바탕으로 TPACK 프레임워크를 제안합니다. 여기에는 다음이 포함됩니다.

• 테크놀로지 지식(정보 테크놀로지 활용 방법),
• 페다고지 지식(교수 및 학습 방법),
• 내용 지식(학습해야 할 주제)

Teaching with technology requires a non-trivial combination of different kinds of knowledge. Koehler et al. (2013) build on Shulman’s (1986; 1987) pedagogical content knowledge to propose the TPACK framework. This involves

• technological knowledge (how to work with information technology),
• pedagogical knowledge (ways of teaching and learning) and
• content knowledge (the subject matter to be learned).

다양한 종류의 지식은 개별적으로 고려되기보다는 함께 고려됩니다. 예를 들어, 컴퓨터 활용 능력(테크놀로지 지식)은 중요하지만 윤리, 철학 또는 테크놀로지와 학습의 관계(모두 테크놀로지 페다고지 지식에 해당)를 포괄하기 위해 페다고지 지식과 결합되어야 합니다(Koehler 외. 2013). 다양한 요소와 그 조합이 교육 상황을 어떻게 형성하는지에 대한 사려 깊고 미묘한 협상의 필요성을 인식한 TPACK은 일부 측면(목적, 가치, 학습자 특성)을 다른 측면(테크놀로지 및 방법)보다 우선시합니다. 
Different kinds of knowledge are considered in combination rather than individually. For example, computer literacy (technological knowledge) is important, but must be combined with pedagogical knowledge to encompass ethics, philosophy or the relationship between technology and learning (all of which constitute technological pedagogical knowledge) (Koehler et al. 2013). Recognising the need for thoughtful, nuanced negotiation of how different factors, and their combinations, shape educational situations, TPACK prioritises some aspects (purposes, values, learner characteristics) over others (techniques and methods).

TPACK은 개별 교사에게 필요한 광범위한 지식의 형태를 확립하는 데 유용하지만, 얽히고설킨 페다고지는 집합적으로 제정됩니다. 교사는 상당한 책임을 지고 있지만 부분적 또는 '관계적' 권한만 가지고 있으며, 결과를 협상할 때 다른 사람들과 협력해야 합니다(Edwards 2010: 61). 성공은 또한 교사, 기관 및 규제 기관이 관리하는 구조 내에서 활동하는 학생에게 달려 있습니다. 관리자, 테크놀로지 지원 직원, 정책 입안자, 고용주, 교육 테크놀로지 개발자 등이 모두 페다고지 제정에 기여하며 때로는 서로 다른 방향으로 나아갑니다. 예를 들어, VLE를 중앙 집중식으로 채택하면 코스 수준 실무자의 가능성을 제한합니다(Feenberg 2006; Winner 1980). 

Whilst TPACK is useful in establishing the broad forms of knowledge required by individual teachers, entangled pedagogy is collectively enacted. Teachers hold considerable responsibility, yet have only partial or ‘relational’ agency, and must work with others in negotiating outcomes (Edwards 2010: 61). Success is also reliant on students, who, in turn, operate within structures that are governed by teachers, institutions and regulatory bodies. Administrators, technical support staff, policymakers, employers, educational technology developers, etc. all contribute to the enactment of pedagogy, sometimes pulling in different directions. Centralised adoption of VLEs, for example, constrains possibilities for course-level practitioners (Feenberg 2006; Winner 1980).

이러한 복잡성을 이해하면 교사는 코스 수준을 넘어서는 변화를 옹호하는 것을 포함하여 상황에 총체적으로 대처할 수 있으며, 시간이 지남에 따라 변화가 천천히 간접적으로 나타나는 방식을 확인할 수 있습니다. 그러나 교육 활동은 이해관계자 간의 효과적인 협상과 지식 조합의 분배를 통해 가장 큰 이점을 얻을 수 있습니다. 얽힌 페다고지 모델은 교사의 지식이 위치한 더 넓은 맥락을 고려하도록 TPACK을 확장할 수 있으며(TPACK에 맥락 지식을 포함시키는 것에 대한 Mishra 2019 참조), 교사 이외의 사람들이 필요로 하는 지식도 고려할 수 있습니다. 이해관계자마다 전문 지식의 수준과 형태가 다르므로 대화, 설계 및 적용에 대한 참여를 포함하여 지식 개발을 지원하기 위한 다양한 전략이 필요합니다(Koh 2020)(Sharpe and Oliver 2013). 
Understanding this complexity allows teachers to attend holistically to situations (including advocating for change beyond course level), and to see how changes emerge slowly and indirectly, over time. However, educational activity will benefit most from the effective negotiation and distribution of knowledge combinations across stakeholders. The entangled pedagogy model can extend TPACK to consider the broader contexts in which teachers’ knowledge is situated (see also Mishra 2019 on including contextual knowledge within TPACK), and the knowledge required by those other than teachers. Different stakeholders have different levels and forms of expertise, and multiple strategies for supporting knowledge development are needed (Koh 2020), including involvement in dialogue, design, and application (Sharpe and Oliver 2013).

얽히고설킨 윤리와 윤리적 지식
Entangled Ethics and Ethical Knowledge

교육적 맥락에서 여러 테크놀로지의 결합은 항상 의도된 결과와 의도하지 않은 결과, 예측 가능한 결과와 예측 불가능한 결과와 '부작용'을 낳습니다(Adams 2020; Chandler 1995; Dron 2021). 테크놀로지의 얽힘은 윤리적 문제일 뿐만 아니라 페다고지적 문제이며, 평가에는 잠재적인 피해도 포함되어야 합니다(Fawns 외. 2021a). 여기에는 기능이나 구현을 넘어 테크놀로지가 작동하는 방식과 특정 맥락에 대한 통합의 의미를 이해하는 것이 포함됩니다. 윤리는 '선형적인 사건의 연쇄'(Barad 2007: 384)를 따르는 것 이상의 것을 요구하며, 관계를 추적하여 그것이 어디로 이어지는지 확인하는 것을 의미합니다. 
The combination of multiple technologies within an educational context always produces intended and unintended, predictable and unpredictable consequences and ‘side effects’ (Adams 2020; Chandler 1995; Dron 2021). The entanglement of technology is an ethical as well as a pedagogical issue, and evaluation should include potential harms (Fawns et al. 2021a). This involves going beyond functionality or implementation, to understanding how technologies work and the implications of their integration into specific contexts. Ethics requires more than following ‘a linear chain of events’ (Barad 2007: 384); it means tracing relations to see where they lead.

여기서 윤리적 가치(예: 포용성, 공정성)와 이를 실천에 포함시키는 데 필요한 지식을 구분하는 것이 중요합니다. 가치(윤리적 가치를 포함하되 이에 국한되지 않음)는 얽힌 페다고지에 대한 '실제적' 관점(열 3)을 알려주는 반면, 복잡한 윤리적 지식은 '열망적' 관점(열 4)의 일부입니다. 이는 우리 앞에 놓인 과제를 인식합니다. 테크놀로지와 교육에서의 윤리는 연구가 부족하고 잘 이해되지 않고 있습니다(Moore and Ellsworth 2014). TPACK 프레임워크 내에서 윤리가 간략하게 인정되고 있지만, 필요한 윤리적 지식에 대한 추가 설명이 필요하며(Adams 2020; Asamoah 2019), 이해관계자 간에 어떻게 배포될 수 있는지에 대한 설명이 필요합니다(Dron 2021). 
Here, it is important to differentiate between ethical values (e.g. inclusivity, fairness) and the required knowledge to embed them within practice. Whilst values (including, but not limited to, ethical values) inform the ‘actual’ view (Column 3) of entangled pedagogy, complex ethical knowledge is part of the ‘aspirational’ view (Column 4). This recognises the challenge before us. Ethics in technology and education is under-researched and poorly understood (Moore and Ellsworth 2014). Although ethics is briefly acknowledged within the TPACK framework, further clarification of the required ethical knowledge is needed (Adams 2020; Asamoah 2019) along with how it might be distributed across stakeholders (Dron 2021).

코스 수준에서는 학생들의 가정 공간, 물리적 장치, 광대역 및 인프라가 디지털 테크놀로지를 통해 과제, 교사 및 동료와 소통할 수 있는 방식을 어떻게 형성하는지 고려할 수 있습니다(Fawns 외. 2022). 다음을 질문할 수 있습니다.

• 사회적 및 물질적 디자인이 디지털 인터페이스와 결합하여 타이핑, 시청, 말하기 또는 앉는 경험을 어떻게 형성하는지,
• 물리적 움직임이나 작업 공간의 구성을 어떻게 제한하는지(예: 카메라에 찍히면 학생이 집안에서 더 잘 보이도록 특정 위치에 앉도록 유도할 수 있음),
• 권력 관계와 사회적 역학을 어떻게 형성하거나 강화하는지(예: 외모, 재산 또는 성향의 차이를 강화함으로써) 

At course level, we can consider how students’ home spaces, physical devices, broadband and infrastructure shape the ways in which they are able to engage with tasks, teachers and peers through digital technology (Fawns et al. 2022). We can ask

• how social and material designs combine with digital interfaces to mould experiences of typing, watching, speaking or sitting;
• how they constrain physical movements or the configuration of workspaces (e.g. being on camera might encourage a student to sit in a particular location within the home that looks more presentable); or
• how they shape or reinforce power relations and social dynamics (e.g. by reinforcing differences in appearance, wealth or disposition).

제도적 차원에서는 테크놀로지가 인프라와 정책에 어떻게 포함되는지에 대한 윤리적 함의가 있습니다(윌리엄슨과 호건 2021). 무엇보다도 다음을 알아야 합니다. 

• 데이터가 어떻게 저장, 해석 및 사용되는지(예: 학생이 자신의 데이터에 대해 어떤 액세스 권한과 통제권을 갖는지),
• 플랫폼이 시간이 지남에 따라 얼마나 안정적인지(예: 플랫폼이 중단될 수 있는지, 이용 약관이 변경되는지),
• 학생이 구성에 어떤 영향을 받는지(예: 학생이 표절 감지 소프트웨어에 작품을 제출하도록 요구하는 것은 신뢰 관계에 영향을 미치는지 [Ross and Macleod 2018]) 

At an institutional level, there are ethical implications of how technology is embedded within infrastructures and policy (Williamson and Hogan 2021). Amongst other things, we need to know

• how data are stored, interpreted and used (e.g. what access and control do students have over their data),
• how stable platforms will be over time (e.g. might they be discontinued; will their terms and conditions change) and
• how students are affected by configurations (e.g. requiring students to submit work to plagiarism detection software affects trust relations [Ross and Macleod 2018]).

페다고지처럼 윤리는 교사의 전적인 책임이 될 수 없습니다. 대학 IT 직원과 상업적 제공업체 간의 업무 관계는 테크놀로지의 광범위한 제도적 구현뿐만 아니라 페다고지 및 윤리적 지식의 배포와 의사 결정에 영향을 미칩니다. VLE, 학습 분석 인터페이스, 화상 회의 소프트웨어 등의 상위 수준 구성은 경제성, 합법성, 데이터 보안 또는 테크놀로지 지원 측면뿐만 아니라 윤리적, 교육적 측면에서도 교육 기관의 구성원들이 이해해야 합니다(Williamson 2016). 교사에게 페다고지적 지식이나 테크놀로지적 지식만 따로따로 필요한 것이 아니라 이러한 지식의 조합이 필요한 것처럼, 조달, 지원, 유지보수, 실행, 정책 결정 및 교수진 개발의 책임이 있는 사람들도 마찬가지입니다.
Like pedagogy, ethics cannot be the sole responsibility of teachers. Working relationships between University IT staff and commercial providers shape not only broader institutional implementations of technology, but the distribution of pedagogical and ethical knowledge and decision-making. The higher-level configurations of VLEs, learning analytics interfaces, videoconferencing software, etc. should be understood by members across educational institutions, not just in terms of economics, legality, data security or technical support, but also in ethical and pedagogical terms (Williamson 2016). Just as teachers need more than pedagogical or technological knowledge in isolation but a combination of those forms of knowledge, so too do those with responsibilities in procurement, support, maintenance, implementation, policy-making and faculty development.

우리는 새로운 테크놀로지뿐만 아니라 모든 테크놀로지에 대해 윤리적 질문을 던져야 합니다. 디지털 플랫폼과 기기의 통합이 증가함에 따라 이러한 문제가 더욱 시급해졌지만, 교육에서 테크놀로지와 페다고지의 얽힘은 새로운 현상이 아닙니다(Cousin 2005; Murphy 외. 2001). 이러한 이유로 Adams(2020)는 테크놀로지 지식에 대한 개념을 문제 삼으며, 관련 테크놀로지가 교육 실천에 더욱 통합됨에 따라 '다른 지식과 겹치면 궁극적으로 투명해져 관심에서 멀어질 것'(53쪽)이라고 주장합니다. 즉, 테크놀로지는 맥락이 되고, 디자인 및 실습에 대한 물질적 또는 구체화 된 고려 사항에 주변적이됩니다 (Gourlay 2021). 새로운 것이 낯설거나 오래된 것이 보이지 않을 때 테크놀로지 윤리에 대한 무지는 변명의 여지가 없습니다. 우리는 항상 얽힘의 일부이며 항상 부분적으로 책임이 있습니다 (Barad 2007). 
We should ask ethical questions, not only about new technology but about all technology. Though the increasing integration of digital platforms and devices makes these issues more pressing, the entanglement of technology and pedagogy in education is not a new phenomenon (Cousin 2005; Murphy et al. 2001). For this reason, Adams (2020) problematises the idea of technological knowledge, arguing that when it ‘overlaps with other knowledges, [it] will ultimately become transparent and thus slip from attention’ (p. 53) as the relevant technology becomes more integral within teaching practice. In other words, technology becomes context, peripheral to material or embodied considerations of design and practice (Gourlay 2021). When faced with the unfamiliarity of the new, or the invisibility of the old, ignorance of the ethics of technology is not an excuse: we are always part of entanglements, and we are always partly responsible for them (Barad 2007).

얽힘 모델의 열 1 또는 열 2로 대표되는 관점에 기반한 연구는 잠재적으로 오해의 소지가 있습니다. 예를 들어, 미디어 비교 연구(예: Zoom 대 실제 강의실, 온라인 대 캠퍼스 내 강의실)는 결정론적 관점에 의해 뒷받침되는 경우가 많습니다. 결과는 테크놀로지, 방법 또는 양식의 산물로 간주되지만 조건 내 분산이 조건 간 분산보다 큰 경우가 많으며(Dron 2021; Saba 2000), 통계적 테스트는 열 3에 표시된 복잡한 상호 관계로 인해 혼동을 일으킵니다. 명확한 결과를 도출하기 위해 문제가 있는 단순화를 사용하지만(Shulman 1987), 연구자들은 종종 유의미한 차이를 발견하지 못합니다(Dron 2021; Lockee 외. 2001; Saba 2000). 사바(2000)가 20여 년 전에 주장했듯이, 이는 연구 결과를 다른 연구자 및 실무자와 관련시킬 수 있는 설명 가능한 이론적 틀이 부족하기 때문입니다. 
Research based on views represented by Columns 1 or 2 of the entangled model is potentially misleading. For example, media comparison studies (e.g. Zoom vs physical classroom, or online vs on campus) are often underpinned by deterministic views. Outcomes are seen as products of technology, method or modality, yet variance within conditions is often greater than variance between them (Dron 2021; Saba 2000), and statistical tests are confounded by the complex interrelations shown in Column 3. Problematic simplifications are used to produce clear results (Shulman 1987), but researchers often find no significant differences (Dron 2021; Lockee et al. 2001; Saba 2000). As Saba (2000) argued, over 20 years ago, this stems from the lack of explanatory theoretical frameworks to make results relevant to other researchers and practitioners.

또한 교육의 혜택은 주로 현지화된 목적과 가치에 따라 달라집니다(Kanuka 2008). 최근의 많은 연구에서는 디지털 학습 환경(특히 온라인 또는 하이브리드 학습 환경)을 사회적, 물질적 맥락과 무관한 것으로 설명합니다(Fawns 2019; Gourlay 2021). 얽힌 페다고지 모델은 맥락, 목적, 가치 및 방법의 적절한 조합에 대한 테크놀로지의 관계가 더 중요하기 때문에 양식(코스 또는 프로그램이 캠퍼스에 있든, 온라인이든, 하이브리드이든)에 대해 불가지론적입니다. 온라인, 캠퍼스 내, 하이브리드 교육 간에는 중요한 차이점이 있지만, 이러한 분류는 각 요소의 상호 작용을 충분히 표현하지 못합니다. 디지털 교육은 항상 물질적이고 사회적이며 구체화되어 있으며(Fawns 외. 2019), 현대 고등 교육의 모든 교육 활동에는 양식에 관계없이 항상 디지털 측면이 존재합니다. 양식과 대강의 범주(예: '줌' 또는 '강의')를 넘어서면, 실제로 일어나는 일을 맥락화하고 우리 앞에 놓인 다양하고 상황에 맞는 요구에 대응할 수 있습니다. 테크놀로지와 방법은 항상 물질적, 사회적, 디지털 활동에서 창발하는 집합체이지만(Fawns 2019; Fenwick 2015), 공통의 특징과 패턴을 가지고 있습니다(Goodyear 2021).
Moreover, benefits of education are largely contingent on localised purposes and values (Kanuka 2008). Many recent studies describe digital learning environments (particularly in online or hybrid learning contexts) as independent of their social and material contexts (Fawns 2019; Gourlay 2021). The entangled pedagogy model is agnostic about modality (whether a course or programme is on campus, online or hybrid), because the relationship of technology to the situated combination of context, purposes, values and methods is more important. Whilst there are important differences between online, on campus and hybrid teaching, those labels are insufficient representations of the interplay of elements. Digital education is always also material, social and embodied (Fawns et al. 2019), and there is always some digital aspect of any educational activity in contemporary higher education, irrespective of modality. Looking past modality, and crude categories (e.g. ‘Zoom’ or ‘lectures’), allows us to contextualise what is actually happening and respond to the diverse and situated needs in front of us. Technologies and methods are always emergent assemblages of material, social and digital activity (Fawns 2019; Fenwick 2015), albeit with features and patterns of commonality (Goodyear 2021).

얽힌 평가를 위한 분석 단위는 구성 요소가 아닌 조합입니다. 테크놀로지나 교수법은 그것이 내재되어 있는 맥락과 분리하여 평가할 수 없습니다(Dron 2021; Fawns 외. 2021a; Fawns와 Sinclair 2021). 열 3의 각 요소도 내부적으로 얽혀 있습니다. 테크놀로지는 교육적 맥락의 일부이지만 학습의 대상이 될 수도 있습니다(즉, 교육 목적의 일부). 방법도 테크놀로지로 이해될 수 있으며, 사용 중인 테크놀로지를 이해하려면 맥락에 따라 형성되는 가치에 대해 질문하는 등의 작업이 포함됩니다. 따라서 교육적 춤을 추는 동안 무용수들(목적, 맥락, 가치, 방법, 테크놀로지)은 물레를 돌릴 때 흰색만 보이는 것처럼 분리를 무시하고 끊임없이 움직입니다. 각 요소는 명확한 시작과 끝이 없는 더 큰 얽힘 속에서 통합된 것으로 이해되어야 하기 때문에 테크놀로지나 페다고지를 먼저 또는 나중에 놓는 것은 불가능합니다(Barad 2007). 얽혀 있는 요소들(또는 Barad가 '기관'이라고 부르는)은 서로를 함께 구성하며, 테크놀로지 없이는 방법도 없고 맥락 없이는 가치도 없습니다. 교육적 얽힘은 유동적이며 '매우 구체적인 구성'(74쪽)입니다. 따라서 성과는 테크놀로지, 방법 또는 교사가 아니라 얽힘에 의해 발생하며, 주장은 '맥락에서 벗어난 요소가 아니라 전체 현상과 관련하여' 이루어져야 합니다(Oliver 2011: 377). 
The unit of analysis for entangled evaluation is combinations rather than components. Neither technologies nor teaching methods can be evaluated in isolation of the contexts in which they are embedded (Dron 2021; Fawns et al. 2021a; Fawns and Sinclair 2021). Each element in Column 3 is also internally entangled. Technologies are part of the educational context, but can also be objects of study (i.e. part of educational purpose). Methods can be understood as technologies; understanding technology in use involves interrogating values, which are shaped by context, and so on. Thus, during the pedagogical dance, the dancers (purpose, context, values, methods and technology) are in a constant whirr of motion, defying separation, just as only white can be seen in a spinning wheel of colours. It is impossible to put technology or pedagogy first or last because each element must be understood as integrated within a greater, emergent entanglement that has no clear beginning or end (Barad 2007). Entangled elements (or, as Barad calls them, ‘agencies’) co-constitute each other: there is no method without technology, no values without context, and so forth. Pedagogical entanglements are fluid and ‘highly specific configurations’ (p. 74). Thus, outcomes are not caused by technology, methods or teachers, but entanglements, and claims must be made ‘in relation to the whole phenomenon, and not to elements … taken out of context’ (Oliver 2011: 377).

교육자는 특정 접근 방식(예: 원격으로 실시하는 시험, 동기식 화상 회의 튜토리얼, '잠복'을 막기 위한 토론 포럼 평가)이 모든 학생에게 특정한 결과를 가져올 것이라고 가정하기보다는, 정책, 프로세스, 개인적 상황, 학습 환경 등이 어떻게 일부 활동에 문제를 일으키고 잠재적으로 학생들이 기대치를 뒤집으려는 욕구를 더욱 증가시킬 수 있는지 고려할 수 있습니다(Fawns and O'Shea 2019). 교육자는 위에서 설명한 윤리적 얽힘뿐만 아니라 직접적 및 부작용과 관련하여 교육에서 테크놀로지의 특정 통합이 자신의 가치와 학생의 가치에 어떻게 부합하는지 고려할 수 있습니다(Adams 2020; Dron 2021). 
Rather than assuming that certain approaches (e.g. remotely invigilated exams, synchronous video-conferenced tutorials or assessment of discussion forums to disincentivise ‘lurking’) will result in particular outcomes for every student, educators might take account of how policies, processes, personal circumstances, study environments and so on can make some activities problematic and, potentially, further increase the drive for students to subvert expectations (Fawns and O’Shea 2019). In relation to both direct and side effects, as well as the ethical entanglements described above, educators can also consider how particular integrations of technology in education align with their values, and with the values of their students (Adams 2020; Dron 2021).

페다고지를 우선시하라는 요구는 이해할 수 있지만, 테크놀로지가 필연적으로 교육 및 학습 활동을 형성하는 방식을 잘못 표현하고 교육에서 테크놀로지의 가능성, 제약 및 위험에 대한 부적절한 인식으로 이어질 수 있습니다. 또한 테크놀로지가 페다고지의 유일한 동인이 될 수도 없습니다. 테크놀로지가 교육 문제를 해결하거나 특정 결과를 도출할 수 있다는 제안은 테크놀로지가 맥락에 내재된 방식을 지나치게 단순화합니다(Fawns 2019). 테크놀로지를 주도하는 페다고지에 대한 논의나 그 반대의 논의는 잘못된 이분법을 강화합니다. 페다고지는 단순한 방법이 아니며, 테크놀로지가 그 방법을 구현하기 위한 수단인 것도 아니다. 페다고지는 주관적으로 이해되는 맥락에서 목적과 가치와 관련하여 방법과 테크놀로지를 협상하는 것을 포함합니다. 
Whilst calls to put pedagogy first are understandable, they misrepresent the ways in which technology inevitably shapes teaching and learning activity, and may lead to inadequate appreciation of the possibilities, constraints and risks of technology in education. Nor can technology be the sole driver of pedagogy. Proposals that technology can solve educational problems, or produce particular outcomes, oversimply the ways in which technology is embedded in context (Fawns 2019). Discussions of pedagogy driving technology, or vice versa, reinforce a false dichotomy. Pedagogy is not just method, and technology is not just a vehicle for implementing that method. Pedagogy involves the negotiation of methods and technologies, in relation to purposes and values, in a subjectively understood context.

이 논문에서 저는 테크놀로지는 복잡한 교육 활동 내에서 항상 상호 의존적인 여러 요소 중 하나라는 얽힌 페다고지 모델을 제시했습니다. 이 모델은 교육자의 가치, 목적, 맥락은 물론 학생의 가치와도 일치하는 선택을 할 수 있는 강력한 기반을 제공합니다. 이 모델은 페다고지와 테크놀로지의 관계를 이해하는 세 가지 다른 방식(테크놀로지 우선, 페다고지 우선, 얽혀 있음)을 고려한 다음, 교육자가 설계와 실행에서 이러한 관계의 복잡성을 의미 있게 고려할 수 있는 방법에 대한 지향적인 관점을 제안합니다. 여기서 목적 가치와 맥락은 교육 설계 및 조율 과정에서 지속적으로 재검토함으로써 강조됩니다. 동시에 교사는 학생 및 다른 사람들과 협력하여 이러한 요소를 공동으로 협상하고 페다고지 지식은 교육 기관의 다양한 수준의 이해 관계자에게 배포됩니다 (Dron 2021). 이는 교육 활동의 효율성뿐만 아니라 윤리에도 중요합니다. 
In this paper, I have presented a model of entangled pedagogy, in which technology is one of a number of elements that are always interdependent within complex pedagogical activity. This model provides a stronger basis for making choices that align with educators’ values, purposes and contexts, as well as with those of their students. It considers three different ways of understanding the relationship between pedagogy and technology (technology first, pedagogy first and entangled), before proposing an aspirational view of how educators can meaningfully take account of the complexity of these relationships in design and practice. Here, purpose values and contexts are emphasised by continually revisiting them during teaching design and orchestration. At the same time, teachers collaborate with students and others to collectively negotiate these factors, and pedagogical knowledge is distributed across stakeholders at different levels of the institution (Dron 2021). This is important not only for the effectiveness but also the ethics of any entangled educational activity.

다른 정성적 분석 방법과 FAM 구별하기
Distinguishing FAMs from other qualitative analysis methods

정성적 분석 방법과 다른 정성적 분석 방법의 차이점을 이해하는 한 가지 방법은 분석 프로세스 중에 데이터가 변형되는 정도를 고려하는 것입니다. Sandelowski와 Barroso(2003)는 데이터 변환의 연속선상에서 질적 연구에 대한 다양한 접근 방식을 찾는 데 도움이 됩니다. 그림 1은 

• 이 연속체의 한쪽 끝에서 원시 데이터에 가깝게 유지하고자 하는 연구가 어떻게 데이터를 최소한의 변형(예: 설문지의 개방형 질문에 대한 응답 요약)을 거치는지 보여줍니다. 
• 이와는 대조적으로, 해석적 설명에 중점을 두는 연구에서는 데이터가 원본 데이터에서 많은 변형 과정을 거칩니다(예: 감정적 경험의 본질에 대한 현상학적 분석). 

이러한 양극 사이에는 다양한 연구가 존재하며, 이는 분석이 데이터 내용과 특성에 대한 단순한 목록을 넘어 보다 추상적인 해석 및/또는 인사이트를 생성하는 데까지 나아갈 것으로 기대되는 정도를 반영합니다. 이 연속체는 다양한 정성적 접근 방식과 관련된 분석의 종류를 개념화하는 데 도움이 될 수 있습니다.
One way of understanding what differentiates one qualitative analysis method from another is to consider the extent to which the data is transformed during the analysis process. Sandelowski and Barroso (2003) helpfully located different approaches to qualitative research on a continuum of data transformation. Figure 1 demonstrates

• how, at one end of this continuum, research studies seek to stay close to raw data and so the data undergo minimal transformation (e.g. summarizing the responses to an open-ended question in a questionnaire). In contrast,
• at the other end of the spectrum, studies engage in interpretive explanation and so the data undergo many transformative moves away from the original data (e.g. a phenomenological analysis of the essence of an emotional experience).

There is a spectrum of research that exists between these poles, reflecting the degree to which analyses are expected to move beyond simple inventories of data content and characteristics, to generate more abstract interpretations and/or insights. This continuum can serve as a helpful conceptualization of the kind of analysis involved in different qualitative approaches.

FAM은 일반적으로 연구자가 심층 데이터 변환에 참여하지 않는다는 점을 감안할 때, 일반적으로 Sandelowski와 Barroso의 연속체에서 원시 데이터에 가까운 쪽에서 작업하는 연구를 지원합니다. 따라서 FAM은 특정 상황에서 사용하기에 적합한 방법입니다. FAM을 사용하면 연구자가 데이터에 근접하여 설명, 범주 및/또는 유형을 제공하는 분류, 조직화 및 요약된 데이터의 고도로 구조화된 결과물을 생성할 수 있습니다. 모든 질적 연구가 사회 현상에 대한 새로운 이론이나 고도로 정교한 설명을 만들어내야 하는 것은 아닙니다. 따라서 설명적이고 실용 지향적인 연구를 촉진하기 위해 FAM과 같은 특정 방법의 가치를 인식하는 것이 도움이 됩니다. FAM의 설명적 또는 탐색적 경향은 다양한 참여자 그룹을 포함하고 서로 다른 그룹 간의 결과를 비교하는 것이 분석적 관련성이 있는 질적 데이터 세트를 분석하는 데 특히 유용합니다. 이는 다양한 연령대, 직업 또는 특정 현상에 대한 관계/경험(예: 만성 질환이 있는 의료 전문가와 없는 의료 전문가)과 같이 잠재적으로 관심 있는 자연스러운 하위 집합을 포함하는 대규모 데이터 세트의 경우에 해당할 수 있습니다.
Given that FAMs do not typically engage the researcher in deep data transformation, they generally support research working at the close to raw data end of Sandelowski and Barroso’s continuum. As such, FAMs are methods that lend themselves to be used in specific circumstances. FAMs enable the researcher to stay close to the data to generate highly structured outputs of categorized, organized, and summarized data offering descriptions, categories, and/or typologies. Not all qualitative research needs to produce new theories or highly sophisticated explanations of social phenomena. It is therefore helpful to recognize the value of specific methods—like FAMs—for facilitating descriptive and for-practical-use oriented research. The descriptive or exploratory tendencies of FAMs are also particularly useful for analyzing qualitative datasets that include distinct participant groups and where a comparison of findings between different groups is of analytical relevance. This may well be the case with larger datasets that potentially contain natural subsets of interest, such as different age groups, professions, or relationships with/experiences of a given phenomenon (e.g. health care professionals with and without chronic illness).

FAM과 달리 다른 질적 방법론과 데이터 분석 방법에는 상당한 변형이 수반됩니다. 데이터 변환의 연속선상에서 다양한 질적 연구 접근법이 어떻게 위치할 수 있는지를 고찰함으로써, 어떤 접근법은 데이터에 대한 심층적인 해석과 현상에 대한 설명을 수반하는 반면, 어떤 접근법은 해석을 거의 수반하지 않는다는 점을 강조합니다. 표 3은 프레임워크 방법, FAM을 포함한 네 가지 접근 방식을 이 연속체에 따라 정리하고 각 접근 방식이 일반적으로 사용되는 연구 목적의 측면에서 비교를 제공합니다. 
In contrast to FAMs, other qualitative methodologies and data analysis methods involve considerable transformation. By reflecting on how different qualitative research approaches can be located along the continuum of data transformation, we highlight how some approaches involve deep interpretation of data and explanations of phenomena, while others engage in very little interpretation. Table 3 organizes four different approaches—including framework method, an FAM—along this continuum and offers comparisons in terms of the kind of research purposes each approach is typically used to address.

그렇다고 해서 FAM이 해석이나 데이터 변환이 필요 없다는 뜻은 아니며, 대신 발생하는 변환은 원시 데이터에 가깝게 유지됩니다. FAM의 힘 중 하나는 대량의 데이터를 의도적으로 구성된 사례(예: 분석 단위, 참가자 인터뷰)와 코드(예: '원시 데이터 발췌에 할당된 설명적 또는 개념적 레이블')로 축소하는 능력에 있습니다(Gale 외. 2013, 2페이지). 이러한 사례와 코드는 전체 데이터 세트에 적용되는 코딩 프레임을 구성하며, 코딩은 본질적으로 데이터 발췌에 적절한 코드로 라벨을 붙이는 과정입니다. 모든 데이터가 프레임워크에 코딩되었다고 해서 분석이 완료된 것은 아닙니다. 대신 연구자가 연구의 특정 목표로 돌아가 사례와 코드가 이러한 목표를 충족하는지 확인하고, 관심 있는 현상의 범위 또는 성격을 매핑하고, 유형학을 개발하고, 연관성 또는 설명을 식별해야 합니다(Ritchie와 Spencer 1994). 이 작업에는 분명히 데이터에 대한 해석이 포함되지만, 분석은 데이터에 가깝게 유지되며 일반적으로 추상화 수준이 제한적인 인사이트를 제공합니다.
This is not to suggest that FAMs are free of any interpretation or data transformation; instead, the transformation that takes place stays close to the raw data. Part of the power of FAMs rests in their ability to reduce large amounts of data into a purposefully constructed set of cases (i.e. the units of analysis; e.g. a participant interview) and codes (i.e. ‘a descriptive or conceptual label that is assigned to excerpts of raw data’ (Gale et al. 2013, p2). These cases and codes make up the coding frame which is applied to the entire dataset; this application is essentially a process of labelling data excerpts with the appropriate code. When all the data is coded into the framework, the analysis is not complete. Instead, as Ritchie and Spencer explain, this is when the researcher: returns to the study’s specific objectives and ensures that the cases and codes address these objectives; maps the range and/or nature of the phenomenon of interest; develops typologies; and identifies associations and/or explanations (Ritchie and Spencer 1994). While this work clearly involves interpretations of the data, the analysis stays close to the data and offers insights that are typically limited in their level of abstraction.

FAM을 사용하여 정성적 분석에 참여하는 방법
How to engage in qualitative analysis using a FAM

FAM을 사용하는 방법을 설명하기 위해, 우리는 이 우산 아래에서 프레임워크 방법(FM) 중 하나를 선택합니다. FM은 패턴 기반의 구조화된 기법을 사용하여 데이터를 사례와 코드가 교차하는 매트릭스로 구성하고, 결국 프레임워크 매트릭스의 도움으로 주제를 개발합니다(Gale 외. 2013). 사례(즉, 분석 단위)는 종종 개별 참여자이지만 사례는 참여자 그룹, 조직 또는 다른 범주일 수도 있습니다. 이 접근 방식은 사례를 비교하고 대조하는 것을 장려하기 때문에 데이터 세트가 비교적 균질하고 일관되게 수집되는 것이 중요합니다(Gale 외. 2013). 
To illustrate how to use FAMs, we select one from underneath this umbrella: the framework method (FM). FM uses a pattern-based and structured set of techniques to organize data into a matrix where cases intersect with codes, and eventually developing themes with the help of the framework matrix (Gale et al. 2013). The case (i.e. the unit of analysis) is often an individual participant, but a case could also be a participant group, an organization, or another categorization. Since this approach encourages the comparing and contrasting of cases, it is important that the dataset be relatively homogenous and consistently collected (Gale et al. 2013).

연역적 접근법에서는 기존 이론, 선행 연구 또는 특정 연구 목표를 기반으로 주제 및/또는 코드를 미리 선택하고, 귀납적 접근법에서는 데이터에서 코드와 주제를 생성한 후 분석이 진행됨에 따라 구체화합니다. FM은 전사, 익숙화, 코딩, 작동하는 분석 프레임워크 개발, 분석 프레임워크 적용, 프레임워크 매트릭스에 데이터 차트화, 데이터 해석의 7단계로 구성됩니다(Gale 외. 2013). 아래에서 각 단계를 설명합니다. 이러한 단계는 독립적인 연구자가 수행하거나 연구팀이 공동으로 수행할 수 있습니다. 특히 대규모 데이터 세트로 작업하는 경우, 데이터 관리 및 분석을 돕기 위해 정성적 데이터 분석 소프트웨어를 7단계 중 일부 또는 모두에 활용하는 것이 적절할 수 있습니다. 여기서 설명하는 단계는 FM에 국한된 것이지만, 이 단계에 관련된 작업은 다른 FAM에서 사용되는 많은 프로세스와 유사하다는 점에 유의하는 것이 중요합니다. 
FM can be used both deductively and inductively: in the deductive approach, themes and/or codes are pre-selected based on existing theories, prior research or specific study objectives; in the inductive approach, codes and themes are generated from the data and refined as analysis progresses. FM involves seven stages: transcription; familiarization; coding; developing a working analytical framework; applying the analytical framework; charting data into the framework matrix; and interpretating the data (Gale et al. 2013). We describe each of these below. These stages can be carried out by an independent researcher or collaboratively by a research team. Qualitative data analysis software may be relevant to utilize in many or all seven stages to aid data management and analysis, especially if working with a large dataset. It is important to note that the stages we describe are specific to FM; however, the work involved in these stages parallels many of the processes used in other FAMs.

HPE 연구에서의 FAM 예시
Examples of FAMs in HPE research

과거에 HPE 학자들이 FAM을 어떻게 성공적으로 사용했는지 설명하기 위해 표 4에는 각각 약간 다른 방식(예: 귀납적, 연역적 또는 두 접근법의 조합)으로 FAM을 활용하는 현장에서 발표된 사례가 요약되어 있으며, 질적 또는 혼합 방법 HPE 연구에서 다양한 목적에 맞는 FAM의 다용도성을 보여 줍니다. 
To illustrate how HPE scholars have successfully used FAMs in the past, Table 4 summarizes published examples from the field, each utilizing FAMs in slightly different ways (e.g. inductively, deductively or a combination of the approaches), illustrating the versatility of FAMs for different purposes in qualitative or mixed methods HPE research.

피해야 할 함정
Pitfalls to avoid

귀납적 및 연역적으로 모두 적용 가능하고, 대규모 정성적 데이터 세트를 분석할 수 있는 수단을 제공하며, 데이터 분석 프로세스에 비교적 구조화된 접근 방식을 제공하는 등 FAM은 상당한 이점을 제공하지만, 연구자가 피해야 할 몇 가지 함정도 있습니다. 첫 번째 함정은 특정 패러다임 내에서 연구를 진행하지 않고 FAM을 사용하는 것입니다(표 1 참조). HPE의 연구자들은 개별 학자들이 제기하는 질문, 개발할 수 있는 지식의 종류, 유용한 방법의 종류, 기대되는 엄격성의 표준을 개념화하는 방식을 형성하는 다양한 연구 전통에 따라 연구에 참여합니다. 이러한 전통 또는 패러다임은 HPE 연구자가 개별 FAM을 활용하는 방식을 변화시킬 것입니다. 따라서 연구자는 단순히 FAM의 단계를 따른다고 가정해서는 안 되며, 패러다임적 방향과 연구의 품질 및 엄격성에 대한 기본 기대치에 맞게 FAM 사용을 조정해야 합니다(Varpio 및 MacLeod 2020). 
Although FAMs offer significant benefits (e.g. being applicable both inductively and deductively; offering means of analyzing large qualitative datasets; and offering relatively structured approach to the data analysis process), there are also certain pitfalls that researchers will want to avoid. The first pitfall is using FAMs without situating their research within a specific paradigm (see Table 1). Researchers in HPE engage in their studies from different research traditions that shape how individual scholars conceptualize the questions being asked, the kind of knowledge that can be developed, the kinds of methods that are useful, and the standards of rigor that are to be expected. These traditions—or paradigms—will change the way the HPE researcher harnesses individual FAMs. Therefore, researchers should not assume that they simply follow the stages of an FAM; instead, they must tailor their FAM use to align with their paradigmatic orientation and the underlying expectations of quality and rigor for the study (Varpio and MacLeod 2020).

또 다른 함정은 [해석]과 [FAM의 보다 구조화된(그리고 잠재적으로 더 따르기 쉬운) 요소] 사이의 균형을 맞추는 문제입니다. 예를 들어, Gale 외(2013)의 FM에서 테마는 전체 데이터 집합을 분석한 최종 결과물로 설명되지만, 분석 단계가 프레임워크 매트릭스에서 테마를 정확히 어떻게 개발해야 하는지를 지시하지는 않습니다. 이는 연구의 접근 방식(예: 귀납적, 연역적 또는 혼합)과 목적(예: 설명적 또는 탐색적)에 따라 달라집니다. 이때 연구 도구로서 질적 연구자의 역할이 강조되어야 하며, 각 연구자는 자신이 선호하는 방식으로 주제를 개발하는 작업에 참여하게 됩니다.

• 귀납적 접근법의 경우, 프레임워크 매트릭스 구조를 사용하여 코드, 범주, 사례 비교를 점진적으로 읽고 다시 읽으면서 이러한 요소들 간의 연결고리를 만들어내는 주제에 대한 분석 메모를 생성하는 등 주제 개발을 지원하는 것이 도움이 될 수 있습니다.
• 연역적 접근법의 경우, 테마는 분석의 결과라기보다는 입력이므로 해석 작업은 관련 테마에 맞춰 코딩 및 프레임워크 개발을 수행하는 데 중점을 둡니다.

연구를 뒷받침하는 접근 방식과 목표에 관계없이 모든 연구 과정과 결과가 목표, 목적 및 수행된 관행에 따라 투명하고 일관되게 보고되는 것이 중요합니다. 
Another pitfall is the challenge of balancing interpretation with the more structured (and potentially easier to follow) elements of an FAM. For example, in Gale et al. (2013) FM, themes are described as the final output of analyzing the entire dataset, but the stages of analysis do not dictate how exactly to develop themes from the framework matrix. This will depend on the approach (i.e. inductive, deductive, or mixed) and aim (e.g. descriptive or exploratory) of the study. This is where the role of the qualitative researcher as a research instrument must be emphasized; each researcher will engage in the work of developing themes in their own preferred way.

• In an inductive approach to FM, it may be helpful to use the framework matrix structure to support the development of themes by, for example, gradually reading and re-reading codes, categories, and case comparisons to generate analytic memos of themes they identity that create connections between these elements.
• In the case of deductive approaches, themes are inputs rather than outputs of the analysis and, as such, the work of interpretation centers on carrying out coding and framework development in line with the relevant themes.

Regardless of the approach and aim that underpins the study, it is important that all research processes and findings are reported transparently and consistently with aims, objectives, and undertaken practices.

Framework analysis methods (FAMs) are structured approaches to qualitative data analysis that originally stem from large-scale policy research. A defining feature of FAMs is the development and application of a matrix-based analytical framework. These methods can be used across research paradigms and are thus particularly useful tools in the health professions education (HPE) researcher's toolbox. Despite their utility, FAMs are not frequently used in HPE research. In this AMEE Guide, we provide an overview of FAMs and their applications, situating them within specific qualitative research approaches. We also report the specific characteristics, advantages, and disadvantages of FAMs in relation to other popular qualitative analysis methods. Using a specific type of FAM-i.e. the framework method-we illustrate the stages typically involved in doing data analysis with an FAM. Drawing on Sandelowski and Barroso's continuum of data transformation, we argue that FAMs tend to remain close to raw data and be descriptive or exploratory in nature. However, we also illustrate how FAMs can be harnessed for more interpretive analyses. We propose that FAMs are valuable resources for HPE researchers and demonstrate their utility with specific examples from the HPE literature.

Introduction: The growing interest in knowledge translation and implementation science, both in clinical practice and in health professions education (HPE), is reflected in the number of studies that have sought to address what are believed to be evidence-practice gaps. Though this effort may be intended to ensure practice improvements are better aligned with research evidence, there is a common assumption that the problems researchers explore and the answers they generate are meaningful and applicable to practitioner needs.

Methods: This Mythology paper considers the nature of problems from HPE as the focus of HPE research and the ways in which they may or may not be aligned. The authors argue that, in an applied field such as HPE, it is vital that researchers better understand how their research problems relate to practitioner needs and what the limitations on evidence uptake might be. Not only can this establish clearer paths between evidence and action, but it also requires a rethink of much of knowledge translation and implementation science thinking and practice.

Results: The authors explore five myths: whether everything in HPE is a problem; whether practitioner needs involve problem solving; whether practitioner problems are resolvable with sufficient evidence; whether researchers effectively target practitioner problems; and whether studies that focus on solving practitioner problems make significant contributions to the literature.

Conclusions: To advance the conversation on the connections between problems and HPE research, the authors propose ways in which knowledge translation and implementation science might be approached differently.