대학이 절대 놓쳐선 안되는 교육 혁신 방법 5가지

ALLO Team

2025년 11월 12일 • 28 min read

지난 수백 년간 이어져 온 전통적인 강의 중심 수업 방식은 오늘날 한계에 봉착했습니다. 강의실에서 교수자의 일방적인 목소리만 가득한 수업은 겉보기에는 효율적이고 편안해 보일지 모르지만, 실제 학습 성과는 기대에 미치지 못합니다. “강의 중심 수업은 느낌은 좋지만 성과는 낮다”는 분석이 이를 잘 보여줍니다. 학생 참여도 저하, 실시간 피드백 부족, 학습 데이터 미활용 등 여러 문제점들이 누적되면서 더 이상 교육 혁신을 미룰 수 없다는 목소리가 커지고 있습니다. 특히 코로나19 이후 블렌디드 러닝(blended learning)과 하이브리드 수업 환경이 확산되며, 기존 방식으로는 교수-학습 상호작용을 효과적으로 유지하기 어렵다는 현실이 드러났습니다. 이 글에서는 전통적 강의 환경과 기존 LMS의 한계를 짚어보고, 왜 교수법 혁신을 통해 상호작용 중심의 교육 혁신이 필요한지 살펴보겠습니다.

기존 LMS 시스템의 한계에 봉착하다

대학에서 널리 사용하는 LMS(Learning Management System)는 1990년대에 등장하여 출결 관리, 자료 배포, 성적 처리 등 학습 관리에 초점을 맞춰 발전해왔습니다. 이러한 전통적 LMS는 오프라인 행정 업무를 디지털화하는 역할을 훌륭히 수행했지만, 정작 상호작용 측면에서는 한계를 드러내고 있습니다. 많은 교수자들이 LMS를 단순히 강의자료 업로드나 공지사항 전달 용도로만 사용하고 있으며, 학생들 역시 LMS를 접속하는 빈도가 낮아 수업 참여도를 높이는 도구로 활용되지 못하는 경우가 많습니다.

무엇보다도 기존 LMS의 한계 중 하나는 축적되는 학습 활동 데이터의 활용 어려움입니다. LMS에는 학생들의 로그인 기록, 자료 열람 시간, 퀴즈 응시 횟수 등 다양한 학습 데이터가 남지만, 이를 실제로 학습 개선에 활용하는 사례는 드뭅니다. 한 국내 연구에 따르면 LMS에 누적된 로그 데이터를 분석하면 성적 예측이나 중도 탈락 방지 등에 활용할 수 있는 가능성이 충분함에도 불구하고, 여전히 교육 현장에서는 이러한 러닝 애널리틱스(learning analytics)를 적극 도입하지 못하고 있습니다. 교수자의 전문성 부족, 분석 도구의 부재, 데이터 프라이버시 등의 이유로 학습자 데이터는 그대로 묻혀버리기 일쑤입니다. 그 결과 교수자가 수업 도중 파악하지 못한 학습자의 행동 변화나 어려움이 데이터 속에 분명히 드러나도 활용되지 못하는게 현실입니다.

이런 배경에서 최근 교육 업계에서는 LMS의 한계를 보완한 차세대 플랫폼, 이른바 LXP(Learning Experience Platform)에 주목하고 있습니다. LXP는 학습자의 상호작용과 경험을 중심에 두고, 맞춤형 콘텐츠 추천과 실시간 피드백 기능을 강화한 플랫폼입니다. 기존 방식의 교육이 일방향 TV 시청에 비유된다면, LXP 기반 교육은 넷플릭스 시청처럼 개인화되고 능동적인 경험에 가깝다는 평가도 있습니다. 발빠르게 움직이는 대학들은 이미 LMS외에도 상호작용 가능한 플랫폼을 도입하여 교수-학습자 간 소통을 강화했습니다. 현재는 전 세계 23개국 2,600여 개 학교가 새로운 플랫폼 도입을 통해 교수-학습 상호작용을 높이는데 집중하고 있습니다. 이는 LMS만으로는 불가능했던 교육 혁신을 기술이 채워주고 있음을 보여주는 사례입니다.

낮은 학생 참여도와 상호작용 부족의 숨겨진 요인

수업 참여도(engagement)가 학습 효과에 미치는 중요성은 교육 연구를 통해 거듭 확인되고 있습니다. 미국의 한 메타분석 연구에서는 전통적 강의식 수업보다 액티브 러닝(active learning) 수업에서 학생들의 시험 점수가 평균 6% 높게 나타났고, 강의식 수업을 받은 학생들의 탈락률(failure rate)은 액티브 러닝 수업 학생들보다 1.5배 높았습니다. 다시 말해, 수업을 수동적으로 듣기만 하는 경우 학업 성취도와 학습 지속률이 크게 떨어진다는 것입니다. 이러한 결과는 STEM 분야 225개 연구의 광범위한 데이터를 분석한 것으로, “전통적 강의는 여전히 유효한가?”라는 의문을 제기할 만큼 설득력이 있습니다.

그럼에도 불구하고 현실의 대학 강의실에서는 여전히 다수의 학생들이 수업에 적극 참여하지 않는 모습이 흔합니다. 한 설문조사에 따르면 10명 중 7명의 대학생이 수업 시간에 질문을 해본 적이 없다고 합니다. 이유를 묻자 상당수 학생들이 “수업 중 궁금한 것이 없다”는 응답을 내놓았는데, 이는 학생들이 아예 호기심이나 문제의식 없이 수업을 흘려보내고 있음을 시사합니다. 일부는 질문이나 토론을 할 때 동료들의 시선을 의식하거나, 적극적으로 나설 동기가 부족해 침묵을 선택하기도 합니다. 대규모 이론 강의의 경우 앞좌석의 몇몇 적극적인 학생을 제외하면 뒷자리 학생들은 조용히 있기 쉽고, 온라인 수업에서는 존재감 없이 수업을 끝낼 수도 있습니다. 그 결과 강의 중 상호작용 부족과 몰입도 저하 현상이 벌어지는 것이죠.

흥미로운 점은, 학생들 스스로도 전통적 강의가 편하다고 느껴 변화를 주저한다는 사실입니다. 하버드에서 실시된 한 교육 실험을 보면, 한 그룹은 수업 시간 절반 동안 문제를 스스로 풀고 나머지 절반에만 강의를 들었고, 다른 그룹은 수업 시간 내내 교수의 강의를 들었습니다. 결과는 문제를 풀어본 그룹의 시험 점수가 더 높게 나왔지만, 학생들은 아이러니하게도 강의만 듣는 수업을 더 선호했다고 응답했습니다. 즉, 능동적 학습이 성과는 높지만 즉각적인 피로감이나 어려움 때문에 학생들은 오히려 수동적 학습을 편하게 느낀다는 것입니다. 또 다른 연구에서는 한 집단은 영상을 보고 복습만 하고, 다른 집단은 영상을 본 후 소그룹 토론, 마지막 집단은 영상을 글로 읽고 토론하게 했을 때 혼자 학습 후 토론한 집단의 성적이 가장 높게 나오고 강의만 들은 집단이 가장 낮게 나오는 결과가 나왔습니다. 이 패턴은 다양한 과목과 심지어 고등학생 대상 연구에서도 반복되어, “결국 강의보다 학생들의 참여와 활동이 학습 성과를 높인다”는 결론을 뒷받침했습니다. 문제는 이러한 사실을 학생들도, 교수자들도 잘 모른다는 점입니다. 알고 있어도 익숙함과 편의 때문에 적극 활용하지 않는 경우가 많습니다. 그 결과 우리 대학의 많은 수업들이 여전히 강의 위주로 진행되며, 학생 참여율 증가와 상호작용 강화라는 과제가 해결되지 않은 채 남아 있습니다.

실시간 피드백 부재가 가져오는 문제

학습 과정을 개선하는 데 있어 즉각적인 피드백은 결정적인 역할을 합니다. 학생들은 본인의 생각에 대해 즉시 피드백받을 때 학습 내용에 대한 이해도를 향상시킬 수 있지만, 전통적 강의 체제에서는 이러한 실시간 피드백이 거의 이루어지지 않습니다. 대다수 강의에서는 중간·기말고사나 과제 채점과 같이 사후적인 평가만 이루어지고, 피드백은 성적 공지와 간단한 해설로 대체되곤 합니다. 이렇게 피드백이 지연되면 학생들은 무엇을 잘못 이해했는지 제때 알지 못한 채 다음 내용으로 넘어가 버려 학습 효과가 반감됩니다.

또한 강의 현장에서 한 명의 교수가 다수의 학생들에게 동시에 맞춤 피드백을 제공하는 것은 물리적으로 어렵습니다. 특히 수업 중에는 교수자가 강의 진행과 시간 관리에 쫓겨 개별 학생들의 반응을 일일이 살피기 힘들고, 질문을 받더라도 수업 흐름상 충분히 답변해주지 못하는 경우가 많습니다. 온라인 화상 수업에서는 이러한 문제가 더 두드러졌습니다. 예컨대 줌(Zoom)으로 진행된 수업에서는 기술적 한계로 여러 학생이 동시에 자유롭게 발언하기 어려워 질문이나 토론이 활발하지 않게 되고, 교수자는 화면 너머 학생들의 표정과 반응을 알아채기 힘들다고 토로합니다. 이로 인해 학생들은 장시간 모니터를 바라보며 피드백 없이 일방향 강의를 듣다가 “피로감”만 쌓였다는 연구 결과도 있습니다.

팀 프로젝트나 실습 수업의 경우 피드백 지연 문제는 더욱 심각합니다. 여러 팀이 동시에 과제를 수행할 때, 교수자가 모든 팀의 진행 상황을 실시간 모니터링하며 코칭하는 것은 거의 불가능합니다. 결국 일부 팀에 집중하여 피드백을 주다 보면 다른 팀은 방치되고, 즉각적 피드백이 이루어지지 못한 채 다음 주 수업까지 기다리게 됩니다. 이렇게 피드백이 다음 주로 미뤄지면 학생들은 그 사이에 잘못된 방향으로 과제를 진행하거나 동기를 잃기 쉽고, 뒤늦은 피드백은 학습 효과를 떨어뜨리기까지 하죠. 심지어 전통적인 방식으로 과제 피드백을 이메일이나 LMS를 통해 주고받을 경우, 파일을 일일이 다운로드하고 코멘트한 뒤 다시 업로드해야 하는 번거로움 때문에 피드백 제공이 늦어지기도 합니다. 이러한 비효율은 교수자에게 부담을 주고, 학생에게는 즉각적 학습 교정 기회를 빼앗는 결과로 이어집니다.

학습 데이터의 잠재력: 러닝 애널리틱스의 대두

디지털 시대의 교육에서는 학생들이 남긴 학습 데이터를 분석해 학습 과정을 최적화하는 러닝 애널리틱스(learning analytics)가 중요한 화두로 떠올랐습니다. 예를 들어, 한 고등학교에서는 교사가 직관으로 파악하지 못한 학생들의 참여 패턴을 LMS 데이터로 확인한 사례가 있습니다. 수업 시간에는 조용했던 학생 A가 알고 보니 밤늦게까지 온라인 플랫폼에 접속해 과제를 반복 수정한 흔적이 있었고, 반대로 수업 중 질문도 많이 했던 학생 B는 막상 과제는 최소 요구만 간신히 제출하는 등 피상적 참여에 그쳤던 것입니다. 겉으로 보기엔 드러나지 않던 학습자의 노력과 어려움이 데이터로 포착된 것입니다. 이처럼 학습 데이터는 교사의 눈에 보이지 않는 부분도 보여주며, 학생 개개인의 이해도와 참여도를 새롭게 조명해 줄 잠재력이 있습니다.

대학 현장에서도 러닝 애널리틱스의 활용 가능성이 입증되고 있습니다. 국내 한 대학은 학기 초부터 LMS 데이터를 활용해 조기경고시스템을 운영한 사례가 있습니다. 특정 학생이 LMS에 거의 접속하지 않거나 온라인 퀴즈 참여율이 현저히 낮으면 며칠 내로 자동 알림이 뜨고, 담당 교수와 상담교사가 이를 토대로 신속히 개입합니다. 예전 같았으면 중간고사 성적이 나온 뒤에야 비로소 학습 부진을 파악했겠지만, 이제는 개강 몇 주 만에 위험 신호를 감지하여 선제 조치를 취할 수 있게 된 것입니다. 실제로 이렇게 실시간 데이터 분석에 기반한 개입을 통해 학생들의 중도 포기를 줄이고 성취도를 높인 대학들의 사례가 보고되고 있습니다.

그러나 이러한 데이터 기반 교수법 혁신이 아직 보편화된 것은 아닙니다. 많은 교수자들은 데이터 분석 역량 부족이나 추가 업무에 대한 부담으로 인해 학습 데이터 활용을 주저하고 있습니다. 일선에서는 “데이터가 중요하다고들 하지만, 정작 내 수업에 당장 어떻게 써먹을지는 막연하다”는 반응이 적지 않습니다. 더구나 데이터를 해석할 때 맥락이 고려되지 않으면 오해가 생길 수 있고, 잘못된 지표에 의존해 학생들을 성급히 판단하는 위험과 윤리적 문제도 존재합니다 그럼에도 불구하고 분명한 것은, 이제 데이터 없는 교육은 상상하기 어려운 시대가 되었다는 점입니다. 앞으로 교수자는 직관과 경험뿐 아니라 학습 데이터에 근거한 의사결정을 해야 하고, 이를 뒷받침할 수 있는 도구와 시스템이 필요합니다. 기존 LMS가 이 부분을 충분히 지원하지 못했다면, 교육 혁신을 통해 이러한 데이터 활용 생태계를 구축하는 것이 시급합니다.

사례 연구: 국내외 교육 혁신의 성공 사례

이러한 문제들을 해결하기 위해 세계 곳곳의 대학과 교육자들이 다양한 교수법 혁신을 시도하고 있으며, 상당한 성과를 거둔 사례 연구들이 보고되고 있습니다.

사례 1: 미국의 액티브 러닝 도입 효과 – 미국의 여러 대학들은 대형 강의를 액티브 러닝 형식으로 전환하여 학생 성취도를 높인 경험을 공유하고 있습니다. 앞서 언급한 Freeman 등(2014)의 메타연구는 STEM 분야 수업에서 토론, 문제풀이, 팀활동 등을 도입한 결과 시험 성적 향상과 탈락률 감소라는 뚜렷한 개선을 확인했습니다. 또 하버드 대학의 물리학 수업에서는 에릭 마주르(Eric Mazur) 교수가 피어 인스트럭션(Peer Instruction) 기법을 도입해 학생들끼리 개념을 설명하고 질문하도록 유도한 결과, 전통 강의 대비 학생들의 이해도와 점수가 크게 향상된 것으로 유명합니다. 흥미롭게도 이 수업에서도 학생들은 초기에는 새 방식에 당황하거나 강의를 더 선호하는 듯했지만, 시간이 지나며 동료와의 토론 학습이 자신들의 실력 향상에 효과적임을 깨닫게 되었습니다. 이러한 교수법 혁신 사례는 미국 대학사회에 “교수의 목소리보다 학생의 목소리가 학습을 촉진한다”는 인식을 퍼뜨리며, 여러 대학의 교육 혁신 센터(CTL)들이 앞다투어 교수 연수를 통해 액티브 러닝 기법을 전파하는 계기가 되었습니다.
사례 2: 한국 연세대학교의 수업 혁신 (ALLO 도입) – 국내 사례로, 연세대학교를 비롯한 일부 대학들은 상호작용 증진 기술을 현장에 적극 도입했습니다. 연세대는 코로나19로 인한 비대면 수업 한계를 극복하기 위해 온라인 협업 플랫폼 ALLO(알로)를 프로젝트 수업에 적용하였습니다. ALLO는 PPT와 유사한 슬라이드 인터페이스를 통해 학생들과 교수가 하나의 온라인 화이트보드에서 실시간으로 콘텐츠를 공유하고, 문서를 공동 편집하며 쌍방향 소통을 할 수 있도록 고안된 클라우드 협업 플랫폼입니다. 교수자는 수업 자료를 슬라이드 페이지로 체계적으로 전개하고, 학생들은 각자 아이디어를 직접 보드에 작성하거나 편집하면서 참여하게 됩니다. 실제 연세대의 한 교수는 ALLO를 활용해 팀 기반 활동을 진행한 결과를 공유했는데, 학생들이 조별로 환자 사례 분석 프로젝트를 수행하면서 모든 자료와 토론 과정을 ALLO 보드에 기록하도록 했다고 합니다. 그 결과 교수와 조교는 여러 팀의 진행 상황을 하나의 화면에서 동시에 모니터링하며 필요할 때 즉각 댓글 형태로 피드백을 제공할 수 있었습니다. 과거였다면 불가능했을 이러한 실시간 모니터링과 피드백 덕분에, 학습 지연이 크게 줄어들고 학생들의 과제 완성도도 향상되었습니다. 교수자들은 “이제 팀 프로젝트 진행을 실시간으로 들여다볼 수 있다”는 점을 ALLO 도입 후 가장 유용한 개선으로 꼽았습니다.

이러한 기술 활용은 학생들에게는 능동적 참여를, 교수자에게는 데이터 기반 수업 관리를 가능케 하여 전통적 강의의 여러 한계를 보완했습니다. ALLO의 사례는 하이브리드 수업 도구가 어떻게 수업의 교수-학습 상호작용을 혁신할 수 있는지를 보여주는 대표적인 예로 평가됩니다.

사례 3: 학습 분석을 통한 맞춤형 학습 지원 – 앞에서 소개한 러닝 애널리틱스 적용 사례처럼, 일부 선도 대학들은 데이터에 기반한 학업 지원 시스템을 구축해 운영 중입니다. 예컨대, A대학교는 학생들의 LMS 상 학습 참여도 지표(출석률, 과제 제출시간, 퀴즈 점수 등)를 종합하여 학습 위험군을 조기에 선별하는 알고리즘을 도입했습니다. 이 시스템은 각 과목에서 정상 범위를 벗어나는 행동 패턴을 보이는 학생을 자동으로 알려주며, 교수는 이를 참고하여 해당 학생과 면담을 하거나 튜터링을 연결해주는 등 선제 대응을 합니다. 이러한 접근을 통해 성적 하위 10% 학생들의 상당수가 학기 종반에 성적을 끌어올렸고, 이전보다 중도 탈락률이 감소하는 효과를 거두었습니다. 미국의 애리조나주립대(ASU) 역시 일찍부터 학습 분석 플랫폼을 도입해 학생별 대시보드를 제공하고, 교수들이 수시로 학습 데이터를 확인하며 수업 전략을 조정하도록 장려하고 있습니다. 그 결과 특정 과목에서 D/F 학점 비율이 눈에 띄게 낮아졌다는 보고도 있습니다. 이처럼 데이터-인폼드(data-informed) 교육 환경을 구축한 사례들은 “러닝 애널리틱스가 제대로 활용되면 교수자에게 의사결정의 나침반이 되어줄 수 있다”는 점을 실증적으로 보여주고 있습니다.

혁신을 위한 제언: 상호작용 중심 교수법으로의 전환

앞서 살펴본 대로, 전통적인 강의 환경을 벗어나 교육 혁신을 통해 교수-학습 상호작용을 변화시키는 것은 더 이상 선택이 아니라 필수에 가깝습니다. 요약하면 다음과 같은 변화가 요구됩니다:

교수법 혁신: 강의식 일방 전달을 지양하고, 토론, 문제 해결, 팀 프로젝트 등 학생 참여 중심 교수법을 적극 도입해야 합니다. 이는 학습 효과를 높일 뿐만 아니라 학생들의 수업 몰입도와 만족도를 향상시킵니다. 대학은 교수자들에게 이러한 교수법 혁신을 지원하기 위한 연수 프로그램과 인센티브를 제공할 필요가 있습니다. 예를 들어, 플립러닝이나 액티브 러닝을 도입한 교수에게 강의지원비를 추가로 지급하거나 우수 사례를 공유하는 자리를 만들 수 있을 것입니다.

상호작용 강화: 수업 내 쌍방향 상호작용을 촉진하기 위한 환경 조성이 중요합니다. 오프라인 수업에서는 작은 질문 하나라도 더 던질 수 있는 분위기를 만들고, 온라인 수업에서는 채팅, 실시간 투표, 익명 Q&A 등의 기능을 활용해 모든 학생들이 목소리를 낼 기회를 주어야 합니다. 학생들이 눈치 보지 않고 질문하고 의견 낼 수 있도록 심리적 안정감을 조성하는 것도 교수자의 몫입니다. 이를 위해 아이스브레이킹 활동이나 참여를 유도하는 마이크로 활동(예: 5분 미니 퀴즈, 생각 작성 후 공유하기 등)을 매 수업마다 계획적으로 배치하는 방법도 권장됩니다.

즉각적 피드백 체계 구축: 학습의 피드백 주기를 획기적으로 단축할 방안을 모색해야 합니다. 수업 중 간이 퀴즈나 토의 결과에 대해 바로 해설하거나, 학생들의 응답에 실시간으로 코멘트를 달아주는 활동을 도입하는 것이 한 예입니다. Team-Based Learning(TBL) 등에서 강조되는 즉각 피드백의 원리를 일반 수업에도 적용하는 것입니다. 또한 과제에 대한 피드백은 가능하면 일주일 내 제공하고, 중간고사 후에는 중간 피드백 세션을 통해 학생들이 자신의 약점을 보완할 수 있는 시간을 주어야 합니다. 이런 즉각적 피드백을 돕기 위해 AI 기술을 활용하는 방안도 떠오르고 있습니다. 최근 하버드대 교육대학원 연구에서는 대형 언어모델(GPT-3 등)을 활용하여 교사가 학생 답변에 대해 더욱 신속하고 개별화된 피드백을 제공하도록 돕는 시도를 보고하기도 했습니다.

데이터 활용 및 학습분석 도구 도입: 대학은 LMS를 넘어 학습경험플랫폼(LXP)이나 별도의 러닝 애널리틱스 도구를 도입하여 교수자들이 데이터에 기반한 의사결정을 할 수 있게 지원해야 합니다. 예를 들어, 수업별로 학생들의 대면 출석과 온라인 활동, 과제 제출 양상을 한눈에 볼 수 있는 대시보드를 제공하고, 위험 지표 감지 시 알람을 주는 시스템을 구축할 수 있을 것입니다. 나아가 축적된 데이터를 활용해 예측 모델을 돌림으로써 어떤 학생이 도움이 필요한지 조기에 알려주는 AI 기반 조언 시스템도 고려해볼 만합니다. 물론 데이터 활용에 따른 개인정보 보호와 윤리 문제를 함께 관리해야 하지만, 데이터에 눈감은 교육은 더 이상 지탱되기 어렵다는 점을 인식해야 합니다.
하이브리드 및 블렌디드 러닝 환경 최적화: 앞으로도 하이브리드 수업은 계속될 가능성이 높으므로, 이에 맞는 교수 전략과 기술 인프라를 정비해야 합니다. 강의실에는 양방향 소통이 가능한 디바이스가 구비되어야 하며, 교수자는 온·오프라인 학생을 동등하게 대우하는 수업 규칙과 활동을 설계해야 합니다. 가령 토론 시 온라인 학생도 참여할 수 있도록 브레이크아웃 세션이나 채팅 토론을 활용하고, 발표나 질의응답 순서를 정할 때도 플랫폼을 통해 자동 큐 관리 등을 하는 식입니다. 또한 하이브리드 수업 도구(예: ALLO와 같은 온라인 협업 보드, 실시간 퀴즈 앱 등)를 적극 활용해 공간의 장벽을 넘어서는 공동의 학습 공간을 만들어줄 필요가 있습니다. 이를 통해 비대면으로 참여하는 학생들도 교실의 연장선에서 몰입감과 소속감을 느낄 수 있게 됩니다.

결론: 지속 가능한 교육 혁신을 향하여

오늘날에는 교수-학습 상호작용이 효과적인 학습의 핵심 요소이지만, 전통적인 강의 환경과 구태의연한 LMS 활용만으로는 이를 충분히 끌어내기 어렵다는 것이 분명해졌습니다. 이제 대학 교육은 교수법 혁신과 교육 혁신 기술의 접목을 통해 새로운 도약을 모색해야 합니다. 다행히도 여러 성공 사례와 연구들이 그 방향성을 제시하고 있습니다. 강의식 수업을 줄이고 학생 중심의 상호작용형 수업으로 전환할 때 학습 성과가 높아진다는 것은 더 이상 논란의 여지가 없는 사실입니다. 또한 수업 참여도를 높이고 즉각적 피드백을 주기 위해 도입된 다양한 기법들은 이미 현장에서 긍정적 변화를 만들어내고 있습니다.

특히 데이터 기술의 발전은 교육 혁신의 든든한 동력이 되고 있습니다. 학습 분석과 AI 기반 교수지원 도구는 과거에 볼 수 없었던 통찰을 제공함으로써, 교수자가 근거 기반의 교수법을 실천하도록 이끌고 있습니다. 예를 들어, ALLO와 같은 데이터 인폼드, 피드백 드리븐(data-informed, feedback-driven) 하이브리드 수업 플랫폼의 등장은 교수자에게 새로운 무기를 쥐여주고 있습니다. 이를 통해 교수자는 대형 강의에서도 개별 학생의 참여 현황을 파악하고, 필요한 경우 즉시 개입하여 피드백을 줄 수 있으며, 학생들도 더 이상 수업에서 익명의 청중이 아닌 능동적 참여자로 역할을 바꿀 수 있게 됩니다.

물론 이러한 변화는 하루아침에 이루어지지 않을 것입니다. 교육 혁신을 위한 새로운 아이디어와 도구들이 현장에 뿌리내리려면 대학 리더십의 의지, 교수자들의 마인드셋 전환, 학생들의 협조와 이해가 모두 맞물려야 합니다. 하지만 불편하다고 변화를 미룬다면, 대학교육의 미래는 어둡다는 경고도 있습니다. 이제는 대학 구성원 모두가 머리를 맞대고 전통적 관행의 껍질을 깨뜨릴 건설적 합의를 이루어야 할 때입니다.