(research questions)를 직접 도출하고, 이를 해결하기 위한 복잡한 과정을 직접 고안해 낸다. 학생들이 연구 질문을 직접 도출해 내는 것은 쉬운 일이 아니고, 또
이를 바탕으로 문제 해결을 위한 복잡한 과정을 고안하기는 쉽지 않은 일이다.
하지만 이에 못지않은 장애물은, 기술적인 한계로 인해 학생들이 고안해 낸 복잡한
과정을 직접 실행으로 옮기기 어려운 경우가 많다는 점이다. 이 장에서는 진정한
과학 탐구 과정에서 학생들이 겪게 되는 주요한 기술 관련 문제점들을 살펴보고,
이를 해결하기 위해 과학 교육 환경에 적합하게 고안된 사물 인터넷 기술을 적용한
아두이노 기반 장치를 제안하려 한다.
(1) 참 탐구에서의 기술 관련 어려움
참 탐구가 실현되는 과정에서는 3가지의 기술과 관련한 문제가 발생한다.
하나는 학생들의 요구에 맞춘 다양한 측정 도구를 갖추는 문제이고, 다른 하나는
문제를 해결하기 위한 복잡한 과정에 최적화된 도구를 구비하는 문제이다. 그리고
마지막은 기술을 잘 다루는 특정 학생이 데이터 분석 과정에서 탐구를 독점하게
되는 문제이다 (Ga et al., 2021).
다양한 측정 도구를 갖추는 문제는 참 탐구 (authentic inquiry)에 있어 학생들이
직접 연구 문제를 선정하고, 이에 위해 직접 관련된 변인 (variables)을 선정하고
이를 측정해낸다는 점에서 비롯된다 (Chinn & Hmelo-Silver, 2002). 기존 단순한
탐구에서는 교사의 지침안에서 탐구가 이루어지기 때문에, 교사는 학생들이
측정해야 하는 변인을 직접 제시해 주었고 학생들이 필요로 하는 도구를 사전에
측정해야 하는 변인들이 달라지기 때문에 학생들이 필요로 하는 도구들을 모두
갖추는 데에는 비용적인 한계가 존재한다. 한 학생이 지역 사회의 미세먼지 문제에
관해 탐구를 원해도 해당 학교에 미세먼지 측정기가 없으면 학생이 탐구를
완벽하게 설계했다 할지라도 이는 진행될 수 없게 된다. 그렇다고 보편적으로
필요로 하지 않는 미세먼지 측정기를 모든 학교에서 구매한다는 것은 현실적이지
않다. 어느 정도의 사양을 갖춘 장치를 갖춰 놓아야 할지도 불명확하고, 갖춰
놓는다고 할지라도 유지보수를 충실하게 하지 않으면 사놓고 몇 번 사용하지도
않은 채 고장 나 폐기하게 된다.
복잡한 과정에 최적화된 도구를 갖추는 문제는 학생들이 연구 설계를 직접
수행하는 점에서 비롯된다. 참 탐구에서는 같은 변인을 측정하고자 하더라도,
탐구의 맥락에 따라 다른 장치가 필요할 수 있다. 한 학생이 자신의 탐구 과정에서
한 달간 특정 지역 미세먼지의 농도 변화를 24시간 측정해야 상황에서, 해당 학교에
매우 정밀한 미세먼지 측정기가 있다 하더라도, 사용자가 매번 조작해 가면서
측정하고, 다시 이 수치를 기록해야 하는 방식의 장치라면 해당 학생의 탐구에
적용하기엔 무리가 따른다. 따라서 탐구에 사용되는 측정 도구는 단순히 해당
변인을 측정해 낼 수 있는 것을 넘어서, 연구 설계에 부합해야 한다.
기술을 잘 다루는 특정 학생이 데이터 분석 과정에서 탐구를 독점하게 되는
문제는 PC를 여러 학생이 동시에 조작할 수 없다는 한계에서 비롯된다. 과학 활동에
있어서 협동 학습은 학생들의 참여를 촉진하고 학습을 향상시킨다는 측면에서
그간 권장됐다 (Howe & Tolmie, 2003). 협동적 탐구기반 과학 활동 (cooperative
inquiry-based science activities)에서 학생들은 합리적인 결론을 도출해 내기 위해
수집한 증거들을 기반으로 과학적 추론을 수행한다. 피지컬 컴퓨팅을 통해 개발한
장치로 수집한 원시 데이터 (raw data)들이 이러한 과학적 추론에 필요한 증거가 될
수 있다. 하지만 피지컬 컴퓨팅을 통해 측정된 데이터는 불가피하게 특정 한 사람이
먼저 접근하게 된다. PC와 연결된 채 측정을 했다면, 해당 PC를 조작하는 사용자가
먼저 데이터를 접할 것이고, 메모리카드에 저장하는 방식으로 측정을 했다면,
메모리카드를 처음으로 불러오는 사용자가 먼저 데이터를 접할 것이다. 협동
학습에서는 학업 성취가 좋은 학생, 인기가 많은 학생이나, 남학생이 전체적인
활동을 지배하는 경향이 나타나며 이들이 더욱 많이 배우는 경향이 있다고 알려져
있는데 (Bianchini, 1997; Jones et al., 2000), 이러한 학생들이 피지컬 컴퓨팅을
이용한 과학 탐구에서 데이터에 대한 우선적인 접근 권한을 가지게 될 확률이 높다.
정보에 대한 접근에서 우선권을 갖는다는 것은 단순히 먼저 데이터를 얻게 되는
것에 그치지 않는다. 정보 자체는 힘 (power)이기 때문에 (Moss, 2002), 정보를 먼저
지니고 있다는 것 자체만으로 더욱 탐구의 주도권이 집중되게 된다.
(2) 참 탐구를 위한 피지컬 컴퓨팅
피지컬 컴퓨팅은 이러한 문제를 해결할 수 있는 좋은 대안이 될 수 있다.
이전에는 특정 변인을 측정하는 장치를 개발한다는 것은 전문가나 할 수 있을 법한
일이었지만, 아두이노, 라즈베리파이와 같은 저가형 개발 보드의 등장으로 누구나
손쉽게 장치를 개발할 수 있는 시대가 열렸다. 개발 보드에 측정하고자 하는 변인을
측정할 수 있는 센서를 연결하면, 손쉽게 측정 장치를 만들 수 있다. 개발 보드와
연결할 센서들은 인터넷 쇼핑몰에서 매우 저렴한 가격에 판매되고 있다.
저렴한 가격에 측정 장치를 확보할 수 있다는 장점보다 피지컬 컴퓨팅이
가지는 더욱 강력한 장점은, 측정 장치를 자신의 탐구 맥락에 맞춰 최적화시킬 수
있다는 점이다. 먼저, 자신이 탐구하고자 하는 목적에 따라 적합한 사양의 센서를
선택할 수 있다. 같은 변인을 측정하는 센서라 할지라도 종류에 따라 측정 가능 범위
(range), 정확도 (accuracy), 작동 전압 (working voltage), 사용 가능 온·습도, 가격 등 다른 특징을 지닌다. 따라서 피지컬 컴퓨팅을 이용한 탐구에 있어 적합한 센서의
선택은 가장 큰 장점인 동시에 가장 중요한 작업이라 할 수 있다. 또한, 탐구 목적에
맞추어 측정하는 방식도 자유자재로 설계할 수 있다. 사용자가 원하는 시점마다
측정할지, 아니면 전원이 켜져 있는 채 일정 간격으로 측정을 할지, 특정 온도에
도달하면 측정을 시작할지 등 사용자는 측정 기기의 측정 방식을 직접 설계할 수
있다.
(3) 참 탐구를 위한 사물 인터넷
피지컬 컴퓨팅과 더불어 사물 인터넷은 학생들의 참 탐구에 있어 매우 유용한
역할을 한다. 먼저, 협동 학습 과정에서 일어나는 데이터 접근성의 차별을 해결할
수 있다. 수집된 데이터를 사물 인터넷 플랫폼으로 전송하게 한다면, 학생들이
동시에 플랫폼에 접속해서 데이터에 접근할 수 있으므로 정보로 인한 차별을 줄일
수 있다. 정보 접근성에 있어 모든 학생이 평등한 지위에 놓이게 된다 (Mason, 1986).
사물 인터넷의 활용은 이러한 정보 접근성 문제를 해결해 줄 수 있다. 학생들이
만들어낸 장치에서 전송된 데이터는 모두 IoT 플랫폼으로 전송되고, 학생들은 차별
없이 IoT 플랫폼에 접속하여 실시간으로 데이터 수집 상황을 살펴볼 수 있다.
학생들 개인마다 각자의 계정을 발급할 수 있고, 장치에 대한 접근 권한을 계정별로
관리할 수 있다.
또한, 사물 인터넷은 학생들의 탐구 활동에 있어 시공간적인 제약을 극복하게
해준다. 기존의 피지컬 컴퓨팅을 이용한 관측은 수집된 데이터를 체계적으로
저장하기 어려웠다. LCD나 OLED 등 디스플레이 모듈을 이용해서 실시간으로
수집된 데이터를 표시해주는 것은 가능하지만 이를 저장할 수 없는 단점이 있다.
보조적인 저장 장치 모듈을 이용하여 메모리카드에 기록한다면 데이터를 보관해
낼 수는 있지만, 학생들이 장치마다 메모리카드에 저장된 데이터를 다시 불러와서
정리해야 하는 과정이 필요하다. 하지만 IoT 플랫폼을 사용하면 이러한 번거로운
작업이 필요가 없다. 장치에서 전송된 데이터는 체계적으로 IoT 플랫폼의
데이터베이스에 기록이 된다.
사물 인터넷은 학생들의 데이터 분석을 손쉽게 만들어 줄 수 있다. 기존
탐구에서는 수집된 데이터들을 Microsoft Excel과 같은 프로그램에 정리하고,
차트를 만들어서 분석을 수행하였다. 하지만 대부분의 IoT 플랫폼은 손쉽게 차트를
만들 수 있는 기능들을 탑재하고 있어서, 학생들은 자신의 계정에 접속해서 수집된
데이터를 자신이 원하는 형태로 대시보드를 만들어서 시각화할 수 있다.