Learning Design

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name: learning-design
description: "교육설계자(curriculum-designer)와 콘텐츠작성자(content-writer)가 사용하는 학습 설계 전문 스킬. 블룸 분류학, 가네의 9단계, 역방향 설계, 인지 부하 이론 등 교수설계 핵심 이론과 적용 방법을 제공한다. '학습목표', '교수설계', '커리큘럼', '학습 이론' 등에 활용한다."
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# Learning Design — 학습 설계 전문 방법론

curriculum-designer와 content-writer 에이전트가 커리큘럼과 교안을 설계할 때 활용하는 교수설계 전문 지식.

## 왜 학습 설계 이론이 필요한가

"이거 알려줄게"와 "이걸 학습할 수 있게 설계할게"는 완전히 다르다. 학습 설계는 **인지 과학에 기반한 체계적 교육 구조화** 기술이다.

## 블룸 분류학 (Bloom's Taxonomy) 실전 적용

### 6단계 인지 영역

| 수준 | 동사 | 학습목표 예시 | 평가 방법 |
|------|------|------------|---------|
| 1. **기억** | 정의하다, 나열하다, 식별하다 | "HTTP 메서드 4가지를 나열한다" | 객관식, 빈칸 채우기 |
| 2. **이해** | 설명하다, 비교하다, 요약하다 | "REST와 GraphQL의 차이를 설명한다" | 서술형, 비교 표 |
| 3. **적용** | 사용하다, 구현하다, 실행하다 | "Flask 라우트를 작성한다" | 코딩 실습 |
| 4. **분석** | 분류하다, 구분하다, 검사하다 | "주어진 API의 설계 문제를 식별한다" | 코드 리뷰 |
| 5. **평가** | 판단하다, 비평하다, 추천하다 | "두 아키텍처 중 더 적합한 것을 논증한다" | 에세이, 토론 |
| 6. **창조** | 설계하다, 개발하다, 구축하다 | "자신만의 REST API를 설계하고 구현한다" | 프로젝트 |

### 레슨별 블룸 수준 배분

| 과정 단계 | 권장 블룸 수준 | 비율 |
|----------|-------------|------|
| 초반 (1~3레슨) | 1~2 (기억, 이해) | 60% |
| 중반 (4~7레슨) | 3~4 (적용, 분석) | 60% |
| 후반 (8~10레슨) | 4~6 (분석, 평가, 창조) | 70% |

## 역방향 설계 (Backward Design)

### UbD (Understanding by Design) 3단계

```
Step 1: 원하는 결과 결정 → "학습자가 궁극적으로 무엇을 할 수 있어야 하는가?"
Step 2: 평가 증거 결정 → "그것을 증명할 수 있는 과제/평가는?"
Step 3: 학습 경험 설계 → "그 평가를 통과하려면 무엇을 배워야 하는가?"
```

### 실전 적용

```
[잘못된 순서]
"Python 변수를 가르치자" → "뭘 평가하지?" → "시험 문제를 만들자"

[올바른 순서 (역방향)]
"학습자가 간단한 계산기 프로그램을 만들 수 있어야 한다"
→ "계산기 프로그램을 제출하면 된다"
→ "그러려면 변수, 입출력, 조건문, 함수를 배워야 한다"
```

## 가네의 9단계 교수 사건

각 레슨의 구조를 이 9단계로 설계한다:

| # | 단계 | 목적 | 실전 예시 (프로그래밍 교육) |
|---|------|------|-------------------------|
| 1 | **주의 획득** | 학습 동기 유발 | "이 코드 3줄로 웹서버를 만들 수 있습니다" |
| 2 | **목표 고지** | 기대치 설정 | "이 레슨이 끝나면 여러분은 ~을 할 수 있습니다" |
| 3 | **선행학습 자극** | 기존 지식과 연결 | "지난 레슨에서 배운 변수를 기억하세요?" |
| 4 | **자극 제시** | 새 내용 전달 | 강의, 데모, 코드 워크스루 |
| 5 | **학습 안내** | 이해를 돕는 부가 설명 | 다이어그램, 비유, 단계별 분해 |
| 6 | **수행 유도** | 직접 해보기 | 가이드된 실습, 따라하기 |
| 7 | **피드백 제공** | 수행 결과 확인 | 자동 테스트, 코드 리뷰, 정답 비교 |
| 8 | **수행 평가** | 독립적 과제 | 퀴즈, 미니 프로젝트 |
| 9 | **파지 & 전이** | 다른 상황에 적용 | "이 개념을 실제 프로젝트에 어떻게 쓸까요?" |

## 인지 부하 이론 (Cognitive Load Theory)

### 3가지 인지 부하

| 유형 | 설명 | 관리 방법 |
|------|------|----------|
| **내재적** | 학습 내용 자체의 복잡성 | 분할 (chunking), 선행 조건 확인 |
| **외재적** | 나쁜 설계로 인한 불필요한 부하 | 불필요한 정보 제거, 구조화 |
| **유의미** | 학습에 기여하는 인지 노력 | 이것을 최대화하는 것이 목표 |

### 인지 부하 감소 전략

1. **분할 원칙**: 한 레슨에서 새로운 개념 3개 이하
2. **중복 원칙**: 같은 정보를 텍스트+음성으로 동시 제시하지 않는다 (하나만)
3. **시공간 접근 원칙**: 설명과 관련 다이어그램을 가까이 배치
4. **사전 훈련 원칙**: 복잡한 프로세스를 배우기 전에 구성 요소를 먼저 학습
5. **점진적 복잡성**: 처음에는 단순화된 버전 → 점차 복잡성 추가

## 학습 경로 설계 패턴

### 선형 경로 (Linear)
```
L1 → L2 → L3 → L4 → 프로젝트
```
- 각 레슨이 다음 레슨의 선행 조건
- 적합: 누적적 기술 (프로그래밍, 수학)

### 허브 앤 스포크 (Hub and Spoke)
```
      L2
     /
L1 → L3 → 프로젝트
     \
      L4
```
- L1 이후 L2/L3/L4 순서 자유
- 적합: 독립적 주제 (디자인 도구, 마케팅 채널)

### 나선형 (Spiral)
```
L1(기초) → L2(기초) → L3(기초) → ...
L4(심화) → L5(심화) → L6(심화) → ...
↑ 같은 주제를 심화 수준으로 재방문
```
- 같은 개념을 점점 깊이 있게 재방문
- 적합: 복잡한 시스템 (데이터베이스 설계, 아키텍처)

## 학습목표 작성 공식: ABCD

```
A (Audience): 학습자는
B (Behavior): [행동 동사]할 수 있다
C (Condition): [조건] 하에서
D (Degree): [성공 기준]으로

예: "초급 학습자는(A) Flask로 CRUD API를 구현할 수 있다(B)
    공식 문서를 참조하여(C) 4개 엔드포인트를 30분 안에(D)"
```