설계개발연구 데이터 모으기(1)

 디자인과 개발 연구를 계획하는 데 대부분의 시간을 보냈음에도 불구하고, 여전히 중요한 작업이 남아 있습니다: 데이터 수집을 위한 계획입니다. 분명히, 연구 디자인을 고안하는 동안 데이터 수집 계획이 시작되었지만, 많은 일들처럼 실제 작업에 접근하면서 활동이 확장하는 것처럼 보입니다. 세부적인 데이터 수집 계획은 측정, 계측기구, 그리고 특정한 연구 전략과 관련이 있습니다. 연구 디자인 및 참가자 선택과 같이, 디자인과 개발 연구 프로젝트에서 데이터를 수집하는 것은 다른 타입의 연구 프로젝트에서 직면하는 문제와는 다른 문제를 던집니다. 이 장에서는 이러한 독특한 특징들에 집중하면서 다음을 살펴볼 것입니다:

 

- 디자인과 개발 연구의 중요한 데이터.

- 데이터 수집 도구.

- 기술 기반 데이터 수집 전략.

- 데이터 수집에 관한 문제들.

 

중요한 설계개발연구 데이터

연구자들이 수집하는 데이터는 그들의 연구 질문과 가설의 성격에 따라 다릅니다. 그러나, 디자인과 개발 연구에서는, 질문과 가설이 종종 다른 연구에서보다 특정 유형의 데이터가 더 관련성이 있는 독특한 변형을 가지고 있습니다. 여기에서, 우리는 다음과 관련하여 이러한 데이터를 살펴볼 것입니다:

 

- 주요 프로젝트 구성요소의 설명.

- 디자인, 개발 및 구현 맥락.

- 진행 중인 프로젝트.

- 제품 평가.

 

프로파일 데이터

1. 참여자 프로파일 데이터: 디자인과 개발 연구 프로젝트에는 주로 두 가지 유형의 참여자가 있습니다.

 

첫 번째 카테고리는 특정 프로젝트에 관여할 수 있는 모든 사람들로, 디자이너, 개발자, 디자인 팀, 클라이언트, 강사, 학습자 등이 포함될 수 있습니다.

 

그러나 디자인과 개발 연구에는 프로젝트 자체라는 또 다른 참가자 유형도 있습니다. 연구자들은 프로젝트 참여자들로부터 일반적으로 인구통계학적 데이터와 프로파일 데이터를 수집하며, 디자인과 개발 연구에서도 이와 다르지 않습니다.

 

 - 프로젝트 프로파일 데이터: 프로젝트는 그 범위, 프로젝트에 사용 가능한 자원, 그리고 생산될 특정 제품의 성격 등에 따라 프로파일링 될 수 있습니다. 프로젝트에 할당된 시간, 금전, 시설, 장비, 인력 등의 기록은 특히 중요합니다.

 

2. 디자이너의 전문성: 디자인과 개발 연구에서 매우 중요한 프로파일 데이터 중 하나는 디자이너의 전문성입니다. 전문성은 종종 내재적인 요인이나 장기간의 연습에 의해 예측된다는 간단한 설명이 제공되지만, 이 둘 중 연습에 기반한 설명이 연구에 의해 입증되었습니다. 디자이너의 전문성을 측정하는데는 아직 해결되지 않은 문제가 있습니다.

 

맥락 데이터

디자인과 개발 연구에서 맥락은 ID 프로젝트 자체에 굉장히 중요한 부분입니다. 디자인과 개발 연구에 중요한 영향을 미치는 최소 세 가지 다른 맥락이 있습니다: a) 디자인과 개발이 이루어지는 환경, b) 개입이 구현되는 환경, 그리고 c) 기술과 지식이 적용되는 성과 환경입니다. 이들 각각의 맥락은 크게 다릅니다.

 

1. 디자인 환경: 디자인 환경은 그들의 부모 조직의 특성만큼이나 자체적인 기술적 요인들에 의해 특징지어집니다. 부모 조직의 산업과 규모는 ID를 담당하는 부서를 형성하는 주요 요인일 수 있습니다. 이들은 종종 ID 단위의 규모와 그 작업의 범위뿐만 아니라, 생산되는 교육 및 훈련 프로그램의 주요 유형에도 영향을 미칩니다.

 

2. 교육과 전환 맥락: Tessmer와 Richey (1997)는 교육 설계 과정에 영향을 미치는 많은 맥락 요인들을 확인했습니다. 그들의 교육 및 전환 맥락에 대한 논의는 디자인과 개발 연구 프로젝트에 특히 관련이 있습니다. 교육 환경의 물리적 측면은 성공적으로 전달될 프로그램 유형과 크게 관련이 있지만, 조직의 자원과 제약 조건 역시 교육 맥락을 형성합니다. 이러한 요인들은 공급품과 장비와 같은 명확한 요인뿐만 아니라 교육과 훈련 인센티브와 같은 더욱 미묘한 요인들도 포함합니다.

 

진행중인 프로젝트 데이터

디자인과 개발의 본질을 이해하는 데 있어서 진행 중인 데이터의 수집은 매우 중요하다고 믿습니다. 많은 연구자들이 프로젝트 절차와 활동에 대한 회고적 데이터를 수집하지만, 디자인과 개발이 진행되는 동안 체계적으로 데이터를 수집하는 것은 훨씬 드뭅니다. 이러한 데이터는 디자인과 개발의 본질을 정확히 이해하는 데 필수적입니다.

 

1. 데이터 종류: 수집할 수 있는 진행 중인 프로젝트 데이터의 종류는 다양하지만, 기본적으로 대부분은 디자이너와 개발자, 클라이언트, 또는 특정 경우에는 주제 전문가(SMEs)로 추적할 수 있습니다. 테이블 7-3은 디자인과 개발 연구에서 가장 일반적인 진행 중인 데이터를 보여줍니다.

 

2. 디자인 및 개발 중 발생하는 어려움에 대한 데이터 수집: 프로젝트 과정에서 디자이너와 개발자에게 발생한 어려움에 초점을 맞춘 데이터를 수집하는 것도 중요합니다. 그들은 어떤 제약 하에 작동했습니까? 어떤 자원이 사용되었고, 어떤 추가적인 것들이 필요했습니까? 이런 종류의 데이터는 수집하기 어렵지 않을 수 있지만, 실패와 혼란의 기록은 더 민감하고 따라서 수집하기 더 어려울 수 있습니다. 그러나 이런 종류의 데이터는 종종 가장 중요한 연구 대상입니다.

 

3. 디자인 주기 시간: 시스템적인 ID 프로세스를 사용하는 데 필요한 시간에 대한 많은 우려로 인해, 디자인 주기 시간은 디자인과 개발 연구에서 일반적으로 수집되는 진행 중인 데이터의 한 유형입니다. 그러나 프로젝트의 디자인과 개발 주기의 시작과 끝을 정확히 식별하는 데 어려움이 있기 때문에, 주기 시간을 측정하는 것은 특히 까다로울 수 있습니다. 연구자는 주기 시간 데이터를 수집하기 전에 이러한 모든 문제를 해결해야 합니다.

 

시험 운용 데이터

디자인 및 개발 연구자들은 디자이너들과 마찬가지로 학습자와 교수자로부터 제품 평가 데이터를 수집합니다. 많은 면에서, 디자이너와 연구자들은 같은 유형의 평가 데이터에 관심이 있습니다. 모든 이들은 주요 참가자들의 성능을 설명하는 데이터와 제품의 성공 또는 실패를 설명하는 데이터에 관심이 있습니다. 테이블 7-4는 이러한 작업을 수행하기 위해 가장 일반적으로 수집되는 데이터를 제시합니다.

 

1. 교수자의 성능 데이터: 연구자들에게 독특하게 관심이 있을 수 있는 것은 교수자의 성능 데이터로, 이는 그들의 작업 로그에서 찾을 수 있거나 관찰을 통해 수집할 수 있습니다. 교육적 제품이나 프로그램이 효과적으로 사용되기 위해서는 어떤 것이 필요합니까? 얼마나 많은 준비 시간이 필요한가요? 얼마나 많은 교육 시간이 필요한가요? 어떤 수정 사항이 필요한가요?

 

2. 디자인 및 개발 프로세스에 대한 결론 도출: 이러한 모든 정보는 연구자가 디자인 및 개발 프로세스에 대해 결론을 내릴 수 있는 풍부한 데이터 기반을 제공합니다. 그들은 디자인과 개발 실천에 대한 양적 및 질적 기반을 제공합니다.