Current Issue

팀빌딩 활동이 시작되었던 오프라인 환경과 최근 여러 발전하고 있는 온라인 환경으로 나누어 교육적인 적용 사례나 동향을 살펴보고자 한다.

줌, 웹엑스, 팀즈와 같은 실시간 화상 미팅 플랫폼은 줌 피로도와 같이 교육적으로도 장시간 사용할 때 학습 몰입과 학습 흥미도를 저하할 확률이 높다. 이런 경우에 학습자에게 새롭게 자극이 될 만한 온라인 플랫폼이 바로 메타버스이다. 교육 분야의 선행연구[9]에 따르면 메타버스는 첫째, 새로운 사회적 소통 공간으로써 무한의 가능성이 있으며, 둘째, 창작과 공유를 가능하게 하는 높은 자유도를 제공하고, 셋째, 새롭고 몰입 적인 경험을 주는 교육적 역할을 수행한다고 한다. 그리고 이를 4가지 유형으로 나누어 메타버스의 교육적 활용 사례를 살펴볼 수 있다. 우선 4가지 항목에는 증강현실(Augmented reality), 라이프로깅(Lifelogging), 거울 세계(Mirror world), 가상세계(Virtual world)가 있다.

첫째, 증강현실의 대표적인 사례는 AR BOOK이다. 태블릿 PC와 같은 모바일 기기를 사용하여 일반 종이임에도 불구하고 마커 기반으로 특정 위치를 인식하여 다양한 수업자료를 입체적으로 등장시킬 수 있다. 둘째, 라이프로깅의 사례로는 클래스팅 AI 애플리케이션이다. 이 앱에서는 학습자에 관한 다양한 학습 데이터들이 모여서 개인 맞춤형 학습에 도움이 될 수 있도록 자료를 분석하여 그래프로 산출하는 과정이 이뤄진다. 셋째, 거울세계의 사례는 게더타운이 있다. 실제 수업환경을 모방하여 가상세계를 디자인하고, 학교에서 진행했던 다양한 행사와 강연을 그 속에서 진행한다. 마지막으로, 가상세계의 사례로는 제페토가 있다. 참여하는 사용자와 유사한 ‘3D 아바타’를 만들어주고, 음성과 메시지로 사람들과 소통하며 다양하게 제작된 맵을 돌아다닐 수 있다. 최근 국내의 한 대학에서는 제페토를 사용하여 신입생 환영회를 진행했다고 한다[10].

본 연구에서는 더욱 효과적인 팀빌딩 활용을 위해 두 가지의 메타버스 플랫폼들을 융합하여 하나의 콘텐츠처럼 사용하는 방법을 제안한다.

3.1.2 게더타운 진행 방식

우선 게더타운 위주로 팀 빌딩 수업 운영 절차에 관해 설명하고자 한다. 기본적인 환경 설정을 위해 팀빌딩 수업 진행자인 교수자는 게더타운 미팅 공간을 미리 세팅해야 한다. 게더타운 내에선 가상 아바타끼리 거리가 멀어지면 소통이 단절되기 때문에 효율적인 진행을 위해 교수자와 모든 학습자가 음성을 주고받기 위해 Spotlight 기능을 사용해 함께 모일 수 있는 공간을 조성했다.

제안하는 시스템에서 게더타운 가상공간은 그림 1처럼 주로 A와 B인 두 가지 공간으로 구성되어 있다. 공간 A는 로블록스 URL 주소 얻은 후 팀별로 음성으로 소통하여 미션을 진행하는 공간이고, 공간 B는 로블록스를 활용한 팀활동 종료 후 최종 팀매칭 설문을 위한 공간이다.

Fig. 1. 
Environment design for teambuilding program in gather town

교수자는 팀빌딩 수업을 위해 그림 2처럼 순차적으로 개별 활동을 진행한다. 우선 학습자들에게 수업 목적과 절차에 관해 안내함으로써, 프로그램 참여자들의 이해를 돕는다. 그리고 팀 기반 활동을 수행하기 위해 무작위로 팀을 배정한다. 이를 위해 무작위로 팀 배정을 결정해주는 웹사이트를 게더타운에 연동시켜 진행한다. 이후 A 공간에 학습자들을 이동시켜서 팀별로 로블록스 URL 정보를 습득할 수 있도록 안내한다.

Fig. 2. 
Metaverse convergence teambuilding program procedure

모든 참여자가 로블록스 플랫폼에 접속된 것이 확인되면, 교수자는 게더타운 내에서 대기하며 참여자들이 도움을 요청하거나 질문할 때 응답해준다. 그리고 로블록스 미션 활동은 여러 차례 진행되며, 한 번의 끝날 때마다 교수자의 안내에 따라 학습자들은 새로운 URL에 계속해서 접속하여 미션 활동을 이어간다. 로블록스 기반의 모든 활동 미션이 종료된 후, 교수자는 학습자가 팀매칭 설문을 진행할 수 있도록 안내한다. 학습자는 팀 매칭 설문에 성실히 응답한 후 교수자는 설문 조사 결과 데이터를 바탕으로 효과적으로 최종 팀 매칭을 진행한다.

게더타운을 통해 로블록스와 설문 URL을 연동한 방안에 관해 자세히 언급하고자 한다. 게더타운 공간에 배치할 수 있는 사물들은 모두 상호작용 도구로써 사용할 수 있다. 주로 웹사이트 URL, 사진, 영상 그리고 메모지를 그 물체에 삽입할 수 있다. 웹사이트 URL 주소를 사용할 경우, 해당 물체를 클릭하면 게더타운과 동일한 브라우저 안에서 URL 주소의 서비스가 실행된다. 그러나 발생 가능한 보안 문제로 인해 로블록스는 게더타운과 동일한 브라우저 안에서 실행되지 못하도록 제한을 가했다. 새로운 브라우저 창에서 로블록스가 실행되어야 하므로 제안하는 방법에서는 게더타운의 메모지 기능을 통해서 URL 주소만 하이퍼링크를 달아서 참여자들이 접속할 수 있도록 구현하였다.

모든 활동 종료 후 설문 과정이 이어진다. 참여자들은 팀매칭 설문지를 통해 여러 회차에 따라 로블록스 팀 기반 미션 활동을 진행한 후 본인과 협업 효과가 더 좋았던 팀원 혹은 그렇지 않은 팀원에 관한 정보를 응답한다. 설문 질문은 “앞으로 팀 활동을 할 때 함께 하고 싶은 팀원이 있나요”라는 응답에 “예”를 답하면, 이유를 묻고 마지막으로 그 팀원의 ID를 적는다. 모든 학생의 응답 데이터가 모인 설문을 통해 교수자는 최종 팀 매칭을 위한 팀원들을 배정한다.

로블록스에 입장하면 로비에서 시작하며 로비에서는 팀빌딩 과정에 대한 간단한 안내가 진행되고, 팀원이 모두 입장했을 경우, 팀 활동을 시작한다. 제안하는 논문에서는 각각의 목적이 다른 3개의 참여형 콘텐츠를 제안한다[11].

첫 번째 콘텐츠에서는 처음 보는 팀원들끼리 서로 친근해지기 위해 낱말 주제를 선택하여 본인의 의사를 표현하고, 두 번째는 수업에 관련된 퀴즈를 풀어가며 게임을 진행한다. 세 번째는 신속한 의사결정을 유도함으로써 팀원의 타협 성향이 표출될 수 있도록 구성하였다.

첫 번째 미션 활동은 그림 3과 같다. 선생님 역할을 하는 NPC가 나와 사회자 역할을 맡는다. NPC는 우선 수업과 관련된 트렌드 키워드를 간단히 소개한다. 이후 참여자들이 게더타운 플랫폼을 통해 음성으로 본인을 소개하고 수업 관련 트렌드 키워드에 대해서 어떻게 생각하고 있는지 발표하도록 한다. 참여자의 몰입도를 높이고 참여자 간 유대감을 형성하기 위한 활동이다.

Fig. 3. 
Mission: Introduction to trend words

두 번째 미션 활동은 그림 4와 같은 장애물 징검다리 퀴즈이다. 메타버스 플랫폼인 로블록스에서 가장 많이 활용되는 점프맵을 활용해 접근성을 높이고, 로블록스 경험이 많지 않더라도 조작에 익숙해질 수 있도록 맵을 구성했다.

Fig. 4. 
Quiz mission based on jump map

로블록스 점프맵은 보통 개인전으로 진행되지만 제안하는 시스템에서는 팀워크 활동을 유도해야 하기 때문에 게임 도중 함께 수업에 관련된 퀴즈를 풀도록 했다. 그림 4처럼 퀴즈 풀기 영역에 도착하면 더 이상 움직일 수 없고, 모든 구성원이 퀴즈 풀기 영역에 도착하면 답안을 제출하고 점프맵 탈출을 이어갈 수 있다. 팀 구성원이 모두 결승점에 도착하면 종료하게 된다. 퀴즈로 주어지는 문제는 단편적인 문제이지만 답안 제출을 한 번으로 제한했다. 따라서 서로 인터넷을 검색하고, 논의하는 과정을 거치면서 잘 모르는 주제에 대해서 정보를 주고받으며 커뮤니케이션 활동을 할 수 있도록 했다.

세 번째 미션 활동은 그림 5처럼 팀원들 간 신속한 의사결정 과정이 필요한 OX 퀴즈이다.

Fig. 5. 
OX Quiz Mission

여기서는 수업 주제에 관하여 의미가 혼동되는 내용을 주제로 OX 퀴즈가 출제된다. NPC가 참여자에게 문제에 대한 해답을 요구하는 방식으로 진행되며 참여자 모두는 Yes/No 하나로 의견을 모아야 점수로 인정된다. NPC에 의해서 연속적으로 OX 문제에 대한 해답을 팀원들이 논의해서 하나로 제출해야 하므로 팀 활동을 하면서 자연스럽게 주제에 관한 내용도 익힐 수 있다. 신속한 의사결정이 요구되는 상황에서 참여자들이 어떻게 서려 협력하고 행동하는지가 표출되도록 구성했다.

로블록스 콘텐츠를 개발할 수 있는 로블록스 스튜디오가 유니티나 언리얼 같은 전문 3D 콘텐츠를 개발할 수 있는 툴에 비해 개발에 대한 진입 장벽이 낮지만, 교사를 포함한 콘텐츠 기획자가 콘텐츠를 개발하는 것은 어려운 일이다. 본 논문에서는 교사, 운영자, 기획자, 참여 학생이 팀 빌딩 콘텐츠를 생성하거나 수정할 수 있도록 그림 6과 같은 스크립트 엔진 기반의 스토리보드 시스템을 개발했다.

Fig. 6. 
Storyboard system based on script engine

로블록스 미션에서 사용할 자기소개 단어, 점프맵 퀴즈, OX 퀴즈는 웹사이트를 통해 생성, 관리 운영된다. 이들을 텍스트 형식의 스크립트로 작성하면 시스템 내부에서 JSON(JavaScript Object Notation) 포맷으로 저장되고 이 파일은 python 언어로 작성된 Restful API 형태로 구현해 외부에서 접속할 수 있도록 구현했다.

서버에 저장된 JSON 파일은 로블록스에서 동적으로 읽고, JSON 파서를 통해 로블록스에서 여러 복잡 데이터를 하나로 묶어 주는 테이블 타입으로 변환되어 제안하는 스크립트 엔진에 의해 실행되어 상황 및 타임라인에 맞춰 콘텐츠가 실행된다.

본 논문에서는 이를 구현하기 위해 로블록스의 HttpService를 사용한다. 로블록스는 유니티나 언리얼 같은 3D 콘텐츠를 개발할 수 있는 전용 개발 도구에 비교해 네트워크 최적화와 보안 관련 위험성 때문에 기술적 제한이 많다. 이러한 제한을 보완하고 확장할 수 있는 콘텐츠 개발을 위해 HttpService 서비스를 제공하고 있다. 이를 통해 외부 서버에 존재하는 리소스를 요청하거나 조회하는 등의 상호작용이 가능하다. 다만 로블록스의 HttpService는 두 가지 제약사항이 있다. Http 요청이 로블록스 서버 스크립트에서만 가능한 점과 분당 500개의 Http 요청만 허용된다는 점이다. 과도한 요청이 있을 때 HttpServeice가 일시적으로 제한된다. 제안하는 시스템은 로블록스 서버에 사용자가 처음 접속할 때 HttpService를 요청하기 때문에 이러한 제약이 문제가 되지 않는다.

제안하는 스크립트 엔진은 미션에서 사용하는 퀴즈 외에도 스토리 전개와 몰입감을 위해 NPC 캐릭터 모습, 캐릭터의 대화, 캐릭터 애니메이션, 이동, 각종 안내 메시지, 밤낮 시간 조절, 이미지 포스터 배치 기능도 지원할 수 있도록 개발되었다.

그림 6의 왼쪽 상단 스크립트는 세 번재 OX 퀴즈 활동에서 사용하는 스크립트이다. NPC가 OX 퀴즈 활동 시작을 알리고, 대화 간 시간을 조절하고, 이후 스토리를 진행할 수 있도록 작성된 예이다. 스크립트는 CSV(Comma-Seperated-Value) 포맷으로 구성되어 라인당 하나의 명령어로 구성되어 있고, 구분자 “,”를 사용해 명령어의 세부 값을 조절한다. 제안하는 논문에서 시스템의 효과를 검증하기 위해서 간단한 CSV 포맷을 사용했지만 향후 HTML 포맷이나 비주얼 툴로 확장될 필요가 있다.

지금까지 설명한 스크립트 엔진 기반의 스토리 보드 시스템을 통해 개발자가 아닌 콘텐츠 기획자가 콘텐츠를 손쉽게 제작해 로블록스 플랫폼에서 활용할 수 있다. 다만 제안하는 시스템에서는 개발단계에서 제작한 3D 캐릭터 및 3D 모델만 재사용할 수 있는 한계가 있다. 따라서 향후 캐릭터 모델, 3D 모델 데이터를 동적으로 생성할 수 있는 연구로 확장될 필요가 있다.

본 연구에서 사용하고 있는 두 가지의 메타버스 플랫폼들이 어떻게 이 팀빌딩 시스템에서 활용하고 있는지 그림 7과 같이 정리하였다. 게더타운은 주로 온라인 가상공간에서 팀빌딩이 안정적으로 이뤄질 수 있는 백그라운드 역할을 맡고, 로블록스는 메인 활동이 이뤄질 수 있는 핵심 코어 역할을 담당하고 있다. 따라서 활용 방향 및 목적에 따라 중심적으로 참여하는 대상자의 역할 또한 구분되며 게더타운에서는 교수자의 비중이 크지만, 로블록스에서는 학습자 중심으로 활동이 진행된다.

Fig 7. 
Separation of roles between Gather Town and Roblox

본 연구는 총 2주 동안 진행되었다. K 대학교 대학생을 중심으로 연구 참여자들을 모집하여 온라인으로 게더타운과 로블록스 모두 접근할 수 있는 온라인 환경에 있는 대상자들을 선별했다.

연구는 게더타운과 로블록스의 가상환경에서 진행되었기 때문에, 참여자들과 직접 만나서 소통하거나 참여자들의 환경적인 변인을 통제하는 것은 어려웠다. 따라서 연구 참여 매뉴얼을 제작하여 미리 본 연구에 필요한 내용 파일을 단체 SNS 공간에 공유하였다. 연구 진행은 여러 팀으로 나눠서 설계하였다. 우선 게더타운을 통해 연구절차를 안내하고 참여자들이 로블록스 공간으로 가서 게임을 원활하게 잘 진행할 수 있도록 하였다. 로블록스 게임 공간은 오로지 참여자들만 접속하도록 하였으며 질의응답이 필요할 때는 게더타운 음성 메시지로 소통하였다. 로블록스의 게임이 종료된 후에는 게더타운 속 설문 URL을 통해 참여자들이 연구 종류 이후 즉시 설문에 참여하도록 하였다.

본 연구는 경기도 소재 K 대학을 다니고 있는 대학생을 중심으로 총 58명을 대상으로 실험집단과 비교집단을 나누어 실험을 진행했다. 그중 27명은 로블록스와 게더타운 플랫폼 환경에서 팀빌딩 프로그램을 진행하였고, 31명은 비교집단으로 선정하여 ZOOM에서 진행하였다. 팀빌딩 시스템의 협업 효과(Cooperative work effectiveness)를 분석하기 위해 몰입도 검사, 집단응집성 검사, 사회적 실재감 검사로 변수를 나누어 온라인 설문을 실행했다. 실험집단과 비교집단은 서로 동일한 검사 문항을 토대로 설문을 진행했으며, 사용한 기술 관련 키워드에 대한 언급만 바꾸어 설문 문항에 기술하였다.

성별은 여성이 36명(62.1%) 남성은 22명(37.9%)으로 여성의 비율이 높았으며 연령대는 만 나이를 기준으로 10대 후반은 총 8명(13.7%)이고 20대 초반부터 중반까지의 나이가 총 50명(86.3%)으로 분포되었다. 실험집단 참여자들 27명 중에서 20명(74.1%)은 이전에 로블록스 플랫폼을 사용해 본 경험이 없었고, 14명(51.9%)은 기존에 이 플랫폼에 대해 알지 못하였다고 응답하였다. 비교집단 참여자 31명은 모두 이전에 ZOOM을 사용해 본 경험이 있었다. 따라서 비교집단 연구와는 다르게 실험집단 연구에 참여한 현재 20대 연령층은 본 연구에서 사용하고자 하는 로블록스라는 플랫폼에 친숙하지 않았기 때문에 예측하였고, 실험 전에 충분히 프로그램에 관해 안내하고 로블록스 및 게더타운 플랫폼을 훈련할 수 있는 시간을 제공하여 실험을 진행했다.

본 연구는 협업 효과 분석을 위해 온라인 팀빌딩 환경에서 사용될 수 있는 척도를 3가지로 구성하였다. 첫째, 몰입도는 과제해결과 활동 집중에 나타나는 최적의 심리상태를 판단하기 위한 것[12]으로 참여자들이 얼마나 이 팀빌딩 프로그램에 집중하여 협업을 일으키려는 취지에 맞춰 잘 수행하였는지를 알아보고자 한다. 둘째, 집단응집성은 개별 참여자들이 본인이 속한 팀에 느끼는 소속감, 매력으로 정의[13]되는 개념이며 참여자들이 이 프로그램에서 주어진 공동 목표나 과업에 관해 얼마나 공유된 몰입감과 집단의 매력을 가진 상태였는지를 알아보고자 한다. 마지막으로, 사회적 실재감은 커뮤니케이션 상황에서 “누군가와 교류하고 있다고 느끼는 것”이라[14] 정의될 수 있으며 참여자가 다른 참여자와 함께 동일한 공간에 있는 것처럼 느껴지는 공존(Co-presense)의 느낌이 드는 것을 의미한다. 따라서 가상환경에서 진행하는 팀빌딩 프로그램이 각자 참여자들에게 얼마큼의 사회적 실재감을 느끼게 했는지 알아보고자 한다.

본 연구는 게더타운과 로블록스를 융합한 팀빌딩 시스템이 실제로 참여자들 간에 긍정적인 협업 효과를 일으키는지를 주제로 조사하기 위해 온라인 환경에서의 협업 관련 3가지 항목인 몰입도, 집단응집성, 사회적 실재감에 관한 기술통계를 실시하였다. 각 변수는 자기 보고식 설문을 통해 ‘전혀 그렇지 않다’에서부터 ‘매우 그렇다’까지 5점 척도로 측정되었으며 결과는 아래와 같다.

표 1의 몰입도의 기술통계 자료를 살펴보았을 때, 평균은 4.25(SD = .851)로 나타났다. 대표적으로 평균보다 높게 측정된 항목들은 “나는 로블록스 팀빌딩 프로그램에 참여한 것이 좋은 경험이었다고 생각한다”와 “나는 로블록스 팀빌딩 프로그램에 참여하는 것이 즐겁다.” 항목으로 각각 평균 4.59(SD = .636), 평균 4.41(SD = .636)로 나타났다.

표 2의 집단응집성에 관한 자료를 살펴보았을 때, 평균은 4.55(SD = .670)로 나타났다. 대표적으로 평균보다 높게 측정된 항목들은 “나와 우리 팀원들은 프로그램에 참여하면서 상호 간 우호적인 인간관계를 유지하였다”와 “우리 팀은 팀의 목표를 달성하기 위해 함께 노력했다”로 각각 평균 4.74(SD = .447), 평균 4.70(SD = .609)으로 나타났다.

표 3과 마찬가지로 사회적 실재감의 평균은 4.43(SD = .717)으로 나타났다. 상호지원 및 집중 문항이 평균 4.76(SD = 0.542)으로 제일 높게 측정되었고, 뒤를 이어 소통, 소속감, 상호지각, 상호주의, 정서적 유대감이 평균보다 높게 나타났다.

마지막으로 비교집단과의 데이터를 분석하여 메타버스 플랫폼을 사용한 경우와 그렇지 않고 온라인 팀빌딩 활동에 참여한 경우, 협업 효과가 얼마나 차이를 보이는지 분석하였다. 비교집단 대상자들은 메타버스 플랫폼이 아닌, ZOOM을 통한 실시간 온라인 환경에서 팀빌딩 활동에 참여했다.

팀빌딩 활동의 내용 및 구성은 로블록스에서 개발된 프로그램과 상당히 유사했지만, 플랫폼 특성 자체가 서로 상이하므로 ZOOM의 기술적 기능 요소들을 적절히 반영하여 활동 방식을 일부 수정하여 진행하였다.

표 4의 평균과 표준편차의 차이가 나타났다. 두 집단의 몰입도, 집단응집성, 사회적 실재감에 대한 차이를 봤을 때, 전반적으로 실험집단에서 몰입도, 집단응집성, 사회적 실재감의 평균 수치가 높게 측정되었다. 더불어 각 집단군 간에 표준편차에 큰 차이가 없으므로 모든 실험 대상자의 응답 또한 일관적으로 측정되었다는 것을 알 수 있다. 이를 통해 메타버스 플랫폼을 적용한 협업 시스템이 일반적인 실시간 화상 미팅 플랫폼보다 교육적으로 효과를 볼 수 있을 것이라 주장할 수 있다.