Current Issue

“늘봄학교”는 교육과 돌봄(Educare)을 통합하여 제공하는 서비스로 초등학생들에게 학교 시설 내외의 다양한 교육 자원을 이용하여 정규 수업의 전후 시간에 양질의 교육과 돌봄을 제공하는 것을 목표로 한다. 이 프로그램은 사회 환경의 급격한 변화와 함께 나타나는 여러 문제점들, 예를 들어 여성의 경력 단절 심화, 사교육 의존도 증가, 교육 격차 확대 등에 대응하기 위해 마련되었다. 이러한 문제들은 특히 초등학교 입학 전후로 두드러지며, 늘봄학교는 이를 해결하기 위해 공교육 체계 안에서 제공되는 프로그램으로, 정규 교육 과정과의 연계를 중시하며, 학생들이 필요로 하는 인재상과 핵심 역량을 구현할 수 있도록 설계되었다.

2023학년도 교육부가 늘봄학교 프로그램의 확대 운영 계획을 발표하였고, 이는 2022년 개정 교육과정의 기본 방향과, 시도교육청, 각 학교, 그리고 학부모들의 요구를 반영하여 프로그램을 개발 및 보급하기 위한 것이다. 이 과정에서 예산, 행정, 인력 지원 등의 강화가 이루어지고 있다[4]. 이러한 노력은 교육 정책의 대상 연령을 적어도 초등학생까지 확대하여 온라인 강의 중심의 교육 패러다임을 전환하기 위한 목적도 포함한다[5].

전통적인 방과 후 프로그램의 개념을 넘어서, 늘봄학교는 교육적 가치와 안전을 제공하는 환경을 우선시한다. 이는 정규 교육 과정만으로는 충족시키기 어려운 학생들의 특기, 적성, 소질을 개발하고, 학생들이 자신의 희망에 따라 자기주도적으로 학습할 수 있는 능력을 키울 수 있다. 늘봄학교는 사교육 비용을 줄이고, 교육 격차를 해소하며, 부모의 양육 부담을 경감시키기 위한 정책적 확장의 일환으로, 교육적 돌봄 기능을 강조하며 정규 교육 과정과의 긴밀한 연계를 추구한다.

댄스 리터러시는 무용 미디어를 활용한 심미적 무용 활동을 통해 세상의 문화읽기 능력을 증진시키는 데 중요한 역할을 하며 무용연구가 확장되는데 기여하고 있다[6],[7]. 여기에 디지털 리터러시가 통합된 디지털 댄스 리터러시라는 개념은 미디어 문화와 예술을 모두 포함한다. 디지털 리터러시를 활용한 다양한 무용수업 사례 연구들은[8]-[10], 공통적으로 학생들이 디지털 미디어를 활용하는 과정에서 문화의 소비자이자 문화를 창조하는 생산자로 표현된다. 이러한 흐름은 그림 1과 같이 예술교육에서 디지털 리터러시가 활용되기 위한 방법이다.

Fig. 1. 
Art education utilizing digital literacy[11]

본 연구에 적용하기 위한 댄스 수업을 개발하기 위하여 체육 수업 내의 무용교육 경험이 있는 교사 11명 대상으로 사전 조사한 결과 초등학교에서 자주 사용되는 댄스교육 플랫폼은 리빙 아카이브, 댄스파티, 틱톡으로 조사되었다.

리빙 아키이브는 Google에서 개발한 머신러닝을 이용해 안무를 창작할 수 있는 무용 동작 플랫폼이다(그림 2). 안무가인 McGregor의 아카이브에서 50만 개의 움직임을 매핑하고 시각적 유사성을 기준으로 동작을 정리하여 제공한다.

Fig. 2. 
Living-archive utilizing motion recognition[12]

댄스 파티: AI 에디션은 Code.org의 댄스 콘텐츠로 블록형 코드를 드래그 앤 드롭하는 형식으로 댄스 안무를 프로그래밍할 수 있도록 제작된 교육용 도구이다(그림 3). 댄스 안무 프로그래밍을 통해 컴퓨터의 창작, 프로그래밍 과정 및 인공지능을 활용하는 방법 등을 교육할 수 있다.

Fig. 3. 
Dance party utilizing block coding[13]

틱톡(Tiktok)은 짧은 길이의 비디오 영상을 제작하고 공유할 수 있는 동영상 플랫폼으로 제공된 템플릿과 필터효과 등으로 다양한 효과를 쉽게 구현할 수 있어서 초등학생들이 사용하기에 매우 유용하다(그림 4). 국내에서는 2018년 한국음악저작권협회와 음원 저작권 라이센스를 체결하여 K-POP의 디지털 영상 활성화를 위한 환경을 마련하기도 하였다.

Fig. 4. 
Tiktok for creating AI video contents[14]

^* The text at the top of the screen in the left photo is written in Korean and serves as a guide for Korean users.

세 가지 댄스 플랫폼을 비교한 결과는 표 1과 같다. 세 플랫폼 모두 댄스 콘텐츠를 창작할 수 있다는 특징을 가지고 있었다. 리빙아카이브와 틱톡은 사용자의 동작을 통해 안무가 생성된다. 한편 댄스파티는 프로그래밍으로 구현되며 이를 위한 일련의 커리큘럼이 제공된다는 특징이 있다. 3가지 방식 모두 댄스 교육 모두 구체적 조작물은 존재하지 않아 화면상으로 구현되는 콘텐츠로 활동이 제한된다는 한계점이 있었다.

본 연구에서는 세 플랫폼의 공통적 장점인 창작, 공유의 기능을 활용할 수 있으면서도 학생들의 동작을 인식하고 이를 바탕으로 구체적 조작이 가능하도록 로봇을 활용하는 수업을 구성하였다.

일반적으로 여학생들은 남학생에 비해 체육 활동에 소극적이고, 활동에 대해 부정적인 태도를 갖는 경향이 뚜렷하다[15]. 이러한 문제를 개선하기 위해서 여학생들을 대상으로 한 방과 후 프로그램을 강화하는 것이 유용할 수 있다[16]. 특히 댄스 교육은 여학생들에게 인기 있는 활동이므로 이를 통해 여학생들의 체육 활동 참여를 촉진할 수 있다[17].

본 연구에서는 여학생들이 체육 활동에 쉽게 접근하고 적극적으로 참여할 수 있는 환경을 조성할 수 있도록 늘봄학교 프로그램을 활용한 디지털 댄스 교육 프로그램을 표 2와 같이 설계하였다. 설계한 수업은 AI기반 무용교육 프로그램[18]-[20], 휴머노이드 로봇 활용 교육[21],[22], 초등돌봄교실 무용교육프로그램[23] 등 기존의 무용과 디지털 기술을 융합한 교육 프로그램들에 대한 분석을 바탕으로 초등학교 현장에서 자주 사용되는 3가지 플랫폼의 장점을 취하였으며, 세 가지 모두 구체적인 조작이 불가능하다는 한계를 극복하기 위해 로봇을 활용하는 활동으로 구성하였다.

수업은 ①움직임 표현 동작에 대한 이해 및 창작, ② 로봇으로 작품 구현, ③작품 나누기의 총 10차시로 구성하였다. 첫 번째 주제에서 학생들은 내가 좋아하고 선호하는 K-pop 댄스가수를 선정하고, 라인댄스의 개념에 맞게 K-pop 작품을 재구성한다. 재구성한 작품을 바탕으로 자신만의 창의적이고 멋스러운 동작을 표현하고 아이돌처럼 다양한 포메이션을 만들어 보면서 자신의 아이디어를 무용으로 표현한다.

두 번째 주제에서는, 학생들이 직접 그린 그림이나 로봇의 이미지를 활용하여, 구글 텐서플로우 기반의 Facemesh와 Posenet 기술을 이용, 인공지능이 사람의 관절을 인식하여 댄스 동작을 모방하는 콘텐츠를 제작해본다. 그리고 로봇을 꾸미고 함께 춤을 추는 과정을 구현해봄으로써 그림 5와 같이 로봇과 함께 댄스 활동에 참여한다.

Fig. 5. 
Creating dance with robot

세 번째 주제에서는 학생들이 자신들이 창작한 댄스를 로봇과 함께 수행하는 것 같은 모습을 촬영하거나 합성하여 최종 비디오를 만들고, 이를 소셜 네트워크 서비스(SNS)에 공유한다(그림 6). 이 전체 과정은 스크루블리의 인공지능 웹사이트를 통해, 웹캠으로 촬영한 영상과 함께 제시한다.

Fig. 6. 
Sharing dance contents using mini-robot photos

교육 콘텐츠 제작에 활용한 로봇은 미니로봇의 휴머노이드 MF-AI6 모델이다(그림 7). MF-AI6는 150가지의 기본 동작이 내장되어 있고 넘어져도 스스로 일어날 수 있어 격렬한 댄스 활동에 유용하다. 또한 모션 캡쳐가 가능하여 학생들의 동작을 모방하여 움직이도록 프로그래밍할 수 있다는 장점이 있다.

Fig. 7. 
Mini-robot MF-AI6

세 번째 주제의 영상 촬영 및 작품 합성은 그림 8과 같은 방식으로 작동된다. 학생은 교육 프로그램이 진행되는 공간에서 크로마키를 배경으로 춤을 창작한다. 이후 별도의 공간에 위치한 로봇은 학생의 모션을 인식하여 크로마키 배경에서 학생의 춤을 재현한다. 이후 두 영상의 크로마키에 적절한 배경화면을 합성하여 영상으로 제작하고 이를 공유한다.

Fig. 8. 
Classroom scenes and practice screens

^* The text in the background on the screen is written in both Korean and English to represent the title of the stage.

이러한 방법은 로봇을 교육이 진행되는 각 학교마다 준비하지 않아도 된다는 장점이 있으며, 학교라는 제한된 공간에서 벗어나 디지털 무대를 만들어 가상 공연 경험을 체험할 수 있다는 장점을 갖는다.

동작표현기술은 무용표현력을 구성하는 요인 중 하나로[24], 구성요소 중 초등학생의 동작을 객관적으로 평가하기 용이한 동작 구성력을 측정하고자 하였다. 동작 구성력은 동작의 공간 활용을 평가하는 영역으로 컴퓨터 비전 기술을 이용하여 분석하였다. 분석도구는 Colab으로 프로그래밍하였으며, OpenCV와 MediaPipe 라이브러리를 활용하여 진행하였다. OpenCV는 오픈 소스 컴퓨터비전 및 머신 러닝 소프트웨어 라이브러리로 이미지와 비디오를 처리할 때 사용된다. MediaPipe는 구글에서 개발한 크로스 플랫폼 프레임워크로 멀티미디어 콘텐츠에서 신체, 얼굴, 손 등의 특징을 실시간으로 추적하고 인식할 수 있다. 본 연구에서는 영상의 손과 팔 위치를 실시간으로 추적하고 이를 히트맵으로 표시하여 그림 9와 같이 움직임을 관찰할 수 있도록 구현하였다.

Fig. 9. 
Evaluation of movement expression technique using video analysis technology

그림 9에서 붉은 부분이 손과 팔이 움직인 범위로 표현된다. 녹색 선은 학생이 제자리에서 양팔을 옆으로 벌렸을 때의 평균적인 범위를 나타낸다. 파란 선은 녹색보다 좌우로 30% 더 넓은 범위를 나타낸다. 파란선 범위 이상으로 손과 팔의 범위가 확장되기 위해서는 상체가 더욱 크게 움직이거나, 하체가 좌우로 지속적으로 이동해야 한다. 즉, 파란색 범위는 춤 동작을 수행하는데 더욱 넓은 공간을 활용하여 수행하고 있다고 해석이 가능하다.

이러한 방법은 기존의 댄스 교육에 활용되는 플랫폼들이 콘텐츠를 생성하고 공유하는데 초점이 맞추어져 정작 수업 결과를 평가하기 위해서는 교사가 별도로 준비나 계획이 필요하다는 한계를 극복할 수 있게 해준다.