쓰기 활동에 참여하는 데 필요한 지원은 학생마다 다릅니다. Snorkl 공식 웨비나 「More Thinking, More Access」에서는 Rosalind Smith가 미국 중학교의 특수교육·보충 지도에서 짧은 쓰기 활동과 피드백을 어떻게 운영했는지 소개합니다. 이 글은 영상 속 사례를 한국어로 정리하고, 수업에 적용할 때 살펴볼 점을 덧붙였습니다.
영상 속 수업 배경: 매일 쓰는 워밍업
발표자는 미국의 한 학군 중학교에서 특수교육 담당 교사이자 보충 지도 교사로 소개됩니다. 영상에서는 읽기가 어려운 난독증, 소리와 시각 정보를 처리하는 어려움, 주의 집중의 어려움 등을 가진 학생들이 있는 영어 수업이라고 설명합니다. 이 수업에서 스노클은 수업 시작 때 하는 짧은 쓰기 활동으로 쓰였습니다. 이전에는 구글 클래스룸에 쓰기 주제를 올리고 학생이 그곳에 글을 입력하면 교사가 읽고 점수를 매겼는데, 이후에는 클래스룸에 스노클 링크를 올려 학생이 스노클 안에서 글을 쓰고 피드백을 받는 방식으로 바뀌었다고 합니다. 여기서 말하는 학급 구분과 학년은 미국 학교 기준이어서, 한국의 특수학급이나 학년과 같다고 볼 수 없습니다.
설정을 학생에 맞춰 미리 정해 둔 방법
글을 소리로 읽어 주는 기능을 켜고 시도 횟수를 제한해, 첫 글과 고쳐 쓴 글, 최종본으로 이어지는 과정을 만들었다고 합니다. 이 수업에서는 학생에게 두 번의 시도를 주었습니다. 수업 시작 때 보는 시각 안내표(그날 할 일을 한눈에 적어 둔 안내판)에 쓰기 주제를 미리 적고 스노클에도 같은 주제를 넣어, 교실에 들어오는 순간부터 같은 질문을 생각하게 했다고 합니다. 평가 기준은 스노클이 만들어 주는 것을 쓸 수도 있지만, 연습시키고 싶은 쓰기 기술에 맞춰 교사가 직접 입력했다고 말합니다.
읽어 주기와 응답 시도 횟수 등을 조정하는 글쓰기 피드백 설정 화면. 출처: Snorkl 공식 웨비나 10:55.
또 발표자는 읽어 주기, 음성 답변, 시각 자료, 바로 받는 피드백 같은 기능이 학생별 지원 계획서(미국에서는 IEP라고 부릅니다)에 적힌 편의 제공과 여러 부분에서 맞닿는다고 설명했습니다. 다만 한국의 개별화교육계획과 같은 제도라고 단정하기는 어렵습니다. 어떤 기능이 실제 지원 계획에 해당하는지는 각 학교와 담당자가 확인할 일입니다.
한 학생의 첫 글에서 최종본까지
영상에서 소개한 학생은 쓰기 어려움과 정보 처리 어려움, 주의 집중의 어려움을 함께 가진 학생이었고 읽기 지원 도구도 따로 쓰고 있었다고 합니다. 이 학생은 스노클이 잘한 점을 먼저 알려 줘서 '하이파이브를 먼저 받는 느낌'이라고 말했다고 전해집니다. 첫 글은 4점 만점에 2점, 고쳐 쓴 글은 3점이었습니다. 학생은 칭찬을 먼저 읽은 뒤 다음에 고칠 점을 보고, 최종본은 구글 클래스룸에 직접 썼습니다. 발표자는 화면을 둘로 나눠 피드백을 보면서 쓰게 했고 복사해 붙여 넣지 않도록 지도했다고 말합니다. 점수는 4점 탁월, 3점 탄탄함, 2점 보통, 1점 아직 부족으로 설명됩니다. 이는 한 교실의 사례이며, 같은 결과가 다른 곳에서도 나온다는 근거는 아닙니다.
말하기로 접근 길 넓히기: 여름 영어 학습자 수업
발표자는 여름 단기 과정에서 영어를 배우는 학생들에게 말하기 기능을 썼다고 합니다. 읽기와 쓰기는 할 수 있지만 말하기가 가장 큰 부담이던 학생들이었고, 3주 동안 매일 같은 방식으로 녹음한 뒤 첫 녹음과 마지막 녹음을 비교해 들어 보게 했다고 합니다. 학생들이 자신의 나아진 점을 스스로 알아챘다는 것은 발표자의 관찰 이야기이며, 별도의 평가 결과나 수치는 영상에서 제시되지 않았습니다.
교사가 데이터를 읽는 방식과 AI 평가의 한계
발표자는 교사용 분석 화면의 데이터로 문법 수업 주제를 정하고, 점수가 높은 학생에게는 심화 활동을 준다고 말했습니다. 맞고 틀림 표시에서 1점 수준으로 나온 학생은 바로 찾아가 확인한다고도 했습니다. 진행자와의 대화에서는 학생이 한 말을 듣고 AI가 내놓은 평가도 본 뒤 최종 판단은 교사가 한다는 취지가 나옵니다. 붙여 넣은 글은 표시가 되어 다시 쓰게 했고, 어둡거나 걱정스러운 글이 있으면 알림이 와서 동료 교사와 의논한 뒤 학생과 이야기했다는 사례도 있었습니다.
여기에 이 글이 덧붙이는 의견이 있습니다. 영상은 AI 점수가 틀릴 수 있다는 점을 따로 다루지 않았습니다. AI가 학생의 의도를 정확히 파악했는지는 별도 확인이 필요하므로, 점수와 피드백은 참고 자료로 두고 실제 학생 응답을 교사가 직접 확인하는 과정이 필요합니다.
이를 바탕으로 구성한 적용 예와 교사용 점검 질문
아래는 영상을 토대로 구성한 가상의 예이며 영상 속 교사가 실제로 한 수업이 아닙니다. 국어 시간 첫 5분을 쓰기 워밍업으로 정하고, 칠판에 적은 질문과 같은 질문을 스노클에 넣어 볼 수 있습니다. 평가 기준은 '주장을 먼저 말하기', '이유 한 가지 더 쓰기'처럼 두세 가지로 줄이고, 시도는 두 번으로 제한한 뒤, 마지막 글은 다른 화면에서 직접 쓰게 하는 식입니다. 교사가 스스로 던져 볼 질문은 이렇습니다. 이 기준이 오늘 가르친 목표와 맞는가. 읽어 주기와 말하기 중 이 학생에게 맞는 방식은 무엇인가. 점수가 낮게 나온 학생의 응답을 내가 직접 읽어 보았는가. 고쳐 쓴 뒤 첫 글과 무엇이 달라졌는가. AI의 피드백이 학생이 말하려던 바와 어긋나지는 않았는가.
출처: Snorkl 공식 YouTube, More Thinking, More Access: Snorkl for Intervention+ SpEd. 영상의 사례를 요약·재구성했습니다.
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