행동주의 학습이론 개념
이번 포스팅에서는 교육학 분야에서는 꼭 다루어야 할 학습이론인 행동주의 학습이론에 대해서 알아보겠습니다.
행동주의 학습이론에서는 학습자의 행동이 중심연구 대상이 되며 환경과 행동간의 연관관계를 파악하는데 그 중심이 있습니다. 교육학의 행동주의 학습이론에서 자주 듣게 되는 키워드인 보상, 강화, 스키너에 대해서 알아보겠습니다.
행동주의 학습이론 과정
행동주의 학습이론 과정에 대해서 알아보겠습니다.
먼저, 행동이 결과에 따라서 강화가 될 수도, 약화가 될 수도 있다는 주장입니다. 원하는 결과를 가져왔을 때 보상을 통해서 그 행동은 강화가 되며, 처벌을 통해서 그 행동이 약화가 된다는 이론인데 이러한 과정을 조작적인 조건화 (Operant Conditioning)라고 부릅니다. 다시말해, 행동주의 학습이론에서는 강화 (rewards)와 처벌(punishment)을 통해 학습이 촉진될 수 있으며, 강화나 약화를 일정한 간격이나 횟수로 조절하여 학습의 강도와 지속성에도 영향을 미친다고 주장합니다.
행동주의 학습이론 학자
존 왓슨 (John B. Watson)은 행동주의 라는 논문에서 사람의 행동을 외부에서 관찰할 수 있는 반응이라고 소개했습니다. 외부의 자극에 대해서 반응을 하게 되고, 가령 이상한 소리를 아이가 듣게하고 그 아이는 그 소리에 무서움을 표현하는 반응을 보인다면 (그의 Baby Albert 실험에서 흰 쥐를 사용한 예시) 이런 외부의 환경을 조건화시킴으로써 행동을 형성한다고 제시합니다.
B.F. 스키너는 행동주의 이론을 더욱 더 확장시켰는데, 조작적 조건화 (Operant Conditioning)에 초점을 두었습니다. 어떤 행동이 결과에 따라 강화 또는 약화가 되는데 조작적인 조건화를 통해 특정 행동이 강화가 될 수도 약화가 될 수도 있다고 주장합니다. 또한 규칙적인 강화 또는 불규칙적인 강화 등, 강화의 제공형태에 따라서도 학습의 지속성과 속도에도 차이가 난다고 그의 스케쥴링 강화 실험을 통해서 제안합니다.
존 왓슨과 스키너의 연구는 학습환경, 특히 학습의 좋은 결과를 얻기위해 제공되는 외부의 자극, 즉 보상이나 처벌과 같은 형태에 대한 연구, 고민 등 많은 교육학 분야에 영향을 미쳤습니다. 교실에서 학습뿐만 아니라, 팀 프로젝트를 수행하는 집단 학습과, 각 개인의 특성과 성과에 따라 달라질 수 있는 개별학습 분야에서도 상당한 도움이 될 수 있는 이론입니다.
사회적 환경도 행동에 영향을 미칠 수 있다고 주장한 알버트 반더즈 (Albert Bandura)의 연구는 사회적인 보상, 사회적 학습의 메카니즘을 이해하고자 했습니다. 반더즈는 사회적 환경과 개인의 행동의 연관성에 대해서 연구했는데, 개인의 행동은 사회적 환경에 지대한 영향을 받는다고 주장했습니다. 이러한 사회적 환경을 통해 모방을 통해 학습을 하게 되는데, 대표적으로 아이가 부모님으로부터 언어를 모방하며, 사회적 상호작용, 행동을 모방하는 것을 예로 들 수 있습니다. 또한 사회적 보상을 통해, 즉 사람들로부터의 칭찬과 비판을 통해 행동을 조절한다고 주장합니다. 마지막으로 관찰학습을 통해 어떤 행동이 좋은 행동인지 좋지 못한 행동인지를 학습하게 된다고 제안합니다.
응용
행동주의 학습이론은 교육학 분야 뿐만 아니라, 심리학, 정신건강 분야에서도 상당한 영향을 끼친 이론입니다. 특히, 조작적인 조건화를 통해 심리치료에도 많이 사용이 되며 사회적으로는 중독과 같은 부정적인 행동의 교정치료에도 도움을 주고 있습니다. 직장에서는 리더쉽의 개발에도 활용이 되어 팀의 성과 향상에도 응용이 됩니다. 조직내 조작적인 조건화를 통해 보상이 이루어져서 조직내 긍정적인 환경을 조성할 뿐만 아니라 목표를 달성하기 위한 원하는 행동에 대한 장려를 돕습니다.
행동주의 학습이론은 스포츠 분야에서도 긍정적인 효과를 얻을 수 있습니다. 이루어야 하는 기술을 해내었을 때, 보상을 통해서 목표달성을 더욱 더 용이하게 만들뿐만 아니라, 팀 스포츠에서는 팀원 간의 협력을 도모하며, 강화를 통해 보다 효율적으로 원하는 행동을 이루어 낼 수 있습니다. 사회 개발 분야에서도 행동주의 학습이론은 적용이 되는데, 범죄를 예방할 뿐만 아니라 범죄율 또한 낮추는 긍정적인 결과를 가져올 수 있게 해 줍니다.
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