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본서는 디지털 학습에 있어서 학습 계기(chance) 즉, 학습 동기(motive)는 어떻게 촉진(facilitation)하고 조력(support)할 것인가? 또한 자기 주도적 학습에 따른 내적·외적 보상은 어떻게 해야 하는가? 출력학습(retri/output learning)을 위한 튜터(tutor) 역할, 조력자(supporter) 즉 촉진자(facilitator)의 역할은 어디까지인가? 에 대한 답을 얻기 위한 접근이다. 집필자 모두는 학교 현장을 잘 알고 있는 전문가이기에 디지털 학습이 추구하는 미래 교육의 주제들을 정하는 데 그리 많은 시간이 필요하지는 않았다. 다만 집필하면서 반복되는 질문은 본서의 내용이 우리 교육 현장에서 얼마나 어떻게 적용할 수 있을까? 에 대한 고심이 더 많았던 것이 사실이다.
특히, 본서를 통해 새롭게 개념화된 정율사관의 메타인지 레벨은 주목할 만한 주제이다. 향후 더 많은 다양한 데이터가 모이게 되면, 학습 촉진에 도움이 될 것이다.

Ⅰ. 학습 부진
1. 학습 동기 요인 13
2. 학습 부진 촉발 요인 14
3. 학습부진과 열등감 16
4. 학습부진과 난독증 18
5. 학습 부진의 특징과 진단 척도 32

Ⅱ. 디지털 러닝과 튜터
1. 공교육의 디지털 학습 41
· 디지털 대전환 시대와 교육혁신
· 에듀테크 성장과 공교육혁신을 위한 정부 대응
2. 디지털 러닝 46
· 디지털 러닝의 의미와 장점
· 디지털 러닝의 세계적 추세
3. 디지털 튜터 51
· 디지털 튜터의 개념
· 디지털 튜터의 역할
4. 디지털과 학습 56
· 디지털 시대의 학습관
· 수업의 변화
5. 맞춤형 디지털 학습 61
· 디지털 러닝과 개별학습
· 학습평가

Ⅲ. 학습자 특성과 메타인지
1. 학습자 특성과 메타인지 69
2. 학습자의 발달적 특성 71
· 피아제의 인지발달 단계
· 정보처리 학습이론
· 비고츠키의 인지이론
3. 메타인지 76
· 메타인지의 정의
· 메타인지 구성요소
· 학습자 특성과 메타인지
4. 메타인지 향상과 학습활동 81
· 시간관리와 매트릭스
· 셀프 테스트
· 자유연상법과 집중연상법
· 시선 선돌리기
· 분산 학습

Ⅳ. 학습자 주체성과 핵심 질문
1. 학습자 행위 주체성 89
· 학습자 행위 주체성 개념의 이해
· OECD Eduction 2030의 학습자 행위 주체성
2. 핵심 질문 95
· 핵심 질문 개념 정의
· 핵심 질문 구성의 원리
· 핵심 질문이 필요한 이유
· 탐구를 위한 질문
3. 그룹 퍼실리테이션 104
· 프로세스 디자인
· 프로세스 메니저먼트
· 피드백과 평가

Ⅴ. 출력 기반 학습
1. 교육에서 출격에 대한 오해와 이해 113
2. 효과적인 출력을 위한 방안 120
3. 미래교육과 출력 중심의 공부 124

Ⅵ. 맞춤형 피드백과 보상
1. 막춤형 피드백 131
2. 학습자 중심 교수 활동 136
3. 학습자 테이터 분석 139
4. 학습자 동기 유발 보상 148
5. 평가와 맞춤형 피드백을 위한 교수설계 150

Ⅶ. 협력적 코칭과 학습자
1. 협력적 코칭 169
2. 협력적 코칭의 실천 173
3. 코페티션 181
4. 코페티션 실천 184

Ⅷ. 챗GPT와 인공지능 교육의 미래
1. 인공지능 191
2. 챗GPT 193
3. 프롬프팅 197
4. SORA 200
5. 미래의 교육환경 201

Ⅸ. 메타인지 레벨과 학습코칭 상담
1. 메타인지 레벨 207
· 폰(Pawn) 단계: 동기부여 단계
· 나이트(knight) 단계: 학습 촉진 단계
· 비숍(Bishop) 단계: 주도적 학습 단계,
· 퀸(Queen) 단계: 성취학습 단계
2. 학습 코칭상담 211

Ⅹ. 미래 교육 방향
1. 넛지 학습전략 222
2. 공감과 소통 학습전략 224
3. 격려와 보상 학습전략 227
4. 코딩 질문 학습전략 229
5. 뇌 기반 융합 학습전략 233
6. 디지털 학습과 미래교육의 방향 244