이행과학(Implementation Science)에서 이론, 모형, 프레임워크의 사용
그 잠재적 이점에도 불구하고, 이행과학(implementation science)에서 이론(theories), 모형(models), 프레임워크(frameworks)—이들을 통칭하여 TMFs라 함—는 자주 사용되지 않거나, 피상적으로 사용되거나, 잘못 사용되는 경우가 많다. 이러한 문제는 이행과학 분야의 발전을 저해하는 중대한 도전과제로 지적되어 왔다(Grol et al., 2007; Colquhoun et al., 2010; Davies et al., 2010; Tinkle et al., 2013; Powell et al., 2014; Liang et al., 2017). 예컨대 Tinkle 외(2013)는 TMFs의 미사용, 즉 아예 TMF를 사용하지 않는 사례를 강조했으며, 미국 국립보건원(NIH)이 자금을 지원한 대부분의 프로젝트가 TMF를 전혀 사용하지 않았음을 밝혀냈다. 유사하게 Davies 외(2010)는 1966년부터 1998년까지 발표된 지침 보급 및 이행 전략에 대한 평가 논문들을 검토하였고, 단 23%만이 TMF를 사용했음을 보고했다.
TMFs의 사용이 점차 증가하고는 있으나, 피상적으로만 활용되는 경우가 여전히 많다. 예를 들어, Consolidated Framework for Implementation Research (CFIR)를 인용한 연구들을 체계적으로 검토한 Kirk 외(2016)는, 다수의 연구들이 CFIR을 의미 있게 적용하지 않았음을 발견했다. 많은 논문들이 CFIR을 배경이나 논의 부분에서 언급하는 데 그쳤으며, 자료 수집, 분석, 결과 구성에 CFIR을 적용하지 않았다. 유사한 맥락에서, Promoting Action on Research Implementation in Health Services (PARIHS) 프레임워크를 인용한 논문들을 검토한 연구에서도 이 프레임워크의 광범위한 피상적 사용이 확인되었다(Helfrich et al., 2010).
TMF의 오용(misuse)도 또 다른 문제이다. Gaglio 외(2013)는 RE-AIM (Reach, Effectiveness, Adoption, Implementation, Maintenance) 프레임워크 중 “도달(reach)” 영역을 잘못 사용한 연구들을 발견했다. 이 영역은 중재 참여자(분자)와 비참여자(분모)를 비교하는 데 사용되어야 한다. 그러나 일부 연구에서는 참여자들 간 비교(예: Haas et al., 2010)처럼 잘못된 방식으로 이 영역을 해석하였다.
이행과학 연구자들은 어떤 TMF를 가장 자주 선택하며, 어떤 목적으로 사용하는가?
Birken 외(2017a)는 국제 이행과학 연구자 그룹을 대상으로 한 설문조사를 통해 TMF 사용 현황을 조사하였다. 응답자들은 100개 이상의 TMF를 다양한 학문 분야(예: 이행과학, 건강 행동, 조직 연구, 사회학, 경영학 등)에서 사용한다고 보고했다. 가장 흔히 사용된 TMF로는 다음이 포함되었다:
- CFIR (Damschroder et al., 2009)
- RE-AIM (Glasgow et al., 1999)
- Diffusion of Innovations (Rogers, 2010)
- Theoretical Domains Framework (TDF) (Michie et al., 2005)
- EPIS (Exploration, Preparation, Implementation, Sustainment) Framework (Aarons et al., 2011)
많은 연구자들이 여러 TMF를 결합하거나 자체적으로 개발한 TMF를 사용한다고 보고했다.
이행과학 연구자들(n = 223)은 자주 사용하는 TMF들을 다음의 목적으로 활용한다고 밝혔다:
- 이행 장벽과 촉진 요인으로 작용할 수 있는 주요 구성요소를 식별하기 위해 (80%)
- 자료 수집에 정보를 제공하기 위해 (77%)
- 개념적 명확성을 높이기 위해 (66%)
- 이행 계획을 수립하는 데 도움을 주기 위해 (66%)
또한 TMF는 자료 분석, 구성요소 간 관계에 대한 가설 설정, 용어 정리, 평가 설계, 이행 과정 및 결과 명시, 연구의 맥락 설명, 이행 전략 선택 및 구성 안내 등 다양한 용도로 사용되었다.
Strifer 외(2020)의 질적 연구에서는 이행과학 연구자 및 실천가들이 TMF를 다음과 같이 인식하고 있음이 밝혀졌다:
- 이행의 출발점으로 적절하다
- 체계적 혹은 실용적 접근 방식을 제공한다
- 이행의 주요 범주나 과정을 개괄적으로 보여준다
- 방법론적 엄밀성을 높이는 데 기여한다
TMF는 연구 질문을 설정하고, 이행 프로젝트의 정당성과 구조를 부여하며, 이행 전략을 선택하고 조정하며, 의도된 결과를 달성하고, 이행 결과를 분석·해석·일반화·적용하는 데 사용되었다.
이행과학 연구자들은 어떻게 이론적 접근을 선택하는가?
이행과학 연구자들(n = 212)은 TMF를 선택할 때 매우 다양한 기준을 사용하는 것으로 보고하였으며, 어떤 기준이 가장 중요한지에 대한 합의는 거의 없었다(Birken et al., 2017a):
- 분석 수준(예: 개인, 조직, 시스템): 58.02%
- 논리적 일관성/그럴듯함(즉, 제안된 관계에 대한 의미 있고, 직관적으로 타당한 설명 포함): 56.13%
- 변화 과정에 대한 설명(즉, 과정 요인의 변화가 이행 관련 결과의 변화로 이어지는 방식에 대한 설명 제공): 53.77%
- 경험적 근거(즉, 해당 프레임워크 또는 이론과 관련된 결과를 산출한 경험적 연구에서의 사용 여부로, 누적적인 이론 구축에 기여): 52.83%
- 일반화 가능성(즉, 다양한 학문 분야, 환경, 인구집단에 적용 가능성): 47.17%
- 특정 환경(예: 병원, 학교) 또는 인구집단(예: 암 환자)에의 적용성: 44.34%
- 변화 전략/기법의 포함(즉, 이행 관련 과정 및/또는 결과를 변화시키기 위한 구체적 방법 제시 여부): 44.34%
- 관심 있는 결과 변수(즉, 포함된 구성요소들이 연관된다고 여겨지는 변수의 개념적 중심성): 41.04%
- 도식적 표현의 포함(즉, 구성요소들과 그 상호 관계를 명확하고 유용한 그림으로 표현한 경우): 41.04%
- 관련된 연구 방법(예: 정성적 인터뷰에 활용, 신뢰도 있는 설문지 혹은 그것을 구성하기 위한 방법론과 연결됨): 40.09%
- 절차적 안내(즉, 적용을 위한 단계별 접근법을 제공하는지 여부): 38.68%
- 분야 내 승인/권위자 추천(즉, 특정 학자 집단, 국가, 연구비 지원 기관 등에서의 사용 빈도, 인기, 수용성, 영향력에 대한 인식): 33.96%
- 설명력/검증 가능성(즉, 변수 및 효과에 대해 설명할 수 있는 능력; 경험적 검증이 가능한 가설 생성 여부): 32.55%
- 단순성/간결성(즉, 효과를 설명하기 위해 비교적 적은 수의 가정을 사용하는 정도): 32.08%
- 구성요소 간 인과관계의 명확성(즉, 구성요소들 간의 관계에 대한 요약, 설명, 조직화, 기술 포함 여부): 32.08%
- 학문적 기원(즉, 철학적 기반): 18.40%
- 반증 가능성(즉, 경험적 자료로 검증 가능한지 여부): 15.09%
- 고유성(즉, 다른 이론이나 프레임워크와 구별될 수 있는 정도): 12.74%
- 풍부성(fecundity)(즉, 다수의 가설을 생성할 수 있는 풍부한 이론적 자원 제공 여부): 9.91%
- 위의 항목 중 해당 없음: 0.00%
이처럼 선택 기준이 이질적으로 다양하다는 점은 TMF의 미사용, 피상적 사용, 잘못된 사용에 기여할 수 있다. 더불어, 해당 설문조사의 질적 결과에 따르면, TMF는 종종 무계획적이거나 편의적 이유 또는 과거에 접했던 경험에 따라 선택되는 경향이 있었다. Strifer 외(2020)는 연구 참여자들이 새로운 이론, 모형 또는 프레임워크를 식별하기 위해 명시적인 절차를 따르지 않았으며, 다음과 같이 보고하였다:
“익숙한 이론이나 프레임워크를 선호하고 반복적으로 사용하는 경향이 있었으며, 익숙한 것을 사용하는 것이 가장 편했다”
TMF를 의도적으로 선택하는 것의 장점은 무엇인가?
하나 이상의 TMF를 선호하고 반복적으로 사용하는 것은 비용을 초래할 수 있다. 비판적 성찰 없이 TMF를 선택하는 행위는, 사용자의 목표에 실질적인 질적 기여를 하는 TMF를 선택할 기회를 차단할 수 있다. 편의성 또는 익숙함에 기반한 TMF 사용 경향은 이행과학 내에서의 '사일로(silo)' 현상을 야기할 수 있으며, 이는 연구 결과의 일반화, 공통 이해 증진, 분야의 발전을 저해할 수 있다. 이행 결정요인(determinant)에 대한 설명이나 이행 전략 개발을 위한 새롭고 잠재적인 접근 방식에 열려 있는 태도는 TMF 선택 과정을 더욱 풍부하게 하고, 보다 효과적인 해결책의 가능성을 열어줄 수 있다.
예를 들어, 이행과학 분야에서는 오래전부터 개인 및 집단의 행동 변화를 이행의 핵심으로 인식해 왔다. 이 분야는 행동 변화를 설명하기 위해 사회학 및 심리학의 잘 발달된 이론적 기반을 활용해왔다. 하지만 개인 수준의 결정요인에 대한 연구가 상대적으로 강조되어 왔다. 행동 변화에 관한 경험적 연구는 대개 사회생태학적 모델의 단일 수준에 초점을 맞췄으며, 행동 변화 전략 역시 마찬가지였다(Birken et al., 2017a). 문화, 분위기(climate), 리더십, 자원 등 집단 수준에서의 영향력을 밝히려는 경험적 연구들조차도, 개인 데이터를 수집하고 집계하는 방식을 통해 추론하는 경우가 많다. 이는 환원주의적 오류(reductionist fallacy)로 이어질 수 있다. 이행과학에서 새로운 이론적 접근과 과학적 방법론을 도입하면, 개인 및 집단 행동 변화에 영향을 미치는 집단 수준 요인에 대해 더 깊이 이해할 수 있을 것이다(Nilsen et al., 2022). 유사하게, 조직 이론(organizational theory)도 이행과학에 기여할 수 있는 잠재력을 가지고 있다(Birken et al., 2022).
널리 확산된 많은 TMF들은 또한, 임상 실무에서의 행동과 행동 변화의 핵심을 의식적인 사고 과정(conscious thought processes)에 지나치게 초점을 맞추는 경향이 있다. 그러나 이행과학에서는 반복적으로 보건 전문가의 행동을 변화시키는 것이 어렵다는 점을 입증해 왔다. 이러한 점에서 다른 이론적 접근들에 관심을 가질 필요가 있다. 예컨대, 습관화된 루틴과 무의식적(non-reflective) 과정의 형태로 보건 전문가의 행동을 이해하는 것은, 인간 행동을 이해하고 그것을 변화시키는 대안적 관점(alternative lens)을 제공할 수 있다(Potthof et al., 2022).
최근 연구는 개인 수준의 요인을 다루는 것이 제한적인 효과만을 가질 수 있음을 보여주며, 행동 변화에 영향을 미치는 집단적 요인에 대한 지식이 점차 축적되고 있다. 이에 따라 Nilsen 외(2022)는, 어떤 행동이 변화되어야 하는지에 대한 성찰을 도와줄 수 있는 2×2 개념적 지도(conceptual map)를 제안했다. 이는 행동 변화를 이해하고 촉진하기 위해 어떤 유형의 TMF가 가장 적합한지 판단하는 데 지침이 될 수 있다.
프로젝트에 적합한 TMF를 찾을 때 흔히 겪는 어려움은 무엇인가?
보건의료 분야에서 활동하는 이행과학 연구자 및 실천가들을 대상으로 Strifer 외(2020)는 인터뷰 기반의 질적 연구를 수행하였다.
대부분의 참여자들은 TMF 사용이 효과적인 근거기반 실천 및 이행 전략을 계획하고 개발하며 유지하는 데 중요하고 자명한 것으로 인식하고 있었다. 그러나 이들은 적절한 TMF를 선택하는 것이 어렵다고도 강조하였다.
이 연구는 TMF 선택의 주요 장벽으로 다음을 확인하였다:
- TMF의 이행 또는 적용에 대한 충분하지 않은 배경 지식이나 훈련
- 이행 연구 방법론 또는 실천에 대한 전문성 부족
참여자들은 명확하고 간결한 언어 및 용어(특히 구성요소의 정의 포함)가 TMF를 구별하고 선택하는 데 핵심적인 요소라고 보았다. 그들은 많은 TMF가 서로 중첩되거나 유사한 개념을 반복한다고 인식하고 있었으며, 이런 상황에서는 구체적인 정의와 용어 구분이 더욱 중요하다고 판단하였다. 또한, 특정 TMF가 개발되거나 적용된 맥락에 대한 정보가 더 많이 제공되어야 자신의 이행 프로젝트 맥락과의 적합성(fit)을 평가할 수 있다고 보았다. TMF가 실제 연구에서 어떤 연구 질문, 목적, 건강 문제, 환경, 대상 인구, 행동 변화 수준에 적용되었는지에 대한 문헌상의 예시는, 비교 및 선택 과정에서 매우 유용하다고 인식되었다(Strifer et al., 2020).
프로젝트에 적합한 TMF를 선택하기 위한 도구
이행과학에서 사용되는 TMF는 사회학, 건강서비스 연구, 심리학, 경영과학 등 다양한 학문 분야로부터 도입되었으며, 최근에는 이행과학 자체 내에서 개발된 경우도 점점 많아지고 있다(Nilsen, 2015). TMF들을 종합(synthesize)하려는 노력은 서로 간의 중복 문제를 해결하는 데 도움이 될 수 있다. 그러나 각 TMF는 특정 프로젝트에 대해 강점, 약점, 적합성이 서로 다르기 때문에, 적절한 TMF를 선택하는 방법은 여전히 중요한 과제로 남아 있다(Birken et al., 2017b). 따라서 이행과학 연구자들은 특정 프로젝트에 적합한 TMF를 선택하는 데 도움이 되는 가이드를 필요로 한다. 이러한 가이드는 TMF의 의미 있는 사용을 촉진하고, 미사용이나 피상적 사용을 줄이며, 나아가 TMF의 유용성과 타당성을 시험하고 보고하며 향상시킬 수 있는 기회를 확대하고, 필요 시 조정(adaptation) 또는 대체(replacement)를 위한 근거를 제공할 수 있다.
T-CaST(Theory Comparison and Selection Tool)는 이행과학 연구자들이 TMF를 선택하는 것을 돕기 위해 개발되었다. 이 도구의 개발 첫 단계로, 연구팀은 국제적 규모의 설문조사를 통해 연구자 및 실천가들이 어떤 TMF를 사용하고, 어떻게 사용하며, 어떤 기준으로 선택했는지를 탐색했다(Birken et al., 2017a).
T-CaST 개발 과정에서, 연구팀은 먼저 TMF 선택 기준에 대해 조사에서 확인된 항목들을 바탕으로 개념 맵핑(concept mapping) 활동을 통해 이행과학자들의 참여를 유도하였다. 이 활동에는 기준 항목 분류 및 평정 작업이 포함되었고, 선택 기준의 명확성과 중요성에 대한 평가와 함께 개념적으로 구분된 범주들을 도출하였다. 둘째, 연구팀은 이 개념 맵핑 결과를 활용하여 TMF 선택을 안내하는 도구를 개발하였다. 셋째, 전문가 합의, 인지 인터뷰(cognitive interview), 반구조화 인터뷰(semi-structured interview)를 통해 이 도구의 유용성을 평가하였다. 이 도구와 방법에 대한 자세한 설명은 Implementation Science 저널에 게재된 논문에서 확인할 수 있다(Birken et al., 2018).
T-CaST 사용 설명은 다음과 같다:
- 표 12.1에 자신의 이행 프로젝트에 대한 정보를 기입한다.
- 표 12.2를 작성하여 하나 이상의 TMF가 해당 프로젝트에 적합한지 평가한다.
이 도구는 TMF를 평가하고, 공백을 확인하며, 여러 TMF를 결합할 기회를 모색하는 데 사용할 수 있다.
- 1단계: 1열에서 프로젝트와 관련된 특성들을 선택한다.
- 2단계: 3열 또는 5열 상단에 평가할 TMF 후보들을 기입한다.
- 3단계: 선택한 각 특성에 대해, 후보 TMF가 해당 특성과 얼마나 적합한지를 평정하고, 그 이유를 기록한다.
- 0점 = 부적합 (해당 특성에 대해 TMF가 적합하지 않음)
- 1점 = 보통 (일부 적합하지만 완전하진 않음)
- 2점 = 적합 (해당 특성에 대해 TMF가 잘 부합함)
- 4단계(선택 사항): 마지막 행에 평균 점수를 계산하여 TMF가 해당 프로젝트에 얼마나 적합한지를 종합적으로 평가한다. 여러 팀원이 도구를 사용하는 경우, 팀원 간 점수를 평균내는 것도 고려한다.
- 5단계: 필요 시 다른 TMF에 대해서도 반복하여 수행한다.
- 6단계: Action 섹션에, 도구를 통해 얻은 정보를 프로젝트에 어떻게 적용할 것인지 기술한다.
표 12.1과 12.2는 연구자들이 프로젝트 정보 및 TMF 선택 기준을 명시적(explicit)으로 기록하고, 관련 기준에 따라 TMF의 성과(performance)를 평가하는 방법을 보여준다. 이 도구는 다음 웹사이트에서 온라인으로 이용 가능하다: https://impsci.tracs.unc.edu/tcast
여기에는 T-CaST의 목적, 개발 배경, 평가할 수 있는 TMF 목록에 대한 하이퍼링크가 포함되어 있다. 도구에는 사용 설명서, 실제 연구 및 실무 사례, 프로젝트 설명 입력란, 후보 TMF 목록, 프로젝트 관련 기준을 선택하고 TMF를 평가할 수 있는 표가 포함되어 있다. TMF를 선택, 적용, 평가하는 전략 등 이행과학 분야에서 TMF와 관련된 추가 정보는 다음 링크에서 확인 가능하다:
https://dissemination-implementation.org/select
T-CaST는 다음과 같은 여러 장점을 가지고 있다:
- 첫째, TMF 선택을 돕는다는 점에서, T-CaST는 문헌에서의 단절(fragmentation)을 줄이고, 이행과학에서의 TMF 미사용 문제를 해결할 수 있는 가능성이 있다.
- 둘째, T-CaST는 이행과학에서 만연한 TMF 오용 문제를 줄이는 데 기여할 수 있다. 반구조화 인터뷰에 참여한 사람들은 T-CaST가 자신들이 TMF를 선택할 때 사용한 기준을 명확하게 표현하도록 도와주었다고 보고하였다. 기존 연구에서 TMF 선택이 편의성이나 과거 경험에 의해 주로 결정되었던 점을 고려할 때, 우리는 이행 관련 연구에서 TMF를 사용할 경우, T-CaST를 활용하여 선택 기준을 투명하게 보고할 것을 권장한다. TMF 선택 기준의 투명한 보고는 피상적 사용을 줄이는 데 기여할 수 있다.
- 셋째, T-CaST는 사용자가 적합한 TMF가 이미 존재할 수 있음을 인식하도록 유도함으로써, 불필요한 TMF의 난립(proliferation)을 억제할 수 있는 잠재력을 가지고 있다.
최근 문헌의 기여
TMF 선택 과정은 최근 문헌에서 제시된 다양한 기여들에 의해 보다 용이해질 수 있다. 예를 들어 Smith 외(2020)는 특정 프로젝트에 가장 적합한 TMF를 선택하기 위한 추가 지침을 제안하였다. Implementation Research Logic Model(IRLM)을 설계하는 과정에서, 연구자나 실천가는 프로그램의 자원(resources), 활동(activities), 산출물(outputs), 결과(outcomes), 그리고 영향(impact) 간의 공유된 관계를 탐색할 수 있다(Smith et al., 2020). 이러한 (단순화된) ‘논리적’ 개요(logical overview)는 프로젝트의 여러 구성 요소를 시각화함으로써, 연구자들이 설계 과정을 수행하는 데 도움을 주고, 적절한 TMF 선택을 용이하게 만들 수 있다. IRLM은 단순하거나 복잡한 형태 모두 가능하며, 연구의 다양한 목적과 단계(계획, 실행, 보고, 종합 등)에 따라 활용될 수 있다.
탐색적(exploratory) 과정에서 연구자들은 다음 두 가지 이론을 정식화하게 된다:
- 변화를 유도하는 중심 과정 또는 동인(drivers)에 대한 이론: 변화 이론(Theory of Change)
- 이 변화 이론을 작동시키기 위해 프로그램 구성요소들이 어떻게 설계되는지를 설명하는 이론: 실행 이론(Theory of Action)
| 구분 | Theory of Change (ToC) | T heory of Action (ToA) |
| 핵심 질문 | “왜 변화가 일어날까?”(어떤 주요 메커니즘·동인이 결과를 낳는가) | “어떻게 그 변화를 일으킬까?”(어떤 프로그램·전략으로 메커니즘을 작동시킬까) |
| 초점 | 인과 경로·가정(assumptions)·중간 단계(outcome chain) | 활동(activities)·투입(inputs)·조직 설계(delivery modality) |
| 추상-구체 수준 | 개념적‧설명적(높은 추상) | 운영적‧설계적(구체) |
| 산출물 예시 | 결과 사슬(Outcome map), 변화 가정 목록 | 논리모형(Logic model), 작업 계획서 |
| 평가 지표 | “이 메커니즘이 맞았는가?” (중간·최종 결과) | “계획한 활동이 실행·충실도(fidelity) 있게 이루어졌는가?” (과정·출력) |
| 관계 | ToC ⇒ 전략 방향 제시 | ToA ⇐ ToC를 실현하도록 세부 설계 |
*ChatGPT o3
이상적인 경우, IRLM은 이해관계자들과 함께 공동으로(co-created) 개발되고, 새로운 통찰을 반영하여 반복적으로 검토 및 수정된다. Smith 외(2020)가 그들의 웹사이트(https://cepim.northwestern.edu)에서 제시한 예시 중 하나는, 파킨슨병 환자를 위한 지속적 규칙적 운동 실천 프로그램에 대한 IRLM 구현을 보여준다(표 12.3 참조).
로직 모델을 구축한다는 것은, 작용 기전(mechanisms of action)을 이행 전략 및 관련된 결과와 연결하는 작업을 의미한다.
비록 Smith 외(2020)는 IRLM 개발 과정에서 TMF 선택을 위한 명시적인 방법(method)을 직접 언급하지는 않았지만, 프로세스의 일부 단계에서 T-CaST를 활용할 기회가 존재한다. 예컨대, 서로 다른 TMF 대안들 사이에서 저울질할 때 T-CaST가 유용할 수 있다. T-CaST와 같은 평가 모델(evaluation model)을 활용함으로써, 로직 모델의 논리를 지지할 수 있는 TMF를 선택할 수 있게 되며, 예를 들어 다음과 같은 TMF 특성을 비교할 수 있다:
- 적용 가능성(applicability): 예) TMF가 이행 관련 주요 결과(fidelity, acceptability 등)에 초점을 두고 있는가? (T-CaST 기준 3a)
- 검증 가능성(testability): 예) TMF가 제안된 관계에 대해 의미 있고 타당성 있는 설명을 포함하는가? (T-CaST 기준 2b)
(표 12.2 참조)
미래의 방향
이행과학 연구 프로젝트에서 TMF를 선택하는 일은, 이행과학 커뮤니티의 초심자뿐만 아니라 숙련된 연구자들에게도 여전히 도전 과제로 남아 있을 가능성이 크다. 그러나 최근의 문헌 기여를 통해 보았듯, 이 복잡성을 줄이기 위한 연구적 노력이 지속되고 있다.
앞으로는 실천가 및 연구자들이 TMF를 선택하는 과정을 지원하는 발전이 이루어질 수 있다. 다음과 같은 이슈들이 향후 다뤄질 수 있다:
- 보다 총체적인 관점(holistic perspective)을 반영한 TMF의 확산
- TMF 사용의 실제 사례(exemplars) 제공
- TMF 선택 과정에서 이행과학 전문성과 맥락적 전문성의 통합
- TMF 선택 도구의 정교화(refinement)
보다 총체적인 관점을 반영한 TMF의 확산
향후에는, 이행과정을 보다 총체적으로 바라볼 수 있도록 돕는 TMF의 확산이 TMF 선택을 풍요롭게 만들 수 있다. 이행 TMF의 미사용, 피상적 사용, 오용은 일반적으로 지나치게 많은 TMF 중에서 선택해야 하는 어려움 때문이라고 여겨지지만(Tabak et al., 2012; Flottorp et al., 2013), 실제로는 상대적으로 덜 알려졌기 때문에 거의 선택되지 않는 유망한 TMF들도 존재한다. 이행을 보다 총체적으로 이해할 필요성을 인식하는 연구자들은, 다층적(multilevel) 영향, 집단 수준 및 시스템 관점, 개인 수준에서의 의식적/비의식적 사고 과정 등을 다루는 TMF들을 선택 과정에 통합하려고 할 것이다.
TMF 사용의 실제 사례(Exemplars)
TMF 목록과 선택 도구만으로는 프로젝트에 적합한 TMF를 성공적으로 식별하는 데 항상 충분하지 않을 수 있다. 이상적인 경우, 네트워크 자원에는 TMF 옵션 목록, 개발 역사, 다양한 맥락에서의 적용 사례, 그 유용성에 대한 요약 정보 등이 포함되어야 한다. 다양한 환경에서 TMF가 실제로 잘 작동한 사례를 체계적으로 제공하는 개요는 초심자뿐만 아니라 전문가에게도 큰 도움이 될 것이다.
TMF 선택에서 이행과학 전문성과 맥락 전문성의 통합
Strifer 외(2020)가 지적했듯이, TMF를 식별하고 선택하는 과정은 다양한 TMF 사이를 탐색하는 일뿐 아니라,
- 이행과학에 내재된 특유의 논리에 대한 이해,
- 선택된 TMF가 자신의 프로젝트 맥락과 어떻게 부합하는지를 평가하는 지식과 판단
을 동시에 필요로 한다.
따라서 TMF를 선택하고 사용하는 이행 팀은 이 두 가지 능력을 모두 갖춘 구성원을 포함할 때 큰 혜택을 얻을 수 있다.
이 팀에는 다음과 같은 구성원이 포함될 수 있다:
- 프로젝트 맥락에 대한 이해를 가진 사람
- 이행과학 훈련 또는 지식을 가진 사람(혹은 그에 대한 학습 동기와 자원이 있는 사람)
- 이행 계획 설계를 주도할 의지가 있는 사람
TMF 선택 도구의 정교화
T-CaST 개발자들은 보다 의도적이고 정교한 TMF 선택을 위해 이 도구를 지속적으로 발전시킬 예정이다. T-CaST 웹사이트에는 TMF 사용 사례의 온라인 예시가 제공되고 있으며, 향후 버전에서는 더 총체적 관점을 제공하는 덜 알려진 TMF 사용 사례도 포함될 수 있다. 또한, TMF 선택에서 이행과학 훈련과 맥락 전문성의 통합 필요성을 반영하여, 현재 사이트는 실천가용 버전과 전문가용 버전의 템플릿을 각각 제공하고 있다. 향후 버전은 이론-실천 통합 사용자에게 적합한 통합형 접근 방식을 포함할 수도 있다. T-CaST는 사용자가 TMF를 선택할 때 프로젝트의 목적과 목표, 그리고 고려해야 할 결과 유형을 보다 잘 인식하도록 돕는 방향으로 발전할 수 있다. 사용자는 먼저 이행 프로젝트의 전반적 목표를 정의하고 다음 중 어떤 목표에 해당하는지를 명확히 할 수 있다:
- 이행 전후로 중요 요인을 이해하고자 하는가
- 이행 과정을 계획하고자 하는가
- 이행 전략의 선택을 지원하고자 하는가
이 세 가지 중 어느 목표에 해당하는지 명확히 하는 것만으로도, 적절한 TMF를 선택하는 데 큰 도움이 될 수 있다(Nilsen, 2015).
결론적 논의 (Concluding Remarks)
이행과학의 연구와 실천에서 TMF를 사용하는 것은,
- 연구 결과의 일반화,
- 공통된 이해 증진,
- 학문 분야의 발전을 위해 바람직하다는 점에서 널리 수용되어 왔다.
이행과학에서 다루어지는 다양한 TMF들은, 이행 프로젝트를 기획, 수행, 평가하는 데 있어 영감을 주는 풍부한 자원이다. 그러나 어떤 TMF가 특정 프로젝트 맥락에 적합한지를 인식하는 과정에 대해서는 더 많은 연구가 필요하다. TMF 선택은 연구 질문과의 정렬뿐 아니라, 해당 이행 연구 프로젝트 또는 실제 실천 프로젝트의 요구에 부합해야 한다. TMF를 선택하는 가장 좋은 방식에 대한 논의는 앞으로도 당분간 계속될 전망이다. 이행과학 커뮤니티는 앞으로도 TMF의 사용을 더 효과적으로 증진하고, 초심자와 전문가 모두가 TMF와 그 활용 방식을 더 쉽게 접근하고 이해할 수 있도록 돕는 방법을 지속적으로 탐색해 나갈 것이다.