4. 연구 방법
이 연구는 구성주의 철학적 입장에 기반한 해석적 질적 방법론을 채택했습니다. 이는 객관적 진리를 발견하려는 것이 아니라, 사람들이 세계와 상호작용하며 의미를 구성한다는 전제하에 진행되었습니다. 연구자들의 주관적 해석이 중요하며, 연구 과정에서 연구자의 관점과 해석을 명확히 밝히는 것이 필요했습니다.
연구는 내러티브 리뷰와 통합적 리뷰를 결합한 접근법을 사용했습니다. 내러티브 리뷰는 특정 주제에 대해 기존 연구를 비판적으로 평가하고 통합하는 데 사용되었으며, 팀 코칭의 정의, 효과성 요인, 실행 방법 등을 종합적으로 검토했습니다. 통합적 리뷰는 다양한 학문 분야의 관점을 통합하여 새로운 개념화를 창출하는 데 초점을 두었으며, 팀 코칭 역량과 관련된 여러 분야의 문헌을 분석하고 체계화했습니다.
자료 수집은 Google Scholar, Henley Business School 온라인 도서관, ICF 연구 포털과 같은 학술 자료원, 연구자 개인 참고 자료, 그리고 연구 팀의 전문 네트워크를 통해 이루어졌습니다. 총 115개의 연구 자료를 수집했으며, 이 중 88개를 연구 질문에 적합하다고 판단하여 분석에 활용했습니다.
자료 분석은 Braun & Clarke의 주제 분석 방법론을 사용하여 문헌에서 질적 패턴과 주제를 탐지했습니다. 이를 통해 팀 코칭 역량을 기초 지식, 전문 지식, 자기 이해, 맥락적 지식이라는 4개의 주요 영역으로 분류했으며, 연구 팀은 반복적 리뷰와 네트워크 검증을 통해 모델을 정교화했습니다.
연구팀은 17명의 팀 코칭 전문가로 구성되었습니다. 이들은 학계와 실무 경력을 보유한 학자-실무자들로서, 총 255년 이상의 코칭 실무 경험을 보유하고 있었습니다. 주요 소속은 International Coaching Federation (ICF), Henley Business School, Association of Coaches (AC)였으며, 연구팀은 함께 연구 질문을 합의하고 문헌 리뷰의 범위와 자료를 결정했습니다.
5. 핵심 개념
팀 코칭 역량의 첫 번째 영역인 기초 지식은 팀 코칭이 기반을 두고 있는 이론적, 학문적 이해를 의미합니다. 여기에는 팀 역학, 그룹 심리학, 팀 코칭 모델 및 이론이 포함됩니다. 특히 Tuckman의 팀 개발 단계, 가상 팀과 같은 팀 유형, 그리고 조직 내에서 팀이 작동하는 방식에 대한 이해가 중요합니다. Hackman & Wageman, Hawkins, Thornton 등의 팀 코칭 모델도 이 영역에 포함됩니다.
두 번째 영역인 전문 지식은 코칭의 실행과 관련된 실질적 기술과 방법론을 포함합니다. 효과적 의사소통, 신뢰 구축, 윤리적 실천과 같은 코칭 기술과 함께, 계약 체결, 진단 도구 사용, 피드백 제공 등의 팀 코칭 프로세스 관리 능력이 필요합니다. 또한 팀의 프로세스나 대화를 촉진하여 팀 작업에 집중할 수 있도록 지원하는 팀 퍼실리테이션 기술도 중요합니다.
세 번째 영역인 자기 이해는 코치 자신의 성찰적 실천과 자기 인식을 포함합니다. 여기에는 자신에 대한 깊은 이해와 성숙한 태도, Rogers의 'Way of Being' 개념, 윤리적 성숙이 포함됩니다. 코치는 코칭 감독과 반성적 실천을 통해 지속적으로 성장해야 하며, 자신의 감정과 편견을 인식하고 이를 팀과의 상호작용에서 적절히 관리할 수 있어야 합니다.
네 번째 영역인 맥락적 지식은 팀이 속한 조직 및 시스템에 대한 이해를 의미합니다. 시스템 사고를 통해 팀을 더 넓은 조직적, 사회적, 문화적 맥락의 일부로 이해하고, 조직의 구조와 변화에 대한 이해를 바탕으로 조직의 전략, 목표, 문화와 팀 작업을 정렬할 수 있어야 합니다. 또한 권력, 정치, 이해관계자 간의 상호작용을 이해하고 관리하는 능력도 필요합니다.
6. 결론
이 논문은 팀 코칭이 다차원적이고 복잡한 활동임을 강조하며, 위에서 설명한 네 가지 영역의 역량이 통합적으로 적용되어야 함을 주장합니다. 팀 코치는 이러한 역량을 상황에 따라 유연하게 사용하며, 팀의 특정 요구와 맥락에 맞는 개입을 설계해야 합니다. 또한 지속적인 학습과 성찰을 통해 역량을 발전시켜야 합니다. 이러한 체계적인 역량의 정의와 분류는 팀 코칭의 전문성과 일관성을 높이는 데 중요한 기여를 할 것으로 기대됩니다.
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