학습자의 사전지식, 인지부하, 몰입, 학습성취도 간의 관계 규명

Abstract

단순히 사실을 기억하고 개념을 이해했던 이전 학습 환경과는 달리 현재의 복잡한 학습 상황에서는 실제적이고 복합적인 인지과제의 해결이 요구되고 있다. 그러나 인간의 작동기억은 제한된 처리 능력과 제한된 지속시간을 가지고 있기 때문에 새로운 정보가 작동기억의 용량을 넘게 되면 인지 과부하(cognitive overload)로 이어져 장기기억에 저장되지 못하고 소멸되게 된다. 따라서 인지 과부하를 감소시키고 효과적인 학습이 이루어지기 위해서는 작동기억의 특징을 반영해야 하는데 이러한 관점에서 볼 때 인지부하이론(cognitive load theory)은 복합적인 인지과제의 해결을 위한 하나의 방안이라 할 수 있다. 하지만 지금까지 인지부하이론은 인지부하를 감소시켜주는 멀티미디어 학습 개발 관점에서 주로 다루어져 왔다. 그러나 최근 들어 인지부하는 학습자의 사전지식, 학습동기, 문제해결력 등이 인지부하 감소에 영향을 미치는 요인으로 고려되고 있다. 한편 사전지식은 인지부하뿐만 아니라 몰입(flow)을 이끌어내는 주요 요인으로도 언급되고 있다. 몰입은 학습자의 수준에 맞는 난이도와 적절한 목표가 있을 때 몰입을 쉽게 할 수 있으며 이때 학습자의 사전지식을 고려한다면 효과적인 학습 결과를 얻을 수 있다는 것이다. 또한 이는 몰입을 방해하지 않는 기본적인 원칙으로 인지부하이론을 들고 있으며 인지 과부하를 방지하여 학습에 몰입할 때 더욱 효과적으로 학습이 이루어진다는 것이다(Csikszentmihalyi, 1997; 한국교육학술정보원, 2005). 이와 같이 인지부하와 몰입은 사전지식의 영향을 받을 뿐만 아니라 학습의 성공을 가늠할 수 있는 주요한 요소라고 할 수 있다. 그러나 사전지식과 인지부하, 몰입을 함께 고려한 연구는 찾아보기 어렵다. 따라서 본 연구에서는 사전지식, 인지부하, 몰입이 학습성취도에 미치는 영향에 대한 연구를 하였다. 이와 같은 연구목적을 반영하여 본 연구에서 규명하고자 하는 세부 연구문제는 다음과 같다. 1. 사전지식, 인지부하(인지적 노력, 문제해결시 발생오류), 몰입(집중, 흥미, 호기심), 성취도 간에는 상관이 있는가? 2. 사전지식은 인지부하, 몰입(집중, 흥미, 호기심), 성취도 각각을 예측하는가? 3. 사전지식, 인지부하(인지적 노력, 문제해결시 발생오류), 몰입(집중, 흥미, 호기심)은 성취도를 예측하는가? 4. 인지부하(인지적 노력, 문제해결시 발생오류)와 몰입(집중, 흥미, 호기심)은 사전지식과 성취도간의 관계를 매개하는가? 본 연구의 대상은 경기도 수원시에 위치한 Y여고에서 한국 근?현대사를 이수하는 학생 164명이었다. 연구 기간은 2007년 10월부터 11월까지 5주 동안이었으며 연구도구로는 사전지식과 학습성취도, 인지부하, 몰입 측정도구를 이용하였다. 본 연구의 결론을 정리하면 다음과 같다. 첫째, 상관분석 결과, 모든 변인들 간의 상관이 있는 것으로 나타났으며 특히 인지부하의 하위변인인 문제해결시 발생오류와 학습 성취도는 r = .74의 상관을 보였다. 다음으로 사전지식과 학습 성취도가 r = .78의 상관을 보였으며 인지적 노력과 성취도도 r = .67의 상관을 보인 것으로 나타나 학습 결과 변인인 성취도가 독립변인뿐만 아니라 매개변인인 인지부하와 몰입과도 상관이 있는 것으로 밝혀졌다. 다른 변인들도 살펴보면 사전지식과 인지적 노력은 r = .47, 문제해결시 발생오류는 r = .53의 상관을 보이고 있다. 사전지식과 집중, 흥미, 호기심은 각각 r = .47, r = .38, r = .46의 상관을 보이고 있으며 집중은 성취도와 r = .61의 상관관계를 나타내고 있다. 흥미와 호기심은 각각 r = .53와 r = .59으로 나타났다. 둘째, 학습자의 사전지식은 인지부하(β = .56)와 몰입(β = .54)을 유의하게 예측하였기 때문에 인지부하와 몰입의 하위변인들도 살펴보았다. 인지부하의 하위 변인인 인지적 노력과 문제해결시 발생오류, 몰입의 하위 변인인 집중, 흥미, 호기심을 사전지식이 예측한 것으로 나타났다. 이러한 결과를 종합해 볼 때 사전지식은 인지부하와 몰입을 예측하는 변인이라는 것을 알 수 있고 사전지식이 인지부하와 몰입에 긍정적인 영향을 미치는 연구 결과(Cook, 2006; Trevino, 1993)와 맥락을 같이 한다. 셋째, 사전지식, 인지부하, 몰입은 성취도를 예측하는 것으로 밝혀졌다. 모형에 대한 회귀분석결과 추정된 모형은 유의하다고 나타났으며 사전지식, 인지부하, 몰입은 성취도를 78.6% 설명하고 있다(F(3, 160)=195.49, p < .001). 이를 세분화하여 살펴보면 사전지식(β = .38)이 성취도를 가장 많이 예측하는 변인으로 나타났으며 인지적 노력(β = .11)과 문제해결시 발생오류(β = .13), 흥미(β = .24), 호기심(β = .26)은 성취도를 예측하는 변인으로 나타났으나 집중은 유의수준 .05에서도 성취도를 예측하지 못하는 것으로 나타났다. 넷째, 사전지식과 성취도 간에 인지부하, 몰입이 매개 변인으로 작용하는지 알아보기 위해 위계적 회귀분석을 실시하였다. 본 연구에서는 인지부하와 몰입을 각각 매개 변수로 두어 매개효과를 가지는지를 살펴본 결과, 인지부하와 몰입 모두 매개 효과가 있는 것으로 나타났다. 다음으로 인지부하의 하위변인인 인지적 노력과 문제해결시 발생오류, 몰입의 하위 변인인 집중, 흥미, 호기심이 매개 효과를 가지고 있는지 알아보기 위해 다시 위계적 회귀 분석을 실시하였다. 첫 번째 인지적 노력과 문제해결시 발생오류를 투입한 결과 모두 매개효과를 가지고 있는 것으로 나타났고, 몰입의 하위변인들인 집중, 흥미, 호기심을 투입한 결과 세 변인 모두 매개효과를 가지고 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 학습자의 사전지식을 촉진하기 위한 방법이나 인지부하를 감소시키는 방법, 몰입을 유도하는 방법에 대해 제시하기 보다는 학습자가 가지고 있는 사전지식이 인지부하와 몰입에 영향을 주고 있다는 사실에 초점을 맞추었다. 더불어 지금까지 연구되었던 사전지식과 학습성취도와의 관계, 인지부하와 학습성취도와의 관계, 몰입과 학습성취도와의 관계를 종합적으로 규명하였다고 볼 수 있다. 본 연구를 통한 제언은 다음과 같다. 첫째, 몰입과 인지부하간의 심도 있는 연구가 필요하다. 몰입과 인지부하에 관한 연구는 아직까지 미비한 실정이며, 그 필요성에 대한 논의만 있을 뿐 구체적인 연구는 이루어지지 않고 있다. 따라서 인지부하와 몰입의 관련성을 연구하여 학습자들의 학습 성취를 높일 수 있는 구체적인 방안이 제시되어야 할 것이다. 둘째, 본 연구에서 연구 되어진 학습자의 사전지식, 몰입, 학습성취도 이외에도 인지부하와 관련성이 있는 난이도, 실재감, 학습동기 등과 같은 주요 변인에 대한 연구도 이루어져야 할 것이다.;Current complicated learning conditions require learners to do complex cognitive tasks in comparison to conventional learning environments. Due to the limited processing capability and confined human working memory, cognitive overload occurs and new information is extinguished before being stored in long-term memory. To reduce cognitive overload and allow effective learning, the characteristics of working memory have to be considered. In this respect, cognitive load theory can be one possible answer for solving complex cognitive tasks. Cognitive load theory has been focused the context of multimedia learning in most studies. Recently, however, prior knowledge, learning motive, and problem solving ability of the learner have been considered factors affecting cognitive load reduction. Prior knowledge has mentioned as a main factor for deriving flow as well as cognitive load. The flow refers to the optimal mental state occurring when the leaner devotes attention to a certain activity. The flow can be easily reached when difficulty degree and goal are suitable for the learner’s level. At this time, effective learning results can be obtained by considering Prior knowledge of the learner. Cognitive load theory is mentioned as the fundamental principle which does not interrupt the flow, and more effective learning can be expected when learning flow is reached by preventing cognitive overload (the Korea Education & Research Information Service, 2005). As such, cognitive load and flow are main factors that are affected by prior knowledge and are capable of determining the success/failure of learning. None of the studies on this issue, however, has yet considered all of prior knowledge, cognitive load, and flow. Therefore, this study reviewed previous literature on this issue, and determined whether prior knowledge, cognitive load, and flow could be meaningful influences upon learning achievement. By reflecting such study objectives, detailed study questions to be answered in this study are as follows: 1. Is the relationship among cognitive load(cognitive effort, error at the time of problem solving), flow(attention, interest, curiosity) and achievement according to prior knowledge of the learners suitable for a model of structural equation? 2. Does prior knowledge predict cognitive load(cognitive effort, the time of problem solving) and flow(attention, interest, curiosity)? 3. Do prior knowledge, cognitive load(cognitive effort, error at the time of problem solving), and flow predict achievement? 4. Do cognitive load(cognitive effort, error at the time of problem solving) and flow(attention, interest, curiosity) mediate a relationship between prior knowledge and achievement? The subjects of this study were 164 students of Korean modern & contemporary history class in Y girls’ high school located in Suwon-si, Kyounggi-do. The study lasted for five weeks from October to November in 2007, and prior knowledge, learning achievement, cognitive load, and flow were measured. This study has reached the following conclusions: First, as a result of correlation analysis, it has proved that correlation exists among all variables and, in particular, the time of problem solving and learning achievement show high correlation (r= .78). Prior knowledge and learning achievement also show high correlation (r= .78), and cognitive effort and achievement also show relatively high correlation (r= .67). Based on the result, it has proved that achievement, a learning result variable, correlates with cognitive load and flow, mediating variables, as well as independent variables. Considering other variables, prior knowledge and cognitive effort show middle correlation (r= .47) and prior knowledge and the time of problem solving also show middle correlation (r= .528). Prior knowledge shows middle correlation (r= .465) with flow, middle correlation (r= .379) with interest, and correlation (r= .463) with curiosity. Flow shows relatively high correlation (r= .612) with achievement. Flow shows middle correlation (r= .534) with interest and middle correlation (r= .593) with curiosity. Second, since prior knowledge of the learner meaningfully predicts cognitive load (β = .56) and flow (β = .54), sub-variables of cognitive load and flow are also considered. It has proved that cognitive effort and the time of problem solving, which are sub-variables of cognitive load, and attention, interest, and curiosity, which are sub-variables of flow, are predicted by prior knowledge. By considering all the results, it can be seen that prior knowledge is a variable predicting cognitive load and flow, which has a thread of connection with the research on the positive influence of prior knowledge upon cognitive load and flow (Cook, 2006; Trevino, 1993). Third, it has proved that prior knowledge, cognitive load, and flow predict achievement. As a result of analysis of variance for a model, it has proved that the estimated model is meaningful and prior knowledge, cognitive load, and flow describe 78.6% of achievement (F(3, 160)=195.49, p < .001). More specifically, prior knowledge (β = .38) is a variable predicting the most part of achievement, and cognitive effort (β = .11), the time of problem solving (β = .13), interest (β = .24), and curiosity (β = .26) are also variables predicting achievement, whereas attention fails to predict achievement even at a meaningful level of .05. Fourth, to determine whether cognitive load and flow act as mediating variables between prior knowledge and achievement, hierarchical regression analysis was conducted. Since a relationship between cognitive load and flow has not been considered in this study, mediating effects obtained by applying cognitive load and flow respectively were examined. First, to determine whether cognitive load acts as a mediating variable, cognitive effort and the time of problem solving, which are sub-variables of cognitive load, are applied. As a result, it has proved that both of cognitive effort and the time of problem solving have mediating effects. Second, to determine whether flow acts as a mediating variable, attention, interest, and curiosity, which are sub-variables of flow, are applied. As a result, it has proved that all of attention, interest, and curiosity have mediating effects. This study focuses on whether the learner's prior knowledge has an effect on cognitive load and flow rather than suggesting methods of stimulating the learner's prior knowledge, reducing cognitive load and inducing flow. Furthermore, the relationship between priorknowledge and achievement, cognitive load and achievement, and flow and achievement are investigated on the whole. The suggestions of this study are as followings. First, it is necessary to study the effects of subordinate variables of the learner's prior knowledge and achievement. Second, there should be a profound study between flow and cognitive load. The study between flow and cognitive load is not well prepared and the concrete study is not conducted yet. Accordingly, after studying the relationship between flow and cognitive load, the explicit solution should be suggested to raise study achievement. Third, apart from the learner's prior knowledge, flow and achievement, the main variables such as difficulty, reality and study motive that are related to cognitive load should be studied.