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공학설계 강의에서 활용된 문제중심학습의 효과 측정

Title
공학설계 강의에서 활용된 문제중심학습의 효과 측정
Other Titles
A study on the measurement of the effect of problem-based learning used in engineering design course
Authors
윤나리
Issue Date
2012
Department/Major
대학원 교육공학과
Publisher
이화여자대학교 대학원
Degree
Master
Advisors
강명희
Abstract
다양하고 빠르게 변화하는 현대사회에서의 산업현장은 공과대학 졸업생들에게는 단순히 공학 전문지식을 넘어 새롭게 발생하는 문제 상황에 대처할 수 있는 부가적인 능력을 요구하고 있다. 그러나 아직은 공과대학 졸업생들이 현장업무에서 이러한 문제해결력의 부족함으로 인해 많은 질타를 받고 있으므로 대학의 공학교육은 변화의 필요성을 깊이 인지하고 그 해결방안을 찾고 있다(송동주, 2003; 정동명, 2008). 이에 전국의 공과대학은 한국교육공학인증원에서 시행하는 공학인증을 도입하여 공학교육의 변화를 시도하고 있으며 공학 분야의 모든 수업에서도 문제해결력을 신장시키기 위한 다양한 교수-학습 방안을 연구하고 있다. 특히 공학교육 분야에서 가장 중요하게 인식되고 있는 ‘공학설계’ 교과는 주어진 상황에서 의뢰인의 요구사항을 만족시키기 위하여 학습자들의 지식과 능력을 활용하여 최선의 해결책을 고안하는 교과이므로 문제중심학습(Problem-Based Learning)의 활용이 한 가지 방안으로 권장되고 있다(신민희, 2009; 장용철, 2010; ABET, 2008). 문제중심학습(Problem-Based Learning: PBL)은 학습자 중심의 교수-학습방법으로 복잡하고 실제적인 문제를 해결하는 과정에서 학습자가 문제해결력을 습득할 수 있는 방법으로 정의되고 있다(조연순, 2006; Tan, 2007). 이에 학습자가 자신의 사고과정을 인식하여 스스로 학습을 계획, 수행, 점검, 평가하는 메타인지와 학습자가 성공적인 학습 성취를 이루어낼 수 있다고 믿는 자기 신념인 자기효능감 그리고 학습에 대한 몰입은 비구조적인 문제해결에 필수요소로 문제해결학습의 성과에 영향을 미치는 핵심 변인이라 할 수 있다(한지영, 이은화, 2009; Anderson & Nashon, 2007). 본 연구에서는 공학설계 강의에서 활용된 문제중심학습은 효과가 있었는지를 실증적으로 분석하기 위해 다음 세 가지의 연구문제를 상정하고, 그 결과를 기반으로 공학교육에서 문제중심학습을 활용할 것인지에 대한 의사결정과 만약 활용한다면 어떠한 변인에 중점을 두고 강의를 운영할 것인지에 대한 지침을 얻고자 한다. 연구문제 1. 문제중심학습으로 진행된 강의에서 학습자의 사전, 사후 문제해결력은 차이를 보이는가? 연구문제 2. 문제중심학습으로 진행된 강의에서 메타인지, 자기효능감, 학습몰입의 문제해결력에 대한 예측력은 어떠한가? 연구문제 3. 문제중심학습으로 진행된 강의에서 메타인지와 자기효능감이 문제해결력을 예측할 때에 학습몰입은 매개역할을 하는가? 본 연구의 대상은 H 대학교에서 문제중심학습 기반 공학설계 강의인 ‘창의적 공학설계’를 수강하는 112명이었으며 과제는 2011년 9월 1일에서 10월 5일까지 5주 동안 실시되었다. 연구도구는 문제중심학습 과제, 문제해결력 검사도구, 메타인지 검사도구, 자기효능감 검사도구, 학습몰입 검사도구를 사용하였으며 수집된 자료는 종속표본 t 검정, 상관분석과 회귀분석 및 위계적 회귀분석이 활용되었다. 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 문제중심학습 기반 공학설계 강의는 학습자의 사전, 사후 문제해결력에 차이를 보였다. 연구 결과, 학습자들의 사전 문제해결력의 평균은 3.34, 표준편차는 .31(M= 3.34, SD= .31)이며, 사후 문제해결력의 평균은 3.45, 표준편차는 .33(M= 3.45, SD= .33)으로 학생들의 사전 문제해결력과 사후 문제해결력 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다(t =3.46, p < .05). 따라서 본 연구에서는 학생들의 사전 문제해결력보다 사후 문제해결력의 평균이 높아진 것을 확인할 수 있다. 이러한 결과는 문제중심학습이 긍정적인 효과가 있다는 것을 시사한다. 둘째, 메타인지, 자기효능감, 학습몰입은 문제해결력을 예측하며, 이 세 변인들이 문제해결력 변화량의 37.3%를 설명하는 것으로 나타났다(F = 21.427, R²= .373, p < .05). 또한 문제해결력을 예측하는데 있어 메타인지(β = .348, p < .05), 자기효능감(β =.286, p < .05), 학습몰입(β = .213, p < .05) 순으로 문제해결력을 설명하는 정도가 크다고 할 수 있다. 셋째, 문제중심학습 기반 공학설계 강의에서 메타인지가 문제해결력을 예측하는데 있어 학습몰입은 매개역할을 하였다. 연구결과를 살펴보면 메타인지는 문제해결력을 유의하게 예측하고(β = .451, p < .05), 학습몰입도 유의하게 예측하였다(β = .253, p < .05). 또한 메타인지와 학습몰입이 모두 회귀식에 투입되었을 때 매개변인인 학습몰입이 문제해결력을 유의하게 예측하는 것으로 나타나(β = .333, p < .05), 메타인지가 문제해결력을 예측하는데 있어 학습몰입은 매개효과를 가지는 것으로 분석되었다. 또한 학습몰입이 추가적으로 투입되었을 때 문제해결력에 관한 설명력은 30.7%(R² = .307)로, 메타인지만 투입되었을 때의 문제해결력에 관한 설명력보다 10.4% 증가하였다. 즉, 메타인지가 높을 때 학습자는 더욱 학습에 몰입하게 되며 이것은 문제를 해결하고자 하는 경향성을 강하게 하므로, 문제해결력을 증진하기 위해서는 자기효능감과 학습몰입을 함께 고려하여야 한다. 한편, 문제중심학습 기반 공학설계 강의에서 자기효능감이 문제해결력을 예측하는 데 있어 학습몰입은 매개역할을 하였다. 연구결과를 살펴보면 자기효능감은 문제해결력을 유의하게 예측하고(β = .439, p < .05), 학습몰입도 유의하게 예측하였다(β = .436, p < .05). 또한 자기효능감과 학습몰입이 모두 회귀식에 투입되었을 때 매개변인인 학습몰입이 문제해결력을 유의하게 예측하는 것으로 나타나(β = .289, p < .05), 자기효능감이 문제해결력을 예측하는데 있어 학습몰입은 매개효과를 가지는 것으로 분석되었다. 또한 학습몰입이 추가적으로 투입되었을 때 문제해결력에 관한 설명력은 26%로(R² = .26), 자기효능감만 투입되었을 때의 문제해결력에 관한 설명력보다 6.7% 증가하였다. 즉 메타인지와 마찬가지로 자기효능감이 높을 때 학습자의 몰입이 심화되며 문제를 해결하고자 하는 경향성을 강하게 하는 것으로 나타났다. 따라서 문제해결력을 증진하기 위해서는 메타인지와 자기효능감, 그리고 학습몰입을 함께 고려하여야 한다. 본 연구는 문제중심학습으로 진행된 공학설계 강의가 문제해결력을 향상시킬 수 있는 교수-방법이라 판단하고 이때 학습자의 메타인지, 자기효능감, 학습몰입의 순으로 학습자들의 문제해결력을 예측하였다. 또한 메타인지, 자기효능감, 학습몰입 및 문제해결력의 관계를 살펴보았는데, 메타인지와 자기효능감이 문제해결력을 예측하는 데 있어 학습몰입은 매개효과를 가지는 것으로 나타났다. 이에 따라 문제중심학습 기반 공학설계 강의에서 학습자의 문제해결력 함양을 촉진하기 위해서는 학습자가 학습과정에서 스스로의 지식을 활용하고, 문제를 끈기 있게 지속하여 학습몰입을 할 수 있게끔 하는 전략들이 마련되어야 할 것이다. 한편, 본 연구가 가지고 있는 제한점과 이에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 공학설계 강의에서 문제중심학습의 가능성을 보여주었으므로, 이를 다양한 대상과 설계교과에서 활용하여 교육교육의 혁신에 문제중심학습이라는 학습방법을 사용해볼 필요가 있다. 둘째, 문제중심학습 기반 공학설계 강의를 운영할 때에는 학습자들의 메타인지, 자기효능감, 학습몰입을 촉진할 수 있는 전략을 개발하여 학습자들의 문제해결력 함양을 도울 수 있는 수업을 운영전략을 다양하게 개발하여 활용할 것을 제안한다. 셋째, 문제중심학습 기반 공학설계 강의의 세부적인 학습효과를 찾아내기 위해서는 본 연구에서 활용하였던 양적연구와 더불어 관찰, 면담을 활용한 질적연구의 병행을 제안한다.;In the industrial sites of the diversified, rapidly changing modern society, engineering college graduates are expected to be equipped not only with engineering knowledge, but also with additional skills for handling newly occurring problematic situations. However, engineering college graduates are still being criticized for the lack of problem solving ability in managing duties at the site, thus deepening the perceived necessity for making changes in college engineering education and activating the search for a solution to the relevant problem. Hereupon, engineering colleges nationwide have introduced the engineering accreditation implemented by the Accreditation Board for Engineering Education of Korea to make changes in engineering education. Also, various teaching-learning methods are being researched to foster problem solving ability in all courses in the engineering field. In particular, the 'engineering design' curriculum, which is perceived as the most important course in the field of engineering education, is a course for devising optimal solutions by using the knowledge and abilities of learners in order to fulfill the requirements of clients in given situations. The application of Problem-Based Learning is recommended as a method that can be used in this curriculum. Problem-Based Learning (PBL) is defined as a learner-centered teaching-learning method by which the learner can acquire problem solving ability in the process of solving actual, complex problems(Cho, 2006; Tan, 2007). Thus, the core variables that influence the results of problem solving learning are as follows: meta-cognition, a concept in which the learner perceives one's thinking process to independently plan, carry out, inspect, and evaluate learning, self-efficacy, the self-belief of the learner in accomplishing successful learning achievements, and learning flow, the essential element in non-structural problem solving (Han, , Lee, 2009; Anderson & Nashon, 2007). This study presumed the following 3 research problems to achieve an empirical analysis on the effect of problem-based learning applied in engineering design course. Also, this study used the analysis results to decide whether to apply PBL in engineering education and to gain guidelines on which variables must be emphasized in the course during application of PBL. The research questions to be answered in this study are as follows: 1. Is there a difference in the problem solving ability of the learner before and after taking a PBL course? 2. What is the prediction for problem solving ability by meta-cognition, self-efficacy, and learning flow in PBL course? 3. Does learning flow take the mediating role during the prediction of problem solving ability by meta-cognition and self-efficacy in PBL course? The subjects of this study were composed of 112 students taking 'creative engineering design', a PBL engineering design course at H University. The research was carried out for 5 weeks from September 1 to October 5, 2011. PBL task, problem solving ability test tool, meta-cognition test tool, self-efficacy test-tool, learning flow test tool were used as research tools. Dependent sample t -test, correlation analysis, regression analysis, and hierarchical regression analysis were conducted on collected data. Research results are summarized as the following. First, PBL engineering design course presented difference in the problem solving ability of the learner before and after taking the relevant course. According to research results, the problem solving ability of learners before taking the course presented a mean of 3.34 and a standard deviation of .31(M= 3.34, SD= .31), whereas the problem solving ability of learners after taking the course presented a mean of 3.45 and a standard deviation of .33(M= 3.45, SD= .33), thus presenting difference in the problem solving ability of the learner before and after taking the relevant course(t =3.46, p < .05). Therefore, this study verified that the problem solving ability of learners had increased in average after taking the course. These results imply the positive effect of problem-based learning. Second, this study presented that meta-cognition, self-efficacy, and learning flow predict problem solving ability and that these 3 variables explain 37.3% of changes in problem solving ability (F = 21.427, R²= .373, p < .05). Furthermore, in predicting problem solving ability, these 3 variables explained problem solving ability in the following order: meta-cognition (β = .348, p < .05), self-efficacy (β =.286, p < .05), and learning flow (β = .213, p < .05). Third, learning flow took the mediating role in the prediction of problem solving ability by meta-cognition in PBL engineering design course. According to research results, meta-cognition significantly predicted problem solving ability (β = .451, p < .05) as well as learning flow (β = .253, p < .05). Furthermore, when meta-cognition and learning flow were both inserted in the regression analysis, it was presented that learning flow significantly predicted problem solving ability as the mediating variable (β = .333, p < .05), thus analyzing learning flow to possess mediating effect in the prediction of problem solving ability by meta-cognition. Therefore, both self-efficacy and learning flow must be considered to enhance problem solving ability. On the other hand, learning flow took the mediating role in the prediction of problem solving ability by self-efficacy in PBL engineering design course. According to research results, self-efficacy significantly predicted problem solving ability (β = .439, p < .05) as well as learning flow (β = .436, p < .05). Furthermore, when self-efficacy and learning flow were both inserted in the regression analysis, it was presented that learning flow significantly predicted problem solving ability as the mediating variable (β = .289, p < .05), thus analyzing learning flow to possess mediating effect in the prediction of problem solving ability by self-efficacy. Therefore, it is important to consider meta-cognition, self-efficacy and learning flow to enhance problem solving ability. Based on the results of the study, several suggestions for future studies can be made: First, as this study presented the possibility of applying PBL in engineering design course, it is necessary to utilize the learning method of PBL in achieving educational innovation by applying PBL in various subjects and design courses. Second, this study proposes the development of various course operation strategies that can boost the development of problem solving ability of learners based on strategies for promoting meta-cognition, self-efficacy, and learning flow of learners in PBL engineering design courses. Third, to find detailed learning effects of PBL engineering design courses, this study proposes the combination of the qualitative research method, which uses observation and interviews, in addition to the quantitative research method, which was used in this study.
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