동영상 학습 환경에서 학습자의 사전지식 수준과 학습 구간에 따른 인지부하의 차이

Abstract

인터넷 네트워크라는 핵심기술을 기반으로 컴퓨터가 있는 곳이라면 언제, 어디서나 학습이 가능한 사회를 구현하게 함으로써 이러닝, 비형식 학습과 같이 교육 패러다임이 전환되고 있다(Bransford et al., 2006). 이에 학습의 촉진과 수행의 증진을 연구하는 교육공학 분야에서는 최근 ‘학습분석학(Learning Analytics)’의 적용을 통한 다양한 연구들이 이루어지고 있다(Baker & Yacef, 2009; Siemens & Long, 2011). 학습분석학의 연구 추세는 학습자의 행동을 모델링하거나 예측하는 연구에서 학습과정 내에 대한 연구로 옮겨가고 있다(Lee et al., 2016). 이러한 학습과정에서 무엇보다도 인지부하와 같은 학습자의 인지적 과정 및 상태를 분석하는 것은 매우 중요한 요소이다. 인지부하(cognitive load)란 학습자가 특정과제를 수행할 때 학습자의 인지체계에 부과되는 부하량을 말한다(Sweller, 1988). 인지부하는 내재적, 외재적, 본유적 인지부하 3가지 유형으로 구분할 수 있다(Sweller, 1988; Paas, Renkl, & Sweller, 2003). 내재적 인지부하는 학습 자료나 과제 자체가 가지고 있는 난이도와 복잡성이라 할 수 있으며, 학습자의 사전지식의 보유 수준과도 관련이 있는 부하이다(Renkl & Atkinson, 2003). 외재적 인지부하는 학습관련 된 방법과, 자료를 제시하는 방법 및 전략 등 의해 발생된 부하이다. 이는 교수 설계의 방식을 조절하여 인지부하를 줄일 수 있다(Mayer & Moreno, 2010). 많은 선행연구에서는 인지부하에 영향을 주는 가장 중요한 요소 중 하나로 선수지식을 말하고 있다(Kalyuga, 2005; Mayer, 2010) 그러나 어느 학습에서는 오히려 전문성이 추가적인 인지부하를 야기할 수 있다. 전문성 역효과(expertise reversal effect: Kalyuga, 2005, 2007)는 초보자들에게 효과적인 교수방법이 보다 많은 지식을 가진 학습자에게 비효과적일 때 나타난다. 그러므로 교수설계 효율성 측면에 있어서 학습자의 선수지식이 어떠한 상태인지를 파악하는 것은 매우 중요한 요소이다. 하지만 이러한 인지부하 관련 대부분의 연구는 교수설계적 측면에서 효과적인 수업을 위한 멀티미디어 설계원리 영역에만 집중되어 있다(Sweller & Chandelr, 1994; 류지헌, 2010; 류지헌 2011). 그러므로 다양한 수업방식이 나타나는 학습구간에서 학습자의 사전지식에 따른 인지부하에 차이와 원인에 관한 연구가 필요하다. 인지부하 측정적인 측면에 있어서 많은 경우 자기보고식 측정방식인 주관적 측정으로 인지부하를 측정한다. 하지만 자기보고식이라는 점에서 타당성을 갖기가 어려우며, 무엇보다도 단 한 번의 검사로 모든 학습과정상의 인지부하 유형을 설명한다는 단점을 지니고 있다. 인지부하를 측정하는 객관적 방법으로 신경과학적 측정하는 방식인 동공측정법(Pupilometrics; Megaw, 2005)가 있다. 상당히 많은 연구들이 동공확대가 학습과 문제해결 도중에 들이는 정신적 노력과 매우 상관이 높다는 주장을 해오고 있다(Beatty, 1982; Iqubal et al., 2005; Zheng & Bailey, 2005). Iqbal 등(2004)은 동공측정법은 비간섭적 및 실시간으로 정보를 제공해주며, 뇌전도와 같은 다른 물리적 측정법보다 덜 구속적이기 때문에 정신적 작업부하를 위한 가장 좋은 단일 측정법이라고 말하였다. 따라서 이 연구의 목적은 동영상 학습 시 학습자의 동공변화(Pupil Dilation)를 통하여 인지부하를 측정하고, 사전지식 수준 및 학습구간에 따른 인지부하의 차이를 분석하고 회상자극인터뷰를 통해 인지부하의 유형을 파악하는 것이다.. 이를 바탕으로 학습분석학적으로 해석할 수 있는 기준과 이론적 근거를 도출하고자 한다. 본 연구를 통해 동영상 학습 시 학습구간에 따라 사전지식 수준이 다른 학습자들에게 나타나는 인지부하 변화를 확인하고, 인지부하의 원인에 따라 학습자에게 적절한 교수학습적 처방을 가하여 학습을 촉진하기 위한 교수설계적 시사점을 도출하고자 한다. 이러한 필요성과 목적에 따른 구체적인 연구문제는 다음과 같다. 연구문제 1. 동영상 학습 환경에서 사전지식 수준 상, 하 집단 간 학습구간별 인지부하는 어떠한가? 연구문제 2. 동영상 학습 환경에서 사전지식 수준 상, 하 집단 내 학습구간별 인지부하는 어떠한가? 연구문제 3. 동영상 학습 환경에서 사전지식 수준에 따른 학습구간별 인지부 하의 원인은 어떠한가? 본 연구는 수도권 소재 대학교 학부 학생 남녀 총 59명을 대상으로 진행되었으며 연구에 활용된 데이터는 1) 사전시험, 2) 개념 설명–문제 풀이 구간 동공크기, 3) 소주제 구간별 동공크기 데이터이다. 실험에서 연구대상자는 사전시험을 치른 후, 통계기초 러닝패킷 동영상 콘텐츠를 시청하였다. 그리고 무선표집을 통해 총 12명의 학습자를 48시간이내 재방문하게 하여 회상자극인터뷰를 실시하였다. 본 연구에서는 통계분석 프로그램 R을 활용하여 비모수 검정인 Mann-Whitney U test, Wilcoxon signed ranks test , Friedman test를 실시하였다. 또한 구간차이를 보기 위해 Bonferroni Correction을 통해 구간별 차이를 위한 사후 검증을 실시하였다. 회상자극 인터뷰에 대한 내용분석을 통해 사전지식 수준별 인지부하의 원인을 분석하였다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 동영상 학습 환경에서 학습자의 사전지식 수준에 따른 집단 간 학습구간별 인지부하는 차이가 있는지를 확인한 결과, '문제 풀이' 구간에서 사전지식 상, 하 집단 간 인지부하는 유의한 차이가 있었다. 회상자극인터뷰 결과, 대부분의 학생들은 고등학교 시절 학습영상에서 가르치는 '정규분포'라는 개념에 대해 배웠던 기억이 있었다고 답했으며, 사전지식 상 그룹의 학생들은 이미 문제풀이에 대한 지식이 있었기 때문에 예제 풀이 구간에서 별로 집중하지 않았다는 인터뷰 내용이 많았다. 반면, 사전지식이 낮은 학생들은 사전시험시 어려움을 겪었다. 예전에 배웠던 개념이긴 하나 헷갈리는 요소들이 있었고, 본인들의 취약한 부분이 어디인지를 알고 있었으며, 대부분 정규화를 하는 식이 정확히 기억이 나지 않았다고 응답했다. 그러한 부분을 해결해주는 실마리가 나오는 구간이 바로 예제풀이 구간이었고 이 구간에서 가장 흥미가 있었고 집중이 잘 되었다고 응답하였다. 이 부분에서 전문성 역효과를 확인할 수 있었다. 초보자들이 학습 내용을 이해하는 데 있어서 수업에서 종종 상세한 설명이 필수적이지만 지식수준이 높아질수록 추가적 설명은 불필요하게 된다. 상세한 설명이 숙련된 학습자들의 인지부하를 높여서 오히려 학습을 방해한 것이다. 이 같은 부분이 동공변화로 나타났다고 볼 수 있다. 다시 말해서 사전지식 낮은 집단에게 본유적 인지부하가 되었던 내용들이 반대로 사전지식이 높은 집단에게는 외재적 부하로 작용하게 된 것이다. 이러한 전문성 역효과가 교수설계적 차원에서 주는 시사점은 바로 수업 기법과 절차는 학습자가 어떤 영역에서 점점 지식을 획득해감에 따라 이들이 서로 다른 전문성 수준에서 서로 다른 형태로 최적의 교수 지원을 얻으면서 각 수준별로 중복되는 활동을 최소화하기 위해 바뀌어야 한다는 점이다. 둘째, 사전지식 상, 하 그룹 내에서의 학습구간별 인지부하 차이를 확인한 결과, 사전지식 상, 하 그룹 각각 그룹 내 개념설명-문제풀이(6개 구간)에서 다양한 차이가 나타남을 알 수 있었다. 사전지식이 높은 그룹의 경우 '확률의 임의성' 구간과 'Using Table A'구간에서 유의한 차이가 있었다. '확률의 임의성'구간에서의 인지부하가 더 높게 일어났음을 알 수 있는데, 회상자극인터뷰에 따르면 사전그룹 상 집단은 이미 학습영상에 대한 내용숙지가 있었기 때문에, 학습초반부터 지루함 및 집중을 하지 않았다고 응답한 경우가 많았다. 또한 대부분 학습과 관계없는 외재적 요소에 대한 언급이 많았었다. Mayer(2009)는 외재적 인지부하를 줄이기 위한 멀티미디어에서의 설계원리 중본 연구에 주는 시사점으로는 중복 원리들 수 있다. 중복 원리는 텍스트와 동일한 내용을 음성으로 제공하면 학습자의 인지부하를 효율적으로 관리할 수 없다는 것인데, 인터뷰 결과를 보면 학생들이 '교수자가 그냥 화면에 나타난 글을 읽는 것 같다'라는 의견이 많았다. 바로 시각과 청각이 동시에 제공되어 주의집중을 분산 시킨 것이다. 그러므로 중복적인 내용을 제거하여 주의분산과 인지부하를 줄여야한다. 사전지식이 낮은 집단의 경우, '확률의 임의성'구간과 '68-95-99.7 rule' 구간에서 유의한 차이가 있었으며, '확률의 임의성' 구간에서의 인지부하가 더 크게 나타났다. 회상자극인터뷰의 결과, '확률의 임의성'구간에서는 고등학교 때 배웠던 내용이 생각이 났으나 '뮤', '시그마'라는 용어가 어렵고 매우 생소하게 다가왔다는 응답이 많았다. 하지만 '68-95-99.7 rule' 구간의 경우는 완전히 응답자 모두가 해당 내용은 전혀 이해가 되지 않았으며, 집중이 많이 떨어졌다는 응답이 많았다. 학습자는 장기기억에서 적합한 스키마 지식 구조를 검색하고, 입력 정보와 과제해결을 위한 인지활동을 관리하기 위해 지식구조를 결합함으로써 특정 과제를 위한 지식기반 중앙처리장치를 구축한다. '확률의 임의성' 구간의 경우, 학습자들의 장기기억 속에 내재되어있던 기억들을 끄집어내며 내재적 인지부하를 발생시켰다고 볼 수 있다. 하지만 새로운 상황이나 과제를 처리할 때는 학습자의 인지활동을 안내하는데 사용할 수 있는 장기기억이 존재하지 않는다. '68-95-99.7 rule' 구간의 경우 모든 응답자가 해당 내용은 이해가 전혀 되지 않으며 처음 접하는 개념이라 아예 집중하지 않았다는 응답을 봤을 때, 해당 구간은 학습자의 학습의지가 없었기 때문에 인지부하의 정도가 '확률의 임의성' 구간 보다는 유의한 차이로 덜 나타났다고 볼 수 있다. 내재적 인지부하를 관리할 수 있는 교수설계 원리로는 사전훈련이 있다. 사전지식 하 집단에서 '확률의 임의성' 처음 구간에서 용어의 생소함과 어려움에 대한 인터뷰 내용이 많았었다. 기초적인 용어에서부터 어려움을 겪어서 추후 이해하는 것까지 인지부하 영향을 끼침을 알 수 있었다. 그러므로 사전수준을 파악하는 검사를 정확하게 개발하여 학습자의 상태를 제대로 파악하여야 하고, 결과에 따라 맞춤형 사전훈련을 실시하여야 한다. 셋째, 인지부하의 정도는 전 구간, 개념설명-문제풀이 구간으로 점점 세부적으로 측정하면서 더욱더 유의한 차이들을 발견할 수 있었다. 이는 측정적인 측면에서도 시사점을 내릴 수 있다. 많은 연구들이 자기보고식 측정방법을 통해 모든 학습을 단 한 번의 결과 값으로 해석하여 사용하고 있는 경우가 많다. 하지만 본 연구를 통해 짧은 10분정도의 강의에도 학습은 다이나믹하게 이루어지는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과는 온라인 교수-학습 처방에 있어 상당한 시사점을 준다. 동영상 내부의 세부 구간 별로 구분하여 동영상 기반 학습 콘텐츠 내에서 서로 다른 설계 전략에 따라 구성된 콘텐츠의 특정 요소에 따라 학습자의 행동 및 생리심리반응이 어떻게 변화하는지 비교·분석한다면 교수 내용에 가장 적절한 설계 전략을 파악할 수 있을 것이다. 본 연구에서의 제한점 및 이를 통한 후속연구를 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 동영상 학습 콘텐츠를 활용한 학습 환경이었지만 실험실에 연구진행자와 함께 입실한 상태에서 이루어진 실험 환경이었기 때문에 온라인 학습 환경을 완벽하게 대변하지 못한다는 제한점이 있다. 실제로 이 부분에서 평소 학습과 많이 달라 불편했다는 의견이 많았으므로 후속 연구에서는 이러한 외적인 요소들이 통제되어 더욱더 실제 동영상 학습 환경을 대변할 수 있을지에 대한 연구가 필요하다. 둘째, 인지부하를 위해 측정한 동공변화에 있어 조도변화에 대한 통제가 부족했다. 동공이 조도 변화에 민감하므로 실험실도 밀폐된 공간에서 진행하였지만 화면에서 나오는 조도변화까지는 본 연구에서는 통제하지 못하였다. 후속 연구에서는 정확한 베이스라인 측정과 동영상 화면에 나오는 조도를 통제하여 보다 정밀하게 인지부하와 동공에 대한 연구가 이루어져야 할 것이다. 셋째, 생리심리반응 측정 변인이 동공에만 한정되어 있다는 제한점을 가진다. 생리심리반응은 복잡하고 비정형화된 데이터이기 때문에 여러 데이터의 비교·분석을 통해 복합적으로 해석을 보완할 필요가 있다.;By implementing a society in which learning is possible in any place where there is a computer and at any time based on the core technology of the Internet network, educational paradigm changes to e-learning and informal learning (Bransford et al., 2006). Thus, in the field of educational engineering that studies the promotion and enhancement of learning, recently, various studies are conducted through the application of 'Learning Analytics' (Baker & Yacef, 2009; Siemens & Long, 2011). The trend of studies of Learning Analytics moves from the research that models or predicts the learner's behavior to the research in the learning process (Lee et al., 2016). In this learning process, most of all, analyzing the learner's cognitive process and status like a cognitive load is a very important factor. Cognitive load refers to the load imposed on a learner's cognitive system when the learner performs a specific assignment (Sweller, 1988). Cognitive load can be classified into three types, including intrinsic, extraneous and germane cognitive loads (Sweller, 1988; Paas, Renkl, & Sweller, 2003). The intrinsic cognitive load is concerned with the level of difficulty and complexity of a learning material or assignment itself, which is a load related to the level at which the learner has prior knowledge, too (Renkl & Atkinson, 2003). The extraneous cognitive load is concerned with a load generated by the learning-related method and the method and strategy for presenting materials. This can reduce cognitive load by adjusting the instructional design method (Mayer & Moreno, 2010). Many preceding studies mention prerequisite knowledge as one of the most important factors affecting cognitive load (Kalyuga, 2005; Mayer, 2010). However, in some learning, expertise may rather cause an additional cognitive load. Expertise reversal effect (Kalyuga, 2005, 2007) occurs when a teaching method effective for beginners is ineffective for learners who have more knowledge. Thus, in terms of instructional design efficiency, understanding the status of the learner's prerequisite knowledge is a very important factor. However, most of the studies related to cognitive load are concentrated only on the field of principles of multimedia design for an effective class in terms of instructional design (Sweller & Chandelr, 1994; Ryu, Ji-heon, 2010; Ryu, Ji-heon 2011). Therefore, research on the difference in cognitive load according to the learner's prior knowledge and its cause in the learning section where various teaching methods appear. In terms of the measurement of cognitive load, most studies measure cognitive load with subjective measurement, a self-report measurement method. However, it is difficult to have validity in that it is self-reported, and above all, it has a weakness that it explains the type of cognitive load on all learning process with a one-off test. As an objective method of measuring cognitive load, there is pupilometrics, which is the neuroscientific measurement (Megaw, 2005). A considerable number of studies have argued that the dilatation of the pupil has a very high correlation with the mental effort made during learning and problem-solving (Beatty, 1982; Iqubal et al., 2005; Zheng & Bailey, 2005). Iqbal et al. (2004) said that pupilometrics is unobtrusive, provides information in real time and is less constrained than other physical measurement methods like electroencephalogram, so it is the best single measurement of mental workload. Therefore, the purposes of this study are to measure cognitive load through learners' pupil dilatation in video learning, analyze the difference in cognitive load according to their prior knowledge level and learning section and understand the types of the cognitive load through stimulated recall interviews. Based on this, this study would draw criteria and theoretical basis for interpretation by Learning Analytics. This study would check the change of cognitive load in learners with different prior knowledge levels according to the learning section in video learning and draw implications for instructional design to facilitate learning by providing the appropriate instructional prescription for the learners according to the cause of the cognitive load. Concrete research questions according to these necessities and purposes are as follows: Research Question 1. What is the cognitive load like by each learning section between a group with a high prior knowledge level and a group with a low prior knowledge level in a video learning environment? Research Question 2. What is the cognitive load like by each learning section in the group with a high prior knowledge level and the group with a low prior knowledge level in the video learning environment? Research Question 3. What are the types of the cognitive load by each learning section according to the prior knowledge level in the video learning environment? This study was conducted with 59 male and female students in a college located in the capital area, and the data utilized in the study include: 1) Preliminary test data; 2) The pupil size in Concept Description-Problem-Solving Section; and 3) The data on the pupil size by each Section of sub-topic. In an experiment, the subjects of the study took a pre-test and watched statistics basic learning packet video contents. In addition, through random sampling, this study asked a total of 12 learners to revisit within 48 hours and conducted stimulated recall interviews. This study conducted non-parametric tests, Mann-Whitney U test, Wilcoxon signed rank test and Friedman test utilizing statistical analysis program R. In addition, to examine the difference for each section, a post-test for the difference for each section was conducted through Bonferroni Correction. Through a content analysis of stimulated recall interviews, this study analyzed the cognitive load by each prior knowledge level. The results of the analysis in this study are as follows: First, as a result of checking if there is a difference in cognitive load by each learning section between the groups in the video learning environment, there was a significant difference in 'Problem-Solving' Section between the group with high prior knowledge and the group with low prior knowledge. As a result of the stimulated recall interviews, most of the students responded that they remembered that they had learned the concept of 'normal distribution' taught by the image they learned in high school, and the students in the group with high prior knowledge already had knowledge about the problem-solving, so in the interviews, many responded that they did not concentrate much in Practice Problem-Solving Section. In contrast, the students with low prior knowledge had difficulty in the preliminary exam. Those were concepts they had learned previously, but there were confusing elements. They knew the part in which they were weak, and most responded that they could not remember the formula of normalization, exactly. The section in which there is a clue that could solve the part was Practice Problem-Solving Section, and most responded that this section was most interesting and they could concentrate well. The expertise reversal effect could be found in this section. Detailed descriptions often are essential in beginners' understanding the learning contents in the class, but the higher the knowledge level, the less necessary the additional descriptions become. Detailed descriptions rather disturbed the learning, increasing the skilled learners' cognitive load. This section appeared to be pupil dilation. In other words, the contents that have been a germane cognitive load for the group with low prior knowledge came to act as an extraneous load to the group with high prior knowledge. The implication this expertise reversal effect gives in the instructional design dimension is that teaching technique and procedure should be changed to minimize duplicate activities on each level, while learners obtain the optimal support of teaching in different forms on different expertise levels as they gradually acquire knowledge in a field. Second, as a result of checking the difference in cognitive load by each learning section in the groups with high and low prior knowledge, it was noted that there were various differences in Concept Description-Problem-Solving (6 Sections) in each of the groups with high and low prior knowledge. In the group with high prior knowledge, there was a significant difference in 'Randomness of Probability' Section and 'Using Table A' Section. It is noted that cognitive load was higher in 'Randomness of Probability' Section, and according to the stimulated recall interviews, since the group with high prior knowledge already had thorough knowledge of the contents of the learning image, many responded that they were bored from the beginning of learning and did not concentrate. In addition, most of them mentioned extraneous elements unrelated to learning. Of the design principles in multimedia to reduce extraneous cognitive load Mayer (2009) discussed, the modality principle may have an implication for this study. The modality principle cannot efficiently manage the learner's cognitive load if the content same as the text is provided in voice, and in the result of the interviews, many students had an opinion, "It looks as if the teacher reads the text on the screen as it is." That is, visual information and auditory information were provided simultaneously, which dispersed attention. Thus, it is necessary to remove duplicate contents and reduce distraction and the cognitive load. In the group with low prior knowledge, there was a significant difference in 'Randomness of Probability' Section and '68-95-99.7 Rule' Section, and the cognitive load was greater in 'Randomness of Probability' Section. As a result of the stimulated recall interviews, in 'Randomness of Probability' Section, many responded that they were reminded of the contents they had learned in high school, but the terms such as '?' and 'sigma' were difficult and very unfamiliar. However, in '68-95-99.7 Rule' Section, all the respondents responded that they could not understand the contents at all and were distracted very much. The learner constructs a knowledge-based central processing unit for a specific assignment, searching for a suitable schema knowledge structure in long-term memory and combining the knowledge structure to manage the cognitive activity for input information and task solving. In 'Randomness of Probability' Section generated intrinsic cognitive load, bringing up memories, which had been inherent in the learners' long-term memory. However, when one deals with a new situation or challenge, there is no long-term memory that can be used to guide the learner's cognitive activity. In '68-95-99.7 Rule' Section, judging from all the respondents' responses that they could not understand the contents at all and they encountered the concepts for the first time, so they never concentrated, since the learners were not willing to learn in the relevant section, the level of cognitive load was significantly less than that in 'Randomness of Probability' Section. The instructional design principle that can manage the intrinsic cognitive load is preliminary training. The group with low prior knowledge expressed the unfamiliarity and difficulty of the terms in the beginning of 'Randomness of Probability' Section in the interviews. It was noted that those in the group experienced difficulty with the basic terminology, which affected their cognitive load in the subsequent understanding. Therefore, it is necessary to understand the learners' status properly, developing a test to assess the prior level accurately and to conduct a customized preliminary training according to the result. Third, more significant differences could be found in the level of cognitive load, measuring gradually more in detail from Preliminary Section to Concept Description-Problem-Solving Section. This could have an implication also in terms of measurement. Many studies often interpret and use all learning with one-off result value through self-report measurement method. However, through this study, it was noted that even in a short 10-minute lecture, learning was achieved dynamically. This finding gives a considerable implication to the online teaching-learning prescription. Comparing and analyzing how the learners' behavior and psychophysiological reaction change according to certain elements of the contents composed according to different design strategies in the video-based learning contents by dividing them into sub-section in the video can allow the understanding of the design strategy most appropriate for teaching contents. Limitations of this study and proposals for follow-up studies are as follows: First, this study was conducted in a learning environment utilizing video learning contents, but it was an experimental environment in which the subjects were in the laboratory with the researcher, so there is a limitation that it does not perfectly represent the online learning environment. In fact, since many had an opinion that this section was much different from their ordinary learning, which felt inconvenient, it is necessary to investigate if the actual video learning environment can be represented by controlling these external elements in follow-up studies. Second, in pupil dilation measured for cognitive load, there was an insufficient control of illuminance variation. Since the pupil is sensitive to illuminance variation, this study was carried out in a laboratory, an enclosed space, but could not control the illuminance variation on the screen. Follow-up studies should control illumination coming from accurate baseline measure and video screen and conduct research on the cognitive load and pupils more accurately. Third, this study has a limitation that variables for measuring psychophysiological reaction are confined to the pupils. Since the psychophysiological reaction is complex and unstructured data, it is necessary to supplement the interpretation complexly through comparison and analysis of diverse data.