공간능력 과제 해결 시 사전지식과 요소 상호작용성 수준에 따른 내재적 인지부하의 차이

Abstract

Cognitive load theory is widely used as a theoretical framework for professor design. Cognitive load theory offers a clear basis of professor design by linking the limited capacity of working memory to the problem of professor design. The effective use of limited capacity working memory is necessary for successful learning and the management of extraneous cognitive loads is important. By looking over at the previous prior studies, a number of studies related to external cognitive loads have been conducted, but studies on intrinsic cognitive loads have been found as relatively insufficient. The intrinsic cognitive load created by the complexity of the task is optimized in consideration of the student characteristics, as this can lead to learning failures and, in the opposite case, significant learning difficulties. In this sense, this study was intended to explore the differences in intrinsic cognitive load depending on the level of the learner's prior knowledge and the level of component interaction of the task during the solving of the spatial capability challenge. To identify its trends, we first researched the differences in the results of this test task according to the questions below in terms of component interaction. As reported later in previous studies, this study was intended to explore whether the power spectrum variation rate of the frontal lobe waves was activated to reflect the intrinsic cognitive load properly during the solving of the spatial capability challenge. Based on this, the power spectrum change rate of the frontal lobe waves was used to verify the difference in intrinsic cognitive load according to the element interactivity between the learner's previous knowledge and the lower group. The following as below are the research question. Research Question 1. Are there any intrinsic cognitive load differences depending on the level of prior knowledge in solving the spatial task? Research Question 2. Is there an intrinsic cognitive load difference depending on the level of element interactivity in solving the spatial task? Research Question 3. Are there any differences in intrinsic cognitive load depending on the level of component interaction between the level of prior knowledge in solving the spatial task? This study was conducted on 24 college students (13 male and 11 female) in the Seoul metropolitan area. The study participants were 19 to 26 years old, and the average age was 23 years (SD = 2.11 years). The subjects of the study participated in this test experiment after conducting a pre-testing with a written assessment. Based on the scores of the pre - test (total 4 items), it was classified into the pre - knowledge group (correct answer: 1 ~ 2) and the correct answer group (correct answer: 3 ~ 4) The results of this study are as follows. After the data collection was completed, we compared the intrinsic cognitive load per level of learner 's prior knowledge level and element interactivity level while solving spatial capacity task after data preprocessing. First, we conducted an independent sample t-test to determine whether there is a difference in the percent correctness of the test according to the pre-test level and conducted a dependent sample t-test to determine whether there is a difference in the percent correctness of the test according to the level of elemental interactivity. Second, in order to identify the neurological indicators related to the frequency band reflecting the intrinsic cognitive load before the statistical analysis of the power spectral change rate in this study, we used the T-test with Theta-wave (4 ~ 8Hz), Alpha-wave (8~13Hz), Beta-wave (13~30Hz), and Gamma wave (30 ~ 50Hz) and found out that this was performed to determine whether the power spectral change rate of increased during the spatial task task. Finally, in order to identify the problem of this study, the difference of intrinsic cognitive load according to learner 's prior knowledge level and interoperability level of spatial capacity task and element interactivity according to prior knowledge level is tested, 2 (Elemental knowledge: Higher and lower) x 2 (Elemental interaction: Higher and lower) and Binary model analysis of using mixed model called ANOVA. (two-way ANOVA). Before confirming the problem of study, we could not find any similar differences of the power spectral variation rate of the brain waves measured during the solving of the spatial capability task was measured in order to ensure that the theta-wave in the frontal lobe reflected its intrinsic cognitive load. However, we confirmed that the theta-wave in power spectrum of the frontal lobe, measured during the solving of the spatial capability task, is the same as the results of the preceding study. Based on the fact that the theta-wave in the frontal lobe is seen to reflect the intrinsic cognitive load, a summary of the research findings and discussions on each subject is following as below. First, during the solving of the spatial capability task, the results of this test also showed that there were no differences in intrinsic cognitive loads depending on the level of the learner's prior knowledge. However, through the increase of the power spectral rate of both pre-intelligence groups, both groups have increased the cognitive load of the frontal theta - wave to increase the power factor of the frontal lobe. However, it is necessary to interpret that although the pre-intelligence group had more prior knowledge and the power wave rate of the frontal lobe theta-wave been larger than that of the lower group. This can have different working memory capacities for different learners, which is able to have different implications for theta-wave power change rates, even if the same intrinsic cognitive load occurs. Second, as a result of identifying differences in intrinsic cognitive load depending on the level of element interactivity in the task while solving the spatial capability task, the results of this test were significant and the power of the frontal cell was significantly different. It was confirmed that the change in the power spectrum of the frontal lobe waves due to component interaction would increase both the upper and lower questions, and that the power spectrum change rate of the frontal theta-wave would be increased more than the lower questions. During the solving of the element interactivity questions, it is believed that the learners would have induced more intrinsic cognitive loads and led to a greater increase in the power spectrum variation rate of the frontal lobe. Also known as another objective indicator of cognitive load, this test shows that the power spectrum of the frontal lobe shows the same variation in the power spectrum as in the frontal lobe, reflecting the intrinsic cognitive load. Third, during the solving of the spatial capability task, the results showed that there were no differences in intrinsic cognitive load according to the question of component interaction between the learner's previous knowledge and group, and that this test score was also changed in the frontal lobe. However, it was possible to examine the difference in the power spectrum variation rate of the frontal lobe in terms of technology statistics. In particular, the pre-intelligence group was able to confirm that the power spectrum variation rate of the frontal lobe in the upper - phase question was greatest than that of the lower question. It was assumed that the intrinsic cognitive load produced by the group below had an effect on the rate of power spectrum variation in the frontal lobe. This study has the following implications: First, we identified the potential for brainwave data to be an objective indicator of the difference in intrinsic cognitive load depending on the characteristics of the learner or task. Ultimately, it suggested the possibility of implementing an adaptive learning system that optimizes the intrinsic cognitive load to ensure good learning. Second, during the solving of the spatial capability question, the brain wave was used to objectively explore the learners ' intrinsic cognitive load. Third, the basis was provided for identifying and verifying information that would cause an intrinsic cognitive load among subtypes of cognitive loads by examining it independently. Finally, the following are the follow-up directions for the limitations of this study. First, due to the nature of physiological and psychological studies, sufficient numbers were not available in the selection of study participants and therefore the characteristics of the populations were not sufficiently reflected. Second, in order to correct the individual differences in measured brain wave data, baseline was measured for brain wave measurements in the preceding study, but not for each question, but for one meter. Third, the pre-testing and the questions in this test were not sufficient to measure differences between the learner's prior knowledge and the element interactivity of the task. For the last, the further research is required to measure the intrinsic cognitive load in a continuous set of learning situations with learning practical meanings.;인지부하이론은 교수 설계를 위한 이론적 프레임워크로 널리 사용되고 있다. 인지부하이론은 작동기억의 제한된 용량을 근거로 교수설계를 위한 명확한 근거를 제공해 왔다. 효과적인 학습을 위해서는 내재적 인지부하와 외재적 인지부하의 합이 한정된 작동기억 용량을 초과하지 않도록 인지부하를 관리하는 것이 중요하다. 그런데 인지부하는 주로 사후 설문에 의해 주관적인 방법으로 측정되어 왔기 때문에 학습하는 동안 객관적인 방법으로 인지부하를 측정하지 못하는 한계점이 지적되어 왔다. 또한 기존의 선행연구들을 살펴보면 다수의 외재적 인지부하에 대한 연구들이 존재하였지만 내재적 인지부하에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 것을 확인할 수 있었다. 내재적 인지부하와 외재적 인지부하는 합산의 속성이 있고 이들은 서로 상호작용한다는 점을 고려할 때 내재적 인지부하를 객관적으로 측정하고 체계적으로 살펴보는 연구의 필요성이 제기된다. 이에 본 연구에서는 인지부하가 증가하면 전두엽의 세타파가 활성화 된다는 선행연구를 근거로 학습 중에 변화하는 내재적 인지부하의 측정 가능성을 객관적으로 살펴보고자 하였다. 구체적으로 공간능력 과제를 해결하는 동안 내재적 인지부하에 영향을 주는 것으로 알려진 학습자의 사전지식과 과제의 요소 상호작용성의 수준에 따른 뇌파의 차이가 있는지 탐색하였다. 이는 궁극적으로 과제와 학습자 특성을 고려하여 내재적 인지부하를 조절함으로써 성공적인 학습이 일어나도록 하기 위함이며 나아가 적응적 학습 시스템 구현을 위한 기초연구라 할 수 있다. 먼저 연구참여자의 경향을 파악하기 위해 요소 상호작용성 상하 문항에 따라 본 검사 과제 결과의 차이가 있는지 살펴보았다. 그리고 선행 연구들에서 보고된 것처럼 본 연구에서도 공간능력 과제를 해결하는 동안 전두엽(F3, F4) 세타파의 파워스펙트럼 변화율이 활성화되어 내재적 인지부하를 타당하게 반영하는지 탐구하였다. 이를 바탕으로 전두엽 세타파의 파워스펙트럼 변화율을 이용하여 학습자의 사전지식 상하 집단 별 요소 상호작용성 상하 문항에 따른 내재적 인지부하의 차이를 검증함으로써 내재적 인지부하의 진단 가능성을 확인하고 교수설계적으로 해석하고자 하였다. 이에 따른 연구문제는 다음과 같다. 연구문제1. 공간능력 과제를 해결하는 동안 사전지식 수준에 따른 내재적 인지부하의 차이가 있는가? 연구문제2. 공간능력 과제를 해결하는 동안 요소 상호작용성 수준에 따른 내재적 인지부하의 차이가 있는가? 연구문제3. 공간능력 과제를 해결하는 동안 사전지식 수준 상하 집단 별로 요소 상호작용성 상하 수준에 따른 내재적 인지부하의 차이가 있는가? 본 연구는 수도권 소재 대학생 24명(남 : 13명, 여 : 11명)을 대상으로 연구를 실시하였다. 연구참여자의 나이는 만 19세에서 26세였으며 평균 연령은 23세(SD = 2.11세)이었다. 연구대상자는 지필평가로 사전검사를 실시한 이후에 본 검사 실험에 참여하였다. 사전검사(총 4문항) 점수를 기준으로 사전지식 하 집단(정답수 : 1~2개) 상 집단(정답수 : 3~4)개로 구분하였으며 과제의 요소 상호작용성을 고려하여 본 검사(총 2문항)의 정육면체 문항을 하 문항, 정팔면체 문항을 상 문항으로 구분하였다. 데이터 수집이 완료된 후에는 데이터 전처리를 거친 후 공간능력 과제를 해결하는 동안 학습자의 사전지식 수준과 요소 상호작용성 수준별 내재적 인지부하를 비교하였다. 이를 위해 첫째, 사전검사 수준에 따른 본 검사 정답률의 차이가 있는지 독립 표본 t-검정을 실시하고, 요소 상호작용성 수준에 따른 본 검사 정답률의 차이가 있는지 종속 표본 t-검정을 실시하였다. 둘째, 본 연구에서 파워스펙트럼 변화율의 통계 분석을 수행하기에 앞서 내재적 인지부하를 반영하는 주파수 대역과 관련 있는 신경학적 지표들을 확인하기 위해, 전두엽에 위치한 채널(F3, F4)의 세타파(4~8Hz), 알파파(8~13Hz), 베타파(13~30Hz), 감마파(30~50Hz)의 파워스펙트럼 변화율이 공간능력 과제 동안 증가했는지 t-검정을 실시하였다. 마지막으로 본 연구문제를 확인하기 위하여 학습자의 사전지식 수준과 공간능력 과제의 요소 상호작용성 수준에 따른 내재적 인지부하의 차이와 사전지식 수준에 따른 요소 상호작용성의 차이를 검정하고자 사전지식 수준은 피험자 간 변인으로, 요소 상호작용성은 피험자 내 변인으로 분류된 2(사전지식수준: 상집단 vs 하집단) × 2(요소 상호작용성: 높은 문항 vs 낮은 문항) 혼합 모델 아노바를 사용하여 이원 변량분석(two-way ANOVA)을 실시하였다. 모든 통계 검정의 유의수준은 p < .05이었지만 p < .10인 경우 경향성이 있다고 판단하였다. 연구문제를 확인하기 전에 앞서 전두엽의 세타파가 내재적 인지부하를 반영하는지 확인하기 위하여 공간능력 과제를 해결하는 동안 측정한 주파수 대역별 뇌파의 파워스펙트럼 변화율을 분석하였지만 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 없었다. 단, 뇌파지형도를 통해 공간능력 과제를 해결하는 동안 측정한 전두엽의 세타파 파워스펙트럼이 가장 활성화 되어 선행연구의 결과와 동일한 양상을 보이는 것을 확인하였다. 전두엽의 세타파가 내재적 인지부하를 반영하는 것으로 보여짐에 따라 이를 근거로 연구 문제 별로 연구 결과와 논의점을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 공간능력 과제를 해결하는 동안 학습자의 사전지식 수준에 따른 내재적 인지부하에 차이가 있는지 확인한 결과, 본 검사 결과도 전두엽 세타파의 파워스펙트럼 변화율도 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 하지만 전두엽 세타파의 파워스펙트럼 변화율이 사전지식 상하 집단 모두 증가한 것을 통해 두 집단 모두 내재적 인지부하가 증가하여 전두엽 세타파의 파워스펙트럼의 증가에 영향을 미친 것을 알 수 있었다. 둘째, 공간능력 과제를 해결하는 동안 과제의 요소 상호작용성 수준에 따른 내재적 인지부하의 차이가 있는지 확인한 결과, 본 검사 결과는 통계적으로 유의한 차이가 있었으며(p < .01) 전두엽 세타파의 파워스펙트럼 변화율은 통계적으로 유의한 차이는 없었지만 경향성이 있는 것(p < .10)으로 나타났다. 요소 상호작용성에 따른 전두엽 세타파의 파워스펙트럼 변화량을 확인하면 상하 문항 모두 증가함을 확인할 수 있었고 하 문항 보다 상 문항에서 전두엽 세타파의 파워스펙트럼 변화율이 더 많이 증가한 것을 확인할 수 있었다. 요소 상호작용성 상 문항을 해결하는 동안 학습자는 더 많은 내재적 인지부하가 유발되었을 것으로 판단되며 전두엽 세타파의 파워스펙트럼 변화율의 더 큰 증가로 이어졌을 것으로 생각된다. 또한 인지부하의 또 다른 객관적 지표로 알려진 본 검사 결과와 전두엽 세타파의 파워스펙트럼 변화량이 같은 양상을 보인다는 점에서 전두엽의 세타파의 파워스펙트럼이 내재적 인지부하를 반영한다는 선행연구를 지지하는 것으로 보인다. 셋째, 공간능력 과제를 해결하는 동안 학습자의 사전지식 상하 집단 별로 요소 상호작용성 상하 문항에 따른 내재적 인지부하의 차이가 있는지 확인한 결과, 본 검사 점수도 전두엽 세타파의 파워스펙트럼 변화율도 통계적으로 유의한 차이는 없었다. 다만 기술 통계적으로는 전두엽 세타파의 파워스펙트럼 변화율의 차이를 살펴볼 수 있었다. 본 연구는 다음과 같은 의의를 가진다. 첫째, 공간지각 학습 맥락에서 뇌파가 과제의 특성에 따른 내재적 인지부하의 차이를 나타낼 수 있는 객관적 지표로 활용될 수 있다는 가능성을 확인하였다. 전두엽 중앙의 세타파가 활성화되는 경향이 있음 (p = 0.081)을 확인함으로써 인지부하의 객관적 지표 가능성을 지지하였고, 실제로 과제의 요소 상호작용성에 따른 내재적 인지부하의 차이를 반영하는 경향성(p = 0.073)이 있음을 확인하였다. 이는 궁극적으로 학습이 잘 이루어질 수 있도록 과제에 따른 내재적 인지부하를 최적화하는 적응적 학습 시스템의 구현 가능성을 시사한다. 둘째, 공간능력 문항을 해결하는 동안 뇌파를 활용하여 학습자의 내재적 인지부하를 탐구하였다. 셋째, 내재적 인지부하의 독립적으로 살펴봄으로써 인지부하의 하위 유형 중에서 내재적 인지부하를 유발하는 정보를 구별하여 확인하기 위한 근거를 마련하였다. 마지막으로 본 연구의 제한점에 따른 후속연구 방향은 다음과 같다. 첫째, 생리심리학적 연구의 특성상 연구참여자의 충분한 수를 확보하지 못했다. 둘째, 측정된 뇌파 데이터의 개인차를 보정하기 위해 각 문항 별로 기저선을 측정하지 않았다. 셋째, 학습자의 사전지식에 따른 차이를 측정하기에 사전검사와 본 검사의 문항 수 충분하지 못했다. 후속 연구는 학습적으로 실제적인 의미를 가지는 연속적인 학습 상황에서 내재적 인지부하를 탐구하는 것이 필요하다.