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시각 행동과 인지 양식에 따른 대학생의 문제해결 활동 분석

시각 행동과 인지 양식에 따른 대학생의 문제해결 활동 분석
Other Titles
Analysis of Mathematics Problem Solving activities by Measuring Visual Behavior and Cognitive Style
Issue Date
대학원 교육공학과
이화여자대학교 대학원
Problem refers to a state in which the moderator wants to achieve the goal but does not know immediately how to achieve the goal(Anderson, 1993), the learner uses a combination of cognitive and defining elements that an individual has to address this condition. To solve the problem, learners may also use meta-cognitive features such as analysis, discussion, and reasoning that link information or concepts with prior knowledge(Jonassen, 1997). In addition, to solve the problem, learners will have a series of cognitive processes that understand the problem and withdraw and manipulate the information needed to solve it from the information provided in the problem. Learning see solving problems as an important process because of the high level of cognitive manipulation(Anderson, 1993). Therefore, when looking at the cognitive processes of learners arising from troubleshooting activities, we must consider the cognitive structure in which the components that make up human perception, such as operating memory and long-term memory, are organized(Sweller, Ayres, Klyuga, 2011). This is because learners will effectively solve the problem by using a schema that is automatically activated from their long-term memory by extending the capacity of operating memory and reducing the cognitive load required for troubleshooting(Pollock, Sweller & Chandler, 2002; Sweller, 1999). However, it is difficult to objectively analyze the cognitive process that takes place in the human head because it is conducted with continuity. The method of problem-solving activity analysis presented through prior research has been applied to trace learning processes such as eye tracking, to infer the recognition process, which is the source of problem resolution. This method can be used to objectively analyze learners' problem-solving activities and to derive teaching aids needed for the learning process(van Gog, Paas, van Merriënboer, & Witte, 2005). On the other hand, because eye movement is determined based on learners' desire to acquire information(Henderson et al., 2006), it is necessary to consider relationships with cognitive forms held by learners(Kooli-Januchta et al., 2017; Lim et al., 2013; Nisiforou & Laghos, 2016). Cognitive forms are consistent personal factors(Jonassen, 1978) in the way information from outside is collected, processed, and organized(Jonassen, 1978) that can influence decision making or learners' thinking when faced with new information or situations (Riding, 1991; Riding & Rayner, 1998). It is therefore necessary to consider the learners' cognitive patterns caused by individual differences when measuring visual behavior and analyzing problem resolution activities, considering that there is information to be acquired and addressed by learners in troubleshooting activities. In this study, based on the research that visual behavior provides valuable information about learners' cognitive processes(Ballard et al., 1997; Just & Carpenter, 1976) we will seek to derive academic and design implications by analyzing learners' visual behaviors in problem-solving activities(Choi et al., 2012; Gidläf et al., 2013; Holqv et al., 2011; Kim, 2006). In other words, eye tracking in problem-solving activities can help determine whether the design and presentation strategies of learning materials work easily and their behavior is linked to learning effects, depending on the characteristics of the learners. This will not only affect the design of learning materials effectively for learners, but will also contribute to changing learning materials and classes, including customized teaching path(van Gog, Ericsson, Rikers, & Paas, 2005). Thus, this study aims to analyze university students' problem solving activities by applying measured visual behaviors and cognitive style in computer-based environments. Accordingly, the research questions are as follows: Research Question 1. What are the characteristics of problem solving activities according to visual behavior and cognitive style? Study 2. Is there a difference in cognitive load in areas of interest in problem solving activities? Research Question 3. Is there a difference of achievement in problem solving activities? The results are as follows: First, Students who solved the spatial perception problem through an analytical approach responded to the development plan and then cleared the wrong answers by comparing the options corresponding to each development, which seems to have caused the correct line of view up to the fourth. For groups using an analytical approach, groups prefer conceptually group information to focus on specific objects, to understand details, and to prefer combinations of information to form a larger framework(Baek, 2013; Riding & Cheema, 1991). The heat map, which shows the visualization of the group using the overall approach, showed that the left deployment was stared for a long time during the deployment, while the choice was followed for longer periods of time with options 1 and 2. This phenomenon tends to organize a given amount of information as a whole, and it is difficult to segment or analyze the situation. This is because they first understand the overall picture of the problem before trying a comprehensive approach to dealing with the components that make up the problem(Pitta-Pantazi & Christou, 2009; Riding, Sadler-Smith, 1992). Looking at the heat map showing the visualization aspects of a group using a verbal approach, the tables in the figures and tables were answered for a longer period of time. The table consisted of numbers and letters, of which the numerical information was received for a longer period of time. The heat map, which shows how a group is visualized using a visual approach, shows that both the figures and the two tables have been answered for a long time. However, when comparing the table and the picture, he/she stared at the picture for a longer time, and the correct section of the job competency review was wider in red, as compared to other areas, where the longer the fixation duration was. The reasons for these results are discussed in relation to prior studies. Learners who prefer a verbal approach prefer to represent information in words or languages; learners who prefer a visual approach better represent information in pictures and have the features to convert linguistic information into imagery(Riding & Cheema, 1991). Learners who prefer a visual approach find it difficult to describe the content of a math study verbatim because they easily recognize and collect information and solve problems in the learning process through pictures, diagrams, graphs, etc., which correspond to visual images. Thus, visual data is mainly used to extend understanding of problem solving in a verbal way. On the other hand, learners who prefer a linguistic form prefer to recognize it easily through verbal or verbal descriptions and mathematical formulas in question (Riding & Cheema, 1991). Second, the results of a review of the differences between the achievement and the perceived load according to the problem-solving activities are as follows. The spatial perception problem was to find the right shape and the right one to fold outward. Assuming that the subject's spatial perceptual abilities are the same, it is most effective to correct the error while comparing the deployment and geometry presented in the problem sequentially. In this respect, the difference in the size of the pupil used as a cognitive load indicator is also. For the analytical group, it is possible to determine that there was no cognitive load needed to solve the problem because the visual behavior comparing between the deployment and the shape was processed sequentially. This shows that for the overall approach group, there is a high cognitive load at the resolution stage when the problem of comparative analysis is presented. Therefore, for students in groups that take this approach, it can help reduce cognitive load on problem solving and improve problem solving capabilities for spatial perception problems by providing them with the efficient strategies they need to solve the problem. In case of computational problems, visual groups that used pictures more than tables showed higher cognitive loads. Because the computational problem had to be computed and prioritized by using the values presented in the table, the visual group that used more pictures had more information to remember. On the other hand, the information presented in the figure is simple, with only information about who is supported at each stage of support. Therefore, when these problems are presented, it is possible to propose a strategy to effectively solve them by providing a guide to where the key information to solve the problem is located. In the case of spatial perception problems, there is a difference in the response rate between the whole group and the analytical group. It is believed that the spatial perception problem presented in this study was an appropriate choice of shapes for each deployment, so a group of analytical approaches where there were many eye transitions between the deployment diagram and the shape were advantageous in solving the problem. In the case of computational problems, the results from the study(Kooli-Januchta et al., 2012) differed from the results produced by the study, in which the problem presented to the learners was presented in separate figures and tables, each providing them with a different form of information. Comparing the information presented in the figures and tables, the figure provided information about which positions each process was involved, and the table listed the costs of each position and procedure. It is possible to determine that there was more information to be processed in the table because each value presented in the table had to be ranked after the operation was performed. Therefore, in this study, learners of a language approach that prefer letters and numbers are believed to have made the information in the table more useful and convenient, and this behavior is interpreted to have also affected the correctness. Based on the above results, the following implications and implications of the study are as follows: First, visual behavior in problem-solving activities can be an important clue to understanding students' cognitive activities(Glenstrup & Engel-Nielsen, 1995). Therefore, when analyzed through objective and quantitative information generated during troubleshooting activities, it is possible to contribute to understanding the problem solving activities of learners and developing methods that can be used to assist the professor in class (Jang, 2018; Ballard et al., 1997; Chen et al, 2013). In this study, university students were selected for the task aptitude test to draw up suggestions on the thought process of problem solving activities. Second, educational technology is a field of practical classes to promote education with an interest in the development and application of effective prescribing techniques for effective teaching and learning. To this end, the education and engineering sector is developing teaching learning media and strategies to improve the field-based teaching learning process, and applying them to promote interaction between professors and learners, developing and designing teaching learning models. However, in a society where the Fourth Industrial Revolution has arrived, learners need education to become the center of knowledge and information exploration and to facilitate advanced thinking processes to solve complex problems that exist around them. In this regard, cognitive science is taking a converged approach in the field of education and engineering by studying what happens in human heads to see how humans acquire, store, transform, and communicate with the outside. In this regard, this study is also meaningful in that it attempted to have a converged approach between cognitive science and educational technology by analyzing cognitive processes in problem-solving activities using visual behavior during menstrual psychology responses. Third, if the visual behavior used in this study is reflected in the learner's cognitive process in real time, it is expected that a system that can reflect the learner's cognitive status in an individual customized learning system that is currently widely used can be developed. Because the learner's cognitive process is limited to log data recorded in the system, an attempt is required to incorporate visual behaviors into the system that allow them to explore the learner's cognitive process. This will allow learners to conduct a student-centered, proactive check by providing guidance on what information needs to be focused on by analyzing their data in real time based on visual behavioral data from a group of learners with better learning outcomes. In addition, it is expected that professors and administrators will be able to make useful use of flipped learning situation assessment and teaching-learning support functions that are being implemented in universities by adding a function to inform the cognitive status of learners in the current system. Finally, user testing of online systems can be done in a natural environment, helping to build an effective system. For the log data, it would include the learners going to a bulletin board to find the information they need online or unconsciously receiving the necessary learning materials. On the other hand, visual behavior indicates learners' problem-solving activities between specific actions recorded in logs. This will be understood through the line of sight. If a learner or professor can identify how different fixation path in the system screen occur in order to locate a new function in the system, it can be used to improve the use of system functions effectively from a usability test perspective. The limitations of this study and suggestions for further research based on follows: First, the study selected 40 individuals who were able to distinguish the cognitive process using a humanistic approach among the total participants in the experiment and looked at the differences between the noon answers and cognitive loads between the groups. This method of analysis was used because the overall characteristics of the fixation path of the line of sight for the region of interest were similar, but there were limitations to the analysis of the cognitive process through statistical verification. Second, looking at the relationship between cognitive and psychological variables in problem-solving activities require a multi modal approach to comprehensively analyze psychophysiological responses such as cognitive form surveys, brain waves, and heart rate. Psychophysiological response is a response that occurs through human psychophysiological principles and phenomena, which can be useful for the study of learning context training (Jo, Sung, 2018). This is because unlike self-reporting materials that are collected after learning, the learning situation can be objectively monitored by continuously measuring psychophysiological phenomena presented during the learning process and prescribing professors' learning based on them. In order to ensure validity of the results of this study, we need to examine the cognitive aspect by further analyzing the brain waves generated when comparing the deployment and shape, and analyzing the changes in the psychological aspect of learners during problem solving through heartbreak to examine the tension or stability at the time of problem resolution. It is expected to be able to reasonably verify the results of this study and examine the relationship between the cognitive and psychological variables of learners during problem solving. Third, various information was presented in the arithmetic problem. In order to solve the problem presented in the instructions, the study participants should remember information in their heads in addition to visual actions and combine it to address to derive values. At this time, learners will use various strategies depending on the problems presented to them(Jo, Kim, 2014), and their visual behaviors alone limited the strategies they used to solve problems, namely, meta-cognitive. Future research needs to consider a study design to analyze the methane that the learners used to solve the problem. In recent problem-solving activities, the need for brain wave measurements is being discussed to analyze what information is used by learners to solve a problem and which strategies and steps are applied to solve the problem. The frontal lobe of the human brain is related to high-dimensional thinking, problem solving, and interpretation related to long-term memory, and the temporal lobe is responsible for certain types of cognitive functions such as direction, calculation, and integration of sensory organs(Gropcarchková & Moscajov, 2013), which can be measured objectively and is expected to be derived from a customized strategy. Fourth, visual behavior can affect data due to individual physical characteristics and external luminance. Thus, in order to present the same conditions of illumination to all subjects in this study, the experimental environment was constructed in the form of blocking the light emitted from the outside and adjusting the illumination from the inside. And a chin support was used to minimize the distance difference between the eye tracker and the study subjects within the individual. However, due to the characteristics of the eyeball of the individual, analyzable data were lost because the eyeball was not carried out from the beginning to the end of the problem resolution. This means that data loss can occur even though the experiment was conducted to minimize the external environment that could affect visual behavior. Thus, when measuring learners' visual behavior in the real context, it is necessary to draw up measures on how to compensate for these problems. It is also necessary to discuss how to interpret changes in visual behavior within individuals from an analytical perspective, because the collected visual behavior also creates a variety of changes within the individual.;문제란 해결자가 목표 달성을 원하지만, 목표 달성을 위한 방법을 바로 알지 못하는 상태를 의미하는 것으로(Anderson, 1993) 학습자는 이 상태를 해결하기 위해 개인이 가지고 있는 인지적, 정의적 요소들을 복합적으로 사용한다. 학습자는 문제를 해결하기 위해 정보나 개념을 사전 지식과 연결하는 분석, 논의, 추론과 같은 메타인지 기능을 사용하기도 한다(Jonassen, 1997). 또한, 문제를 해결하기 위해 학습자는 문제를 이해하고 문제에서 제공된 정보로부터 해결에 필요한 내용을 인출 하고 조작하는 일련의 인지 과정을 하게 된다. 문제해결 활동에서 고차원적 인지적 조작이 발생하기 때문에 학습에서는 문제를 해결해가는 활동을 중요한 과정으로 보고 있다(Anderson, 1993). 이때 발생하는 학습자의 인지 과정을 살펴볼 때 작동기억 및 장기 기억과 같은 인간의 인지를 구성하는 구성요소들이 조직되어 있는 인지구조를 고려해야 한다(Sweller, Ayres, Klyuga, 2011). 이는 학습자가 자신의 장기 기억으로부터 자동으로 활성화된 스키마를 활용하여 작동기억의 가용량을 확장하고 문제해결에 요구되는 인지부하를 감소시켜 문제를 효과적으로 해결하기 때문이다(Sweller, 1999; Pollock, Sweller & Chandler, 2002). 그러나 인간의 머릿속에서 발생하는 인지 과정은 연속성을 가지고 전개되기 때문에 객관적이고 구체적인 분석이 어렵다. 이에 선행 연구를 통해 제시되고 있는 문제해결 활동 분석 방법으로 시선 추적(eye tracking)과 같은 학습 과정을 추적하는 방법이 적용되어 문제해결의 근원지인 인지 과정을 추론하는 연구가 수행되고 있다. 시선 추적 방법은 학습 과정으로 해석할 수 있는 데이터들을 비 간섭적으로 측정할 수 있어 학습자의 문제해결 활동을 객관적으로 분석하고 학습 과정에 필요한 교수학습 지원 방안을 도출하는 데 활용할 수 있다(van Gog, Paas, van Merriënboer & Witte, 2005). 학습자의 시각 행동은 학습자의 정보 습득 욕구를 기반으로 눈의 움직임이 결정되기 때문에(Henderson et al., 2006) 학습자 개인이 가지고 있는 인지 양식과의 관계를 고려해야 할 필요가 있다(임성만 외 2013; Koć-Januchta et al., 2017; Nisiforou & Laghos, 2016). 인지 양식은 외부로부터의 정보를 수집하고 처리하며 조직하는 방식에 있어서 일관성 있게 나타나는 개인차 변인으로(Jonassen, 1978) 새로운 정보나 상황에 접했을 때 또는 문제에 직면했을 때 의사 결정이나 학습자의 사고에 영향을 주는 요인이 될 수 있다(Riding, 1991; Riding & Rayner, 1998). 그러므로 문제해결 활동에서도 학습자가 획득하고 처리해야 할 정보가 있음을 고려했을 때 시각 행동을 측정하여 문제해결 활동을 분석할 때 개인차에 의해 발생하는 학습자의 인지 양식을 고려하는 것이 필요하다. 이에 본 연구에서는 시각 행동이 학습자의 인지처리에 대한 가치 있는 정보를 제공한다는 연구결과를 기반으로(Ballard et al., 1997; Just & Carpenter, 1976) 문제해결 활동에서의 학습자 시각 행동 분석을 통해 교수설계적 시사점을 도출하고자 한다(김태용, 2006; 최현동 외, 2012; Gidlöf et al., 2013; Holmqvist et al., 2011). 즉, 문제해결 활동에서의 시선 추적을 통해 학습자의 특성에 따라 학습 자료의 설계 및 제시 전략이 수월하게 작동하는지, 그 행동이 학습효과와 연결되는지를 살펴볼 수 있다. 이를 통해 학습자의 인지 과정을 촉진하는 문제해결 활동에서의 시각 행동 분석이 학습자에게 효과적인 학습 자료 설계에 영향을 줄 뿐 아니라 맞춤형 교수 경로 등 학습 자료와 수업을 변화시키는 데 이바지할 것이다(van Gog, Ericsson, Rikers, & Paas, 2005). 이에 본 연구는 컴퓨터 기반 환경에서 측정된 시각 행동과 인지 양식을 적용하여 학습자의 문제해결 활동을 분석하고자 한다. 이에 따른 연구문제는 다음과 같다. 연구문제 1. 시각 행동과 인지 양식에 따른 문제해결 활동 특성은 무엇인가? 연구문제 2. 문제해결 활동에서 관심 영역에서의 인지부하 차이가 있는가? 연구문제 3. 문제해결 활동에서 정오답 차이가 있는가? 이에 따른 결과는 다음과 같다. 첫째, 분석적 접근 방법으로 공간 지각 문제를 해결한 학습자들의 경우 전개도를 응시한 뒤 각 전개도에 해당하는 선택지를 비교해가며 오답을 소거해갔다. 이는 분석적 접근 방법을 사용한 집단의 경우 정보를 개념적으로 묶어 특정 대상에 초점을 두며 세부사항을 이해하기를 선호하고 큰 틀을 형성하기 위해 정보 간의 조합을 선호한다는 연구결과를 기반으로 해석할 수 있다(백희수, 2013; Riding & Cheema, 1991). 전체적 접근 방법을 사용한 집단의 시각화 양상을 나타내주는 히트맵에서는 전개도 중에서는 왼쪽 전개도를 오랜 시간 동안 응시한 것으로 나타났다. 이러한 현상은 전체적 양식을 선호하는 학습자는 주어진 정보를 전체로 조직화하는 경향성이 있으며, 포괄적인 접근을 시도하여 문제를 구성하는 요소들을 다루기 이전에 문제의 전체적인 그림을 먼저 이해하기 때문이다(Pitta-Pantazi & Christou, 2009; Riding, Sadler-Smith, 1992). 언어적 접근 방법을 사용한 집단의 시각화 양상을 나타내주는 히트맵을 살펴본 결과 그림과 표 중에서 표를 더 오랜 시간 동안 응시한 것으로 나타났다. 표에는 숫자와 문자로 구성되었으며 이 중에서 숫자 정보를 더 오랜 시간 동안 응시한 것으로 나타났다. 시각적 접근 방법을 사용한 집단의 시각화 양상을 나타내주는 히트맵에서는 그림과 2개의 표 모두 오랜 시간 동안 응시한 것으로 나타났다. 그러나 표와 그림을 비교했을 때에는 그림을 더 오랜 시간 동안 응시하였으며 정답에 해당하는 직무능력심사 부분은 다른 영역과 비교했을 때 시선 고정 지속시간이 길수록 나타나는 빨간색 영역이 더 넓게 나타났다. 이러한 결과가 나타난 이유를 선행 연구와 관련지어 살펴보면 다음과 같다. 언어적 접근 방법을 선호하는 학습자는 단어나 언어로 정보를 표상하기를 선호하며, 시각적 접근 방법을 선호하는 학습자는 그림으로 정보를 더 잘 표상하며 언어적 정보를 심상으로 전환하려는 특징이 있다. 시각적 접근 방법을 선호하는 학습자들은 학습자는 시각적 이미지에 해당하는 그림, 도표, 그래프 등을 통해 학습 과정에서 주어진 정보를 쉽게 인식하고 정보를 수집하여 문제를 해결하기 때문에 수학학습 내용을 말로 설명하였을 때 어려움을 느낀다. 그러므로 언어적인 방법으로 문제풀이가 가능한 데도 이해를 확장하기 위해 시각적 자료를 주로 사용한다. 반면, 언어적 양식을 선호하는 학습자는 문제에서 언어적 자료인 글이나 구두로 된 설명과 수학 공식을 통해 쉽게 인식하고 이러한 방식으로 정보를 수집하기를 선호하기 때문이다(Riding & Cheema, 1991). 둘째, 문제해결 활동에 따른 정오답과 인지부하의 차이를 살펴본 결과는 다음과 같다. 공간 지각 문제는 전개도 찾기로 주어진 전개도와 바깥쪽으로 알맞게 접힌 도형을 찾아내는 것이었다. 이 문제는 연구 대상자의 공간 지각 능력이 같다는 것을 가정한다면 문제에서 제시된 전개도와 도형을 비교하면서 오답을 소거하는 분석적 접근 방법이 효과적이다(Harris et al., 2013). 이러한 측면에서 살펴보았을 때 인지부하 지표로 사용된 동공 크기의 차이도 이러한 결과를 보완해주고 있다. 분석적 집단의 경우 전개도와 도형 간에 비교하는 시각 행동을 순차적으로 정보를 처리했기 때문에 문제를 해결하는 데 불필요한 인지부하가 발생하지 않았다고 판단할 수 있다. 이는 전체적 접근 집단의 경우 비교 분석을 해야 하는 문제가 제시되었을 때 해결 단계에서 인지부하가 많이 발생한다는 것을 알 수 있다. 그러므로 전체적 접근을 하는 집단의 학생들에게는 문제해결에 필요한 효율적인 전략을 제시해줌으로써 문제해결에 걸리는 인지부하를 감소시켜주고 공간 지각 문제에 대한 문제해결 능력을 향상하는 데 도움을 줄 수 있다. 연산문제의 경우 문제해결 시 표보다 그림을 많이 활용한 시각적 집단에서 인지부하가 높은 것으로 나타났다. 이는 연산문제가 표에 제시된 값을 활용하여 연산하고 우선순위를 정해서 답을 골라야 했기 때문에 그림을 더 활용한 시각적 집단의 경우 머릿속에 기억해야 할 정보가 더 많았던 것으로 판단된다. 반면 그림에서 제시된 정보는 지원 단계별로 누가 지원하는지의 정보만 제시되어서 간단한 정보에 해당한다. 그러므로 이러한 문제가 제시되었을 때는 문제를 해결해야 하는 핵심 정보가 어느 곳에 있는지에 대한 가이드를 제시해줌으로써 연산문제를 효과적으로 해결할 수 있는 하나의 전략을 제안해 줄 수 있다. 공간 지각 문제의 경우 전체적 집단과 분석적 집단 간의 정오답율에 차이가 있는 것으로 나타났다. 이는 본 연구에서 제시한 공간 지각 문제의 경우 각 전개도를 알맞게 접은 도형을 고르는 문제였기 때문에 전개도와 도형 간의 시선 도약이 많이 발생한 분석적 접근의 집단이 문제해결에 유리했던 것으로 판단된다. 연산문제의 경우 Koć-Januchta와 그의 동료들(2012)의 연구에서 도출된 결과와 다르게 나왔는데 이는 본 연구에서 학습자에게 제시한 문제는 문제를 해결하는 데 필요한 요소를 그림과 표로 구분하여 제시한 것으로 각각 다른 형태의 정보를 학습자에게 제공해주고 있었다. 그림과 표에서 제시된 정보를 비교하면 그림의 경우 각 절차에 어떤 직급이 참여하는지에 대한 정보를 제시하고 있었고 표는 직급별 소요비용과 절차별 소요비용이 정리되어 있었다. 표에 제시된 각 값을 활용하여 연산한 뒤 순위를 정해야 했으므로 처리해야 할 정보가 표에 더 많았던 것으로 판단할 수 있다. 그러므로 본 연구의 결과는 문자와 숫자를 선호하는 언어적 접근 방식의 학습자들이 글자 정보를 더 선호한다는 선행 연구 결과(Mayer & Massa, 2003)에 근거했을 때 이러한 시각 행동이 정답율에도 영향을 미쳤을 것으로 해석된다. 이상의 결과를 기반으로 본 연구가 같은 시사점과 의의는 다음과 같다. 첫째, 문제해결 활동에서의 시각 행동은 학생들의 인지 활동을 이해하는 중요한 단서가 될 수 있다(Glenstrup & Engell-Nielsen, 1995). 그러므로 문제해결 활동 중에 발생하는 객관적이고 정량화된 정보를 통해 분석한다면 학습자들의 문제해결 활동을 이해하고 이를 기반으로 교수자의 수업 지원에 활용할 수 있는 방안을 도출하는 데 이바지 할 수 있다(장혜원, 2018; Ballard et al., 1997; Chen et al, 2013). 이에 본 연구에서는 직무적성 검사에서 활용되는 문제를 선정하여 대학생을 대상으로 문제해결 활동에서 이루어지는 사고 과정에 대한 시사점을 도출하였다. 둘째, 교육공학은 효과적 교수·학습을 위한 효과적 처방기법의 개발과 적용에 관심을 두고 교육을 촉진하기 위한 실천적 학분 분야이다. 이를 위해 교육공학 분야에서는 현장 기반의 교수학습과정을 개선하기 위해 교수학습 매체와 전략을 개발하고 이를 적용함으로써 교수자와 학습자 간의 상호작용 촉진, 교수학습 모형 개발 및 설계 등을 도모하고 있다. 그러나 4차 산업혁명이 도래한 사회에서는 학습자가 중심이 되어 지식 및 정보 탐색을 주도적으로 하고 주변에 존재하는 복잡한 문제를 해결하기 위해 고도화된 사고 과정을 촉진할 수 있는 교육이 필요하다. 이러한 측면에서 인지 과학은 인간이 어떻게 정보를 획득하고 저장 및 변형하고 외부와 소통하는지를 살펴보기 위해 인간의 머릿속에서 어떤 일이 발생하는지를 연구함으로써 교육공학 분야에서의 융합적 접근이 이루어지고 있다. 이러한 측면에서도 본 연구는 생리심리 반응 중 시각 행동을 활용하여 문제해결 활동에서의 인지 과정을 분석함으로써 인지 과학 분야와 교육공학 분야 간의 융합적 접근을 시도하였다는 점에서 의의가 있다. 셋째, 본 연구에서 활용한 시각 행동이 실시간으로 학습자의 인지 과정에 반영된다면 현재 널리 사용되고 있는 개별 맞춤형 학습시스템에서 학습자의 인지적 상태를 반영할 수 있는 시스템을 개발할 수 있을 것으로 기대된다. 고도화된 기술을 기반으로 개발되고 있는 학습지원시스템은 학습자의 학습 이력 정보를 활용하여 다음 학습에 필요한 자료와 가이드를 제공해주는 적응적(adaptive) 측면과 학습자의 지적 상태에 따라 학습 자료를 차별적으로 제공하거나 문제풀이에 대하여 적절한 답과 가이드를 제공하는 지능적(intelligent) 측면으로 나누어 볼 수 있다. 두 가지 측면 모두 개별 학습자에게 맞추어 최적의 경로를 지원해준다는 측면에서 학습을 효과적으로 지원해줄 수 있는 기능이다. 그러나 시스템에서 이루어지는 학습자의 로그 기록을 추출하여 시스템에 반영할 때 학습자의 인지 과정은 간과될 수 있다. 학습자의 인지 과정은 시스템에 기록된 로그 데이터만으로는 분석에 한계가 있으므로 학습자의 인지 과정을 살펴볼 수 있는 시각 행동을 시스템에 접목하는 시도가 필요하다. 이를 통해 학습자의 경우 학습 성과가 우수한 학습자 집단의 시각 행동 데이터를 기반으로 자신의 데이터를 실시간으로 반영해서 분석해줌으로써 중점적으로 살펴보아야 할 정보는 무엇인가에 대한 안내를 받음으로써 학습자 중심의 주도적인 점검을 할 수 있을 것이다. 또한, 현재의 시스템에 학습자의 인지적 상태를 알려주는 기능을 넣음으로써 대학에서 시행하고 있는 플립러닝의 온라인 학습 상황에 대한 평가와 교수학습 지원 기능으로 교수자와 관리자가 유용하게 사용할 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로 온라인 시스템에 대한 사용자 테스트를 자연스러운 환경에서 할 수 있게 되어 효과적인 시스템을 구축해가는 데 도움을 받을 수 있다. 로그 데이터의 경우 학습자가 온라인에서 필요한 정보를 찾기 위해 게시판을 가거나 필요한 학습 자료를 무의식적으로 받는 행위가 포함되어있을 것이다. 반면 시각 행동의 경우 로그를 통해 기록되는 특정 행위 간에 발생하고 있는 학습자의 문제해결 활동을 알 수 있다. 이는 시선 경로를 통해 파악이 가능할 것이다. 만약 시스템 내 새로운 기능을 투입할 때 학습자 혹은 교수자가 해당 기능을 찾기 위해 시스템 화면 내의 여러 시선 고정 경로가 어떻게 발생하는지를 파악할 수 있다면 사용성 테스트 관점에서 시스템 기능을 효과적으로 활용할 수 있도록 개선하는 데 활용할 수 있다. 따라서 본 연구는 컴퓨터 환경을 기반으로 대학생의 문제해결 활동에서 학습자의 문제해결 활동을 설명하는 데 활용되고 있는 시각 행동을 활용하였다는 점에서 의의가 있다. 이에 본 연구에서 얻어진 결과를 통해 대학생의 문제해결 활동을 보다 면밀하게 관찰하고 문제 유형에 따른 문제해결 활동이 다르다는 것을 알게 됨으로써 보다 다양한 시각 행동과 학습 과정을 설명할 수 있는 생리심리 반응에 연구를 통합적으로 접근해야 함의 필요성을 제공할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구가 갖는 제한점과 이를 바탕으로 한 후속연구에 대한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 실험에 참여한 전체 연구 대상자 중 휴리스틱스 접근 방법으로 문제해결 활동을 살펴보았다. 이러한 분석 방법을 사용한 이유는 연구 대상자별 시선 고정 경로 패턴을 통해 관심 영역에 대한 시선 고정 경로를 살펴보던 중 시선 고정 경로의 전체적인 특성은 유사하지만, 통계적 검증을 통한 인지 과정 분석에는 한계가 있었기 때문이다. 이에 추후 연구에서는 휴리스틱스 접근법을 통해 분류한 문제해결 활동에 대한 알고리즘을 도출하여 양화하는 통계적 작업이 필요하다. 이를 통해 소수의 데이터를 활용하여 휴리스틱스 접근법으로 분류한 문제해결 활동의 집단 간 특성의 타당도를 확보하고 문제해결 활동에 따른 모형 도출이 가능할 것으로 기대되기 때문이다. 둘째, 본 연구에서는 문제해결 활동을 분석하기 위해 시각 행동으로 시선 고정 지속시간과 동공 크기를 활용하였다. 그러나 문제해결 활동에서의 인지적 변인과 심리적 변인 간의 관계를 살펴보기 위해서는 인지 양식 설문조사와 뇌파, 심박 변이도와 같은 생리심리 반응을 종합적으로 분석하는 멀티모달 접근이 필요하다. 생리심리 반응은 인간의 생리적 원리와 현상을 통해 나타나는 반응으로 학습 맥락 과련 연구에 유용성을 제공해 줄 수 있다(조일현, 성한올, 2018). 이는 학습 후 수집하는 자기보고식 자료들과 달리 학습 과정 중에 나타내는 생리적 현상들을 지속적으로 측정하여 학습 상황을 객관적으로 관찰하고 이를 기반으로 한 교수학습 처방이 가능하기 때문이다. 이에 본 연구결과의 타당성을 확보하기 위해서는 전개도와 도형을 비교했을 때 발생한 뇌파를 추가 분석하여 인지적 측면을 살펴보고 심박을 통해 문제해결 중에 학습자들의 심리적 측면의 변화를 분석하여 문제해결 당시의 긴장 혹은 안정 상태를 살펴볼 필요가 있다. 이를 통해 본 연구에서 추측한 결과를 타당하게 검증하고 문제해결 중에 나타나는 학습자의 인지적, 심리적 변인 간의 관계를 살펴볼 수 있을 것으로 기대된다. 셋째, 본 연구에서 사용한 연산문제의 경우 다양한 정보가 문제에 제시되었다. 이에 연구 대상자는 지시문에 제시된 문제를 해결하기 위해서 시각 행동 외에 머릿속으로 정보를 기억하고 이를 연합하여 값을 도출해야 한다. 이때 학습자들은 문제를 해결할 때 제시된 문제에 따라서 다양한 전략을 사용하게 되는 데(조일현, 김연희, 2014) 시각 행동만으로는 학습자가 문제해결 시 사용한 전략, 즉 메타인지와 관련된 분석에 제한이 있었다. 이에 향후 연구에서는 학습자가 문제를 해결하기 위해 사용했던 메타인지를 분석하기 위한 연구 설계를 고려해야 할 필요가 있다. 최근 문제해결 활동에서 학습자가 문제를 해결할 때 어떤 정보를 사용하며 어떤 전략과 단계를 적용하여 문제를 해결하는지를 분석하기 위해 뇌파 측정의 필요성이 논의되고 있다. 인간의 대뇌 중 전두엽은 고차원적 사고, 문제해결과 관련이 있고 측두엽은 장기 기억과 관련된 해석, 후두엽은 시각처리를 두정엽은 방향과 계산, 감각기관의 통합과 같은 특정한 유형의 인지 기능을 담당하고 있어(Grofcíková & Mácajová, 2013) 학습자의 인지적 사고 과정을 객관적으로 측정할 수 있고 이를 기반으로 한 맞춤형 교수학습 전략이 도출될 수 있을 것으로 기대된다. 넷째, 본 연구에서 수집한 시각 행동은 개인의 신체 특성과 외부의 조도로 인하여 데이터 영향을 줄 수 있는 연구 변인이다. 이에 본 연구에서는 모든 연구 대상자에게 같은 조건의 조도를 제시하고자 외부에서 투입되는 자연광을 차단하고 내부에서 조도를 조절하는 형태로 실험 환경을 구성하였다. 그리고 시선 추적기와 연구 대상자 간의 거리 차이를 개인 내에서 최소화하기 위해서 턱 받침대를 사용하였다. 그러나 개인이 가지고 있는 안구 특성으로 인하여 문제해결 시작부터 끝까지 이루어지지 않아 분석 가능한 데이터가 손실되었다. 즉, 시각 행동에 영향을 줄 수 있는 외부의 환경을 최소화하여 실험을 진행했음에도 불구하고 데이터 손실이 발생할 수 있는 것이다. 그러므로 실제 맥락에서 학습자의 시각 행동을 측정할 때에는 이와 같은 문제점을 어떻게 보완할 것인가에 대한 대책을 마련할 필요가 있다. 또한, 수집한 시각 행동에서도 개인 내에 다양한 변화가 발생하기 때문에 분석적 측면에서 개인 내에서 발생한 시각 행동의 변화를 어떻게 해석할 것인가에 대한 논의가 필요하다.
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일반대학원 > 교육공학과 > Theses_Ph.D
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