문제의 구조 유형과 문제해결 역량 수준이 천문학 시뮬레이션 활용 수업의 문제 해결에 미치는 영향

Abstract

문제 해결은 학습과 사고의 가장 중요한 하나의 유형이며 따라서 학교의 교육과정에서 문제 해결이 강조되어야 한다는 주장이 계속되어왔다. 우리나라는 물론 외국의 과학 교육분야에서도 문제 해결력의 신장을 일관되게 강조하고 있어 문제 해결이 차지하는 중요성을 알 수 있다(이항로, 1998; Jonassen, 1997). 이러한 문제 해결에 대한 강조로 문제 해결과 관련된 연구가 다양하게 진행되어왔다. 문제 해결 행동에 대한 관심으로 초보자와 전문가의 문제 해결 행동을 비교하는 연구가 이루어 졌고(이항로, 1998; Anderson, 2000), 문제 표상 방식에 대한 연구도 이루어졌다(Anderson, 2000). 또한 문제 해결과 표상에 필요한 요소들에 관한 연구가 진행되어 영역 특수적인 지식과 일반적인 문제 해결 전략, 자기 효능감, 창의성 등이 문제 해결에 영향을 미치는 요인으로 밝혀졌다(김동식, 1994; 김경자 외, 1997;, 이세연 외, 2002; 이항로 외, 1998). 한편 과학 문제를 해결하는 역량으로는 영역지식, 초인지, 과학적 태도, 정당화 기술, 탐구 능력, 장 독립성, 동시적 정보처리 능력 등이 지적되었다(이항로, 1998; 이항로 외, 1998; 최병순 외, 2000; Shin et al., 2003). 그러나 이러한 연구 결과에도 불구하고 학교 교육이 학습자들의 문제 해결력을 신장시키지 못한다는 지적이 일고 있다(Glover et al., 1990/1999). 문제 해결에 도움이 되는 실제적인 지식의 습득을 위해서는 다양한 문제 상황에 대처할 수 있는 구조화되지 않은 문제의 중요성이 강조되어야 하지만 대부분의 교육적 환경에서는 잘 구조화된 문제들을 중심으로 다루고 있다. 또한 복잡하고 비 구조적인 학문 분야에서도 전통적인 학습 방식으로 가르치려는 시도가 계속되고 있다. 따라서 최근에는 문제의 구조 유형에 따라 문제 해결에 어떤 차이가 있는지를 밝히려는 연구들이 진행되고 있으며(Hong, 1998; Jonassen, 1997; Shin et al., 2003) 컴퓨터 시뮬레이션과 같은 현실적인 문제 상황을 활용한 교수의 효과가 검증되고 있다(Carmack, 2000; Heinrich et al., 2002). 이에 본 연구에서는 천문학 시뮬레이션을 활용한 수업에서 잘 구조화된 문제와 구조화되지 않은 문제 해결에 영향을 미치는 요인을 비교한 Shin, Jonassen & McGee(2003)의 연구를 주요 선행연구로 삼아 연구를 진행하였다. 본 연구에서는 영역지식, 초인지, 과학적 태도, 정당화 기술 중 천문학 시뮬레이션을 활용한 수업에서 잘 구조화된 문제와 구조화되지 않은 문제를 해결하는 데에 영향을 주는 요인을 분석하고자 한다. 나아가 잘 구조화된 문제와 구조화되지 않은 문제를 성공적으로 해결하는 데에 영향을 미치는 요인에 차이가 있는지를 알아봄으로써 다양한 문제 상황에서 문제 해결력을 증진시키기 위한 교육적 지침을 제시하는 데에 본 연구의 목적이 있다. 이와 같은 연구 목적에 따른 연구 문제는 다음과 같다. 1. 문제 해결 역량(초인지, 과학적 태도, 영역지식, 정당화 기술) 수준이 문제의 구조 유형(잘 구조화된 문제, 구조화되지 않은 문제)에 따른 문제 해결에 영향을 미치는가? 1-1. 초인지의 수준이 문제의 구조 유형에 따른 문제 해결에 영향을 미치는가? 1-2. 과학적 태도의 수준이 문제의 구조 유형에 따른 문제 해결에 영향을 미치는가? 1-3. 영역 지식의 수준이 문제의 구조 유형에 따른 문제 해결에 영향을 미치는가? 1-4. 정당화 기술의 수준이 문제의 구조 유형에 따른 문제 해결에 영향을 미치는가? 2. 문제의 구조 유형에 따라 초인지, 과학적 태도, 영역지식, 정당화 기술 중에서 문제 해결에 영향을 미치는 요인은 무엇인가? 2-1. 초인지, 과학적 태도, 영역지식, 정당화 기술 중에서 잘 구조화된 문제 해결에 영향을 미치는 요인은 무엇인가? 2-2. 초인지, 과학적 태도, 영역지식, 정당화 기술 중에서 구조화되지 않은 문제 해결에 영향을 미치는 요인은 무엇인가? 이와 같은 연구 문제를 검증하기 위해서 서울시 광진구에 소재한 J 고등학교 2학년 7개 학급의 학생 199명을 대상으로 연구를 실시하였다. 천문학 시뮬레이션을 활용한 수업을 설계하기 위하여 교사 오리엔테이션을 실시하였고 2학년 1학기 평균 성적을 기준으로 7개 학급을 선정하였다. 일원 분산분석을 실시한 결과 유의 수준 .05에서 7개 학급간의 평균성적에 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다(F=.045, p>.05). 피험자들은 초인지와 과학적 태도 검사를 수행한 후에 NASA에서 개발한 천문학 시뮬레이션 Astronomy Village를 통하여 주 2회씩 3주간 총 6시간에 걸쳐 학습하였다. 학습을 마친 후에 잘 구조화된 문제 상황과 구조화되지 않은 문제 상황에서 각각 영역지식과 정당화 기술, 그리고 문제 해결 검사를 실시하였다. 독립변인 중 초인지는 인지적 지식과 인지적 조절로 구분되었고, 과학적 태도는 일반적인 과학적 태도와 천문학에 대한 동기로 구분되었다. 또한 영역지식은 일반적인 영역지식과 구조적 지식으로 구분되었다. 7개 학급의 249명의 학습자 중에 199명만이 모든 검사에 참여하였으며 자료 분석에는 199명의 결과만이 포함되었다. 수집된 자료를 바탕으로 각 문제해결 역량의 수준과 문제의 구조 유형이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하기 위하여 이원분산분석을 실시하였으며, 문제의 구조에 따라 문제 해결에 영향을 미치는 요인을 검증하기 위하여 다중 회귀 분석을 실시하였다. 본 연구를 통해 얻어진 검증 결과는 다음과 같다. 첫째, 문제 해결 역량 수준과 문제의 구조 유형이 문제 해결에 미치는 영향을 분석하기 위하여 각각의 문제 해결 역량 수준과 문제의 구조 유형을 독립변인으로 하고 문제 해결을 종속변인으로 하여 이원분산분석을 실시한 결과 문제 해결 역량 수준(초인지(F=10.083, p<.05), 과학적 태도(F=9.959, p<.05), 영역지식(F=63.539, p<.05), 정당화 기술(F=184.442, p<.05))에 따른 주 효과는 나타났으나 문제의 구조 유형(잘 구조화된 문제, 구조화되지 않은 문제)에 따른 주 효과는 없는 것으로 나타났다. 또한, 문제 해결 역량 수준과 문제의 구조 유형에 따른 상호작용 효과는 나타나지 않았다. 둘째, 잘 구조화된 문제 해결에 영향을 미치는 요인은 일반적인 영역지식(β=0.164, t=3.838, p<.01)과 구조적 지식(β=0.232, t=5.128, p<.01) 그리고 정당화 기술(β=0.613, t=13.314 , p<.01)로 나타났다. 따라서 높은 일반적인 영역지식과 구조적 지식, 정당화 기술 검사 점수를 가진 학습자들은 잘 구조화된 문제를 보다 성공적으로 해결한다고 볼 수 있다. 구조화되지 않은 문제 해결에 영향을 미치는 요인은 일반적인 영역지식(β=0.128, t=2.916, p<.01)과 정당화 기술(β=0.724, t=16.019, p<.01)로 나타났다. 즉, 보다 높은 일반적인 영역검사 점수와 정당화 기술 검사 점수를 얻은 학습자가 잘 구조화되지 않은 문제를 보다 성공적으로 해결한다고 볼 수 있다. 이러한 연구 결과에 기초하여 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 첫째, 본 연구에서는 문제의 구조를 잘 구조화된 문제와 구조화되지 않은 문제로 구분하여 문제 해결에 영향을 미치는 요인을 분석하였다. 구조화되지 않은 문제의 경우, 친숙하지 않은 맥락과 친숙한 맥락 즉, 맥락적 효과가 문제 해결에 영향을 미칠 수도 있을 것이다. 따라서 구조화되지 않은 문제의 경우 친숙한 맥락과 그렇지 않은 맥락을 구별하여 문제 해결에 영향을 미치는 변인을 비교하는 후속 연구가 이루어질 필요성이 있다. 둘째, 본 연구에서는 과학적 태도를 일반적인 과학적 태도와 천문학에 대한 동기를 포함하여 측정하였다. 그러나 과학적 태도 측정에는 이외에도 과학적 성과에 대한 태도, 실험법의 선호, 과학의 사회적 중요성, 과학자에 대한 생각, 과학 수업 시간에 대한 태도 및 새로운 생각에의 개방성이라는 다양한 분야의 내용을 포함하여 각각 세분화하여 측정할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 과학적 태도가 문제 해결에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났지만, 하위 분야 중 어떤 것은 문제 해결을 예측하는 변인이 될 수 있을 것이다 따라서 독립변인을 보다 세분화하여 연구를 진행할 필요성이 있다. 셋째, 본 연구에서는 천문학 시뮬레이션을 활용한 수업에서 잘 구조화된 문제와 구조화되지 않은 문제 해결에 영향을 미치는 요인에는 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 따라서 교육적 상황에서 교수자는 학습자들이 해결해야 할 문제가 잘 구조화되어 있는지 구조화되어 있지 않은지를 확인하고 각각의 문제를 해결하는 데에 필요한 문제 해결 기술을 가르쳐야 한다. 또한 문제 해결력에 유의한 영향을 미치는 요인들을 바탕으로 학습자들의 문제 해결력을 향상시키기 위하여 어떤 지식과 기술을 교수하는 것이 바람직한가에 관한 논의가 이루어져야 할 것이다.; This study examines 1) the effects of the two different kind of problem structure and the level of problem-solving competency on problem solving, and 2) the factors which affect the solutions of the two conditions, the well-structured problems and the ill-structured problems, by utilizing an astronomy simulation in a high school class. Since the problem-solving is considered one of the most important types in learning and thinking, it has been argued that the aspect of the problem-solving must be more stressed in educational courses of schools. Even in South Korea, the improvement of the problem-solving ability has been persistently emphasized in such an educational field as science, which in turn demonstrates how significant it would be (Lee, 1998; Jonassen, 1997). However, despite of the increasing perceptions toward the importance of the problem-solving and the diverse researches on it conducted so far, it would also be the fact that the education of schools has not enabled the learners to develop and improve their capabilities suitable for coping with some given problems (Glover et al., 1990/1999). This is partly because of the structural condition of the educational environments, where the well-structured problems have mainly been treated. The way of solving the ill-structured problems must also be underscored in this context if a learner is to be able to acquire practical knowledge for an appropriate problem-solving. Another point to be made is that some of the conventional problem-solving methods and ways have been sustained even in the complex and ill-structured fields of disciplines. Yet, as some of the recent remarkable attempts to go beyond the existing methods and tendency, such an important question as what differences there would be in the problem-solving in accordance with structural types of problems has been explored, and with a view to probing the question, an instructing method like computer simulation has been utilized based on a real situation. This thesis attempts to analyze what kinds of factors would affect the ways of problem-solving in the astronomy simulation by taking into consideration the main elements of domain knowledge, metacognition, science attitude, and justification skill. It also tries to investigate whether those factors cause any crucial differences in working out the well-structured problems and/or the ill-structured problems, thereby offering useful educational instructions for improving the problem-solving capability in diverse circumstances. As one of the guiding researches in this field, Shin, Jonassen & McGee (2003) have compared the factors affecting the problem-solving in the well-structured condition and the ill-structured condition through the test of astronomy simulation. My research is stimulated by their project, and the research questions I am to examine are as the following: 1. Is the level of problem-solving competency (metacognition, science attitude, domain knowledge, and justification skill) affect problem solving according to the two different kind of structure of problem(well-structured and ill-structured)? 1-1. Is the level of metacognition affect problem solving according to the two different kind of structure of problem(well-structured and ill-structured)? 1-2. Is the level of science attitude affect problem solving according to the two different kind of structure of problem(well-structured and ill-structured)? 1-3. Is the level of domain knoledge affect problem solving according to the two different kind of structure of problem(well-structured and ill-structured)? 1-4. Is the level of justification skill affect problem solving according to the two different kind of structure of problem(well-structured and ill-structured)? 2. According to the two different kind of structure of problem, what are the factors which affect the problem solving in metacognition, science attitude, domain knowledge, and justification skill? 2-1. What are the factors which affect the solution of the well-structured problems in metacognition, science attitude, domain knowledge, and justification skill? 2-2. What are the factors which affect the solution of the ill-structured problems in metacognition, science attitude, domain knowledge, and justification skill? In order to testify these questions, I have conducted researches on the students who attended the second year of J High School at Gwanjin-gu, Seoul, South Korea. I gave the teachers at the school the orientation sessions in advance to design a class of the astronomy simulation, and selected the seven classes in accordance with average grades of the first semester. As a result of one-way ANOVA, no meaningful difference in the average grade among these classes have been discovered at the probability levels .05 (F=.045, p>.05). After having received the tests of metacognition and science attitude, the students of the seven classes were asked to participate in Astronomy Village, the NASA-developed astronomy simulation, twice a week, and this lasted for three weeks. After completing the learning, they were given tests in domain knowledge, justification skill, and problem-solving in the conditions of the well-structured problems and the ill-structured problems respectively. As for independent variables, I divided metacognition into knowledge of cognitive and regulation of cognition, science attitude into a general scientific attitude and the motivation for astronomy, and domain knowledge into general domain knowledge and structural knowledge. The number of 199 out of the total 249 among the seven classes took part in the tests, and my final analysis was drawn from those 199 students. I used the analytic method of multiple regression in testifying the research questions mentioned above. The outcomes of the research may be briefly described as follows: Firstly, the level of problem-solving competency (metacognition(F=10.083, p<.05), science attitude(F=9.959, p<.05), domain knowledge(F=63.539, p<.05), and justification skill(F=184.442, p<.05)) affect problem solving. But, the two different kind of structure of problem(well-structured and ill-structured) doesn’t effect problem solving. Therefore, there was not interaction effect between the level of problem-solving competency and the two different kind of structure of problem. Secondly, the factors which affected the solution of the well-structured problems proved to be general domain knowledge (β=0.164, t=3.838, p<.01), structural knowledge (β=0.232, t=5.128, p<.01), and justification skill (β=0.613, t=13.314 , p<.01). Those who will receive high scores in general domain knowledge, structural knowledge, and justification skill are thus expected to be able to solve the well-structured problems more successfully. Those factors which affected the solving of the ill-structured problems turned out to be general domain knowledge (β=0.128, t=2.916, p<.01) and justification skill (β=0.724, t=16.019, p<.01). It can be said that, based on the method of multiple regression, those learners with higher scores in general domain knowledge and the justification skill have the ability of coping with the ill-structured problems more successfully. Lastly, I would mention several points, which I expect could be discussed and examined in a more systematic way in a further research. First of all, my research did not take into account the context of the questions in the condition of the ill-structured problems. Since the ill-structured problems may often occur in the unfamiliar context, it would affect the variables of the problem-solving. It is therefore required to distinguish the familiar context from the unfamiliar in the case of the ill-structured problem-solving to compare more properly the variables affecting the solution of problems. Another point I would like to make is that the science attitude was divided only into general attitude toward science and the motivation for astronomy. It must be noted that Test of Science-Related Attitude (TOSRA), the well-known test sheet for measuring scientific attitude, was designed to measure the six elements: the attitude of scientific performances, the preference for laboratory method, the social importance of science, the views of the scientists, the attitude toward the science classes, and the openness to a new thinking. Since some of these elements could be an important variable that enables a researcher to estimate a problem-solving outcome, the science attitude in my research should have been further subdivided in accordance with TOSRA. Lastly, as I mentioned above, there were differences between the factors which affected the solution of the well-structured problems and the ill-structured problems. Therefore, an instructor should first make certain whether a problem is properly structured, and from this basic condition of research, such productive issues as what kinds of instructions need to be designed must be discussed for improving a learner’s problem-solving ability.