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문제 정의
- 그러므로 이 연구의 목적은 과학교사들이 생명현상에 대한 관찰을 수행할 때의 기본 두뇌 활성 양상을 fMRI를 이용하여 규명하는 것이다. 이를 통해 탐구의 시작이라 할 수 있는 관찰과정에 대한 두뇌 수준의 1 차 정보(Ansari & Coch, 2006)를 획득할 수 있을 것이다.
- 이를 통해 탐구의 시작이라 할 수 있는 관찰과정에 대한 두뇌 수준의 1 차 정보(Ansari & Coch, 2006)를 획득할 수 있을 것이다. 더 나아가 이 연구에서는 고등사고에 대한 신경 수준의 시스템 분석방법인 기능적 연결 분석 (functional connectivity analysis)의 활용을 통해 생명현상에 대한 관찰의 두뇌수준 네트워크 구조에 대해서도 알아보고자 하였다.
- 이 연구에서는 생명현상에 대한 과학적 관찰 과정에서의 두뇌활성 양상과 기능적 연결 네트워크를 조사하기 위하여 9개의 과제를 개발하였다. 과제는 생물교육 박사학위를 소지한 전문가 4인과 현직 생물 교사 6인과의 정기적인 세미나 및 워크숍을 통해 R & D 방식으로 40개 과제를 개발한 후 fMRI 측정전문가의 과제적합성 평가에서 문제가 제기된 과제를 제외한 30개 과제를 선정하였다.
- 이 연구의 목적은 중, 고등학교 과학교사들의 생명현상에 대한 과학적 관찰에서 나타나는 두뇌의 활성 양상 및 기능적 연결 네트워크를 규명하는 것이다. 이를 위해 중, 고등학교에서 근무하는 26명의 건강한 오른손잡이 과학교사들이 이 연구에 참여하였다.
- , 1993)로 정의 된다. 즉 특정 사고 과정에 활성화된 영역들 간에 얼마만큼의 상관관계를 갖는지를 확인하는 것이다, . 기능연결 이론은 지금까지 설명되어 왔던 두 활성 지역 상호간 어떠한 정보의 교류도 없다는 이론을 반박하고 있다.
제안 방법
- 5 프로그램 환경에서 구현되는 SPM2 (Statistical Parametric Mapping, version 2) 소프트웨어를 사용하여 처리하였다. SPM2를 통해 머리의 움직임에 대한 잡음을 보정하기 위한 정합보정(realign)절차가 각 피험자의 개인 데이터 분석에 적용되었으며, 이러한 절차의 부산물로 생성된 평균 영상에 각각 피험자의 T1 MRI 영상이 정합(coregister) 되었다. 이어서 자신의 EPI 영상과 정합된 T1 영상을 SPM2에서 제공하는 T1 template에 공간적 표준화(normalize)를 하였다.
- fMRI 스캐닝이 종료되고 나서 피험자들과 그들이 측정 과정에서 수행한 과제를 다시 되짚어 보며 회상 적 면담을 수행하였다. 이러한 선별 과정을 통해 연구자는 피험자들이 두뇌 스캐닝 과정에서 연구목적에 합당한 실제의 목표사고를 수행하였는지 선별하였다.
- 각 피험자별로 위와 같은 대조조건을 가진 영상을 얻은 다음 피험자 간 집단 분석을 실시하였다. 집단분석에서는 개인차를 무선변수로 고려한 무선효과분석 (random-effect analysis)을 사용하였다.
- 과제는 생물교육 박사학위를 소지한 전문가 4인과 현직 생물 교사 6인과의 정기적인 세미나 및 워크숍을 통해 R & D 방식으로 40개 과제를 개발한 후 fMRI 측정전문가의 과제적합성 평가에서 문제가 제기된 과제를 제외한 30개 과제를 선정하였다. 과제의 범주는 생명현상 전반을 고루 다루기 위하여 대상 면에서는 동물, 식물, 미생물 영역을 다루었고, 수준면에서는 개체이하, 개체, 개체이상의 수준으로 선정하였다.
- 사용하였다. 과학적 관찰이라는 목표 사고 이외의 두뇌활성(예를 들어 단순한 화면응시 혹은 호흡과 같은 생명유지 활동)을 제거하기 위하여 각사 고의 분석 contrast에서 연구 패러다임 내에 설정된 기저조건을 제거하여 주었다(Amaro & Barker, . 2006) 또한 기능연결분석을 활용한 두뇌활성 네트워크의 규명은 먼저 위의 방법을 통하여 과학적 관찰 과정에서 나타나는 주요 활성 영역을 파악한 후, 각 활성 영역들의 시간에 따른 혈액산소포화도(BOLD; Blood oxygen level-dependent) 값을 추출하여 °] 들 BOLD 값 간의 상관관계를 분석하였다. 그런 다음 상관 분석에서 통계적으로 유의미하게 나타난 영역들과 그들 사이의 연결을 과학적 관찰과정에서 기능적 연결(functional connectivity)을 이루는 네트워크로 추출하였다(Koshino etal.
- 이어서 자신의 EPI 영상과 정합된 T1 영상을 SPM2에서 제공하는 T1 template에 공간적 표준화(normalize)를 하였다. 그런 후, 여기서 산출되는 공간표준화 변수(norm旋i- zation parameter)를 동일한 피험자로부터 얻어진 모든 EPI 영상에 적용하여 모든 T*w2eighted EPI 영상을 다시 표준공간으로 표준화하여 재표집하였다. 표준화된 영상은 이어서 8剛의 FWHM을 갖는 Gaussian Kernel filter를 중첩적분 적용하여 편평화(smooth)하였다.
- 또한 이미지 매트릭스는 64x64, 영상범위(FOV)는 220血, 영상절편의 두께는 5血, 절편의 수는 30장으로 하였다. 기능성 자기공명 영상의 촬영 전에 T1 MR 영상이 시상면 (sagittal plane)으로 촬영되었고, 이로부터 전 교련에서 후교련(AC-PC; anterior commissureposterior commissure)에 평행하게 절편의 위치를 정하되 아래에서부터 여섯 번째 절편에 AC-PC 평면을 통과하도록 절편의 위치를 조절하였다. 이러한 위치에서 먼저 T1 해부학적 영상이 촬영되고 이어서 과제의 시작과 동시에 EPI 방식으로 기능영상이 위의 변수들을 통하여 촬영되었다.
- 연구결과에 따르면, 관찰과정에서 과학교사들은 좌측 상전두이랑, 중전 두 이랑, 중심전두이랑, 하전두이랑, 양측 상두정소엽, 좌측 하두정소엽, 좌측 쐐기전소엽, 우측 중측두이랑, 양측 방추이랑, 좌측 상후두이랑, 양측 중후두이랑, 좌측 하후두이랑, 우측 혀이랑, 양측 방추이랑, 양측쐐기 소엽, 우측 해마옆이랑, 좌측 조가비핵, 그리고 양측 소뇌비탈의 활성을 보였다. 또한 이들 영역 중 관찰과정에서 기능적으로 연결성을 보이는 네트워크를 형성하는 것으로 선정된 11개의 영역에서 10개의 유의미한 기능적 연결을 형성하였다. 이러한 결과는 생명현상에 대한 과학적 관찰이 단순한 감각수용만을 넘어선 기능적 연결이 필요함을 시사한다.
- 이 과정에서 즉각적으로 의문을 유발하거나, 너무 혐오스러워 거부 반응을 일으키는 등 중립적인 상태에서의 올바른 관찰이 일어날 수 없는 자료들을 제거 하였다. 또한 최종 선정된 18개 과제 주 본 측정에 사용하지 않는 동수(9개)의 예비과제를 선정하여 피험자들이 사전에 과제에 익숙해지도록 하였다. 보다 자세한 최종과제의 내용 영역과 범주는 표 1.
- 기능성 자기공명 영상의 촬영 전에 T1 MR 영상이 시상면 (sagittal plane)으로 촬영되었고, 이로부터 전 교련에서 후교련(AC-PC; anterior commissureposterior commissure)에 평행하게 절편의 위치를 정하되 아래에서부터 여섯 번째 절편에 AC-PC 평면을 통과하도록 절편의 위치를 조절하였다. 이러한 위치에서 먼저 T1 해부학적 영상이 촬영되고 이어서 과제의 시작과 동시에 EPI 방식으로 기능영상이 위의 변수들을 통하여 촬영되었다.
- 05), 범위역치(extent threshold) 값인 k는 적용하지 않았다. 이렇게 얻어진 활성화된 두뇌 영역의 MNI (Montreal Neurology Institute) 좌표를 Talairach 좌표(Talairach & Tournoux, 1988)로 변환하여 구체적인 두뇌의 활성 부위를 산출하였다.
- SPM2를 통해 머리의 움직임에 대한 잡음을 보정하기 위한 정합보정(realign)절차가 각 피험자의 개인 데이터 분석에 적용되었으며, 이러한 절차의 부산물로 생성된 평균 영상에 각각 피험자의 T1 MRI 영상이 정합(coregister) 되었다. 이어서 자신의 EPI 영상과 정합된 T1 영상을 SPM2에서 제공하는 T1 template에 공간적 표준화(normalize)를 하였다. 그런 후, 여기서 산출되는 공간표준화 변수(norm旋i- zation parameter)를 동일한 피험자로부터 얻어진 모든 EPI 영상에 적용하여 모든 T*w2eighted EPI 영상을 다시 표준공간으로 표준화하여 재표집하였다.
- 표준화된 영상은 이어서 8剛의 FWHM을 갖는 Gaussian Kernel filter를 중첩적분 적용하여 편평화(smooth)하였다. 이후 각각의 피험자 마다, 위에서 처리된 두뇌부피영상의 구성단위인 부피소별 BOLD (blood oxygen level dependent) 신호의 변화는 실험조건, 그리고 기저조건으로 나누어 각각의 scan에서 비교하였다. 이렇게 구성된 모델과 영상들의 처리된 결과는 상관관계를 이용하여 분석하였다.
- fMRI 측정이 완료된 후 이루어진 이러한 심층 면담에서 연구에 참여한 피험자 모두가 제시자극을 보면서 자연스럽게 제시된 과학적 관찰을 실시했다고 응답했다. 이후에 이들 모두를 기능성 자기공명영상 분석을 위한 유효 피험자 및 유효 자료로 인정하였다.
- , Korea)를 사용하였다. 자기공명영상 결과의 수집은 Gradient Echoplanar Imaging (EPI) sequence를 사용하였으며, 반복시간 (repeated time; TR)은 3000ms, 에코시간(echo time; TE)은 35ms로 하였다. 또한 이미지 매트릭스는 64x64, 영상범위(FOV)는 220血, 영상절편의 두께는 5血, 절편의 수는 30장으로 하였다.
- 지금까지 생명현상에 대한 과학적 관찰 과정에서 나타나는 두뇌활성 양상과 그들의 기능적 연결 네트워크를 fMRI를 이용하여 알아보았다. 이 연구의 결과를 통해 얻을 수 있는 결론은 다음과 같다.
- 2001). 측정과제는 크게 피험자의 목표 사고 내용('관찰')을 텍스트로 알려주는 과제명 (notice slide) 블록과 피험자가 무엇을 할지 알려주는 지시문(message slide) 블록, 본 과제 (main task) 블록, 그리고 기저조건(baseline; 여기서는 fix로 명시)으로 구성하였다. 전체적인 실험설계와 각 과제의 예시는 [그림 1]과 같다.
- 그런 후, 여기서 산출되는 공간표준화 변수(norm旋i- zation parameter)를 동일한 피험자로부터 얻어진 모든 EPI 영상에 적용하여 모든 T*w2eighted EPI 영상을 다시 표준공간으로 표준화하여 재표집하였다. 표준화된 영상은 이어서 8剛의 FWHM을 갖는 Gaussian Kernel filter를 중첩적분 적용하여 편평화(smooth)하였다. 이후 각각의 피험자 마다, 위에서 처리된 두뇌부피영상의 구성단위인 부피소별 BOLD (blood oxygen level dependent) 신호의 변화는 실험조건, 그리고 기저조건으로 나누어 각각의 scan에서 비교하였다.
대상 데이터
- 위하여 9개의 과제를 개발하였다. 과제는 생물교육 박사학위를 소지한 전문가 4인과 현직 생물 교사 6인과의 정기적인 세미나 및 워크숍을 통해 R & D 방식으로 40개 과제를 개발한 후 fMRI 측정전문가의 과제적합성 평가에서 문제가 제기된 과제를 제외한 30개 과제를 선정하였다. 과제의 범주는 생명현상 전반을 고루 다루기 위하여 대상 면에서는 동물, 식물, 미생물 영역을 다루었고, 수준면에서는 개체이하, 개체, 개체이상의 수준으로 선정하였다.
- 건강한 연구대상이 요구되었다. 이러한 연구 목적에 따라 과학적 관찰에 대한 경험이 풍부하고 실제로 효과적으로 수행할 수 있다고 판단되는 26명의 과학 교사들(평균 연령 = 27.57±3.72, 남성 12명, 여성 14 명)을 연구 대상으로 선발하였다. 특히 두뇌영상 자료 분석의 변인을 최소화하기 위해서 오른손잡이인 피험자만을 선별하였다.
- 이를 위해 중, 고등학교에서 근무하는 26명의 건강한 오른손잡이 과학교사들이 이 연구에 참여하였다. 과학 교사들의 과제수행 과정에서의 두뇌활성을 측정하기 위하여 3.
- 72, 남성 12명, 여성 14 명)을 연구 대상으로 선발하였다. 특히 두뇌영상 자료 분석의 변인을 최소화하기 위해서 오른손잡이인 피험자만을 선별하였다. 선별된 피험자들은 정신과 치료, 폐쇄 공포증, 약물 복용, 체내 금속 물질 등의 이상이 없는 이들이고, 연구자와 한국과학기술원 fMRI 연구소 측에서 제시한 연구 참여 동의서에 서명하였다.
데이터처리
- 이후 각각의 피험자 마다, 위에서 처리된 두뇌부피영상의 구성단위인 부피소별 BOLD (blood oxygen level dependent) 신호의 변화는 실험조건, 그리고 기저조건으로 나누어 각각의 scan에서 비교하였다. 이렇게 구성된 모델과 영상들의 처리된 결과는 상관관계를 이용하여 분석하였다.
- 이렇게 수집된 결과는 MATLAB 6.5 프로그램 환경에서 구현되는 SPM2 (Statistical Parametric Mapping, version 2) 소프트웨어를 사용하여 처리하였다. SPM2를 통해 머리의 움직임에 대한 잡음을 보정하기 위한 정합보정(realign)절차가 각 피험자의 개인 데이터 분석에 적용되었으며, 이러한 절차의 부산물로 생성된 평균 영상에 각각 피험자의 T1 MRI 영상이 정합(coregister) 되었다.
- 집단분석에서는 개인차를 무선변수로 고려한 무선효과분석 (random-effect analysis)을 사용하였다. 통계 처리는 SPM basic model의 단일표본 T-검증(one sample T—test)을 사용하여 통계처리를 하였다« 결과 영상의 산출은 fMRI 영상지도 연구에서 적용되는 다중비교(multiple comparison) 유의 수준 F값을 보정된 0.05로 적용하였고(FWE corrected, p < 0.05), 범위역치(extent threshold) 값인 k는 적용하지 않았다. 이렇게 얻어진 활성화된 두뇌 영역의 MNI (Montreal Neurology Institute) 좌표를 Talairach 좌표(Talairach & Tournoux, 1988)로 변환하여 구체적인 두뇌의 활성 부위를 산출하였다.
이론/모형
- 이를 위해 중, 고등학교에서 근무하는 26명의 건강한 오른손잡이 과학교사들이 이 연구에 참여하였다. 과학 교사들의 과제수행 과정에서의 두뇌활성을 측정하기 위하여 3.0T(테슬라)의 fMRI 시스템과 블록 디자인의 관찰과제가 사용되었다. 신호의 수집과 분석에는 SPM2 프로그램이 활용되었다.
- 또한 이 연구에서는 순수한 목표사고만의 두뇌 활성을 획득하기 위해 인지 적 감산법 (cognitive subtraction)을 사용하였다. 과학적 관찰이라는 목표 사고 이외의 두뇌활성(예를 들어 단순한 화면응시 혹은 호흡과 같은 생명유지 활동)을 제거하기 위하여 각사 고의 분석 contrast에서 연구 패러다임 내에 설정된 기저조건을 제거하여 주었다(Amaro & Barker, .
- 생명현상에 대한 과학적 관찰 과정에서의 두뇌 활성 양상과 기능적 연결 네트워크를 조사하기 위하여, 블록 디자인(block design) 방법을 사용하여 실험을 설계하였다(유승식, 2001). 측정과제는 크게 피험자의 목표 사고 내용('관찰')을 텍스트로 알려주는 과제명 (notice slide) 블록과 피험자가 무엇을 할지 알려주는 지시문(message slide) 블록, 본 과제 (main task) 블록, 그리고 기저조건(baseline; 여기서는 fix로 명시)으로 구성하였다.
- 집단분석에서는 개인차를 무선변수로 고려한 무선효과분석 (random-effect analysis)을 사용하였다. 통계 처리는 SPM basic model의 단일표본 T-검증(one sample T—test)을 사용하여 통계처리를 하였다« 결과 영상의 산출은 fMRI 영상지도 연구에서 적용되는 다중비교(multiple comparison) 유의 수준 F값을 보정된 0.
- 피험자들의 두뇌 활성 상태를 측정하기 위해서 한국과학기술원 fMRI 연구동 내에 있는 3.0T MRI scanner (ISOL Tech., Korea)를 사용하였다. 자기공명영상 결과의 수집은 Gradient Echoplanar Imaging (EPI) sequence를 사용하였으며, 반복시간 (repeated time; TR)은 3000ms, 에코시간(echo time; TE)은 35ms로 하였다.
성능/효과
- 과학적 관찰 과정에서 기능적으로 함께 활성화 되는 11개의 네트워크 연결쌍을 차례로 살펴보면, 좌측하전 두 이랑(inferior frontal gyrus)은 좌측 쐐기전소엽(precuneus)(r = 0.53) 및 우측 상두정소엽 (superior parietal lobule)(r = 0.75)과 기능적 연결이 형성 되었고, 좌측 상두정소엽(superior parietal lobule)은 좌즉 하두정소엽(inferior parietal lobule)(r = 0.52) 및 우측 상두정소엽(superior parietal lobule)(r = 0.61)과 기능적 연결이 형성 되었다. 좌측 쐐기전소엽(precuneus)은 좌측 상후두이랑(superior occipital gyrus) (r = 0.
- 둘째, 과학적 관찰과정에서는 좌측 하전두이랑, 양측 상두정소엽, 좌측 하두정소엽, 좌측 쐐기전소엽, 좌측 상후두이랑, 우측 중후두이랑, 우측 쐐기소엽, 좌측 하후두이랑, 양측 방추이랑의 11개 지역들이 서로 기능적인 연결을 이루며 10개의 유의미한 연결을 갖는 네트워크를 이루는 것으로 나타났다. 특히 이들의 회로 패턴은 후두엽의 시각피질과 두정엽의 시공간적 작업기억 관련 영역만이 아닌 전전두피질부의연동회로가 기능적으로 함께 나타나고 있다.
- 이러한 결과는 많은 선행 연구들에서 언급하고 있듯이 과학적 관찰은 단지 보는 것 혹은 단지 감각정보를 일방적으로 수용하는 것 이상의 것임을 확인할 수 있었다. 또한 특히 방추이랑과 두정부가 함께 후두엽과 유의미한 기능적 연결을 보임으로써 관찰사실의 인식에 있어서 시각인식의 '무엇 회로(what pathway)'와 '어 디 회로(where pathway)' 의 공조에 의해 사물이나 현상에 대한 관찰이 이루어짐을 두뇌수준에서 확인할 수 있었다.
- 생명현상에 대한 과학적 관찰과정에서 나타난 다양한 두뇌활성 영역들 간의 상관도를 알아 본 결과, 좌측 하전두이랑(inferior frontal gyrus), 양즉 상두정소엽(superior parietal lobule), 좌측 하두정소엽 (inferior parietal lobule), 좌즉 쐐기전소엽 (precuneus), 좌측 상후두이랑(superior occipital gyrus), 우측 중후두이랑(middle occipital gyrus), 우측 쐐기소엽 (cuneus), 좌측 하후두이랑(inferoir occipital gyrus), 양측 방추이랑-(fusiform gyrus)이 네트워크를 이루는 핵심영역으로 나타났다. 이들 11 개 지역들이 과학적 관찰 과정 동안 서로 기능적인 연결(functional connectivity)을 이루며 10개의 유의미한 연결을 갖는 네트워크를 형성하는 것을 확인하였다.
- 신호의 수집과 분석에는 SPM2 프로그램이 활용되었다. 연구결과에 따르면, 관찰과정에서 과학교사들은 좌측 상전두이랑, 중전 두 이랑, 중심전두이랑, 하전두이랑, 양측 상두정소엽, 좌측 하두정소엽, 좌측 쐐기전소엽, 우측 중측두이랑, 양측 방추이랑, 좌측 상후두이랑, 양측 중후두이랑, 좌측 하후두이랑, 우측 혀이랑, 양측 방추이랑, 양측쐐기 소엽, 우측 해마옆이랑, 좌측 조가비핵, 그리고 양측 소뇌비탈의 활성을 보였다. 또한 이들 영역 중 관찰과정에서 기능적으로 연결성을 보이는 네트워크를 형성하는 것으로 선정된 11개의 영역에서 10개의 유의미한 기능적 연결을 형성하였다.
- 51)과 기능적 연결을 나타내었다. 우즉 중후두이랑(middle occipital gyrus) 은우측 쐐기소엽 (cuneus) (r = 0.42) 및 우측 방추이랑 (fusiform gyrus)(r = 0.61)과 연결이 형성 되었고, 좌측 방추이랑(fusiform gyrus)과 우측 방추이랑 (fusiform gyrus)사이(r = 0.52)에도 유의미한 기능적 연결이 형성되었다(그림 3).
- 관찰자가 자신 앞에 당면한 사물이나 현상에 대해 올바른 관찰을 수행하려면 이들 두 활성의 협응이 매우 중요하다. 이 연구에서도 후두엽과 함께 측두엽의 활성뿐만 아니라 두정엽의 활성도 함께 나타나 이들 두 회로가 함께 활성화 되고 있음을 확인하였다(그림 2A, 표 3).
- gyrus), 양측 방추이랑-(fusiform gyrus)이 네트워크를 이루는 핵심영역으로 나타났다. 이들 11 개 지역들이 과학적 관찰 과정 동안 서로 기능적인 연결(functional connectivity)을 이루며 10개의 유의미한 연결을 갖는 네트워크를 형성하는 것을 확인하였다.
- 52)과 기능적 연결을 형성하고 있었다. 좌측 하후두이랑(inferoir occipital gyrus)은 좌측 상후두이랑(superior occipital gyrus)(r = 0, 42) 및 좌측 방추이랑 (fusiform gyrus)(r = 0.51)과 기능적 연결을 나타내었다. 우즉 중후두이랑(middle occipital gyrus) 은우측 쐐기소엽 (cuneus) (r = 0.
- 첫째, 생명현상에 대한 과학적 관찰과정에서는 좌측 상전두이랑, 중전두이랑, 중심전두이랑, 하전두이랑, 양측 상두정소엽, 좌측 하두정소엽, 좌측 쐐기전소엽, 우측 중측두이랑, 양측 방추이랑, 좌측 상후두이랑, 양측 중후두이랑, 좌측 하후두이랑, 우측 혀이랑, 양측 방추이랑, 양측 쐐기소엽, 우측 해마옆이랑, 좌측 조가비핵 그리고 양측 소뇌비탈의 활성이 나타났다.
- 특히 방추이랑과 두정부 모두가 후두엽과 유의미한 기능성 동조회로를 보임으로써(그림 3) 관찰사 실의 인식에 있어서 dorsal stream과 ventral stream0] 함께 작용함을 확인할 수 있었다. 다시 말해 '무엇 회로(what pathway)' 와 '어디 회로(where pathway)' 의 공조에 의해 사물이나 현상에 대한 관찰이 이루어진다고 할 수 있다.
후속연구
- 이 연구를 바탕으로 학생들이 과학적 관찰을 수행할 때의 두뇌 활성화 영역을 구체적으로 알고 있다면, 우리는 이러한 두뇌 영역의 사용을 촉진시키고 활성을 강화시키는 것을 목표로 하여 교수-학습 프로그램을 개발 할 수 있을 것이다. 보다 구체적인 예를 들어보면, 이 연구를 통해 밝혀진 과학적 관찰과정에서의 두뇌 활성 네트워크영역을 바탕으로, 새로이 개발되는 과학적 관찰 탐구 자료 또는 프로그램이 실제로 이들 두뇌 영역의 활성 네트워크를 자극할 수 있는지를 조사해 봄으로써 교수-학습 프로그램에 대한 타당성을 신경학적 수준에서 검증해 볼 수 있다.
- 이 연구의 수행을 위해서는 과학적 관찰을 수행할 수 있고 자기공명영상장치(fMRI) 측정 방식에 부합하는 건강한 연구대상이 요구되었다. 이러한 연구 목적에 따라 과학적 관찰에 대한 경험이 풍부하고 실제로 효과적으로 수행할 수 있다고 판단되는 26명의 과학 교사들(평균 연령 = 27.
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