본 연구는 영어학습 영역별 (듣기쓰기능력, 단어수준, 스피킹, 단어기억, 리스닝) 성취도에 따른 대뇌피질 내의 뇌기능 활성화에 대한 관련성을 규명한 것이다. 좌뇌 기반으로 알려진 영어학습에 대한 우뇌적 요인에 대한 연구들이 진행되었다. 뇌기능 영상화 중에서 정량뇌파분석를 사용하여 영어학습에 관여하는 뇌 영역별 정량뇌파 결과를 분석함으로써 영어학습을 뇌 영역별 활성화로 변별할 수 있는 기준을 마련한 것이다. 영어학습의 좌우뇌 균형발달을 위한 지침을 제시하였으며 특정 학습영역과 연계한 뇌의 활성화를 제시함으로써 개인별 뇌 기능에 따른 영어학습 향상을 위한 뇌기능을 훈련할 수 있는 이론적 토대를 마련하였다 (권형규, 2008). 이를 통하여 단순한 이미지와 오감을 활용한 우뇌적 학습방향이 아니라 개인별 정량뇌파 데이터에 의한 통합뇌 훈련모형을 개발하였다. 정량뇌파 분석을 위해서는 피험자 개인별 영어능력 검사점수에 대한 뇌파지표를 도출하여 단계적 변수선택법에 의한 다중회귀분석을 실시하였다.
본 연구는 영어학습 영역별 (듣기쓰기능력, 단어수준, 스피킹, 단어기억, 리스닝) 성취도에 따른 대뇌피질 내의 뇌기능 활성화에 대한 관련성을 규명한 것이다. 좌뇌 기반으로 알려진 영어학습에 대한 우뇌적 요인에 대한 연구들이 진행되었다. 뇌기능 영상화 중에서 정량뇌파분석를 사용하여 영어학습에 관여하는 뇌 영역별 정량뇌파 결과를 분석함으로써 영어학습을 뇌 영역별 활성화로 변별할 수 있는 기준을 마련한 것이다. 영어학습의 좌우뇌 균형발달을 위한 지침을 제시하였으며 특정 학습영역과 연계한 뇌의 활성화를 제시함으로써 개인별 뇌 기능에 따른 영어학습 향상을 위한 뇌기능을 훈련할 수 있는 이론적 토대를 마련하였다 (권형규, 2008). 이를 통하여 단순한 이미지와 오감을 활용한 우뇌적 학습방향이 아니라 개인별 정량뇌파 데이터에 의한 통합뇌 훈련모형을 개발하였다. 정량뇌파 분석을 위해서는 피험자 개인별 영어능력 검사점수에 대한 뇌파지표를 도출하여 단계적 변수선택법에 의한 다중회귀분석을 실시하였다.
This research attempted to find out any implications for strategies to design and develop the connections between the activities of the brain function and the fields of English learning (dictation, word level, speaking, word memory, listening). Thus, in developing the brain based learning model for ...
This research attempted to find out any implications for strategies to design and develop the connections between the activities of the brain function and the fields of English learning (dictation, word level, speaking, word memory, listening). Thus, in developing the brain based learning model for the English education, attempts need to be made to help learners to keep the whole brain toward learning. On this point, this study indicated the significant results for the exclusive brain location and the brainwaves on the each English learning field by the quantitative EEG analysis. The results of this study presented the guidelines for the balanced development of the left brain and the right brain to train the specific site of the brain connected to the English learning fields. In addition, whole brain training model is developed by the quantitative EEG data not by the theoretical learning methods focused on the right brain training.
This research attempted to find out any implications for strategies to design and develop the connections between the activities of the brain function and the fields of English learning (dictation, word level, speaking, word memory, listening). Thus, in developing the brain based learning model for the English education, attempts need to be made to help learners to keep the whole brain toward learning. On this point, this study indicated the significant results for the exclusive brain location and the brainwaves on the each English learning field by the quantitative EEG analysis. The results of this study presented the guidelines for the balanced development of the left brain and the right brain to train the specific site of the brain connected to the English learning fields. In addition, whole brain training model is developed by the quantitative EEG data not by the theoretical learning methods focused on the right brain training.
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문제 정의
과거에는 영어학습을 베로니카와 브로카 영역이 있는 좌뇌 위주로만 기능하는 것으로 보는 (이경미, 2004) 경향이 많았지만 본 연구에서는 우뇌가 담당하는 역할에 대한 뇌부위별 정량뇌파 결과를 분석함으로써 우뇌 활성화를 통한 영어학습에 대한 과학적 결과를 보고하고 있다. 이러한 연구는 특히 우반구의 관여가 제2언어 학습의 초기 단계에서 매우 활발하다고 하였는데 (Obler, 1982), Genesee (1977)는 제2언어 학습자의 경우 우반구가 언어처리에 다각적으로 관여하여 활동성을 보인다고 하였다.
영어교육의 유형별 특징을 고려하지 않고 좌뇌중심의 논리적 내용구성에만 치중하여 교육과정이 개발된 점이 많은 것이다. 본 연구는 균형적인 뇌활용을 통한 영어학습을 통하여 통합뇌를 활용한 영어학습을 학습유형별로 제시하였고 좌우뇌의 각 세부 영역에 대한 분석을 통하여 영어학습 유형과 관계된 특정 뇌의 활성 영역을 규명하였다.
본 연구는 영어 학습과 관련된 뇌의 특정영역을 세분화하여 정량뇌파로 파악함으로써 영어학습 유형별 생리적인 뇌의 활동을 과학적으로 규명하였다. 다양한 영어학습 유형은 대뇌피질 내의 여러영역의 연계된 뇌의 활성화를 가져오게 된다.
본 연구를 통하여 영어학습 영역에 따른 뇌의 활성영역을 규명하였다. 예를 들어 듣기쓰기 등의 영역에서 특정뇌파 활성화 정도가 증가할수록 듣기쓰기 점수는 감소하는 것으로 나타났다.
객관적인 과학적 검증을 통해 두뇌 기능을 해석할 수 있으며 본 연구에서 실시한 19채널 이상의 정량화뇌파 분석은 뇌의 주요 영역별로 활동성을 비교분석할 수 있다. 본 연구에서는 고속푸리에 변환 (Fast Fourier Transform, FFT)에 기초한 선형분석을 한 것으로 혼합된 각 주파수 대역별 성분을 나누어 분석한 것이다. 이를 통하여 뇌파를 분류하여 델타파, 세타파, 알파파, 베타파, 감마파 등의 대역별 파워 스펙트럼을 구하게 된다.
이와 같이 개인별 영어학습에 영향을 미치는 특정뇌파를 분석하여 이를 유형별 영어학습 과정에 적용한 것이다. 이 모델은 영어학습과정에서 영향을 미치는 특정 뇌파에 대한 개인별 뇌파의 조절능력을 강화하여 좌우뇌가 통합된 상태에서 영어학습의 효율을 극대화하는 대뇌활동의 생리적인 근거를 제시한 것이다.
이러한 연구결과를 통하여 단어수준을 향상시키는 생리적인 훈련 기준으로 수렴하여 영어학습시 효율성을 높일 수 있으며 뇌파만을 통한 훈련을 통해서도 단어수준을 향상시킬 수 있는 훈련 프로토콜을 만드는 기반이 제시된 것이다. 영어학습 유형에 따른 분석뿐만 아니라 대뇌피질 내의 뇌기능 활성화에 대한 관련성을 규명하여 영어학습 분야에 따른 교육 및 훈련에 대한 지침을 제공해주고 있다.
영어학습의 좌우뇌 균형발달을 위한 지침을 제시하였으며 특정 학습영역과 연계한 뇌의 활성화를 제시함으로써 개인별 뇌 기능에 따른 영어학습 향상을 위한 뇌기능을 훈련할 수 있는 이론적 토대를 마련하였다. 이를 통하여 단순한 이미지와 오감을 활용한 우뇌적 학습방향이 아니라 개인별 정량뇌파 데이터에 의한 통합뇌 훈련모형을 개발한 것이다.
제안 방법
본 연구는 전체 29명의 피험자 중 남자는 12명이고 여자는 17명이다. 2박3일간의 영재뇌교육 과정에 등록한 초등학교 고학년 학생들의 영어학습 능력과 배경뇌파를 분석하였다. 본 과정은 영재를 대상으로 한 것은 아니며 영재성과 창의성을 개발하기 위한 일반인을 대상으로 한 과정이다.
또한 통계분석의 편의를 위해 각 EEG 분석방법들은 약어를 사용했으며, 해당 약어에는 pair나 position을 기록했다. asolute/relative power의 경우는 델타파 (1-4 Hz), 세타파 (4-7.5 Hz), 알파파1 (7.5-10.0 Hz), SMR (12-15 Hz), 베타파 (12-30 Hz), 감마파 (31-50 Hz)등 총 6가지 주파수 영역에 대하여 모두 계산하였다.
본 연구에서 사용한 뇌파측정시스템은 러시아의 Mitsar 회사에서 만든 21채널의 Mitsar 201시스템으로 기록시에 좌우뇌 귀에 참조전극을 연결한 양식을 적용하였다. 뇌파수집 및 분석을 위한 소프트웨어는 Mitsar201과 연계된 WinEEG 프로그램을 통하여 데이터파일을 생성하였다. 생성된 데이터파일은 한국의 Laxtha 회사에서 개발한 Complexity 프로그램 및 Batch 프로그램을 통하여 분석하였다.
본 연구에서는 피험자들을 대상으로 영어능력검사 (리스닝, 단어수준, 스피킹, 듣기쓰기 등)를 실시하였다. 또한 EEG 분석에 따른 parameter를 도출하여, 피험자 개인별 영어능력 검사의 점수는 종속변수로, 다양한 EEG parameter들은 독립변수로 하였다. 여기서 EEG parameter의 수가 너무 많기 때문에 데이터 마이닝 기법의 변수선택 노드를 사용하여 종속변수인 영어능력 검사 점수 각각에 대하여 통계적으로 유의하게 설명력이 있는 독립변수를 선택한 다음, 선택되어진 독립변수들에 대하여 다시 단계적 변수선택법에 의한 다중회귀분석을 실시하였다.
또한 통계분석의 편의를 위해 각 EEG 분석방법들은 약어를 사용했으며, 해당 약어에는 pair나 position을 기록했다. asolute/relative power의 경우는 델타파 (1-4 Hz), 세타파 (4-7.
본 연구에서는 19채널에서 측정된 EEG 배경뇌파를 측정하여 영어학습 유형별로 개인별 배경뇌파활동 패턴을 분석하였다. 뇌파의 측정은 대뇌피질의 신경 세포군에서 발생한 뇌전기활동을 증폭해서 기록한 비침습적인 방법이다.
본 연구에서는 29명의 피험자들을 대상으로 영어능력검사 (리스닝, 단어수준, 스피킹, 듣기쓰기 등)를 실시하였다. 먼저 29명의 피험자들에 대해 성별에 따른 빈도분석과 연령의 평균 및 표준편차는 다음 표 3.
본 연구에선 좌반구 (Fp1, F3, F7, C3, T3, P3, T5, O1), 우반구 (Fp2, F4, F8, C4, T4, P4, T6, O2), 그리고 제로선 (Cz, Pz, Oz)에서의 뇌파와 참조전극 (A1, A2)를 연결하여 측정하였다. 본 연구에서는 눈을 뜬 상태에서 뇌파를 측정하여 적용하였다. 이것은 전극배치법에 따라 뇌의 영역 전체를 10%-20%-20% 로 나누어 동일한 간격으로 구분한 것으로 통일적으로 사용되고 있다.
본 연구에서는 피험자들을 대상으로 영어능력검사 (리스닝, 단어수준, 스피킹, 듣기쓰기 등)를 실시하였다. 또한 EEG 분석에 따른 parameter를 도출하여, 피험자 개인별 영어능력 검사의 점수는 종속변수로, 다양한 EEG parameter들은 독립변수로 하였다.
뇌파 측정시의 잡파는 필터링을 통하여 제거하였다. 본 연구에선 좌반구 (Fp1, F3, F7, C3, T3, P3, T5, O1), 우반구 (Fp2, F4, F8, C4, T4, P4, T6, O2), 그리고 제로선 (Cz, Pz, Oz)에서의 뇌파와 참조전극 (A1, A2)를 연결하여 측정하였다. 본 연구에서는 눈을 뜬 상태에서 뇌파를 측정하여 적용하였다.
이것은 전극배치법에 따라 뇌의 영역 전체를 10%-20%-20% 로 나누어 동일한 간격으로 구분한 것으로 통일적으로 사용되고 있다. 본 연구의 측정절차의 객관성을 가지기 위하여 수업 중인 학생들을 교대로 선정 후 20-30분여간의 준비상태를 유지하여 동일한 조건에서 배경뇌파를 측정할 수 있도록 하여 실시하였다.
본 과정은 영재를 대상으로 한 것은 아니며 영재성과 창의성을 개발하기 위한 일반인을 대상으로 한 과정이다. 영어학습은 원어민과 보조교사가 함께 진행하였으며 듣기쓰기 능력, 단어수준, 스피킹, 단어기억력 인지, 리스닝 영역별로 평가를 수행하였다.
좌뇌 기반으로 알려진 영어학습에 대한 우뇌적 요인에 대한 다양한 연구를 중심으로 좌우뇌 활용에 대한 영어학습의 주안점을 정량뇌파 (Quantative EEG)분석을 통하여 영어학습을 뇌 영역별 활성화로 변별할 수 있는 기준을 제시하였다. 영어학습의 좌우뇌 균형발달을 위한 지침을 제시하였으며 특정 학습영역과 연계한 뇌의 활성화를 제시함으로써 개인별 뇌 기능에 따른 영어학습 향상을 위한 뇌기능을 훈련할 수 있는 이론적 토대를 마련하였다. 이를 통하여 단순한 이미지와 오감을 활용한 우뇌적 학습방향이 아니라 개인별 정량뇌파 데이터에 의한 통합뇌 훈련모형을 개발한 것이다.
위의 표 3.2의 결과를 교육전과 교육후에 따라 반구성 (좌뇌형, 우뇌형)별로 영어능력을 구체적으로 분석하였다. 먼저, 교육전 반구성 (좌뇌형, 우뇌형)에 따른 영어능력을 비교한 것이 아래 표 3.
이를 통하여 뇌파를 분류하여 델타파, 세타파, 알파파, 베타파, 감마파 등의 대역별 파워 스펙트럼을 구하게 된다. 이것은 각 채널별 파워값을 나타내는 절대력 (absolute power)과 상대력 (relative power)로 나누어 분석하였다.
다양한 영어학습 유형은 대뇌피질 내의 여러영역의 연계된 뇌의 활성화를 가져오게 된다. 이를 규명하기 위하여 뇌기능 영상화 중에서 정량뇌파분석(QEEG: Quantatitve EEG)를 사용하여 영어학습에 관여하는 대뇌의 특정 부위를 규명하였다.
1과 같이 먼저 정량뇌파 측정을 통하여 개인별 생리적 데이터를 확보한 후 수행하는 영어학습 과제를 부여받게 된다. 이후 개인별 좌우뇌 성향을 분석하여 좌뇌형인 경우 우뇌적 학습방향에 따라 이미지 및 전체적인 심상을 활용한 교육과정을 적용하여 학습하도록 한다. 우뇌형인 경우는 학습내용에 대한 논리적 이해 및 세부적인 문제에 치중하여 학습을 수행하도록 한다.
영어학습 유형에 따른 분석뿐만 아니라 대뇌피질 내의 뇌기능 활성화에 대한 관련성을 규명하여 영어학습 분야에 따른 교육 및 훈련에 대한 지침을 제공해주고 있다. 좌뇌 기반으로 알려진 영어학습에 대한 우뇌적 요인에 대한 다양한 연구를 중심으로 좌우뇌 활용에 대한 영어학습의 주안점을 정량뇌파 (Quantative EEG)분석을 통하여 영어학습을 뇌 영역별 활성화로 변별할 수 있는 기준을 제시하였다. 영어학습의 좌우뇌 균형발달을 위한 지침을 제시하였으며 특정 학습영역과 연계한 뇌의 활성화를 제시함으로써 개인별 뇌 기능에 따른 영어학습 향상을 위한 뇌기능을 훈련할 수 있는 이론적 토대를 마련하였다.
본 연구는 19채널의 뇌파를 실제로 측정한 데이터를 중심으로 설명되므로 부가적인 설명에 국한된다고 할 수 있다. 총 34가지 문항의 검사인데 각 문항의 총점에 답한 문항의 수로 나누어 나온 평균값으로 뇌 선호도를 산출한다. 점수가 1혹은 9에 가까우면 좌우뇌의 편향경향이 크며 중간에 가까우면 양뇌가 고르게 사용됐다고 할 수 있다.
대상 데이터
본 연구는 전체 29명의 피험자 중 남자는 12명이고 여자는 17명이다. 2박3일간의 영재뇌교육 과정에 등록한 초등학교 고학년 학생들의 영어학습 능력과 배경뇌파를 분석하였다.
Sampling rate는 500Hz, High pass filter는 1Hz, Low pass filter는 70Hz에서 측정하였으며 피험자에게 쉽게 나타나는 눈깜박임은 소프트웨어에서 제공하는 EOG필터링을 통해서 제거하였다. 측정시 사용된 귀의 참조전극은 컵전극을 사용했으며 전극풀은 Electro-Cap International사에서 만든 Electro-gel을 사용하였다. 뇌파 측정시의 잡파는 필터링을 통하여 제거하였다.
데이터처리
EEG의 parameter들이 단어기억력 검사의 점수에 얼마나 설명력이 있는지를 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 이를 위해서 데이터 마이닝 기법의 변수선택 노드를 사용하여 EEG parameter 중에서 단어기억력 검사의 점수에 유의하게 영향을 주는 parameter를 우선적으로 선택한 결과, 12개의 EEG parameter들이 선택되었으며 선택된 변수들 중 유의성이 높은 상위 10개의 독립변수를 사용하여 단계적 변수선택법을 사용하여 다중회귀분석을 실시한 결과 아래 표 3.
EEG의 parameter들이 단어수준 점수에 얼마나 설명력이 있는지를 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 이를 위해서 데이터 마이닝 기법의 변수선택 노드를 사용하여 EEG parameter 중에서 단어수준 점수에 유의하게 영향을 주는 parameter를 우선적으로 선택한 결과, 29개의 EEG parameter들이 선택되었으며 선택된 변수들 중 유의성이 높은 상위 10개의 독립변수를 사용하여단계적 변수선택법을 사용하여 다중회귀분석을 실시한 결과 아래 표 3.
EEG의 parameter들이 듣기쓰기 점수에 얼마나 설명력이 있는지를 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 이를 위해서 데이터 마이닝 기법의 변수선택 노드를 사용하여 EEG parameter 중에서 듣기쓰기 점수에 유의하게 영향을 주는 parameter를 우선적으로 선택한 결과, 24개의 EEG parameter가 선택 되었고 선택된 변수들 중 유의성이 높은 상위 10개의 독립변수를 사용하여다시 단계적 변수선택법을 사용하여 다중회귀분석을 실시한 결과 아래 표 3.
EEG의 parameter들이 스피킹 검사의 점수에 얼마나 설명력이 있는지를 알아보기 위해 다중회귀분석을 실시하였다. 이를 위해서 데이터 마이닝 기법의 변수선택 노드를 사용하여 EEG parameter 중에서 스피킹 검사의 점수에 유의하게 영향을 주는 parameter를 우선적으로 선택한 결과, 30개의 EEG parameter들이 선택되었으며 선택된 변수들 중 유의성이 높은 상위 10개의 독립변수를 사용하여단계적 변수선택법을 사용하여 다중회귀분석을 실시한 결과 아래 표 3.
35개월보다 높은 것으로 나타났다. 또한 29명의 피험자들을 대상으로 EEG 분석에 따른 parameter를 도출하였으며, 피험자 개인별 영어 능력 검사의 점수는 종속변수로, 다양한 EEG parameter들은 독립변수로 하는 다중 회귀분석을 실시하였다. 먼저 피험자들의 영어능력검사의 결과를 아래 표 3.
뇌파수집 및 분석을 위한 소프트웨어는 Mitsar201과 연계된 WinEEG 프로그램을 통하여 데이터파일을 생성하였다. 생성된 데이터파일은 한국의 Laxtha 회사에서 개발한 Complexity 프로그램 및 Batch 프로그램을 통하여 분석하였다. EEG 측정 위치는 국제전극배치법인 Jasper (1958)의 10-20 시스템 전극 배치법을 따라 19개의 채널과 참조 전극으로 양쪽 귀에 전극을 연결하여 값을 구하였다.
또한 EEG 분석에 따른 parameter를 도출하여, 피험자 개인별 영어능력 검사의 점수는 종속변수로, 다양한 EEG parameter들은 독립변수로 하였다. 여기서 EEG parameter의 수가 너무 많기 때문에 데이터 마이닝 기법의 변수선택 노드를 사용하여 종속변수인 영어능력 검사 점수 각각에 대하여 통계적으로 유의하게 설명력이 있는 독립변수를 선택한 다음, 선택되어진 독립변수들에 대하여 다시 단계적 변수선택법에 의한 다중회귀분석을 실시하였다.
이론/모형
생성된 데이터파일은 한국의 Laxtha 회사에서 개발한 Complexity 프로그램 및 Batch 프로그램을 통하여 분석하였다. EEG 측정 위치는 국제전극배치법인 Jasper (1958)의 10-20 시스템 전극 배치법을 따라 19개의 채널과 참조 전극으로 양쪽 귀에 전극을 연결하여 값을 구하였다. Sampling rate는 500Hz, High pass filter는 1Hz, Low pass filter는 70Hz에서 측정하였으며 피험자에게 쉽게 나타나는 눈깜박임은 소프트웨어에서 제공하는 EOG필터링을 통해서 제거하였다.
본 연구에서 사용한 뇌파측정시스템은 러시아의 Mitsar 회사에서 만든 21채널의 Mitsar 201시스템으로 기록시에 좌우뇌 귀에 참조전극을 연결한 양식을 적용하였다. 뇌파수집 및 분석을 위한 소프트웨어는 Mitsar201과 연계된 WinEEG 프로그램을 통하여 데이터파일을 생성하였다.
본 연구에서는 뇌파측정과 함께 뇌선호도 검사 (Brain Preference Indicator: BPI)를 실시하였다. 본 검사는 Wonder와 Donovan (1984)가 개발한 것을 고영희 (1991)가 번안한 것으로 본 검사에서의 신뢰도는 Cronbach alpha =.
성능/효과
뇌파의 측정은 대뇌피질의 신경 세포군에서 발생한 뇌전기활동을 증폭해서 기록한 비침습적인 방법이다. 객관적인 과학적 검증을 통해 두뇌 기능을 해석할 수 있으며 본 연구에서 실시한 19채널 이상의 정량화뇌파 분석은 뇌의 주요 영역별로 활동성을 비교분석할 수 있다. 본 연구에서는 고속푸리에 변환 (Fast Fourier Transform, FFT)에 기초한 선형분석을 한 것으로 혼합된 각 주파수 대역별 성분을 나누어 분석한 것이다.
이 결과를 통하여 영어학습에서 과도한 활성화를 방지하는 뉴로피드백의 훈련을 시행하여 듣기쓰기 능력을 향상시킬 수 있다. 또한 단어수준에 대해서는 특정영역의 뇌파 활성화 정도가 증가할수록 단어수준 점수는 감소하는 것으로 나타났으며, 반대로 결과가 제시된 영역의 뇌파 활성화 정도가 증가할수록 단어수준 점수도 증가하는 것으로 나타났다.
위의 표 3.5의 단계적 변수선택 방법에 의한 다중선형 회귀분석을 통해 나타난 결과에서, 특히 EEG parameter들 중 AT_O2 (O2지점의 절대값 쎄타)와 HAB_Fz (Fz지점의 절대값 베타)가 듣기쓰기 점수에 통계적으로 유의하게 영향을 주는 것으로 나타났으며 (F=9.192***), AT_O2와 HAB_Fz가 듣기쓰기 점수를 49.2% 정도 설명할 수 있음을 알 수 있다. 특히 AT_O2와 HAB_Fz의 활성화 정도가 증가할수록 듣기쓰기 점수는 감소하는 것으로 나타났으며, 추정된 회귀식은 다음과 같다.
위의 표 3.6의 단계적 변수선택 방법에 의한 다중선형 회귀분석을 통해 나타난 결과에서, 특히 EEG parameter들 중 AT_O1 (O1지점의 절대값 쎄타), AT_O2 (O2지점의 절대값 쎄타), SEF95 Fp1(Fp1지점의 SEF95%) , AT_T5 (T5지점의 절대값 쎄타), SRA_O1 (O1지점의 느린상대값 알파), AB_C3 (C3지점의 절대값 베타) 등이 단어수준 점수에 통계적으로 유의한 선형의 관계가 있으며 (F=16.729***), 이들 독립변수들이 단어수준 점수를 85.5% 정도 설명할 수 있음을 알 수 있다. 여기서 SEF95란 파워스펙트럼 그래프에서 특정 주파수까지의 면적이 전체 주파수영역에서 95%를 차지함을말한다.
위의 표 3.7의 단계적 변수선택 방법에 의한 다중선형 회귀분석을 통해 나타난 결과에서, 특히 EEG parameter들 중 AB_Fz (Fz지점에서의 절대값 베타), vigil C3 (C3지점에서의 비집중), 여기서 vigil은 SMR/theta 값으로 unfocused attention을 나타낸다. attention_Fz (Fz지점에서의 attention), 여기서 attention은 focused attention으로 SMR+중베타/세타 값을 말한다.
위의 표 3.8의 단계적 변수선택 방법에 의한 다중선형 회귀분석을 통해 나타난 결과에서, 특히 EEG parameter들 중 AB_Fz와 SEF95_T3 등이 단어기억력 검사의 점수에 통계적으로 유의하게 영향을 주는 것으로 나타났으며 (F=9.560***), 이들 독립변수들이 단어기억력 검사의 점수를 50.2% 정도 설명할 수 있음을 알 수 있다. 특히 AB_Fz는 활성화 정도가 증가할수록 단어기억력 검사의 점수는 감소하는 것으로 나타났으며, 반대로 SEF95_T3은 활성화 정도가 증가할수록 단어기억력 검사의 점수도 증가하는 것으로 나타났다.
예를 들어 듣기쓰기 등의 영역에서 특정뇌파 활성화 정도가 증가할수록 듣기쓰기 점수는 감소하는 것으로 나타났다. 이 결과를 통하여 영어학습에서 과도한 활성화를 방지하는 뉴로피드백의 훈련을 시행하여 듣기쓰기 능력을 향상시킬 수 있다. 또한 단어수준에 대해서는 특정영역의 뇌파 활성화 정도가 증가할수록 단어수준 점수는 감소하는 것으로 나타났으며, 반대로 결과가 제시된 영역의 뇌파 활성화 정도가 증가할수록 단어수준 점수도 증가하는 것으로 나타났다.
2% 정도 설명할 수 있음을 알 수 있다. 특히 AB_Fz는 활성화 정도가 증가할수록 단어기억력 검사의 점수는 감소하는 것으로 나타났으며, 반대로 SEF95_T3은 활성화 정도가 증가할수록 단어기억력 검사의 점수도 증가하는 것으로 나타났다. 추정된 회귀식은 다음과 같다.
9% 정도 설명할 수 있음을 알 수 있다. 특히 AB_Fz와 vigil_C3은 활성화 정도가 증가할수록 스피킹 검사의 점수는 감소하는 것으로 나타났으며, 반대로 attention_Fz과 MAB_Fz는 활성화 정도가 증가할수록 스피킹 검사의 점수도 증가하는 것으로 나타났다. 추정된 회귀식은 다음과 같다.
여기서 SEF95란 파워스펙트럼 그래프에서 특정 주파수까지의 면적이 전체 주파수영역에서 95%를 차지함을말한다. 특히 AT_O1, AT_O2, AB_C3는 활성화 정도가 증가할수록 단어수준 점수는 감소하는 것으로 나타났으며, 반대로 SEF95 Fp1, AT_T5, SRA_O1은 활성화 정도가 증가할수록 단어수준 점수도 증가하는 것으로 나타났다. 추정된 회귀식은 다음과 같다.
후속연구
우뇌의 역할을 무시한 좌뇌 중심의 영어학습은 상황에 따른 적절한 영어구사 능력을 떨어뜨리게 된다. 본 연구를 통하여 우리는 영어학습에 있어서 좌우뇌의 균형적 발달을 위한 영어학습의 유형별 조합을 적용하여 통합뇌를 이루기 위한 교육과정 및 교육방법의 구성이 필요하다고 할 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
다양한 영어학습 유형은 대뇌피질 내의 여러영역의 연계된 뇌의 활성화를 가져오게 되는데 이를 규명하기 위해 사용한 것은?
다양한 영어학습 유형은 대뇌피질 내의 여러영역의 연계된 뇌의 활성화를 가져오게 된다. 이를 규명하기 위하여 뇌기능 영상화 중에서 정량뇌파분석(QEEG: Quantatitve EEG)를 사용하여 영어학습에 관여하는 대뇌의 특정 부위를 규명하였다.
우뇌는 주로 어떤 기능을 하나?
이렇게 시각, 청각, 촉각, 미각 등의 심상을 형성하여 장기기억으로 가는 방법을 제공하는 우뇌적 학습방법이 요구된다고 할 수 있다 (이경미, 2004). 이와 같이 좌뇌가 단어의 단일 의미를 처리하는 기능을 주로 한다면 우뇌는 단어들의 덩어리에 대한 의미를 처리하는 기능을 주로하게 된다 (정종진, 2003). 단기기억과의 관계에서 볼때도 단어습득은 모두 덩어리에 의존하며 조음 속도에 의하여 영향을 받는다고 하였다 (Gupta, 1997).
과거에는 영어학습은 어떠한 경향을 띄었나?
과거에는 영어학습을 베로니카와 브로카 영역이 있는 좌뇌 위주로만 기능하는 것으로 보는 (이경미, 2004) 경향이 많았지만 본 연구에서는 우뇌가 담당하는 역할에 대한 뇌부위별 정량뇌파 결과를 분석함으로써 우뇌 활성화를 통한 영어학습에 대한 과학적 결과를 보고하고 있다. 이러한 연구는 특히 우반구의 관여가 제2언어 학습의 초기 단계에서 매우 활발하다고 하였는데 (Obler, 1982), Genesee (1977)는 제2언어 학습자의 경우 우반구가 언어처리에 다각적으로 관여하여 활동성을 보인다고 하였다.
참고문헌 (14)
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