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문제 정의
- 1%), 상당수 연구에 참여하지 않은 영재교사의 평정에 대해서는 구체적인 정보를 제공하지 못하며, 연구에 참여한 교사의 응답 역시 사회적 바람직성을 반영할 수 있어, 교사의 주관적 편견이 개입될 소지가 많았다. 더욱이 영재교사와 부모의 영재행동 평정을 대응비교 할 때, 일부 영재교사 평정과 대응되지 못하는 부모의 자료는 결과 분석에서 배제 하였으므로, 영재교사와 부모의 영재행동 평정을 비교하여 그 결과를 해석할 때 주의를 기울여야 할 것임을 밝히는 바이다.
- 본 연구는 영재교사 및 부모에 의한 수학영재 행동 평정을 비교하고, 그 수학적 수행 예측력을 조사하였다. 이를 위해서, 영재교육원에 재원 중인 초등 수학영재의 영재행동 평정을 영재교사와 부모에게 의뢰하였다.
- 본 연구는 영재교사 및 부모의 수학영재 행동 평정의 차이를 비교하고, 이들 평정의 수학적 수행 예측력을 살펴보고자 하였다. 이에 A 광역시 소재 영재교육원(n=6)에 재원 중인 학생(n=787), 영재교사(n=17) 및 부모(n=745)로부터 수합된 응답 자료를 분석하였다.
- 이에 본 연구는 이상에서 살펴본 관찰 및 추천 선발방안의 당면과제에 기초하여, 영재 교사와 부모의 영재행동 평정이 갖는 수학영재의 수행 예측력을 살펴보고자 한다. 이를 위하여 우선, 영재교사와 부모의 영재행동 평정에 미치는 수학영재의 성과 학년의 영향을 살펴본 후, 영재교사와 부모의 영재행동 평정에서 나타나는 차이를 조사하였다.
- 지금까지 부모의 영재행동 평정에 미치는 전반적인 수학영재의 학년과 성의 효과를 살펴보았다면, 본 연구는 단변량 분석을 실시하여, 영재행동 각 요인에 있어서 부모 평정에 영향을 미치는 수학영재의 학년과 성의 효과를 살펴보았다().
가설 설정
- 각 하위 영역별 신뢰도(Cronbach α)는 .91~.95의 신뢰도를 보여주고 있으므로, 영재의 학습, 동기 및 수학적 특징을 평정하는 도구라고 가정할 수 있었다.
제안 방법
- , 2002; Rezulli, Siegel, Reis, Gavin, & Systma-Reed, 2009)를 사용하였다. SRBCSS-R의 13개 하위 영역 중 3개 하위 영역에 대해 교사(혹은 부모)는 영재가 보여주는 영재행동 특성을 관찰한 후 6점 척도로 응답하였다. 특히, 본 연구는 SRBCSS-R의 사용 지침을 준수하여, 판별한 학생이 참여할 프로그램의 유형을 고려하여, 평정할 하위 영역을 학습 특징, 동기 특징과 수학적 특징으로 한정하였다.
- 이를 위해서, 영재교육원에 재원 중인 초등 수학영재의 영재행동 평정을 영재교사와 부모에게 의뢰하였다. 그리고 초등 수학영재를 대상으로 수학적 수행 능력 검사를 실시하고, 영재교사와 부모의 영재행동 평정의 예측력을 분석하였다.
- 마지막으로 본 연구에서는 수학영재의 수학적 수행력을 예측하기 위해 수학적 수행능력 검사를 개발한 후 실시하였다. 그러나 수학적 수행능력 검사를 개발한 후, 실제 수학적 수행능력 검사가 영재성을 반영하는지 실증적으로 검증하지 못하였으므로, 구인타당도의 문제를 제기할 수 있다.
- 본 검사는 A 광역시에서 자체 제작한 검사로서, 수학영재의 수학적 수행능력을 측정하는 20문항의 4영역(계산, 이해, 추론, 문제해결)으로 구성되어 있다. 본 연구는 수학적 수행능력 검사를 통해 수학 문제를 해결할 때 보여주는 논리적인 사고기능을 측정할수 있도록, Bloom (1956)의 교육 목표 분류학에 근거하여 문항 개발의 방향을 설정하였으며, 수학 영재교육원 교육과정과 수학 정규교육과정을 분석한 후, 검사 내용을 도출하여 문항으로 제작하였다. 이상과 같이 개발한 문항의 적합성을 확인하기 위하여 A 광역시와 U 광역시 소속 문항선정위원 8인의 검수를 받았다.
- 수학적 수행능력을 조사하기 위하여, 20문항으로 구성된 수학적 수행능력 검사를 실시 하였다. 본 검사는 A 광역시에서 자체 제작한 검사로서, 수학영재의 수학적 수행능력을 측정하는 20문항의 4영역(계산, 이해, 추론, 문제해결)으로 구성되어 있다.
- 이에 본 연구는 이상에서 살펴본 관찰 및 추천 선발방안의 당면과제에 기초하여, 영재 교사와 부모의 영재행동 평정이 갖는 수학영재의 수행 예측력을 살펴보고자 한다. 이를 위하여 우선, 영재교사와 부모의 영재행동 평정에 미치는 수학영재의 성과 학년의 영향을 살펴본 후, 영재교사와 부모의 영재행동 평정에서 나타나는 차이를 조사하였다.
- 본 연구는 영재교사 및 부모에 의한 수학영재 행동 평정을 비교하고, 그 수학적 수행 예측력을 조사하였다. 이를 위해서, 영재교육원에 재원 중인 초등 수학영재의 영재행동 평정을 영재교사와 부모에게 의뢰하였다. 그리고 초등 수학영재를 대상으로 수학적 수행 능력 검사를 실시하고, 영재교사와 부모의 영재행동 평정의 예측력을 분석하였다.
- 029)에 대한 평정에서 부적 상관이 나타나, 교사와 부모가 인식하는 영재행동에서 차이가 나타났다. 이상과 같은 영재행동 평정 하위 요인간의 유의한 상관은 다중공선성(multicollinearity)에대한 가능성을 보여주는 것이므로, 본 연구에서는 교사 및 부모의 영재행동 평정 요인들로 영재의 수학적 수행력을 예측할 때, 단계적(stepdown) 분석방법을 적용하였다.
- 이상의 영재행동에 대한 교사 평정에 영향을 미치는 수학영재의 학년과 성의 전반적인 효과에 대해 본 연구는 단변량 분석을 실시하여, 영재행동 평정 각 하위 요인에 미치는 학년과 성의 효과를 분석하였다().
- 더욱이 교사는 영재교육원 한 반의 학생을 대상으로 영재행동을 평정하였으나 부모는 개별 자녀의 영재행동을 평정하였으므로, 부모의 표준편차가 교사의 표준편차 보다 크게 나타났다. 이에 본 연구에서는 자료변형을 시도하는 대신, 영재행동 평정의 각하위영역별 점수를 t 점수로 환산하여 추후 분석을 실시하였다. 수학영재의 학년과 성에 따른 교사(혹은 부모) 영재행동 평정의 차이를 검증하기 위해 다변량 분산분석(Multivariate Analysis of Variance, MANOVA)을 실시하였다.
- 자료의 정확성과 무응답의 경향성을 분석하기 위해(Tabachnick & Fidell, 2001), 수집한 자료들을 교차로 비교하여 조사하였으며, 변량 분석을 실시하기 위해 변량의 동질성을 검증하였다.
- SRBCSS-R의 13개 하위 영역 중 3개 하위 영역에 대해 교사(혹은 부모)는 영재가 보여주는 영재행동 특성을 관찰한 후 6점 척도로 응답하였다. 특히, 본 연구는 SRBCSS-R의 사용 지침을 준수하여, 판별한 학생이 참여할 프로그램의 유형을 고려하여, 평정할 하위 영역을 학습 특징, 동기 특징과 수학적 특징으로 한정하였다. 또한 각 하위 척도를 분리해서 실시하고, 전체 점수를 환산하기 위해 각 척도별 점수를 합산하지 않았다(Renzulli et al.
대상 데이터
- 292명의 교사 영재행동 평정 자료에 대해 부모 영재행동 평정 자료를 대응하여 분석하였다().
- 수학적 수행능력을 조사하기 위하여, 20문항으로 구성된 수학적 수행능력 검사를 실시 하였다. 본 검사는 A 광역시에서 자체 제작한 검사로서, 수학영재의 수학적 수행능력을 측정하는 20문항의 4영역(계산, 이해, 추론, 문제해결)으로 구성되어 있다. 본 연구는 수학적 수행능력 검사를 통해 수학 문제를 해결할 때 보여주는 논리적인 사고기능을 측정할수 있도록, Bloom (1956)의 교육 목표 분류학에 근거하여 문항 개발의 방향을 설정하였으며, 수학 영재교육원 교육과정과 수학 정규교육과정을 분석한 후, 검사 내용을 도출하여 문항으로 제작하였다.
- 본 연구는 수학적 수행능력 검사를 통해 수학 문제를 해결할 때 보여주는 논리적인 사고기능을 측정할수 있도록, Bloom (1956)의 교육 목표 분류학에 근거하여 문항 개발의 방향을 설정하였으며, 수학 영재교육원 교육과정과 수학 정규교육과정을 분석한 후, 검사 내용을 도출하여 문항으로 제작하였다. 이상과 같이 개발한 문항의 적합성을 확인하기 위하여 A 광역시와 U 광역시 소속 문항선정위원 8인의 검수를 받았다.
- 본 연구는 영재교사 및 부모의 수학영재 행동 평정의 차이를 비교하고, 이들 평정의 수학적 수행 예측력을 살펴보고자 하였다. 이에 A 광역시 소재 영재교육원(n=6)에 재원 중인 학생(n=787), 영재교사(n=17) 및 부모(n=745)로부터 수합된 응답 자료를 분석하였다.
데이터처리
- 교사 및 부모 영재행동 평정이 수학영재의 수학적 수행력을 예측하는지 살펴보고자, 중다 회귀분석을 실시하였다. 특히 본 연구에서는 교사 및 부모의 영재행동 평정 하위 요인들 간 상관이 높게 나타나, 단계적 투입 방법을 고려하였다(<표 8>).
- 수학영재의 학년과 성에 따른 교사(혹은 부모) 영재행동 평정의 차이를 검증하기 위해 다변량 분산분석(Multivariate Analysis of Variance, MANOVA)을 실시하였다. 또한 수학 영재행동 평정에 대한 교사와 부모의 평정 차이를 검증하기 위해서, 대응표본 t 검증(Paired t-test)을 실시하였으며, 마지막으로 중다 회귀분석(Multiple Regression)을 통해서, 교사 및 부모에 의한 행동 평정의 수학적 수행 예측력을 조사하였다.
- 본 연구는 교사 및 부모의 영재행동 평정 차이를 검증하기 위해, 대응표본 t 검증을 실시하였다. 292명의 교사 영재행동 평정 자료에 대해 부모 영재행동 평정 자료를 대응하여 분석하였다(<표 7>).
- 이에 본 연구에서는 자료변형을 시도하는 대신, 영재행동 평정의 각하위영역별 점수를 t 점수로 환산하여 추후 분석을 실시하였다. 수학영재의 학년과 성에 따른 교사(혹은 부모) 영재행동 평정의 차이를 검증하기 위해 다변량 분산분석(Multivariate Analysis of Variance, MANOVA)을 실시하였다. 또한 수학 영재행동 평정에 대한 교사와 부모의 평정 차이를 검증하기 위해서, 대응표본 t 검증(Paired t-test)을 실시하였으며, 마지막으로 중다 회귀분석(Multiple Regression)을 통해서, 교사 및 부모에 의한 행동 평정의 수학적 수행 예측력을 조사하였다.
- 수학영재의 학년과 성에 따른 교사의 영재행동 평정 차이를 조사하고자, ‘학습 특징,’ ‘동기 특징’과 ‘수학적 특징’에 대해 다변량 분산분석을 실시하였다.
- 수학영재의 학년과 성에 따른 교사의 영재행동 평정 차이를 조사하기 위해, Wilks의 기준을 적용하여 다변량 분산분석을 실시하였다. 그 결과, 학년과 성의 상호작용은 조합된 교사의 영재행동 평정과 유의한 관계가 나타나지 않았으며(Wilks' λ=.
이론/모형
- 수학영재 행동에 대한 교사 및 부모 평정을 조사하기 위하여, 영재아 행동 평정척도 (Scales for Rating the Behavioral Characteristics of Superior Students-Revised, SRBCSS-R, Renzulli et al., 2002; Rezulli, Siegel, Reis, Gavin, & Systma-Reed, 2009)를 사용하였다.
성능/효과
- 교사의 영재행동 평정 각 하위 요인, 즉 ‘학습 특징,’ ‘동기 특징’ 그리고 ‘수학적 특징’에 미치는 수학영재의 성의 효과는 ‘학습 특징’에서만 통계적으로 유의한 결과가 도출되었다(Univariate F (1, 288)=4.55, p=.034).
- 그 결과, 학년과 성의 상호작용은 조합된 교사의 영재행동 평정과 유의한 관계가 나타나지 않았으며(Wilks' λ=.99, F (3, 286)=.47, p=.706), 수학영재의 성 역시 조합된 교사의 영재행동 평정과 유의한 관계가 없는 것으로 나타났다(Wilks' λ=.98, F (3, 286)=1.71, p=.164).
- 그러나 이상의 교사 및 부모의 평정 차이를 통계적으로 비교하였을 때 ‘학습 특징’(t 291=6.06, p<.001)과 ‘동기 특징’(t 291=4.70, p<.001)에서만 유의한 차이가 나타났다 즉, 교사는 부모보다 수학영재의 학습 능력과 동기 성향을 더 높게 평정하였다.
- 수학영재의 영재행동을 부모에게 평정하도록 의뢰하였을 때, 부모는 자녀의 ‘수학적 특징’을 다른 영재행동 요인보다 비교적 낮게 평정하였다. 그리고 6학년 자녀를 둔 부모보다 5학년 자녀를 둔 부모의 영재행동 평정이 비교적 높게 나타났다. 그러나 영재행동에 대한 부모 평정은 자녀의 성에 따라 현저한 차이를 보이지 않았다.
- 둘째, 5학년과 6학년 영재교사의 평정에서 큰 차이를 보이는 영재 행동은 ‘동기 특징’으로 나타났다.
- 4%)으로서, 수학 영재교육원에 재원 중인 남학생과 여학생의 성비가 불균등한 것으로 나타났다. 본 연구에서는 전체 787명의 수학영 재에 대한 영재행동 평정을 영재교사와 부모에게 각자 의뢰하였으나, 수학영재 787명 중 292명(37.1%)의 학생에 대해서만 교사의 영재행동 평정 자료가 수합되었다. 반면에 745명 (94.
- 438). 본 연구의 상관분석 결과, 교사 내 그리고 부모 내 영재행동 평정 하위요인간 상관에서는 정적 상관이 나타났다. 통계적으로 유의한 수준은 아니지만, 교사의 ‘학습 특징’에 대한 평정과 부모의 ‘학습 특징’(r=-.
- 수학영재의 ‘학습 특징’과 ‘수학적 특징’에 대한 영재교사 평정에 학생의 성이 영향을 미치는 것으로 나타났다.
- 수학영재의 성에 따른 영재행동 요인에서의 현저한 차이는 아니지만, 여학생에 비해 남학생의 ‘학습 특징’과 ‘수학적 특징’에 대한 교사 평정이 비교적 높게 나타났다.
- 수학영재의 수학적 수행력에 대한 영재교사 및 부모 영재행동 평정의 예측력을 조사하 였을 때, ‘학습 특징’과 ‘수학적 특징’에 대한 영재교사의 평정만 통계적으로 유의한 예측 력이 나타났다.
- 수학적 수행력에 대한 수학영재의 교사 및 부모의 영재행동 평정 하위요인들의 예측력을 살펴본 결과, 수학영재의 ‘학습 특징’(β=.40, p<.001)과 ‘수학적 특징’에 대한 교사 평정(β=.22, p<.001)으로 이뤄진 회귀 모델이 수학적 수행력을 유의하게 예측하는 것으로 나타나(F (2, 289)=74.06, p.05).
- 연구 결과, 수학영재의 학년수준에 따라 영재교사의 영재행동 평정에서 차이가 나타났다. 즉, 5학년 수학영재의 ‘학습 특징’과 ‘동기 특징’을 6학년 수학영재에 비해 높게 평정 하였다.
- 을 보면, 교사가 부모보다 수학영재의 ‘학습 특징’과 ‘동기 특징’을 높게 평정한 반면, 부모는 교사보다 ‘수학적 특징’을 높게 평정한 것으로 나타났다.
- 전반적으로 수학영재의 영재행동 요인 중에서 ‘수학적 특징’에 대한 교사 평정보다 ‘학습 특징’과 ‘동기 특징’에 대한 교사 평정이 비교적 높게 나타났다.
- 그러나 이상의 결과는 단순히 학년별 평균 비교만으로 그칠 것이 아니라 아래 가능성을 염두에 두고 해석해 보아야 할 것이다. 첫째, 본 연구의 6학년 영재교사의 평정에서 표준편차를 보면, 5학년 영재교사의 것보다 낮아, 6학년 교사들의 평정에 큰 편차가 없음을볼 수 있었다. 그러므로 향후 연구에서는 학년에 따른 영재교사의 평정에 영향을 미치는 요인을 체계적으로 조사하여, 학년 수준에 따라 평정하는 영재 핵심 속성에 차이가 있는지 혹은 체계적으로 영재행동 평정값을 부여하는 연수를 실시하였는지 그 여부를 반영하여 해석해야 할 것이다.
- 특히 부모의 영재행동 평정 상에 나타난 경향성을 보면, 영재교사와 달리 수학영재에게서 ‘수학적 특징’보다는 ‘학습 특징’과 ‘동기 특징’을 높게 평정하는 것으로 나타났다.
- 특히, 5학년 수학영재를 평정한 영재교사는 ‘수학적 특징’보다는 ‘학습 특징’과 ‘동기 특징’을 좀 더 높게 평가하는 것으로 나타났으며, 이에 비해 6학년 수학영재를 평정한 영재교사는 ‘수학적 특징’을 좀 더 높게 평가하는 것으로 나타났다.
후속연구
- 그러나 본 연구의 결과를 해석하고, 수용할 때, 고려해야 할 연구의 한계점이 있다. 여러 연구에서 SRBCSS-R의 현장 적용 가능성을 언급한 바 있으나(진현정, 최호성, 2010, Renzulli et al.
- 그러므로 향후 연구에서는 관찰 및 추천에 의한 선발방안, 더 구체적으로 영재행동을 측정하는 평정척도의 예측 타당도를 규명하는 작업을 효과적으로 진행하기 위해서, 영재교육 프로그램의 목적과 내용을 반영하는 수행능력 검사들을 개발하여 활용하기를 제언하는 바이다.
- 첫째, 본 연구의 6학년 영재교사의 평정에서 표준편차를 보면, 5학년 영재교사의 것보다 낮아, 6학년 교사들의 평정에 큰 편차가 없음을볼 수 있었다. 그러므로 향후 연구에서는 학년에 따른 영재교사의 평정에 영향을 미치는 요인을 체계적으로 조사하여, 학년 수준에 따라 평정하는 영재 핵심 속성에 차이가 있는지 혹은 체계적으로 영재행동 평정값을 부여하는 연수를 실시하였는지 그 여부를 반영하여 해석해야 할 것이다. 둘째, 5학년과 6학년 영재교사의 평정에서 큰 차이를 보이는 영재 행동은 ‘동기 특징’으로 나타났다.
- 한 학급에 배정된 영재의 이질성이 커지게 되면, 영재의 수준에 맞는 차별 화된 교육내용과 방법을 전개하기 어렵고, 결국 영재교육의 질적 수준이 낮아질 수밖에 없다. 그러므로 향후 영재교육기관 내에서도 한 학급을 편성하는 학급편성 책략에 대한 체계 적인 연구를 진행하여, 차별화된 영재교육을 전개하는 방안을 강구해야 할 것이다.
- 또한 본 연구에서는 SRBCSS-R의 하위 영역 중, ‘학습 특징,’ ‘동기 특징,’ 그리고 ‘수학적 특징’만을 사용하였으므로, 기타 영재행동 하위 영역의 예측력에 대해서는 보고하지 못하는 연구의 한계를 가지고 있다.
- 이에 6학년 수학영재의 ‘동기 특징’을 낮게 평정한 이유를 체계적으로 규명할 필요가 있다. 실제 학년이 증가하면서 수학영재의 동기수준이 낮아진 것인지, 아니면 다른 요인이 수학영재의 동기, 흥미 및 과제집착력에 영향을 미치는 것인지 추후 연구의 필요성이 제기되었다.
- 왜냐하면 특정 교과에서 요하는 영역-특수적인 영재행동 보다는 오히려 일반적인 영재행동에 기초하여 평정 척도를 개발하기 때문에, 관찰하고 평정할 영역과 문항이 상대적으로 많아지게 된다. 이에 현실적으로 관찰 및 추천을 담당하는 교사가 응답해야 하는 문항 수에 대한 부담을 줄이면서도, 일반 영재행동과 영역-특수 적인 영재행동에 관한 핵심 속성을 반영하는 평정척도를 개발한다면, 영재의 이후 수행 예측력을 증진하면서도 영재교육 프로그램의 목적과 내용에 부합하는 교육 대상자를 선발하는 방안이 될 것으로 사료된다.
- 그러나 타고난 영재성 발현의 주요 요소인 동기, 창의성 및 흥미 등을 충분히 고려하지 못하는 한계가 있다. 이에, 관찰 및 추천에 의한 선발전형을 통해 지필식 검사의 단점을 보완하면서도 지필식 검사의 장점을 활용하는 방안을 구체적으로 연구해야 할 것이다.
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