[논문]교사 지식의 관점에서 학생들이 인식하는 과학 교사 효과성 요인 분석

이기영; 박재용

doi:10.14697/jkase.2014.34.7.0625

교사 지식의 관점에서 학생들이 인식하는 과학 교사 효과성 요인 분석
The Analysis of the Factors of the Effectiveness of Science Teacher as Perceived by Students through the Perspective of Teacher Knowledge 원문보기

한국과학교육학회지 = Journal of the Korean association for science education, v.34 no.7, 2014년, pp.625 - 634

초록
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이 연구는 과학 학습을 증진시키는데 필요한 교사 지식에 대한 학생들의 인식을 분석함으로써 과학 교사 효과성 요인을 조사하였다. 선행 연구를 통해 규명된 기초적인 교사 지식의 요소들은 탐색적 요인 분석(EFA)에 의해 확인되었으며, EFA 결과를 토대로 구조방정식 모델을 활용하여 확인적 요인 분석(CFA)을 실시하였다. 또한, 규명된 교사 효과성 요인에 대한 학생들의 인식을 성별 및 학업 성취 수준별로 차이를 분석하였다. 탐색적 요인 분석 결과, 과학 교사 효과성 요인으로 5개 요인(실체론적 지식, 구문론적 지식, 교육과정 지식, 학생 이해지식, 교수 전략 지식, 학생 평가 지식)을 확인하였으며, 5개 요인들을 다시 두 개의 교사 지식 범주(SMK와 PCK)로 분류하였다. 확인적 요인 분석 결과 실체론적 지식과 구문론적 지식, 학생이해 지식과 교수전략 지식 간에 각각 높은 상관을 나타내었다. 과학 교사 효과성 요인 중 학생들은 실체론적 지식을 가장 중요한 요인으로 인식하였으며, 학생평가 지식을 가장 덜 중요한 요인으로 인식하고 있었다. 또한 과학교사 효과성 요인에 대해 성별 및 성취수준에 따라 상당한 인식의 차이를 나타내었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로, 효과적인 과학 수업실행을 위해서 SMK와 PCK가 정합적으로 통합될 필요가 있음을 제안하였다. 이 연구는 과학 교사 전문성 계발과 예비 과학 교사 양성 프로그램 개선을 위한 시사점을 제공한다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study has investigated the factors that make a science teacher effective by analyzing students' perception of teacher knowledge required in enhancing their science learning. The basic components of teacher knowledge identified by previous researchers have been confirmed through Exploratory Factor Analysis (EFA). Based on the findings of the EFA, the questionnaire has been further analyzed using Confirmatory Factor Analysis (CFA) by means of Structural Equation Modeling (SEM). In addition, the differences in students' perception on the identified factors of effectiveness have also been analyzed in terms of gender and achievement level. The findings of the EFA showed that five factors of science teacher effectiveness were identified; namely, substantive knowledge, syntactic knowledge, knowledge of students' understandings, knowledge of instructional strategies, and knowledge of assessment. These five components have been divided into two categories of teacher knowledge, SMK and PCK. What we found from the CFA was the respective high correlation between substantive and syntactic knowledge, knowledge of students' understanding and instructional strategies and the low correlation between substantive knowledge and knowledge of instructional strategies. Students perceived substantive knowledge as the most effective factor, knowledge of assessment as the least effective factor. Also, there have been considerable differences in students' perception by gender and achievement level. We proposed, based on the findings, that SMK and PCK need to be integrated into a coherent manner for the effective science teaching practice. This study provides some implications for science teacher professional development and the improvement of science teacher preparation program.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

두 설문 조사지 모두 학생들이 인식하는 과학교사 효과성의 요인들을 추출하는 것을 목적으로, ‘과학 과목의 학업성취를 높이기 위해 나는 과학 선생님이 이랬으면 좋겠다.
이와 같은 연구들은 교사 효과성의 의미를 과정 변인(교사의 수업행동)과 산출변인(학업성취) 측면에서 접근하였으나 선행 변인에 대한 고려는 없었다. 이 연구에서는 교사 효과성에 영향을 미치는 선행 변인으로 교사 지식(teacher knowledge)을 설정하여 이에 대한 학생들의 인식을 통해 과학 교사 효과성 요인을 분석하고자 하였다.
하지만, 이들 연구의 대부분은 교사 교육자의 관점에서 과학 교사의 수업 실행이나 인식을 분석한 것이었고(Gess-Newsome & Lederman, 1995; Kwak, 2009; Min, Park, & Paik, 2010; Park, 2006; Park, Min, & Paik, 2008; Van Driel, Verloop, & De Vos, 1998), 학생의 관점에서 과학 교사의 효과성을 분석한 연구는 거의 없었다. 이에 본 연구에서는 학생들이 인식하는 과학 교사의 효과성 요인을 교사 지식의 관점에서 분석하고 이들 간의 구조적 연관성을 규명하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서 다음과 같은 연구문제를 설정하였다.
첫째, 학생들이 인식하는 과학 교사 효과성 요인은 무엇인가?

제안 방법

T중학교 190명의 중학교 2학년 학생들을 대상으로 효과적인 과학교사 지식에 대한 인식을 묻는 5단계 평정 척도의 설문 조사(20문항)를 실시한 후, 응답 결과에 대해 탐색적 요인 분석을 실시하였다.
학생들이 인식하는 과학교사 효과성 요인을 추출하기 위하여 연구자 중 1명이 T중학교 2학년 각 학급을 직접 순회하며 학생들에게 설문의 초점(과학 과목의 학업 성취를 높이기 위해 나는 과학 선생님이 이랬으면 좋겠다)과 연구의 목적을 설명한 후 검사를 실시하였다. 검사지에 대한 실제 응답 시간은 학급별로 약 25분이 소요되었고, 문항의 의미를 묻는 학생들에게 해당 문항에 대한 예를 제공함으로써 문항의 본래 의미가 바르게 전달되도록 하였다.
확인적 요인 분석은 설문지의 측정항목과 구성 개념 간의 요인부하량을 측정할 수 있고, 모델의 전반적인 적합도를 평가할 수 있기 때문에 구성개념 타당성(construct validity)을 측정하는 데 유용하게 사용되고 있다(Yu, 2012). 구성개념 타당성은 집중 타당성(convergent validity)과 판별 타당성(discriminant validity)으로 구분하여 살펴보았다. 또한 확인적 요인분석 모델의 적합도를 살펴보기 위하여 절대적합지수(absolute fit index) 중 Normed χ², RMR, GFI, RMSEA 값을, 증분적합지수(incremental fit index) 중 IFI, CFI 값을 활용하였다.
이후 이들 문항에 대해 중학교 과학교사 4인과 과학교육 전문가 2인에게 내용 타당도를 검토 받았다. 그 과정에서 중학교 학생들의 수준에 적합하지 않다고 생각되는 8개의 문항을 삭제하였고, 그 의미가 불분명하여 해석에 오해의 소지가 있는 6개의 문항을 수정하였으며, 평가와 관련된 4개의 문항을 추가하여 최종적으로 총 20개의 문항을 선정하였다. 이들 문항에 대해 T중학교 2학년 190명의 학생들을 대상으로 설문 조사를 실시한 결과, Table 2에서와 같이 전체 신뢰도(Cronbach’s α)는 .
낮은 요인 부하량 때문에 2개의 관측변수(지식 생성 과정에 대한 인지, 학생들이 어려워하는 주제나 개념 인지)를 제거할 경우, 구성개념별로 각각 2개의 문항만 남게 되어 집중타당성 검증이나 신뢰도 검증이 불가능하며, 교과내용학지식의 범주에 속하는 구성개념인 실체론적 지식과 구문론적 지식의 본래 의미가 달라진다는 문제가 있었다. 따라서 연구자들 간의 협의를 통해 2개의 관측변수가 각각의 구성 개념을 제대로 반영하고 있음을 확인한 후, 통계기법 전문가의 자문을 받아 2개의 관측변수를 확인적 요인분석에 포함하기로 결정하였다.
57), 구성개념을 측정하는 관측 변수들의 일치성 정도를 의미하는 집중타당성과 서로 다른 구성개념 간의 차이를 나타내는 정도인 판별타당성이 모두 부족한 것으로 나타났다. 따라서 요인 부하량이 낮은 6개의 관측변수 중 2개의 관측변수(지식 생성 과정에 대한 인지, 학생들이 어려워하는 주제나 개념 인지)를 제외하고, 4개의 관측변수를 제거하였다.
0 프로그램을 이용하여 신뢰도를 검증하였다. 또한 학생들의 응답에 영향을 주는 공통 요인 구조를 확인하기 위하여 주요소 분석법으로 베리맥스(Varimax) 회전하여 탐색적 요인 분석을 실시하였다. 예비 설문 조사 결과, 40개의 문항 중 7개 문항의 제거 지수(alpha if item deleted)가 높게 나타났으며, 요인의 수를 결정하기 위하여 고유값(eigenvalue), 분산(variance), 스크리 검증(Scree test)을 병행하여 살펴본 결과 Figure 1과 같이 총 10개의 요인이 추출되었다.
이 연구에서는 교사 지식의 관점에서 학생들이 인식하고 있는 과학교사 효과성 요인을 탐색적 요인 분석을 통해 추출하고, 확인적 요인 분석을 통해 요인들 간의 구조적 연관성을 분석하였다. 또한, 추출된 과학 교사 효과성 요인에 대한 학생들의 인식을 성별 및 성취 수준별로 비교하였다. 연구 결과 다음과 같은 결론을 도출할 수 있었다.
먼저 T중학교 190명의 응답 자료를 대상으로 탐색적 요인분석을 실시한 결과에 따라 5개의 요소(구성개념)에 부하된 20문항(관측변수)의 요인 구조에 대해 확인적 요인분석을 실시하였다. 그 결과, 지식 생성 과정에 대한 인지(문항 5), 학생들이 어려워하는 주제나 개념 인지(문항 6), 학생들의 오개념 인지(문항 10), 도표를 이용한 과학 개념 설명(문항 11), 수업 목표에 부합되는 평가 문항 개발(문항 18), 수업 개선을 위한 평가 결과의 활용(문항 20) 등 일부 관측변수들의 경우 해당 구성개념에 대한 표준화된 요인 부하량이 다른 관측변수들에 비해 낮았고(요인 부하량 λ=.
예비 설문 조사지는 교사 효과성 및 교사 지식에 관한 문헌 연구 결과에 기초하여 작성한 것으로, 총 40개의 5점 척도(1=전혀 중요하지 않음, 2=중요하지 않음, 3=덜 중요함, 4=중요함, 5=매우 중요함) 리커트(Likert) 형식의 문항들로 구성되어 있다(부록 참조). 이 설문지를 이용하여 B중학교 2학년 391명의 학생들을 대상으로 예비 설문 조사를 실시하였고, 수집된 자료에 대해 SPSS 18.
이 연구에서 사용된 검사 도구는 크게 예비 설문 조사지와 연구 설문 조사지로 구분된다. 두 설문 조사지 모두 학생들이 인식하는 과학교사 효과성의 요인들을 추출하는 것을 목적으로, ‘과학 과목의 학업성취를 높이기 위해 나는 과학 선생님이 이랬으면 좋겠다.
이 연구에서는 교사 지식의 관점에서 학생들이 인식하고 있는 과학교사 효과성 요인을 탐색적 요인 분석을 통해 추출하고, 확인적 요인 분석을 통해 요인들 간의 구조적 연관성을 분석하였다. 또한, 추출된 과학 교사 효과성 요인에 대한 학생들의 인식을 성별 및 성취 수준별로 비교하였다.
한편, 연구 설문 조사지는 예비 설문 조사지에 대한 신뢰도 검증과 탐색적 요인 분석 결과를 바탕으로 제거 지수가 높은 9개의 문항을 제거한 후, 비교적 범주화가 수월한 요인들을 묶고 해당 통합 요인을 대표할 수 있는 문항들로 총 24개의 문항을 선정하였다. 이후 이들 문항에 대해 중학교 과학교사 4인과 과학교육 전문가 2인에게 내용 타당도를 검토 받았다.
한편, 확인적 요인 분석 모델에 대한 판별타당성을 검증하기 위하여 변수 간 상관이 가장 높은 쌍인 실체론적 지식과 구문론적 지식을 선택해서 대표적으로 검증을 수행하였다. ‘실체론적 지식 ↔ 구문론적 지식’을 [AVE>φ²] 식에 적용한 결과, 실체론적 지식과 구문론적 지식간 상관계수의 제곱은 .
확인적 요인 분석 모델을 완성한 다음, 구성개념들의 측정 도구에 대한 신뢰성 및 타당성을 검증하였다. 먼저 Cronbach’s α를 이용하여 측정 도구의 신뢰도를 분석한 결과, 구성개념별로 그 값이 .
확인적 요인 분석 모델의 적합도를 검증하기 위하여 절대적합지수 중 Normed χ2, RMR, GFI, RMSEA 값을, 증분적합지수 중 IFI, CFI값을 활용하였다.

대상 데이터

교사 지식의 관점에서 학생들이 인식하는 과학교사 효과성 요인을 추출하기 위하여 문헌연구 결과를 바탕으로 제작한 예비 설문 조사에 강원도 원주시 소재 B중학교에서 391명(남학생 191명, 여학생 200명)의 2학년 학생들이 참여하였고, 예비 설문 조사에 대한 탐색적 요인분석 결과에 기초하여 설문 문항의 수를 조정한 연구 설문 조사에 동일 지역에 위치한 T중학교에서 213명(남학생 118명, 여학생 95명)의 2학년 학생들이 참여하였다.
따라서 이 연구에서는 Table 1과 같이 B중학교에서 372명(남학생 183명, 여학생 189명), T중학교에서 190명(남학생 104명, 여학생 86명)의 응답 자료를 각각 예비 조사와 연구 조사를 위한 최종 분석 대상으로 사용하였다.
학생들이 응답한 213개의 설문 조사지를 수거하여 코딩 작업을 진행하였다. 이 과정에서 설문 조사의 신뢰도와 타당도에 영향을 미칠 것으로 의심되는 23개의 설문지를 분석에서 제외함으로써 총 190명의 응답 내용에 대해 분석을 실시하였다.
학생들이 응답한 213개의 설문 조사지를 수거하여 코딩 작업을 진행하였다. 이 과정에서 설문 조사의 신뢰도와 타당도에 영향을 미칠 것으로 의심되는 23개의 설문지를 분석에서 제외함으로써 총 190명의 응답 내용에 대해 분석을 실시하였다.

데이터처리

과학교사 효과성 요인들에 대한 학생들의 전반적인 인식 정도를 알아보기 위해 기술 통계 분석을 수행하였다. Table 10은 학생들이 인식하고 있는 과학교사의 효과성에 대한 기술 통계 결과로, 평균값과 표준편차가 각각 3.
또한 확인적 요인분석 모델의 적합도를 살펴보기 위하여 절대적합지수(absolute fit index) 중 Normed χ2, RMR, GFI, RMSEA 값을, 증분적합지수(incremental fit index) 중 IFI, CFI 값을 활용하였다.
마지막으로, 확인적 요인 분석 모델에 대한 적합도를 검증한 후, 학생들의 성별 및 학업성취 수준에 따른 효과적인 과학교사 지식에 대한 인식 차이를 비교하기 위하여 SPSS 18.0 프로그램을 사용하여 두 집단 간 평균값의 차에 대한 독립표본 t 검증(independent samples t-test)을 실시하였다.
분석은 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 학생들의 응답 내용에 대한 신뢰도를 우선적으로 검증한 후 탐색적 요인 분석을 실시하였다. 이때, 요인 추출 모델로 접근 방식과 통계적 해석이 용이한 직각 회전 방식의 일종인 주요소분석법(principle component analysis)을 적용하였고, 요인의 수를 결정하기 위하여 스크리 검증 결과를 바탕으로 고유값이 1이상인 요인을 추출하였으며, 누적 변량을 기준으로 한 요인 수 결정 방식을 함께 참고하였다.
예비 설문 조사지는 교사 효과성 및 교사 지식에 관한 문헌 연구 결과에 기초하여 작성한 것으로, 총 40개의 5점 척도(1=전혀 중요하지 않음, 2=중요하지 않음, 3=덜 중요함, 4=중요함, 5=매우 중요함) 리커트(Likert) 형식의 문항들로 구성되어 있다(부록 참조). 이 설문지를 이용하여 B중학교 2학년 391명의 학생들을 대상으로 예비 설문 조사를 실시하였고, 수집된 자료에 대해 SPSS 18.0 프로그램을 이용하여 신뢰도를 검증하였다. 또한 학생들의 응답에 영향을 주는 공통 요인 구조를 확인하기 위하여 주요소 분석법으로 베리맥스(Varimax) 회전하여 탐색적 요인 분석을 실시하였다.
탐색적 요인 분석을 실시한 다음, 학생들이 인식하는 과학교사 효과성 요인 구조를 파악하기 위하여 Amos 21.0 프로그램으로 확인적 요인 분석을 실시하였다. 확인적 요인 분석은 설문지의 측정항목과 구성 개념 간의 요인부하량을 측정할 수 있고, 모델의 전반적인 적합도를 평가할 수 있기 때문에 구성개념 타당성(construct validity)을 측정하는 데 유용하게 사용되고 있다(Yu, 2012).
학생들이 인식하는 과학교사 효과성 요인 구조의 전반적인 적합도를 검증하기 위하여 Amos 21.0 프로그램으로 확인적 요인 분석을 실시하였다.
한편, 학생들의 성별 및 학업성취 수준에 따라 효과적인 과학 교사 지식을 어떻게 인식하고 있는지 분석하였으며, 구분 집단 간 차이를 비교하기 위하여 확인적 요인 분석 모델의 구성개념별로 집단 간 평균값의 차에 대한 독립표본 t 검증을 실시하였다.

이론/모형

이때, 요인 추출 모델로 접근 방식과 통계적 해석이 용이한 직각 회전 방식의 일종인 주요소분석법(principle component analysis)을 적용하였고, 요인의 수를 결정하기 위하여 스크리 검증 결과를 바탕으로 고유값이 1이상인 요인을 추출하였으며, 누적 변량을 기준으로 한 요인 수 결정 방식을 함께 참고하였다. 또한 요인의 회전은 요인의 분산을 극대화하고 자료 내 다요인모형이 잠재하는 것으로 가정될 때 사용되는 베리맥스 방식을 이용하였다(Lee, 2000).
0 프로그램을 이용하여 학생들의 응답 내용에 대한 신뢰도를 우선적으로 검증한 후 탐색적 요인 분석을 실시하였다. 이때, 요인 추출 모델로 접근 방식과 통계적 해석이 용이한 직각 회전 방식의 일종인 주요소분석법(principle component analysis)을 적용하였고, 요인의 수를 결정하기 위하여 스크리 검증 결과를 바탕으로 고유값이 1이상인 요인을 추출하였으며, 누적 변량을 기준으로 한 요인 수 결정 방식을 함께 참고하였다. 또한 요인의 회전은 요인의 분산을 극대화하고 자료 내 다요인모형이 잠재하는 것으로 가정될 때 사용되는 베리맥스 방식을 이용하였다(Lee, 2000).

성능/효과

Table 12는 과학 교사 효과성 요인에 대한 학생들의 학업성취 수준에 따른 인식을 나타낸 것이다. 5개 효과성 요인 모두에서 상위집단이하위집단보다 높은 평균값을 나타내었다. 하지만, 상위집단의 경우는 5개 요인에 대한 중요도 인식 순서가 전체 집단과 동일하게 나타난 반면, 하위 집단의 경우는 이와 다른 경향을 나타내었다.
특히, 학생이해 지식에 대한 중요도가 상대적으로 낮게 나타났는데 이에 대한 원인규명을 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다. t 검증 결과, 모든 구성개념에서 상위 집단의 인식 수준이 높게 나타났지만 구문론적 지식과 학생평가 지식에서 상위 집단과 하위 집단 사이에 통계적으로 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 한편, 수업전략 지식에 대한 양측검정 결과 t 값은 2.
이와 같은 결과는 과학 교사가 수업에서 남학생보다 여학생의 선개념과 어려움을 더 세심하게 고려하여 수업 활동에 반영할 필요가 있음을 시사한다. t 검증 결과, 실체론적 지식, 학생이해 지식, 수업전략 지식에서 남학생과 여학생들 사이에 통계적으로 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 하지만, 구문론적 지식과 학생평가 지식에서 남학생과 여학생들의 평균차는 두 값 모두 0.
그 결과, 지식 생성 과정에 대한 인지(문항 5), 학생들이 어려워하는 주제나 개념 인지(문항 6), 학생들의 오개념 인지(문항 10), 도표를 이용한 과학 개념 설명(문항 11), 수업 목표에 부합되는 평가 문항 개발(문항 18), 수업 개선을 위한 평가 결과의 활용(문항 20) 등 일부 관측변수들의 경우 해당 구성개념에 대한 표준화된 요인 부하량이 다른 관측변수들에 비해 낮았고(요인 부하량 λ=.48~.57), 구성개념을 측정하는 관측 변수들의 일치성 정도를 의미하는 집중타당성과 서로 다른 구성개념 간의 차이를 나타내는 정도인 판별타당성이 모두 부족한 것으로 나타났다.
Table 11은 과학 교사 효과성 요인들에 대하여 학생들의 성별에 따른 인식 차이를 나타낸 것이다. 남학생과 여학생 모두 5개 요인의 중요도 인식 순서는 동일하게 나타났으나, 학생이해 지식을 제외한 4개 요인에서 남학생이 여학생보다 높은 평균값을 나타내었다. 통계적으로 유의미한 차이는 아니지만, 학생이해 지식에 대한 여학생의 인식이 남학생보다 더 높다는 결과에 주목할 필요가 있다.
둘째, 학생들이 인식하는 과학 교사 효과성 요인들은 어떤 구조적인 연관성을 갖는가?
둘째, 확인적 요인 분석을 통해 추출된 5개 요인들의 구조적 연관성을 분석한 결과, 실체론적 지식과 구문론적 지식, 학생이해 지식과 수업전략 지식 간의 상관이 다른 요인들에 비해 상대적으로 더 높은 상관관계를 보인 반면, 실체론적 지식과 수업전략 지식은 약한 상관을보였다. 실체론적 지식과 구문론적 지식의 상관관계가 높은 것은 과학 사실, 개념, 원리뿐만 아니라 이러한 과학 지식들이 어떻게 탐구되어 왔는지에 대한 방법론적인 측면을 함께 다루는 것이 효과적인 과학 수업을 위해 중요함을 시사한다.
065로 나타나 모든 지수들이 판단 기준을 만족하고 있어 확인적 요인 분석 모델의 적합도가 양호한 것으로 나타났다. 또한, 연구모델이 영모델(null model)보다 얼마나 잘 측정되었는지를 나타내는 증분적합지수에서도 IFI와 CFI 모두 .9이상이면 양호하다는 판단 기준을 만족하고 있어 확인적 요인 분석 모델의 적합도가 우수하다는 것을 확인하였다.
먼저 Cronbach’s α를 이용하여 측정 도구의 신뢰도를 분석한 결과, 구성개념별로 그 값이 .643~.767의 범위를 보였고 전체 신뢰도는 .871로 나타나 구성개념을 측정하는 도구가 양호하다는 것이 검증되었다.
학생평가 지식으로 이름을 정하였다. 분석 결과 추출된 5개 공통 요소의 고유값과 설명 분산의 범위는 각각 1.85~2.68, 9.23~13.41%이고, 각 공통 요소에 부하된 문항 수는 3~5개의 범위를 보였다. 또한 요소별로 부하된 문항의 신뢰도(Cronbach’s α)는 .
셋째, 과학 교사 효과성 요인에 대한 학생들의 인식을 분석한 결과, 실체론적 지식 > 학생이해 지식 > 수업전략 지식 > 구문론적 지식 > 학생평가 지식 순으로 중요하게 생각하는 것으로 나타났으며, 성별 및 성취 수준별로 유의미한 차이를 보였다.
수집한 데이터의 공분산행렬과 연구모델의 공분산행렬이 얼마나 적합한지를 보여주는 절대적합지수에서 Normed χ2=1.805, RMR=.040, GFI=.907, RMSEA=.065로 나타나 모든 지수들이 판단 기준을 만족하고 있어 확인적 요인 분석 모델의 적합도가 양호한 것으로 나타났다.
이상의 결과를 종합해 볼 때, 최종적으로 완성한 확인적 요인 분석 모델은 구성개념들의 측정도구에 대한 신뢰성과 타당성이 모두 양호하다고 할 수 있다.
이는 과학교사 효과성을 구성하는 개념들의 상호의존성에 기인한 것으로, 과학교사 지식은 그 양상이 복합적이고 다면적일뿐만 아니라 유기적으로 서로에게 영향을 미치고 있기 때문으로 해석된다. 이와 같은 구성 개념 간의 전반적인 상관 정도와 달리 실체론적 지식과 구문론적 지식, 학생이해 지식과 수업전략 지식 간의 상관계수는 각각 .747과 .702로 다른 구성 개념들 사이의 상관에 비해 상대적으로 더 높은 상관관계를 보인 반면, 실체론적 지식과 수업전략 지식과의 상관계수는 .472로 보다 약한 상관을 보였다. 이와 같은 결과는 실체론적 지식과 구문론적 지식이 모두 SMK의 범주에 속하는 것들로, 어느 지식이 더 중요한지에 대한 학생들의 인식과 별개로 과학의 기본 개념과 법칙, 이론에 대한 지식이 과학의 본성에 대한 이해를 다루는 지식과 상호 밀접하게 관련되어 있기 때문으로 해석된다.
첫째, 과학 교사 효과성에 대한 탐색적 요인 분석 결과, 5개의 요인(구성개념)을 추출하였다: 실체론적 지식, 구문론적 지식, 학생이해 지식, 수업전략 지식, 학생평가 지식. 추출된 5개 요인들은 수업 내용 관련 지식(실체론적, 구문론적)과 수업 실행 관련 지식(학생이해, 교수 전략, 학생평가)으로 다시 범주화 할 수 있었다.
첫째, 과학 교사 효과성에 대한 탐색적 요인 분석 결과, 5개의 요인(구성개념)을 추출하였다: 실체론적 지식, 구문론적 지식, 학생이해 지식, 수업전략 지식, 학생평가 지식. 추출된 5개 요인들은 수업 내용 관련 지식(실체론적, 구문론적)과 수업 실행 관련 지식(학생이해, 교수 전략, 학생평가)으로 다시 범주화 할 수 있었다. 수업 내용 관련 지식은 효과적인 과학 수업을 위한 토대로서의 의미를 지니며, 수업 실행 관련 지식은 이러한 토대를 기반으로 경험을 통해 발달하는 실천적 지식으로서의 의미를 지닌다.
72의 범위를 보이고 있다. 학생들은 5개의 과학교사 효과성 요인 중 실체론적 지식을 가장 중요하게 생각하고 있었으며, 그 다음 학생이해 지식, 수업전략 지식, 구문론적 지식, 학생평가 지식의 순으로 중요성을 평가하고 있었다. 기술 통계 분석 결과에만 국한하여 살펴볼 때, 학생들은 교사가 내용지식을 잘 갖춘 상태에서 학생들에 대한 이해를 바탕으로 다양한 교수-학습 및 평가 방법을 적용해 줄 것을 바라고 있음을 알 수 있다.

후속연구

이것은 학생들의 수준을 고려하여 교사의 교수활동이 이루어져야 함을 의미한다. 그러므로 이 연구에서 도출된 분석 결과는 학생들의 개념 이해를 위해 교사가 집중해야 할 측면이 무엇인지에 대한 정보를 제공함으로써 교사의 효과성을 제고할 수 있는 방안이 될 것이다.
특히 과학교육학 과목의 경우는 PCK 개발의 핵심적인 영역이므로 이론과 실제의 연계가 더욱 절실히 요구된다. 본 연구 결과는 실제 학교 현장 적용을 통해 산출된 경험적 증거들이므로 과학교육학과목의 교수요목(syllabus)에 반영된다면 실천적 요소를 보강해줄 것이므로 실제성(authenticity)을 높여줄 수 있을 것으로 기대된다.
이 연구는 학생의 입장에서 과학 교사의 효과성 요인을 분석한 것으로, 이 연구 결과는 다음과 같은 측면에서 유용하게 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
첫째, 연구 결과는 과학 교사의 수업 전문성 계발을 위한 이론적 근거를 제공해줄 것이다. 과학 수업 전문성 계발에서 가장 중요한 요소 중의 하나가 ‘학생의 개념 이해를 위한 교수(teaching for conceptual understanding)’이다.
하지만, 상위집단의 경우는 5개 요인에 대한 중요도 인식 순서가 전체 집단과 동일하게 나타난 반면, 하위 집단의 경우는 이와 다른 경향을 나타내었다. 특히, 학생이해 지식에 대한 중요도가 상대적으로 낮게 나타났는데 이에 대한 원인규명을 위해서는 추가적인 연구가 필요할 것으로 생각된다. t 검증 결과, 모든 구성개념에서 상위 집단의 인식 수준이 높게 나타났지만 구문론적 지식과 학생평가 지식에서 상위 집단과 하위 집단 사이에 통계적으로 유의미한 차이는 나타나지 않았다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	교사 효과성이란	, 2010). 교사 효과성이란, 훌륭한 교사의 특성이 무엇인가를 나타내는 개념으로(Ko, 2008), 교사가 자신의 일에서 지식과 능력을 발휘하는 정도를 의미한다. 다시 말해, 교사가 어떤 수업 방법과 자료를 선택하여 학생들의 성취를 어느 정도로 이루는지를 판단할 수 있는 척도에 해당된다. 하지만 이러한 교사 효과성을 측정하는 것은 매우 어려운 작업이다.
	교사 지식의 요소로는 무엇을 들 수 있는가?	교사 지식의 요소로는 교과내용학지식(Subject Matter Knowledge, SMK), 교과교육학지식(Pedagogical Content Knowledge, PCK), 일반 교육학지식(General Pedagogical Knowledge, GPK), 교육상황 지식(Knowledge of Educational Contexts, CK)을 들 수 있다(Carlsen, 1999; Grossman, 1990; Magnusson, Krajcik, & Borko, 1999).
	교사 효과성을 측정하는 것이 어려운 작업인 이유는 무엇인가?	하지만 이러한 교사 효과성을 측정하는 것은 매우 어려운 작업이다. 왜냐하면 교사의 지식과 능력은 암묵적(tacit)인 것이기 때문에 직접적인 측정이 어렵고, 학생들의 성취 또한 매우 상황 의존적이어서 다양한 변수들이 복합적으로 작용하기 때문이다. 그러므로 교사 교육 연구에서는 교사 효과성을 측정하기 위해 간접적인 방법을 사용하는데, 그 중의 하나가 교사에 대한 학생의 인식을 조사하는 것이다.

참고문헌 (32)

Abd-El-Khalick, F., & BouJaoude, S. (1997). An exploratory study of the knowledge base for science teaching. Journal of Research in Science Teaching, 34(7), 673-699.

상세보기
Anderson, R. D., & Mitchener, C. P. (1994). Research on science teacher education. In D. L. Gabel (Ed.), Handbook of research on science teaching and learning (pp. 3-44). New York, NY: Macmilan.
Bagozzi, R. P., & Yi, Y.(1998). On the evaluation of structural equation models. Journal of the Academy of Marketing Science, 16(1), 74-94.
Ball, D. L., Thames, M. H., & Phelps, G. (2008). Content knowledge for teaching: What makes it special? Journal of Teacher Education, 59, 389-407.

상세보기
Bransford, J., Brown, A., & Cocking, R. (1999). How people learn: Brain, mind, experience, and school. Washington, DC: National Academy press.
Carlsen, W. S. (1999). Domains of teacher knowledge. In J. Gess-Newsome & N. G. Lederman (Eds.), Examining pedagogical content knowledge. Netherlands: Kluwer Academic Publishers.
Danielson, C. (1996). Enhancing professional practice: A framework for teaching. Alexandria, VA: Association for Supervision and Curriculum Development.
Fenstermacher, G. D. (1994). The knower and the known: The nature of knowledge in research on teaching. In L. Darling-Hammond (Ed.) Review of Research in Education, 20, 3-56.
Ferguson, R. F. (2010). Student perceptions of teaching effectiveness: Discussion brief. Cambridge, MA: National Center for Teacher Effectiveness and the Achievement Gap Initiative, Harvard University.
Geddis, A. N. (1993). Transforming subject matter knowledge: The role of pedagogical content knowledge in learning to reflect on teaching. International Journal of Science Education, 15, 673-683.

상세보기
Gess-Newsome, J., & Lederman, N. G. (1995). Biology teachers' perceptions of subject matter structure and its relationship to classroom practice. Journal of Research in Science Teaching, 32(3), 301-325.

상세보기
Grossman, P. L. (1990). The making of a teacher: Teacher knowledge and teacher education. New York, NY: Teachers College Press.
Jang, S. J. (2010). Assessing college students perceptions of a case teacher pedagogical content knowledge using a newly developed instrument. Higher Education, 61(6), 663-678.
Ju, D. B., & Kang, H. S. (2000). A factor analysis of teacher effectiveness. The Journal of Korean Teacher Education, 17(1), 207-224.
Kim, Y. M., Mun, J. S., Park, J. S., & Lim, G. S. (2010). Comparison of perception on science teacher preparation courses by beginner and experienced science teachers. Journal of the Korean Association for Research in Science Education, 30(8), 1002-1016.
Knight, S. L., & Waxman, H. C. (1991). Students' cognition and classroom instruction. In H. C. Waxman & H. J. Walberg (Eds.), Effective teaching: Current research. San Pablo, CA: McCutchan Publishing Corp.
Ko, J. C. (2008). The search for conceptual meanings of teacher effectiveness. The Journal of Child Education, 2, 19-32.
Kwak, Y. (2009). Research on the effects of Subject Matter Knowledge (SMK) on Pedagogical Content Knowledge (PCK) of secondary beginning science teachers in classroom teaching. Journal of the Korean Association for Research in Science Education, 29(6), 611-625.
Lee, K. Y. (2009). An analysis of earth science teachers' topic-specific pedagogical content knowledge: A case of pre-service and in-service teachers. Journal of the Korean Earth Science Society, 30(3), 330-343.

원문보기 상세보기
Lee, S. M. (2000). The basis of factor analysis. Seoul: Kyoyookbook Publication Co.
Lin, R., Xie, J., Jeng, Y. C., & Huang, S. (2010). The relationship between teacher quality and teaching effectiveness perceived by students from industrial vocational high schools. Asian Journal of Arts and Sciences, 1(2), 167-187.
Magnusson, S., Krajcik, J., & Borko, H. (1999). Nature, sources, and development of PCK. In J. Gess-Newsome & N. G. Lederman (Eds.), Examining pedagogical content knowledge (pp. 95-132). Netherlands: Kluwer Academic Publishers.
Min, H. J., Park, C. Y., & Paik, S. H. (2010). An analysis of beginning science teachers' pedagogical content knowledge through the teaching practice. Journal of the Korean Association for Research in Science Education, 30(4), 437-451.
Park, C. Y., Min, H. J., & Paik, S. H. (2008). An analysis of pre-service science teachers' pedagogical content knowledge through the student-teacher practice. Journal of the Korean Association for Research in Science Education, 28(6), 641-648.
Park, S., & Oliver, J. S. (2008). Revisiting the conceptualisation of pedagogical content knowledge (PCK): PCK as a conceptual tool to understand teachers as professionals. Research in Science Education, 38(3), 261-284.

상세보기
Park, S. H. (2006). Pedagogical content knowledge among science teachers based on teaching method, self-efficacy, and attitude on science teaching. Journal of the Korean Association for Research in Science Education, 26(1), 122-131.
Schwab, J. (1978). Education and the structure of the discipline, In I. Estbury & N. J. Wilkof (Eds.), Science, curriculum and liberal education (pp. 229-272). Chicago, IL: University of Chicago.
Shulman, L. S. (1987). Knowledge and teaching: Foundations of the new reform. Havard Educational Review, 57(1), 1-22.
Shulman, L. S., & Quinlan K. M. (1996). The comparative psychology of school subjects. In D. C. Berliner & R. C. Calfee (Eds.), The handbook of educational psychology (pp. 399-422). New York, NY: Macmillan.
Smith, D. C., & Neale, D. C. (1989). The construction of subject matter knowledge in primary science teaching. Teaching & Teacher Education, 5(1), 1-20.

상세보기
Van Driel, J. H., Verloop, N., & De Vos, W. (1998). Developing science teachers' pedagogical content knowledge. Journal of Research in Science Teaching, 35(6), 673-695.

상세보기
Yu, J. P. (2012). The concept and understanding of structural equation modeling by the professor Yujongpil. Seoul: Hannarae Publishing Co.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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