본 연구는 Flanders 언어상호작용 분석법을 활용하여 대학부설영재원 수학영재 수업에서 교수-학생 간의 언어적 상호작용을 분석한다. 연구문제는 수학영재 수업의 1)Flanders 코드 항목별 결과는 어떠한가? 2)언어형태는 어떠한가? 3)Flanders 지수결과는 어떠한가? 연구대상은 대학부설 영재교육원 중등 수학반 수업이며, 수업과정을 비디오 녹화한 동영상을 AF분석 프로그램 3.54를 활용하여 분석한 결과 1)Flanders 코드 항목별 분석결과, 교사의 비지시적 발언보다 지시적 발언이, 학생의 반응적인 발언보다 자진적인 발언이 많은 것으로 나타났고, 분류 항목별 빈도수는 강의, 학생의 자진적인 말, 활동 등이 전체수업의 대부분을 차지하였다. 2)수업 흐름은 대체적으로 바람직한 수업 흐름 모델을 따르지 않는 것으로 나타나, 학생 발언에 대한 교사의 적절한 피드백이 요구된다. 3)지수 분석 결과, 수정 비지시, 교사 질문비, 학생 발언비, 학생 질문 및 넓은 답변비는 분석기준보다 높게 나타났고, 비지시는 분석 기준보다 낮게 나타났다.
본 연구는 Flanders 언어상호작용 분석법을 활용하여 대학부설영재원 수학영재 수업에서 교수-학생 간의 언어적 상호작용을 분석한다. 연구문제는 수학영재 수업의 1)Flanders 코드 항목별 결과는 어떠한가? 2)언어형태는 어떠한가? 3)Flanders 지수결과는 어떠한가? 연구대상은 대학부설 영재교육원 중등 수학반 수업이며, 수업과정을 비디오 녹화한 동영상을 AF분석 프로그램 3.54를 활용하여 분석한 결과 1)Flanders 코드 항목별 분석결과, 교사의 비지시적 발언보다 지시적 발언이, 학생의 반응적인 발언보다 자진적인 발언이 많은 것으로 나타났고, 분류 항목별 빈도수는 강의, 학생의 자진적인 말, 활동 등이 전체수업의 대부분을 차지하였다. 2)수업 흐름은 대체적으로 바람직한 수업 흐름 모델을 따르지 않는 것으로 나타나, 학생 발언에 대한 교사의 적절한 피드백이 요구된다. 3)지수 분석 결과, 수정 비지시, 교사 질문비, 학생 발언비, 학생 질문 및 넓은 답변비는 분석기준보다 높게 나타났고, 비지시는 분석 기준보다 낮게 나타났다.
The purpose of this study is to provide useful information for improving interaction between teacher and student by analysing gifted class in mathematics with the Flanders Category System. Research questions are as follow. In gifted class in mathematics, How is the result of analysis regarding inter...
The purpose of this study is to provide useful information for improving interaction between teacher and student by analysing gifted class in mathematics with the Flanders Category System. Research questions are as follow. In gifted class in mathematics, How is the result of analysis regarding interactions between the teacher and students, according to 1) Flanders' Coding system? 2) Flanders' language pattern? 3) Flanders' Index system? For this, 3 gifted classes in mathematics were recorded by video camera and analyzed by Advanced Flanders(AF) analysis program version 3.54. Results are as follow. 1) Code Category Analysis mostly consists of lecture, voluntary speaking and chaos, silence work. 2) Most class patterns are not in accordance with effective class pattern models. So teacher needs to accept student's opinion actively and give appropriate feedback. 3) In Indices Results, revised I/d ratio, teacher's question ratio, student's speaking ratio, Student question and wide answer ratio are higher than analysis standard, indirect ratio is lower than analysis standard.
The purpose of this study is to provide useful information for improving interaction between teacher and student by analysing gifted class in mathematics with the Flanders Category System. Research questions are as follow. In gifted class in mathematics, How is the result of analysis regarding interactions between the teacher and students, according to 1) Flanders' Coding system? 2) Flanders' language pattern? 3) Flanders' Index system? For this, 3 gifted classes in mathematics were recorded by video camera and analyzed by Advanced Flanders(AF) analysis program version 3.54. Results are as follow. 1) Code Category Analysis mostly consists of lecture, voluntary speaking and chaos, silence work. 2) Most class patterns are not in accordance with effective class pattern models. So teacher needs to accept student's opinion actively and give appropriate feedback. 3) In Indices Results, revised I/d ratio, teacher's question ratio, student's speaking ratio, Student question and wide answer ratio are higher than analysis standard, indirect ratio is lower than analysis standard.
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문제 정의
본 연구는 Flanders 언어상호작용 분석법을 활용하여 수학영재 수업에서 이루어지고 있는 교수-학생 간의 언어적 상호작용이 어떻게 이루어지고 있는지를 분석하여 수학영재 수업에 적절한 언어상호작용 유형에 대한 기초자료를 얻고자 하였다. 분석대상은 대학부설 수학영재 수업 3개를 선정하여 녹화였고, 수집된 자료의 분석도구는 Flanders의 언어 상호작용 분석틀을 바탕으로 한 수업분석 프로그램 EASY 수업분석 Ver.
이와 같은 결과는 학생이 생각을 자발적으로 발언하는 것에 중심을 두고 수업이 전개되어 학생의 발언 및 질문 비율이 높고, 학생의 대답도출을 위한 교사의 유도 질문이 올바르며, 학생들의 발언 후 그 내용을 교사가 도와주어 교사-학생 사이에 수업 내용을 질의응답식의 상호작용이 잘 전개되었다고 할 수 있다. 본 연구는 수학 영재학생을 대상으로 하는 수업임을 감안할 때, 영재 수업에서 나타나는 특성으로서 학교에서 발현하지 못하는 자신의 수학적 능력을 자유롭게 표현하는 과정 에서 나타난 결과로 생각된다.
본 연구에서는 Flanders 언어상호작용 분석법을 활용하여 대학부설 영재원을 대상으로 수학영재 수업에서 이루어지고 있는 교수-학생 간의 언어적 상호작용이 어떻게 이루어지고 있는지를 분석하여 수학영재 수업에 적절한 언어상호작용 개선에 필요한 자료를 얻고자 한다. 이를 위한 연구문제는 다음과 같다.
넷째, MacGraw(1965)의 학생 과업 집중 분석법을 들 수 있다. 이 분석법은 수업 중학생이 배움에 얼마나 열중했는지, 교사의 학습활동 수준이 적절했는지에 대한 객관적 자료를 제공한다. 이처럼 수업 분석은 교사의 수업 기술 향상 및 수업 자체의 질적 향상을 목적으로 하며 전문성, 과학성, 객관성이 확보되어야 한다[5]
이상과 같이 Flanders 언어상호작용 분석법을 활용해 수학영재 수업 과정에서 이루어지는 교수와 학생 간의 언어상호작용을 분석한 결과 보다 효율적이고 수준 높은 수학적 의사소통이 이루어지기 위해서 다음과 같이 제언하고자 한다.
가설 설정
제1준칙 : 교사나 학생의 언어가 둘 이상의 분류 항목 중 어느 것으로 하면 좋을지가 확실치 않고 망설여질 때는 제5항목으로부터 멀리 떨어진 항목을 선택하라. 제2준칙 : 만일 기본적인 교사행동의 어조가 계속적으로 지시적이거나 계속적으로 비지시적이면, 교사의 명백한 전환을 확인함이 없이는 반대 분류로 옮기는 것을 삼가라. 제3준칙 : 관찰자는 그 자신의 편견이나 교사의 의향에 좌우되지 말아야 한다.
제안 방법
Flanders 언어상호작용 분석법은 수업 중 발생하는 언어를 교사와 학생으로 구분하고 9가지의 언어적 항목과 1가지의 비언어적 항목으로 분류하여 수량화하여 해석하였다. [표 4]에 나타낸 10가지 주요 지수는 10개의 항목별 빈도수를 내용에 맞게 산출한 결과이다.
셋째, Tuckman(1976)의 수업 분위기 분석법을 들 수 있다.이 분석법은 수업 분위기를 구성하는 주요 요인 가운데 교수자 요인에 초점을 두어 네 가지 핵심 요소와 56개로 구성된 형용사로 수업 분위기를 분석한다. 이 분석법은 수업 분위기를 관찰하고 분석하여 수업의 효과를 높이고 학업 성취도를 높이기 위한 정보를 제공하는데 도움이 된다.
수업 내용은 수업X : 도형의 작도, 수업Y : 파스칼의 정리, 수업 Z : 컴퓨터를 활용한 수학식 풀이이며, 수업방식은 지난 시간에 제시된 과제를 해결하고 본시 학습 주제를 학습하는 수업이다. 자료의 수집은 각 수업에 대하여 수업 전에 미리 설치한 비디오 및 녹음기로 영재수업 담당조교에 의해 수업과정을 녹화 및 녹취하였고, 각 주제별로 3개의 동영상으로 편집 및 전사록을 작성하였다. 동영상을 수업분석 프로그램 EASY 수업분석 Ver.
대상 데이터
본 연구대상 교육원은 1999년 과학기술부 과학재단의 지원으로 설립되어 운영되는 00대학부설 과학영재 교육원으로 초등 및 중등과정, 과학 및 수학반으로 구성되어 있다. 연구대상 수업은 2013학년도에 실시한 수업 중에서 교사-학생간 언어적상호작용이 활발하게 이루어진 수업이라 관찰된 수업을 연구대상으로 선정하였으며, 분석대상 수업은 중학교 2, 3학년 학생 10명으로 구성된 중등 수학반 수업 중에서 수업내용이 다르게 구성된 3개의 수업(수업X, Y, Z)을 대상으로 하였다.
본 연구는 Flanders 언어상호작용 분석법을 활용하여 수학영재 수업에서 이루어지고 있는 교수-학생 간의 언어적 상호작용이 어떻게 이루어지고 있는지를 분석하여 수학영재 수업에 적절한 언어상호작용 유형에 대한 기초자료를 얻고자 하였다. 분석대상은 대학부설 수학영재 수업 3개를 선정하여 녹화였고, 수집된 자료의 분석도구는 Flanders의 언어 상호작용 분석틀을 바탕으로 한 수업분석 프로그램 EASY 수업분석 Ver. 3.54를 활용하였다. 이상과 같이 진행한 결과를 정리하면 다음과 같다.
연구대상 수업은 2013학년도에 실시한 수업 중에서 교사-학생간 언어적상호작용이 활발하게 이루어진 수업이라 관찰된 수업을 연구대상으로 선정하였으며, 분석대상 수업은 중학교 2, 3학년 학생 10명으로 구성된 중등 수학반 수업 중에서 수업내용이 다르게 구성된 3개의 수업(수업X, Y, Z)을 대상으로 하였다. 수업시간은 45분 단위로 구성되며, 한 주제당 100분 내외로 진행된 3개의 수업을 분석대상으로 하였다. 수업 내용은 수업X : 도형의 작도, 수업Y : 파스칼의 정리, 수업 Z : 컴퓨터를 활용한 수학식 풀이이며, 수업방식은 지난 시간에 제시된 과제를 해결하고 본시 학습 주제를 학습하는 수업이다.
본 연구대상 교육원은 1999년 과학기술부 과학재단의 지원으로 설립되어 운영되는 00대학부설 과학영재 교육원으로 초등 및 중등과정, 과학 및 수학반으로 구성되어 있다. 연구대상 수업은 2013학년도에 실시한 수업 중에서 교사-학생간 언어적상호작용이 활발하게 이루어진 수업이라 관찰된 수업을 연구대상으로 선정하였으며, 분석대상 수업은 중학교 2, 3학년 학생 10명으로 구성된 중등 수학반 수업 중에서 수업내용이 다르게 구성된 3개의 수업(수업X, Y, Z)을 대상으로 하였다. 수업시간은 45분 단위로 구성되며, 한 주제당 100분 내외로 진행된 3개의 수업을 분석대상으로 하였다.
데이터처리
Flanders 언어상호작용 분석법에 따라 코딩된 언어 상호작용 특성 자료는 빈도와 비율로 분석한다. 데이터 분석은 비디오 화면을 연구자가 코드화하는 과정에서 타당화 작업을 거쳐 신뢰도를 확보해야 한다.
이론/모형
자료의 수집은 각 수업에 대하여 수업 전에 미리 설치한 비디오 및 녹음기로 영재수업 담당조교에 의해 수업과정을 녹화 및 녹취하였고, 각 주제별로 3개의 동영상으로 편집 및 전사록을 작성하였다. 동영상을 수업분석 프로그램 EASY 수업분석 Ver.3.54를 활용하여 본 연구자가 분석 방법에 따라 분석하였다.
분석기법은 플랜더즈의 언어 상호작용 분석법이다. 분석도구는 Flanders의 언어 상호작용 분석틀을 바탕으로 변영계⋅김경현(2005)이 개발한 AF 분석프로그램을 보완한 수업분석 프로그램 EASY 수업분석 Ver.
분석도구는 Flanders의 언어 상호작용 분석틀을 바탕으로 변영계⋅김경현(2005)이 개발한 AF 분석프로그램을 보완한 수업분석 프로그램 EASY 수업분석 Ver. 3.54를 활용하였다.
성능/효과
교수의 강의는 29.94%, 지시는 1.74%, 학생을 비판하거나 교수의 권위를 정당화는 0.38%로 나타났으며 지시적 발언은 전체 수업 중 32.06%로 나타나 비지시적인 수업보다 지시적인 수업이 많이 이루어졌으며, 학생의 발언은 학생의 반응적인 말은 4.06%, 학생의 자진적인 말은 13.56%로 분석 되었다. 또한, 혼돈의 과정인 작업, 침묵, 혼란이 전체 수업의 36.
넷째, 학생질문 및 넓은 답변비는 학생들의 발언 중창의적이며 자발적이고 차원이 높은 양질의 질문의 비율을 파악할 수 있는 지표이다. 이 비율은 평균 75.
넷째, 수업분석의 결과는 과학적인 방법으로 분석되고 해석된다. 다섯째, Flanders의 분석법은 언어 상호작용에 한해서만 분석할 수 있다. 여섯째, 분석 방법은 간단하고 실용적인 목적에 부합된다.
다섯째, 악순환비 항목은 정해진 분석기준은 존재하지 않지만 낮을수록 좋은 수치이다. 다양한 다른 형태의 수업과 비교하여 현재 교사가 진행하는 수업의 문제점을 파악하는데 이용할 수 있는 지표이다.
둘째, 8행 9행 비지시비는 학생의 발언에 대해 교사의 반응이 비지시적인가를 판단할 수 있는 수치로서 평균 89.51%로 권고사항인 50%보다 매우 높게 나타났다. 이는 해당하는 수업에서 교사가 학생들에게 수용적이고 허용적으로 학생의 생각을 받아들이고 도와주는 수업을 진행했음을 나타낸다.
둘째, 본 연구에서 사용한 AF프로그램에는 신뢰도를 높일 수 있는 3단계의 연습 프로그램이 존재하여, 본 프로그램을 통해 스콧 계수가 0.85이상이 나오면 1인이 관찰하더라도 믿을 수 있는 신뢰도를 가진 값이라는 것을 보장한다. 스콧계수를 산출하기 위해서는 타당도를 높이기 위한 훈련이 필요하며, 그 후 실제 수업 장면 에서 관찰 기록한 결과로 신뢰도 계수를 산출해야 바람직하다.
첫째, 비언어상호작용은 분석하지 않고 언어상호작용만 분석하여도 수업형태분석으로는 충분하다는 점이다. 둘째, 언어 상호작용 분석이 비언어상호작용보다 분석 보다 신뢰롭다. 셋째, 수업형태 분석법은 수업 결과가 수업자에게 확인되고 스스로의 수업행동을 고치는데 도움을 줄 수 있다.
56%로 분석 되었다. 또한, 혼돈의 과정인 작업, 침묵, 혼란이 전체 수업의 36.52% 분석 되었다.
56%)이 많은 것으로 나타났다. 분류항목별 빈도수는 강의, 학생의 자진적인 말, 활동이 전체수업의 대부분을 차지한 것으로 나타났다.
셋째, 교사 질문비는 수업X는 기준보다 높게 나타났으나 수업Y와 수업Z는 기준에 못 미치는 것으로 나타나 수업Y, 수업Z보다 수업X가 언어상호작용이 활발한 것으로 분석된다. 학생 발언비는 평균 27.
둘째, 언어 상호작용 분석이 비언어상호작용보다 분석 보다 신뢰롭다. 셋째, 수업형태 분석법은 수업 결과가 수업자에게 확인되고 스스로의 수업행동을 고치는데 도움을 줄 수 있다. 넷째, 수업분석의 결과는 과학적인 방법으로 분석되고 해석된다.
셋째, 지수 분석 결과, 수정 비지시, 교사 질문비, 학생 발언비, 학생 질문 및 넓은 답변비는 분석기준보다 높게 나타났고, 비지시는 분석기준보다 낮게 나타났다. 이와 같은 결과는 학생이 생각을 자발적으로 발언하는 것에 중심을 두고 수업이 전개되어 학생의 발언 및 질문 비율이 높고, 학생의 대답도출을 위한 교사의 유도 질문이 올바르며, 학생들의 발언 후 그 내용을 교사가 도와주어 교사-학생 사이에 수업 내용을 질의응답식의 상호작용이 잘 전개되었다고 할 수 있다.
셋째, 학생들이 내용의 원리에 대한 이해가 부족하면, 교수의 발언이 상대적으로 점차 많아지며 학생들의 의사소통은 줄어들게 된다. 따라서 수학영재 수업의 주제를 설정할 때, 학생들의 내적 인지구조를 구체적이고 정확하게 파악하여 소수의 학생 모두가 수업 중에 이루어지는 언어상호작용에 참여하게 만들기 위한 교사의 노력이 필수적이다.
여덟째, 교사 중심의 일제 수업에 한하여 적용시킬 수 있다. 아홉째, Flanders의 언어상호작용 분석법으로 수업 형태를 분석하여, 그 결과가 바람직하게 나왔다고 해서 그 수업이 곧 잘된 수업이라고 단정할 수는 없다.
이와 비교해 보면, 본 연구에서 관찰한 수업 중에서 수업 X와 수업Z의 부 흐름만이 가장 좋은 수업 형태인 5 → 4 → 9 → 3으로 분석되어 교수-학생 간의 언어상호작용이 바람직하고 적극적으로 진행된 수업이라 평가된다.
여섯째, 분석 방법은 간단하고 실용적인 목적에 부합된다. 일곱째, 수업 형태는 학생들과 교과 성적을 향상시키고 태도를 올바르게 변화시키는 데 도움을 주어야 한다. 여덟째, 교사 중심의 일제 수업에 한하여 적용시킬 수 있다.
첫째, Flanders 코드 항목 빈도 분석 결과를 보면 활동, 학생의 자진적인 말, 질문, 학생의 반응적인 말 등의 순으로 높게 나타났다. 본 연구대상 수업에서는 교수가 주제만 제시하고, 수업 전체를 수학적 증명이나 설명을 유도하는 질문을 하고 학생들이 그에 대해 자신의 생각을 비교적 길고 자유롭게 제시하는 질문과 그에 대한 대답식 수업이 진행되고 있다.
첫째, Flanders 코드 항목별 분석결과, 교육담당자의 발언은 비지시적 발언(13.8%)보다 지시적 발언(32.06%)이 많이 이루어졌으며, 교육대상자의 발언은 학생의 반응적인 말(4.06%)보다 학생의 자진적인 말(13.56%)이 많은 것으로 나타났다. 분류항목별 빈도수는 강의, 학생의 자진적인 말, 활동이 전체수업의 대부분을 차지한 것으로 나타났다.
Flanders 언어상호작용 분석법은 여러 가지 특징들이 있는데 이를 정리하여 제시하면 다음과 같다[14]. 첫째, 비언어상호작용은 분석하지 않고 언어상호작용만 분석하여도 수업형태분석으로는 충분하다는 점이다. 둘째, 언어 상호작용 분석이 비언어상호작용보다 분석 보다 신뢰롭다.
첫째, 수정 비지시비율은 평균 73.86%로 권고사항인 50%보다 높은 수치를 나타내고 있다. 평균 30.
표에서 살펴보면, 감정의 수용은 평균이 1.51%, 칭찬과 격려는 1.32%, 학생의 생각을 수용하거나 사용하는 항목은 3.24%, 교수의 질문은 7.73%로 비지시적 발언은 전체 수업 중 13.8%를 차지한 것으로 분석되었다.
셋째, 교사 질문비는 수업X는 기준보다 높게 나타났으나 수업Y와 수업Z는 기준에 못 미치는 것으로 나타나 수업Y, 수업Z보다 수업X가 언어상호작용이 활발한 것으로 분석된다. 학생 발언비는 평균 27.58%로 분석기 준인 20%와 15%보다 모두 높게 나타나 교사가 학습목표에 도달할 수 있도록 유도적인 질문을 수시로 했고, 이에 학생들은 적극적으로 답변하는 긍정적인 상호작용이 있었음을 알 수 있다.
수업 Z의 주 흐름은 교수의 강의와 학생의 자발적 대답과 질문이 반복되고, 그 사이에 개별학습활동이 일어나고 있다. 학생들이 적극적으로 자신의 의사 표현을 하는 부분은 긍정적이지만, 선행연구에서 제시하는 바람직한 수업 흐름과 비교하면 학생들의 대답에 대한 칭찬이나 피드백이 부족하다는 결과가 관찰되었다.
후속연구
영재교육을 담당한 교수는 효과적인 수학적 의사소통이 이루어질 수 있도록 자신의 수업을 과학적으로 검증된 여러 가지 방법을 활용해서 검증해 볼 필요가 있다. 연구의 결과는 수학영재 교육에 관심이 있는 교육자와 수학영재교육을 담당하는 교수에게 필요한 기초 자료 및 수학영재교육 연구 활성화에 기여되기를 기대한다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
우리나라의 영재교육은 어떻게 진행되고 있는가?
우리나라의 영재교육은 영재교육진흥법(2000)이 제정되고 시행령과 국가적 진흥종합계획에 따라 영재학교, 영재교육원 및 영재학급 등의 기본체제 및 인프라를 구축하여 지속적으로 진행 중이며,최근에는 영재교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 영재교육대상의 비율도 전체학생의 약 2%인 10만 여명에 달할 정도로 양적 성장을 이루어 왔으나 ,영재교육이 확대되면서 영재교육의 내실화 및 질적 제고에 대한 문제점들이 지속적으로 제기되어 왔다[19].
영재교육이 확대되면서 어떤 문제점들이 지속적으로 제기되었는가?
우리나라의 영재교육은 영재교육진흥법(2000)이 제정되고 시행령과 국가적 진흥종합계획에 따라 영재학교, 영재교육원 및 영재학급 등의 기본체제 및 인프라를 구축하여 지속적으로 진행 중이며,최근에는 영재교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 영재교육대상의 비율도 전체학생의 약 2%인 10만 여명에 달할 정도로 양적 성장을 이루어 왔으나 ,영재교육이 확대되면서 영재교육의 내실화 및 질적 제고에 대한 문제점들이 지속적으로 제기되어 왔다[19].영재교육의 질을 결정하는데 있어서 가장 중요한 변인은 수업이며, 수업의 질을 결정 하는데 있어 중요한 변인은 교사라고 할 수 있다.
수학 영재에 대하여 Renzulli(1978)이 정의한 것은?
수학 영재는 일반적으로 지능이 높기 때문에 나타나는 특성과 수학을 좋아하고 강한 관심을 갖기 때문에 나타나는 특성이 있다.Renzulli(1978)는 높은 어휘 수준, 유창하고 정교한 표현, 다양한 주제에 대한 풍부한 지식과 정보,빠른 학습 속도, 빠른 인과 관계 파악, 뛰어난 관찰력, 성인 수준의 대단한 독서량, 스스로 파악 하고자 하는 경향성, 다양한 분야에 대한 강한 관심, 특정 분야에 대한 집중적인 관심, 왕성한 클럽 활동과 같은 특성을 지닌다고 한다.Ricca(1984),Dunn,Dunn& Price(1981)등은 영재들이 더 선호하는 교수-학습 활동 유형은 교육적 게임→개인 연구→프로그램 학습→ 프로젝트→시뮬레이션→동료에 의한 지도→토의→강의→반복학습→암송의 순이라고 밝혔다.
참고문헌 (33)
권오성, "언어상호작용을 기반으로 한 수업 분석 도구의 구현", 한국정보교육학회논문지, 제16권, 제4호, 2012.
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