[국내논문]3P모형을 통한 영재의 메타인지, 상호작용, 문제해결력, 성취도 간 구조적 관계 분석 The Structural Relationship among Metacognition, Interactions, Problem Solving Ability and Achievement in Gifted Students Through the 3P Model원문보기
창의적 인재육성을 위한 영재교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 영재에게 보다 나은 교육을 제공하기 위해 영재교육의 성과인 성취도에 영향을 미치는 변인을 찾고 이들 사이의 구조적 관계를 살펴보고자 하였다. 영재교육의 성과에 영향 미치는 변인은 대표적인 학습접근방식모형으로 알려진 3P모형을 통해 메타인지, 상호작용, 문제해결력, 성취도를 선정하였다. 본 연구는 경기도교육청 산하 영재교육원의 영재 174명을 대상으로 진행하였다. 영재의 메타인지, 상호작용, 문제해결력, 성취도간의 관계를 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 영재의 메타인지, 상호작용은 문제해결력에 영향을 미쳤다. 둘째, 문제해결력은 성취도에 영향을 미치며, 메타인지 및 상호작용과 성취도의 관계에서 완전매개효과를 갖는 것이 확인되었다. 따라서 영재교육에서는 학생들의 메타인지, 상호작용 및 문제해결력을 관리할 수 있는 교육프로그램을 만들어서 학생들에게 적용을 한다면, 영재교육의 성과인 성취도가 높게 나타날 수 있을 것이다.
창의적 인재육성을 위한 영재교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 영재에게 보다 나은 교육을 제공하기 위해 영재교육의 성과인 성취도에 영향을 미치는 변인을 찾고 이들 사이의 구조적 관계를 살펴보고자 하였다. 영재교육의 성과에 영향 미치는 변인은 대표적인 학습접근방식모형으로 알려진 3P모형을 통해 메타인지, 상호작용, 문제해결력, 성취도를 선정하였다. 본 연구는 경기도교육청 산하 영재교육원의 영재 174명을 대상으로 진행하였다. 영재의 메타인지, 상호작용, 문제해결력, 성취도간의 관계를 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 영재의 메타인지, 상호작용은 문제해결력에 영향을 미쳤다. 둘째, 문제해결력은 성취도에 영향을 미치며, 메타인지 및 상호작용과 성취도의 관계에서 완전매개효과를 갖는 것이 확인되었다. 따라서 영재교육에서는 학생들의 메타인지, 상호작용 및 문제해결력을 관리할 수 있는 교육프로그램을 만들어서 학생들에게 적용을 한다면, 영재교육의 성과인 성취도가 높게 나타날 수 있을 것이다.
The purpose of the present study was to verify the structural relationship among metacognition, interactions, problem solving ability and achievement in gifted students through the 3P model. In this study, factors affecting the performance of gifted education are based on 3P(presage, precess. produc...
The purpose of the present study was to verify the structural relationship among metacognition, interactions, problem solving ability and achievement in gifted students through the 3P model. In this study, factors affecting the performance of gifted education are based on 3P(presage, precess. product) theory(Biggs, 2003). Participants attended a 174 gifted student in institutes for the gifted education in the city office of education in Korea. A hypothetical model was proposed, which was composed of metacognition and interactions as exogenous variables; and problem solving ability and achievement as endogenous variables. The results of this study are as follows: First, metacognition and interactions had significant effects on gifted students' problem solving ability. Second, problem solving ability had significant effects on gifted students' achievement. And problem solving ability was verified as a complete mediating variable between metacognition and achievement also interactions and achievement.
The purpose of the present study was to verify the structural relationship among metacognition, interactions, problem solving ability and achievement in gifted students through the 3P model. In this study, factors affecting the performance of gifted education are based on 3P(presage, precess. product) theory(Biggs, 2003). Participants attended a 174 gifted student in institutes for the gifted education in the city office of education in Korea. A hypothetical model was proposed, which was composed of metacognition and interactions as exogenous variables; and problem solving ability and achievement as endogenous variables. The results of this study are as follows: First, metacognition and interactions had significant effects on gifted students' problem solving ability. Second, problem solving ability had significant effects on gifted students' achievement. And problem solving ability was verified as a complete mediating variable between metacognition and achievement also interactions and achievement.
* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.
문제 정의
따라서 본 연구에서는 Biggs(2003)가 제안한 학습접근방식인 3P모형을 통해서 영재교육의 성과에 영향을 미치는 변인을 규명하여 질 높은 교육제공은 물론 보다 나은 영재교육환경을 기대하는 학습자나 부모 모두에 부응하고자 한다. 3P모형은 학습자의 학습하는 과정을 예비단계(presage), 과정(precess) 및 산출(product)로 구성되며, 예비단계는 학생요인(student factors)과 교수맥락(teaching context)으로 나누어진다.
따라서 본 연구에서는 영재교육에서의 성취도에 영향을 미치는 변인을 찾기 위해 3P모형을 기반으로 각 변인들과 성과변인과의 인과관계를 알아봄으로 향후 영재교육프로그램의 내실화를 다지기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 특히 본 연구의 목적은 교육의 성과가 학습자에게 어떤 과정을 통해 향상 될 수 있는지 구조적 방법을 통해 실증적으로 접근하여 교육프로그램을 효과적으로 설계할 수 있도록 기초자료를 제공하는데 있다.
본 연구는 영재의 3P모형을 통해 메타인지, 상호작용, 문제해결력, 성취도 간의 관계를 살펴보고자 하였다. 성취도에 영향을 미치는 변인들을 통합적인 구조모형 속에서 인과관계를 찾으려고 했다는 점에서 선행연구와 차별성을 가질 수 있을 것이다.
교수맥락은 교수활동에 초점을 맞춘 것으로 학습상황을 말하며 교수목적, 교수와 평가방법, 교수력, 상호작용 및 교실이나 기관의 풍토 혹은 분위기 등이 여기에 속한다. 본 연구에서는 지식전달 중심으로 강의식 수업을 하는 일반학교와 달리 학습자의 참여도가 큰 프로젝트수업을 중심으로 운영하는 영재교육프로그램의 특성을 고려하여 교수자와 학습자, 학습자 간의 수업 간에 이루어지는 상호작용에 대해 인지하는 정도를 선정하였다.
화를 다지기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다. 특히 본 연구의 목적은 교육의 성과가 학습자에게 어떤 과정을 통해 향상 될 수 있는지 구조적 방법을 통해 실증적으로 접근하여 교육프로그램을 효과적으로 설계할 수 있도록 기초자료를 제공하는데 있다.
교수맥락의 변인으로는 상호작용을 선정하였다. 이는 지식 또는 정보를 교환하는 교수자와 학습자, 학습자와 학습자 간의 상호작용을 의미한다(Mehan, 1998).
교육결과인 산출로는 성취도를 선정하였다. 성취도는 교육의 성과를 논의하기 위해 반드시 필요하며, 학부모 학습자가 교육의 성과를 판단하는 대표적인 지표이다(주영주, 이정원, 김동심, 2012).
둘째, 본 연구는 영재교육성과인 성취도에 영향을 미치는 변인으로 메타인지, 상호작용 및 문제해결력을 선정하여 연구를 진행하였다. 영재교육의 성과로 프로그램 만족도와 같은 다양한 변인을 선정하고 이에 영향을 주는 셀프리더십이나 사회경제적 변인을 고려하여 좀더 구체적인 모형으로 발전시켜 나간다면 좋은 후속 연구가 될 수 있을 것이다.
특히 영재교육에 있어서 강의식수업보다는 학습내용이 복잡한 실제 문제의 상황에서 제시되고 학생들은 협동을 통해 문제를 해결하는 문제해결식 프로젝트형의 학습으로 운영된다. 따라서 본 연구에서는 과정으로는 문제해결력을 선정하였다.
따라서, 초기 구조모형에서 유의하지 않은 경로인 메타인지, 상호작용→성취도를 삭제하여 간명한 수정모형을 설정하였다.
마지막으로 본 연구는 영재를 대상으로 횡단연구로 진행하였다. 후속연구에서는 이들을 대상으로 종단적으로 연구한다면 영재교육의 성과가 장기적으로 어떠한 변화양상을 나타내는지를 살펴볼 수 있을 것이다.
메타인지와 상호작용은 성취도에 직접적으로 영향을 미치지 못하였지만, 매개효과가 나타날 수 있어 Sobel 검증을 실시하였다. 검증결과는 <표 5>와 같다.
미국의 4학년 17명과 6학년 39명을 Logo프로그램집단, CAI문제 해결능력집단 및 통제집단으로 나누어서 연구하였다(Battista & Clements, 1987).
본 연구는 영재를 대상으로 영재프로그램의 성과인 성취도에 영향을 미치는 변인을 3P모형에 의해 메타인지, 상호작용, 문제해결력을 선정하여 이들 간의 관계를 살펴보았다.
3P모형은 학습자의 학습하는 과정을 예비단계(presage), 과정(precess) 및 산출(product)로 구성되며, 예비단계는 학생요인(student factors)과 교수맥락(teaching context)으로 나누어진다. 본 연구에서는 학생요인로는 메타인지, 교수맥락으로는 상호작용, 과정으로는 문제해결력, 결과로는 성취도를 선정하였다.
상호작용은 Arbaugh(2000)의 상호작용 척도 10문항(예: 수업의 상호작용은 수업을 이해하는데 도움을 주었다)을 영재교육프로그램에 맞게 수정 번역하여 사용하였다. 학습자가 인지한 교수자와 학습자간의 상호작용(예: 교사는 학생간의 상호작용을 유도하려고 노력하였다), 학습자와 학습자간의 상호작용(예: 수업 중에 학생간의 상호작용은 활발하다)을 묻는 문항으로 구성되어 있다.
성취도를 측정하기 위하여 개별학생의 영재교육원의 2학기말 성취도 점수를 사용하였다.
연구모형인 구조회귀모형의 모형추정가능성과 부합도를 검증하기 전에 2단계 모형추정가능성 확인절차에 따라 최대우도추정법에 의한 측정모형의 부합도를 추정하였다(Kline, 2005). 부합도 추정결과는 <표 2>와 같다.
지 않는다. 이에 수집된 자료에 대한 다변량정규분포성을 확인하기 위해 평균, 표준편차, 왜도, 첨도를 검토하였다.
첫째, 본 연구는 영재학생을 대상으로 실시한 설문을 바탕으로 연구하였다. 영재학생을 대상으로 설문하였기 때문에 그 결과를 일반학생을 전체에게 일반화 시키는데 다소 어려움이 있을 것이다.
초기 구조모형과 수정된 간명모형이 위계적 모형(hierarchical model)을 이루고 있어 초기 구조모형과 수정모형 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는지 확인하기 위해 χ2 검증을 실시한 결과, CMIND=6.59, p>.05로서 부합도에 있어서 수정모형과 초기구조모형 간에 통계적으로 유의한 차이가 없는 것으로 나타났기 때문에 보다 간명한 모델인 수정된 연구모형을 최종연구모형으로 채택하였다.
통계적 모형을 구성하는 측정모형의 모든 부합도지수가 부합도 기준을 충족시키는 것으로 나타났고, 구조모형의 추정가능성이 이론적으로 확인되었기 때문에 최대우도추정법을 통해 연구모형의 부합도를 추정하였다. 연구모형이 수집된 자료에 부합하는지를 살펴본 결과, 연구모형의 부합도는 <표 3>과 같다.
대상 데이터
2014년도 2학기 수학과 과학 영재프로그램의 참가자를 대상으로 담당 교사의 협조를 구하여 연구를 진행하였다. 학기말, 5점 척도로 구성된 설문지를 담당교사가 배포하였다.
경기도의 A교육청과 B교육청에서 운영하고 있는 영재교육원의 영재교육프로그램에 참가하고 있는 초등학교 4학년에서 중학교 2학년까지 대상학생 200명을 편의표집하여 설문조사를 실시하였다. 교육청산하 영재교육원의 영재학생은 학교장 추천, 영재성 검사 및 심층면접의 3단계를 걸쳐 선발되었다.
영재학생은 학기 중에는 한주에 1번 4시간씩 수학과 과학교과에서 교수자와 학습자, 학습자 간의 상호작용이 많은 프로젝트 수업을 통해 교육받고, 방학에는 영재캠프에 참여하게 된다. 대상자 중 불성실하게 응답한 26명을 제외한 174명을 대상으로 연구를 진행하였다.
초등영재 80명을 대상으로 메타인지와 수학문제해결력과의 관계를 살펴본 결과, 메타인지는 문제해결력에 영향을 미쳤으며, 메타인지 구성요소 중 메타인지적 지식이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 밝혀졌다(신승윤, 류성림, 2014). 또한, 미국 초등학교 3학년 학생 165명을 대상으로 수학과목에 있어서 메타인지와 문제해결력과의 관계를 살펴보았다. 평균이하, 평균, 평균이상의 모든 집단에서 메타인지와 문제해결력이 관계가 있는 것으로 밝혀졌다(Bernadette, Linda, Roger, & Elizabeth,1995).
학생요인은 학습자 개개인의 역량과 능력에 따른 학습동기로 주제와 관련된 학생의 선수 지식, 주제에 대한 관심, 학생능력 및 참여도 등을 말한다. 본 연구에서는 학습자 개개인의 능력중 하나인 메타인지를 선정하였다. 교수맥락은 교수활동에 초점을 맞춘 것으로 학습상황을 말하며 교수목적, 교수와 평가방법, 교수력, 상호작용 및 교실이나 기관의 풍토 혹은 분위기 등이 여기에 속한다.
데이터처리
이 연구에서 수집된 자료는 SPSS를 이용하여 기술통계, 상관분석, 신뢰도 분석을 하였다. 측정도구의 부합도를 확인하기 위해 AMOS를 사용하여 확인적 요인분석을 하였으며, 구조 방정식 모형을 통해 가설적 연구모형의 적합성을 검증하였다.
. 측정도구의 부합도를 확인하기 위해 AMOS를 사용하여 확인적 요인분석을 하였으며, 구조 방정식 모형을 통해 가설적 연구모형의 적합성을 검증하였다. 구조방정식은 여러 개의 측정 변수를 이용해 추출한 공통변량을 변인으로 사용함에, 그 변인의 측정오차를 통제할 수 있어, 측정변인만 고려한 모형보다 더 신뢰할 수 있다(김주환, 홍세희, 김민규, 2009)
이론/모형
메타인지는 Pintrich(1991)의 MSLQ(Motivated Strategies for Learning Questionnaire)중에서 메타인지관련 12문항(예: 나는 공부하는 도중에 내용을 잘 이해하고 있는지 스스로에게 질문을 해보곤 한다)을 사용하였다. 탐색적 요인분석을 실시한 결과, KMO값은 .
문제해결력은 Heppner와 Petersen(1982)이 고안한 문제해결검사(Personal-Problem Solving Inventory) 중 문제해결에 대한 자신감 11문항(예: 어떤 문제에 대하여 결정을 하면 그 후에도그 결정에 만족한다), 접근-회피 양상 16문항(예: 어떤 문제를 해결하고 난 후에는 무엇이 잘되었고 무엇이 잘 안되었는지 따져본다), 개인적 통제양식 5문항(예: 문제해결을 위한 첫 번째 노력이 실패하여도, 후에 그 상황을 다룰 수 있을지 걱정이 되지 않는다)으로 구성되어 있다. 탐색적 요인분석을 실시한 결과, KMO값은 .
성능/효과
둘째, 영재의 메타인지, 상호작용, 문제해결력이 성취도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 문제해결력만이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 메타인지와 상호작용은 직접적으로 유의한 영향을 주지 않았지만, 문제해결력을 통해 성취도에 영향을 미치는 완전매개효과가 입증되었다.
05)로 유의한 것으로 나타났다. 따라서 메타인지와 상호작용은 문제해결력을 통한 성취도에 영향을 미치는 완전매개효과가 나타나는 것이 확인되었다.
05)로 유의한 것으로 나타났다. 또한 상호작용이 문제해결력을 매개로 하여 성취도에 미치는 매개효과의 검정통계량도 z=2.40(p＜.05)로 유의한 것으로 나타났다. 따라서 메타인지와 상호작용은 문제해결력을 통한 성취도에 영향을 미치는 완전매개효과가 나타나는 것이 확인되었다.
검증결과는 <표 5>와 같다. 메타인지가 문제해결력을 매개로 하여 성취도에 미치는 매개효과의 검정통계량은 z=3.20(p＜.05)로 유의한 것으로 나타났다. 또한 상호작용이 문제해결력을 매개로 하여 성취도에 미치는 매개효과의 검정통계량도 z=2.
해결력만이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 메타인지와 상호작용은 직접적으로 유의한 영향을 주지 않았지만, 문제해결력을 통해 성취도에 영향을 미치는 완전매개효과가 입증되었다.
미국의 4학년 17명과 6학년 39명을 Logo프로그램집단, CAI문제 해결능력집단 및 통제집단으로 나누어서 연구하였다(Battista & Clements, 1987). 모든 집단에서 문제해결력과 성취도는 정적관계가 있음이 확인되었다.
변수들의 평균은 최소 3.62에서 최고 181.64, 표준편차의 평균은 최소 .55에서 최고 8.69였으며, 왜도는 절대값 최소 .00에서 최대 1.21, 첨도는 절대값 최소 .63에서 최고 4.00의 값을 보였다( 참고).
는 <표 4>와 같다. 수정된 모형의 부합도는 TLI=.96, CFI=.97, RMSEA=.07로 나타남에 따라 양호한 모형으로 판단할 수 있다. 수정모형의 구조계수 추정치를 표현하면 다음 [그림 4] 와 같다.
측정변수의 표준왜도가 2보다 작고 표준첨도가 7보다 작으면 구조 방정식 모형 하에서의 정상분포 조건이 충족되므로(Kline, 2005), 이 연구에서의 구조방정식 모형검증에서 다변량정규분포성의 기본가정이 만족되었다고 할 수 있다. 영재의 메타인지, 상호작용, 문제해결력, 성취도 간의 상관관계를 분석한 결과, 모두 유의수준 .05에서 유의한 상관관계를 보였다.
첫째, 영재의 메타인지, 상호작용이 문제해결력에 미치는 영향을 살펴본 결과, 메타인지, 상호작용 순으로 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 메타인지가 높을수록 문제해결력이 높을 것이라는 선행연구(이혜주, 2007; 윤초희, 2005, Annemie, Herbert, & Ann, 2001)와 상호작용이 높을수록 문제해결력이 높을 것이라는 선행연구(강명희, 송윤희, 박성희, 2008; 장선영, 김누리, 2013; Yang & Wang, 2010)와 일치하는 결과이다.
. 탐색적 요인분석을 실시한 결과, KMO값은 .87, Bartlett 구형성 검정치는 2447.15(p=.00)로 나타났고, 3요인으로 이루어져 있었다. Cronbach's α는 기존 연구는 .
을 해보곤 한다)을 사용하였다. 탐색적 요인분석을 실시한 결과, KMO값은 .88, Bartlett 구형성 검정치는 609.57(p=.00)로 나타났고, 2요인으로 이루어져 있었다. Cronbach's α는 기존연구는 .
학습자가 인지한 교수자와 학습자간의 상호작용(예: 교사는 학생간의 상호작용을 유도하려고 노력하였다), 학습자와 학습자간의 상호작용(예: 수업 중에 학생간의 상호작용은 활발하다)을 묻는 문항으로 구성되어 있다. 탐색적 요인분석을 실시한 결과, KMO값은 .92, Bartlett 구형성 검정치는 1222.71(p=.00)로 나타났고, 단요인으로 이루어져 있었다. Cronbach's α는 기존 연구는 .
후속연구
교수자가 교육의 초점을 학생이 학습내용을 구성할수 있는 과정에 맞추고, 학생의 응답형태를 설명형 응답이나 질문응답으로 하고, 학생들에게 생각하고 표현할 수 있는 충분한 시간을 제공하는 방식으로 교수방법을 구성하면 의미있는 상호작용이 일어날 수 있다(남정희 외, 2010). 또한 학습자 간의 상호작용을 높이기 위해서는 최근 페이스북이나 트위터 등의 SNS(Social Network Service)와 같은 관계지향적인 협력학습을 활용하여 수업을 구성할 수 있을 것이다.
문제해결력을 선정하여 연구를 진행하였다. 영재교육의 성과로 프로그램 만족도와 같은 다양한 변인을 선정하고 이에 영향을 주는 셀프리더십이나 사회경제적 변인을 고려하여 좀더 구체적인 모형으로 발전시켜 나간다면 좋은 후속 연구가 될 수 있을 것이다.
영재학생을 대상으로 설문하였기 때문에 그 결과를 일반학생을 전체에게 일반화 시키는데 다소 어려움이 있을 것이다. 일반학생을 대상으로 하여 추후 연구를 진행시킬 수 있을 것이다.
지막으로 본 연구는 영재를 대상으로 횡단연구로 진행하였다. 후속연구에서는 이들을 대상으로 종단적으로 연구한다면 영재교육의 성과가 장기적으로 어떠한 변화양상을 나타내는지를 살펴볼 수 있을 것이다.
질의응답
핵심어
질문
논문에서 추출한 답변
3P모형에서 예비단계 내의 변수인 학생요인이란 무엇을 말하는가?
3P모형에서 예비단계는 학생요인과 교수맥락으로 구분된다. 학생요인은 학습자 개개인의 역량과 능력에 따른 학습동기로 주제와 관련된 학생의 선수 지식, 주제에 대한 관심, 학생능력 및 참여도 등을 말한다. 본 연구에서는 학습자 개개인의 능력중 하나인 메타인지를 선정하였다.
메타인지란?
메타인지는 자신의 사고과정에 대해 인식하면서 스스로 목표를 설정하며 자신의 수행을 계획하고 점검하며 평가하는 능력을 의미한다(Flavell, 1979). 특히 영재교육에 있어서 메타인지는 영재의 지능발달을 돕기 위해 관심을 받고 있는 영역이며(황은숙, 양승호, 2004), 교수자와 부모들은 적절한 교육을 통해 영재의 메타인지를 개발해야 한다고 했다(Cheng, 1993).
문제해결력이란?
과정과 관련된 변인으로는 문제해결력을 선정하였다. 문제해결력은 인지전략이나 창의적 사고력, 비판적 사고력 같은 고차원적인 인지능력들을 활용하여 주어진 문제와 연관되어 있는 장애요소를 극복함으로써 바람직한 목표 상태에 도달하기 위한 일련의 사고과정이다(강문숙, 박수홍, 김두규, 2012). 문제해결력은 문제해결에 대한 자신감, 접근-회피양상, 개인적통제양식으로 구성된다(Heppner & Petersen, 1982).
참고문헌 (54)
강명희, 송윤희, 박성희 (2008). 웹 기반 문제중심학습에서 메타인지, 몰입, 상호작용과 문제해결력의 관계.
강문숙, 박수홍, 김두규 (2012). 예비유아교사의 문제해결력 증진을 위한 블렌디드 PBL 프로그램 개발. 교사교육연구, 51(3), 333-352.
최영신, 김영희 (2006). 가족의 정서적 환경, 자기효능감, 문제해결력이 초등학생의 학업성취에 미치는 영향. 놀이치료연구, 10(2).
한기순 (2006). 국내 영재교육 프로그램의 현황과 과제. 영재와 영재교육, 5(1), 109-129.
황은숙, 양승호 (2004). 영재의 메타인지 발달에 관한 연구동향과 과제, 사회교육연구. 13, 105-135.
Annemie Desoete, Herbert Roeyers & Ann Buysse (2001). Metacognition and mathematical problem solving in Grade 3. Journal of Learning Disabilities, 34(5), 435-449.
Arbaugh, J. B. (2000). Virtual classroom versus physical classroom: An exploratory study of class discussion patterns and student learning in an asynchronous Internet-based MBA course. Journal of Management Education, 24(2), 213-233.
Battista, M. & Clements, D. (1986). The effects of Logo and CAI problem solving environments on problem-solving abilities and mathematics achievement. Computers in Human Behavior, 2, 183-193.
Bernadette, B., Linda S., Roger L., & Elizabeth R. (1985). Metacognition and problem solving: A process-oriented approach. Journal of Experimental Psychology: Learning, Memory, and Cognition, 21(1), 205-223.
Biggs, J. B. (2003). Teaching for quality learning at university (2nd ed.). Maidenhead: Open University Press.
Bouffard-Bouchard, T., Parent, S., & Laviree, S. (1993). Self-regulation on a concept-formation task among average and gifted students. Journal of Experimental Child Psychology, 56(1), 115-134.
Chan, K. W. (2010). The Role of Epistemological Beliefs in Hong Kong Pre-service Teachers' Learning. The Asia-Pacific Education Researcher, 19(1), 7-24.
Chang, C. Y.(1999). The use of a problemsolving-based instructional model in initiating change in students' achievement and alternative frameworks. International Journal of Science Education, 21(4), 373-388.
Dowson, M., & McInerney, D. M. (2004). The development and validation of the goal orientation and learning strategies survey (GOALS-S). Educational and Psychological Measurement, 64(2), 290-310.
Hair, J. F., Anderson, R. E., Tatham, R. L., & Black, W. C. (1995). Multivariate data analyses with readings. NJ: Englewood.
Heppner, P. P., & Petersen, C. H. (1982). The development and implications of a personal problem-solving inventory. Journal of Counseling Psychology, 29(1), 66-75.
Jaberi, A., Mohammadi, F. A., & Afroghe, S. (2014). The interaction between Iranian EFL learners' motivation, creativity and their English achievement scores. Enjoy Teaching Journal, 2(1), 113-120.
Kline, R. B. (2005). Principles and practice of structural equation modeling. NY: Guilford.
Mehan, H. (1998). The Study of Social Interaction in Educational Settings: Accomplishments and Unresolved Issues1. Human development, 41(4), 245-269.
Meyer, M. L., Salimpoor, V. N., Wu, S. S., Geary, D. C., & Menon, V. (2010). Differential contribution of specific working memory components to mathematics achievement in 2nd and 3rd graders. Learning and Individual Differences, 20(2), 101-109.
Patrick, H., Ryan, A. M., & Kaplan, A. (2007). Early adolescents' perceptions of the classroom social environment, motivational beliefs, and engagement. Journal of Educational Psychology, 99(1), 83-98.
Pintrich, P. R. (1991). A manual for the use of the Motivated Strategies for Learning Questionnaire (MSLQ). Ann Arbor: University of Michigan, National Center for Research to Improve Postsecondary Teaching and Learning.
Sagayadevan, V., & Jeyaraj, S. (2012). The role of emotional engagement in lecturer-student interaction and the impact on academic outcomes of student achievement and learning. Journal of the Scholarship of Teaching and Learning, 12(3), 1-30.
Savery, J. R., & Duffy, T. M. (1995). Problem based learning: An instructional model and its constructivist framework. Educational technology, 35(5), 31-38.
Yang, H. J., Yu, J. C., & Wang, C. C. (2010). Social interactions in collaborative problem-solving in a teaching experiment involving a micro-chip. International Journal of Electrical Engineering Education, 47(3), 319-328.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.