[논문]융합인재교육(STEAM)을 위한 창의적 공학문제해결 성향 검사 도구 개발

강주원; 남윤경

doi:10.15523/jksese.2016.9.3.276

융합인재교육(STEAM)을 위한 창의적 공학문제해결 성향 검사 도구 개발
The development of an Instrument for Measuring the Creative Engineering Problems Solving Propensity for STEAM 원문보기

대한지구과학교육학회지 = Journal of the Korean society of earth science education, v.9 no.3, 2016년, pp.276 - 291

강주원 (경남과학고등학교) , 남윤경 (부산대학교)

초록
AI-Helper

본 연구는 학생들의 창의적 공학문제해결 성향을 측정할 수 있는 신뢰성과 타당성이 검증된 검사도구를 개발하는 것이다. 문헌 분석 및 전문가 협의 과정을 통해 예비 검사 도구 구성 요인을 동기, 환경, 성격, 공학 설계, 공학적 사고 습관, 공학과 공학자, 소통 및 협업 능력 7요인을 추출하였고, 구성 요인과 각 문항들의 조작적 정의 사이의 관련성을 바탕으로 구성 요인별 10개 내외의 예비 문항을 제작하였다. 7요인 40문항의 예비 검사 문항에 대해 전체 문항과 요인별로 문항 신뢰도 검사 및 세 차례에 걸친 탐색적 요인 분석을 실시하여 동기 3문항, 공학 설계 6문항, 공학적 사고 습관 9문항, 공학과 공학자 4문항, 소통과 협업능력 6문항으로 구성된 5요인 총 28문항의 창의적 공학문제해결 성향검사 도구를 개발하였다. 각 요인별 신뢰도는 .733에서 .892 사이의 값을 보였고 공학적 사고습관 요인의 신뢰도(${\alpha}=.892$)가 가장 높고, 동기 요인의 신뢰도(${\alpha}=.733$)가 가장 낮았다. 전체 문항의 신뢰도는 .906으로 검사 도구의 높은 신뢰도를 보였다. 이를 통해 3차에 걸친 요인 분석 결과 각 문항들의 요인에 대한 범주화가 잘 이루어졌고 내용의 구조적 타당도가 향상되어 신뢰 할 수 있는 검사 도구가 개발된 것으로 볼 수 있다. 본 연구 결과는 학생들의 창의성과 문제해결 성향을 동시에 진단할 수 있는 검사 도구로 활용될 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study is to develop a valid and reliable instrument for measuring students' creative engineering problem solving propensity. The creative engineering problem solving is operationally defined in this study as a creative problem solving skill in an engineering context. To develop the instrument, first we define seven common constructs between engineering problem solving skill and creative problem solving skill through an intensive literature review; motivation, context, personal character, engineering design, engienering habits of mind, understandings of engineering and engineers, communication skill, and collaboration skill. Based on the seven constructs and the face validity test conducted by two in-service science teachers and 4 experts in science education research, 40 preliminary items were developed. Then the preliminary instrument was implemented in a science gifted highschool to measure the reliability of the instrument. From the 40 items, 34 items were selected through the initial reliability test by Cronbach's ${\alpha}$(>.75). Finally through the three times of factor analysis process, 28 items in five construct categories were selected; motivation (3 items), engineering design (6 items), engineering habits of mind (9 items), understandings of engineering and engineers (4 items), communication and collaboration skill (6 items). The factor analysis result showed that the reliability of each construct category was between .733 to .892., meaning that the instrument is reliable in terms of the higher structural validity (each item is categorized in an appropriate construct category). We expect that the creative engineering problem solving propensity instrument developed in this study can be used in various contexts for STEAM education research as a reliable and valid instrument.

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

이에 본 연구의 목적은 창의성과 창의적 문제 해결력, 공학적 문제해결 성향을 통합적이고 정량적으로 측정할 수 있는 신뢰도와 타당도가 검증된 도구를 개발하는 것이다. 본 연구는 연구의 목적에 따라 1학기 간 과제 연구를 통해 융합과학교육 프로젝트를 수행하는 과학 영재고 학생을 대상으로 창의적 공학 문제 해결 성향을 측정하는 검사지를 개발, 그 신뢰도와 타당도를 검증하였다.
본 연구는 학생들의 공학적 문제해결 상황에서 창의적 문제해결 성향을 측정할 수 있는 신뢰성과 타당성이 검증된 검사 도구를 개발하는 것이다. 창의적 공학문제해결 성향 검사 도구에 대한 기존의 검사지가 존재하지 않기 때문에 구성 요인 고찰과 구안을 위해 문헌 분석 및 전문가 협의 과정을 거쳤다.
본 연구는 학생들의 창의적 공학문제해결 성향을 측정할 수 있는 신뢰성과 타당성이 검증된 검사 도구를 개발하는 것이다. 문헌 분석 및 전문가 협의 과정을 통해 예비 검사 도구 구성 요인을 동기, 환경, 성격, 공학 설계, 공학적 사고 습관, 공학과 공학자, 소통 및 협업 능력 7요인을 추출하였고, 구성 요인과 각 문항들의 조작적 정의 사이의 관련성을 바탕으로 구성 요인별 10개 내외의 예비 문항을 제작하였다.
이 연구는 창의적 공학문제 해결 성향을 측정할 수 있는 검사 도구를 개발하는데 목적이 있다. 이를 위한 연구 절차 및 연구 방법은 Fig.
그러므로 창의성과 창의적 문제해결력, 공학적 문제해결력의 각각의 특징적 요소와 측정하고자 하는 내용의 유사성을 분석하여 이를 동시에 측정할 수 있는 통합된 검사 도구를 개발할 필요가 있다. 이에 본 연구의 목적은 창의성과 창의적 문제 해결력, 공학적 문제해결 성향을 통합적이고 정량적으로 측정할 수 있는 신뢰도와 타당도가 검증된 도구를 개발하는 것이다. 본 연구는 연구의 목적에 따라 1학기 간 과제 연구를 통해 융합과학교육 프로젝트를 수행하는 과학 영재고 학생을 대상으로 창의적 공학 문제 해결 성향을 측정하는 검사지를 개발, 그 신뢰도와 타당도를 검증하였다.

제안 방법

”의 15번(d5) 문항은 4요인(공학과 공학자)에 맞지 않기 때문에 두 문항을 제거하여 3차 요인 분석을 해 보았다.
이를 통해 예비 검사 도구 구성 요인을 동기, 환경, 성격, 공학 설계, 공학적 사고 습관, 공학과 공학자, 소통 및 협업 능력 7요인을 추출하였고, 구성 요인과 각 문항들의 조작적 정의 사이의 관련성을 바탕으로 구성 요인별 10개 내외의 예비 문항을 제작하였다. 7요인 40문항의 예비 검사 문항에 대해 전체 문항과 요인별로 문항 신뢰도 검사 및 세 차례에 걸친 탐색적 요인 분석을 실시하여 동기 3문항, 공학 설계 6문항, 공학적 사고 습관 9문항, 공학과 공학자 4문항, 소통과 협업능력 6문항으로 구성된 5요인 총 28문항의 창의적 공학문제해결 성향 검사 도구를 개발하였다. 요인 분석 결과 각각 독립적인 특성을 나타내는 5요인으로 잘 분류 되었고, 5개 요인의 전체 설명 변량은 61.
0 프로그램을 사용하였다. KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)측도를 사용하여 변수들 간의 상관관계를 살펴본 다음 요인 분석 모형의 적합성 여부를 나타내는 Bartlett의 단위행렬 점검 결과를 확인 후 탐색적 요인 분석을 실시하였다. 탐색적 요인 수는 구안 단계에서 설정한대로 5요인으로 분석을 실시하였다.
개발된 예비 검사지를 연구 대상자에게 투입한 자료를 사용하여 7요인 40문항의 예비 검사 문항에 대해 전체 문항과 요인별로 문항 신뢰도 검사를 실시하였고, 사전 요인 분석을 통해 각 문항들의 전체 문항에 대한 공통성을 분석하여 우선적으로 각 요인별 공통성이 0.4이하인 문항은 공통성이 낮다고 판단하여 제거하였다.
이 두 문항은 “두 요인 어디에도 큰 상관성이 없다”라는 전문가 검토 의견에 의해 삭제하기로 하였다. 그래서 다른 요인에 포함되어 있는 1번(a1), 11번(d1), 12번(d2), 15번(d5), 21번(d11), 22번(d12)은 그대로 두고 17번(d7), 24번(e1) 문항만 제거하여 2차 요인 분석을 실시하였다.
기존의 검사지가 존재하지 않기 때문에 내용적 측면에서의 타당도 확보를 위해 문헌 연구 조사로 구성 요인에 대한 이론적 배경을 정리하고, 과학 교육 및 STEM 교육 전문가 4명과 STEAM 교사연구회 및 관련 연구 활동, 관련 연수를 100시간 이상 이수한 현직 고등학교 교사 2명과의 논의를 거쳐 검사 도구의 내용적 타당성을 확보하기 위한 노력을 하였다. 창의성, 창의적 문제 해결, 공학 교육의 핵심 요소, 공학에 대한 인식 등에 대한 구성 요인을 분석하여 창의적 공학문제해결 성향 검사 예비 검사 도구의 7가지 구성 요인으로 동기, 환경, 성격, 공학 설계, 공학적 사고 습관, 공학과 공학자, 소통 및 협업 능력을 추출하였다.
보통은 Kaiser 방식에 따라 고유치(eigenvalue)가 1이상으로 추출되는 요인 수를 설정하지만, 요인 분석의 목적은 여러 개의 변수들에 내재된 정보를 최대한 사용하여 보다 적은 수의 요인들로 압축·요약하는데 있으므로 초기에 나타나는 모든 요인을 사용하는 것은 비합리적이다(노형진, 2003; 허준, 2013). 따라서 본 연구에서는 문헌 연구 결과 추출한 7요인 중 2요인이 신뢰도 검사 결과에 따라 삭제되어 요인의 수를 5로 설정하여 요인 추출을 실시하였다. 요인 추출 모형은 주성분 분석법을 사용하였고 요인 회전은 Varimax를 이용한 직각회전을 이용하였다.
본 연구는 학생들의 창의적 공학문제해결 성향을 측정할 수 있는 신뢰성과 타당성이 검증된 검사 도구를 개발하는 것이다. 문헌 분석 및 전문가 협의 과정을 통해 예비 검사 도구 구성 요인을 동기, 환경, 성격, 공학 설계, 공학적 사고 습관, 공학과 공학자, 소통 및 협업 능력 7요인을 추출하였고, 구성 요인과 각 문항들의 조작적 정의 사이의 관련성을 바탕으로 구성 요인별 10개 내외의 예비 문항을 제작하였다. 7요인 40문항의 예비 검사 문항에 대해 전체 문항과 요인별로 문항 신뢰도 검사 및 세 차례에 걸친 탐색적 요인 분석을 실시하여 동기 3문항, 공학 설계 6문항, 공학적 사고 습관 9문항, 공학과 공학자 4문항, 소통과 협업능력 6문항으로 구성된 5요인 총 28문항의 창의적 공학문제해결 성향 검사 도구를 개발하였다.
예비 검사 도구의 구조적 타당성을 검증하기 위해 탐색적 요인 분석을 실시하였다. 요인 분석이란 많은 변수들의 상호 관련성을 기초로 하여 변수 속에 내재되어 있는 소수의 공통적인 요인(factor)을 찾아 변수를 적은 수의 구조로 축약하거나, 변수들의 공통 요인을 찾는 통계 기법이다(김석우, 2008).
예비검사 문항의 신뢰도 및 요인별 공통성을 확인한 후 신뢰도가 낮고 공통성이 낮은 8문항을 제거하였다. 이후 32문항에 대해 문항과 요인에 대한 구조적 타당도 검증을 위해 3차에 걸쳐 요인 분석을 실시하였는데 요인 적재량(factor loading) 값 0.
창의성, 창의적 문제해결, 공학적 문제해결 성향의 구성 요인은 조작적 정의에 따라 다양한 요인이 존재할 수 있다. 이 연구에서 개발된 창의적 공학문제해결 성향 검사 도구는 공학 설계를 기반으로 한 문제 상황에서의 정의적 측면을 참고하여 문헌 분석과 요인 분석을 통해 추출된 요인의 범주로 한정지었다. 그러므로 더 많은 참고 문헌 분석과 후속 연구를 통해 정의적 요인과 인지적 요인을 추출하여 창의적 공학문제해결 성향에 대한 이해도를 높일 필요가 있다.
이를 바탕으로 40문항에 대해 내용이 구체적이지 않거나, 용어 사용의 모호성이 있는 부분을 과학 교육 전문가 4명에게 검토를 받아 내용 타당도를 확보하였다. 이는 개발된 문항이 학생들의 창의적 공학문제해결 성향을 알아보는데 적합한지 알아보기 위해 5점 만점의 리커트 척도를 사용하여 요인별, 각 문항별로 내용 검토를 받았다.
또한 ‘동기’ 요인은 두 과정에서 공통적으로 물어보는 요인으로 나타난다. 이를 토대로 문헌 연구와 전문가 협의를 통해 예비 검사 도구의 문항을 제작하였다. 일반적으로 검사에서 하위 요인별로 대략 3~15개 정도의 문항으로 구성할 것을 권고하고 있어(Croker & Algina, 1996) 본 연구에서는 예비 문항은 각 요인별로 3~13개 문항으로 구성하여 총 40문항의 예비 검사 문항을 개발하였다.
창의적 공학문제해결 성향 검사 도구에 대한 기존의 검사지가 존재하지 않기 때문에 구성 요인 고찰과 구안을 위해 문헌 분석 및 전문가 협의 과정을 거쳤다. 이를 통해 예비 검사 도구 구성 요인을 동기, 환경, 성격, 공학 설계, 공학적 사고 습관, 공학과 공학자, 소통 및 협업 능력 7요인을 추출하였고, 구성 요인과 각 문항들의 조작적 정의 사이의 관련성을 바탕으로 구성 요인별 10개 내외의 예비 문항을 제작하였다. 7요인 40문항의 예비 검사 문항에 대해 전체 문항과 요인별로 문항 신뢰도 검사 및 세 차례에 걸친 탐색적 요인 분석을 실시하여 동기 3문항, 공학 설계 6문항, 공학적 사고 습관 9문항, 공학과 공학자 4문항, 소통과 협업능력 6문항으로 구성된 5요인 총 28문항의 창의적 공학문제해결 성향 검사 도구를 개발하였다.
일반적으로 검사에서 하위 요인별로 대략 3~15개 정도의 문항으로 구성할 것을 권고하고 있어(Croker & Algina, 1996) 본 연구에서는 예비 문항은 각 요인별로 3~13개 문항으로 구성하여 총 40문항의 예비 검사 문항을 개발하였다.
전문가의 내용 타당도 검사 결과와 신뢰도 검사 결과를 바탕으로 예비검사 문항의 성격과 환경 요인에 해당하는 6문항(5 ~ 10번 문항)을 삭제하였다. 그리고 사전 요인 분석을 통해 각 문항들의 전체 문항에 대한 공통성을 분석한 결과 34문항에 대해 16번 문항(.
기존의 검사지가 존재하지 않기 때문에 내용적 측면에서의 타당도 확보를 위해 문헌 연구 조사로 구성 요인에 대한 이론적 배경을 정리하고, 과학 교육 및 STEM 교육 전문가 4명과 STEAM 교사연구회 및 관련 연구 활동, 관련 연수를 100시간 이상 이수한 현직 고등학교 교사 2명과의 논의를 거쳐 검사 도구의 내용적 타당성을 확보하기 위한 노력을 하였다. 창의성, 창의적 문제 해결, 공학 교육의 핵심 요소, 공학에 대한 인식 등에 대한 구성 요인을 분석하여 창의적 공학문제해결 성향 검사 예비 검사 도구의 7가지 구성 요인으로 동기, 환경, 성격, 공학 설계, 공학적 사고 습관, 공학과 공학자, 소통 및 협업 능력을 추출하였다. 창의적 문제해결 과정에서 공통적으로 중시하는 요인은 확산적 사고(지적 사고과정), 지식, 동기, 환경, 성격이었다.
KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)측도를 사용하여 변수들 간의 상관관계를 살펴본 다음 요인 분석 모형의 적합성 여부를 나타내는 Bartlett의 단위행렬 점검 결과를 확인 후 탐색적 요인 분석을 실시하였다. 탐색적 요인 수는 구안 단계에서 설정한대로 5요인으로 분석을 실시하였다. 보통은 Kaiser 방식에 따라 고유치(eigenvalue)가 1이상으로 추출되는 요인 수를 설정하지만, 요인 분석의 목적은 여러 개의 변수들에 내재된 정보를 최대한 사용하여 보다 적은 수의 요인들로 압축·요약하는데 있으므로 초기에 나타나는 모든 요인을 사용하는 것은 비합리적이다(노형진, 2003; 허준, 2013).

대상 데이터

그러므로 더 많은 참고 문헌 분석과 후속 연구를 통해 정의적 요인과 인지적 요인을 추출하여 창의적 공학문제해결 성향에 대한 이해도를 높일 필요가 있다. 그리고 창의적 공학문제해결 성향 검사 도구를 개발하는 과정에서 경남 소재 고등학교 1학년 영재 학생을 연구 대상으로 하였다. 김보을과 권치순(2014), 전은선과 이형철(2015)의 연구에 따르면 과학 영재의 경우 과학적 태도는 전 영역에서 일반고등학교 학생들보다 높게 나타나는 것으로 나타났다.
문항의 내용 타당도 검증을 위해 먼저 현직 고등학교 교사 3명에게 검사 문항을 학생 수준에서 제대로 이해할 수 있는지에 대한 검토를 받았다. 이를 바탕으로 40문항에 대해 내용이 구체적이지 않거나, 용어 사용의 모호성이 있는 부분을 과학 교육 전문가 4명에게 검토를 받아 내용 타당도를 확보하였다.
연구 대상은 다양한 프로젝트 탐구 활동 경험이 많은 경남 소재 특목고인 K고등학교 1학년 학생 100명으로 하였다. 이 학교는 1학년 5개 학급으로 구성되어 있고 남학생은 75명, 여학생은 25명이다.
연구 대상은 다양한 프로젝트 탐구 활동 경험이 많은 경남 소재 특목고인 K고등학교 1학년 학생 100명으로 하였다. 이 학교는 1학년 5개 학급으로 구성되어 있고 남학생은 75명, 여학생은 25명이다. 이들 중 29명의 학생은 다양한 형태의 프로젝트 및 STEM 관련 연구 활동을 3회 이상 경험했으며 52명의 학생은 1~2회, 그리고 19명의 학생은 경험이 없었다.
문항의 내용 타당도 검증을 위해 먼저 현직 고등학교 교사 3명에게 검사 문항을 학생 수준에서 제대로 이해할 수 있는지에 대한 검토를 받았다. 이를 바탕으로 40문항에 대해 내용이 구체적이지 않거나, 용어 사용의 모호성이 있는 부분을 과학 교육 전문가 4명에게 검토를 받아 내용 타당도를 확보하였다. 이는 개발된 문항이 학생들의 창의적 공학문제해결 성향을 알아보는데 적합한지 알아보기 위해 5점 만점의 리커트 척도를 사용하여 요인별, 각 문항별로 내용 검토를 받았다.

데이터처리

요인 분석을 통해 타당성을 평가할 수 있고, 동시에 불필요한 변수들을 제거할 수 있다. 검사 도구의 문항 신뢰도 분석 및 요인별 상관계수와 탐색적 요인 분석을 위해 SPSS 12.0 프로그램을 사용하였다. KMO(Kaiser-Meyer-Olkin)측도를 사용하여 변수들 간의 상관관계를 살펴본 다음 요인 분석 모형의 적합성 여부를 나타내는 Bartlett의 단위행렬 점검 결과를 확인 후 탐색적 요인 분석을 실시하였다.
요인 분석을 통해 본 검사 문항에 대한 각각의 하위 요인별로 신뢰도 및 상관 분석을 실시하였다. 문항의 신뢰도는 Cronbach’s α의 내적일치도를 통하여 측정하였고, 상관 계수는 .
예비검사 문항의 신뢰도 및 요인별 공통성을 확인한 후 신뢰도가 낮고 공통성이 낮은 8문항을 제거하였다. 이후 32문항에 대해 문항과 요인에 대한 구조적 타당도 검증을 위해 3차에 걸쳐 요인 분석을 실시하였는데 요인 적재량(factor loading) 값 0.4이상을 기준으로 하여 5요인으로 잘 구분되었고, 각 요인 분석에 따른 각 요인의 설명량 순서와 문항 번호는 table 3과 같다.

이론/모형

따라서 본 연구에서는 문헌 연구 결과 추출한 7요인 중 2요인이 신뢰도 검사 결과에 따라 삭제되어 요인의 수를 5로 설정하여 요인 추출을 실시하였다. 요인 추출 모형은 주성분 분석법을 사용하였고 요인 회전은 Varimax를 이용한 직각회전을 이용하였다.

성능/효과

이 연구에서는 추출된 요인을 근거로 28개의 문항을 요인 분석한 결과 각각 독립적인 특성을 나타내는 5요인으로 분류 되었다. table 4에서 보는 바와 같이 5개 요인의 전체 설명 변량은 61.7%로 상당히 높고, 요인별로는 공학적 사고습관이 19.6%, 소통 및 협업능력이 13.4%, 공학설계가 11.2%, 동기 9.1%, 공학과 공학자가 8.4%로 설명 변량을 갖는 것으로 나타났다. 각 요인별 신뢰도는 .
각 요인별 신뢰도는 .733에서 .892 사이의 값을 보여 검사도구의 요인별 신뢰도는 충분히 높은 것으로 나타났고, 공학적 사고습관 요인의 신뢰도(α=.892)가 가장 높고 동기 요인의 신뢰도(α=.733)가 가장 낮았다.
4%로 설명 변량을 갖는 것으로 나타났다. 각 요인별 신뢰도는 .733에서 .892 사이의 값을 보여 검사도구의 요인별 신뢰도는 충분히 높은 것으로 나타났고. 분류된 요인들은 세 차례에 걸친 요인 분석을 통해 요인별 타당도가 향상되었다.
본 연구를 통해 설정된 창의적 공학문제해결 성향 검사 도구의 구성 요인은 동기(motivation), 공학설계(Engineering Design), 공학적 사고습관, 공학과 공학자, 소통과 협업능력이다. 공학 설계 기반의 STEM 수업에서 학생들은 공학 설계 과정을 경험하고 공학과 직업으로서 공학자의 일에 대한 이해를 높일 수 있고 이를 통해 직업으로서의 공학에 대해 배우고, 다양한 공학 과목과 여러 공학자가 되는 과정을 이해하게 된다(이효녕 외, 2013; Moore et al.
892 사이의 값을 보여 검사도구의 요인별 신뢰도는 충분히 높은 것으로 나타났고. 분류된 요인들은 세 차례에 걸친 요인 분석을 통해 요인별 타당도가 향상되었다.
7요인 40문항의 예비 검사 문항에 대해 전체 문항과 요인별로 문항 신뢰도 검사 및 세 차례에 걸친 탐색적 요인 분석을 실시하여 동기 3문항, 공학 설계 6문항, 공학적 사고 습관 9문항, 공학과 공학자 4문항, 소통과 협업능력 6문항으로 구성된 5요인 총 28문항의 창의적 공학문제해결 성향 검사 도구를 개발하였다. 요인 분석 결과 각각 독립적인 특성을 나타내는 5요인으로 잘 분류 되었고, 5개 요인의 전체 설명 변량은 61.7%로, 1차 요인 분석 전의 전체 설명 변량(57.9%) 보다 향상된 것으로 3차에 걸친 요인 분석을 통해 검사 도구의 설명력이 나아진 것으로 나타났다. 요인별로는 공학적 사고습관이 19.
812로써 ‘꽤 좋음(meritorious)’으로 좋은 설명력을 가졌다. 요인 분석 모형의 적합성 여부를 나타내는 Bartlett의 구형성 검정 결과 유의 확률은 .000으로 나타나 수집한 자료가 요인 분석에 적합함을 알 수 있었다.
table 4에서 보는 바와 같이 5개 요인의 전체 설명 변량은 61.7%로 상당히 높고, 요인별로는 공학적 사고습관이 19.6%, 소통 및 협업능력이 13.4%, 공학설계가 11.2%, 동기 9.1%, 공학과 공학자가 8.4%로 설명 변량을 갖는 것으로 나타났다. 각 요인별 신뢰도는 .
이 연구에서는 추출된 요인을 근거로 28개의 문항을 요인 분석한 결과 각각 독립적인 특성을 나타내는 5요인으로 분류 되었다. table 4에서 보는 바와 같이 5개 요인의 전체 설명 변량은 61.
각 요인별 상관관계는 전체 문항에 대한 상관관계에 비해 전체적으로 낮은 것을 볼 수 있다. 이러한 결과로 볼 때 3차에 걸친 요인 분석 결과 각 문항들의 요인에 대한 범주화가 잘 이루어져 각 요인들은 더 독립적인 요인으로, 요인 간 상관관계가 높을 때 나타나는 다중공선성의 문제로부터 안전한 것으로 보인다.
각 요인별 상관관계는 전체 문항에 대한 상관관계에 비해 전체적으로 낮은 것을 볼 수 있었다. 이러한 결과로 볼 때 3차에 걸친 요인 분석 결과 각 문항들의 요인에 대한 범주화가 잘 이루어졌고 내용의 구조적 타당도가 향상된 것으로 볼 수 있다.
이후 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 측도를 사용하여 변수들 간의 상관관계를 살펴본 결과 KMO의 MSA값은 .812로써 ‘꽤 좋음(meritorious)’으로 좋은 설명력을 가졌다.
창의성, 창의적 문제 해결, 공학 교육의 핵심 요소, 공학에 대한 인식 등에 대한 구성 요인을 분석하여 창의적 공학문제해결 성향 검사 예비 검사 도구의 7가지 구성 요인으로 동기, 환경, 성격, 공학 설계, 공학적 사고 습관, 공학과 공학자, 소통 및 협업 능력을 추출하였다. 창의적 문제해결 과정에서 공통적으로 중시하는 요인은 확산적 사고(지적 사고과정), 지식, 동기, 환경, 성격이었다. 공학적 문제해결 과정에서는 공학적 사고습관, 공학 설계, 공학과 공학자, 협업 능력이었다.

후속연구

김보을과 권치순(2014), 전은선과 이형철(2015)의 연구에 따르면 과학 영재의 경우 과학적 태도는 전 영역에서 일반고등학교 학생들보다 높게 나타나는 것으로 나타났다. 그러므로 본 연구는 영재 학생과 일반 학생의 기본적인 특성 차이를 반영하지 못하였으므로 일반고등학교 또는 중학교 학생들에게도 이 검사 도구를 적용하여 신뢰도와 타당도를 확인하여 본 검사 도구를 모든 학생을 대상으로 일반화할 필요가 있다. 즉, 학년, 학교급에 따라 검사 도구의 표준화까지 추후 연구가 진행된다면 공학 설계에 기반한 다양한 통합적 STEM 교육 활동의 효과 해석에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
이를 통해 3차에 걸친 요인 분석 결과 각 문항들의 요인에 대한 범주화가 잘 이루어졌고 내용의 구조적 타당도가 향상되어 신뢰 할 수 있는 검사 도구가 개발된 것으로 볼 수 있다. 본 연구 결과는 학생들의 창의성과 문제해결 성향을 동시에 진단할 수 있는 검사 도구로 활용될 수 있을 것이다.
현재 개정이 진행되고 있는 2015 과학 교육과정에서는 이러한 공학 설계의 취지를 반영하려는 노력을 하고 있고, STEAM 리더스 스쿨, 교사연구회를 주축으로 STEAM 프로그램이 개발되어 적용되고 있으며(심재호 외, 2015) STEAM R&E 과제 지원 사업 외 이미 오래 전부터 이와 유사하게 과제 연구 및 과학전람회, 발명 대회 등 공학 설계에 기반한 다양한 프로젝트 연구 활동이 일선 학교 현장에서 실시되고 있다. 이러한 상황에서 본 연구 결과는 이러한 연구 활동을 진행한 학생들의 창의성과 문제해결 성향을 각 요인별 또는 전체적으로 진단할 수 있는 검사 도구로 활용될 수 있을 것이다.
그러므로 본 연구는 영재 학생과 일반 학생의 기본적인 특성 차이를 반영하지 못하였으므로 일반고등학교 또는 중학교 학생들에게도 이 검사 도구를 적용하여 신뢰도와 타당도를 확인하여 본 검사 도구를 모든 학생을 대상으로 일반화할 필요가 있다. 즉, 학년, 학교급에 따라 검사 도구의 표준화까지 추후 연구가 진행된다면 공학 설계에 기반한 다양한 통합적 STEM 교육 활동의 효과 해석에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	STEAM 교육에서 요구하는 융합 교육의 범위는 무엇인가?	STEAM 교육의 핵심 목표는 교과간 통합을 통하여 창의력이 경쟁력의 핵심이 되는 새로운 시대에 부합하는 인재를 양성하는 것이다(교육과학기술부·한국과학창의재단, 2012). STEAM 교육에서 요구하는 융합 교육의 범위는 기존의 단순한 학문간 융합에 그치지 않고 실생활과 관련된 문제를 계획, 설계, 제작 및 평가하는 공학적인 설계 및 해결 과정을 중시하는 ‘통합적 STEM 교육(Integrated STEM Education)’ 및 ‘과학 공학 융합 교육(Engineering Intergated Science)’이다(문대영, 2009; 성의석과 나승일, 2012; 이선주, 2015; 이효녕 외, 2013; 이효녕 외, 2014; 이춘식, 2012; Nam et al., 2016; NGSS Lead States, 2013).
	STEAM 교육의 핵심 목표는 무엇인가?	STEAM 교육의 핵심 목표는 교과간 통합을 통하여 창의력이 경쟁력의 핵심이 되는 새로운 시대에 부합하는 인재를 양성하는 것이다(교육과학기술부·한국과학창의재단, 2012). STEAM 교육에서 요구하는 융합 교육의 범위는 기존의 단순한 학문간 융합에 그치지 않고 실생활과 관련된 문제를 계획, 설계, 제작 및 평가하는 공학적인 설계 및 해결 과정을 중시하는 ‘통합적 STEM 교육(Integrated STEM Education)’ 및 ‘과학 공학 융합 교육(Engineering Intergated Science)’이다(문대영, 2009; 성의석과 나승일, 2012; 이선주, 2015; 이효녕 외, 2013; 이효녕 외, 2014; 이춘식, 2012; Nam et al.
	공학 설계 기반의 수업의 긍정적 효과를 볼 수 있는 사례는 무엇인가?	실제로 여러 연구를 통해 공학 설계 기반의 수업이 과학 지식 증가 등 인지적 영역뿐 아니라 과학과 공학에 대한 태도와 인식 등 정의적인 영역에서 긍정적인 효과가 증명되었다. 예를 들어 Olds, et al. (2006)의 연구는 공학 설계 활동을 통해 학생들이 공학적 지식, 간단한 기계에 대한 이해를 증가 한 것을 보여 주었으며, Apedoe, et al. (2008)는 공학 설계를 이용한 화학 수업을 통해 학생들의 원자의 상호작용과 에너지에 대한 이해가 증가함을 보여주었다. 공학 설계 수업이 정의적 영역에 미치는 효과에 대한 연구는 인지적 영역 보다 더 활발히 진행 되었으며(Nam et al., 2016; Samuel, Robert, Ryan & Dina, 2011), 공학 설계 중심의 통합적 STEM 교육은 학생들의 비판적 사고력, 창의적 문제 해결력, 대인 관계를 포함한 소통 및 협업 능력, 진로 개발 능력 등의 핵심 역량 증진에 긍정적인 효과를 있음을 보여 주었다(성의석과 나승일, 2012).

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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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