[논문]학습과 평가를 통합한 컴퓨팅 사고력 기반의 수업이 초등학생의 메타인지와 수학학업성취도에 미치는 영향

심효신; 박만구

doi:10.7468/jksmec.2019.22.4.239

학습과 평가를 통합한 컴퓨팅 사고력 기반의 수업이 초등학생의 메타인지와 수학학업성취도에 미치는 영향
The Effects of Computational Thinking-based Instruction Integrating of Mathematics Learning and Assessment on Metacognition and Mathematical Academic Achievements of Elementary School Students 원문보기

Journal of the Korean Society of Mathematical Education. Series C : Education of primary school mathematics, v.22 no.4, 2019년, pp.239 - 259

심효신 (서울봉현초등학교) , 박만구 (서울교육대학교)

초록
AI-Helper

제 4차 산업 혁명으로 인하여 일상생활까지 소프트웨어 환경이 확장되는 흐름 속에서 2015 개정 교육과정은 소프트웨어 교육을 의무 교육으로 명시하였다. 또한, 과정중심평가를 명시함으로써 학습과 평가가 통합된 수업의 패러다임 변환을 강조하고 있다. 본 연구는 수학 학습과 평가를 통합한 컴퓨팅 사고력 기반의 수업을 초등학교 4학년 소수의 덧셈과 뺄셈을 중심으로 설계하였다. 서울시내 초등학교의 4학년 두 학급을 선정하여 양적 연구로 메타인지와 수학학업성취도의 사전사후 검사를 실시하고, 학생들의 활동지와 소감문을 분석하는 질적 연구를 병행하는 혼합연구를 실시하였다. 연구결과, 수학 학습과 평가를 통합한 컴퓨팅 사고력 기반의 수업은 초등학생들의 메타인지와 수학학업성취도의 향상에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

The 2015 revised mathematics curriculum specified software education as a mandatory curriculum amid a trend in which the software environment was extended to daily life due to the fourth industrial revolution. It also calls for a paradigm shift in lessons that incorporate learning and evaluation by specifying a process-oriented assessment. This study focused on addition and subtraction classes based on computational thinking skills that integrate mathematics learning and evaluation. Two fourth grade classes of elementary schools in Seoul were selected to conduct a pre- and post- test of metacognition and mathematics achievement through quantitative research. Also, a mixed study was conducted to analyze students' activities and opinions in parallel. The results of the study confirmed that the computational thinking-based classes, which incorporate mathematics learning and evaluation, had a positive effect on the metacognition of elementary school students and the improvement of their achievement scores. In addition to those identified in this study, further studies on other factors are proposed.

주제어

표/그림 (27)

표 [표 1] 메타인지 하위요소별 문항 [Table 1] Items per metacognition subelement
그림 [그림 1] 알고리즘 체크리스트 [Fig. 1] Algorithm check-list
그림 [그림 2] 알고리즘 노트 [Fig. 2] Algorithm note
표 [표 2] 차시에 따른 학습 목표 [Table 2] Learning Objectives by Class
표 [표 3] 명령어 제공 방식·수업 대표 활동·각각의 코딩에 대한 짝과의 과제 동일성 여부 [Table 3] commands providing method · representative activities · tasks with pairs about Identification of each coding
표 [표 4] 확장·조합 코딩에 관한 분류 [Table 4] Classification of extension and combination coding
표 [표 5] 확장·조합 코딩과 활동 내용 [Table 5] Extended and combined coding and activities
표 [표 6] 각 차시의 수업 전개에 따라 적용한 차시별 수업 활동 코딩 결과 [Table 6] Coding results of activities by class applied according to class development of each class
그림 [그림 3] 1차시 알고리즘 활동지 [Fig. 3] Algorithm activity sheet of the first class
표 [표 7] 메타인지에 대한 사전 검사 결과 [Table 7] Pre-test results for metacognition
표 [표 8] 메타인지에 대한 사후 검사 결과 [Table 8] Post-test results for metacognition
그림 [그림 4] 계획 1 - 추상적인 계획 [Fig. 4] Plan 1 – abstract planning
그림 [그림 5] 계획 2 - 구체적인 계획 [Fig. 5] Plan 2 – specific planning
그림 [그림 6] 계획 3 - 표준 알고리즘 계획 [Fig. 6] Plan 3 – standard algorithm planning
그림 [그림 7] 계획 4 - 비형식적 알고리즘 계획 [Fig. 7] Plan 4 – informal algorithm planning
그림 [그림 8] 점검 1 - 자기 모니터링 [Fig. 8] Monitoring 1 – self-monitoring
그림 [그림 9] 점검 2 - 타인 모니터링 [Fig. 9] Monitoring 2 – other-monitoring
그림 [그림 10] 조절 1 – 자기조절 [Fig. 10] Control 1 – self-controlling
그림 [그림 11] 조절 2 – 타조절 [Fig. 11] Control 2 – other-controlling
그림 [그림 12] 자기평가 1 - 직접적인 자기평가 [Fig. 12] Self-evaluation 1 – direct self-evaluating
그림 [그림 13] 자기평가 2 - 동료평가로부터 환류되는 자기평가 [Fig. 13] Self-evaluation 2 – self-evaluating from peer-evaluating
그림 [그림 14] 자기평가 3 - 동료평가로부터 환류 되는 자기평가 [Fig. 14] Self-evaluation 3 – self-evaluating from peer-evaluating
표 [표 9] 수학학업성취도에 대한 사전 검사 결과 [Table 9] pre-test results of mathematics achievement
그림 [그림 15] 알고리즘이 프로토콜로써 기능 - 사고 과정 에서 오류 발견 [Fig. 15] Algorithm functions as a protocol – fault finding in thought process
그림 [그림 16] 알고리즘이 스캐폴딩으로써 기능 [Fig. 16] Algorithm functions as scaffolding
표 [표 10] 수학학업성취도에 대한 사후 검사 결과 [Table 10] post-test results of mathematics achievement
표 [표 11] 소집단 협업 활동으로 인한 긍정적인 메타정의의 기능 [Table 11] Function as a positive meta-affection by a small group collaboration activities

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구는 과정중심평가의 본질적인 의미가 학생들의 학습을 돕고자 하는 평가라는 측면에서 살펴봄과 동시에 컴퓨팅 사고력과 수학 수업을 함께 융합하여 ‘수학 학습과 평가가 통합된 컴퓨팅 사고력 기반의 수업’이 초등학생의 메타인지와 수학학업성취도에 미치는 영향을 알아보았다. 연구 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.

제안 방법

05). 두 반 간 사전 평균 비교로 동일 집단임을 검증하고, 사후 평균 비교를 통하여 수업의 메타인지와 수학학업성취도에 대한 효과를 검증했다. 질적 연구에서는 실험 집단에게 수업 중 사용한 활동지와 실험이 모두 종료된 후 사용한 사후 수업 소감문을 통하여 수업이 실험반 학생들의 메타인지와 수학학업성취도에 영향을 준 것으로 보이는 장면들을 분석하였다.
본 연구의 실험에 해당하는 수업 대표 활동은 총 3 가지로 ‘알고리즘 명령놀이 - 컴퓨터가 바로 말로 풀기’, ‘알고리즘 명령놀이 - 컴퓨터가 종이에 써서 풀기’, ‘알고리즘 토론’이다.
두 학급은 사전에 3학년 때 배운 소수에 관한 진단평가 및 메타인지 검사지를 통해서 서로 동질 집단임이 검증되었다. 실험반에는 본 연구에서 개발한 자료에 의한 수업을 실시하고, 비교반에서는 교과서의 활동 순서에 따른 전통적인 설명식 수업을 실시하였다.

대상 데이터

연구참여자는 서울 B초등학교의 4학년 두 학급을 선정하여 실시하였다. 실험반과 비교반 모두 각각 24명이었다. 두 학급은 사전에 3학년 때 배운 소수에 관한 진단평가 및 메타인지 검사지를 통해서 서로 동질 집단임이 검증되었다.
연구참여자는 서울 B초등학교의 4학년 두 학급을 선정하여 실시하였다. 실험반과 비교반 모두 각각 24명이었다.

데이터처리

본 연구는 양적 연구와 질적 연구를 병행하는 혼합 연구로 실시되었다. 양적 연구에선 IBM SPSS Statistics 20을 통해 실험반과 비교반의 평균 점수를 비교하는 독립 표본 t검증을 실시하였다(유의수준 p<0.05). 두 반 간 사전 평균 비교로 동일 집단임을 검증하고, 사후 평균 비교를 통하여 수업의 메타인지와 수학학업성취도에 대한 효과를 검증했다.

이론/모형

기존에 있었던 메타인지 검사지를 초등학교 4학년의 수준과 수학 교과에 맞게 수정·보완하기 위하여 메타인지 하위 요소를 메타인지 분석틀로 설정하였으며, 서보은(2017)이 초등학교 5학년 수준에 맞게 재수정한 메타인지 검사 도구를 바탕으로 검사지 문항을 작성하였다. 이 검사지의 문항은, 초등수학 전문가 1명과 수학교육박사 1명의 자문을 통해 타당성을 검증했다.

성능/효과

둘째, 수학 학습과 평가를 통합한 컴퓨팅 사고력 기반의 수학 수업은 초등학생들의 수학학업성취도에 향상을 가져왔다. 실험반과 비교반의 독립표본 t검증 결과, 수학학업성취도에 대하여 5%의 유의수준에서 유의미한 차이가 발생하였다.
첫째, 수학 학습과 평가를 통합한 컴퓨팅 사고력 기반의 수학 수업은 초등학생들의 메타인지에 향상을 가져왔다. 실험반과 비교반의 독립표본 t검증 결과, 메타 인지의 하위 요소인 계획, 점검, 조절, 자기 평가 모두 5%의 유의수준에서 유의미한 차이를 보였다.

후속연구

둘째, 수학 학습과 평가가 통합된 컴퓨팅 사고력 기반의 수업이 메타인지와 수학학업성취도 외에 어떤 효과를 가져 올 수 있는지에 대한 후속 연구가 필요하다.
첫째, 수학 학습과 평가가 통합된 컴퓨팅 사고력 기반의 수업 방식에 대한 다양한 아이디어를 제안하는 후속 연구를 기대한다. 본 연구에서는 동료 평가 및 자기 평가, 체크리스트를 통한 관찰평가를 역할놀이와 토론으로 구현하여 각각 알고리즘 명령놀이와 알고리즘 토론이라는 수업 대표 유형들을 설정하였다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	2015 개정 수학과 교육과정에서 평가의 변화는 무엇이라고 할 수 있나?	2015 개정 수학과 교육과정에서 평가의 변화는 ‘과정중심평가’라고 할 수 있다. 과정중심평가에 대한 정의에 대하여 이경화 외(2016)는 학자들마다 합의된 개념이 분명하게 존재하는 것은 아니라고 하였다.
	메타인지는 무엇과 무엇으로 나눌 수 있는가?	‘인지에 관한 인지’로서 메타인지를 보는 입장에서는 메타인지를 지식(메타인지적 지식)과 통제(메타인지적 자기 조정 능력)의 두 측면으로 분류할 수 있다(정은 정, 2008). 백석윤(1995)은 메타인지적 자기 조정이 Polya(1967)의 ‘수학적으로 사고하는 것을 가르친다는 것’의 핵심적인 부분이라고 했다.
	메타인지적 자기조정의 하위 요소의 핵심 4가지는 무엇인가?	선행연구로부터 메타인지적 자기조정의 하위 요소 (박주연, 2005; 백석윤, 2016)의 핵심적인 4가지를 추출하여 본 연구의 메타인지 하위요소를 계획, 점검, 조절, 자기평가로 규정하였다. 각 요소의 의미에서 계획은 주어진 문제를 해결하거나 학습 목표에 성공적으로 도달하기 위한 전반적인 접근 방식을 결정하는 것, 점검은 학습자 자신의 인지과정에 대한 계속적인 통제 과정으로 학습 과정 및 자신이 선택한 문제해결 절차에 대한 일련의 재확인 및 검토 과정, 조절은 학습 진행상에 문제가 발생할 때 현재 사용하고 있는 전략들 또는 인지 과정을 수정하려고 시도하는 것, 자기평가는 자기 스스로 문제가 어떤 곳에서 발생했는지를 발견하고 현재 자신의 수준을 판단하는 것으로 보았다.

참고문헌 (27)

Ministry of Education (2015). Mathematics curriculum. The ministry of Education Notification No, 2015-74 [Separate Volume 8].
Nam, C. M., & Kim, C. W. (2011). An analysis of teaching and learning activities in elementary mathematics based on computational thinking. Journal of Education Research Studies, 13(2), 325-334.
Do, J. W. (2018). Aspects of meta-affect in collaborative mathematical problem-Solving processes. Doctoral dissertation at Seoul National University of Education.
Park, J. Y. (2005). The relationship between the creative problem solving ability in science and students' metacognition. Master's thesis at Ewha Womans University.
Baik, S. Y. (1992). "Beyond-Pure-Cognitive" analysis of the mathematical problem-solving process. Journal of Educational Research in Mathematics, 2(2), 35-52.
Baik, S. Y. (1995). The search for a way to teach metacognitive thinking skills useful for problem solving. Journal of Educational Research in Mathematics, 5(2), 51-60.
Baik, S. Y. (2016). Teaching and learning of mathematical problem-solving. Seoul: Kyungmoonsa.
Seo, B. E. (2017). The effects of teaching-learning program of practical arts applying smart learning on the elementary school students' metacognition. Master's thesis at Seoul National University of Education.
Ahn, S. H. (1998). A study on landscape design conception process by means of verbal protocol analysis. Master's thesis at Hanyang University.
Yoo, G. Y. (2017). Development and application of a computational thinking program in elementary mathematics. Master's thesis at Seoul National University of Education.
Yoo, H. J. (1996). Problem solving and Meta-cognition. Journal of Educational Research in Mathematics, 6(1), 63-73.
Lee, K. H., Kang, H. Y., Go, E. S., Lee, D. H., Shin, B. M., Lee, H. C., & Kim, S, H. (2016). Exploration of the direction for the practice of process-focused assessment. Journal of Educational Research in Mathematics, 26(4), 819-834.
Jang, K. Y. (2017). A feasibility study on integrating computational thinking into school mathematics. School Mathematics, 19(3), 553-570.
Jung, E. J. (2008). The effect and significance of metacognitive teaching for mathematics education. Master's thesis at Inha University.
Born, A. D. (2003). Web-based student assessment, In A. Aggarwal (Ed.), Web-based education: Learning from experience (pp.166-188). UK: Information Science Publishing.
Barr, V., & Stephenson, C. (2011). Bringing computational thinking to K-12: What is involved and what is the role of the computer science education community? Acm Inroads, 2(1), 48-54.

상세보기
Campbell, P. E., Rowen, T. E. & Suarez, A. R. (1998). What criteria for student-invented algorithm? In L. J. Morrow & M. J. Kenny(Eds.), The teaching and learning of algorithms in school mathematics(pp. 49-55). Reston, VA: NCTM, INC.
Damon, W., & Phelps, E. (1989). Critical distinctions among three approaches to peer education. International Journal of Educational Research, 13, 9-19.

상세보기
Garcia-Penalvo, F. J., Reimann, D., Tuul, M., Rees, A., & Jormanainen, I. (2016). An overview of the most relevant literature on coding and computational thinking with emphasis on the relevant issues for teachers. Belgium: TACCLE3 Consortium. doi:10.5281/zenodo.165123.
Granott, N. (1993). Co-construction of knowledge: Separate minds, joint effort, and weird creatures, in R. H. Wozniak & K. W. Fischer (Eds.), Development in context: Acting and thinking in specific environments(pp. 183-207). Hillsdale, NJ: Erlbaum.
NCTM. (1989). Curriculum and evaluation standards for school mathematics. Reston, VA: The National Council of Teacher of mathematics. Inc. 구광조, 오병승, 류희찬 역(1995). 수학교육과정과 평가의 새로운 방향. 서울: 경문사.
Polya, G. (1973). How to solve it. Princeton: Princetion University Press. 우정호 역(1993). 어떻게 풀 것인가? 서울 : 천재교육.
Topping, K., Smith, F. F., Swanson, I., & Elliot, A. (2000). Formative peer assessment of academic writing between postgraduate students. Assessment and Evaluation in Higher Education, 25(2), 149-169.

상세보기
Vygotsky, L. S. (1978). Mind in society. Cambridge, MA: Harvard University Press. 조희숙, 황해익, 허정선, 김선옥 역(1994). 비고츠키의 사회 속의 정신. 서울: 성원사.
Weintrop, D., Beheshti, E., Horn, M., Orton, K., Jona, K., Trouille, L., & Wilensky, U. (2016). Defining computational thinking for mathematics and science classrooms. Journal of Science Education and Technology, 25(1), 127-147.

상세보기
Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33-35.

상세보기
Yadav, A., Hong, H., & Stephenson, C. (2016). Computational thinking for all: Pedagogical approaches to embedding 21st century problem solving in K-12 classrooms. TechTrends, 60(6), 565-568. doi: http://dx.doi.org/10.1007/s11528-016-0087-7.

상세보기

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].

내보내기 구분	파일저장 인쇄 메일전송
구성항목	기본정보 상세정보 관리번호, 논문명, 저널/프로시딩명, 저자 , 발행년, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, 발행기관 관리번호, 논문명, 대등논문명, 저자 , 저널/프로시딩명, 발행기관, 발행년, 발행언어, 권, 호, 시작페이지, 끝페이지, ISBN, ISSN, 주제분야, 키워드, 초록(한글), 초록(영문), 저자(소속기관)
저장형식	Text(ASCII format) Excel format RefWorks Direct Export RIS format (for Reference Manager, ProCite, EndNote), Scholar's Aids, Mendeley
메일정보	받는사람 (필수) @ 보내는사람 (선택) @ 제목 내용 KISTI 검색결과 이메일 서비스
안내	총 건의 자료가 검색되었습니다. 다운받으실 자료의 인덱스를 입력하세요. (1-10,000) 검색결과의 순서대로 최대 10,000건 까지 다운로드가 가능합니다. 데이타가 많을 경우 속도가 느려질 수 있습니다.(최대 2~3분 소요) 다운로드 파일은 UTF-8 형태로 저장됩니다. 파일의 내용이 제대로 보이지 않을실 때는 웹브라우저 상단의 보기 -> 인코딩 -> 자동선택 여부를 확인하십시오. ~ Text(ASCII format) Excel format