[논문]수학·과학 성취도의 요인 분석으로 본 과학고등학교 학생들의 화학 교과에 대한 인식 연구

신동선; 최호준; 김봉곤

doi:10.5012/jkcs.2020.64.2.119

수학·과학 성취도의 요인 분석으로 본 과학고등학교 학생들의 화학 교과에 대한 인식 연구
A Study on the Students' Cognition of Chemistry in Science High School by Factor Analysis of Mathematics and Science Achievement 원문보기

대한화학회지 = Journal of the Korean Chemical Society, v.64 no.2, 2020년, pp.119 - 129

신동선 (경상대학교 화학교육과 대학원) , 최호준 (경상대학교 화학교육과) , 김봉곤 (경상대학교 화학교육과 대학원)

초록
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과학 고등학교에서 다양한 재능을 지닌 학생들의 효과적인 교수- 학습 활동을 위해서, 교수자는 학생들의 다양한 재능과 교과목의 특성에 따라 자연세계의 정보를 인식하고 처리과정에서의 개인차를 이해하는 것이 중요하다. 본 연구의 목적은 수학/과학 성취도의 교과 간 상관 및 요인 분석으로 과학고 학생들의 화학 교과에 대한 인식을 규명하는데 있다. 아울러 R&E 학급에 따른 화학 교과의 인식을 알아보고자 하였다. 연구 대상은 입학 전형과 교육과정의 개편 시기에 따른 G과학고 3개년 입학생(296명)이 주 연구 대상자이고, 경남·울산 지역 2개 과학고를 포함하였다. 성취도의 상관 및 요인 분석은 SPSS 25를 이용하여 탐색적 요인분석법으로 수행하였다. 본 연구의 수행 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 수학·과학 성취도 간의 상관분석에서 화학의 Pearson 상관계수는 다른 교과목들에 비해 높은 정적 상관을 보이는 것이 확인되었다. 둘째, 수학·과학 성취도의 요인 분석에서 요인 지표는 수리-논리(수학, 물리)와 자연 이해(생명과학, 지구과학)의 2개 요인으로 구분되는 것이 확인되었다. 셋째, 요인 분석에서 화학 교과는 수리-논리와 자연 이해 능력이 모두 요구되는 교과로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로, R&E 학급에 따라서 화학 교과에 대한 학생들의 인식이 다르다는 것을 확인하였다. 즉, R&E 화학반 학생들은 다른 학생들과 달리 화학 교과를 수리-논리가 요구되는 과목으로 인식하고 있음이 확인되었다.

Abstract ▼ AI-Helper

For effective teaching-learning activities for students with diverse talents in science high schools, it is important for teachers to understand students' individual differences in perceiving and processing information in the natural world, depending on the students' various talents and subject characteristics. The purpose of this study is to examine the students' cognition of chemistry in science high school through correlations and factor analysis of mathematics/science achievement. In addition, this study attempted to examine the cognition of chemistry subject according to R&E classes. The main participants of the study were freshmen of G science high school (296 students) who entered after three times of curriculum reforms and new admission processes and the students in two other science high schools in Gyeongnam and Ulsan were included. The correlation and factor analysis were conducted by exploratory factor analysis by IBM SPSS Statistics 25 programs. The results of this study were as follows: First, in the correlation analysis between mathematics and science achievement, it was confirmed that the Pearson's coefficient of chemistry showed higher positive correlation coefficient than that of other science subjects. Second, in the factor analysis of mathematics and science achievements, it was found that the factor indicators were divided into two factors as logical-mathematical (mathematics and physics) and naturalistic (life science and earth science). Third, in the factor analysis, it was confirmed that the chemistry is recognized as the subject that requires both logical-mathematical and naturalistic intelligence. Finally, it was confirmed that students' cognitions of chemistry subject were found to differ according to the R&E classes. In other words, the participants of R&E chemistry class, unlike other students, were found to recognize chemistry as the subject that logical-mathematical intelligence is needed.

주제어

표/그림 (12)

표 Table 1. Characteristics of Research Participants on the Admission Year vs Entrance Examination and Curriculum in the G Science High School
표 Table 2. Composition of Research Participants on the R&E Class vs Admission Years
표 Table 3. Learning Contents and Assessment Elements in Chemistry Courses
표 Table 4. Pearson Correlation Coefficient between Math-Science Subjects (N=296)
표 Table 5. Results of Exploratory Factor Analysis of Math-Science Subjects in G Science High School
그림 Figure 1. Distribution plots of mathematics and science subjects on the logical-mathematical vs naturalist intelligence in three Science High Schools.
표 Table 6. Results of Exploratory Factor Analysis of Math-Science Subjects in Three Science High Schools
표 Table 7. Results of Exploratory Factor Analysis on the Math-Science Subjects vs R&E Classes
그림 Figure 2. Scatter plot of students distribution on the logical-mathematical vs naturalist in R&E (Chemistry, Physics, Biology) classes.
그림 Figure 3. Structural models of factor analysis results on the mathematics-science academic achievements and R&E activities.
표 Table 8. Achievement of Chemistry Subject According to the R&E Classes
표 Table 9. Results of Post Test with Scheffe Method

AI 본문요약
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문제 정의

따라서 본 연구는 입학 전형과 교육 과정의 변화가 있었던 2009, 2013, 2018학년도 입학생들의 수학과 과학 4 과목 간의 성취도 상관 및 요인 분석 등의 방법으로 학생들의 화학 교과에 대한 인식 특성을 밝히는데 의의가 있다. 또한 본 연구를 통해 화학 교과의 교수-학습 및 교육 과정의 재구성에 참고 자료가 될 수 있다는 점에서도 의미를 가진다.
따라서 이 연구에서는 수학 · 과학 교과 성취도 요인 분석을 통해 화학 교과의 위상을 확인하고 이를 통해 과학고 학생들의 화학 교과에 대한 인식을 알아보고자 한다.
따라서 제7차 교육 과정 이후(07, 09 및 15개정 교육과정) 적용된 3개년 G 과학고 학생들을 대상으로 수학 · 과학 교과 성취도의 요인 분석을 통해서 화학 교과에 대한 인식을 규명하고자 하였다.
또한 R&E 활동 영역과 학업 성취도는 어떤 상관성이 있는지 분석하고자 하였다.
본 연구에서는 과학고 학생들의 화학 교과에 대한 인식 및 R&E 활동 영역에 따른 인식 차이를 규명하고자 다음과 같은 연구를 수행하였다.

가설 설정

과학고 학생들의 수학과 과학 교과 간 상관성에 대한 연구가 필요한 이유는 과학고의 환경 변화에 따른 학생 들의 화학 교과에 대한 인식 변화에 있으며, 환경 변화를 자세히 기술하면 다음과 같다. 첫째, 과학고 입학 전형의 변화이다. 과학고 입학 전형은 2010학년도 입학생 이전에는 심층 면접 형태의 과학 창의성 전형에 의해서 선발하였으나, 2010학년도 이후부터 연차적으로 자기주도 학습 전형으로 선발하여 2013년 입학생들은 100% 자기주도 학습 전형으로 선발된 학생들이다.

제안 방법

G과학고 학생을 대상으로 한 연구 결과를 검증하기 위해서, 2018년 입학한 경남 · 울산 지역 3개 과학고(G: 103, C: 81, U: 72) 학생들을 대상으로 수학 · 과학 성취도의 요인 분석을 실시하였다.
R&E 활동 반에 따른 학생들의 분포 집단을 보다 자세히 규명하기 위해 각 요인 점수를 ‘상, 중, 하’로 구분하고 1(H F1 , L F2 ), 2(H F1 , M F2 ), 3(H F1 , H F2 ), …, 9(M F1 , M F2 )까지 9개 집단으로 분류하여 각 집단에 따른 분포를 비교하였고, 분포를 점선(---)으로 구분하여 Fig. 2에 나타내었다.
R&E 활동반에 따른 화학 성취도 차이를 확인하기 위해 R&E 활동 영역 별로 수학 · 과학 성취도의 탐색적 요인 분석을 실시하였다.
따라서 제7차 교육 과정 이후(07, 09 및 15개정 교육과정) 적용된 3개년 G 과학고 학생들을 대상으로 수학 · 과학 교과 성취도의 요인 분석을 통해서 화학 교과에 대한 인식을 규명하고자 하였다. 먼저, 수학-과학(5개 교과) 성취도 간 상관 관계를 분석하였고, 아울러 입학 연도 별 화학 교과와 다른 교과목 성취도 간 상관 분석을 수행하였다. 그 결과는 Table 4에나타내었다.
성취도 수준의 명확한 비교를 위하여 수학 · 과학 교과의 요인 분석 결과로얻어진 요인 점수에서 33.3%와 66.7%를 기준으로 성취도 수준을 ‘상’, ‘중’, ‘하’로 분류하여 활용하였다.
수리-논리와 자연 이해 능력에서 뚜렷한 차이를 보이는 1군과 5군에 속하는 학생들의 분포 특징으로 R&E 활동 반의 특성을 알아보았다.
수학 · 과학 교과 간상관 분석 결과에서 수학-물리와 생명과학-지구과학 교과 에서 보인 높은 상관성에 주목하여, 그 요인을 심층으로 분석하기 위해서, G과학고 3개년 전체 학생(296명)을 대상으로 수학·과학 성취도의 탐색적 요인 분석을 수행하였다.
본 연구에서는 과학고 학생들의 화학 교과에 대한 인식 및 R&E 활동 영역에 따른 인식 차이를 규명하고자 다음과 같은 연구를 수행하였다. 첫째, 화학 교과에 대한 인식을 파악하기 위해서 수학/과학 성취도에서 교과목 간의 상관 및 요인 분석을 실시하였다. 둘째, 교과 선호와 개인적 재능에 의해 선택하는 R&E 활동 영역이 화학 교과의 인식에 미치는 영향을 규명하였다.
화학 교과와 수학 · 과학 교과 성취도의 상관 분석 및요인 분석을 통해 과학고 학생들의 화학 교과에 대한 인식을 알아보았고, 교차 분석과 일원배치 분산분석(ANOVA) 을 통해 R&E 활동 영역에 따른 화학 교과에 대한 인식을 알아본 결과 다음과 같은 결론을 얻었다.

대상 데이터

12 2017년 한국과학 창의재단에서 지원한 8개 분야 (수학, 물리, 화학, 생물, 지구과학, 정보, 융합, 공학) 406 개의 R&E 추진 과제 중 312개 과제(76.8%)를 과학고에서 수행하였다.
수학/과학 성취도의 요인 분석은 2010~2018년 동안 수행된 종단 연구로써 경상남도 소재의 G 과학고 3개년 입학생(296)들을 대상으로 실시하였다. 7차 교육과정 개편 이후 3차례 개정 교육과정(07, 09및 15개정)이 적용된 시기의 학생들을 연구 대상으로 선정하였다. 또한, 학교에 따른 영향을 검증하기 위하여 2018입학생을 대상으로 경남 C과학고(81명)와 울산 U과학고(72명)를 함께 분석하 였다.
7차 교육과정 개편 이후 3차례 개정 교육과정(07, 09및 15개정)이 적용된 시기의 학생들을 연구 대상으로 선정하였다. 또한, 학교에 따른 영향을 검증하기 위하여 2018입학생을 대상으로 경남 C과학고(81명)와 울산 U과학고(72명)를 함께 분석하 였다. 연구 대상 학생들의 R&E 활동 반과 연도별 학생의 분포는 Table 2와 같다.
수학/과학 성취도의 요인 분석은 2010~2018년 동안 수행된 종단 연구로써 경상남도 소재의 G 과학고 3개년 입학생(296)들을 대상으로 실시하였다. 7차 교육과정 개편 이후 3차례 개정 교육과정(07, 09및 15개정)이 적용된 시기의 학생들을 연구 대상으로 선정하였다.

데이터처리

5개 R&E 활동반에 따른 화학 교과 성취도의 ANOVA분석 결과를 나타낸 Table 8에서 알 수 있듯이, p<.001범위 에서 통계적으로 유의미한 평균 차이를 확인하였다.
과학고 학생들에게 교과 선호나 흥미로 대변할 수 있는 R&E 활동 영역과 화학 교과의 성취도 사이에 어떤 상관 관계가 있는지 알아보기 위해 일원배치 분산분석(ANOVA) 을 실시하였다.
교과 성취도는 관찰 변수에 대한 측정오차가 없으므로 주성분 분석(Principal Component Analysis)을 사용하여 요인을 추출하였고, 요인의 해석을 쉽게 하고 판별 타당도를 높이기 위해 베리멕스(Varimax) 직각 회전을 실시하였다. 또한, R&E 활동 영역과 학업 성취도의 관계를 알아보기 위해 빈도 분석과 교차 분석, 일원배치 분산분석(ANOVA)을 활용하였다.
또한, R&E 활동 영역과 학업 성취도의 관계를 알아보기 위해 빈도 분석과 교차 분석, 일원배치 분산분석(ANOVA)을 활용하였다.
또한, 학생들의 교과 선호, 관심 및 장래 희망에 따라 선택한 R&E 학급의 특성을 알아보기 위해 R&E 활동 영역과 성취도 요인 분석 결과에 의한 집단 간 교차 분석을 수행 하였다.
화학 교과가 어떤 특성을 가지고 있는지 확인하기 위해 상관 분석을 수행하였고, 수학 · 과학 교과 성취도의 탐색적 요인 분석(Exploratory Factor Analysis)은 표본적합도를 알아보는 Kaiser-MeyerOlkin(KMO) 값과 상관 계수의 행렬이 대각 행렬 여부를 알아보는 Bartlett 값을 확인한 후 실시하여 요인을 추출 하였다.

성능/효과

Fig. 2에서 물리반의 경우 A, B군에서 집중되어 분포하고 있고, 생명과학반의 경우 C, D군에 주로 분포되어 있음을 확인하였고 수정된 잔차 값과 χ2 값을 통해 유의한 결과를얻을 수 있었다.
R&E 학급별 차이를 보기 위해 실시한 사후 검정 결과를 나타낸 Table 9에서 알 수 있듯이, 화학 성취도가 큰차이를 보이지 않는 물리반을 제외하고, 다른 R&E 학급들은 화학반과 성취도의 평균에서 유의미한 차이를 확인할 수 있었다.
R&E 활동에서 수학반 학생들은 자연 이해 영역인 생명 과학과 지구과학 교과 성취도가 제1요인으로, 수리-논리 영역인 수학과 물리 교과 성취도가 제2 요인으로 작용하는 것으로 나타났다.
Table 4에서 알 수 있듯이, 모든 교과목 간에서 Pearson 상관 계수는 통계적으로 유의미(p<.01)하게 비교적 높은 상관성을 확인할 수 있었다.
넷째, R&E 학급 별 교과 성취도의 두 요인에 따른 학생 들의 분포는 수학-물리 반(논리-수학 지능)과 생명과학-지구과학(자연 이해 지능) 반에서 뚜렷한 분포 특성을 보였다.
논리-수리적 능력이 요구되는 수학과 물리 교과는 요인 1에서 0.8이상으로 교과목의 공통성이 있는 것으로 확인되었으며, 자연에서 생명체와 그 환경(무생물)에 관심을 보이는 자연 이해 교과의 특성을 지닌 생명과학과 지구과학은 요인 2에서 0.8이상의 공통성을 보였다. 따라서 과학고 학생들의 성취도는 논리-수리적 능력과 자연 친화-이해 능력으로 약 80%를 설명할 수 있음을 짐작할 수 있다.
다섯째, R&E 화학반 학생들은 화학 성취도에서 다른 R&E 활동반에 비해 유의미하게 높은 성취를 보였다.
둘째, 교과 선호와 개인적 재능에 의해 선택하는 R&E 활동 영역이 화학 교과의 인식에 미치는 영향을 규명하였다.
둘째, 성취도의 요인 분석 결과 ‘수리논리’와 ‘자연이해’의두 가지 요인을 얻을 수 있었다.
또한 화학과 다른 교과와의 Pearson 상관 계수는 p<.01의 유의한 0.518~0.614범위에서 높은 상관성을 확인할 수 있었다.
또한, R&E 활동 반에 따른 요인 분석을 통해 화학 교과에 대한 인식은 R&E 활동 영역에 따라 다른 것을 확인하였다.
그리고 과학고 학생들은 자기주도적 학습 능력이 우수해 많은 시간을 자신이 선택한 교과에 매진한다는 것을 알 수 있었다. 또한, 학생들의 개인적 특성이 다양하고 저마다 강점을 가지는 영역이 다르다는 것을 알았다. 이러한 특징을 가진 학생들을 지도하는 과학고 교사의 입장에서 효과적인 교수-학습 방법에 대해 고민할 필요가 있다.
마지막으로, 화학 교육의 측면에서 과학고 학생들에게 화학 교과는 수리논리와 자연이해의 중간 영역으로 인식 되고 있고, R&E 활동 영역에 따라 화학 교과를 다르게 인식함을 알았다.
1에서 알 수 있듯이, 2018학년도 동일한 입학 전형으로 선발된 3개 과학고 학생들의 수학/과학 성취도의 요인 분석 결과도 앞서 본 G 과학고에서 보인 결과와 같이 3개의 교과군으로 나누어지는 것을 확인할 수있었다. 성취도 요인 분석에서 물리, 화학 및 생명과학 교과는 요인 1, 2의 요인 적재 값이 거의 유사한 경향을 보였다. 그러나 수학과 지구과학 교과의 경우 다른 교과와달리 학교마다 유의한 차이가 있었다.
셋째, 과학고 학생들은 R&E 활동 반에 따라 화학 교과에 대한 인식에서 차이를 보였다.
수학 · 과학 교과 성취도 간의 상관 관계 및 요인 분석을 통해 R&E 활동반에 따라서 화학 교과에 대한 인식차이가 있음을 확인하였다.
01)하게 비교적 높은 상관성을 확인할 수 있었다. 수학은 물리 교과와 .715의 높은 상관 계수를 보였고, 생명과학은 지구과학 교과와 두번째로 높은 .642의 상관 계수를 보임을 확인할 수 있었다. 그러나 수학과 생명과학 교과 간에는 .
Lee는 학업 성취도의 핵심 요인으로 개인의 사회 경제적 지위가 작용 하지만, 특히 학생들의 영재성과 성공적인 학교 생활 및 진로 결정에 수학과 과학 성취도가 핵심적인 역할을 하므로 성취 결정 요인에 대한 사회의 관심이 매우 높다고 하였다. 연구 결과 부모관계, 교사관계, 자아관 및 진학계열 등이 수학-과학 학업 성취도의 주요한 요인으로 작용하는 것으로 조사되었다.¹⁵
요인 점수에 따른 성취도 집단의 분포에서 R&E 활동 영역 별로 유의미한 집단 분포 차이가 있음을 확인하였다.
이러한 학생들이 과학고에 입학하여 자신의 진로나 성향에 따라 수학 · 과학 교과 중에서 자신에게 적합한 교과 영역을선택한다는 것을 알 수 있었다.
첫째, 화학 교과와 수학 · 과학 교과 성취도 간의 상관 분석에서 화학의 Pearson 상관계수는 다른 교과목들에 비해 높은 정적 상관을 보이는 것을 확인할 수 있었다.
371의 가장 낮은 상관계수를 보였다. 특히, 화학 교과는 다른 교과와 달리 전 교과와 0.518~0.614 범위에서 비교적 높은 정적 상관을 보여주었다. 이러한 현상은 화학의 특성이 거시적 수준의 화학 변화를 원자/분자 등의 입자 개념을 사용해서 양적 관계를 설명하고, 화학식 또는 반응식을 사용해서 설명해야 하므로 화학 학습에는 수리적 및 자연이해 능력이 동시에 요구되기 때문에 나타난 결과라 생각된다.
수리-논리 능력이 요구되는 수학과 물리반, 자연 이해 능력이 요구되는 생명과학반 학생들은 화학을 두 능력이 모두 요구되는 과목으로 인식 하고 있으나, 화학과 지구과학반 학생들은 화학을 주로 수리-논리 능력이 요구되는 과목으로 인식하고 있었다. 특히, 화학반 학생들은 다른 반에 비해 화학 교과 성취도 (M:75.28, SD:9.55)가 높고, 요인1(0.791)과 요인2(0.250)의적재 값에서 수리-논리와 자연 이해의 뚜렷한 인식 차이를 보였다.
다섯째, R&E 화학반 학생들은 화학 성취도에서 다른 R&E 활동반에 비해 유의미하게 높은 성취를 보였다. 화학반 학생들은 다른 반 학생들에 비해 화학 교과에 대한 흥미와 재능을 가지고 있어 화학 학습에서 요구되는 거시적-준 미시적-상징적 수준 간의 전환이 쉽게 이루어져화학 교과를 이해 과목으로 생각하고 새로운 과제의 학습에서 학습에 대한 부담을 가지지 않는다는 것을 확인 하였다.

후속연구

PBL 형태의 학습 활동들은 개인 혼자 할 수 있는 활동이 아니므로 주로 3~4명으로 팀을 편성하여 이루어진다. 이 연구 결과를팀편성에 활용한다면 학습 활동 지도에 매우 효과적인 방법이 될 수 있을 것이라 판단된다. 다양한 특성의 학생 들로 이루어진 팀 안에서 저마다 자신의 강점을 활용하여 아이디어를 내고 문제 해결에 적용한다면 지도 교사가 오랜 시간 책과 씨름하고 지도 방법을 고민하지 않아도 교사의 능력 밖의 문제를 팀 안에서 학생들 스스로 충분히 쉽게 해결할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	R&E 학급에 따른 화학 교과의 인식을 알아본 결과는?	본 연구의 수행 결과, 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 수학·과학 성취도 간의 상관분석에서 화학의 Pearson 상관계수는 다른 교과목들에 비해 높은 정적 상관을 보이는 것이 확인되었다. 둘째, 수학·과학 성취도의 요인 분석에서 요인 지표는 수리-논리(수학, 물리)와 자연 이해(생명과학, 지구과학)의 2개 요인으로 구분되는 것이 확인되었다. 셋째, 요인 분석에서 화학 교과는 수리-논리와 자연 이해 능력이 모두 요구되는 교과로 인식하고 있음을 확인할 수 있었다. 마지막으로, R&E 학급에 따라서 화학 교과에 대한 학생들의 인식이 다르다는 것을 확인하였다. 즉, R&E 화학반 학생들은 다른 학생들과 달리 화학 교과를 수리-논리가 요구되는 과목으로 인식하고 있음이 확인되었다.
	과학고의 학생 선발은 어떻게 이루어졌는가?	과학고의 학생 선발은 1996년 이후부터 2010학년도 이전까지 특별 전형과 일반 전형 형태로 실시되었다. G 과학고에서는 2009학년도에 각종 수학과학경시대회 수상자 중 교과 성적이 3~5% 이내이거나 학교장이 추천한 학생 중 19.
	R&E는 무엇을 의미하는가?	R&E는 ‘연구를 통한 교육’, ‘교육을 통한 연구’를 의미 하며, PBL(Project-Based Learning)의 한 형태로써 과학영재 학생들의 연구 체험 활동을 통한 경험 학습 중심 영재 교육 프로그램으로 사사교육에 기초한다. 과학 영재들을 위해 개발된 R&E 프로그램은 한국과학영재학교 및 전국의 과학고등학교에서 주로 고등학교 1, 2학년을 대상으로 운영되고 있다.

참고문헌 (29)

Alexander, L.; J. Simmons World Bank Staff Working Paper No. 201 (mimeo). 1975.
Alexander; McDill. American Sociological Review 1976, 41, 963.

상세보기
American Association for the Advancement of Science (AAAS). Science for All Americans: Project 2061. Washington DC: AAAS. 1989.
Brophy, J. E.; Good, T. L. Journal of Educational Psychology 1970, 60, 365.
Byun, T. J. Korean Association for Learner-centered Curriculum and Instruction 2017, 17, 1.
Choe, H. S.; Kang, H. G.; Seo, H. A.; Park, I. Y.; Lee, H. W.; Lee, J. H.; Park, K. H.; Park, J. H. Korea Science and Engineering Foundation 2003.
Chun, M. S.; Park, J. K. Contemporary Educational Research 2018, 30, 169.
Coleman, J. S.; Campbell, E. Q.; Hobson, C. J.; McPartland, F.; Mood, A. M.; Weinfeld, F. D. Equality of Educational Opportunity Washington, DC: U.S. Government Printing Office 1966.
Gardner, H. Intelligence Reframed: Multiple Intelligences for the 21st Century Basic Books: New York, 1999.
Jencks, C.; Smith, M.; Acland, H.; Bane, M. S.; Cohen, D.; Gintis, H. Inequality: A Reassessment of the Effect of Family and Schooling in America New York: Basic Books 1972.
Johnstone, A. H. Journal of Computer Assisted Learning 1991, 7, 75.

상세보기
Jung, H. C.; Chae, Y. J.; Ryu. C. R Journal of Gifted/Talented Education 2012, 22, 597.

원문보기 상세보기
Kim J. D.; Shim, J. Y.; Kim. Y. J. The Korean Society for the Gifted 2005, 30, 151.
Korea Foundation for the Advancement of Science & Creativity (KOFAC) 2017 Science Creative Annual Statistics KOSIS 2017, 46.
Lee, H. C. Journal of Science Education 2010, 34, 1.
Lee, M. K. PISA 2003 Results Analysis Study 2004.
McDill; Nariello. Sociology of Education 1986, 59, 18.

상세보기
Ministry of Education and Science Technology. Development Strategies of Science High School, 2009.
Ministry of Education. 2015 Revised Science National Curriculum. Ministry of Education, 2015.
National Research Council (NRC). Washington DC. 1996.
Park, J. H. Doctoral dissertation. Graduate School of Gyeongsang National University. 2010.
Park, K. J.; Ryu. C. R. Journal of the Korean Association for Research in Science Education 2017, 37, 625.

원문보기 상세보기
Robinson, L. A. Unpublished Doctoral Dissertation, Indiana University. 1973.
Rosenthal, R.; Jacobson, L. Psychological Reports 1966, 19, 115.

상세보기
Seo, H. A.; Jung, H. C.; Son, J. W.; Kwak, Y. S.; Kim, J. H.; Koo, O. C.; Park, J. E. Reform Direction for Science High School. Seoul: Korean Educational Development Institute. 2006.
Shim, K. C.; So, K. H.; Kim, H. S.; Chang, N. K. Journal of the Korean Association for Research in Science Education 2001, 21, 135.

상세보기
Shin, D. S.; Kim, B. G. Journal of Science Education for the Gifted 2019, 11, 199.

상세보기
Yeo, S. I.; Heo, J. S.; Choi, S. Y. Journal of the Society for the International Gifted in Science 2010, 4, 1.
Yoon, M. S.; Kim, S. I. Research Institute of Education Korea University 2004, 20, 51.

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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