[논문]대학수학의 메이커수업 요인이 대학생의 수학에 대한 흥미와 태도에 미치는 영향

김동률

doi:10.22156/cs4smb.2020.10.10.183

대학수학의 메이커수업 요인이 대학생의 수학에 대한 흥미와 태도에 미치는 영향
The Effects of Maker Class Factors in University on Interest in Mathematics and Attitude to Mathematics 원문보기

융합정보논문지 = Journal of Convergence for Information Technology, v.10 no.10, 2020년, pp.183 - 195

김동률 (동명대학교 메카트로닉스공학부)

초록
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본 연구에서는 대학수학 메이커수업 특성의 요인인 강사역량, 교육프로그램, 교육서비스, 물리적 교육환경 요인과 대학생들의 수학에 대한 흥미 및 태도 간의 영향관계를 검증하는 것을 목적으로 하였다. 부산권 소재 대학교에 재학 중인 이공계열 남녀 대학생 228명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, SPSS 26.0 프로그램을 활용하여 실증분석을 수행하였다. 연구결과 첫째, 대학수학 메이커수업 특성 요인 중 강사역량(β=.349, t=6.380, p<.001), 교육프로그램(β=.361, t=5.650, p<.001), 물리적 교육환경(β=.196, t=3.281, p<.01) 요인이 대학생의 수학에 대한 흥미에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤다. 둘째, 대학수학 메이커수업에 대한 흥미(β=.349, t=6.380, p<.001) 요인은 대학생의 수학에 대한 태도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 대학수학 메이커수업 특성 요인 중 강사역량(β=.340, t=6.365, p<.001), 교육프로그램(β=.352, t=5.559, p<.001), 물리적 교육환경(β=.226, t=3.537, p<.01) 요인이 대학생의 수학에 대한 태도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 통해 대학수학 메이커수업의 교육프로그램 수준과 강사역량이 높고, 물리적 교육환경이 뛰어날 때, 대학생의 수학에 대한 태도 뿐 아니라 궁극적으로 수학에 대한 태도에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 결론에 도달하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this study, the objective of this study is to verify the effects between lecturer's capability, education program, education service, and physical educational environment factors, and university students' interest in and attitude toward mathematics. A survey was conducted on 228 male and female students in science and engineering majors attending universities in the Pusan metropolitan area, and empirical analysis was conducted using the SPSS 26.0 program. The research results are as follows. First, among the characteristics of college mathematics maker classes, instructor competency (β=.349, t=6.380, p<.001), educational program (β=.361, t=5.650, p<.001), and physical educational environment (β=.196, t=3.281, p<.01) had a significant positive (+) effect on college students' interest in mathematics. Second, the factors of interest (β=.349, t=6.380, p<.001) in college mathematics maker classes were found to have a significant positive (+) effect on college students' attitudes toward mathematics. Third, among the characteristics of college mathematics maker classes, instructor competency (β=.340, t=6.365, p<.001), educational program (β=.352, t=5.559, p<.001), physical educational environment (β=.226, t=3.537, p<.01) was found to have a significant positive (+) effect on college students' attitudes toward mathematics. Through the results of this study, it was concluded that when the level of education program and teaching ability of the university mathematics maker class are high and the physical educational environment is excellent, it can have a positive effect not only on the university student's attitude towards mathematics but ultimately on the attitude of mathematics.

주제어

표/그림 (10)

그림 Fig. 1. Research model of the study
표 Table 1. Demographic characteristics of the surveyed objects
표 Table 2. Exploratory factor analysis and Cronbach's α for the variable of maker class characteristics
표 Table 3. Exploratory factor analysis and Cronbach's α for the variable of interest in mathematics
표 Table 4. Exploratory factor analysis and Cronbach's α for the variable of attitude to mathematics
표 Table 5. Descriptive statistics of the research variables
표 Table 6. Pearson correlations of the research variables
표 Table 7. The effects of maker class characteristics on interest in mathematics
표 Table 8. The effects of interest in mathematics on attitude to mathematics
표 Table 9. The effects of maker class characteristics on attitude to mathematics

AI 본문요약
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문제 정의

본 연구는 그동안 초중등 메이커 수업에 치중되었던 선행연구를 탈피하여 대학수업에 메이커 수업의 적용 가능성을 살펴본다는 점에서 선행연구와의 차별성이 있으며, 결과를 토대로 새로운 대학수학 교수법을 제시한다는 점에서 의의가 있다.

제안 방법

다음으로 연구변인들이 정규성(normality) 여부를 평가하기 위하여 왜도와 첨도를 살펴보았다. 통상적으로 왜도의 경우 절댓값이 3.
대학수학 메이커수업 특성은 강사역량, 교육프로그램, 교육서비스, 물리적 교육환경 등 4개 요인으로 구성하여 대학수학 메이커수업 특성을 측정하고자 하였다. 본 연구에서는 박찬기[32]의 연구에서 사용한 측정도구를 참조하여 Likert 5점 척도로 측정하였으며, ‘매우 그렇지 않다’ 1점에서 ‘매우 그렇다’ 5점으로 평정하였으며 총 점수가 높을수록 지진 대학수학 메이커수업 특성수준이 높음을 의미한다.
둘째, 대학수학 메이커수업에 대한 흥미가 대학생의 수학에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하였다. 검증결과, 대학수학 메이커수업에 대한 흥미(β=.
본 연구에서는 대학수학 메이커수업 특성의 요인인 강사역량, 교육프로그램, 교육서비스, 물리적 교육환경 요인과 대학생들의 수학에 대한 흥미 및 태도 간의 영향관계를 검증하기 위해 부산권 소재 대학교에 재학 중인 이공계열 남녀 대학생 228명을 대상으로 설문조사를 실시하였고, SPSS 26.0 프로그램을 활용하여 실증분석을 수행하였다.
Peppler[30], Kim[31]의 연구 등의 선행연구를 바탕으로 대학수학 메이커수업 특성에 따라 학생들의 만족도 및 수학적 태도가 달라질 수 있다고 추론하였으며, 아래와 같은 연구모형 및 연구가설을 설계하였다. 본 연구에서는 독립변수로 대학 수학과 교육에 있어서 메이커 수업에 대한 강사역량, 교육프로그램, 교육서비스, 물리적 교육환경 요인을 설정하였으며, 종속변수로는 수업만족 및 수학적 태도 변수를 설정하였다.
본 연구에서는 부산권 소재 대학교에 재학 중인 이공계열 남녀 대학생들을 조사대상으로 하였으며, 총 설문지 240부를 본 연구자가 직접 방문하여, 설문응답에 동의하고 협조한 조사대상 대학생들에게 설문조사에 대한 취지와 목적을 충분히 설명한 후, 무기명으로 자기기입법에 의하여 설문지를 작성하도록 하였다. 응답이 누락되거나 불성실한 응답을 보인 12부를 제외한 228부의 설문자료를 최종 통계분석에 활용하였다.
본 연구에서는 측정도구 문항의 개념타당성을 검증하기 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다. 요인 회전 방식은 배리맥스(Varimax) 방식을 사용하였다.
셋째, 대학수학 메이커수업 특성이 대학생의 수학에 대한 태도에 미치는 영향을 검증하였다. 검증결과, 대학수학 메이커수업 특성 요인 중 강사역량(β=.
따라서 본 연구에서 수집된 자료와 측정항목은 요인분석 수행에 있어서 적합한 것을 확인하였다. 요인분석 결과, 타당성이 결여되는 것으로 판단되는 물리적 교육환경 관련 요인 2개 항목을 제거하고 총 4개의 요인을 추출하였다. 요인분석을 통해 추출된 대학수학 메이커수업 특성 관련 4개 요인의 총 분산 설명력은 64.
첫째, 대학수학 메이커수업 특성이 대학생의 수학에 대한 흥미에 미치는 영향을 검증하였다. 검증결과, 대학수학 메이커수업 특성 요인 중 강사역량(β=.

대상 데이터

본 연구의 조사대상 부산권 소재 대학교에 재학 중인 이공계열 남녀 대학생 228명에 대한 인구통계학적 특성은 Table 1에 제시한 바와 같다. 먼저, 성별의 경우 남학생이 125명(54.
본 연구에서는 부산권 소재 대학교에 재학 중인 이공계열 남녀 대학생들을 조사대상으로 하였으며, 총 설문지 240부를 본 연구자가 직접 방문하여, 설문응답에 동의하고 협조한 조사대상 대학생들에게 설문조사에 대한 취지와 목적을 충분히 설명한 후, 무기명으로 자기기입법에 의하여 설문지를 작성하도록 하였다. 응답이 누락되거나 불성실한 응답을 보인 12부를 제외한 228부의 설문자료를 최종 통계분석에 활용하였다.

데이터처리

대학수학 메이커수업 특성이 대학생의 수학에 대한 흥미에 미치는 영향을 살펴보기 위해 설정한 본 연구가설1을 검증하기 위해 다중회귀분석을 수행하였으며, 그 결과는 Table 7과 같다. 먼저 독립변인인 대학수학 메이커수업 특성 요인들 간의 다중공선성(co-linearity)을 검토한 결과, 분산팽창요인(VIF)은 모든 요인에서 4.
대학수학 메이커수업 특성이 대학생의 수학에 대한 흥미에 미치는 영향을 살펴보기 위해 설정한 본 연구가설3을 검증하기 위해 다중회귀분석을 수행하였으며, 그 결과는 Table 9와 같다. 먼저 독립변인인 대학수학 메이커수업 특성 요인들 간의 다중공선성(co-linearity)을 검토한 결과, 분산팽창요인(VIF)은 모든 요인에서 3.
대학수학 메이커수업에 대한 흥미가 대학생의 수학에 대한 태도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 설정한 본 연구가설2를 검증하기 위해 단순회귀분석을 수행하였으며, 그 결과는 Table 8과 같다. 분석결과, 대학수학 메이커수업에 대한 흥미는 대학생의 수학에 대한 태도 변인을 73.
둘째, 본 연구의 변인인 대학수학 메이커수업 특성, 수학 흥미도, 수학적 태도 변인들의 타당도와 신뢰도를 검증하기 위하여 탐색적 요인분석(EFA), 신뢰도 검증을 위해 Cronbach’s α계수를 산출하였다.
또한 요인분석을 통해 추출된 변인들을 구성하고 있는 하위 요인들의 신뢰도를 검증하기 위해 Cronbach’s α계수를 산출하여 평가하였다.
셋째, 대학수학 메이커수업 특성, 수학 흥미도, 수학적 태도 변인 간의 상관성을 알아보기 위해 Pearson 상관관계분석을 실시하였다. 마지막으로, 대학수학 메이커수업 특성, 수학 흥미도, 수학적 태도 간의 영향을 살펴보기 위한 연구가설 검증을 위해 다중회귀분석 및 단순회귀분석을 실시하였다. 이상의 통계적 분석과 가설 검증의 유의수준은 α=.
둘째, 본 연구의 변인인 대학수학 메이커수업 특성, 수학 흥미도, 수학적 태도 변인들의 타당도와 신뢰도를 검증하기 위하여 탐색적 요인분석(EFA), 신뢰도 검증을 위해 Cronbach’s α계수를 산출하였다. 셋째, 대학수학 메이커수업 특성, 수학 흥미도, 수학적 태도 변인 간의 상관성을 알아보기 위해 Pearson 상관관계분석을 실시하였다. 마지막으로, 대학수학 메이커수업 특성, 수학 흥미도, 수학적 태도 간의 영향을 살펴보기 위한 연구가설 검증을 위해 다중회귀분석 및 단순회귀분석을 실시하였다.
앞서 타당성과 신뢰도 검증을 통해 설정된 연구변인을 Likert 5점 척도로 측정하여 각 변인들의 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 등의 기술통계량을 평가하였으며, 그 결과는 Table 5와 같다. 먼저 연구변인의 평균을 살펴보면, 조사대상 대학생들이 인식하는 대학수학 메이커 수업 특성 요인의 경우 교육프로그램(M=3.
첫째, 조사대상 대학생들의 인구통계학적 특성 분포를 알아보기 위해 빈도와 백분율을 산출하였다. 둘째, 본 연구의 변인인 대학수학 메이커수업 특성, 수학 흥미도, 수학적 태도 변인들의 타당도와 신뢰도를 검증하기 위하여 탐색적 요인분석(EFA), 신뢰도 검증을 위해 Cronbach’s α계수를 산출하였다.

이론/모형

본 연구에서는 김경아[33]의 연구에서 사용한 측정도구를 참조하여 Likert 5점 척도로 측정하였으며, ‘매우 그렇지 않다’ 1점에서 ‘매우 그렇다’ 5점으로 평정하였으며 총 점수가 높을수록 조사대상 대학생들의 수학 흥미도가 높음을 의미한다.
본 연구에서는 박찬기[32]의 연구에서 사용한 측정도구를 참조하여 Likert 5점 척도로 측정하였으며, ‘매우 그렇지 않다’ 1점에서 ‘매우 그렇다’ 5점으로 평정하였으며 총 점수가 높을수록 지진 대학수학 메이커수업 특성수준이 높음을 의미한다.
본 연구에서는 한영실[34]의 연구에서 사용한 측정도구를 참조하여 Likert 5점 척도로 측정하였으며, ‘매우 그렇지 않다’ 1점에서 ‘매우 그렇다’ 5점으로 평정하였으며 총 점수가 높을수록 총 점수가 높을수록 조사대상 대학생들의 수학적 태도가 긍정적임을 의미한다.
본 연구에서는 측정도구 문항의 개념타당성을 검증하기 위해 탐색적 요인분석을 실시하였다. 요인 회전 방식은 배리맥스(Varimax) 방식을 사용하였다. 측정항목 중 요인적재량(factor loading)이 .

성능/효과

Pearson 상관분석 결과, 강사역량(r=.618, p<.001), 교육프로그램(r=.645, p<.001), 교육서비스(r=.631, p<.001), 물리적 교육환경(r=.687, p<.001) 등 대학수학 메이커수업 특성 요인은 수학에 대한 흥미와 모두 유의미한 정(+)적 상관을 보이는 것으로 나타나, 본 연구가설과 일치되는 방향성을 보였다.
검증결과, 대학수학 메이커수업 특성 요인 중 강사역량(β=.340, t =6.365, p<.001), 교육프로그램(β=.352, t=5.559, p<.001), 물리적 교육환경(β=.226, t =3.537, p<.01) 요인이 대학생의 수학에 대한 태도에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤으나, 교육서비스(β=.047, t =.811, p>.05) 요인은 대학생의 수학에 대한 태도에 유의미한 영향은 미치지 않는 것으로 나타났다.
검증결과, 대학수학 메이커수업 특성 요인 중 강사역량(β=.349, t =6.380, p<.001), 교육프로그램(β=.361, t=5.650, p<.001), 물리적 교육환경(β=.196, t =3.281, p<.01) 요인이 대학생의 수학에 대한 흥미에 유의미한 정(+)의 영향을 미쳤으나, 교육서비스(β=.043, t =.791, p>.05) 요인은 대학생의 수학에 대한 흥미에 유의미한 영향은 미치지 않는 것으로 나타났다.
검증결과, 대학수학 메이커수업에 대한 흥미(β=.349, t =6.380, p<.001) 요인은 대학생의 수학에 대한 태도에 유의미한 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다.
그 결과, 표본 적합도를 판단하는 KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) 측도는 .895로서 높게 나타났고, 요인분석 시 측정항목 간의 상관행렬에 있어서 단위행렬 여부를 판단하는 Bartlett의 구형성을 평가한 결과, Approximated χ2=4,652.781(df=378, p<.001)로 유의하게 나타났다.
대학생의 수학에 대한 흥미에 미치는 영향에 있어서 이들 대학수학 메이커수업 특성 영향 요인들의 상대적 영향력은 교육프로그램, 강사역량, 물리적 교육환경 순으로 영향력이 큰 것으로 평가되었다.
0 이하이일 경우에 그 자료가 정규성을 따른다는 가정을 충족하는 것으로 간주하게 된다(Kline, 2010). 대학수학 메이커수업 특성 요인과 수학에 대한 흥미 및 수학에 대한 태도 변인의 왜도와 첨도 모두 절댓값이 1.0 이하로 낮게 나타났으며 따라서 정규성 가정을 충족하고 있음을 확인하였다.
001)로 유의하게 나타났다. 따라서 본 연구에서 수집된 자료와 측정항목은 요인분석 수행에 있어서 적합한 것을 확인하였다. 요인분석 결과, 타당성이 결여되는 것으로 판단되는 물리적 교육환경 관련 요인 2개 항목을 제거하고 총 4개의 요인을 추출하였다.
001)로 유의미한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구의 자료와 측정항목은 요인분석 수행에 있어서 적합한 것을 확인하였다. 요인적재량은 .
또한, 대학수학 메이커수업 특성 요인과 수학에 대한 태도 변인의 상관성을 살펴본 결과, 강사역량(r=.606, p<.001), 교육프로그램(r=.658, p<.001), 교육서비스(r=.629, p<.001), 물리적 교육환경(r=.622, p<.001) 등 대학수학 메이커수업 특성 요인은 수학에 대한 흥미와 모두 유의미한 정(+)적 상관을 보이는 것으로 나타나, 역시 본 연구가설과 일치되는 방향성을 보였다.
대학수학 메이커수업 특성이 대학생의 수학에 대한 흥미에 미치는 영향을 살펴보기 위해 설정한 본 연구가설3을 검증하기 위해 다중회귀분석을 수행하였으며, 그 결과는 Table 9와 같다. 먼저 독립변인인 대학수학 메이커수업 특성 요인들 간의 다중공선성(co-linearity)을 검토한 결과, 분산팽창요인(VIF)은 모든 요인에서 3.0 이하로 낮게 나타나 기준치 10.0보다 매우 낮게 나타남으로써 다중공선성 문제는 나타나지 않았다.
대학수학 메이커수업 특성이 대학생의 수학에 대한 흥미에 미치는 영향을 살펴보기 위해 설정한 본 연구가설1을 검증하기 위해 다중회귀분석을 수행하였으며, 그 결과는 Table 7과 같다. 먼저 독립변인인 대학수학 메이커수업 특성 요인들 간의 다중공선성(co-linearity)을 검토한 결과, 분산팽창요인(VIF)은 모든 요인에서 4.0 이하로 낮게 나타나 기준치 10.0보다 매우 낮게 나타남으로써 다중공선성 문제는 나타나지 않았다.
앞서 타당성과 신뢰도 검증을 통해 설정된 연구변인을 Likert 5점 척도로 측정하여 각 변인들의 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 등의 기술통계량을 평가하였으며, 그 결과는 Table 5와 같다. 먼저 연구변인의 평균을 살펴보면, 조사대상 대학생들이 인식하는 대학수학 메이커 수업 특성 요인의 경우 교육프로그램(M=3.27), 강사역량(M=3.13), 교육서비스(M=3.02), 물리적 교육환경(M=2.84) 요인 순으로 높게 나타났으며, 모든 요인이 보통 수준을 약간 상회하는 수준으로 높지는 않았으며 특히 물리적 교육환경의 경우 보통 이하로 인식하고 있는 것으로 나타났다. 수학에 대한 흥미와 태도의 경우 각각 평균 3.
본 연구의 결과를 통해 대학수학 메이커수업의 교육프로그램 수준과 강사역량이 높고, 물리적 교육환경이 뛰어날 때, 대학생의 수학에 대한 태도 뿐 아니라 궁극적으로 수학에 대한 태도에도 긍정적인 영향을 미칠 수 있다는 결론에 도달하였다. 이러한 결과는 앞서 메이커수업의 효과성을 제시한 Blikstein[15], 윤혜진[17]의 연구와 수학에 대한 흥미가 태도에 긍정적 영향을 미친다고 실증적으로 밝힌, 강윤수[8]의 연구결과와 맥을 같이 하고 있다.
분석결과, 대학수학 메이커수업 특성 요인들은 대학생의 수학에 대한 태도 변인을 67.5% 정도 설명하여 비교적 높은 설명력을 보여주었다. 회귀모형 또한, 유의미한 것으로 나타났다(F=119.
분석결과, 대학수학 메이커수업 특성 요인들은 대학생의 수학에 대한 흥미 변인을 71.9% 정도 설명하여 비교적 높은 설명력을 보여주었다. 회귀모형 또한, 유의미한 것으로 나타났다(F=129.
대학수학 메이커수업에 대한 흥미가 대학생의 수학에 대한 태도에 미치는 영향을 살펴보기 위해 설정한 본 연구가설2를 검증하기 위해 단순회귀분석을 수행하였으며, 그 결과는 Table 8과 같다. 분석결과, 대학수학 메이커수업에 대한 흥미는 대학생의 수학에 대한 태도 변인을 73.6% 정도 설명하여 비교적 높은 설명력을 보여주었다. 회귀모형 또한, 유의미한 것으로 나타났다(F=145.
요인분석 결과, 측정항목의 KMO측도는 .883으로 나타났고, Bartlett의 구형성 검정 결과, Approximated 1,478.744(df =66, p<. 001)로 유의미한 것으로 나타났다.
요인분석 결과, 타당성이 결여되는 것으로 판단되는 물리적 교육환경 관련 요인 2개 항목을 제거하고 총 4개의 요인을 추출하였다. 요인분석을 통해 추출된 대학수학 메이커수업 특성 관련 4개 요인의 총 분산 설명력은 64.581%였으며, 구체적으로 요인 1은 강사역량 요인으로 분산 설명력은 20.314%였고, 요인 2는 교육프로그램 요인으로 분산 설명력은 16.480%, 요인 3은 교육서비스 요인으로 분산 설명력은 14.674%, 요인 4는 물리적 교육환경 요인으로 분산 설명력은 13.113%,로 각각 나타났으며, 본 연구변인들의 각 측정항목에 대한 개념타당성이 높음을 확인하였다. 다음으로 대학수학 메이커수업 특성 요인 구성항목들의 신뢰도를 검증한 결과, Cronbach’s α계수는 강사역량 요인은 .
따라서 본 연구에서 수집된 자료와 측정항목은 요인분석 수행에 있어서 적합한 것을 확인하였다. 요인적 재량은 .807~.587의 범위로 분포하였으며, 단일요인이 추출되었고, 이 때 분산에 대한 설명력은 52.779%로 나타났다. 수학 흥미 변인에 대한 구성항목들의 신뢰도 검증 결과, Cronbach’s α계수는 .
따라서 본 연구에서 수집된 자료와 측정항목은 요인분석 수행에 있어서 적합한 것을 확인하였다. 요인적 재량은 .807~.587의 범위로 분포하였으며, 단일요인이 추출되었고, 이 때 분산에 대한 설명력은 52.779%로 나타났다. 수학 흥미 변인에 대한 구성항목들의 신뢰도 검증 결과, Cronbach’s α계수는 .

후속연구

본 연구의 이러한 학술적으로 의미있는 연구결과의 도출에도 불구하고 본 연구는 부산권 소재 대학교에 재학 중인 이공계열 남녀 대학생 228명에 국한되어 수행된 국한된 연구로서 본 연구의 결과를 전국의 모든 대학에 재학 중인 이공계열 대학생에 대한 결과로 일반화하는 데에는 한계가 있다. 그러므로 추후 후속연구의 경우, 부산권 외 지역에 소재한 대학교에 재학 중인 이공계열 남녀 대학생들을 포함하는 포괄적인 실증연구가 수행될 필요가 있다. 또한, 수도권 소재 대학생과 비수도권 소재 대학생 간의 차이를 비교하는 연구 또한 의미가 있을 것이다.
본 연구의 이러한 학술적으로 의미있는 연구결과의 도출에도 불구하고 본 연구는 부산권 소재 대학교에 재학 중인 이공계열 남녀 대학생 228명에 국한되어 수행된 국한된 연구로서 본 연구의 결과를 전국의 모든 대학에 재학 중인 이공계열 대학생에 대한 결과로 일반화하는 데에는 한계가 있다. 그러므로 추후 후속연구의 경우, 부산권 외 지역에 소재한 대학교에 재학 중인 이공계열 남녀 대학생들을 포함하는 포괄적인 실증연구가 수행될 필요가 있다.
또한, 수도권 소재 대학생과 비수도권 소재 대학생 간의 차이를 비교하는 연구 또한 의미가 있을 것이다. 이러한 후속연구를 통해 현재 초중고에 주로 적용되고 있는 메이커수업을 대학 수학수업에서 적극적으로 활용하여 정착하기 위해 요구되는 메이커수업 준비과정에 있어서 중요한 시사점을 제시할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	메이커 교육이란?	이러한 메이커 교육은 만들기 주체로서의 학습자가 다양한 학습도구를 통하여 교육적 결과물을 산출하고, 이러한 결과물을 다른 학습자와 공유하고 논의하는 커뮤니케이션 활동이 진행되는 교육을 뜻한다. 즉, 학습자가 자신에게 필요한 사물 혹은 물건을 스스로 만들기 위하여 학습 환경에 능동적으로 참여하고, 학습과정과 결과를 오프라인과 온라인으로 공유하며, 이러한 과정에 대해 다른 학습자들과 유기적으로 논의하고 소통하는 활동이 이루어지는 형태를 말한다[15].
	최근 대학교 이공계 신입생들의 문제점은?	최근에 대학 이공계 신입생들의 대부분이 대학수학 과목을 이수할 수 있는 기초적인 수학 능력이 미흡하며, 더 나아가 대학수학을 이수하는 학생들의 대학수학 성적의 편차가 같은 학과 내에서도 매우 크다[7]. 이러한 현상은 현 대학입시 정책에 따른 교차지원 등으로 고등학교에서 미적분학 II를 학습하지 않고 이공계 분야 학과로 진학한 대학생들이 많기 때문인 것으로 이러한 성적편차를 해결하기 위해 각 대학에서는 고심하고 있다[8,9].
	최근 대학 이공계 신입생의 기초수학 능력이 부족한 이유는 무엇인가?	최근에 대학 이공계 신입생들의 대부분이 대학수학 과목을 이수할 수 있는 기초적인 수학 능력이 미흡하며, 더 나아가 대학수학을 이수하는 학생들의 대학수학 성적의 편차가 같은 학과 내에서도 매우 크다[7]. 이러한 현상은 현 대학입시 정책에 따른 교차지원 등으로 고등학교에서 미적분학 II를 학습하지 않고 이공계 분야 학과로 진학한 대학생들이 많기 때문인 것으로 이러한 성적편차를 해결하기 위해 각 대학에서는 고심하고 있다[8,9].

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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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