DOI QR코드

DOI QR Code

분류 지식의 생성과 이해 형태 학습을 통한 학생들의 두뇌활성 변화

Learning-Related Changes on the Brain Activation Patterns in Classification of Knowledge-Generation and -Understanding

  • 투고 : 2010.02.26
  • 심사 : 2010.05.07
  • 발행 : 2010.06.30

초록

이 연구의 목적은 교사의 교수-학습 방식(범주생성형 vs. 범주이해형)이 학생의 분류능력에 어떤 영향을 미치는지를 두뇌 수준에서 규명하는 것이다. 이를 위해 대학교에 재학 중인 24명의 건강한 오른손잡이 학생들이 이 연구에 참여하였다. 이들은 생성 집단과 이해 집단의 두 집단으로 나뉘어 12주간의 서로 다른 학습프로그램을 체험하였다. 연구 참여자들의 과제수행 과정에서의 두뇌활성을 측정하기 위하여 학습프로그램 경험 전후에 fMRI 측정과 지필 검사를 실시했다. 연구결과에 따르면, 분류범주생성 과제의 수행에서 생성집단은 교수-학습 경험 후 대뇌피질 영역과 기저핵 영역이 함께 증가되었으며, 선택-갈등과 관련된 전두피질 영역과 해마옆이랑의 활성감소가 나타났다. 반면 이해집단은 의미 있는 활성변화가 나타나지 않았다. 분류범주이해 과제의 수행에서는 이해집단이 교수-학습 경험 후 대뇌피질 영역과 해마옆이랑의 활성증가가 있었으며, 우측 전두피질부와 소뇌의 활성감소가 있었다. 이와 같은 사실은 특정 교수-학습 양식에 의해 학생이 경험하는 학습양식은 이와 관련된 학생의 특정 두뇌 시스템의 발달을 강화 혹은 약화 시킬 수 있게 된다는 것을 보여준다. 아울러 이러한 연구결과는 두뇌 맞춤형 과학적 분류 학습프로그램 개발을 위한 근거자료로 활용될 수 있을 것이다.

The purpose of this study was to investigate how a teaching approach influences student's ability of classification at the brain level. Twenty four healthy and right-handed college students participated in this study, which investigated a brain plasticity associated with category-generation and -understanding in classification learning. The participants were divided into one of two groups, one each for category-generation and -understanding learning programs, which were composed of twelve topics taught over a twelve-week period. To measure the change in student competence and brain activations, a paper and pencil test and an fMRI scanning session were administered before and after the training programs. Unlike the understanding group, the generation group showed significant changes in classification ability quotients and learning-related brain activations (cerebral cortex and basal ganglia were increased and prefrontal cortex and parahippocampal gyrus were decreased). Nevertheless, the understanding group showed an increased activation in the cerebral cortex and parahippocampal gyrus and a decreased activation in the right prefrontal cortex and cerebellum. Therefore, it can be concluded that teaching styles could influence students' brain activation patterns and classification ability. The results might also be used to develop a brain-compatible science education curriculum.

키워드

참고문헌

  1. 권용주, 이준기 (2007). 생물학자와 고등학생의 생물학 가설 생성에서 나타나는 두뇌 활성: fMRI 연구. 한국생물교육학회지, 35(4), 601-610.
  2. 권용주, 이준기, 이일선 (2007). 꽃가루 분류에서 과학교사들이 생성한 분류지식의 분석을 통한 분류능력지수 산출식의 개발. 중등교육연구, 55(3), 21-43.
  3. 권용주, 정진수, 박윤복, 강민정 (2003). 선언적 과학 지식의 생성 과정에 대한 과학철학적 연구 - 귀납적, 귀추적, 연역적 과정을 중심으로 -. 한국과학교육학회지, 23(3), 215-228.
  4. 권용주, 정진수, 이준기, 이일선 (2008). 과학적 탐구사고력향상을위한과학지식의생성과평가. 서울: 메이드.
  5. 김수미, 정영란 (1997). 항상성, 동∙식물 분류, 식물의 양분생산에 대한 학생의 개념 조사와 오개념 형성 원인으로써 교사 요인의 분석. 한국과학교육학회지, 17(3), 261-271.
  6. 박경화 (2003). 제7차 교육과정에 의한 고등학교 생물 II 교과서의 동물분류단원에 대한 분석. 한국생물교육학회지, 31(2), 157-169.
  7. 심재호, 정완호 (1996). 식물 분류 개념에서 중학생들의 심리적 위계에 따른 수업효과. 한국생물교육학회지, 24(2), 199-209.
  8. 장지은, 이길재, 김성하, 김희백 (2005). 과학 창의성 향상을 위한 고등학교 생물 분류 단원 수업 프로그램의 개발과 적용. 한국생물교육학회지, 33(4), 505-516.
  9. 정완호, 허명, 차희영 (1999). 한국 초, 중, 고등학교 학생들의 식물분류 개념에 관한 연구. 한국과학교육학회지, 11(1), 25-36.
  10. 조은미, 김수일, 정진수, 권용주 (2005). 생물 계통수 생성의 사고 과정 모형 개발. 한국생물교육학회지, 33(1), 13-22.
  11. 주정은, 차희영 (2007). 관찰에 의한 분류하기 탐구 능력 평가 준거 개발. 초등과학교육, 26(4), 407-417.
  12. 최현동, 양일호, 권치순 (2006). 초등학교 6학년의 인공자극과 자연자극에 대한 분류사고. 한국과학교육학회지, 26(1), 40-48.
  13. AAAS (1990). SAPA II. New Hampshire: Delta Education, Inc.
  14. Amodio, D. M., Jost, J. T., Master, S. L., & Yee, C. M. (2007). Neurocognitive correlates of liberalism and conservatism. Nature neuroscience, 10, 1246 - 1247. https://doi.org/10.1038/nn1979
  15. Ansari, D., & Coch, D. (2006). Bridges over troubled waters: education and cognitive neuroscience. Trends in cognitive sciences, 10(4), 146-151. https://doi.org/10.1016/j.tics.2006.02.007
  16. Ashby, F. G.& Maddox, W. T. (2005). Human Category Learning. Annual Review of Psychology, 56, 149-178. https://doi.org/10.1146/annurev.psych.56.091103.070217
  17. Ashby, F. G., Alfonso-Reese, L. A., Turken, A. U., & Waldron, E. M. (1998). A neuropsychological theory of multiple systems in category learning. Psychological Review, 105(3), 442-481. https://doi.org/10.1037/0033-295X.105.3.442
  18. Byeon, J. H., Lee, J. K., & Kwon, Y. J. (2009). Brain activation pattern and functional connectivity network during classification on the living organisms. Journal of Korean Association for Science Education, 29(7), 751-758
  19. DeGutis, J. & D'Esposito, M. (2009). Network changes in the transition from initial learning to well-practiced visual categorization. Frontiers in Human Neuroscience, 3(44), 1-13.
  20. Gendron, R. P. (2005). The classification & evolution of Caminalcules. The American Biology Teacher, 62(8), 570-576.
  21. Grossman, M., Smith, E. E., Koenig, P., Glosser, G., DeVita, C., Moore, P., & McMillan, C. (2002). The neural basis for categorization in semantic memory. Neuroimage, 17, 1549-1561. https://doi.org/10.1006/nimg.2002.1273
  22. Haier, R. J., Siegel, B. V., MacLachlan, A., Soderling, E., Lottenberg, S., & Buchsbaum, M. S. (1992). Regional glucose metabolic changes after learning a complex visuospatial/motor task: A positron emission tomographic study. Brain Research, 570, 134-143. https://doi.org/10.1016/0006-8993(92)90573-R
  23. Honey, J. N. & Paxman, H. M. (1986). The importance of taxonomy in biological education at advanced level. Journal of Biological Education, 20(2), 103-111. https://doi.org/10.1080/00219266.1986.9654795
  24. Inhelder, B. & Piaget, J. (1964). The early growth of logic in the child. W. W. Norton & Company, Inc.
  25. Jiang, X., Bradley, E., Rini, R. A., Zeffiro, T., VanMenter, J., & Riesenhuber, M. (2007). Categorization training results in shape- and category-selective human neural plasticity. Neuron, 53, 891-903. https://doi.org/10.1016/j.neuron.2007.02.015
  26. Kwon, Y. J., Lee, J. K., Shin, D. H. & Jeong, J. S. (2009). Changes in brain activation induced by the training of hypothesis generation skills: An fMRI study. Brain and Cognition, 69, 391-397. https://doi.org/10.1016/j.bandc.2008.08.032
  27. Magulis, L. (1981). How many kingdom? Current views of biological classification. The american biology teacher, 43, 482-489. https://doi.org/10.2307/4447368
  28. Mizuno, K., Tanaka, M., Ishii, A., Tanabe, H. C., Onoe, H., Sadato, N. & Watanabe, Y. (2008).The neural basis of academic achievement motivation. Neuroimage, 42, 369-378. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2008.04.253
  29. Nosofsky, R. M., Gluck, M. A., Palmeri, T. J., McKinley, S. C., & Glauthier, P. (1994). Comparing models of rule-based classification learning: A replication and extension of Shepard, Hovland, and Jenkins (1961). Memory & Cognition, 22, 352-369. https://doi.org/10.3758/BF03200862
  30. Poldrack, R. A., Prabhakaran, V., Seger, C. A., & Gabrieli, J. D. E. (1999). Striatal activation during acquisition of a cognitive skill. Neuropsychology, 13(4), 564-574. https://doi.org/10.1037/0894-4105.13.4.564
  31. Rosenzweig, M. R., Breedlove, S. M. & Watson, N. V. (2005). Biological psychology: an introduction to behavioral and cognitive neuroscience, 4thEd, Sinauer associate, Inc.
  32. Tsukiura, T., Fujiib, T., Takahashia, T., Xiaoa, R., Inase, M., Iijima, T., Yamadori, A., & Okuda, J. (2001). Neuroanatomical discrimination between manipulating and maintaining processes involved in verbal working memory; a functional MRI study. Cognitive Brain Research, 11, 13-21. https://doi.org/10.1016/S0926-6410(00)00059-8
  33. Zhang, J. X., Leung, H. C. & Johnson, M. K. (2003). Frontal activations associated with accessing and evaluating information in working memory: an fMRI study. NeuroImage, 20, 1531-1539. https://doi.org/10.1016/j.neuroimage.2003.07.016

피인용 문헌

  1. 과학 교수-학습 프로그램의 평가를 위한 두뇌기반 분석틀의 개발 vol.30, pp.5, 2010, https://doi.org/10.14697/jkase.2010.30.5.647
  2. Development and Application of Equations of the Contribution Degree on the Brain Compatibleness Index - Focused on ‘Structures and Functions of Cells' Unit in the 7th Grade Science Textbooks- vol.38, pp.4, 2010, https://doi.org/10.15717/bioedu.2010.38.4.531
  3. 과학 교수-학습 프로그램의 두뇌기반 분석을 위한 두뇌맞춤지수 산출식 개발 vol.30, pp.8, 2010, https://doi.org/10.14697/jkase.2010.30.8.1031
  4. Development of An Inventory to Classify Task Commitment Type in Science Learning and Its Application to Classify Students' Types vol.33, pp.3, 2013, https://doi.org/10.14697/jkase.2013.33.3.679
  5. Analysis of Task Commitment Types of Science Learning in High School Students' Biology Classification vol.33, pp.4, 2010, https://doi.org/10.14697/jkase.2013.33.4.863
  6. Effect of Teaching-Learning Program Based on the MOSt Modelon Motivation for Learning-Focused on the Unit of Life Activities and Energy in Life Science Ⅰ- vol.42, pp.3, 2010, https://doi.org/10.15717/bioedu.2014.42.3.342