DOI QR코드

DOI QR Code

기초과학과 응용과학의 융합에 관한 학생들의 이해와 관련된 변인 분석

Exploring Variables Related to Students' Understanding of the Convergence of Basic and Applied Science

  • 투고 : 2012.01.09
  • 심사 : 2012.04.04
  • 발행 : 2012.04.30

초록

기초과학과 응용과학의 관련성에 관한 이해는 과학지식과 인간 생활의 관련성을 이해하고 과학 지식 학습의 필요성과 과학 동기를 향상 시킬 수 있을 것이다. 이 연구는 과학 지식의 융합에 대한 이해와 학습 필요성, 과학 동기에 관한 경로모델의 적합도를 분석하는 것을 목표로 한다. 또한 4가지 변인에 대한 성별과 선호 계열 별 차이, 과학 개념 별 인식의 차이, 기초과학과 응용과학에 대한 학생들의 이해를 조사하였다. 서울특별시 소재 남녀공학 고등학교 1학년(10학년) 학생 325명이 참여하였다. 연구 결과, 기초과학과 응용과학의 관련성을 강조한 전략은 기초과학이 인간생활과 관련성이 있음을 이해하게 하고 과학 지식의 학습 필요성과 과학 동기를 형성할 수 있게 한 이론적 모델은 타당한 것으로 확인되었다. 기초과학과 응용과학의 관련성 이해, 기초과학과 인간 생활과의 관련성 이해, 기초과학 지식의 학습 필요성, 과학 동기에서 성별과 선호 계열별 복합효과가 나타났다. 기초과학 개념 별로 학생들의 인식은 통계적으로 차이가 있었다. 학생들은 기초과학에서 파생되는 응용과학에 대한 지식보다 응용과학에서 기초과학을 추론하는 지식은 더 낮은 것으로 확인되었다.

Understanding the relation between basic science and applied science is important for students in understanding the importance of learning science, the relationship between scientific knowledge and human life, and for enhancing their science motivation. In this study, we evaluated the statistical validity of this hypothetical model and explored the effect of gender and students' preferred courses (e.g., humanities, science, and art) on four dependent variables. We also evaluated the differences of students' understanding across scientific domains and students' understanding concerning basic and applied scientific knowledge. Three hundred and twenty five 10th grade students participated in this survey research. Statistically, we employed bivariate correlation, partial correlation, path analysis, two-way ANOVA, and repeated measures ANOVA. Our findings illustrated that our hypothetical model was statistically valid. In addition, the significant interaction effects of gender and students' preferred courses on each dependent variable were shown. Students have different levels of understanding of the convergence of basic and applied science, the relation between scientific knowledge and human life, and the importance of learning science across scientific domains (e.g., physics, chemistry, earth science and biology).

키워드

참고문헌

  1. 교육부 (1997). 과학과 교육과정, 교육부 고시 제1997 15호.
  2. 교육인적자원부 (2007). 과학과 교육과정. 교육인적자원부 고시 제 2007-79호.
  3. 권용주, 정진수, 신동훈, 이준기, 이일선, 변정호 (2011). 과학적 탐구력 향상을 위한 과학지식의 생성과 평가 2판. 서울, 학지사.
  4. 김계수 (2007). 구조방정식모형 분석. 서울: 한나래출판사.
  5. 김상우, 이도헌 (2006). 바이오시스템 역공학 기술 . News & Information for Chemical Engineers, 24(1), 42-46.
  6. 신영준, 한선관 (2011). 초등학교 교사들의 융합인재교육(STEAM)에 대한 인식 연구. 초등과학교육, 30(4). 514-523.
  7. 이미경, 정은영 (2004). 학교 과학교육에서 과학에 대한 태도에 영향을 미치는 요인 조사. 한국과학교육학회지, 24(5), 946-958.
  8. 이혜정, 정진수, 박국태, 권용주 (2004). 초등학생들과 초등예비교사들이 관찰활동에서 생성한 과학적 의문의 유형. 한국과학교육학회지, 24(5), 1018-1027.
  9. 주영주, 정영란, 이유경 (2011). 고등학생의 학업적 자기 효능감, 외적동기, 흥미, 과학 과목 성취도의 구조적 관계와 성별에 따른 잠재평균 분석. 한국과학교육학회지, 31(6), 876-886.
  10. 최경희, 신동희, 이향연 (2008). 과학교육에서의 성별 차이 현황과 해결 방안. 여성학논집, 25(2), 117-158.
  11. Bybee, R. W. (2010). Advancing STEM Education: A 2020 Vision. The Technology and Engineering Teacher, 70(1), 30-35.
  12. Choi, K, Lee, H, Shin, N., Kim, S. W., & Krajcik, J. (2011). Re-conceptualization of scientific literacy in South Korea for the 21st Century. Journal of Research in Science Teaching. 48(6), 670-697. https://doi.org/10.1002/tea.20424
  13. Glynn, S. M., Brickman, P., Armstrong, N. & Taasoobshirazi, G. (2011), Science motivation questionnaire II: Validation with science majors and nonscience majors. Journal of Research in Science Teaching, 48, 1159-1176. https://doi.org/10.1002/tea.20442
  14. Glynn, S. M., Taasoobshirazi, G., & Brickman, P. (2009). Science Motivation Questionnaire: Construct validation with nonscience majors. Journal of Research in Science Teaching, 46, 127-146. https://doi.org/10.1002/tea.20267
  15. Glynn, S. M., Taasoobshirazi, G., & Brickman, P. (2007). Nonscience majors learning science: A theoretical model of motivation. Journal of Research in Science Teaching, 44(8), 1088-1107. https://doi.org/10.1002/tea.20181
  16. Hurd, P. D. H. (1998). Scientific literacy: New minds for a changing world. Science Education, 82(3), 407-416. https://doi.org/10.1002/(SICI)1098-237X(199806)82:3<407::AID-SCE6>3.0.CO;2-G
  17. Keith, T. Z. (1993). Causal influences on school learning. In: H. J. Walberg (Ed.), Analytic methods for educational productivity (pp 21 7). Greenwich, CT: JAI Press.
  18. Lomax, R. G. (2007). An introduction to statistical concepts (2nd edn). Mahwah, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
  19. Nordmann, A. (2004). Converging technologies-shaping the future of European societies. European Commission Report.
  20. Pilot, A., & Bulte, A. M. W. (2006). The use of "contexts" as a challenge for the chemistry curriculum: Its successes and the need for further development and understanding. International Journal of Science Education, 28(9), 1087-1112. https://doi.org/10.1080/09500690600730737
  21. Rossouw, A., Hacker, M., & de Vries, M. J. (2011). Concepts and contexts in engineering and technology education: An international and interdisciplinary Delphi study. International Journal of Technology and Design Education, 21(4), 409-424.
  22. Schumacker, R. E., & Lomax, R. G. (1996). A beginner's guide to structural equation modeling. Mahwah, NJ: Erlbaum.

피인용 문헌

  1. The Development and Validation of Instrument for Measuring High School Students' Attitude Toward Convergence vol.34, pp.2, 2014, https://doi.org/10.14697/jkase.2014.34.2.0123
  2. 교사들의 아이디어 융합 과정에서 나타나는 교역지대의 진화과정 탐색: 자율적 학습공동체'STEAM 교사 연구회' 사례연구 vol.33, pp.5, 2012, https://doi.org/10.14697/jkase.2013.33.5.1055
  3. 미국 대학생과 비교한 한국 예비과학교사의 진화론의 실용성에 대한 인식과 진화 수용 vol.45, pp.3, 2017, https://doi.org/10.15717/bioedu.2017.45.3.427
  4. Exploring the Perception Structure of Science Teachers on Basic Science, Applied Science, and Convergence Science vol.56, pp.4, 2012, https://doi.org/10.15812/ter.56.4.201712.487
  5. THE RELATION OF GENDER AND TRACK ON HIGH SCHOOL STUDENTS’ ATTITUDE TOWARD CONVERGENCE vol.18, pp.3, 2019, https://doi.org/10.33225/jbse/19.18.417