이 연구는 판구조론(plate tectonics)에 대한 지구적 인지과정(geocognition)의 검사 문항을 중학생, 고등학생 및 대학생들에게 적용하여 문항별 응답 반응을 Rasch 모델에 근거하여 횡단적으로 분석하였다. 그 결과를 바탕으로 판구조론에 대한 학습 발달과정 및 교육과정 개발을 위한 기초 자료를 제안하고자 하였다. 판구조론의 개념적 구인은 '판과 관련된 지구 내부 구조의 이해, 판 경계에서 특징적인 지형, 판 경계의 지질 현상'으로, 지구적 인지과정의 구인은 시간적 추론, 공간적 추론, 과거역산적 추론, 시스템 사고로 선정하였다. 판구조론의 개념적 구인을 문항의 소재로 하여 지구적 인지과정의 추론 능력을 조사하는 통합적 형태로 9개의 평가 문항을 개발하였다. 문항의 그림 자료들은 모두 GeoMapApp을 활용하여 작성하였다. 전체 문항에 대한 학생들이 얻은 점수에 따라 학생들의 수준을 구분하고 이를 각 문항의 과제 곤란도와 비교하여 측정하는 Rasch 모델을 적용하여 학생들의 문항 반응 결과를 측정하였다. Rasch 모델 분석으로 중학생, 고등학생 및 대학생의 Wright map을 각각 작성하여 학생들의 능력과 문항 곤란도를 서로 비교하였고, Differential Item Functioning 분석을 통해 세 학교급 학생들의 문항 반응 결과를 종합하여 수행하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 현행 과학 교육과정에서 판구조론에 대한 지구적 인지과정은 중학생, 고등학생에게 모두 평가 가능한 구인임을 알 수 있었다. 둘째, 중학교 ~ 대학교에 이르는 횡단적 분석에서 학생들의 발달 양상이 가장 두드러진 지구적 인지과정의 요소는 공간적 추론이었다. 셋째, 판구조론에 대한 지구적 인지과정은 적절한 교수활동의 도움과 지구과학 내용 지식을 비계(scaffolding)로 하여 더 높은 수준으로 발달할 수 있다. 넷째, 지구적 인지과정은 과제의 내용과 분리된 일반적 추론 능력이 아니라 과제의 내용과 연관된 내용-특이적(content-specific) 추론임을 알 수 있었다. 이 연구에서 수행한 횡단적 분석의 결과를 바탕으로 지구과학 교육과정에서 판구조론의 내용 체계를 재구성하기 위한 제언을 제시하였다.
과학교육에서 탐구는 중요한 위치를 차지하고 있으며, 탐구와 관련된 연구가 폭넓게 이루어지고 있다. 그러나 '탐구'라는 개념의 포괄성으로 인해 연구자마다 그 의미를 다르게 인식하고 있으며 접근 방법도 다양하다. 또한 과학교육에서 탐구를 활용한 수업의 성과가 실제학생들에게 유의미한 변화를 보장하는 것은 아니라는 비판이 제기되고 있다. 이에 본 연구는 과학교육에서 최근 3년간 탐구를 주제로 한 SSCI급 연구 논문의 동향을 살펴봄으로써 탐구와 관련된 연구내용을 탐색하고 추후 연구에 필요한 시사점을 도출하고자 하였다. 분석에 활용된 연구물은 International Journal of Science Education, Journal of Research in Science Teaching, Research in Science Education, Science Education이며, 핵심 주제어에 "inquiry(enquiry)"를 직접적으로 제시하고 있는 연구물로 한정하였다. 추출된 논문 75편을 토대로 유목화 과정이 이루어졌고, 주제와 특징을 반영하여 귀납적으로 분석틀을 도출하였다. 탐구에 대한 인식 및 관점, 탐구 학습을 위한 전략 및 지원, 탐구 기반 수업을 위한 교사 전문성 발달의 세 가지 측면으로 나누어 각 범주별 구체적인 사례를 제시하였다. 과학 탐구에 대한 시사점을 살펴본 결과는 다음과 같다. 첫째, 탐구를 함축적 명제로 정의하거나 몇 개의 단계적 절차로 제시하기보다는 탐구의 의미를 보다 종합적이고 총체적으로 파악하도록 유도하고 있었다. 둘째, 탐구 기반의 수업이 과학의 인지적, 기능적, 정의적 영역의 모든 측면에서 효과적인가에 대해서는 그 한계를 명확히 제시하고, 맥락 의존적이고 교과 특이적인 탐구의 속성과 한계를 파악할 것을 강조하였다. 셋째, 과학 탐구 기반 수업에서 불확실성은 학습자가 탐구를 시작하고 관심을 갖도록 하는 데에는 도움이 될 수 있으나, 자료를 인지하여 지식을 재구성하는 과정에서는 명시적이고 구체적인 안내와 비계가 적절한 타이밍에 이루어져야 할 것이다.
본 연구는 저서성 대형무척추동물을 이용한 RIVPACS 유형의 국내 실정에 맞는 수생태계 예측 및 평가모델을 구축하기 위한 사전 연구로서 수행되었다. 자연상태의 하천인 887개의 참조하천을 선정하고, 참조하천을 저차하천과 고차하천으로 구분한 뒤 random forest 알고리즘을 이용하여 각각의 과에 대하여 예측모델을 구축하였다. 저차하천은 학습과 검증 데이터를 7 : 3의 비율로 나누어 구축하였으며, 고차하천의 경우에는 leave-one-out 방법을 이용하였다. 예측모델에 사용된 환경변수는 비계량 다차원 척도법(NMDS)을 이용하여 선정되었으며, 고도, 경사각, 평년평균기온, 숲의 비율, 하폭, 여울 비율, 하상 구조의 큰돌의 비율로 7개의 변수가 선택되었다. 3,224개의 조사대상 지점을 하천차수에 따른 유형에 따라 구분한 뒤, 각각의 유형에 해당하는 모델을 이용하여 30개 과에 대한 과 단위의 생물상을 예측하였다. 예측된 생물상(E)은 실제 생물상(O)과 생물지수를 이용하여 비교되었다. 생물지수는 BMWPK 지수를 과의 수로 나눈 ASPT를 이용하였다. 그 이후 EQR 지수(O/E)를 이용하여 각 조사지점의 건강성을 평가하였다. 마지막으로, EQR 값을 기존에 이용되고 있는 BMI 값과 비교하였다. 건강성 점수 평가 결과, 실제 군집은 0~20과, 예측된 군집은 0~19과 범위로 예측되어 유사하게 나타났다. 실제 ASPT는 평균 4.82 (±2.04 SD), 예측된 ASPT는 6.30 (±0.79 SD)으로 예측된 값이 더 높게 나타났다. ASPT와 BMI의 비교 결과, 대체로 EQR이 BMI 지수보다 높은 값을 보였다. 이는 참조하천 선정에 있어서 조금 교란된 지점도 자연상태로 가정하여 참조하천으로 이용되었기 때문으로 보인다. RIVPACS 모델은 생태학적 상태에 대한 단순하지만 명확한 진단을 제공해줌으로써 국내 하천 관리에 도움이 될 것으로 기대된다. 본 연구는 연구가 미진하였던 우리나라 실정에 맞는 RIVPACS 유형의 평가법을 개발하는 선행 연구로서의 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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