The purpose of this study is to devise the concept of properties of the light on learning progressions for 3-6 grade students in the elementary school. For the purpose, this study creates a construct map of the properties of the light. Ordered multiple-choice items were developed in view of the construct map and presented to 200, 3~6 grade students in the elementary school. A partial credit model of Rasch model was used to analyze the results of those items, and the learning progressions was devised from the analysis results. The study can be summarized as follows: the construct modeling approach was used to devise the properties of light on learning progressions. As a result, the concept was selected for the core standards of construct map. Based on the construct map, the multiple-choice items were developed for students' conceptual understanding. The items were analyzed using the partial credit model, and the analysis findings showed that they were appropriate to assess students about their level of understanding of the properties of light. Finally, learning progressions were devised with the use of item analysis results.
이 논문은 2006년 이후 미국을 비롯한 세계 여러나라로 점차 확산되고 있는 학습 발달과정(Learning Progressions) 연구의 현황과 연구 방법을 소개하고, 최근에 국내에서 수행된 연구 사례를 중심으로 학습발달과정 연구의 실제를 제시하여 학습 발달과정을 조사하기 위한 방법론적 기초를 제공하기 위한 것이다. 이를 위해 미국을 중심으로 진행되어 온 학습 발달과정 연구의 현황을 소개하고, 특별히 학습을 위한 평가의 관점에서 학습 발달과정을 조사하는 방법과 절차를 정리하였다. 과학의 학습 발달과정은 과학의 주제를 학습할 때 형성되는 발달의 경로를 기술한 것으로서, 발달의 경로를 따라 학생들은 과학 지식을 활용하여 과학의 탐구실행에 참여하게 된다. 각각의 학습 발달과정은 상위 정착점과 하위 정착점, 그리고 두 정착점을 연결해 주는 중간 단계들로 구성되었다. 과학의 학습 발달과정을 조사할 때, 연구자들은 평가의 삼각형에 기반하여 구성된 Wilson의 4단계의 평가 시스템 구성단위를 주로 사용하였다. 논문에서는 학습 발달과정의 조사 방법과 절차를 물의 순환에 대한 학습 발달과정 조사에 적용한 사례 연구를 소개하고, 한국에서 수행될 학습 발달과정에 대한 후속 연구를 위한 함의점과 고려할 점을 논의하였다.
학습순행 (學習順行: Learning Progressions)은 학습자 이해의 발달 단계를 나타내기 위해 유용한 방법이다. 본 고에서는 초임 교사가 익혀야하는 교수 지식을 체계화하고 교사교육 프로그램 개발을 발달적 관점에서 접근하기 위한 방법으로 학습순행을 소개한다. 학습순행의 개발과 타당화 과정을 제안하고, 이와 관련하여 한 과학 교사 연수 프로그램에서의 개발된 과학탐구 수업에서 ICT 통합을 위한 학습순행과 그 개발과정을 논의한다. 초임교사 전문성 향상을 위한 학습순행의 이용은 교사의 이해 정도를 평가하기 위한 근거를 제공하며, 체계적이고 발달적인 관점에서 교사 연수 프로그램을 개발할 수 있도록 지원하는 등의 다양한 장점이 있다.
This study investigated elementary students' (grade 4~6) learning progressions for water cycling drawn from iterative assessments using ordered multiple-choice (OMC) items. An assessment system, which consisted of construct map, item design, outcome space, and measurement model, was employed in this study to examine children's learning progressions. At the first stage of the assessment system, a construct map was designed on which children's conceptual understandings from naive to most sophisticated were represented. At the item design stage, 8 OMC items were drawn from the construct map. Each item option of the OMC items was scored from 0 to 3 according to its level of understanding at the stage of outcome space. As a measurement model, Rasch model, a branch of item response theory, was applied to interpreting the outcomes of the OMC items. This cycle of assessment system was furtherly implemented iteratively in order to elaborate on the first version of water cycling learning progression. In conclusion, children's understanding of water cycling could be described in two aspects: water distribution and water movement. We identified children's conjectural developmental pathways about water cycling existed from superficial and naive accounts to more complex and abstract accounts.
이 연구의 목적은 초등학교 6학년 학생들의 달의 위상 변화에 대한 학습 발달과정을 천문학적 시스템 사고를 기반으로 탐색하는 것이다. 선행 연구 결과 분석을 통해 서답형 문항을 개발하고 가설적 학습 발달과정을 설정하였으며, 이를 토대로 문항 분석틀을 개발하였다. 달의 위상 변화에 대한 수업을 실시하기 전과 후에 서답형 문항을 이용한 검사 자료를 수집하였으며, 평가 결과를 이용하여 가설적 학습 발달과정의 타당성을 검증하였다. 이를 통하여, 상향식으로 지구-달 계에 대한 학습 발달과정을 탐색할 수 있었다. 연구 결과, 초등학생들은 지구 기반 관점과 우주 기반 관점 사이의 사고 전환에 어려움을 겪는 것으로 보인다. 또한, 달의 위상 변화에 대한 초등학생들의 학습 발달과정을 근거로 할 때, 달의 위상 변화의 개념은 교육과정 상에서 초등학교의 학습 내용으로 다소 높은 수준인 것으로 판단된다.
이 연구에서는 지구, 지구 - 달 계, 태양계, 그리고 은하와 우주를 포함하는 천체의 구조와 운동을 종합한 천문 시스템(astronomical systems)의 학습 발달과정(learning progressions)을 조사하기 위하여, 순위 선다형 평가 문항을 개발하고 이를 초등/중학생들에게 적용한 검사 결과에 기반하여 학습 발달과정 해석의 타당성 검증의 근거를 제시하였다. 연구의 과정은 '구인특화, 평가문항 개발, 평가결과 기술, 측정 모델'로 이루어진 4 단계의 구인 모델링 방식(construct modeling approach)에 기반하여 진행되었다. 천문 시스템의 내용적 평가 구인으로 천체의 운동과 구조를 선정하였고, 탐구실행적 평가 구인으로 공간적 사고와 시스템 사고와 같은 천문학적 사고를 선정하였다. 이 연구에서 개발된 순위 선다형 평가 문항들은 천문 시스템에 대한 학습 발달과정을 조사하기 위한 검사 도구로서 적절하였다. 즉, item fit 분석 결과는 학생들의 문항 반응 결과가 Rasch 모델로 측정한 결과와 부합하였다. 그리고 Wright map 분석 결과는 이 연구의 평가 문항들이 천문시스템에 대한 학생들의 가설적 발달 경로를 조사하는데 매우 효과적임을 보여주었다. 학습 발달과정의 하위 정착점에서 학생들은 천체들의 위치와 운동 방향의 변화를 지구에서 보는 관점에서 2차원 평면으로 해석하는 공간적 사고 수준을 보였으며, 지구-달 계의 모델에서 천체의 위치와 변화를 부정확하게 연결하거나, 태양계 행성들과 은하수에 대한 단순한 패턴을 인식하는 시스템 사고 수준을 보였다. 학습발달과정의 중간 단계에서 학생들은 우주에서 내려다 본 지구 및 지구-달 계, 태양계의 모델을 근거로 천체의 운동을 해석하는 공간적 사고의 수준을 나타냈으며, 천체의 구조를 구성하는 요소들을 이 모델들과 연관시키는 시스템 사고를 보였다. 학습 발달과정의 상위 정착점에서 학생들은 우주에서 내려다 본 관점에서 형성된 천체의 운동 모델을 지구에서 바라 본 관점에서 얻은 자료와 서로 연관시키는 관점 전환의 공간적 사고를 지구의 운동, 지구-달 계의 운동, 태양계 행성의 운동, 은하와 우주의 운동에 적용할 수 있었다. 또한 상위 정착점에 도달한 학생들은 천문 시스템의 설명 모델을 구성하는 하위 요소들 간의 상호연관성을 파악하고 이를 설명 모델에 적용할 수 있는 시스템 사고를 나타냈다.
본 연구에서는 중학교 수준에서 지구 온난화에 대한 학습발달과정을 탐색하고자 하였다. 이를 위해 2021년 4월부터 10월까지 구인 특화, 문항 개발, 결과 기술, 측정 모델 단계로 구성된 구인 모델링 방식에 따라 연구를 수행하였다. 학생 평가 문항을 개발하기 위하여 중학교 교육과정과 교과서를 분석하여 내용 요소를 토대로 구인별 개념 위계를 범주화하여 구인 구성도를 작성하였다. 구인과 문항 간 연계를 강화하기 위하여 선정된 구인에 따른 평가 문항을 선택형, 단답형, 서술형으로 개발하였다. 개발된 총 21개의 소문항을 중학생을 대상으로 온라인 평가를 실시한 결과 문항별 3단계 채점 기준에 의거하여 '상' 수준에 해당하는 학생은 많은 반면, '하' 수준에 해당하는 학생은 없는 것으로 나타났다. 이에 초기에 설정한 하위 정착점을 Level 0으로, 상위 정착점을 Level 4에서 Level 3으로 하향 조정하여 구인 구성도를 수정하였으며, 이를 바탕으로 지구 온난화에 관한 가설적 학습발달과정을 현상적 이해, 개념적 이해, 기제적 이해 순으로 제안하였다. 연구 결과를 토대로 차기 과학과 교육과정의 재구성 및 평가 체제 개선을 위한 방안을 제언하였다.
Learning Progressions(학습진행과정, 이하 LP)은 "과학의 핵심 아이디어(core idea) 혹은 과학 활동(scientific practices) 이해 과정을 상대적으로 단순한 체계에서 전문가의 지식체계로 논리적이고, 순차적인 단계로 정교하게 설명한 틀"로서, 한 교과 내 및 다른 과학영역들(물리, 지구과학, 생물, 화학)과 연결하여 연계적 교육과정을 구성하는 이론적 기반을 제공한다. 학습은 개개인의 선지식, 선경험, 교과교육과정, 교육과정 등의 여러 요소에 영향을 받는 복잡한 이해 과정으로, LP 단계를 모든 학생들이 동일하게 이동하지 않는다. 학생과 학습환경의 특성에 따른 이동 가능한 학습경로의 서술을 위해서는 다양한 학생데이터의 수집과 분석이 필요하다. 이러한 과정을 통해서 가설의 LP는 과학적으로 증명된 LP로 규명되며. 비로소 교과과정 개발의 틀(framework)로 역할을 할 수 있다. 본 연구는 미시간 대학 연구팀이 개발한 "물질의 본성(nature of matter)" 주요 개념에서, 하위개념인 "물질의 입자성(particule nature of matter)과 입자적 표상(submicroscophic representation)"의 LP와 관련 평가지를 우리나라 과학교육과정과 연계, 수정하여 개발하였다. 수정된 평가지와 LP는 124명의 중고등학생의 LP 경로 특성을 분석하는데 사용되었다. 학생들의 입자적 개념과 표상의 이해도, 개념과 표상 이해도 연관성을 중점으로 분석하여 관련 과학교육과정과 현장 수업의 문제점과 시사점을 도출하였다. 본 연구결과를 종합해 보면, 높은 레벨 문항의 정답을 고른 빈도수는 낮은 레벨 문항을 모두 정답으로 고른 경우에 높았으며 이는 학생들이 본 연구팀이 개발한 LP 경로로 이해과정을 정교화시킴을 알 수 있다. 하지만, 대부분의 학생들, 특히 고등학생들은 초등학교 수준의 거시적 물질의 본성 개념 LP 단계에 머물고 있으며, 중학교 수준인 미시적 표상 LP 단계에 있다. 입자적 개념과 표상 이해 실패의 주요 원인은 1) 과학적 모델의 본질, 2) 관련 선지식, 3) 미립자 표상의 이해부족으로 정리된다. 본 연구결과는 물질의 입자성과 관련된 개념, 과학활동(특히 모델링)을 증진시키고 개개인 특성에 맞는 맞춤형 학습환경 제공을 위한 학습, 교수, 평가자료 개발에 기여하는 바가 크다. 더 나아가 '물질의 본성'에 대한 LP연구와 과학적 소양 증진에 긍정적 역할을 할 것으로 기대한다.
학생의 학습기회를 형성하는 데 있어 교과서는 상당히 중요한 역할을 한다. 이를 고려하면 교과서 분석은 학생들에게 어떠한 학습 기회를 제공하는지 이해하는데 있어 중요하다. 본 연구는 초등학교 수학교과서를 학습 경로(learning trajectory)에 제시된 넓이와 부피 개념의 이해의 발달 단계에 비추어 분석하였다. 1~6학년의 수학교과서 속의 넓이와 부피에 관한 과제들을 그 과제를 해결하는데 요구되는 사고와 행동을 기초로 학습 경로에 제안 된 발달 단계를 이용하여 코딩하였다. 그 결과, 수학교과서 속의 과제와 학습 경로 간의 상당한 불일치를 발견하였다. 우선, 교과서는 학습 경로에 제안 된 나이보다 상당히 늦게 해당 학습 기회를 제공하였다. 또한, 넓이의 경우 5학년, 부피의 경우 6학년에 학습 기회가 집중되어 있었으며, 이런 집중된 학습 기회도 개념의 발달보다는 넓이 또는 부피의 공식을 적용하는데 중점을 두었다. 본 연구의 결과는 교과서 개발뿐만 아니라 수학수업에서 학생의 학습 기회를 확장시키는데 중요한 시사점을 제시한다.
A machine learning platform is proposed for the diagnosis of a severe accident progression in a nuclear power plant. To predict the key parameters for accident management including lost signals, a long short term memory (LSTM) network is proposed, where multiple accident scenarios are used for training. Training and test data were produced by MELCOR simulation of the Fukushima Daiichi Nuclear Power Plant (FDNPP) accident at unit 3. Feature variables were selected among plant parameters, where the importance ranking was determined by a recursive feature elimination technique using RandomForestRegressor. To answer the question of whether a reduced order ML model could predict the complex transient response, we performed a systematic sensitivity study for the choices of target variables, the combination of training and test data, the number of feature variables, and the number of neurons to evaluate the performance of the proposed ML platform. The number of sensitivity cases was chosen to guarantee a 95 % tolerance limit with a 95 % confidence level based on Wilks' formula to quantify the uncertainty of predictions. The results of investigations indicate that the proposed ML platform consistently predicts the target variable. The median and mean predictions were close to the true value.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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