내적 타당도화를 위해 전문가 집단의 타당도 검사와 면담이 진행되었 다. 5명의 전문가는 교육공학 전문가, 과학교육 전문가, 경험이 많은 현 장 교원 3인이 실시하였다. 현장의 요구를 충족시킬 수 있어야 하며, 본 연구의 결과물은 현장 친밀도가 높고, 현장의 요구를 충족시킬 수 있어 야 하므로 현장 교원 전문가의 역할이 매우 중요하다. 현장 교원 C는 교 직경력 20년으로, 학생 R&E 지도, 동아리 탐구 지도 등 다수의 경험이 있으며, 교육학 석사학위를 소지하고 있다. 현장 교원 D는 교직경력 13 년으로, 전공은 물리교육이며 컴퓨터 교육에 관심이 많이 평소 아두이노 등을 이용한 탐구를 진행해왔다. 현장 교원 E는 석사학위 소지자로 오랜 기간 과학고에 근무하면서 다수의 탐구지도 경험을 갖고 있으며, 본 연 구와 비슷한 아두이노 기반의 탐구 도구를 과학 탐구 활동에 적용하고 있으므로 수업전략에 실제적인 자문을 구할 수 있었다.
모형과 수업 전략에 대한 타당도 검사는 각각 5가지 항목으로 타당성, 설명력, 유용성, 보편성, 이해도 등으로 구성되어 있다(표 Ⅳ-3, 표 Ⅳ-4).
타당도 검사 결과 모형과 수업 전략 모두 CVI 값이 0.8 이상이므로 타당 하다고 판단하였다. IRA 값 역시 0.8 이상이므로 평가자 간 일치도가 신 뢰할 수 있다고 판단할 수 있다. 보편성 부분의 점수가 모형과 절차에서 다른 항목에 비해 낮게 나타났다. 그 이유에 대해 면담 결과 전문가 E의 경우 본 모형이 탐구를 2회 적용하도록 설계되어 있어 실제 학교 현장에 서 수업 시간에 보편적으로 적용하기 힘들 것이라고 예상하였다. 또한 전 문가 A의 경우는 모형은 보편적이나 수업 절차는 너무 세부적이므로 보 편적으로 적용하기 힘들다고 이야기하였다. 반면 현장 교원 C, D, E 는 수업 전략이 좀 더 구체적이고 친절해야 교사들이 수업 전략을 보고 이
모형을 현장에서 활용할 수 있다고 조언하였다. 본 모형과 수업전략은 학 교에서 실제 모형을 적용하기 위한 연구이므로, 현장교사의 조언을 받아 수업 전략을 구체적으로 개선하였으며, 단계를 좀 더 세분화하여 한 문장 에 하나의 수업전략만 포함되도록 수정하였다.
마지막으로 도구 탐색이 단계의 가장 처음이므로, 이에 대한 이유와 당 위성이 충분히 설명될 필요가 있다고 조언하였다. 이에 각 단계별 설명을 좀 더 보완하고, 도구 탐색의 의미를 강조하여 서술하였으며 수업 전략 역 시 세부적으로 명시하였다. 전문가 E의 의견대로 현장 적용성을 높이기 위해 모형의 일부만 실시할 수도 있으나, 이에 대한 효과는 연구를 통해 검증되지 않았으므로, 추후 연구를 통해 확인하고, 본 수업 전략에는 포 함하지 않기로 하였다.
평가문항
전문가
평균 CVI IRA A B C D E
타 당 성
본 모형은 지식정보처리역 량을 위한 데이터 기반의 탐구학습을 위한 수업 모 형으로 타당하다.
3 4 4 4 3 3.60 1
0.8 설
명 력
본 모형은 지식정보처리역 량을 위한 데이터 기반의 탐구학습을 위한 수업을 진행하는 단계들을 잘 설 명하고 있다.
4 4 3 4 3 3.60 1
유 용 성
본 모형은 지식정보처리역 량을 위한 데이터 기반의 탐구학습을 위한 수업 설 계 시에 유용하게 활용될 수 있다.
4 4 4 4 3 3.80 1
보 편 성
본 모형은 지식정보처리역 량을 위한 데이터 기반의 탐구학습을 위한 수업을 할 때 보편적으로 적용될 수 있다.
3 3 4 4 2 3.20 0.8
이 해 도
본 모형은 지식정보처리역 량을 위한 데이터 기반의 탐구학습을 위한 수업을 할 때 필요한 단계가 이해 하기 쉽게 표현되어 있다.
3 4 4 3 3 3.40 1
<표 Ⅳ-3> 모형에 대한 타당화 평가 문항
평가문항 전문가
평균 CVI IRA A B C D E
타 당 성
본 수업전략은 지식정보처 리역량을 위한 데이터 기 반의 탐구학습을 위한 수 업 전략으로 타당하다.
3 4 4 4 3 3.60 1
0.8 설
명 력
본 수업전략은 지식정보 처리역량을 위한 데이터 기반의 탐구학습을 위한 수업 전략들을 잘 설명하 고 있다.
3 3 4 3 3 3.20 1
유 용 성
본 수업전략은 지식정보처 리역량을 위한 데이터 기 반의 탐구학습을 위한 수 업 설계 시에 유용하게 활 용될 수 있다.
3 4 4 4 3 3.60 1
보 편 성
본 수업전략은 지식정보 처리역량을 위한 데이터 기반의 탐구학습을 위한 수업을 할 때 보편적으로 적용될 수 있다.
2 3 4 3 3 3.00 0.8
이 해 도
본 수업전략은 지식정보 처리역량을 위한 데이터 기반의 탐구학습을 위한 수업을 할 때 이해하기 쉽 게 표현되어 있다.
3 3 4 4 2 3.20 0.8
<표 Ⅳ-11> 수업절차에 대한 타당화 평가 문항
3. 외적 타당화
가. 귀납적 탐구 적용
1) 수업 적용 과정
개발된 수업의 모형과 전략에 맞추어 실제 수업을 적용하였다. 모형과 전략에 따른 구체적 수업 활동은 <표 Ⅳ-3>에 서술하였다. 또한 ‘측정 을 하는데 WiFi 등의 환경을 고려한다’, ‘학생들이 탐구활동을 하는 도중 에 자유롭게 쓸 수 있는 컴퓨터를 갖추어야 한다’ 등 환경과 관련된 전 략은 학습자 활동으로 드러나지 않고 교사가 수업 전 확인하여 수업이 원활하게 이루어질 수 있도록 하였다.
<그림 Ⅳ-3> ESDA 탐구모형 귀납적 탐구 수업 과정
단계 학습자 활동
❶ 도구 선정
교사가 소재를 먼저 선정하여 제시함. 미세먼지, 이산화탄 소 농도, 온도, 습도 측정이 가능함
학생은 구입한 센서의 사용법은 사용설명서를 읽고 방법을 익히고, 추가적인 궁금증은 홈페이지를 통해 해결함
학생은 엑셀 형태의 데이터를 다운받는 방법을 익힘
❷ 데이터
수집 학생은 센서를 교실에 설치하고 일주일간 데이터를 수집함
❸
데이터 변형과 해석
학생은 동영상이나 동료 학습을 통해 엑셀을 학습함
학생은 변인을 선택하여 경향성 분석을 시도함
❹
문제 발견과 수립
학생은 그래프나 데이터를 분석하면서 예측하지 못했던 결 과나 경향성에서 벗어난 문제들을 발견함
학생은 변수 중 상관관계를 정확히 파악하고자 하는 변인 선택 및 문제 구체화를 통해 추가적인 데이터 수집 계획을 세움
학생은 관련 신문기사나 논문 자료를 동아리 카페에 올리 고 주목할 점, 알게 된 점 등을 기록하여 공유함
교사는 학생의 질문에 답하고, 과학 용어의 이해를 도움
❺ 귀납적 탐구
학생은 주제가 결정되고 난 후, 기존 데이터에 추가적으로 창문 개폐 여부, 학생 유무, 에어컨과 선풍기 작동 여부 등 에 대한 자료를 추가로 수집하면서 다시 미세먼지를 2주일 간 측정함
학생은 측정한 데이터를 일별로 나누어 그래프를 그리고, 그래프를 시간표, 창문 개폐 여부, 냉방기 여부와 연관 지 어 분석함
❻ 결론 및 표현
학생은 도출된 결과를 포토샵이나 파워포인트를 이용하여 인포그래피 형태로 나타내고 한글 문서와 파워포인트를 이 용하여 보고서를 작성함
학생은 한 페이지 정도의 포스터를 만든 후 오프라인 미팅 과정에서 논의를 통해 포스터의 부족한 부분을 보완함
<표 Ⅳ-5> ESDA 탐구모형 귀납적 탐구 단계별 수업 전략과 학습자 활동
2) 지식정보처리역량 측면에서의 어려움과 효과성 분석
정보 수집의 어려움과 효과성
정보 수집은 학생들의 탐구 활동 중 도구 선택, 문제 발견 과정과 데이 터를 해석하는 과정, 실제 탐구를 설계하고 수집하는 과정 등 전 과정에 걸쳐 이루어졌다. 이 과정에서 학생들은 몇 가지 어려움을 겪었고, 스캐폴 딩이나 자원의 도움을 받아 해결하였다.
첫째, 정보 수집의 기본적인 정보원을 충분히 알지 못하였다. 탐구를 시 작하면서 디지털 탐구 도구를 구입하기 위해 관련 도구와 그 기능에 대한 정보를 검색할 때 학생들은 적절한 검색 사이트를 알지 못했다. 디지털 탐구 도구에 대한 정보를 우연히 라디오를 통해 접한 후 학생들은 국내 포털 사이트에서 검색을 했으나 도구에 관련된 충분한 정보를 얻지 못했 다. 추가적인 정보를 결국 찾지 못해 교사의 도움을 받아 외국 포털 사이 트를 통해 기기에 관련된 자료를 찾을 수 있었다. 학생들이 사용하는 국 내 포털 사이트는 매우 한정적이었으며 Vibert et al.(2009)의 연구와 같이 다양한 정보원에 대한 인식 부족하여 특정 정보원만을 선호하였다. 또한 교실 공기의 질을 분석하면서 지난 달 날씨에 관련된 정보와 공기 청정기 의 판매량 정보를 확인하기 위해 개인 블로그를 살펴보는 등 정확한 정보 원을 알지 못하였다. 따라서 도구가 정해지면 교사는 학생들이 활용할만 한 정보원을 미리 찾아 제공할 필요가 있다.
둘째, 학생들은 정보를 수집하는데 체계적인 전략을 세우는 데 어려움을 겪었다. 학생들이 정보를 검색하는 과정은 관련된 키워드를 중심으로 국 내 포털사이트에서 검색한 후 뉴스나 개인 블로그 등 출처의 신뢰도와 관 계없이 화면에 보이는 순서대로 방문해보는 형태로 이루어졌다. 이때 관 련된 키워드의 경우 ‘미세먼지와 습도와의 관계’, ‘에어컨과 이산화 탄소의
관계’ 등으로 궁금한 문항을 그대로 검색창에 입력하거나 ‘미세먼지’, ‘공기 의 질’ 등 검색 결과가 매우 폭넓게 나올 수 있는 형태의 키워드를 입력하 였다. 포털 사이트를 이용해 키워드 검색을 한 경우 결과 창에서 정보들 의 연결이나 암시적인 것들을 읽어내는 추론적 전략(Beck, 1989)을 활용 하였으나 찾는 내용이 쉽게 눈에 띄지 않으면 검색어 변경이나 다른 페이 지를 보기 등의 전략 없이 바로 포기하거나 아래의 대화와 같이 ‘아무거 나’ 클릭하는 모습을 보였다.
A: 도움말 찾아봐. 저기저기!
B: 아니야. QnA에 그냥 물어보자.
C: (QnA를 클릭하고 다 함께 검색된 질문을 훑어본 후) 답이 없는데?
A: 그냥 아무거나 클릭해봐.
이러한 학생들의 모습은 인터넷 초보 사용자들은 웹에서 정보를 효과적 및 효율적으로 찾는 것은 어려워한다는 기존 연구 결과와도 일치하였다 (Coiro, 2003; Bernier, 2007). 결과적으로 정보를 수집하는 전략에 대한 교 육이 필요하며, 평생교육의 측면에서 접근할 필요가 있다.
셋째, 데이터 수집을 위한 도구 선정의 어려움이 있었다. 데이터 측정 방법뿐 아니라 기계적 특징을 고려할 필요가 있다. 예를 들어 전원장치 연결을 위해 디지털 탐구도구를 언제나 콘센트 근처에 두어야 했고, 무선 인터넷이 교실에서 되지 않으므로 대조군 데이터와 실시간 비교가 불가능 하였다. 학생들을 위한 탐구도구 용으로 제작된 IoT 기반 센서들이 맞지 않아 교사가 선택할 수 있는 범위가 매우 한정적이었으며, 학생들이 선택 할 수 있는 변인도 제한적이었다.
탐구 활동이 진행되면서 학생들의 정보 수집 전략은 동아리원과의 논의 를 통해 발전하였다. 미세먼지를 측정하는 디지털 탐구 도구를 선택한 후