과거 산업기반 사회와 달리 지식정보화 사회가 대두되면서 확인되지 않은 데이터와 정보가 홍수처럼 밀려왔고, 기존에는 존재하지 않던 새로 운 문제들이 발생하였다. 우리나라를 비롯한 많은 국가에서 추구하는 과 학 교육의 목표는 과학적 소양과 문제해결력의 함양에 있다. 따라서 새 롭게 발생한 문제를 해결할 수 있도록 문제해결력의 범주가 바뀌어야 하 며, 이에 대한 과학교육의 방법 역시 변화가 필요하다. 데이터와 정보를 적절하게 찾고 이해하는 능력이 요구되지만, 기존에 실시하던 학교탐구 에서는 데이터와 정보를 단편적으로 다루고 있어 한계가 있다.
지식정보화 시대에 필요한 문제해결력의 바탕에는 지식정보처리역량이 있으며, 이를 키울 수 있는 방안으로 데이터 기반 과학탐구를 제안할 수 있다. 본 연구에서 의미하는 데이터 기반 과학탐구는 지속적으로 현상을 측정하고, 축적한 데이터를 활용하여 문제를 해결하는 탐구 방법을 의미 한다. 또한 지식정보처리역량은 일반 소양측면 외에도 교과 맥락이 존재 하므로, 과학적 맥락의 지식정보처리역량은 정보 및 데이터를 수집, 처 리, 분석, 공유할 수 있는 역량을 포함한다고 정의하였다.
기존에도 과학탐구를 통해 과학적 맥락에서의 지식정보처리역량을 함 양하기 위한 연구들이 진행되었다. 하지만 대부분의 연구들이 일반화된 모형이나 전략보다는 한두 가지의 구체적 수업사례를 제시하는데 그치고 있다. 또한 지식정보처리역량과 관련된 탐구 활동을 실행하였으나, 그 결 과에 대해 역량 관점에서의 효과성 분석은 깊이 있게 이루어지지 않고 있다. 이에 본 연구에서는 지식정보처리역량을 함양하고 시대 변화에 적
절한 과학탐구 모형과 수업전략을 개발하고, 현장 적용을 통해 학생들의 역량 함양 수준을 지식정보처리역량의 요소별 관점에서 분석하여 확인하 고자 하였다.
모형과 수업 전략의 개발을 목표로 하는 본 연구는 Richey &
Klein(2014)이 제안한 설계․개발 연구방법론(design and development research)의 모형 연구의 절차에 따랐다. 문헌 연구를 토대로 모형과 수 업전략을 개발하고 전문가에 의한 내적 타당화 과정과 현장 적용에 의한 외적 타당화 과정을 거쳐 모형을 완성하였다.
문헌 연구를 바탕으로 연구자가 교사로서 느낀 상심과 탐구지도에 대 한 경험을 고려하여 탐구 모형과 수업 전략을 개발하였다. 모형의 체계 성을 높이기 위해 구성주의에 기반을 둔 자원기반학습이론을 개발의 이 론적 배경으로 하고, 과학탐구, 데이터 과학, 통계적 문제해결 모형을 문 헌 연구의 범주에 포함하였다. 자원기반학습이론을 이론적 프레임으로 활용한 이유는 자원기반학습이론을 바탕으로 하는 많은 연구 결과에서 지식정보처리역량이 함양되었으며, 주변의 환경 구축과 수업전략이라는 측면을 모두 살펴볼 수 있어 추후 데이터 기반 탐구학습의 현장 적용성 을 높일 수 있기 때문이다. 데이터 과학이나 통계적 문제해결 모형을 문 헌 연구의 범주에 포함한 이유는 데이터 리터러시는 통계적 소양이 필요 하며(Schield, 2004), 데이터 과학이 많은 양의 데이터를 처리하여 의미 있는 결과를 추출한다는 점에서 데이터 기반 과학탐구와 공통점(Ceccucci et al., 2015; 김진영, 2016)이 있기 때문이다.
문헌연구를 통해 1차로 개발된 모형은 내적 타당화 과정과 외적 타당 화 과정을 거쳤다. 내적 타당화를 위해 모형과 수업전략을 관련 연구자와 교사에게 설명하고, 검토와 자문을 구하였다. 검증 결과 내용 타당도와 평 가자간 일치도 모두 타당하다는 결과를 확인하였다. 모형과 절차에서 보
편성 점수가 낮게 측정되었는데, 현장교사 전문가의 경우 탐구가 반복되어 긴 시간이 필요하므로 현장 적용이 어렵다고 하였으며 현장 적용성을 높 이기 위해 수업 전략이 더욱 세부적이어야 한다고 언급하였다. 반면 교육 공학 전문가의 경우 수업 전략이 데이터 기반 과학탐구에 맞추어져 있고, 수업 전략이 구체적이므로 보편성 부분이 부족하다고 의견을 제시하였다.
본 모형과 수업 전략은 현장 연구를 기반으로 현장 밀착형 결과물을 목표 로 하고 있으므로, 현장 교사들의 의견을 수렴하여 전략을 세분화하고 구 체적으로 서술하였다. 탐구 과정의 단계가 길어 현장 적용이 어렵다는 의 견에 대해서는, 모형을 단축할 경우 모형의 효과성을 확인하지 못하였으므 로, 이에 대한 추후 연구가 필요하다는 결론을 내렸다. 이처럼 타당도 검 사와 면담 후 전문가의 의견을 바탕으로 연구자간의 논의를 거쳐 수업전 략을 수정하였다.
외적 타당화 과정은 귀납적 탐구와 연역적 탐구를 모두 포함하는데, 학생들의 탐구 과정을 지도하면서, 심도 있게 관찰하기 위해 귀납적 탐 구와 연역적 탐구를 분리하여 적용하였다. 본 모형의 귀납적 탐구 과정 은 5개월간 중학교 3학년 동아리 학생들에게 적용되었다. 학생들은 초기 에는 지식정보처리역량의 부족으로 정보 검색, 방대한 양의 데이터 분석, 스프레드시트 프로그램의 활용, 데이터의 경향성 파악 등에서 많은 어려 움을 겪었으나 시간이 지나면서 교사의 지도와 동료와의 논의, 자기 주 도적 연습을 통해 정보 수집, 정보 분석 측면에서 발전하는 모습을 확인 할 수 있었다. 또한 귀납적 탐구 방법을 원활하게 수행하며 수월하게 문 제를 발견하는 모습을 관찰할 수 있었다. 하드웨어적인 측면에서 디지털 탐구도구의 기능과 데이터의 형태, 데이터베이스의 접근성, 학교의 인터넷 여부와 컴퓨터 성능 등의 환경이 중요하다는 사실을 확인할 수 있었다.
본 모형의 연역적 탐구 방법 적용은 경기도에 위치한 영재원에 재원
중인 고등학교 1학년 학생들에게 3회기, 총 18차시를 적용하였다. 귀납적 적용과는 달리 학생들에게 아두이노 코딩을 가르쳐 도구를 학생 스스로 제작할 수 있도록 하였다. 적용 결과 학생들의 지식정보처리역량이 향상 됨을 확인할 수 있었다. 특히 데이터를 수집하고 처리하는 과정, 변형하 여 그래프를 만들고 이를 해석하는 과정이 회기가 진행되면서 반복되므 로 효과적으로 향상되었다. 또한 웹기반 문서를 활용하면서 공동 작업을 통해 보고서를 작성하고, 일정한 템플릿에 내용을 채워 넣는 방식을 시 도함으로써 학생들의 협력을 높이고 보고서 작성에 겪는 부담을 줄일 수 있었다. 도구를 학생 스스로 개발하도록 함에 따라 도구로 인한 제약은 줄어들었으나 이를 교육하기 위한 추가적인 시간이 필요했으며 코딩을 경험한 적이 없는 학생에게 코딩 교육 자체가 어려움이 될 수 있으므로 이에 대한 지속적인 교육이 필요하다. 또한 학생들은 결과를 과학지식과 연결하여 해석하는 과정에서 여전히 어려움을 겪으므로, 이에 대한 교육 은 기본적으로 유지되어야 한다.
최종 개발된 모형은 도구 선택-데이터 수집-데이터 변형 및 해석-문제 찾기-귀납적 탐구와 연역적 탐구-결론 및 표현으로 6단계로 진행된다.
본 모형은 일반적인 탐구 모형에서 문제를 먼저 수립한 후 탐구를 진행 하는 것과는 달리 도구를 선택하여 먼저 데이터를 수집한 후 문제를 찾 아 해결하는 과정을 거친다. 이는 현장 적용성을 높이고 지식정보처리역 량을 함양할 수 있는 활동을 강조하며, 데이터 통찰력을 키울 수 있는 탐 색적 데이터 분석 과정을 포함하기 위함이다. 따라서 데이터를 먼저 수집하 여 탐색적으로 데이터를 분석하는 과정이 본 모형의 특징이라고 할 수 있 으므로, 본 모형을 탐색적 과학 데이터 분석 탐구모형(Exploratoray Scientific Data Analysis Inauiry Model, 이하 ESDA 탐구모형)이라고 명명 하였다. 또한 모형은 문제를 발견한 후 문제의 종류에 따라 경향성이나 개
연성을 파악하는 귀납적 탐구 또는 인과 관계를 파악하는 연역적 탐구를 진행하고, 최종적으로 결과를 도출하여 효과적으로 표현·공유하는데 초점 을 맞추었다.
수업 전략은 자원기반학습의 4가지 요소를 바탕으로 문헌 연구를 통해 초기 전략을 도출하고, 타당화 과정을 거치면서 최종 7가지 원리 세분화되 었다. 도구 탐색의 원리, 실생활 데이터 수집의 원리, 데이터 변형의 원 리, 데이터 해석의 원리, 문제 구체화의 원리, 문제 해결의 원리, 표현과 공유의 원리이다. 각 원리는 탐구 모형과 연계되어 있으며, 탐구를 수행 할 수 있는 환경 구성의 조건을 포함하고 있다.