인지능력의 군집화를 통한 초등학생의 수학 학업성취도 분석

• 영문명: Investigation of Growth on Mathematics Achievement over Cognitive Classes identified by Clustering Analysis
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 김정훈(Junghoon Kim) 박희주(Heejoo Park) 류지훈(Ji Hoon Ryoo)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제22권 8호, 641~660쪽, 전체 20쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2022.04.30

국문 초록

목적 초등학교 6학년의 인지능력 영역별 특징에 따른 동질군을 군집화 분석(clustering analysis)을 활용하여 파악하고, 군집에 따른 수학 학업성취도의 성장모형으로 나타난 패턴의 차이점과 유사점을 분석한 후 교수학적 시사점을 얻고자 하였다. 방법 이를 위하여 경상남도에 있는 A초등학교에 재학 중인 6학년 전원인 59명을 대상으로 수학 학업성취도와 인지능력(귀납적 추론, 순차적 추론, 양적 추론, 시각화)에 관한 자료를 수집하였다. 수집된 자료를 바탕으로 퍼지 군집화(fuzzy clustering)를 실시하여 인지능력이 특징을 분류하였다. 또한, 분류된 인지능력에 따른 수학 학업성취도의 성장에 관한 혼합효과 성장모형을 분수다항함수를 통해 추정하였다. 결과 퍼지 군집화 결과, 전체 표본의 이질성 유무를 확인하였으며 인지능력 영역별 분포는 두 계층으로 구분되는 것으로 나타났다. 분류된 인지능력의 특징에 따라 이 연구에서는 ‘고인지-순차적 추론 집중형’과 ‘저인지-비등형’으로 명명하였다. 또한 1차 분수다항함수를 통해 두 그룹의 성장 혼합 모형을 분석한 결과, ‘고인지-순차적 추론 집중형’은 3차시 이후 수학 학업성취도의 성장이 완만해 지는 로그함수 형태의 패턴을 보인 반면 ‘저인지-비등형’의 경우 1차시부터 7차시까지 지속적인 성장을 보이는 선형함수 형태의 패턴을 보이는 것으로 나타났다. 결론 이러한 결과를 바탕으로 학력에 관한 개인차 진단에서 인지능력에 주목할 필요가 있으며, 인지능력의 차이에 따라 서로 다른 교수⋅학습방안이 필요하다는 시사점을 얻었다.

영문 초록

Objectives The purposes of this study were to investigate the relationship between student’s type of cognitive abilities specified by CHC theory and student’s academic achievement of 6 graders. Student’s type of cognitive abilities were identified by applying clustering analysis and the growth were fitted by growth mixture modeling. Methods To address the research question, 59 students from an elementary school located in Gyeongsang Nam-do were selected and they participated both survey of cognitive ability test, called MOCA, and mathematics exams. Based on their response data, fuzzy clustering analysis was fitted to identify student’s type of cognitive abilities and growth mixture modeling was fitted to identify their growth pattern with each class. Results In the fuzzy clustering analysis, two classes were identified: the one is “high cognitive ability and strong inductive reasoning group (class 1)” and the other is “low cognitive ability and similar abilities over narrow cognitive domains (class 2)”. The result from growth mixture modeling, log growth pattern was chosen for the class 1 and linear pattern was chosen for the class 2, which indicates different pattern over classes. Log growth pattern tells us that students in the class achieve the section goal faster at the 1st to 3rd classes and stable over the remaining class period. And the linear growth pattern tell us that students achieve the section goal steady over time. Conclusions Based on the results, it is necessary to consider the different pattern on cognitive abilities. In teaching pedagogy, it is implied that curriculum was tailored for each class identified by cognitive abilities.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

비선형성장모형 수학 학업성취도 인지능력 퍼지 군집화 MOCA nonliner growth model mathematics achievement cognitive ability fuzzy clustering analysis MOCA