K-평균 군집분석으로 편성한 집단 유형에 따른 협동역량 함양의 차이 분석: 중학교 기술적 문제해결 수업을 중심으로

• 영문명: Analysis of Differences in Developing Cooperative Competency Based on Group Types Formed Using K-Means Cluster Analysis: Focusing on Technology Problem Solving Classes in Middle School
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 송영재(Young-Jae Song) 김광호(Kwang-Ho Kim) 한기호(Ki-Ho Han) 유현석(Hyun-Seok Yoo)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제25권 4호, 951~967쪽, 전체 17쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2025.02.28

국문 초록

목적 협동학습을 적용한 중학교 기술 교과의 기술적 문제해결 수업에서, K-평균 군집분석으로 동질적 집단과 이질적 집단을 편성한 후, 집단 유형(동질적 집단과 이질적 집단)에 따른 협동역량 함양의 차이를 분석하는 것이다. 또한, 동질적 집단과 이질적 집단 내에서 사전 협동역량 수준(상, 중상, 중하, 하)에 따른 학습자의 협동역량 함양의 차이를 분석하는 것이다. 방법 서울특별시 소속 H 중학교 1학년 학생 266명을 대상으로 협동역량 사전검사를 실시하였다. 이후 파이썬(python) 프로그래밍 언어를 통해 K-평균 군집분석을 활용한 모둠 편성 코드를 작성하고, 수집된 자료를 작성한 코드에 입력하여 동질적 집단과 이질적 집단을 편성하였다. 이후 각각의 집단에 대해 동일한 수업을 적용한 후, 협동역량 사후검사를 실시하였다. 수집된 자료는 독립표본 t-검정, 대응표본 t-검정을 통해 분석하였다. 결과 사후검사 결과를 바탕으로 독립표본 t-검정을 실시한 결과, 두 실험집단 간 협동역량에 유의한 차이가 없었다. 한편, 대응표본 t-검정을 실시한 결과, 두 실험집단의 협동역량에 모두 유의한 상승이 있었다. 또한 동질적 집단과 이질적 집단 모두 협동역량 ‘중상’, ‘중하’, ‘하’ 수준의 집단에서 협동역량의 유의한 상승이 있었다. 결론 K-평균 군집분석을 활용하여 동질적 집단과 이질적 집단을 빠르고 수월하게 편성할 수 있다. 다만 모둠 편성에 있어 여러 가지 한계점이 나타났다. 특히, 동질적 집단의 모둠 편성에 유의할 필요가 있다. 협동학습을 적용한 기술적 문제해결 수업에서, 협동역량을 기준으로 한 집단 유형(동질적 집단과 이질적 집단)은 학습자의 협동역량에 유의미한 차이를 이끌어내는 변인이 아니다. 그러나 집단 유형과 관계없이 협동역량은 상승하였으며, 이는 기술적 문제해결 수업에서의 협동학습이 집단 유형에 관계없이 협동역량을 함양할 수 있다는 점을 시사한다.

영문 초록

Objectives The purpose of this study is to analyze the differences in the development of collaborative competency based on group types (homogeneous groups and heterogeneous groups) formed using K-means cluster analysis during a technical problem-solving class in middle school technology education that applies cooperative learning. Additionally, it aims to examine the differences in the development of collaborative competency among learners within homogeneous and heterogeneous groups according to their initial levels of collaborative competency (high, upper-middle, lower-middle, and low). Methods This study involved 266 first-year students from H Middle School in Seoul. A pretest measuring collaborative competency was conducted. Using the Python programming language, a group formation code was developed to apply K-means cluster analysis. The collected data were input into the code to form homogeneous and heterogeneous groups. Subsequently, the same lesson was applied to each group, and a posttest measuring collaborative competency was conducted. The collected data were analyzed using independent sample t-tests and paired sample t-tests. Results The results of the independent sample t-tests based on the posttest scores showed no significant differences in collaborative competency between the two experimental groups. However, the paired sample t-tests revealed significant improvements in collaborative competency within both experimental groups. Significant improvements were also observed in the ‘upper-middle,’ ‘lower-middle,’ and ‘low’ levels of collaborative competency in both the homogeneous and heterogeneous groups. Conclusions K-means cluster analysis enabled the rapid and efficient formation of homogeneous and heterogeneous groups. However, several limitations in group formation were identified, particularly in forming homogeneous groups. The group type (homogeneous or heterogeneous) based on collaborative competency is not a significant variable in influencing the development of learners’ collaborative competency in technical problem-solving classes applying cooperative learning. Nevertheless, collaborative competency improved regardless of group type, suggesting that cooperative learning in technical problem-solving classes can effectively foster collaborative competency, irrespective of group composition.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구 방법

Ⅳ. 연구 결과

Ⅴ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

협동 역량 협동 학습 K-평균 군집분석 이질적 집단 동질적 집단 중학교 기술교육 Cooperative competency Cooperative learning K-means cluster analysis Heterogeneous group Homogeneous group middle school Technology education