안내된 탐구실험에서의 예비교사 간 상호 작용 분석

Interaction of pre-service teachers in the Inquiry Chemistry Labs: Combining Discourse Analysis and Social Network Analysis

본 연구는 사회 연결망 분석과 담화 분석을 적용해 학습자간 상호 작용을 분석하는 것이 학습자들의 모둠활동, 탐구활동에서의 상호작용 이해를 높이는 데 어떻게 활용 될 수 있을지 탐색, 논의한다. 교육부(2015)는 2015개정 과학과 교육과정에서 핵심 역량과 기능을 도입하여 과학 과목의 내용 이해뿐 아니라 실천을 강조하였다. 이러한 맥락에서 과학적 실천을 통해 학습하도록 학습자 중심의 실제적, 지속적인 상호작용이 이루어지는 협동학습을 기반으로 한 과학 수업에 대한 관심과 중요도가 높아지고 있다. 이에 카메라를 이용하여 학생들의 상호 작용을 관찰하고 분석하는 연구 방법 또한 널리 쓰이고 있으나, 기존의 단안 카메라의 경우 제한적인 화각을 가지기 때문에, 카메라 렌즈의 수평선에 가까운 위치에서의 활동 또는 화각을 벗어난 영역에서의 활동 분석에 어려움을 주는 경우가 있었다. VR 360도 카메라의 경우, 학습자 간의 상호작용을 모든 방향에서 촬영하여 사각 지대를 없앰으로써 학습자들의 행동과 언어 사용을 정확하게 분석할 수 있는 장점이 있다. 이러한 점에 주목하여 예비 교사 두 초점 소집단을 설정하고, VR 360도 카메라 촬영 및 사회 연결망 분석과 담화 분석을 접목하여 두 소집단에서 현저히 다르게 나타난 상호작용을 보다 심층적으로 분석하였다. 학습자들의 상호작용에 대한 심층 분석 결과는 학습자를 고려한 수업 및 평가 설계 등에 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

In this study, we analyze the interactions among pre service chemistry teachers using both social network analysis and discourse analysis. We suggest ways of using this combined method to enhance the understanding of interaction among learners group activities and inquiry activities. The Ministry of Education (2015) emphasized the importance of core competencies in the national science curriculum standards. With this emphasis, the importance of collaborative learning in science classrooms has received more attention. In this type of classroom, students learn from each other by participating in scientific practices. Therefore, student interaction needs to be analyzed closely. However, since the conventional monocular camera has a limited viewing angle, it is difficult to observe a learner s activity outside a possible angle. With the VR 360 camera, instead, it is possible to precisely analyze learner behavior and language use by eliminating blind spots by capturing interaction among learners in all directions. Focusing on this point, this study utilizes the VR 360 camera, which facilitates the combined analysis of discourse analysis and social network analysis. This kind of in-depth analysis for learner interaction can be useful to better understand the learning process and can be used to design effective instructional methods.