인식망 분석을 이용한 협력학습 분석: 사회공유 메타인지 조절 관점에서

연구목적: 효과적인 협력학습은 구성원의 인지 과정과 사회적 조절이 조화롭게 작동할 때 이루어진 다. 본 연구는 사회공유 메타인지 조절(socially shared metacognitive regulation)에 기반한 인식 망 분석(epistemic network analysis)을 이용하여 협력학습의 발생 과정을 세밀하고 구체적으로 파악할 수 있는 새로운 분석 방법을 제시하고자 한다. 연구방법: 플립러닝 환경에서 진행된 공학수학 과목에서 교실 내 활동에 참여한 7개 그룹의 협력학 습 진행 과정을 녹화하고 대화 내용을 전사하였다. 사회인지(socio-cognitive), 메타인지, 상황 체계 (situative framework)를 아우르는 통합적 코딩 방법(coding scheme)에 기반한 인식망 분석을 이 용하여 그룹 간 유사점과 차이점을 비교 분석하였다. 연구결과: 동적 분석이 가능한 인식망 분석을 이용하여, 기존 협력학습 분석에 사용되던 코드 빈도 분석과 대화 분석(conversation analysis)에 비해 직관적이고 엄밀한 결과를 얻을 수 있었다. 코드 빈도 분석에 드러나지 않는, 그룹의 다양성을 파악할 수 있었으며 대화 분석의 한계를 넘어, 그룹 간 차이를 시각적, 통계적으로 입증하였다. 학술적 기여: 본 연구는 협력학습을 건전한 이론적 바탕에서 효과적이고 효율적으로 분석할 수 있는 연구 방법을 제시함으로 더욱 효과적인 협력학습을 설계하고 수행하는 데 큰 도움을 줄 것이라 기 대한다.