연구 결과는 변덕스러울 수 있습니다. 나는 부정적인 효과 크기를 가진 파닉스 연구와 매우 높은 효과 크기를 가진 균형 잡힌 문해력 연구를 보았습니다. 그러나 문헌 전체를 살펴보면 파닉스가 균형 잡힌 문해력을 능가한다는 분명한 경향을 볼 수 있습니다. 이러한 이유로 메타 분석이 분명히 필요합니다. 이를 통해 우리는 특정 주제에 대해 대다수의 과학 문헌이 말하는 내용이라는 질문에 답할 수 있습니다. 물론 이것도 문제다. 서로 다른 연구자들이 서로 다른 인구 통계와 서로 다른 테스트를 통해 서로 다른 시간대에 걸쳐 서로 다른 연구가 수행됩니다. 

 

메타 분석은 궁극적으로 전체 샘플을 증가시켜 변동성을 제거해야 하지만, 일부 변동성은 의심할 여지 없이 상황에 따라 다르며 무작위가 아닙니다. 예를 들어, 다단계 단어 문제는 초등학교에서는 매우 낮은 결과를 보이지만 중학교에서는 매우 높은 결과를 보입니다. 연구를 더 많이 결합하고 일반화할수록 의미가 있는 컨텍스트에서 더 많이 제거할 위험이 있습니다. 

 

그렇긴 하지만, 우리가 연구 내에서 볼 수 있는 변동성은 교육 분야 내에서 너무 커서 개별 연구의 결과를 개별적으로 받아들이는 것이 합리적이라고 믿기 어렵습니다. 개인적으로, 이에 대한 답은 연령, 주제, 상태와 같은 컨텍스트 특정 데이터를 최대한 많이 포함하는 메타 분석이라고 생각합니다. 이것이 최근 내 웹사이트가 다양한 주제에 대한 컨텍스트 메타 분석을 거친 이유입니다. 그러나 가르치는 것은 시간이 제한된 활동이라는 것도 깨달아야 한다고 생각합니다. 교사는 자원과 시간이 제한되어 있으므로 시간을 최대한 활용할 수 있는 전략/요인을 선택해야 합니다. 그러나 어떤 전략/요인이 교실에서 성공하는 데 가장 도움이 될 수 있는지 결정하려면 다양한 교수법, 전략 및 요인의 효과를 비교할 수 있어야 합니다. 높은 수준에서 이를 수행하는 유일한 방법은 2차 메타 분석입니다. 

2차 메타분석은 메타분석의 메타분석으로, 일반 메타분석의 모든 문제와 함께 몇 가지 문제가 뒤따른다. 일반적인 비판은 보조 메타 분석을 사용할 때 "사과를 오렌지와 비교"한다는 것입니다. 그리고 물론 이것은 학생 인구, 연령, 측정값, 계산 등이 모두 가변적이기 때문에 적어도 부분적으로는 사실입니다. 즉, 연구의 맥락적 특수성이 매우 제한적입니다. 즉, 여러 다른 교수법과 비교하여 교수법의 상대적 효과를 찾는 데 이보다 더 효율적인 방법론은 없습니다.  

 

이 글은 제가 현재 쓰고 있는 책에서 발췌한 것입니다. 이를 위해 지난 2년 동안 검토한 41개의 math  메타 분석 및 연구 연구에서 이차 메타 분석을 만들었습니다. 더욱이, 나는 상황에 따라 다른 여러 보조 메타 분석을 만들어 일부 상황 문제를 수정하려고 노력했으며, 이는 이후 기사에서 후속 조치될 것입니다. 

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요인 용어집: 

 

능력 그룹화: 능력 수준에 따라 학생들을 그룹화합니다. 출처: 저자별 2차 메타분석, 2022. 추가 정보 링크:https://www.teachingbyscience.com/differentiation

 

정확성에 중점을 둔 지시: 유창한 지시는 속도보다 정확성에 중점을 둡니다. 출처: Methe 2012 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/math-fact-fluency 

 

적응형 프로세스 기술: AI를 통해 학생 지도를 개별화하는 기술. 출처: Ran 2022 메타분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/technology-and-math

 

계산기: 수학 성취도에 계산기를 사용합니다. 출처: Ellington 2003 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/calculator 

 

인지 기반 중재: 메타인지 전략, 스키마 교육, 자기 대화 및 행동 관리 전략이 포함됩니다. 출처: Myers 2021 메타 분석. 자세한 내용은 링크:

https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math

 

협업 기술: Google 클래스룸과 같이 교직원과 학생이 보다 쉽게 협업/통신할 수 있도록 도와주는 소프트웨어입니다. 출처: Ran 2022 메타분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/technology-and-math

 

구성주의 게임: 구성주의 수학 철학에 기반한 게임. 구성주의 수학 철학은 “학습자는 지식이 전달되기보다는 학습자에 의해 구성된다고 가정하도록 자신의 학습에 적극적으로 참여합니다. 구성주의는 경험 및 발견 학습과 밀접한 관련이 있습니다. 그러나 마지막 단계로 학습자의 개인적 의미 구성을 추가합니다.” 출처: Kacmaz 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math 

 

조건적 강화: 학습 목표의 숙달을 입증하기 위해 사탕과 같은 특정 수학 성취에 대해 학생들에게 특정 보상을 제공합니다. *본 연구는 초등학생만을 대상으로 했으며, 보상 연구는 고학년 학생에게 부정적인 결과를 보여주기 때문에 중요합니다. 출처: Getson 2009 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math

 

협력 교실: 경쟁보다 협력의 사용을 강조하는 교실. 출처: Zhining 1995 메타분석. 

 

표지 비교 비교: 학생에게 일련의 수학 사실을 복사하게 하십시오. 기억에서 수학 사실을 다시 씁니다. 그런 다음 작업을 확인하십시오. 출처: Methe 2012 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/math-fact-fluency 

 

CRA: 구체-표현-추상, 단계적 교육이라고도 합니다. 교사가 조작을 먼저 사용하고 다이어그램을 두 번째로 사용하고 추상 작업을 마지막으로 사용하는 수업/단위 계획 방법. 출처: Methe 2012 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/math-fact-fluency  

 

DI/개념 게임: 수학 개념을 가르치기 위해 직접적인 지시를 사용하는 게임. 출처: Kacmaz 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math 

 

체험 게임: 체험 학습을 통해 학생들이 수학을 배울 수 있도록 도와주는 게임. 출처: Kacmaz 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math 

 

체험 게임: 체험 학습을 통해 학생들이 수학 개념을 배울 수 있도록 도와주는 게임입니다. 출처: Kacmaz 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math 

 

피드백: 학생들에게 작업을 개선할 수 있는 방법을 알려줍니다. 출처: Getson 2009 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math

 

목표 설정을 통한 피드백: 학생들에게 피드백을 제공하고 피드백을 기반으로 목표를 설정하도록 권장합니다. 출처: Getson 2009 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math

 

선택적 목표 교육을 통한 피드백: 개별 요구 사항을 돕기 위해 학생들에게 피드백을 제공하고 추가 목표 교육을 제공합니다. 출처: Getson 2009 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math

 

유창성 중심의 지시: 정확성보다 속도를 우선시하는 유창한 지시. Myers 2021 메타 분석. 자세한 내용은 링크:

https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math

 

게임 기반 수업: 게임을 통해 수학을 가르칩니다. 출처: Kacmaz 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math 

 

숙제: 학생들에게 수학 숙제를 줍니다. 출처: 2018 팬 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/math-homework

 

반복 교육: 개념적 지식과 절차적 지식을 동시에 가르치는 것. 출처: Durkin 2011 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/conceptual-math 

 

Kumon: 숙달 지도, 유창함 및 개별화에 중점을 둔 일본 수학 프로그램. 출처: Un-peer 리뷰 작성자의 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/kumon 

 

학습 관리 시스템: 다른 여러 학습 프로그램과 연결되는 가상 교실을 제공하는 컴퓨터 AI/소프트웨어. 출처: Sayjili 2021 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/learning-management-systems 

 

조작: 학생들에게 수학을 가르치는 데 사용되는 물리적 개체. 출처: Carbonneau 2013 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/manipulatives 

 

마스터리 티칭: 학생들이 완전히 이해했다고 확신할 때까지 내용을 가르칩니다. 출처: John Hattie 2차 메타분석. 자세한 내용은 링크:https://www.visiblelearningmetax.com/Influences 

 

수학 사실 교육: 시간표와 같은 암기를 통해 산수 사실을 직접 가르칩니다. 출처: Cason 2019 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/math-fluency

 

몬테소리 스타일 게임: 탐구 기반 학습의 사립 학교 몬테소리 브랜드로 만든 게임. 출처: Kacmaz 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math 

 

다단계 단어 문제: 여러 단계로 풀어야 하는 단어 문제. 출처: Myers 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/word-problems 

 

숫자 감각 게임: 숫자 감각에 대한 학생들의 이해를 높이기 위해 고안된 게임입니다. 출처: Kacmaz 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math 

 

숫자 감각 수업: 학생들의 자릿수, 산술 및 전반적인 수학 유창성에 대한 이해를 높이기 위해 고안된 수업입니다. 출처: Cason 2019 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/math-fluency

 

숫자 감각 단어 문제: 숫자 의미 영역에 관한 단어 문제. 출처: Myers 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/word-problems 

 

Number Talks: 구성주의적 접근 방식을 통해 학생들에게 다양한 경험적 방법을 가르치는 데 중점을 둔 브랜드 형식의 수학 토론입니다. 출처: 저자의 문헌 리뷰. 자세한 내용은 링크:

https://www.teachingbyscience.com/number-talks 

 

수리 교육: “수학적 능력에는 수학적 논리적 사고, 관계적 추론, 일대일 대응과 같은 수 감각의 기초가 되는 특정 개념이 포함될 수 있습니다.” 출처: Cason 2019 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/math-fluency

 

동료 과외: 학생들이 다른 학생들을 가르치는 것을 돕게 하는 것. 출처: Getson 2009 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math 

 

문제 기반 학습: 학생들이 그룹으로 해결하는 복잡한 문제를 통해 수학을 가르칩니다. 출처: Haas 2005. 추가 정보 링크:https://www.visiblelearningmetax.com/influences/view/problem-based_learning 

 

문제 해결 게임: 문제 기반 학습 원칙에 기반한 게임. 출처: Kacmaz 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/game-based-learning-in-math  

 

문제 해결 기술: 문제 기반 학습의 원칙을 기반으로 하는 기술 기반 게임. 출처: Ran 2022 메타분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/technology-and-math

 

비계 예제: 학생들에게 쉽고, 보통이며, 어려운 수학 예제를 제공합니다. 출처: Getson 2009 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math 

 

Shema 교육: 일반적으로 단어 문제 및 상황 문제와 관련된 복잡한 수학 문제를 해결하기 위한 메타인지 전략을 학생들에게 제공합니다. IE: 질문이 무엇인지, 무엇을 알고, 무엇을 모르는지 스스로에게 물어보십시오. 출처: Myers 2021 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math 

 

1단계 단어 문제: 한 번의 작업으로 해결해야 하는 단어 문제. 

출처: Myers 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/word-problems  

 

속도 기반 개입: 전 세계 또는 플래시 카드와 같이 기술 및 훈련 활동을 신속하게 수행합니다. 출처: Getson 2009 메타 분석. 자세한 내용은 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math  

 

학생 언어화: 문제를 해결하는 동안 자기 대화를 사용하는 학생. 출처: Getson 2009. 추가 정보 링크: 

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기술: 수학 교육을 위한 기술 사용. 출처: Ran 2022 메타분석. 자세한 내용은 링크: 

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다중 휴리스틱 사용: 각 유형의 수학 문제에 대해 다중 절차를 가르칩니다. 출처: Getson 2009. 추가 정보 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math 

 

시각적 표현: 다이어그램을 사용하여 수학을 가르칩니다. 출처: Getson 2009. 추가 정보 링크: 

https://www.teachingbyscience.com/learning-disabilities-and-math 

 

단어 문제: 구체적인 수학 문제. 출처: Myers 2022 메타 분석. 자세한 내용은 링크:https://www.teachingbyscience.com/word-problems 

 

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나다니엘 핸스포드가 각본을 맡은 작품

최종 수정 2022-04-07

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