Constructivist Teaching | Teaching By Science

구성주의 가르침이란 무엇이며 왜 중요한가?

구성주의 교육은 John Hattie에 의해 "구성주의 교육은 학생들에게 아이디어, 제안, 설명, 솔루션을 탐색하고 후속 조치를 취하는 학습자 중심의 적극적인 교육을 제공하는 것"으로 정의됩니다. 학습은 이해의 발판을 통해 이루어진다고 믿었던 Jean Piaget의 이론에서 출발합니다. 오늘날 이 이론은 특히 수학 수업에서 널리 퍼져 있습니다. 그러나 나는 그것이 균형 잡힌 문해력 언어 운동과도 관련이 있다고 주장하고 싶습니다. University of Buffalo에 따르면 구성주의 교수법에는 4가지 주요 원칙이 있습니다.

인지 부조화 생성
학생들에게 도전이 될 문제와 활동을 할당하십시오. 학습자가 새로운 문제에 직면하고 도전적인 문제를 해결하면서 기존 스키마를 수정할 때 지식이 구축됩니다.
피드백과 함께 지식 적용
학생들이 새로운 정보를 평가하고 기존 지식을 수정하도록 권장합니다. 활동은 학생들이 기존 스키마를 새로운 상황과 비교할 수 있도록 해야 합니다. 활동에는 프레젠테이션, 소그룹 또는 학급 토론, 퀴즈가 포함될 수 있습니다.
학습에 대한 반성
학생들에게 그들이 배운 것을 여러분(그리고 그들 자신)에게 보여줄 기회를 제공하십시오. 활동에는 프레젠테이션, 반성적 논문 또는 다른 학생을 위한 단계별 자습서 만들기가 포함될 수 있습니다.

사전 지식 도출
학습자의 기존 지식과 관련하여 새로운 지식이 생성됩니다. 따라서 수업은 관련 사전 지식을 이끌어내는 것이 필요합니다. 활동에는 사전 테스트, 비공식 인터뷰 및 사전 지식을 회상해야 하는 소그룹 워밍업 활동이 포함됩니다.”

궁극적으로 구성주의적 교수법의 효능을 평가하는 것은 단일한 교육학적 개념이 아니라 철학이자 학습이론이기 때문에 매우 어려운 일이다. 또한, 다른 교수법과도 밀접하게 연결되어 있습니다. 예를 들어, 구성주의는 탐구 기반 학습(IBL)이 아니지만 IBL은 본질적으로 스타일이 구성주의적입니다. 마찬가지로 학생 중심 학습도 구성주의 교육이지만 구성주의 교육은 학생 중심으로만 정의할 수 없습니다.

구성주의 교육 방법론은 종종 명시적 기술 기반 교육에 초점을 맞추기보다는 학생들이 문제를 해결하는 데 도움이 되는 메타인지 전략에 초점을 맞춥니다. 구성주의 교수법은 부분적으로 학습 이론에 대한 Jean Piaget의 영향으로 인해 인기가 있습니다. 그러나 본질적으로 권위주의적이거나 지루한 것으로 간주되기 때문에 기술 기반 교육에 반대하는 교육적 운동이 존재한다는 사실에도 의심의 여지가 없습니다. 읽기 교육에서 구성주의자들은 종종 체계적인 파닉스 교육보다 세 가지 단서 교육의 사용을 주장하며, 기술 개발에 너무 집중하는 교육은 읽기에 대한 사랑을 죽일 것이라고 주장합니다. 반면, 수학 수업에서 구성주의자들은 수학 불안의 발달을 유발할 것이라고 주장하는 기술 기반 수업에 반대합니다. 대신, 그들은 Number Talks에서 자주 사용되는 것과 같은 메타인지 전략의 사용을 주장합니다. 예를 들어, 구성주의자는 9x9와 같은 문제를 보고 학생에게 답을 암기하도록 지시하는 대신 9x10 및 -9를 수행하도록 제안할 수 있습니다.

물론 구성주의와 기술 교육 대신 전략을 사용하는 것이 반드시 동일한 것은 아니라는 점을 인식하는 것이 중요합니다. 많은 구성주의자들이 이러한 아이디어를 옹호할 수 있지만 구성주의는 많은 아이디어를 포함하고 하나의 단일 개념이 아닌 교육에 대한 철학적 접근 방식입니다. 우리는 전략 교육보다 기술 교육에 더 중점을 둔 문해 프로그램이 더 높은 학습 결과를 산출하는 경향이 있다는 것을 알고 있습니다(자세한 내용은 여기 참조:https://www.teachingbyscience.com/a-meta-analysis-of-language-programs). 그러나 이것이 이 차이의 원인이 구성주의였다는 결론으로 필연적으로 뛰어 넘을 수 있다는 것을 의미하는지 여부는 물론 이러한 결과가 다른 주제에도 적용될 수 있는지는 모르겠습니다. 결국, 구성주의 교육이 읽기 수업에 효과가 없었다고 해서 반드시 수학 수업에 효과가 없는 것은 아닙니다.

게다가 3단 큐잉이 그 원인으로 이론화되는 경우가 많은데, Balanced Literacy 프로그램은 낮은 연구 결과를 보여주는데, 3단 큐잉 지시인지, 아니면 체계적이고 명시적인 파닉스 지시의 부족이 일차적인 원인인지 궁금합니다. 내 직감은 3 큐잉 지침이 아니라 파닉스가 부족하다는 것입니다. 세 가지 신호가 종종 많이 논의되고 이론화되지만 해당 주제에 대한 실험적 연구는 놀라울 정도로 적습니다. 수학 교육과 관련하여 나는 구성주의 메타인지 전략에 대한 몇 가지 이론적 비판을 보았습니다. 그러나 나는 주제에 대한 체계적인 실험 연구를 보지 못했습니다. 개인적으로 가장 우려하는 것은 전략 수업이 아니라 유창한 수업을 전략 수업으로 대체하는 것입니다. 곱셈이나 음성 해독과 같은 기술 개발의 가치를 전략 교육만으로 자동화로 대체할 수는 없다고 생각합니다.

연구는 무엇을 보여줍니까?

John Hattie에 따르면 구성주의적 교수법에 관한 두 가지 메타 분석이 있습니다. 하나는 2006년 Abrami, Et al, 2015년 Erisen, Et, al. Abrami 논문은 통계적으로 유의하지 않은 .11의 평균 효과 크기를 발견했습니다. 그러나 Erisen 논문은 1.10의 평균 효과 크기를 발견했습니다. Abrami 논문만 동료 심사를 받았습니다. 반면에 Erisen 논문은 보다 최근의 것이며 훨씬 더 많은 연구를 포함했습니다. 두 논문 모두 엄격한 포함 기준이 있었습니다. Hattie가 구성주의적 가르침의 주제에 대해 Abrami 메타 분석을 식별했다는 사실에도 불구하고, 원 저자는 메타 분석이 구성주의적 가르침에 관한 것이라고 주장하기 위해 문제가 된다고 생각하는 그들의 논문에서 이 용어를 한 번도 사용하지 않았습니다. 더욱이 이 논문은 읽기나 수학 교육에 관한 것이 아닙니다. 이러한 이유로 나는 Abrami 논문이 수학이나 읽기 교육은 고사하고 구성주의의 효능을 결정하는 데 사용될 수 있다고 생각하지 않습니다. Erisen 논문은 수학 교육을 구체적으로 살펴보았지만 데이터 내에서 몇 가지 이상치 연구가 있었고 더군다나 수학에 관한 연구는 단 2건에 불과했습니다. Dr. Steve Graham이 최근 제 팟캐스트에서 지적했듯이, 6개 이상의 연구로 정의한 적절한 복제가 없다면 우리는 무언가를 진정으로 과학이라고 부를 수 없습니다. Erisen 연구의 결과는 아래 표에서 볼 수 있습니다.

내 자신의 연구에서 Xie, Et, al이 2018년에 수행한 또 다른 메타 분석을 찾을 수 있었습니다. 이 메타 분석은 특히 중국 본토 내에서 수학의 구성주의 교육에 관한 것이었습니다. 그들의 연구에는 89개의 실험 또는 준 실험 논문이 포함되었습니다. 모든 논문은 구성주의적 접근 방식을 전통적인 접근 방식과 직접 비교해야 했습니다. 그들의 논문은 또한 전통적 교육에 대한 비전통적이고 비구성주의적인 접근 방식을 비교한 25개의 연구를 살펴보았습니다. 제 생각에는 이 논문의 포함 기준이 매우 엄격했습니다. 아래에서 이 연구의 결과를 볼 수 있습니다.

이 연구에 대한 유용한 정의:

바리에이션 티칭
“이 방법의 주요 목적은 학생들이 개념의 필수 속성을 마스터하도록 돕는 것이므로 교사의 임무는 중요하지 않은 속성이 서로 다른 많은 특정 예를 보여주는 것입니다. 변형 교수법은 일반적으로 문제의 상황을 단순한 것에서 복잡한 것으로 지속적으로 변경합니다. 개념수학지식과 절차수학지식의 지도에 각각 맞는 두 가지 유형의 변이교습이 개발되었다.”

그룹핑 티칭(능력 그룹핑)
“그룹화 수업에서 교사는 이전 수학 성적을 사용하여 학생들을 분류하고 더 작은 그룹으로 만들고 각 그룹 수준에 적절한 커리큘럼과 수업을 제공합니다. 일부 연구에서는 서로 다른 그룹의 학생들을 서로 다른 클래스에 배치하는 클래스 간 그룹화를 사용합니다(예: Hao, 2006). 다른 연구에서는 각 학생 그룹을 동일한 교실에 유지하는 클래스 내 그룹화를 사용합니다(예: Ruan, 2013). 일부 학급 내 그룹화 연구에서는 교사가 그룹화 교육을 채택했다는 사실조차 학생들에게 알리지 않습니다(예: Li, 2011a).”

스크립트 기반 학습:
"스크립트 기반 학습은 중국어 특성을 가진 교수 및 학습 모델입니다(Wang H., 2008; Wang J., 2012). 교사 팀은 일반적으로 모든 수업에 대한 학습 스크립트를 컴파일하는 데 많은 시간을 할애합니다. 다음으로 교사는 학습 스크립트는 학생들에게, 학생들은 Frontiers in Psychology | www.frontiersin.org 2018년 10월 3일 | Volume 9 | Article 1923 Xie et al. 그리고 그들의 문제를 서로 그리고 교사들과 토론하십시오."

자율 학습:
“자율학습은 학생들의 자율학습능력 훈련에 더 많은 관심을 기울인다(Pang, 2003). 특히, 이 모델은 학생들이 스스로 학습 목표와 학습 계획을 수립하고, 자신의 학습 과정과 방법을 모니터링 및 조정하고, 자신의 학습 결과를 평가하고 적절한 교정을 하는 방법을 배우도록 도와줍니다.”

전송 지시:
"전통적인 수학 교과과정과 교수법은 중국 본토의 교수학습의 전승적 관점에 기초하고 있다. 전수식 교수법 모델은 교사의 역할이 미리 정해진 목표를 목표로 하는 수업을 설계하고 이를 제시하는 교사 중심의 교수학습 모델이다. 지식과 기술을 미리 정해진 순서대로 배열하고, 학생들의 과제는 교사가 지정한 지식과 기술을 수동적으로 습득하는 것입니다(Guzzetti, 2002; Arends, 2012; Slavin, 2012). 이 모델에는 상당히 구조화된 학습 환경이 필요합니다."

구성주의 지침:
"구성주의의 기본 교리는 지식이 객관적이고 고정되어 있는 것이 아니라 개인적, 사회적, 문화적이며 지식은 환경으로부터 수동적으로 받는 것이 아니라 학습자에 의해 능동적으로 생성된다는 것입니다(Clements and Battista, 1990; Arends, 2012 ). 학생 중심의 구성주의 교수 모델에서 교사는 학생 탐구를 위한 조건을 설정하고 학생을 계획에 참여시키고 학생의 아이디어를 수용하며 자율성과 선택권을 제공하며 학생은 다른 사람과 상호 작용하고 조사 및 문제 해결 활동에 적극적으로 참여합니다. (Savery and Duffy, 1994; Arends, 2012; Slavin, 2012) 학습 환경은 느슨하게 구조화되어 있으며 민주적 과정을 특징으로 합니다. 탐구 기반 학습 및 문제 기반 학습과 같은 일부 특정 교수 및 학습 모델은 일반적으로 고려되었습니다. 이 검토에 포함된 연구는 종종 탐구 기반 학습, 문제 기반 학습을 사용했습니다. , 협력 학습, 자율 학습 및 중재 그룹의 스크립트 기반 학습 모델. 이 6가지 모델은 대부분 학생 중심의 구성주의 모델입니다. 이 6가지 모델에 대한 작업 정의는 다음과 같습니다."

향상된 전송:
"이 메타 분석에서는 전통적 전달 모델과 새로 개발된 것을 구별하기 위해 각각 전통적인 전달 모델과 개선된 전달 모델로 명명합니다. 전자는 다름 아닌 마지막 단락에서 정의한 전달 교육 모델입니다. 후자는 여전히 정의를 만족합니다. 우리는 개선된 전달 모델의 예로서 포함된 연구에서 두 가지 모델, 즉 그룹화 교육과 변형 교육을 확인했습니다."

Xie 연구 토론:

일반적으로 엄격한 포함 기준과 충분한 수의 연구가 있기 때문에 이와 같은 메타 분석은 매우 설득력이 있습니다. 그러나 이 메타 분석에는 몇 가지 어려운 질문이 남아 있다고 생각합니다. 첫째, 메타분석은 구성주의적 교수법의 정의에 기초한 포함기준이 아니라 구성주의적 교수법과 관련된 주제에 대한 연구를 살펴보았다. 이러한 이유로 나는 이것이 실제로 구성주의 교수법에 대한 메타 분석이 아니라 협동 학습, 탐구 기반 학습, 문제 기반 학습, 변형 교수 및 능력 그룹화에 대한 메타 분석이라고 주장합니다. 물론 이것은 구성주의적 교수법의 효과를 평가하는 문제의 일부이며, 하나의 교수법이 아니라 다양한 교수법과 개념을 포함하는 철학적 접근 방식입니다.

이 메타 분석이 중국 연구에 대해서만 수행되었다는 사실은 또 다른 복잡한 요소입니다. 중국은 지속적으로 세계에서 가장 높은 수학 PISA 점수를 보유하고 있습니다(이 기사의 앞부분에서 논의한 바와 같이:https://www.pedagogynongrata.com/top-education-systems). 그리고 원저자가 지적했듯이 중국 교육 시스템은 일반적으로 명시적이고 체계적인 교육을 통해 가르치는 수학 유창성에 중점을 둔 보다 전통적인 수학 교육을 사용합니다. 중국이 세계 최고의 학생 수학 결과를 가지고 있다는 점을 고려할 때 중국의 전송 명령 모델의 일부 요소가 작동하고 있다는 것은 의미가 있습니다. 또한, 구성주의적 교수법이 이 시나리오에서 효과가 있었던 이유는 그것이 더 좋았거나 효과가 있었기 때문입니까, 아니면 학생들이 이미 강력한 수학 능력을 갖고 있어 보다 개방적인 커리큘럼의 혜택을 받을 수 있기 때문에 효과가 있었습니까? 저자들은 구성주의 교육이 전통적인 교육보다 더 효과적이라고 결론지었습니다. 그러나 그들의 가장 높은 결과는 실제로 혼합된 접근 방식에 대한 것이며 스펙트럼의 양쪽 끝에 있는 결과가 아닙니다.

게다가 저자들은 협동 학습, 탐구 기반 학습, 문제 기반 학습에서 강력한 결과를 발견했지만, 이는 이 주제에 대한 다른 메타 분석과 다소 상반됩니다. 나는 기존 연구를 더 세분화하여 이 주제, 특히 수학 및 읽기 교육에 대한 연구 전체가 보여주는 것을 더 잘 이해하기로 결정했습니다. 구체적으로 수학이나 읽기를 다루지 않은 연구는 최대한 배제하려고 했습니다. 대부분의 구성주의 문헌이 과학 교육에 초점을 맞추고 있기 때문에 이 과목에 특히 관심이 많았고, 과학 교육에서 발견된 높은 결과가 언어와 수학에도 적용되는지 궁금했습니다. 나는 메타 분석 증거에 초점을 맞춰 구성주의 교수법과 직접 교육(비교 목적으로)에 대한 문헌 검토를 수행했습니다. 명확성을 위해 이 검토를 직접 교육, 탐구 기반 교육, 문제 기반 교육, 발견 기반 교육, 학습에 대한 학생 통제, 협력 학습, 균형 잡힌 문해력과 같은 하위 범주로 분류했습니다.

직접 지시:
John Hattie의 2022년 직접 교육에 대한 2차 메타 분석에서는 평균 효과 크기가 .59임을 발견했습니다. 그가 식별한 메타 분석 중. Stockard, et al은 2018년에 이러한 메타 분석 중 가장 큰 것을 발표하여 언어와 수학에 대한 328개의 직접 교육 연구를 조사했습니다. 그러나 포함 기준이 특별히 까다롭지 않은 것은 비실험적 연구를 구체적으로 배제하지 않았기 때문입니다. 그들의 연구는 다음과 같은 결과를 발견했습니다.

보시다시피 Stockard는 Xie와 비슷한 결과를 찾았습니다. 그러나 두 가지 발견은 정반대여야 했습니다. Xie는 직접 교육을 탐구 기반 학습과 비교하고 Stockard는 직접 교육을 문의 기반 학습과 비교했습니다. 2005년 Mathew Haas는 대수학을 공부하는 중등 학생들을 위한 직접 수업의 영향에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 그의 연구는 35개의 실험 논문을 조사한 결과 직접 교육의 경우 평균 효과 크기가 .55이고 문제 기반 학습의 경우 효과 크기가 .51임을 발견했습니다.

Gertsen, Et, Et, al은 2009년 학습 장애 학생을 대상으로 수학 중재에 대한 메타 분석을 수행한 결과 평균 1.22를 찾았습니다. 그러나 메타 분석은 결과의 통계적 신뢰성을 낮추는 특정 단일 사례 연구에 대한 것이었습니다. Adams & Engelmann은 1996년 읽기에 대한 직접 교육에 대한 메타 분석을 수행하여 평균 효과 크기가 .75임을 발견했습니다. 그러나 이 메타 분석은 책의 일부였으며 포함 기준의 품질을 평가할 수 없었습니다. 2002년 National Reading Panel 메타 분석은 Lovett 스타일의 직접 교육 프로그램을 살펴보았고 평균 효과 크기가 .41임을 발견했습니다. 그들의 포함 기준은 엄격했으며 메타 분석은 지금까지 수행된 가장 포괄적인 읽기 메타 분석 중 하나였습니다. 유사하게, NRP 보고서에 대한 Linnea Ehri, Et, al의 하위 분석은 직접 교육 프로그램에 대한 평균 효과 크기가 .48임을 발견했습니다.

이 6개의 직접 지시 메타 분석에서 수학의 경우 평균 효과 크기가 0.77이고 읽기의 경우 .54입니다. 확실히 Gertsen 메타 분석은 인플레이션 가능성이 있으며 이 효과 크기를 수정하면 수학에 대한 평균 효과 크기가 0.55가 됩니다. 이는 수학 및 영어에서 비직접적 교수법에 비해 직접적 교수법에 대해 다소 긍정적인 결과를 제시할 것입니다. 이 연구는 또한 학습 장애가 있는 학생에게 직접적인 교육이 더 중요할 수 있음을 시사합니다.

문의 기반 학습:

존 해티(John Hattie)는 탐구를 “학생들이 과학자나 철학자처럼 행동하여 질문을 생성하고 증거 축적을 통해 답을 개발하도록 요청받는 교육적 실천”이라고 정의합니다. 여기에는 질문하고 문제를 해결하는 것이 포함될 수 있으며 종종 소규모 조사 및 실제 프로젝트와 같은 절차가 포함됩니다.” 그는 평균 효과 크기가 .46인 주제에 대한 8개의 메타 분석을 확인했습니다. 그러나 이러한 메타 분석 중 수학이나 언어에 대한 구체적인 분석은 없었습니다.

즉, Ard Lazonder와 Ruth Harmsen은 2016년 탐구 기반 학습이라는 주제에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 그들의 연구는 읽기나 수학에 관한 것이 아니라 수학과 과학에 관한 것이었습니다. 그들의 연구에는 총 72개의 연구가 포함되었습니다. 그러나 그들의 포함 기준은 결과를 부풀릴 수 있는 비실험적 연구를 구체적으로 제외하지 않았습니다. 그들의 연구는 .66의 평균 효과 크기를 발견했습니다. 그러나 그들의 연구에 따르면 탐구 기반 학습은 더 많은 지도가 제공될 때 더 높은 결과를 보였으며 실제로 직접 지도의 경우를 강화한다고 생각합니다. 그들의 메타 분석은 또한 어린 학생들이 직접적인 교육의 혜택을 덜 받을 가능성이 있음을 보여주었습니다. 이것은 탐구 기반 학습이 교육 초기에 가장 중요하다는 일반적인 구성주의 주장과 정반대입니다.

문제 기반 학습:

John Hattie는 문제 기반 학습을 "문제 기반 학습 시나리오에서 학생들은 종종 그룹으로 행동하고 특정 문제나 질문을 해결하기 위해 배워야 할 것을 결정하는 반면 교사는 촉진자 역할을 합니다. 그것은 일반적으로 사실과 개념을 직접 제시하는 것과는 대조적으로 개념과 원리에 대한 학생들의 학습을 촉진하기 위해 실제 문제를 포함합니다. 목표는 또한 비판적 사고 능력, 문제 해결 능력 및 의사 소통 능력을 향상시키는 것입니다.” 그는 주제에 대한 23개의 메타 분석을 식별했으며 평균 효과 크기는 0.35입니다. 그러나 이러한 연구의 대다수는 의학을 공부하는 성인 학습자를 대상으로 했습니다.

Rosli 등은 2014년에 문제 기반 학습이 수학 결과에 미치는 영향에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 이 연구의 결과는 아래에서 볼 수 있습니다. 그러나 본 연구는 13편의 연구만을 포함하고 있어 메타분석으로는 상당히 적은 수이다. 연구에는 또한 구성주의 교수법이 가장 효과가 없을 것이라고 가정하는 k-2 학년 연구는 포함되지 않았습니다. 포함 기준이 엄격했기 때문에 적어도 이 13개 연구에 대한 결과에 대한 확신이 생겼습니다.

Kimberly Jensen은 2015년에 문제 기반 학습에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 그러나 연구 중 하나만 수학을 살펴보고 연구 중 하나만 읽기를 살펴보았습니다. 읽기 효과 크기는 .11(통계적으로 유의하지 않음)이었고 수학 효과 크기는 .34였습니다. 논문은 동료 심사를 거치지 않았으므로 신뢰도가 낮았습니다. 나는 이 연구를 이차 메타 분석에서 제외했습니다. Dagyar 등은 2015년에 문제 기반 학습에 대한 메타 분석을 수행했으며 엄격하게 수행된 15개 연구에서 수학 수업의 평균 효과 크기가 .86임을 발견했습니다. 이 메타 분석의 복잡한 요소 중 하나는 대다수의 연구가 고등학생과 대학생을 대상으로 수행되었다는 사실입니다. 문제 기반 학습은 학생들이 이미 기본적인 절차 및 계산 능력을 개발했어야 하기 때문에 이 연령대에서 더 합리적이기 때문에 문제가 됩니다.

전반적으로, 우리는 수학 수업에서 문제 기반 학습의 사용에 대한 매우 강력한 증거를 봅니다. 그러나 이 연구의 대부분은 중등 및 대학생에 관한 것입니다. 개인적으로, 나는 우리가 그것에 대한 연구 증거가 있다고 믿지 않기 때문에, 학생들이 절차 및 계산 유창성을 개발하기 전에 초기 초등학교에서 문제 기반 학습을 광범위하게 사용하는 것에 대한 정당화로 이 증거를 사용하는 것은 문제가 있다고 생각합니다.

발견 기반 학습:

내가 아는 한 이 주제에 대한 동료 검토 메타 분석은 단 하나뿐입니다. Louis Alfieri, Et, al은 2011년에 이 주제에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 그들의 메타 분석에는 164개의 연구가 포함되었습니다. 이 연구는 엄격한 포함 기준을 사용했지만 특정 주제를 특별히 통제하지는 않았습니다. 그들의 연구는 발견 기반 학습의 경우 평균 부정적인 효과 크기가 -.30이고 발견 기반 학습과 직접 교육을 결합한 경우 평균 효과 크기가 .30임을 발견했습니다. 직접 지도를 포함하는 발견 기반 학습과 발견 기반 학습 간에 0.60의 차이가 있음을 의미합니다. 내가 아는 한, 현재의 증거는 발견 기반 학습의 사용이 교육 결과를 낮춘다는 것을 시사합니다.

학습에 대한 학생 통제:

John Hattie는 학습에 대한 학생 통제를 "학생들이 자신의 지시(종종 컴퓨터 기반 학습을 통해), 학습 속도, 각 단계를 학습하는 데 소비하는 시간, 학습에서 다음에 어디로 가야 하는지에 대한 통제에 대한 책임을 지는 것을 포함합니다. 학습." 그는 이 주제에 대한 6개의 메타 분석을 식별했으며 평균 효과 크기는 .02입니다. 그러나 이러한 메타 분석 중 수학이나 읽기에 대한 구체적인 주제는 없었습니다. 이러한 메타 분석의 대부분은 특히 기술 기반 학습과 함께 학생 선택의 사용에 중점을 두었습니다. 이들 연구 중 어느 것도 통계적으로 유의한 이점을 나타내지 않았습니다. 이 연구 중 2건은 부정적인 이점을 보여주었습니다. 이러한 메타 분석에서 발견된 가장 높은 이점은 Patall, Cooper, & Robinson이 2008년에 발견한 것입니다. 그들의 연구는 동기 부여에 중점을 두었고 효과 크기는 .10(.20 이상은 통계적으로 유의한 것으로 간주됨)의 효과 크기를 발견했습니다. 일반적으로 저는 이러한 개별 메타 분석 각각에 대해 심층 분석을 수행합니다. 그러나 문헌 전반에 걸쳐 일관되게 의미 있는 이점이 없었기 때문에 교실에서 학생의 선택을 증가시키는 데 과학적으로 관찰된 이점이 거의 없다고 가정하는 것이 안전해 보였습니다. 이 결론은 많은 사람들에게 충격을 줄 수 있지만 관찰에는 합리성이 있습니다. 두 가지 학업 과제가 주어졌을 때 얼마나 많은 학생들이 더 어려운 과제를 선택하겠습니까? 이것은 또한 학생의 선택을 증가시키는 데 가치가 없다는 것을 말하는 것이 아닙니다. 그러나 그 가치는 학업 성취도보다 학생 만족도와 더 관련이 있을 수 있으므로 과학적으로 측정하기가 어렵습니다.

협동 학습:

John Hattie는 협동 학습을 “두 명 이상의 학습자가 공동의 목표를 달성하기 위해 협력하는 교육적 전략입니다. 일반적으로 협동 학습 프로그램은 대면 상호 작용을 통해 긍정적인 상호 의존성을 촉진하고 개별 그룹 구성원이 집단 프로젝트에 대해 책임을 지도록 하며 학습자 간의 대인 관계 기술을 개발하는 것을 추구합니다. 협동 학습 프로그램은 학습자가 일반적으로 숙달할 수 있는 것보다 더 복잡한 주제에 참여할 수 있도록 하는 것을 목표로 하며 이러한 접근 방식은 영재 및 교정 학습자 모두에게 권장되었습니다.” 그는 평균 효과 크기가 .43인 주제에 대한 27개의 메타 분석을 확인했습니다. 그러나 이러한 메타 분석의 대부분은 수학 또는 문해력 프로그래밍을 고려하지 않았습니다. 2015년 Capar, Et, al은 수학에서 협동 학습에 대한 메타 분석을 완료했습니다. 포함 기준은 엄격했으며 총 26개의 연구가 포함되었습니다. 그 결과는 아래에서 볼 수 있습니다.

1993년 Francis Burton은 수학의 협동 학습에 대한 비동료 검토 메타 분석을 실시했습니다. 그는 .59의 협동 학습에 대한 평균 효과 크기를 발견했습니다. 그의 메타 분석은 초등학생에 관한 것이었습니다. 그러나 여기에는 10개의 연구만 포함되었습니다. 이 메타 분석이 10건의 연구만 있었고 동료 검토를 거치지 않았다는 사실은 제 생각에 신뢰성이 떨어집니다.

McMaster, et, al은 2002년 유치원부터 12학년까지의 학생들을 대상으로 협동 학습에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 이 연구에는 총 15개의 연구가 포함되었습니다. 그들의 연구는 수학 및 읽기 결과에 대한 평균 효과 크기가 0.29임을 발견했습니다. 연구에 대한 포함 기준이 높아 결과에 대한 자신감이 높아졌습니다.

2013년 Puzio, Et, al은 읽기 결과에 대한 18개의 협동 학습 연구에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 결과는 아래에서 볼 수 있습니다. 연구 포함 기준은 엄격하지 않았습니다. 그러나 이것은 효과 크기를 부풀렸어야 했지만 결과 효과 크기는 상당히 낮았습니다.

2018년 Sedat Turgut, Et, al은 수학에 대한 47개의 실험적 또는 준실험적 협력 학습 연구에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 포함 기준은 엄격했고 충분히 많은 연구가 있었습니다. 그 결과는 아래에서 볼 수 있습니다.

전반적으로 수학에서 협동 학습의 사용에 대한 중간 정도의 증거가 있습니다. 이러한 모든 교수법과 주제에 걸쳐 읽기에 구성주의 교수법을 사용한다는 약한 증거가 있습니다. 수학에서 구성주의적 교수법을 사용했다는 강력한 증거가 있지만 대부분의 연구는 고학년 학생이나 이전에 수학을 유창하게 배운 학생을 대상으로 수행되었습니다. 학습 장애 학생을 위한 직접 교육에 더 큰 영향이 있습니다. 아마도 그들이 덜 개방적인 수업을 요구하기 때문일 것입니다. 그런데 위의 연구들은 모두 구성주의에 대한 메타분석이 아니라 다양한 구성주의 교수법에 대한 메타분석이라는 점을 깨달아야 한다고 생각합니다. 단일 구성주의 교수법을 수업에 구현하는 것과 구성주의 교수법만 채택하는 것 사이에는 큰 차이가 있기 때문에 이를 인식하는 것이 중요합니다. 이런 이유로 구성주의 교수법보다는 구성주의 교수법에 대한 메타분석을 살펴보는 것이 더 합리적이라고 생각합니다. 내가 아는 한, 수학에 대한 그러한 메타 분석은 존재하지 않습니다. 따라서 수학에서 구성주의적 교수법의 효과를 신뢰할 수 있는 수준에서 판단하기가 어렵습니다. 그러나 내가 아는 한 구성주의 읽기 프로그램에 대한 3가지 메타 분석이 있습니다.

균형 잡힌 문해력(Balanced Literacy)은 기술 교육을 덜 강조하고, 메타인지 전략(3-cue)을 사용하고, 능력 그룹을 사용하고, 학업 성취의 중요성보다 즐거움의 중요성을 강조하는 읽기 교육에 대한 교육학적 접근 방식입니다. 이러한 요인으로 인해 균형 잡힌 문해력 프로그램은 종종 구성주의적 읽기 프로그램으로 인용됩니다. 2017년 Graham 등은 균형 잡힌 문해력 프로그램에 대한 메타 분석을 수행하여 평균 효과 크기가 .33임을 발견했습니다. 이 메타 분석은 엄격한 포함 표준을 사용하고 47개의 연구를 조사했습니다.

2020년, Abrami, Et, al은 Abracadabra Balanced Literacy 프로그램에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 이 메타 분석에서는 17개의 연구를 조사했습니다. 그러나 모든 17개 연구는 동일한 프로그램에 있었습니다. 더욱이 이러한 모든 연구가 동료 검토를 거친 것은 아니지만 모든 연구에는 실험적 또는 준실험적 설계가 포함되었습니다. 그들의 메타 분석은 .20의 평균 효과 크기를 발견했습니다.

2022년에 Nathaniel Hansford(본 저자)는 파닉스와 균형 문해 프로그램에 대한 메타 분석을 수행했습니다. 이 메타 분석은 동료 검토를 거치지 않았으며 메타 분석에 포함된 일부 연구도 동료 검토를 거치지 않았습니다. 포함된 모든 연구는 실험적 또는 준실험적 설계였습니다. 이 메타 분석에는 55개의 연구가 포함되었습니다. 균형 잡힌 문해력 프로그램의 평균 효과 크기는 .22입니다.

이 모든 데이터를 더 잘 종합하기 위해 논의된 교수법에 대한 2차 메타 분석을 수행하고 그 결과를 아래에 그래프로 표시했습니다. 각 효과 크기는 범주별로 이 기사에서 논의된 모든 메타 분석의 평균에 걸쳐 계산되었습니다. 2차 메타 분석은 실험 연구를 맥락에서 벗어나 결과를 잘못 적용할 위험이 있습니다. 그러나 여러 교수법을 비교하거나 여러 고품질 메타 분석이 겉보기에 모순되는 결과를 생성할 때 유용할 수 있습니다. 이 두 가지 요소가 이 기사에 적용되기 때문에 구성주의 교수법의 효과를 가장 잘 결정하기 위해서는 2차 메타 분석이 필요하다고 결정했습니다.

이 연구는 무엇을 보여주고 한계는 무엇입니까?

반복적으로 들릴 위험이 있는 이 데이터는 구성주의적 교수법이 수학 교육에는 효과가 있지만 읽기 교육에는 효과가 없음을 시사합니다. 그러나 나는 몇 가지 이유로 독자들에게 이 해석에 대해 경고하고 싶다. 첫째, 수학 수업 자료의 대부분이 고학년 학생들을 대상으로 하였다. 둘째, 수학 교육에 대한 모든 메타 분석은 개별 구성주의 교육에 관한 것이지 구성주의 교육 자체에 관한 것이 아닙니다. 셋째, 내가 아는 한 구성주의 수학 프로그램에 대한 메타 분석은 없었습니다. 제 생각에는 이 주제에 대한 가장 가치 있는 연구는 Graham 메타 분석이었습니다. Steve Graham 박사는 세계에서 가장 존경받는 연구원 중 한 명입니다. 그의 연구는 내가 아는 한 구성주의 프로그래밍에 대해 수행된 유일한 포괄적이고 동료 검토된 메타 분석입니다.

구성주의 교육은 교육학이 아니라 다른 교육학에 영감을 준 학습 이론이자 철학적 관점이라는 것을 기억하는 것도 매우 중요합니다. 구성주의적 가르침과 같은 포괄적인 아이디어를 평가하는 것보다 실험적 모델을 사용하여 단일 교육학적 개념의 효율성을 평가하는 것이 항상 더 쉽습니다. 전통적/전수적 교육과 구성주의적 교육 사이에 스펙트럼이 존재할 가능성이 있음을 인식해야 합니다. 더욱이, 가장 잘 작동하는 지시 유형은 해당 스펙트럼의 양쪽 끝이 아니라 중간에 있을 수 있습니다. 교사는 개별 구성주의 교수법을 사용할 수도 있지만 여전히 대부분 전달 모델을 사용할 수 있습니다.

구성주의적 접근의 장단점은 무엇입니까?

구성주의적 교수법에 관한 많은 논쟁은 종종 덜 명시적인 방식으로 어려운 기술을 가르치는 데 사용되는 메타인지 전략에 초점을 맞춥니다. 그러나 내가 가장 우려하는 것은 이러한 전략이 아니라 때때로 적용되는 구성주의 가르침의 극단적인 버전입니다. 예를 들어, 나는 구성주의 교육자들이 우리가 수학 공식을 가르쳐서는 안 된다고 말하는 것을 여러 번 들었습니다. 이것은 반복적인 교수법과 유창한 교수법에 대한 우리의 모든 연구와 직접적으로 대조됩니다. 더욱이, 이 기사에서 볼 수 있듯이 연구는 특히 학습 장애 학생이 명시적 교육의 이점을 누릴 수 있음을 시사합니다. 따라서 이러한 유형의 접근 방식은 가장 취약한 학생들에게 특히 해로울 것이라고 생각합니다. 유사하게, 나는 구성주의 교육자들이 기술 교육이 읽기의 즐거움을 죽인다는 주장에 기초하여 읽기에 대한 최소한의 수준의 파닉스 교육을 장려하는 것을 보았습니다. 이것은 읽기에 대한 대부분의 과학적 연구 결과와 직접적으로 반대되며 특히 가장 취약한 학생들에게 불리합니다.

나는 발견 기반 학습이 구성주의적 가르침에 대한 가장 극단적인 해석 중 하나이며 과학 문헌 내에서 평균적으로 통계적으로 유의미한 부정적인 결과를 보고 있다고 주장합니다. 이에 비해 직접 지도 연구와 탐구 기반 학습 연구 모두 평균 중간에서 높은 결과를 보여줍니다. 표면적으로는 두 교육학이 상반되기 때문에 비논리적으로 보입니다. 그러나 이것은 두 가지 이유로 대다수의 교육 연구가 긍정적인 이점을 보여주기 때문일 수 있습니다. 첫째, 실험자는 일반적으로 아이디어의 유효성을 증명하는 데 집중하고 의도하지 않은 실험에서 성공에 대한 편향을 만들 가능성이 높습니다. 둘째, 통계적으로 유의미한 결과를 찾지 못한 실험이 때때로 게시되지 않는 현상을 파일 서랍 문제라고 합니다. 대부분의 교육 연구가 긍정적인 이점을 보여주고 Discovery Based에 대한 메타 분석이 통계적으로 유의미한 부정적인 영향을 보였다는 점을 감안할 때 교실에서 발견 기반 교육을 지속적으로 사용하면 학생 학습에 해로운 영향을 줄 것이라고 가정하는 것이 안전해 보입니다.

구성주의적 교수법에 대한 연구는 고학년 학생과 학습 장애가 없는 학생에게 가장 높은 결과를 보여줍니다. 이러한 경향은 논리적입니다. 이러한 학생들이 산술 또는 음운 인식과 같은 기초 기술 지식의 강력한 기반을 가질 가능성이 더 높기 때문에 기술 기반 수업을 덜 강조하는 수업으로 인해 피해를 입을 가능성이 더 적다고 가정할 때입니다. Jean Piaget가 학생들이 배우는 방법에 중점을 둔 반면, 많은 구성주의자들은 학업 성취보다는 교실의 민주화에 더 관심이 있습니다. 현대의 구성주의자는 놀이, 비판적 사고, 학생 복지의 중요성을 우선시합니다. 이 모든 것들이 중요합니다. 그러나 균형이 맞춰져야 한다고 주장합니다. 창의적이고 비판적인 시민을 양성하는 학교가 되었으면 합니다.

그러나 극단적인 구성주의적 접근 방식을 사용하면 사회 경제적 특권을 가진 학생들이 동일한 수준의 기술 교육을 필요로 하지 않을 것이므로 그러한 접근 방식에 의해 부정적인 영향을 덜 받을 가능성이 있다는 점에 대해 걱정합니다. 실제로, 우리의 가장 유리한 학생들은 창의성과 비판적 사고를 우선시하는 접근 방식의 이점을 누릴 수 있습니다. 그러나 이러한 접근 방식이 가장 취약한 학생들에게 부정적인 영향을 미칠까 걱정됩니다. 나는 또한 이러한 접근 방식이 극단적으로 취해지면 전체적으로 해로울 수 있다고 생각합니다. 나는 구성주의 교육자들이 학습은 항상 재미있어야 한다고 주장하는 것을 보았습니다. 솔직히 말해서, 나는 이것이 두 가지 이유로 해로운 이야기라고 생각합니다. 첫째, 교사가 모든 수업을 완전히 교육적이고 재미있게 만드는 것은 현실적이지 않습니다. 둘째, 학생들이 노력의 가치를 배우는 것이 중요하다고 생각합니다. 우리는 학생들이 직장에서 매일이 재미있어야 한다고 생각하고, 그것이 고상한 생각이 아니라 현실적이지 않다는 생각으로 자라기를 원하지 않습니다. 이상적으로는, 우리는 학생들이 행복하고 학교 밖 생활을 위해 총체적으로 준비되기를 원하며 이를 달성하기 위해서는 학생들의 학문적 요구와 전체적인 요구 사이의 균형을 맞추는 접근 방식을 취해야 한다고 생각합니다.

이 기사 전체에서 나는 구성주의적 가르침에 대한 많은 비판을 제시했습니다. 그러나 특히 신중하게 적용할 경우 학생들에게 도움이 되는 접근 방식의 요소가 있다고 생각합니다. Lazonder 메타 분석에 따르면 명시적 교육은 지식/기술 교육에 더 적합한 반면 탐구 기반 학습은 비판적 사고 및 연구 기술 교육에 더 적합합니다. 유사하게, 협동 학습은 메타 분석 전반에 걸쳐 혼합된 결과를 보여주었지만, 학생의 동기 부여와 사회적 웰빙을 촉진하는 데 특히 가치가 있는 것으로 나타났습니다.

개인적으로, 나는 이러한 도구가 기술 기반 학습을 대체하는 대신 학생들의 기술 기반 학습을 향상시키거나 혜택을 주는 방식으로 사용되어야 한다고 생각합니다. 예를 들어, 많은 구성주의자들은 도전적이고 개방형 문제로 수학 수업을 시작합니다. 나는 이러한 유형의 질문이 수업/단위 또는 초등 학년의 시작보다 수업/단위가 끝날 때와 더 높은 학년에서 더 의미가 있다고 생각합니다. 이러한 유형의 문제를 학습 순서로 되돌리면 학생들이 먼저 이러한 문제를 해결하기 위한 적절한 스캐폴딩을 갖도록 할 수 있습니다. 유사하게, 협동 학습의 경우, think-pair-share와 같은 일부 전략은 주제에 대한 학생의 감정을 강조하지만 실제 내용의 학습을 덜 강조하는 반면, Jigsaw와 같은 협동 학습 전략은 내용 교육에 협동 학습을 사용하는 데 중점을 둡니다. 이 사실은 1.20의 평균 효과 크기를 발견한 Vali Batdi의 2014 Jigsaw 메타 분석에서 입증되었습니다. 내 생각에 Jigsaw와 같은 전략은 학생들의 학업 성공에 더 도움이 될 것입니다.

이 주제를 연구하고 이 기사를 쓰는 나의 목표는 구성주의 교수법의 교육학적 효능을 평가하는 것이었습니다. 그러나 의미 있는 방식으로 그렇게 하는 것이 너무 어렵고 복잡해서 효과적으로 할 수 있을지 확신이 서지 않는다는 것을 깨닫게 되었습니다. 아마도 이 주제에서 가장 어려운 점은 이 질문을 학문적 효율성의 관점에서만 바라볼 수 없고 그러한 접근의 철학적/도덕적 가치도 고려해야 한다는 사실입니다. 궁극적으로, 나는 독자들이 구성주의 교수법이 정규 교육에 가치 있는 추가 사항이지만 파닉스나 산수와 같은 기초 기술의 직접적인 교육을 대체해서는 안 된다는 점을 독자들이 이 논의에서 벗어나길 바랍니다.

나다니엘 핸스포드가 각본을 맡은 작품

최종 수정 2022-07-05

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