[논문 리뷰] Are Self-explaining and Coached Problem Solving More Effective When Done by Pairs of Students Than Alone?

Robert G. M. Hausmann, Brett van de Sande외 1명|ArXiv.org|2008. 05. 27.

Innovative Teaching and Learning Methods참고 문헌 15인용 수 13

한 줄 요약

이 연구는 학생들이 쌍으로 조합될 경우 자가설명, 예제-문제 번갈아 제시, 단계기반 튜터링을 통한 물리 문제 해결 학습에서 성과가 향상되는지 조사한다. 결과적으로 쌍은 개인보다 더 많은 문제를 해결하고, 정확한 단계당 소요 시간을 줄이며, 힌트 요청도 적게 하였다. 이는 사회적 책임감이 메타인지 전략 사용과 학습 효과성 향상에 기여함을 시사한다.

ABSTRACT

Although cognitive science has discovered several methods for increasing the learning of complex skills, such as physics problem solving, detailed examination of verbal protocols suggests there is still room for improvement. Basically, students do not always apply the meta-cognitive strategies that the instruction invites. For instance, when prompted to self-explain, students may still choose to not explain. We conjecture that most students know which meta-cognitive strategies are good and bad. When they work in pairs, they are more likely to choose the good strategies. We hypothesize that social accountability improves meta-cognitive strategy choice, which thereby improves learning. Our experiment compared individuals and pairs learning from state-of-the-art instruction. The results suggest that the dyads solved more problems and requested fewer hints during problem solving than individuals. We also discovered a new form of self-explanation, wherein students generate explanations to account for the differences between their solutions and the instructor's.

연구 동기 및 목표

• 자기설명, 예제-문제 번갈아 제시, 단계기반 튜터링이라는 세 가지 근거 기반 지도법이 효과적으로 작용하는 데에 동료 협업이 기여하는지 조사하기 위해.
• 쌍에서의 사회적 책임감이 깊이 있는 자기설명과 적절한 도움 요청과 같은 더 나은 메타인지 전략 사용으로 이어지는지 조사하기 위해.
• 개인적 사용에 비해 협업 학습이 이러한 방법의 사용을 넘어서 학습 성과 향상에 기여하는지 확인하기 위해.
• 특히 학생의 해결책과 완성된 예제 사이의 비교를 포함한 예제 학습에서 뜻밖의 행동 양태를 탐색하기 위해.
• 기존에 효과적인 지도법과 협업을 조합했을 때 학습 결과에 측정 가능한 향상이 이루어지는지 평가하기 위해.

제안 방법

• 학생들은 2시간 분량의 물리 문제 해결 세션을 진행하기 위해 개인 또는 쌍(다이드) 조건에 할당되었다. 이 과정에서 Andes 지능형 튜터링 시스템을 사용하였다.
• 지시 순서는 완성된 예제를 학습하는 것(자기설명을 유도하는 프롬프트 포함)과 유사한 문제를 단계별 피드백 및 힌트 시스템을 통해 해결하는 것으로 번갈아 진행되었다.
• 예제-문제 쌍의 순서가 뒤바뀌었으며, 문제를 먼저 제시한 후 그 해결책을 제시함으로써 비교 기반 사고를 유도하였다.
• 자기설명의 깊이, 도움 요청 행동, 문제 해결 효율성 분석을 위해 구두 프rotocol와 시스템 로그 파일을 수집하였다.
• 다이드는 상호 책임감을 갖는 것으로 기대되었으며, 이는 시스템의 악용을 줄이고 더 깊은 인지 처리를 촉진하였다.
• 데이터 분석은 정확한 단계당 시간, 힌트 요청 수, 오류율, 자기설명의 단어 수에 집중하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 동료 협업은 개인 작업 대비 효과적인 메타인지 전략(예: 자기설명, 적절한 도움 요청)의 사용을 더 많이 이끌어내는가?
• RQ2 자기설명, 예제-문제 번갈아 제시, 단계기반 튜터링의 동일한 조합을 사용할 때, 다이드는 개인보다 더 많은 문제를 해결하고 더 적은 힌트가 필요한가?
• RQ3 문제를 예제 이전에 제시함(문제-예제 쌍)으로 하면 학생의 해결책과 전문가의 해결책 사이의 더 생산적인 비교가 이루어지는가?
• RQ4 다이드는 개인에 비해 자기설명의 깊이나 빈도가 더 깊거나 빈번한가?
• RQ5 관찰된 학습 성과 향상의 원인은 협업 쌍에서의 증가한 사회적 책임감 때문인가?

주요 결과

• 2시간 제한 시간 내에 다이드는 개인보다 유의미하게 더 많은 문제를 해결하여 문제 해결 처리량이 높음을 시사한다.
• 다이드는 개인 대비 정확한 단계당 소요 시간이 짧아 문제 해결 효율성이 향상됨을 나타낸다.
• 다이드는 정확한 단계당 힌트 요청 수가 적어 독립적인 문제 해결 성과가 더 좋음을 시사한다.
• 다이드에서 오류 수가 줄어드는 경향이 있었지만, 통계적 유의성 기준에 도달하지는 않았다.
• 다이드는 개인보다 자기설명에서 더 많은 단어를 기록했지만, 전사 분석을 통해 설명의 질적 깊이는 검증되지 않았다.
• 의도치 않은 행동으로 학생들이 자주 자신의 해결책을 완성된 예제와 비교하는 경향을 보였으며, 이는 새로운 형태의 비교 기반 자기설명이 가능함을 시사한다.