초등학교 과학학습에서 e-PBL지원시스템 적용 효과분석

• 영문명: Analysis of Effect of Application using e-PBL Support System for Science Learning in Elementary School
• 발행기관: 한국자료분석학회
• 저자명: 손임덕(Im Duk Son) 손건태(Keon Tae Sohn)
• 간행물 정보: 『Journal of The Korean Data Analysis Society (JKDAS)』Vol.10 No.4, 2123~2133쪽, 전체 11쪽
• 주제분류: 자연과학 > 통계학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2008.08.30

국문 초록

문제기반학습(PBL)은 실제적인 문제를 학습자들이 협동학습과 자기주도적 학습을 통하여 문제해결 능력과 비판적 사고력을 향상시키고자 하는 학습자 중심의 교수­학습 형태이다. 본 논문은 PBL이 웹에서 구현될 수 있도록 e-PBL지원시스템을 개발하고 교육현장에서 적용하여 학업성취 및 과학학습동기에 미치는 효과를 분석한 연구 결과이다. 초등학교 6학년 2개반을 연구 대상으로 하였으며 e-PBL지원시스템을 이용하여 학습한 처리집단과 일제식 강의방법으로 수업한 통제집단을 편성하여 학습의 사전·사후 학업성취도와 과학학습동기 검사를 수행하여 표준점수를 구한 후 사전성취도를 공변량으로 하는 공변량분석으로 분석하였다. e-PBL지원시스템이 학업성취도와 과학학습동기 중 몇 항목에서 일제식 강의방법보다 우수한 결과를 보이고 있다.

영문 초록

The problem-based learning (PBL) is a learner-centered teaching-learning form to build the problem solving skill and the self-critical thinking that helps the leaner to solve the ill-structured and the authentic problem through the collaborative learning and the self-directed learning. This study focuses on the effects of academic achievements and science learning motivation of the sixth grade elementary students using the e-PBL support system which combines the PBL and the web system. For this study, two groups, e-PBL class(treatment group) and traditional learning class(control group), are considered among the sixth grade classes in an elementary school. Two groups are examined their academic achievement and science learning motivation abilities with the same prior test and the same posterior test. In order to find the effect of e-PBL, the analysis of covariance is applied to academic achievements and science learning motivation separately. The e-PBL support system leads to better results in the academic achievement and some items in the science learning motivation than those of the traditional learning method.

목차

1. 서론

2. e-PBL 지원시스템의 설계

3. 연구방법

4. 결과 분석

5. 결론

참고문헌

키워드

e-PBL지원시스템 학업성취도 과학학습동기 공변량분석 e-PBL support system academic achievement science learning motivation analysis of covariance