본 연구의 목적은 교수학습과정의 개선에 사용될 수 있는 인지진단 측정 방법으로 Bayesian 추론망 모델을 이용하여 학습자의 인지구조진단 및 변화를 추론 하는 것이다. Bayesian 추론망 모델은 여러 변인들을 동시에 고려하여 변인들 간의 관제를 밝혀 주고 각 변인이 일어 날 확률을 제공하여 주므로 불확실한 인간의 특성을 추론해야 하는 인지진단에 적합한 모델이다. 또한 인지심리나 교육 과정의 이론이나 선행정보를 모델에 포함할 수 있다는 장점이 있다. 인지진단에서는 능력모수와 관련된 하위능력들과 그들간의 관계를 조건부 확률을 이용하여 학습자의 인지상태를 추론한다. 본 연구에서는 초등학교 5학년 분수의 문제풀이와 관련된 인지모델을 형성하고 각 인지과정에서의 학습자의 인지상태를 추론하고 사전ㆍ사후검사에서의 학습자의 인지상태의 변화를 진단하였다. 인지진단의 교육적 효과성을 알아보기 위해서 실험집단과 통제집단을 비교하였는데 여러 속성에서 유의미한 차이가 있었다. 분수의 인지과정 모델과 Bayesian 추론망 모델을 사용하여 개인의 인지상태와 변화를 진단하고 집단별로 나누어서 교육적 유용성을 살펴보았다.
This study purposed for diagnosing students’ cognitive state and change by Bayesian Inference Network Model in the fraction problem solving. Bayesian Network is an annotated directed graph that encodes probabilistic relationships among distinctions of interest in an uncertain-reasoning problem. Bayesian Inference Network Model is appropriate for cognitive diagnosis as it illustrates the relationship among cognitive variables and provides the probability a student to have the cognitive attributes. Also it can use the prior knowledge and personal belief which the study of cognitive psychology and curricula are developed. This paper presented cognitive process model of fraction problem solving and estimated each student cognitive state and cognitive change between pretest and posttest, The experimental group and control group were compared to test the effect of cognitive diagnosis by Bayesian Inference Network Model. They were different significantly. The change of cognitive state between pretest and posttest was tested in individual level and group level. Implications for the analysis of cognitive state in the individual level and group level in the context of instruction and assessment are discussed.
《요약》 Ⅰ. 서론 Ⅱ. Bayesian 추론망 모델 Ⅲ. 연구방법 Ⅳ. 연구결과 Ⅴ. 결론 및 교육적 의미 참고문헌 Abstract
