게시물 Panayiota (Pani) Kendeou & Kristen McMaster, 미네소타 대학교
연구원, 정책 입안자 및 교육자가 학년 수준에 상관없이 모든 어린이의 읽기 능력을 향상시키기 위해 지속적으로 노력하고 있음에도 불구하고 NAEP (National Assessment of Education Progress)는 미국 학생의 기본 실력 수준보다 낮은 수준의 성과를 보이는 통계를 발표합니다 읽는 중. 예를 들어, 최신 Nation 's Report Card는 4 학년 학생의 약 31 %가 기본 숙련도 (NAEP, 2015) 이하로 읽음을 나타냅니다. 즉, 간단한 추론을하지 않고 텍스트의 전반적인 의미를 이해하지 못합니다 . 이러한 어려움을 경험 한 학생들은 교육과 취업 전반에 걸쳐 어려움을 겪을 것입니다.
독해의 맥락에서, 추론 은 메모리에서 검색되거나 읽는 동안 텍스트에없는 정보를 채우는 정보입니다. 독서 연구원은 추론이 생성되는 조건, 추론의 성격과 유형, 추론 생성의 신경 상관 관계를 조사했다. 연구 결과에 따르면 추론은 독창성을 독창적이고 의미있는 예측 인자로 보여주는 것으로 밝혀졌습니다. 일부 연구는 가난한 추론에서부터 독서력 저하에 이르는 원인을 나타냅니다 (Oakhill & Cain, 2012). 우리는 독해력의 토대가되는 추론을 고려합니다.
추론을하는 능력을 어떻게 개발합니까? 추론 기술의 개발은 공식 독서 교육이 시작되기 전에 시작됩니다. 예를 들어, 2 세의 아이들은 순차적 사건들 사이에 인과 관계 추론을 생성 할 수 있습니다. 4 세 아이들은 자신이 경험하거나 듣는 사건에 대한 인과 관계 추론을 생성 할 수 있습니다. 6 살짜리 아이들은 청각 장애 또는 방영 된 이야기를 이해하는 동안 원인을 추론 할 수 있습니다. 따라서 아주 어린 아이들조차도 일상 생활에서 경험하는 사건을 이해하기 위해 추론 과정에 참여합니다. 아이들은 나이가 들수록 매일의 경험과 청취와 독해를 통해 더 많은 수의 추론을 생성합니다.
추론 기술에 대한 우리의 집중은 추론을 이끌어 낼 수있는 능력이 일반적인 기술 이라는 강력한 증거에 의해 동기 부여됩니다. 그것은 독서에만 국한된 것이 아닙니다 (Kendeou, 2015). 아주 어린 아이들 (심지어 2 살짜리 아이들)의 추론 기술을 조사한 발달 연구의 강력한 증거는이 주장을 뒷받침합니다. 예를 들어, 아이들은보고들은 것에서 인과 적 추론을한다 (예 : 꽃병을 밀고 화병이 파손되었다는 소리를 들었다). 서로 다른 대상의 위치에 관한 공간 추론, 사람들의 얼굴 표정 (예 : 엄마의 꽃, 엄마의 미소 – 엄마가 행복하다는 추측)의 감정적 인 추론. 나이가 많은 어린이와 성인의 추론 기술의 일반화에 대한 직접적인 증거도 있습니다. 예를 들어, 우리의 연구 중 하나에서 4 세, 6 세, 8 세 아동의 청각, TV 및 서면 이야기를 사용하여 추론 기술을 평가 한 결과 아이들이 서로 다른 매체에서 브리징 및 정교한 추론을 이끌어 냈다는 것을 알게되었습니다 (Kendeou et al., 2008).
다층 지원 시스템이란 무엇입니까? MTSS (Multi-tiered systems of support)는 모든 학생들에게 양질의 교육과 차별화 된 지원을 제공하기 위해 개발되었습니다 (Fuchs, Fuchs, & Compton, 2012). 학생들의 요구를 충족시키기 위해 증거 기반 접근법을 신속하게 대응함으로써 실패 위험을 최소화하는 예방 기반 모델로 구성됩니다.
이러한 시스템 내에서 데이터 기반의 의사 결정을 통해 차별화 된 지원 계층에 중점을 둡니다. 이러한 맥락에서, 지시는 강도, 빈도 및 개별화가 세 단계 또는 계층에서 점차 다양해진다. 1 단계 교육은 일반 교육 교실의 모든 학생들에게 고품질 핵심 교육을 포함합니다. 이 계층은 종종 '예방 단계'라고 불리며 일반적으로 학생들의 약 80 %의 요구를 성공적으로 해결합니다. 2 단계 교육에는 위험에 처한 학생을 대상으로하는 소규모 그룹 중재가 포함됩니다. 이 계층은 학생들의 약 15 %의 요구를 해결합니다. Tier 3 교육은 고강도, 개별화 된 개입을 포함하며 학생의 약 5 %에게 봉사합니다. 모든 단계에서 교사는 광범위한 학생 요구를 충족시키고 효율적으로 구현할 수있는 교육 도구와 평가가 필요합니다. 또한 계층 구조에 따르면 고품질 Tier 1 교육은 Tier 2 대상 개입의 가능성과 필요성을 줄이고 유사하게 고품질의 Tier 2 대상 개입은 Tier 3 개별화 된 고강도 개입의 가능성과 필요성을 줄입니다. 우리의 작업에서는 MTSS 내에서 추론하는 훈련을 실시하고 Tier 1과 2에 집중합니다.
ELCII는 유치원의 모든 학생들 을위한 추론을 개발함으로써 독해력을 지원하도록 고안되었습니다. 이 목표를 달성하기 위해 ELCII는 해독 기술에 의존하지 않습니다. 24 개의 모듈을 갖춘 지능형 개인지도 시스템 (ITS)으로 학생들은 다음과 같은 활동을 할 수 있습니다.
TeLCI는 1-2 학년에서 이해하기 힘든 학생들을 위해 추론을 개발함으로써 독해력을 향상시키기 위해 고안되었습니다 . 우리는 언어 및 독해력 측정 모두에서 25 번째 백분위 수 또는 그 이하로 점수를 매긴 학생으로 어려움을 겪고있는 이해력을 확인합니다. TeLCI는 해독 기술에 의존하지 않습니다. 24 개의 모듈을 갖춘 ITS로 학생들은 다음과 같은 활동을 할 수 있습니다.
ELCII와 TeLCI는 연구 팀이 수행 한 이전의인지, 발달, 학습 및 평가 작업의 주요 결과를 토대로 다음과 같은 장점을 강조합니다. (a) 비 독서 환경 (예 : 비디오 이해력)에서 개발 된 초기 언어 이해 기술은 (c) 발판 및 특정 피드백 (McMaster et al., 2012)을 포함하는 질문을 사용하여 아동의 추론 기술을 향상시킬 수 있고 (d) (d) 다른 언어를 통해 전달할 수있는 언어 추론 기술 ) 기술은 교실 환경에서 교육 도구를 비용 효율적으로 표준화하여 개별화 된 방식으로 제공합니다.
ELCII 및 TeLCI의 각 학습 모듈은 완전히 자동화되고 상호 작용하는 개별화 된 클라우드 기반 소프트웨어 응용 프로그램에 내장되어 있습니다. FAST ™에 이미 설정된 컴퓨터 적응 형 알고리즘으로 개별화되어있어 스캐 폴딩 및 피드백에서 정교한 분기를 쉽게 사용할 수 있습니다. 상호 작용은 상담원 이 지원합니다. 에이전트 는 각 학습 모듈에서 지침, 질문 및 피드백의 '얼굴과 목소리'를 지원합니다. 에이전트는 각 어린이가 추론을하는 법을 배울 수 있도록 돕는 임무를 가진 가상의 지식이 풍부한 동료로 기능하도록 설계되었습니다. 소프트웨어 응용 프로그램에는 내장 데이터베이스와 교사 용 자동 보고서가 있습니다.
우리 팀은 유용성, 실현 가능성 및 학교 직원이 ITS를 구현하겠다는 약속을 테스트하기 위해 지속적인 연구를 진행하고 있습니다. 우리는 이미 TeLCI를 개발했으며 유용성과 타당성을 테스트했습니다. 우리는 소프트웨어 기능, 내용 및 적합성 (문화적, 연령)과 관련하여 교사와 학부모가 서로 다른 시점에서 의견을 구하는 동안 상향식 개발 접근법을 따랐습니다. 예비 결과는 실제 학교 환경에서의 수용 가능성과 실행 가능성이 높다는 것을 보여 주며, 효능 연구에서 그 약속을 검토 할 수 있도록 도구를 수정하려고합니다. ELCII 개발도 곧 시작됩니다. 이 작업을 여기에서 추적 할 수 있습니다.
우리가 해결할 중요한 질문은 질문의 유효성 여부가 질문의 제기시기에 따라 다를 수 있는지 여부입니다. 독해 과제 (비디오를 보면서) 동안 (즉, 온라인) 또는 후에 (즉, 오프라인으로) 학생들에게 자극하는 것이 더 유익한가요? 온라인 질문 접근법의 이론적 근거는 이해하는 동안 작동하는인지 프로세스에 초점을 맞추고 있습니다. 왜냐하면 이해가 성공하거나 실패하는 순간적인 프로세스이기 때문입니다. 실제로 최근의 연구는 온라인 심문이 4 학년 고투 리더 (McMaster et al., 2012)의 독해력 향상에 대한 약속을 보여 주지만 더 젊은 독자들에게는 아직 탐구되지 않았 음을 지적했습니다. 오프라인 질문 방식의 근거는 젊은 독자가 추론에 지나치게주의를 기울이고 일하는 추억을 남기지 않고 추론을하는 데 도움이 될 수 있다는 것입니다.
ELCII와 TeLCI는 교육 실무를 향상시킬 수있는 잠재력을 가진 교육 기술의 몇 가지 예일뿐입니다. 최근 몇 년 동안, 교육 기술 (예 : 게임, 지능형 개인 교습 시스템)이 다양한 학생 학습 결과를 향상 시킨다는 증거가 있기 때문에 과학계는이 방향에서 상당한 발전을 이루었습니다. 연방 기금을 통한 지속적인 지원으로 기술 발전은 독해력 문제에 대한 해결책을 제공 할 것입니다. 학업 성취 및 평생 성공에 대한 독해력의 중요성과 특히 성취 갭을 극복하는 데 중요성을 감안할 때, 우리의 노력은 독서 어려움을 예방하고 개선해야합니다.
감사 인사
여기에보고 된 연구는 미 교육부의 미네소타 대학교 (University of Minnesota)의 R324A160064 및 R305A170242 보조금으로 지원되었습니다. 의견은 저자의 것이며 미국 교육부의 정책을 대표하지 않습니다.
이 게시물은 APA Division 15의 보니 JF 마이어 (Bonnie JF Meyer) 회장이 큐레이터 한 특별 시리즈의 일부입니다. 이 시리즈는 "교육 심리학의 환영하고 발전하는 연구 : 학습자, 교사 및 학교에 영향을 미치는 연구"라는 대통령 주제를 중심으로 의미있는 교육 심리 연구의 보급 및 영향을 확산시키기 위해 고안되었습니다. 관심있는 사람들은 Division 15의 2016 Summer Newsletter에서이 주제에 대해 더 많은 것을 배울 수 있습니다.
