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초등학교 과학 영재아의 뇌파 기반 변별 척도 개발

Development of the EEG Based Discriminant-scale for Scientifically Gifted Students in Elementary School

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주제분류교육학

초록

이 연구의 목적은 초등 학생의 과학 지식 생성 과정 중 나타나는 뇌파를 여러 가지 분석 방법을 이용하여 과학 영재아와 일반아를 신경 생리학적으로 판별할 수 있는 척도를 개발하는 것이다. 이를 위해 과학 영재아의 구인 요소로서 지능 검사, 간편 창의성 검사, 과학 지식 생성 검사를 수행하였고, 지필 평가에서 우리가 놓칠 수 있는 과학 영재의 구인 요소를 영재치로 추가하여 개인별 표준화 점수를 산출하였다. 이렇게 산출된 표준화 점수를 종속 변수로 하여 그룹을 구분하고, 독립 변수로서 측정된 뇌파를 선형 분석, 비선형 분석, 상호 의존 분석 등을 통해서 다양한 뇌파 판별 요소를 제시하였다. 과학 영재의 특성을 신뢰롭게 예상하고, 설명하는 뇌파 판별 요소를 찾기 위해 다중선형회귀분석을 실시하였다. 이를 통해 뽑아진 뇌파 판별 요소를 통해 다중회귀식을 만들어 여기에서 생성된 함수값을 통해 판별 분석을 실시한 결과, 과학 영재아와 일반아를 신뢰롭게 판별할 수 있는 기초를 제시하였다. 본 연구 결과를 통해 과학 영재아 특성을 예측하는데 기여하고 있는 판별 요소의 대부분은 정보량과 상호 신호의 결맞음의 정도를 보여주는 것으로 두뇌에서 일어나는 상호적 연관성이 판별의 핵심 요인으로 여겨진다.

Abstract

The purpose of this study was to develop an electroencephalogram (EEG) based differential-scale for scientifically gifted students in elementary school. For this study, signals of EEG with 19 channels were recorded during the generation of our scientific hypothesis using 22 scientifically gifted students, and with 49 average students being used as the control group. IQ, TCT and knowledge generation (KG) as constructs of the scientifically gifted were administered for both the scientifically gifted and the normal, control group elementary students. A "gifted" value was added to paper test scores of the IQ, TCT, and KG constructs in order to make a personal standardization score for the gifted students. As a dependent variable, the groups were divided by means of the standardization scores thus produced and as an autonomous variable, various EEG parameters were presented through linear analysis, nonlinear analysis, and interdependency measures of the EEG. Multiple linear regression analysis was applied successfully to explain the EEG parameters and to show the characteristics of the scientifically-gifted. The discrimination analysis was administered through the results of multiple linear regression of the EEG parameters thus produced. This study represents the foundation of the development of an EEG based discriminant-scale for scientifically gifted students in elementary school, because it will be able to faithfully discriminate between scientifically-gifted and average students. The results of this study indicates that most of the EEG parameters produced can contribute to predicting the characteristics of the scientifically-gifted in that they express the degree of mutual information and the coherence of mutuality. Accordingly, mutual connectivity which appears to originate in the brain seems to the core of discrimination.

참고문헌 (37)

  1. 권용주, "가설생성학습 후에 나타난 초등 예비교사의 뇌파 변화", 초등과학교육, 25(2), pp.159~166 (2006), 한국초등과학교육학회
  2. 권용주, "가설생성 학습 후에 나타난 초등학생의 두뇌 활성 변화", 생물교육, 34(1), pp.72~80 (2006), 한국생물교육학회
  3. 권용주, "과학지식 생성력 측정 도구의 개발", 생물교육, 32(1), pp.67~78 (2004), 한국생물교육학회
  4. 권용주, "선언적 과학 지식의 생성 과정에 대한 과학철학적 연구: 귀납적, 귀추적, 연역적 과정을 중심으로", 한국과학교육학회지, 23(3), pp.215~228 (2003), 한국과학교육학회
  5. 초등과학 영재교육의 방향과 과제, "초등과학교육", 2005, 192~201, pp.한국초등과학교육학회
  6. 김대식, "뇌파 검사학" (2001), 고려의학
  7. 김용진, "과학 문제 풀이의 사고(思考) 과정에서 뇌파 분석에 의한 두뇌 기능 연구", 생물교육, 31(4), pp.313~319 (2003), 한국생물교육학회
  8. 김용진, "창의적 과학문제 해결에서 초등학교 과학영재아와 보통아의 뇌파 활성 차이", 생물교육, 33(1), pp.23~32 (2005), 한국생물교육학회
  9. 김은진, "과학문제풀이과정에서 나타난 초등 과학 영재들의 사고 특성 탐색", 초등과학교육, 25(2), pp.179~190 (2006), 한국초등과학교육학회
  10. 류기섭, "기초 지능 검사", 코리아 테스팅 센터, ~ (1995)
  11. 이길재, "뇌 기능의 공동작용에서 나타난 과학영재와 일반학생의 뇌파 특성", 한국과학교육학회지, 26(3), pp.415~424 (2006), 한국과학교육학회
  12. 심재영, "과학영재와 일반학생 집단 간의 창의성 비교 연구", 교육심리연구, 19(3), pp.563~576 (2005), 한국교육심리학회
  13. 이영덕, "표준화 간편 창의성 검사", 코리아 테스팅 센터, ~ (1995)
  14. 이현욱, "과학영재교육을 위한 '잠재능력 판별 방법'의 적용", 한국생물교육학회지, 27(3), pp.266~275 (1999)
  15. 백성혜, "초등과학 영재학급 학생들과 일반 학생의 인지적 특성 비교 분석", 한국과학교육학회지, 26(3), pp.307~316 (2006), 한국과학교육학회
  16. 최선영, "초등학교 과학영재학급 학생선발을 위한 과학 창의적 문제해결력 검사도구 개발", 초등과학교육, 25(1), pp.27~38 (2006), 한국초등과학교육학회
  17. 신지은, "과학 영재 할생과 일반 학생은 창의성에서 어떻게 다른가? - 서울대학교 과학영재교육센터 학생들 중심으로", 한국과학교육학회지, 22(1), pp.158~175 (2002), 한국과학교육학회
  18. Ansari, D., "Bridges over troubled waters: education and cognitive neuroscience", Trends in Cognitive Sciences, 10(4), pp.146~151 (2006)
  19. Compumedics, "E-series user guide. Australia", ~ (2001)
  20. Engel, A. K., "Dynamic predictions: oscillations and synchrony in top-down processing", Nature Reviews Neuroscience, 2, pp.704~716 (2001)
  21. Gasser, T., "Correlating EEG and IQ : a new look at an old question using computerized EEG parameters", Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 55, pp.493~504 (1983)
  22. Gazzaniga, M. S., "The biology of the mind", pp.313~350 (2002), W.W. Norton & Company, Inc.
  23. Haarmann, H. J., "Active maintenance of sentence meaning in working memory: Evidence from EEG coherences", International Journal of Psychophysiology, 57, pp.115~128 (2005)
  24. Jasper, H. H., "The ten-twenty electrode system of the International Federation", Electroencephalography and Clinical Neurophysiology, 10, pp.371~375 (1958)
  25. Jeong, J., "Mutual information analysis of the EEG in patients with Alzheimers disease", Clinical Neurophysiology, 112, pp.827~835 (2001)
  26. Jin, S., "Increased information transmission during scientific hypothesis generation : Mutual information analysis of multichannel EEG", International Journal of Psychophysiology, 62(2), pp.337~344 (2006)
  27. Jin, S., "Differences in brain information transmission between gifted and normal children during scientific hypothesis generation", Brain & Cognition, 62(3), pp.191~197 (2006)
  28. Klahr, D., "Dual space search during scientific reasoning", Cognitive Science, 12, pp.1~48 (1988)
  29. Yong-Ju Kwon, "EEG Correlation Patterns of Hypothesis-Generating in Undergraduate Students' Generation of Scientific Knowledge", 한국과학교육학회지, 24(4), pp.722~730 (2004), 한국과학교육학회
  30. Lawson, A. E., "Science teaching and development of thinking" (1995), Wadsworth Publishing company
  31. Lawson, A. E., "What does Galileo's discovery of Jupiter's moons tell us about the process of scientific discovery?", Science Education, 11, pp.1~24 (2002)
  32. Laxtha, "Complexity ver 2.0 data analysis user guide", Laxtha, Korea, 4, pp.142~143 (2002)
  33. Lee, T. W., "Independent component Analysis, computational neurobiology laboratory", pp.27~157 (1998), Kluwer academic publishers
  34. Neubauer, A. C., "Intelligence and individual differences in becoming neurally efficient", Acta Psychologica, 116, pp.55~74 (2004)
  35. Schmid, R. G., "Correlation between spectral eeg parameters and intelligence test variables in school-age children", Clinical Neurophysiology, 113, pp.1647~1656 (2002)
  36. Sinha, A. K., "Measurement of scientific creativity", Indian Journal of Psychometry and Education, 18, pp.1~13 (1987)
  37. Wenham, M., "The nature and the role of hypothesis in school science investigations", International Journal of Science Education, 15(3), pp.231~240 (1993)

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