2022 개정 교육과정에서 과학 교육은 범교과적이고 일반적인 총론의 역량과 연계하여 과학적 탐구와 문제해결 능력, 과학적 의사결정 능력 등을 기르는 데 초점을 두고 있다. 또한 과학 학습을 통해 개발될 것으로 기대하는 과학적 탐구기능과 과정에서는 문제 인식 및 가설설정, 탐구 설계 및 수행, 자료 수집·분석 및 해석, 결론 도출 및 일반화, 의사소통과 협업을 근간으로 영역별 특성을 반영했음을 명시하였다[1]. 과학 탐구 활동은 소집단 중심으로 구성원 간의 다양한 의견 교환과 협의를 통해 문제를 해결해가는 과정으로 협력적인 상호작용이 전제되는 학습자 중심의 활동이다[2]. 이와 같이 과학 탐구 활동을 통해 교사와 학생 간의 대화나 같은 모둠 내 혹은 서로 다른 모둠들 사이에서 토론이 활발하게 이루어진다면 학습의 효과는 높아질 것으로 기대할 수 있다[3]. 즉, 과학 학습은 동료와의 상호작용을 통하여 지식을 내면화하고 의미를 만들어내는 과정이다[4].

상호작용의 중요성은 영재교육에서도 강조되고 있다. 2023년에 발표된 제5차 영재교육진흥종합계획에서는 문제해결력, 창의력, 소통 및 협업능력, 수학적 추론, 과학적 탐구력 등 핵심 역량을 함양하기 위한 학생 참여 중심의 프로젝트 수업 활성화를 강조하고 있다[5]. 과학영재의 경우 실생활에서 접할 수 있는 문제를 동료와 협력하면서 해결할 수 있는 과정을 경험하는 것이 효과적인 학습법으로 알려져 있고, 대표적인 방법으로 프로젝트 학습이 활용되고 있다[6, 7].

Vygotsky와 같이, 학습을 개인의 인지적 활동으로 보기보다는 성인이나 더 나은 능력을 가진 또래와의 상호작용을 통해 지식을 내면화하는 과정으로 본다는 사회적 구성주의 관점이 대두됨에 따라 과학 수업에서도 더욱 효과적이고 의미 있는 경험을 할 수 있도록 학생들 간의 상호작용에 관심이 기울어지고 있다[8, 9]. 러셀의 경우 개인의 성장은 그가 속한 사회 및 구성원과의 상호작용을 전제로 하며, 구성원 간의 상호작용은 개인의 인지발달뿐 아니라 지식 구성에도 필수적인 요소로 간주된다고 하였다[10].

이와 같이 수업에서의 상호작용이 중요하므로 본 연구에서는 학습자의 언어적 상호작용 유형을 구조화하고자 최근 다양한 분야에서 사용되고 있는 사회 연결망 분석(Social Network Analysis, SNA)을 도입하였다. 사회 연결망 분석은 정보 교류나 의사소통이 이루어질 때 나타나는 구성원 간의 연결 관계를 정량적으로 분석하여 시각화함으로써 집단의 의사소통의 유형을 가시화할 수 있는 방법이다[11]. 사회 연결망 분석 방법을 통한 관계 정보의 시각적 표현은 네트워크 구조의 특징을 보다 쉽고 명확하게 파악할 수 있도록 해준다[12].

과학 탐구는 문제 상황을 파악하는 과정에서 시작하는데 실험설계는 이를 가시적으로 나타내는 것이므로 과학 탐구에서 중요한 부분 중 하나는 문제의 구체화와 문제해결을 위한 실험설계과정이다[13]. 이러한 실험설계 과정은 문제를 해결하는 데 핵심적인 단계일 뿐만 아니라 학생들이 기본적이고 통합적인 탐구 기능을 익히고 비판적 사고력과 과학적 창의성, 과학적 사고를 발달시키는 데에도 유용한 활동이라는 점이 여러 선행연구를 통해 밝혀졌다[14, 15]. 실험설계 과정에서 학생들이 상황에 따라 적절한 지식을 활용하여 문제를 인식하고, 해결 방법을 고안하는 과정을 통해 창의적 문제해결력을 발휘할 수 있다는 선행 연구는 실험설계 단계의 중요성을 뒷받침해준다[16].

한편 소집단 협업 활동은 언어적 상호작용에 따라 유형을 분류할 수 있으며, 소통형의 출현을 유발하는 교수학습 전략에 대한 연구의 필요성을 제시하는 연구가 있었다[9]. 이에 따라 과학 탐구 중에서도 학생들의 실험설계 활동에 도움을 줄 수 있는 모둠별 언어적 상호작용에 대한 연구가 필요하다고 볼 수 있다.

따라서 본 연구는 과학 탐구 활동 중에서도 실험설계 활동에서 나타나는 과학영재들의 모둠별 언어적 상호작용의 양상을 유형화하고, 언어적 상호작용과 실험설계 능력 향상 정도를 분석하여 더욱 활발한 상호작용이 일어날 수 있는 수업 전략에 시사점을 얻고자 한다.

이를 위해 사회 연결망 분석에서 시각화 방법을 이용하여 모둠별 실험설계 활동에서 나타나는 언어적 상호작용의 유형을 구조적인 차원으로 분석하며, 개별 진술 분석틀을 활용하여 그 유형별 특징을 분석하고자 한다.

구체적인 연구 문제는 다음과 같다.

첫째, 중학교 과학영재의 모둠별 실험설계 협업 활동에서 언어적 상호작용의 유형 및 특징은 어떠한가?

둘째, 언어적 상호작용의 유형에 따라 모둠별 실험설계 능력 향상 정도의 차이가 있는가?

셋째, 모둠 내 지위에 따라 개인의 실험설계 능력 향상 정도의 차이가 있는가?

1. 연구 대상

본 연구는 저자 중 1인이 지도하는 중학교 1학년 과학영재 학생 17명을 대상으로 하였다. 이들은 학교 자체 선발 기준에 의하여 수·과학 통합과정에 선발되었으며 과학에 대한 흥미도 및 과학 성취도가 높은 학생으로 구성되어 있다. 이 중 남학생은 14명이고, 여학생은 3명이었다. 소수인 여학생이 혼성모둠에서 소극적이 될 수 있음을 고려하여 성별에 따라 모둠 편성을 하였다. 이에 따라 여학생 3명을 한 모둠으로 묶고, 남학생은 각 모둠을 4–5명으로 구성하였다.

또한 저자 중 1인인 지도 교사가 파악한 학생의 성향을 고려하여 1 모둠과 4 모둠은 각각 리더가 될 수 있을만한 학생을 1명씩 포함하여 구성하였고, 3 모둠은 자신의 생각을 확실하게 주장할 수 있는 적극성을 지닌 학생들만으로 구성하였다.

2. 연구 절차

모둠별 실험설계 과정에서 나타난 중학교 과학영재의 언어적 상호작용 분석을 위해 실험설계 능력 향상 프로그램을 개발한 선행연구를 고찰하고, 언어적 상호작용과 사회 연결망 분석에 대한 문헌을 연구하였다.

대략적인 연구 절차는 Fig. 1과 같다. 안유진 등의 선행연구[17]에서 개발한 실험설계 능력 향상 프로그램을 4차시로 구성하여 적용하였다. 프로그램 적용 전과 후 개인별 실험설계 능력 향상 정도를 확인하기 위해 개인별로 DCT(Diet Cola Test)[18, 19]를 사용하였다.

Figure 1. Research procedures.

연구에 참여한 학생들은 중학교 1학년으로서 초등학교 6학년 및 중학교 1학년 초 정규 교육과정을 통해 반사 및 굴절의 개념과 그로 인한 현상들에 대해 학습한다. 실험설계를 위해 학생들에게 제시되는 현상은 굴절과 반사의 관계와 관련된 것으로서 물체를 본다는 것에 대한 과학적 개념, 빛의 반사, 굴절, 굴절률의 측정방법 등에 대한 이해를 필요로 한다. 따라서 실험설계 전 가상실험을 통한 사전 활동 단계에서는 굴절률에 따른 빛의 경로를 볼 수 있도록 하고, 굴절률의 개념을 정리하도록 하였다. 현상 제시단계에서는 설탕물 속에 담그자마자 눈에 보이지 않는 유리 막대를 촬영한 동영상을 읽기 자료와 함께 학생들에게 제시하고, 설탕물의 굴절률에 영향을 준 요인이 무엇인지 가설을 세워 실험을 설계하도록 하였다. 학습 활동지에는 제시된 현상을 마주한 학생들이 각자 드는 의문을 다양하게 적어보도록 하고, 작성한 의문들을 가상실험에서 탐구한 굴절률과 관련지어 가설을 세우게 하였다.

이후 가설 검증 방법을 고안하기 위해, 모둠 내 토의를 진행하여 개인이 작성한 가설 및 그에 따른 변인 중 실험설계에 적합한 것을 이유와 함께 선정하고 기록하게 하였다. 이러한 과정을 통해 변인 소거가 일어날 수 있도록 구조화하였다. 이어 충분한 토의를 거쳐 모둠별로 실험설계서 초안을 작성할 수 있도록 하였다.

각 모둠은 작성한 실험설계서 초안을 발표하고 발표한 모둠의 실험설계에서 잘된 점이나 보완할 점에 대해 학생들이 피드백을 주도록 했다. 이 과정에서 실험설계서만 보고 실험한다면 설계자의 의도대로 실험을 수행할 수 있을 것인지 면밀하게 검토하고 궁금한 점이나 오류를 찾아 전달함으로써 보다 구체적인 실험설계가 될 수 있도록 하였다. 교사 또한 각 모둠의 초안에 대한 피드백을 하였으며 실험설계서에 필요한 항목에 대해 안내하는 수업을 하였다.

가설 검증 방법에 대한 수정 및 정교화 단계에서는 받은 피드백을 바탕으로 모둠별 토의를 하며 실험설계의 내용을 수정하고 보완하여 최종 실험설계서를 작성하였다. 이 과정에서 피드백 받은 내용들을 잘 정리하여 자신의 모둠이 실험설계서 초안에서 보완해야 할 내용들을 충분히 이야기할 수 있도록 하였다. 토의하는 모든 과정은 녹음 및 녹화하였다. 교사는 실험설계서 초안과 비교하여 실험설계서 수정안에서 피드백의 내용이 잘 반영되었는지 최종 검토하여 학생들에게 그 결과를 알려주었다.

토의 과정에서 수집한 녹음, 녹화 자료들을 전사하여 언어적 상호작용 분석틀에 따라 분류하고, 사회 연결망 분석 방법에 의해 모둠별 언어적 상호작용의 유형 및 특징을 분석하였다. 개인별 DCT 사전, 사후 검사 및 모둠별 실험설계서 초안과 수정안을 채점하여 언어적 상호작용과 실험설계 능력 향상 정도는 어떠한 특징이 있는지 분석하였다.

3. 자료 수집 및 검사 도구

본 연구는 중학교 과학영재 학생들을 대상으로 하는 모둠별 실험설계 활동에서 모둠원 사이에 나눈 대화를 분석 대상으로 삼았다. 영상에서 나타난 비언어적인 부분은 상호작용의 대상을 확인하는 데 도움이 되었지만, 본 연구에서는 오로지 언어적인 상호작용만을 분석 대상으로 하였다.

연구를 시작하기 전 학생들에게 수업의 목적과 취지를 이해시키고, 동영상 촬영을 통하여 녹음된 내용은 추후에 전사됨을 설명하였다. 녹화, 녹음 및 전사 내용은 연구 목적 이외에는 사용되지 않는다는 점을 학생들에게 알리고 연구 참여에 대한 동의를 얻었다.

녹음기와 360​∘카메라를 이용하여 모둠별 실험설계 활동 과정에서 모든 모둠원의 목소리와 행동을 녹음 및 녹화하였다. 수업을 진행한 연구자는 순회를 하며 실험설계 활동을 관찰하고 특이 사항을 기록하였다. 30분 단위로 4개 모둠의 상호작용을 녹음 및 녹화했고, 이를 모두 전사하였다. 그리고 전사된 자료는 Excel 프로그램으로 저장하였다.

개별 진술은 한 사람의 이야기가 질문, 설명, 의견 등으로 인해 초점이 바뀌는 경우 새로운 단위가 시작되는 것으로 정하였다[20]. 한 사람이 이야기하는 대상이 명확할 경우에는 각각의 참석자 번호를 기록하였으며, 한 사람이 모둠 내 구성원 전체에게 이야기할 때는 ‘전체’라고 구분하여 기록하였다.

모둠별로 실험설계서 초안과 수정안을, 개인별로 DCT 검사 사전, 사후 검사 자료를 수집하였다. 학생들이 작성한 활동지는 상호작용을 이해하는 데 도움이 될 수 있다고 판단하여 회수하였다.

3.1. 언어적 상호작용

학생들 사이의 언어적 상호작용을 범주화하기 위하여 먼저 선행연구를 기초로 유지연과 노태희가 개발하고[21], 박종민과 최혁준이 수정하여 사용한[9] Table 1의 언어적 상호작용 분석틀을 사용하였다.

Table 1 . Individual statement analysis framework of verbal interaction.

Category		Subcategory	Code
On- Task	Question	Simple Question	Q1
		Confirmed Question	Q2
		Deepened Question*	Q3
	Explanation	Simple Explanation	E1
		Repeat Explanation	E2
		Condition Explanation	E3
		Addition Explanation	E4
	Making Suggestion	Repeating	S1
		Content*	S2
		Commentary*	S3
		Extended Opinion*	S4
	Receiving Opinion	Acceptance	R1
		Simple Objection	R2
		Neutrality	R3
		Positive Expansion*	R4
		Logical Refutation*	R5
	Lead	Record- related	L1
		Task Progress	L2
	Not Available	NA
Off-Task			OT

*High level subcategory

이 분석틀은 크게 과제 관련 진술과 과제 무관 진술로 나뉘며, 과제 관련 진술은 대범주에서 질문, 설명, 의견제시, 의견받기, 안내하기, 분류불가로 구분된다.

저자 2인이 녹화된 영상으로 대화에 참여하는 대상자를 확인하며 언어적 상호작용 분류를 수행하였다. 먼저 개별적으로 분류를 실시하였고, 2인의 분류 결과가 일치하지 않은 부분에 대해서는 저자 3인이 모두 참여하여 논의를 거쳐 분류하였다. 개별 분류 결과에 대한 2인의 일치율은 81.8%였다.

3.2. 실험설계 능력

이 연구에서는 학생 개인의 실험설계 능력을 측정하기 위해 DCT를 사용하였다. Cain이 개발한 DCT는 문제 해결을 위한 실험설계를 작성하도록 하는 개방형 검사로, ‘다이어트 콜라에 벌이 끌릴까’라는 주제를 사용한다[18]. 본 연구에서는 이를 DCT-1로 칭하였다. DCT-1은 프로그램 적용 전에 사용하였다. Adams와 Callahan은 ‘다이어트 콜라에 벌이 끌릴까’라는 주제 대신 ‘지렁이는 빛에 이끌릴까’라는 주제를 사용하여 Cain이 개발한 DCT와 유사한 검사를 개발하였다[19]. 본 연구에서는 이 검사를 DCT-2로 칭하였으며 프로그램 적용 후에 이를 사용하였다. 두 유형의 검사 간 대체유형 신뢰도는 0.76(p<0.01)이었고[19] 두 검사 모두 탐구 문제에 대해 실험 계획서를 진술하는 과정을 포함하고 있으므로 동일한 것으로 볼 수 있다[17].

Table 2는 DCT의 분석틀로 모두 14개의 평가항목으로 이루어져 있다[18].

Table 2 . The rubric of the Diet Cola Test.

· Describes three steps or more in sequential order

· Plans to practice safety

· States problem or question

· Predicts outcome, hypothesizes

· Lists materials needed

· Defines the terms of the experiment

· Plans to observe

· Plans to measure

· Plans data collection

· States plan for interpreting data

· States plan for making conclusions based on data

· Identifies variables

· Plans means to control variables

· Plans to conduct repeat testing

DCT 사전검사 후 빛의 굴절과 반사를 주제로 하는 실험설계 능력 향상 프로그램을 적용한 수업을 진행하였다. ‘설탕물의 굴절률에 영향을 준 요인은 무엇인가’라는 문제를 제시하고 모둠별로 이를 확인하기 위한 실험설계를 작성하도록 하였다.

개인별 DCT 검사와 모둠별 실험설계서의 채점은 모두 Table 2의 DCT 분석틀을 활용하여 평가 항목별 3단계 척도로 평가하였다. 0점은 해당 항목에 대한 아무런 서술이 없는 경우, 1점은 항목에 대해 서술되어 있으나 자세하지 않거나 완벽하지 않은 경우, 2점은 정확하고 자세히 서술한 경우로서 학생들의 응답 수준에 따라 점수를 부여하였다. 채점 과정에서 평가의 객관성 확보를 위해 1차적으로 저자 2인이 개별적으로 채점을 실시하였으며, 이때 채점자 간 일치도는 91.3%였다. 일치하지 않는 채점 항목에 대해서는 추후 논의를 통해 최종 점수를 확정하였다.

모둠별, 개인별 사전점수가 각기 다르기 때문에 향상점수를 비교하기 위해 Hake 지수(Hake’s gain index, g)를 사용하였다. 이는 수업 전후 개념변화를 정량적으로 분석하기 위해 널리 사용되는 도구로서 사전검사와 사후검사의 점수 차를 향상 가능한 최대 점수로 나눈 값으로, 다음과 같은 수식으로 정의된다[22].

이렇게 정의된 Hake 지수는 사전검사 점수가 만점인 경우 분모가 0이 되어 계산할 수 없게 되는 문제점이 지적된 바 있지만[23], 본 연구에서는 실험설계서 초안 및 수정안의 경우 만점이 없어 Hake 지수를 이용하여 비교하였다.

3.3. 상호작용 빈도 측정

구성원들 간의 상호작용 빈도는 모둠별 실험설계서 작성 과정에서 주고받은 진술을 전사한 후 Table 1의 언어적 상호작용 개별 진술 분석틀로 분류한 자료를 바탕으로 측정하였다. 상호작용 빈도는 한 구성원의 진술이 개인을 대상으로 한 경우에는 1회로 간주하였고, 전체를 대상으로 한 경우에는 각 상대방에게 ‘1/(본인을 제외한 구성원 수)’회씩 부여하였다. 측정된 상호작용 빈도는 행렬로 전환하여 사회 연결망 분석을 위한 기초 데이터로 활용하였다. 전사한 자료는 Excel 프로그램에 정리했으며, 그 데이터는 모둠별로 상호작용 빈도 행렬과 상위수준 상호작용 빈도 행렬로 정리하였다. 상호작용 빈도 행렬은 상위수준 진술과 하위 수준 진술을 모두 포함시킨 것이며, 상위수준 상호작용 빈도 행렬은 상위수준 진술만을 빈도에 포함시킨 것이다. 과제 무관 진술은 상호작용 빈도 측정 과정에서 제외시켰다.

Table 3은 모둠 3의 상위수준 상호작용 빈도를 측정한 행렬을 예로 나타낸 것이다. M1이 M2에게 진술할 때마다 1행 2열에 1이 증가하게 되며, M2가 구성원 전체에게 진술할 때에는 2행 각 열에 13씩 증가하게 된다. 이와 같은 방식으로 상위수준 상호작용의 진술을 모두 표시하여 합계를 내고 모둠마다 행렬을 작성하였다.

Table 3 . Group 3’s high level interaction frequency measurement matrix.

Group3	M1	M2	M3	M4	Total
M1	0	713	913	513	22
M2	523	0	223	523	14
M3	623	523	0	623	19
M4	413	313	713	0	13
Total	1623	1613	1713	1723	68

3.4. 상호작용 유형의 분류

상위수준 상호작용은 모둠의 문제해결에 실질적으로 기여하는 상호작용으로서 질적으로 높은 상호작용이다. 상호작용 과정에서 문제해결에 실질적으로 기여하지 않는 진술도 많기 때문에, 외향 연결이 내향 연결보다 모둠의 문제를 해결하는 데 중요하다고 판단하였다. 따라서 상호작용의 유형을 상위수준 상호작용 빈도 행렬에서 외향 연결에 대한 비율(r)을 바탕으로 분류하였다.

박종민과 최혁준의 연구[9]에서는 문제해결 과정에서 의미 있게 참여하는 1인의 상위수준 상호작용 빈도 행렬에서의 외향 연결에 대한 최소 비율인 최소 기여도를 100(%)모둠원 수×0.5로 제시하였다. 즉, 모둠원 수가 4명일 경우, 최소 기여도는 4명 중 1명이 외향 연결에서 차지하는 평균 비율인 25%와 참여 계수 0.5의 곱으로 계산한 12.5%이다. 본 연구에서는 이를 기준으로 각 모둠의 최소 기여도를 설정하였다. 따라서 구성원이 5명인 모둠 1과 4는 최소 기여도가 10%, 구성원이 3명인 모둠 2는 최소 기여도가 16.7%, 구성원이 4명인 모둠 3은 최소 기여도가 12.5%이다.

선행 연구[9]를 바탕으로 본 연구에서 상호작용 유형을 구분한 방법은 Table 4와 같다.

Table 4 . Definition of interaction types.

Type	Definition
Dominant	If there is a person whose r is equal to or greater than [100(%) / the number of people in the group] × 2.5
All participation	In the case where it is not a dominant type and every group member's r meets at least the minimum contribution
Partial participation	In the case where it is not a dominant type and there is a group member whose r is below the minimum contribution

상위수준 상호작용 빈도 행렬에서 외향 연결에 대한 비율(r)이 [100(%)/모둠원 수]×2.5 이상인 구성원이 있는 경우, 그 모둠의 대화를 한 사람이 이끌며 모둠의 문제해결을 실질적으로 주도한다고 판단하여 주도형으로 정의하였다. 주도형이 아니면서, 모든 모둠원의 r이 최소 기여도 이상인 경우 구성원들이 모두 실질적으로 문제해결에 기여하면서 상호작용에 참여하는 것이라 판단하여 소통형으로 정의하였고, 모둠 내에 r이 최소 기여도 미만인 구성원이 있는 경우 상호 작용에 참여하지 않는 구성원이 있는 것으로 판단하여 부분 참여형으로 정의하였다.

3.5. 지위의 부여

본 연구에서 지위를 부여하는 이유는 모둠 내 상호작용 관계를 보다 구체적으로 분석하기 위함이다[9]. 모둠 내 구성원들의 지위는 상위수준 상호작용 빈도 행렬에 대한 위세 중심성 점수(normalized Eigenvector; nE)를 바탕으로 부여한다. 위세 중심성은 모둠 내 영향력의 정도를 나타내는 사회 연결망 분석 지표로서 주도자와의 상호작용이 많을수록 점수가 높아진다[12]. 위세 중심성 점수는 상위수준 상호작용 빈도 행렬에 대한 데이터를 바탕으로 NetMiner 프로그램을 활용하여 서로 다른 모둠에서도 비교 가능하도록 표준화된 값으로 계산한다. 지위는 Table 5와 같이 주도자, 보조자, 주변자로 분류하였다[9].

Table 5 . Criteria for granting status.

Status	Standard
Prime mover	The person with the highest standardized nE
Assistant mover	The person whose standardized nE is at least 50% of the Prime's
Out mover	The person whose standardized nE is less than 50% of the Prime's

리더는 모둠별 상호작용 활동에서 구성원들에게 미치는 긍정적인 영향이 큰 역할을 하므로 위세 중심성 점수가 모둠에서 가장 높은 구성원을 가장 영향력 있는 구성원으로 판단하여 주도자로 정의하였다[24]. 주도자의 위세 중심성 점수를 기준으로 50% 이상인 구성원은 보조자, 50% 미만인 구성원은 주변자로 분류하였다[9].

1. 모둠별 언어적 상호작용 유형 분류 및 특징

1.1. 모둠별 언어적 상호작용 유형 분류

Table 6은 구성원에 대한 위세 중심성 점수(nE)와 지위의 부여, 상위수준 상호작용 빈도 행렬에서 외향 연결에 대한 비율(r)과 유형의 분류를 모둠별로 나타낸 것이다.

Table 6 . Classification of verbal interaction types by group.

Group	nE	Status	r(%)	Type
1	0.39	Assistant	16.39	Dominant
	0.67	Prime	59.02
	0.37	Assistant	11.48
	0.26	Out	8.20
	0.15	Out	4.92
2	0.59	Assistant	30.65	All participation
	0.63	Prime	46.77
	0.49	Assistant	22.58
3	0.54	Prime	32.35	All participation
	0.47	Assistant	20.59
	0.53	Assistant	27.94
	0.45	Assistant	19.12
4	0.39	Assistant	10.45	Partial participation
	0.57	Prime	38.81
	0.56	Assistant	35.82
	0.39	Assistant	10.45
	0.23	Out	4.48

연구 방법에서 설명한 위세 중심성 점수를 바탕으로 모둠별 구성원에 대해 지위를 부여한 결과, 모둠 1은 주도자 한 명과 보조자 두 명, 주변자 두 명, 모둠 2는 주도자 한 명과 보조자 두 명, 모둠 3은 주도자 한 명과 보조자 세 명, 모둠 4는 주도자 한 명과 보조자 세 명, 주변자 한 명으로 구성되었다.

지위가 높은 구성원일수록, 즉 주도자, 보조자, 주변자의 순으로 문제해결에 실질적으로 기여하는 상위수준 상호작용 외향 연결 비율이 높게 나타나는 경향이 있었다. 모둠 1과 모둠 4에는 리더가 될 수 있는 학생을 예측하여 포함시켰는데, 실제 그 학생이 주도자가 되었다. 그런데 모둠 4에서는 구성원 3의 상위수준 상호작용 외향 연결 비율이 소통형 모둠에서의 주도자와 다음 지위의 보조자의 비율 차보다 더 적은 차이를 보이는 등 다른 보조자보다 상대적으로 높게 나타나 주도자와 비슷한 비율을 나타냈다. 따라서 모둠 4에서는 부분 참여형의 유형이 나타났으며 모둠 1과는 다른 형태의 언어적 상호작용을 보였다. 주변자는 상위수준 상호작용 외향 연결 비율이 낮았으며 모둠별 토의에 소극적으로 참여하는 구성원임을 나타냈다.

1-1) 모둠 1

모둠 1의 주도자, 보조자, 주변자의 위세 중심성 점수는 0.67, 0.39, 0.37, 0.26, 0.15의 순으로, 연구 방법에서 설명한 지위 부여에 대한 기준에 의해 위세 중심성 점수가 주도자의 점수 0.67보다 50% 미만인 구성원 두 명이 주변자로 분류되었으며 이들은 최소 기여도가 10% 미만으로 나타났다. 또한 주도자의 위세 중심성 점수가 첫 번째 보조자와도 큰 차이를 보였으며 상위수준 상호작용의 외향 연결성에서 전체 대화의 50% 이상을 주도하고 있어 모둠별 언어적 상호작용에 매우 크게 기여하고 있었다. 따라서 모둠 1의 언어적 상호작용 유형은 주도형으로 나타났다. 주도자 다음으로 첫 번째 보조자가 다른 보조자들에 비해 많은 영향력을 행사하지만 문제해결에는 많이 기여하지는 못하고 있다는 것을 의미한다.

1-2) 모둠 2

모둠 2에서는 주도자, 보조자의 위세 중심성 점수가 0.63, 0.59, 0.49의 순으로 높았고 위세 중심성 점수가 주도자의 점수보다 50% 미만인 구성원이 없어 주변자는 나타나지 않았다. 모든 구성원들에 대한 상위수준 상호작용의 외향 연결 비율도 각각 12.5% 이상으로 나타나 소통형의 유형을 보였다.

1-3) 모둠 3

모둠 3의 경우 주도자, 보조자의 위세 중심성 점수가 0.54, 0.53, 0.47, 0.45의 순으로 모두 비슷했으며, 모둠 2와 마찬가지로 위세 중심성 점수가 가장 낮은 구성원이 주도자의 점수보다 50% 미만인 구성원이 없어 주변자는 나타나지 않았다. 모든 구성원들에 대한 상위수준 상호작용의 외향연결 비율도 각각 12.5% 이상으로 나타나 소통형의 유형을 보였다.

1-4) 모둠 4

모둠 4에서는 주도자, 보조자, 주변자의 위세 중심성 점수가 0.57, 0.56, 0.39, 0.39, 0.23의 순으로 주도자와 첫 번째 보조자의 위세 중심성 점수가 0.01의 차이로 거의 비슷했고, 이 두 구성원에 의해 모둠 내에서 상위수준 상호작용의 외향 연결 비율이 30%를 초과하는 구성원이 두 명이 되어 부분 참여형의 유형을 나타냈다. 또한 위세 중심성 점수가 주도자의 점수 0.57의 50% 미만으로 나타난 구성원이 있어 주변자로 분류했다.

1.2. 모둠별 언어적 상호작용 유형의 시각화

모둠별 언어적 상호작용 유형은 사회 연결망 분석에서 시각화 방법을 이용하여 구조적 차원으로 분석하였다. Figure 2는 위세 중심성 점수와 상위수준 상호작용 빈도 행렬 데이터를 바탕으로 NetMiner 프로그램을 활용하여 상호작용의 유형을 시각화한 것이다.

Figure 2. (Color online) Visualization of interaction types by group.

시각화는 NetMiner 프로그램에서 상위수준 상호작용 빈도 행렬 Excel 파일을 첨부하여 Visualize > Spring 2D > Kamada & Kawai 모드에 적용한 결과이다. 상위수준 상호작용 빈도 행렬 데이터를 바탕으로 위세 중심성 점수를 계산하고 액터(actor)에 적용하면 주도자, 보조자, 주변자를 나타내는 도형의 크기로 표준화된 위세 중심성 점수를 비율적으로 나타내주며, 외향 연결의 비율에 따라 양방향 화살표의 굵기를 다르게 나타낸다. ●는 주도자, ■는 보조자, ▲주변자를 표현하였다.

2-1) 모둠 1

Figure 2(a)를 보면 중심에 있는 주도자로부터 나머지 보조자와 주변자로 향하는 화살표가 매우 굵고, 다른 보조자들과 주변자들 사이의 화살표는 가는 기본선만 존재하고 있다. 이를 통해 모둠 1에서의 실험설계서 작성을 위한 상호작용은 사실상 주도자의 의견에 의해 일방적으로 이루어지고 있음을 알 수 있다.

2-2) 모둠 2

모둠 2에서는 Fig. 2(b)에서도 나타나듯이 외향 연결의 비율에 따라 화살표의 굵기에는 조금씩 차이가 있지만, 모든 구성원의 화살표가 주도자를 중심으로 서로 주고받고 있어 상호작용에 적극적으로 참여하면서 실험설계서 작성에 기여하고 있음을 의미한다. 주변자 없이 모든 보조자들이 주도자와 다수의 상호작용을 하고 있으며, 보조자들끼리도 상호작용을 통해 모둠의 문제해결에 기여하는 이상적인 상호작용을 하고 있다.

2-3) 모둠 3

Figure 2(c)에서도 나타나듯이 외향 연결의 비율에 따라 화살표의 굵기에는 조금씩 차이가 있지만, 모든 구성원의 화살표가 중심에 위치한 주도자를 중심으로 오고 가고 있어 상호작용에 적극적으로 참여하면서 실험설계서 작성에 기여하고 있음을 의미한다. 모둠 2와 마찬가지로 주변자 없이 모든 보조자들이 주도자와 다수의 상호작용을 하고 있으며, 보조자들끼리도 상호작용을 통해 모둠의 문제해결에 기여하는 이상적인 상호작용을 하고 있다.

2-4) 모둠 4

모둠 4에서는 Fig. 2(d)와 같이 주도자와 첫 번째 보조자는 서로 비슷한 화살표 굵기로 양방향의 소통을 보였으며, 다른 보조자들도 주도자와 첫 번째 보조자를 중심으로 상호작용에 참여하면서 실험설계서 작성에 기여하고 있음을 나타냈다. 구성원 5는 주변자로 주도자와 첫 번째 보조자와는 약간의 상호작용이 있었으나 다른 보조자들과의 상호작용은 많지 않았음을 알 수 있다. 이를 통해 실험설계서 작성을 위한 상호작용은 주로 주도자와 첫 번째 보조자 두 사람이 의견을 쌍방향으로 주고받으면서 이끌어 갔으며 상호작용에 거의 참여하지 않는 구성원도 있었음을 알 수 있다.

2. 모둠별 실험설계서 분석

수업의 절차에 따라 실험설계서 초안을 작성한 학생들은 동료의 피드백 및 교사의 실험설계서 작성 안내를 통해 실험설계서를 작성할 때 가설은 무엇이고 어떻게 기술하여야 하는지, 실험설계서에는 어떤 항목들이 들어가야 하는지 등의 안내를 포함하여 도움이 되는 길잡이를 제공받을 수 있다. 그 후, 모둠별로 토의를 거쳐 실험과정에 대한 사고와 수정, 개선의 과정을 가지게 되는데 이때의 토의 내용은 실험설계서 초안을 작성할 때의 토의 내용과 확연히 달라짐을 볼 수 있었다. 이러한 피드백과 모둠별 언어적 상호작용에 의한 토의가 실험설계의 개선에 얼마나 도움이 되었는지를 알아보기 위하여 피드백과 모둠별 토의를 거치기 전후로 작성한 모둠별 실험설계서 초안과 실험설계서 수정안을 비교 분석해보았다.

Table 7에서와 같이 소통형인 모둠 2와 모둠 3의 점수 향상 폭이 15점으로 가장 크고, 주도형인 모둠 1이 10점 상승으로 가장 적은 점수 폭을 보였다. 실험설계서 초안 점수가 달랐던 점을 고려하여 Hake 지수로 비교해보면 소통형인 모둠 2와 모둠 3의 실제 점수 향상 폭은 같았지만 모둠 2가 Hake 지수에서 가장 큰 값을 나타냈고, 소통형인 모둠 3과 부분 참여형인 모둠 4가 0.682, 0.667로 비슷한 값을 보였다. 주도형인 모둠 1에서는 Hake 지수도 가장 낮았다.

Table 7 . Analysis of scores for draft and revised experimental designs by group.

Group	Draft	Revised	Revised – Draft	Hake’s gain
1	4	14	10	0.417
2	10	25	15	0.833
3	6	21	15	0.682
4	10	22	12	0.667
Average	7.5	20.5	13.0

모둠 3의 실제 점수 향상 폭은 같았지만 모둠 2가 Hake 지수에서 가장 큰 값을 나타냈고, 소통형인 모둠 3과 부분 참여형인 모둠 4가 0.682, 0.667로 비슷한 값을 보였다. 주도형인 모둠 1에서는 Hake 지수도 가장 낮았다.

Figure 3은 소통형인 모둠 3의 실험설계서 (a) 초안과 (b) 수정안이다. 초안에는 서술하지 않았던 연구문제, 안전수칙, 가설, 관찰 및 재실험 계획, 변인 종류, 자료 해석 및 결론 도출 방법 등을 수정안에 작성하였다. 측정, 관찰, 기록 방법도 초안보다 자세히 나타냈다.

Figure 3. Experimental design of Group 3.

Table 8은 모둠 3에서 실험설계서 수정안을 작성하며 오고 간 진술의 일부를 정리한 것이다. 구성원들은 초안 작성 후 피드백과 수업에서 배운 실험설계서 항목들을 체크하며 부족한 내용들을 추가해야한다는 의견을 주고받는 내용이 대부분이었고, 주도자가 질문하거나 의견을 제시하면 첫 번째 보조자, 두 번째 보조자, 세 번째 보조자 모두 의견을 받아주고 적극 반영하는 모습이 나타났다. 구성원 1은 주도자로 #12, #14, #86과 같이 전체적인 흐름을 이끌어가고 있으며, #84, #88과 같이 필요할 때에 결정을 내려주는 의견을 내어 토의가 빠르게 진행될 수 있도록 큰 역할을 하였다. 구성원 3은 첫 번째 보조자로 주도자를 잘 받쳐주기도 하고, 동시에 #85, #87과 같이 문제해결에 꼭 필요한 의견을 내며 토의를 이끌어가기도 하였다. #89, #90, #91의 대화를 보면 학생들이 연구 문제와 가설을 어떻게 연결시켰는지도 볼 수 있다. 구성원 2와 구성원 4는 두 번째 보조자와 세 번째 보조자로 #15, #18, #81, #83, #89, #90, #91과 같이 상위수준의 진술도 하며 의견을 주고받는 모습이 나타났다. 이렇게 상위수준 상호작용의 빈도는 조금씩 다르지만 모든 구성원이 문제해결에 기여하는 이상적인 소통형의 모둠 유형을 보여주고 있었다.

Table 8 . Example of Group 3’s individual statement classification.

No.	Speaker	Listener	Statement	Category	Code
#12	1	Entire	Did you write down the items needed for the experiment design earlier?	Question	Q1
#13	3	1	Yes, I wrote them down here.	Explanation	E1
#14	1	Entire	Let's include all the necessary items for the design based on this.	Lead	L1
#15	2	Entire	Shall we start with a basic draft and then add more?	Making Suggestion	S2
#16	3	2	Yes, let’s write this first and then add items like materials and procedure.	Making Suggestion	S4
#17	1	Entire	We might need to make the procedure more detailed.	Making Suggestion	S2
#18	4	1	We should add more details on how to measure and observe things, right?	Making Suggestion	S4
… (omitted) …
#79	3	Entire	Our draft was really a mess.	Off-Task	OT
#80	1	3	Right, we didn't even write down the variables.	Lead	L2
#81	4	Entire	Shall we summarize them at the bottom?	Making Suggestion	S2
#82	3	Entire	We didn't write the question or what we want to find out either.	Explanation	E3
#83	2	Entire	To write the hypothesis, we need to first state the questions or what we want to know.	Making Suggestion	S3
#84	1	2	Exactly. We started the experiment because we were curious about the phenomenon of the glass rod not being visible, so let's write that as the question.	Receiving Opinion	R4
#85	3	1	And the question and hypothesis are different. The hypothesis should include those variables.	Making Suggestion	S2
#86	1	3	By the way, what variable did we manipulate?	Question	Q3
#87	3	1	Since we added 100g of sugar each time, only the amount of sugar is the manipulated variable.	Receiving Opinion	R4
#88	1	Entire	Let’s write it as the amount of sugar.	Receiving Opinion	R4
#89	3	Entire	Is the glass rod invisible in the sugar solution because the refractive index is the same? Is that correct?	Question	Q3
#90	1	3	Yes. So the goal is to make a sugar solution with the same refractive index as the glass rod.	Receiving Opinion	R4
#91	2	1	Then it makes sense to use the amount of sugar as the manipulated variable.	Making Suggestion	S3
#92	4	Entire	Then we can write the hypothesis.	Explanation	E3

3. 개인별 DCT 검사 분석

Table 9는 학생 개인별 사전 및 사후 DCT 검사 채점 결과를 나타낸 것이다.

Table 9 . Individual DCT test pre- & post-score.

Group	Member	Pretet	Posttest	Post - Pre	Hake’s gain
1	1	8	14	6	0.300
	2	11	24	13	0.765
	3	7	15	8	0.381
	4	9	18	9	0.474
	5	6	14	8	0.364
Average		8.20	17.00	8.80
2	1	9	20	11	0.579
	2	10	26	16	0.889
	3	11	22	11	0.647
Average		10.00	22.67	12.67
3	1	14	26	12	0.857
	2	12	25	13	0.813
	3	9	20	11	0.579
	4	11	21	10	0.588
Average		11.50	23.00	11.50
4	1	6	15	9	0.409
	2	9	23	14	0.737
	3	11	26	15	0.882
	4	8	17	9	0.450
	5	7	15	8	0.381
Average		8.20	19.20	11.00

모둠의 평균으로는 소통형인 모둠 2가 평균 상승 점수 12.67로 가장 컸고, 그 다음으로는 소통형인 모둠 3이 11.5, 부분 참여형인 모둠 4가 11, 주도형인 모둠 1이 8.8의 점수 상승을 보였다. 17명의 학생 전원이 수업 전보다 수업 후 점수의 향상을 보여 실험설계 능력 향상 프로그램의 효과를 볼 수 있었으며, 향상 점수는 모둠마다 조금씩 차이가 있었다.

Hake 지수를 보면 모둠 1, 모둠 2, 모둠 3에서는 주도자인 학생의 점수가 가장 크게 향상됨을 확인할 수 있었다. 모둠 1의 주도자인 구성원 2는 0.765, 모둠 2의 주도자인 구성원 2는 0.889, 모둠 3의 주도자인 구성원 1은 0.857로, 소통형인 모둠 2, 모둠 3, 그리고 주도형인 모둠 1 순으로 Hake 지수가 큰 것을 볼 수 있다.

모둠 4의 Hake 지수를 살펴보면 주도자인 구성원 2는 0.737, 첫 번째 보조자인 구성원 3은 0.882로 다른 모둠과는 다르게 주도자보다 첫 번째 보조자의 향상 점수가 더 컸음을 알 수 있다. 모둠 4는 부분 참여형으로 상위수준 상호작용 빈도로 주도자와 보조자로 지위가 부여되긴 하였지만, 주도자와 첫 번째 보조자의 쌍방 의사소통이 주를 이루었으며 전체적인 토의를 함께 이끌어갔음을 앞에서 확인하였다.

상호작용의 중요성은 영재교육에서도 강조되고 있으며, 과학영재의 경우 실생활에서 접할 수 있는 문제를 동료와 협력하면서 해결할 수 있는 과정을 경험하는 것이 효과적인 학습법으로 알려져 있다. 또한, 과학 탐구에서 중요한 부분 중 하나인 실험설계 과정은 문제를 해결하는 데 핵심적인 단계일 뿐만 아니라 학생들이 기본적이고 통합적인 탐구기능을 익히고 비판적 사고력과 과학적 창의성, 과학적 사고를 발달시키는 데에도 유용한 활동이라는 점은 여러 선행연구에서 보고된 바 있다. 따라서 본 연구는 모둠별 실험설계 과정에서 중학교 과학영재의 언어적 상호작용의 유형을 분석하고, 상호작용 유형과 모둠 내 지위에 따라 실험설계 능력과는 어떠한 관계가 있는지 분석해보고자 하는 것이다.

상호작용 유형은 학생들의 진술을 분석틀에 따라 분석하여 코드를 붙이고, 상위수준 상호작용의 비율에 따라 분류하였다. 또한 모둠 내에서의 위세 중심성 점수에 따라 지위를 부여한 후, 사회 연결망 분석에서 시각화 과정을 이용하여 모둠의 유형을 시각화하였다.

언어적 상호작용에 관련된 선행 연구들을 살펴보면 모둠의 유형을 주도형, 부분 참여형, 소통형 이외에 일방형, 쌍방형 등으로, 비슷하지만 다른 유형으로 정의하는 경우도 있었으며 지위 부여도 과목과 모둠 상황에 맞는 다양한 방법이 있었다. 본 연구는 선행 연구에서 제시된 언어적 상호작용 유형들과 지위, 그리고 개별 진술을 분석하는 분석틀 중 자유롭고 개방된 탐구가 이루어질 수 있는 과학영재 수업에 알맞은 내용을 적용할 수 있도록 하였다.

모둠별 실험설계 과정을 통해 언어적 상호작용 유형을 분석한 결과, 주도형, 부분 참여형, 소통형의 유형으로 분류해 볼 수 있었고, 모둠 내 지위에 따라 주도자, 보조자, 주변자로 분류하여 상호작용 과정에서 일정한 역할을 담당하고 있음을 알 수 있었다. 각 유형별 특징으로는 주도형은 주도자가 실질적으로 문제해결에 기여하면서 일방적으로 의견을 전달하는 유형이며, 보조자가 주도자와 상호작용을 하더라도 상위수준 상호작용이 주도자에 의해 집중되는 유형이다[9]. 주도형은 설득적 리더가 있는 모둠으로 해석할 수 있으며, 동료 구성원이 리더에게 도전하는 일은 거의 일어나지 않고 오히려 의지하는 경향을 보인다[25]. 부분 참여형은 주도자와 보조자가 실질적으로 문제해결에 기여하면서 쌍방이 의견을 적극적으로 주고받는 유형이다[9]. 이 유형은 상위수준 상호작용 진술 비율 합계가 주도형보다 높았으며, 이는 자신의 의견을 명료화하거나 상대방의 의견을 받는 형태의 진술이 주도형보다 많이 이루어진다는 것을 나타냈다. 소통형은 모든 구성원이 실질적으로 문제해결에 기여하면서 상호작용에 적극적으로 참여하는 유형으로서, 주도자를 중심으로 나머지 보조자들이 활발하게 상호작용하는 모습을 확인할 수 있었다[9].

언어적 상호작용 유형에 따라 모둠별 실험설계 능력 향상 정도에도 차이가 있었다. 유형별로는 소통형, 부분 참여형, 주도형의 순으로 실험설계 능력이 향상되었음을 볼 수 있었다. 소통형에서는 주변자 없이 모든 보조자들이 주도자와 다수의 상호작용을 하고 있으며, 보조자들끼리도 상호작용을 통해 모둠의 문제해결에 기여하는 이상적인 상호작용을 하고 있다. 모둠별 실험설계서 점수에서도 소통형인 두 개 모둠이 차례로 점수 향상폭이 가장 컸다. 네 개의 모둠 중 소통형인 두 개의 모둠에서 큰 점수 향상폭이 나타난 것으로 보아 구성원들의 언어적 상호작용이 활발하고, 문제해결에 관련된 상위수준 상호작용이 많을수록 학생들의 실험설계 능력 향상에도 도움이 됨을 파악할 수 있었다. 부분 참여형 모둠의 모둠별 실험설계서 점수는 소통형인 모둠보다는 적게 향상되었고 주도형인 모둠보다는 큰 향상폭을 보였지만, 소통형 모둠과 큰 차이를 보이지는 않았다. 이는 상위수준 상호작용 빈도로 주도자와 보조자로 지위가 부여되긴 하였지만, 주도자와 첫 번째 보조자의 쌍방 의사소통이 주를 이루었으며 전체적인 토의를 함께 이끌어갔기 때문으로 해석할 수 있다. 주도형에서는 주도자가 모둠별 언어적 상호작용에 매우 크게 기여하고 있었고, 주도자 다음으로는 첫 번째 보조자가 다른 보조자들에 비해 많은 영향력을 행사하였지만, 문제해결에는 많이 기여하지는 못하고 있었다. 상위수준 상호작용의 외향 연결 비율이 많이 낮은 주변자도 있어 문제를 해결하는 데 큰 역할을 하지 못했다. 주도자가 모둠을 이끌어 실험설계 능력을 향상시키는 데는 큰 역할을 했지만, 구성원의 언어적 의사소통 부족으로 역량을 더 이끌어내는 데는 다른 모둠에 비해 부족했음을 알 수 있었다.

모둠 내 지위에 따라서도 개인의 실험설계 능력 향상 정도에 차이를 보였다. 개인별 지위에서는 보통 주도자, 보조자, 주변자의 순으로 실험설계 능력이 향상되었음을 알 수 있었다. 소통형1의 주도자, 부분 참여형의 첫 번째 보조자, 소통형2의 주도자, 주도형의 주도자, 부분 참여형의 주도자 순으로 실험설계 능력 점수 향상 폭이 컸다. 부분 참여형의 경우에만 첫 번째 보조자가 주도자보다 실험설계 능력 점수 향상 폭이 더 컸으며, 소통형 두 개의 모둠 중 한 개 모둠의 주도자보다도 큰 점수 향상 폭을 보이기도 했다. 상위수준 상호작용의 외향 연결 비율에 따라 위세 중심성 점수가 부여되고, 점수에 따라 지위가 나뉘어졌다. 위세 중심성 점수가 클수록 개인별 실험설계 능력 점수가 크게 향상된 것으로 보아 실질적으로 실험설계에 참여하고 모둠을 이끌어 감으로써 실험설계 능력도 함께 향상됨을 확인할 수 있었다. 또한, 소통형의 주도자일수록 점수 향상 폭이 큰 것으로 보아, 주도자가 실질적으로 모둠의 문제해결을 이끌어간다고 하더라도 지속적인 상호작용을 할 수 있는 구성원이 함께 있는 모둠일수록 문제해결 과정에 긍정적인 효과를 줄 수 있음을 알 수 있었다.

본 연구에서는 모둠별 실험설계 과정에서 언어적 상호작용의 유형과 특징을 단지 네 개의 모둠에만 적용하고 분석하였기에 유형별로 나타나는 언어적 상호작용의 특징을 일반화시키기에는 한계가 있었다. 또한, 학생 수가 적어 학생들을 무작위로 모둠 구성을 하지 않고 특징을 반영하여 모둠 구성을 임의로 했던 점에서도 아쉬움이 있다. 따라서 다음 연구는 보다 많은 수의 학생을 대상으로 무작위로 모둠을 구성하여 모둠 샘플을 많이 확보하고 유형별로 나타나는 언어적 상호작용의 특징과 실험설계 능력 향상과의 관계에 대해 분석하여 일반화시키기를 제안한다.

또한 본 연구에서는 빛의 굴절과 반사를 주제로 하는 실험설계 능력 향상 프로그램을 적용하였는데 교과서에서 흔히 볼 수 있는, 과정이 주어진 실험에 비하여 실험을 직접 설계하는 과정 자체가 과학영재 학생들에게 흥미로우며, 실험에 대한 깊은 이해를 불러일으킬 수 있음을 알 수 있었다. 따라서 보다 자유로운 교육 환경의 영재들에게는 이미 실험 결과가 정해져 있더라도 다양한 물리 실험들을 스스로 설계하고 수행하며 모둠원들과 함께 의견을 나눌 수 있는 기회를 지속적으로 제공할 필요가 있다. 학생들이 직접 실험을 설계하여 수행하는 개방된 탐구 환경에서 탐구의 효과를 높이기 위해서는 언어적 상호작용 유형과 특징을 활용하여 학생들의 논의를 활성화하고, 더욱 활발한 상호작용이 일어날 수 있도록 하는 수업 전략의 마련이 필요할 것으로 판단된다.