Being knowledgeable means not only knowing the concepts, ideas, terms, and rules that make up the knowledge domain, but also understanding their relationships correctly. Concept maps have been found effective in representing meaningful relationships between the concepts and enhancing students’ learning activities. In this research, we test whether concept mapping can be further improved by incorporating self-explanation activities. Specifically, while controlling for total training time, we compared three alternative learning conditions: control group (no concept mapping), regular concept mapping group (provided with an expert skeleton diagram), and concept mapping reinforced with self-explanation group (started with an expert skeleton and finished with self-explanation activities), in the experiment setting of learning a new programming language, Ruby.
Undergraduate and graduate students at a higher education institute in Korea, KAIST, were invited to participate in the experiment. Before the experiment, the participants took a pre-test and were randomly assigned to one of the three experimental conditions, resulting in 20 students in each group. Learning outcomes were measured for declaration knowledge (multiple choice questions) and skill compilation (near-transfer and far-transfer). Study results revealed significant differences (1) between the control group and the regular concept mapping group and (2) between the control group and the concept mapping reinforced with self-explanation group, for both declarative knowledge and far-transfer skill compilation. The group differences were more pro-nounced between the control group and the concept mapping with self-explanation group even though the differences between the alternative concept mapping conditions were not statistically different. The results overall indicate that the proposed method of concept mapping reinforced with self-explanation is the most effective among the three experimental conditions and can further enhance the training efficacy of the concept mapping methodology.
지식의 습득은 해당 지식을 구성하는 개념, 아이디어, 용어 및 규칙을 단순히 알고 있는 것만을 의미하는 것이 아니라, 구성요소 간의 관계를 정확한 이해하는 것을 포함한다. 개념도(concept map)는 개념간의 의미 있는 관계를 표현하고 학생들의 학습활동을 개선하는 데에 효과가 있다는 것이 널리 알려져 있다. 본 연구에서는 자기설명(self-explanation) 이론을 적용하여 개념도 개선방안에 대한 연구를 수행하였다. 특히, 총 학습 시간을 통제하면서 세가지 조건을 비교하였다: 대조군 (개념도를 사용하지 않는 일반적인 학습), 개념도를 사용한 그룹 (전문가 골격 개념도를 사용한 학습), 자기설명과 개념도를 사용한 그룹 (전문가 골격 개념도를 사용하고, 후반에는 전문가 개념도를 사용한 학습). 학습시간 동안 피험자들은 루비 프로그래밍 언어를 공부하였다.
KAIST 대학생 및 대학원생들이 실험에 참여하였다. 실험 전, 피험자들의 설문조사와 사전지식 측정을 수행하였다. 시험결과에 기반하여 피험자들은 각 그룹에 무작위로 배정하였으며, 각 그룹은 20명의 피험자로 구성되었다. 학습결과는 선언적 지식(객관식 문제)과 기술시연(근전이near-transfer및 원전이 far-transfer 측정)을 바탕으로 측정하였다. 연구결과는 선언적 지식과 원전이 측정을 위한 기술시연에서 명백한 차이를 나타내었다. (1) 대조군과 일반 개념도를 사용한 그룹 간의 차이와 (2) 대조군과 자기설명과 개념도를 사용한 그룹 간의 차이는 통계적으로 유의한 결과를 보여주었다. 비록 일반 개념도 사용 그룹과 자기설명과 개념도 사용 그룹의 차이가 통계적으로 의미가 없다는 결과가 나왔지만, 자기설명과 개념도 사용 그룹이 대조군과 상대적으로 더 월등한 차이를 나타내었다. 전체적인 결과는 자기설명과 개념도를 함께 사용한 경우가 세 실험 조건 중에 가장 효과적으로 밝혀졌으며, 따라서 자기설명을 통해 개념도 방법론이 개선할 수 있다는 것이 본 연구의 결론이다.
