다독 현장에서의 초등영어독서지수 측정 소프트웨어 개발 및 적용
분야
어문학 > 영어학
저자
문기혁 ( Ki Hyuk Moon ) , 김정렬 ( Jeong Ryeol Kim )
발행기관
한국멀티미디어언어교육학회
간행물정보
Multimedia-Assisted Language Learning 2012년, 제15권 제1호, 157~179페이지(총23페이지)
파일형식
2w900058.pdf [무료 PDF 뷰어 다운로드]
  • ※ 본 자료는 참고용 논문으로 수정 및 텍스트 복사가 되지 않습니다.
  • 구매가격
    6,300원
    적립금
    189원 (구매자료 3% 적립)
    이메일 발송  스크랩 하기
    자료 다운로드  네이버 로그인
    국문초록
    1. 초등영어 텍스트지수 산출 본 연구와 관련하여 선정된 100권의 교재를 텍스트파일로 전환하는 작업을 실시한 결과에 대해 각각의 어휘난이도와 통사적난이도를 측정하고 종합적 텍스트지수를 산출하였다. 어휘난이도는 한국형 Word list 데이터베이스로 변형한 RANGE 프로그램을 사용하였다. 어휘 난이도의 경우 김정렬, 이은혜(2010)는 어휘난이도 공식에서 3가지 가설을 세웠는데, 첫번째 가설로 각 그룹의 난이도는 그룹의 순서와 비례하며, 그룹 이외의 어휘의 난이도는 그 중간값을 갖는 공식 1과, 두번째 가설로 초등학교 3~6학년 교육과정에 나타나는 어휘들의 그룹은 1.1~1.4까지 0.1의 차이를 두고 나머지 5그룹은 2점, 6그룹은 3점, 7그룹 및 그룹 외의 어휘는 4점을 곱하는 공식 2, 세번째 가설로 그룹 1, 2, 3, 4의 난이도에 0.2씩의 차이를 두는 공식 3을 제안한 바 있다. 그 중 상관관계가 가장 높은 Base Word 1~6에 각각 1.2, 1.4, 1.6, 1.8, 2, 3, Base Word 7과 Extra Word에는 3.5를 곱하는 세 번째 어휘난이도 공식을 적용하였다. 각 토큰값을 살펴보면 한국형 Base Word에서는 대체적으로 2008 개정 영어과 4학년 교육과정 필수 어휘를 중심으로 하는 Base Word 2에서 1.4~281.4의 산포를 보이고 있으며, 5학년 교육과정 필수 어휘를 중심으로 하는 Base Word 3에서는 0~347.2, 6학년 교육과정 필수 어휘 중심의 Base Word 4에서는 0~104.4의 산포를 보이고 있었다. 3학년 교육과정 필수 어휘 중심의 Base Word 1에 속하는 단어는 최저 25.2에서 4,688.4로 가장 넓게 분포되어 있음을 확인할 수 있었다. 또한 어휘난이도 분석 결과 최저 56.3에서 7,866.7로 고르게 분포되어 있다. 측정된 교재 중 56.2~1,000 사이의 어휘난이도를 가진 교재가 61권으로 가장 많았고 1,001~1,500 사이의 수치를 가진 교재가 17권, 1,500~2,000 사이의 수치를 가진 교재가 8권, 2,001~3,000의 수치를 가진 교재는 10권, 1,000이상의 수치를 가진 교재는 4권으로 교재의 글자크기가 상대적으로 크고 어려운 단어의 양이 많지 않은 초등학교 저학년 대상의 책이 어휘난이도가 낮은 것으로 판명되었으며 글자크기가 작고 DB에 등록되지 않은 의성어, 의태어, 학술적 단어(Academic word list)가 쓰인 교재는 어휘난이도가 높게 측정되었다. Lu(2010)의 L2 통사적 난이도 측정 소프트웨어로 분석된 통사적 난이도는 측정 결과 17~168,0의 다양한 수치를 보이고 있었으며 주로 수치들은 단어와 문장의 수에 비례하는 현상을 발견 할 수 있었다. 또한 대체적으로 문장에 등장하는 동사구의 수, 절의 수와 비례함을 알 수 있었다. 이를 [그림 5]의 텍스트지수 산출공식에 대입하여 측정된 교재들의 텍스트지수는 다음 [표 2]와 같다. 텍스트지수는 79에서 9,360으로 다양하게 분포되고 있다. 3학년 과정에 적용 가능한 저난이도의 그림 중심 교재들은 어휘난이도와 통사적 난이도가 비슷한 수준에 올라가는 반면, 난이도가 올라갈수록 어휘 난이도의 영향을 많이 받는 것이 확인되었으며 79~9,360로 이루어진 교재의 텍스트 지수 중 산술평균값인 1,520.82에 근접한 ‘Stars, Stars, Stars’가 평균 텍스트로 측정되었다. 또한 수치가 1,000 이하의 텍스트는 48권, 1,000~2,000 수준의 텍스트는 26권, 2,000~3,000 사이의 텍스트는 14권, 3,000 이상의 텍스트는 12권으로 조사한 교재의 약 74% 이상의 책이 2,000이하의 수준임을 알아낼 수 있었다. 텍스트 지수의 수치 표시 방법은 종전 김정렬, 이은혜(2010)가 제안하였던 한국형 렉사일 지수(EB지수)의 ‘e’를 사용한다. 2. 독자지수 평가문항 개발 위의 텍스트를 기반으로 이해도 평가문항을 읽기 영역의 어휘력(vocabulary)와 문해력 (literacy)을 측정할 수 있는 총 6가지 종류의 범주로 문제를 출제하였다. 어휘력은 텍스트 내용에서 출현하는 어휘 중 문맥상 어울리는 의미를 찾거나 동의어/반의어, 관계가 있는 어휘 찾기 등의 문항을 출제하였으며 영어동화의 내용을 잘 읽었는지에 대한 문해력을 측정할 수 있도록 사실, 분석, 추론, 담화, 종합적 이해 영역에서 문항을 출제하였다. 이 중 텍스트지수가 300e 이하의 교재들은 저학년 동화의 특성상 줄거리 자체가 제시되지 않는 경우, 담화적 특성을 파악할 수 없기 때문에 담화적 이해 영역에서는 문항을 출제하지 않고, 사실적 이해 영역에서 2문항을 출제하였다. 먼저 어휘력 부문에서는 어휘력을 평가할 때, 평가 자체에 주안점을 두는 것 보다 문맥의 흐름에 맞는 뜻을 유추하고 그것과 연관되는 어휘를 같이 습득할 수 있도록 다양한 어휘력 측정 문항을 개발하였다. 동의어/반의어 범주에서는 현재 독자가 알고 있는 어휘 지식을 동원하여 각 어휘간의 관계를 정립시킬 수 있도록 다양한 단어들을 이용하여 문항을 출제하였으며 텍스트 내에서 동의어/반의어가 없을 경우 제7차 개정 초등영어과 교육과정의 어휘범주를 참고하여 제시하였다. 또한 읽기 학습, 특히 소리내어 읽기에서 중요시 여기는 발음 범주 문항을 출제하여 한 음소(phoneme)가 실제 발화에서 다양하게 쓰이는 현상에 대한 이해도를 측정하고자 하였다. 문맥단서 활용 범주에서는 텍스트의 문맥을 파악하여 단어의 뜻을 유추하는 방법으로 사전적 지식이 없어도 문항을 풀 수 있도록 다양한 방법의 출제를 통하여 어휘력을 평가받을 수 있도록 문항을 제시하였다. 문해력 평가 문항에서 사실적 이해, 추론적 이해, 분석적 이해, 담화적 이해, 종합적 이해 영역을 평가할 수 있는 문항들을 제작하였다. 사실적 이해영역에서는 등장인물 파악하기, 분석하기, 배경지식 파악하기 등의 문제를 주로 출제하였고, 문맥을 통해 세부내용을 파악하는 문제도 출제하였다. 분석적 이해영역에서는 시간 순서대로 이야기를 배열하기, 문맥을 통해 주인공의 성격을 파악하기 등의 문제를 출제하였고, 추론적 이해영역에서는 사건의 흐름 파악하기, 인과관계 파악하기, 추론하기, 예측하기 등의 문항을 출제하여 평가지를 작성하였으며, 담화적 이해영역에서는 응집성(cohesion)을 파악하기 위한 접속어 파악, 지시(reference)를 파악하기 위한 대명사 파악 등의 문항을 출제하였다. 마지막으로, 종합적 이해 영역에서는 글의 주제, 주인공의 심경, 글의 분위기를 파악할 수 있는 문항을 출제하였다. 3. 웹 기반 초등영어 독서지수 평가 소프트웨어 개발 위의 각 교재별 텍스트 지수와 독자지수 평가문항을 토대로, 초등 영어 독자들의 최종 독서지수를 평가할 수 있는 평가 소프트웨어를 설계 제작하였다. 1) 소프트웨어 설계 소프트웨어를 개발하기 위해서는 교육 평가 이론으로부터 도출된 평가 원리를 근거로 하여 기존의 지필평가에서 갖고 있던 평가 설계의 특성과 컴퓨터 평가의 특성을 동시에 고려하여 설계하는 것이 관건이다. 따라서 다음의 [표 3]과 같은 웹 평가 시스템의 설계기능으로 설계하였다. 인터페이스와 텍스트기능은 기존 윈도우 형식에서 크게 벗어나지 않는 선에서 아동들이 쉽게 접근할 수 있도록 설계하였고 입력방법에서는 문제가 사지선다형 문항으로 출제되었기 때문에 마우스로 입력하여 결과파일을 생성해 낼 수 있도록 설계하였다. 또한 피드백 단계에서 다음화면으로 넘어갈 때 윈도우 형식에 의한 추천도서를 제공하도록 하였다. 웹기반 독서지수 측정 소프트웨어에서 구체적인 평가 흐름도는 다음 [그림 4]와 같이 설계하였다. 먼저 시작화면을 거쳐 자신의 학년 선택 화면으로 들어가 직접 자신이 읽은 책을 고른 후 교재에 알맞은 텍스트지수를 확인한 후, 교재에 따른 6문제의 독자지수 평가문항을 풀고, 풀고 난 뒤에는 다음 [그림 5]에 따른 독서지수 공식에 따라 자동화되어 최종 독서지수를 부여받게 된다. 또한, 최종 독서지수에 ±50e의 텍스트지수를 가진 추천도서가 제시되도록 설계하여 위의 분석된 텍스트지수와 독자지수 평가문항을 바탕으로 다음과 같은 초등영어독서지수(Korean Elementary English Readability Index, KEERI) 소프트웨어를 개발하였다. 이 지수는 통상 독자의 읽기 능력이 갑작스럽게 상승한다거나, 갑자기 하락하는 경우는 드물고, 이론적 배경에서 밝혔던 바와 같이 미국의 M사에서 개발한 렉사일지수에서도 1,000L의 독자지수를 가진 독자가 1,000L의 텍스트지수의 책을 75%를 이해하였을 때, 1,000L의 렉사일 독서지수를 가진다고 가정하였다. 따라서 기존의 텍스트지수를 100으로 보았을 때 6문제의 독자지수 평가문항 중 5문제를 맞혔을 때 독서지수를 100으로 하는 초등영어 독서지수공식을 개발하여 알고리즘에 포함시켰다. 2) 소프트웨어 개발 설계된 소프트웨어를 개발하는데 있어 인터넷을 기반으로 하고 있기 때문에 학습자가 사용하는데 있어 불편함이 없도록 최소 시스템 사양을 대폭 낮추어 최소 Intel(R) Pentium(R) CPU 1.20GHz 이상에서 구동될 수 있도록 하였으며, CD-ROM 타이틀로 구성하는 것 보다 접근성 면에서 인터넷환경을 사용할 수 있도록 서버에 데이터를 저장하는 방법으로 구성하였다. 또한 학생들이 쉽게 접근할 수 있도록 월드와이드웹(World Wide Web, www)에 도메인을 할당받고, 인터넷 익스플로러 홈페이지 주소창에 입력할 수 있도록 쉬운 주소를 선택하여 웹페이지 도메인을 부여하였다. 주소명은 http://www.pigpotato.net/home_EnglishBook으로 명명하였다. 소프트웨어의 자세한 내용을 살펴보면, [그림 6]과 같이 첫 번째 화면에서는 교재명과 그에 따른 텍스트지수를 확인 할 수 있으며 두 번째 화면에서는 그 전 단계에서 독자가 읽은 텍스트를 클릭하면 해당도서에 따른 도서명, 작가명, 출판사, 연도, 그에 따른 분석된 텍스트지수가 자세히 나열되어 있으며 교재에 따른 문항을 풀 수 있도록 안내하는 문제풀기 버튼이 위치하고 있다. 문제풀기 버튼을 누르고 세 번째 웹페이지 화면으로 진행하면 각 교재에 따른 독자지수 평가 문항이 제시되어 있는데 사지선다형으로 출제되어 있으며 문항을 읽고 다 푼 뒤에는 [그림 7]과 같이 하단 부분에 결과보기 버튼이 제시되어 있다. 마지막 웹페이지 화면에서는 [그림 8]처럼 위의 초등영어 독서지수공식으로 연산된 실제 독서 지수가 산출되어 독자 개개인의 독서지수와 함께 그에 따른 ±50e 사이에 있는 도서들을 제시하여 독자에게 선택의 폭을 넓혀 주도록 프로그래밍 되어 있다. 4. 초등영어독서지수(KEERI) 소프트웨어 적용 결과 위의 개발된 초등영어 독서지수를 적용함에 있어 이를 실제 3~6학년의 아동들에게 파일럿 실험을 진행하여 텍스트지수와 독자지수 사이의 상관관계를 알아보고자 하였다. 실험 대상은 제주시에 있는 G 초등학교 3~6학년 학생 10명씩 총 40명(남:20명, 여:20명)으로 구성되어 있다. 또한, 개개인의 초등영어 독서지수 결과를 통해 3~6학년 단계의 알맞은 도서를 선정하는데 있어 기준점을 마련하도록 일원배치 분산분석(ANOVA) 통계기법으로 검증하였다. 첫째, 현재의 텍스트지수가 독자들의 이해도에 따라 잘 구성이 되어 있는지 알아보기 위하여 텍스트지수와 독자지수 평가 결과와의 상관관계를 알아보았다. 자세한 결과는 [표 4]에 수록하였다. 위의 [표 4]에서와 같이 텍스트지수와 독자평가 문항이 -0.778로, 상관 계수의 절대값이 크면 클수록 그 만큼의 상관 정도가 큰것을 의미하기 때문에 텍스트 지수와 독자문항의 상관관계가 높은 부적 상관관계를 보여주고 있어 텍스트지수가 아동들에게 있어 책의 수준을 잘 반영한다고 볼 수 있다. 둘째, 아동 독자들이 자신에 맞는 교재를 선택하기 위해 텍스트지수의 기준점을 만들어 분류하는 작업이 필요한데, 이를 위해 일원변량분석(ANOVA test)을 실시하여 기준점을 찾아보고자 했다. [표 5]인 일원변량분석 결과를 살펴보면 ANOVA 테스트 분석 대상 첫 번째 책인 School bus와 두 번째 책인 Who sank the boat는 유의하지 않은 것으로 판명되었고 나머지 4권의 책은 0.05이하의 유의도를 갖고 있어 검사 결과에 통계적으로 유의한 것으로 판명되었다. 이 일원변량분석 결과를 Tukey의 다중 범위 검정 방법으로 사후검정해본 결과 다음 [표 6]과 같은 텍스트지수 기준점을 찾을 수 있었다. 초등학교 3학년은 0~600e, 초등학교 4학년은 601~1,300e, 초등학교 5학년은 1,301~2,400e, 초등학교 6학년은 2400~5000e로 기준점을 삼을 수 있었으며 일원변량분석결과 ‘Drawing Together’의 텍스트지수인 9,360e는 초등학교 3~6학년이 읽기에는 다소 무리가 따르는 교재라고 볼 수 있다. 따라서 초등학교 6학년의 상위 학습자나 중학교 1학년 독자들이 읽을 수 있도록 5,000e 이상의 텍스트지수를 가진 책은 중학교 1학년 수준의 책으로 판단하여 중1 독자와의 연계 가능도서로 분류한다. 위의 웹 기반 초등영어 독서지수 평가 소프트웨어의 평가 및 적용 결과, 초등학교 6학년 상위 수준에 있는 학습자나 중학교 1학년 학습자에게 필요하다고 여겨지는 5,000e 이상의 도서를 웹페이지에서 분류, 구안할 필요가 제기되었다. 따라서 첫 번째 문제점으로 제기된 웹 페이지를 다음 [그림 9]과 같이 메인 화면을 수정하였다. 메인화면에서는 각 학년별 차례와 함께 학년 수준에 알맞은 텍스트지수를 아래에 표기하였으며 단추를 클릭하게 되면 각 학년별 도서를 제공할 수 있도록 아이콘을 명료화해서 제시하였다.
    영문초록
    The purpose of this study is to develop web-based Korean Elementary English Readability Index (KEERI) software that measures students` own readability. Using this program, students are able to achieve their goals of extensive reading and choose proper texts for their reading ability. A revision of the Korean lexical text measurement formula developed by Kim and Lee (2010) was used to elicit a text measurement. For the students` proficiency index of readability, reading ability assessment tasks were assessed using the readability formula which yielded individual readability measurements. In order to yield a text measurement, both the vocabulary and syntactic difficulties were evaluated. To analyze the difficulty of the vocabulary, the RANGE program developed by Paul Nation was used. Syntactic difficulty was measured for each text by the L2 Syntactic Complexity Analyzer developed by Lu (2010). To evaluate readability depending on the texts, questions were analyzed with Brown (2001)`s types of questions. Afterwards, the text measurement and a summary of the book`s content were calculated into the final automated elementary English readability index. The core engine based on KEERI was implemented in PHP and JAVASCRIPT. After the development of the web based KEERI program, a correlation analysis was conducted with the text measurement and the evaluated readability, and it was found that there was a high correlation between them. Through an ANOVA test, a graded benchmark of the text measurement was established.
    사업자등록번호 220-87-87785 대표.신현웅 주소.서울시 서초구 방배로10길 18, 402호 대표전화.070-8809-9397
    개인정보책임자.박정아 통신판매업신고번호 제2017-서울서초-1765호 이메일 help@reportshop.co.kr
    copyright (c) 2009 happynlife. steel All reserved.