95%

전문 독서지도 교사의 분석력을 갖춘 reading assistant

연구 목표

reading assistant는 학생들의 1:1 읽기 훈련 과정 제공을 위한 첨단 음성인식 기술을 이용하여,  배경 잡음 등 학생들이 읽는 소리와 무관한 여러 변수(예: 억양 등)는 무시하고 학생의 읽기 실수를 찾아 냅니다. 본 요약 보고서는 교사와 reading assistant의 정확하게 읽은 단어와 잘못 읽은 단어를 구분해 내는 능력 등의 분석결과 민감도를 비교한 것입니다(Adams, 2006).

연구 방법

미국 보스턴에 위치한 학교의 153명 학생이 349개의 구절을 소리 내어 읽고 녹음한 파일을 분석했습니다. 

전문 독서지도 교사 2명이 녹음 파일을 듣고, 각 구절에서 학생들이 어떤 단어를 제대로 읽었고 어떤 단어에서 실수가 있었는지를 표시하였습니다. 실수한 단어는, 두 단계의 난이도(즉시 교정이 필요한 단어와 시간을 두고 짚어주는 것이 효과적인 단어)로 따로 구별하였습니다.

두 명의 전문 독서지도 교사가 표시 결과에 대해 다른 의견이 있을 경우, 서로 동일한 결론에 이르도록 녹음 파일을 반복적으로 듣고 의논하여 결정하였습니다. reading assistant도 전문 독서지도 교사들과 같은 349개 구절을 사용하였고, 교정한 단어와 교정을 하지는 않았지만 더 연습이 필요한 단어로 분석 결과를 표시하였습니다.

결과

두 명의 전문 독서지도 교사는 최종적으로 의견이 일치하지 않은 약 2%의 단어를 제외한 98%의 단어에서 같은 분석 결과를 보여 주었습니다.

reading assistant는 약 95%의 단어를 전문 독서지도 교사들의 단어 분류와 같은 카테고리(즉시 교정이 필요한 단어와 교정하지 않았지만 더 연습이 필요한 단어)로 분류하였습니다.

논의

reading assistant는 2학년부터 6학년까지 분석 대상 모두에서 전문 독서지도 교사들의 분석과 비슷한 결과를 보여 주었습니다. 전문 독서지도 교사와 reading assistant 의 분석 결과가 일치하지 않은 단어들 역시 양성오류와 음성오류에 골고루 분포되어 있었습니다. (위 분석 자료는 교사의 판단을 표준으로 삼은 자료입니다)

연구 결과, reading assistant의 단어 분석은 전문 독서지도 교사의 분석과 매유 비슷하다는 점을 증명하고 있습니다. 다시 말하면, reading assistant가 학생의 읽기를 “모니터링하고, 실시간 피드백하며 지원하는” 기능측면에서 마치 교사가 옆에 앉아 지도하는 것과 같은 역할을 성공적으로 수행 할 수 있음을 증명한 것입니다.

특히, 연구 대상 6학년 학생 중에서 38%의 학생이 영어를 외국어로 배우는 학생이었고, 이 학생들을 독립적으로 분석했을 때에도 전체 결과와 아주 흡사한 패턴의 결과였습니다. reading assistant가 영어를 외국어로 배우는 학생들에게도 높은 정확도의 분석력을 보이고 있다고 해석할수 있습니다.