2013. 3. 14.

2013-1, 교육의 심리적 기초 note (한국교원대 대학원 강의 - 2주차)

Week 2 심리적 기초


Italian roast (VIA) - Starbucks


20세기 천재 3명 - 막스, 프로이드, 다윈. 다윈만 성공. 막스는 예측이 안맞아서. 프로이드는 다 설명함. '과포화모델'.


도입에서 수업 내용이 어마어마하고 재밌을 것이라고 밑밥 깔아두는 건 어떨까. 교사로서의 자신감..?


교육대학원생은 학교에서 소비할 지식을 얻어감.

일반대학원은 도제식. 지식을 생산하는 방법을 배워가는 것. 지식이 옳은 지식인가를 판단할 수 있는 힘을 갖추는 것.


<지식을 만드는 공정>

I 서론 - 이 연구가 왜 필요한지를 강조해야 함. 학위를 따기 위한 논문으로 느껴지면 안됨.

- 필요성


II 이론적배경

- 이론적 배경이 논문의 90%. 용어의 정의를 적으면 안됨. 어떻게 연구 가설이 나오는지를 이론적 배경을 통해 알아야 함.

- 내 가설을 뒷받침 하는 것. 책들을 다 봤더니 이 가설이 빠져나올 수 밖에 없다!를 보여주기 위함임. 좋은 논문을 결정하는 90%는 이론적 배경에 있음.

- "가설이 왜?" 그 이유는 이론적 배경을 보고 알 수 있어야 해. 이론적 배경만 보면 가설이건 뭐건 다 알 수 있도록.

- 논문의 질은 이론적 배경에 있음.


III 연구가설 - 지식 직전단계. 결론과 같다. 한 번 보기만 하면 돼. 맞느냐 틀리느냐는 이론적으로 나오는 것임. '먹어보니까' '실험해보니까' 그러하다 이렇게 나오면 안됨. 모든 매커니즘은 이론적 배경에 있어야 함. 실험을 해서 결과가 나왔는가 안나왔는가는 두번째 문제. 이론적 배경이 우선 탄탄해야 함. 이론적 배경이 잘 나와있으면 연구가설에서 결과로 갈 수 있다. 지도교수가 "한 번만 보자."


IV 연구 방법 - 연구 방법은 어렵지 않다. 중요한 건 이론적 배경.

- 사실 많이 힘들어 함. 모르니까 결론을 읽어... 그럼녀 질 여부를 판단할 수가 없음.

- "가설 검증". 가설을 검증하는 방법. 한 번만 보여주면 돼. 가설이 제대로 나왔다면 100번을 해도 똑같은 결과가 나올 수 밖에.

- 한 번 볼텐데 뭘 볼까. A라는 방법을 썼더니 국어점수가 향상될 것이다 - 가설. 왜? -> 이론적 배경.

- 60점인 애들을 데리고 A라는 방법으로 가르쳤더니 ... 몇 점 올라가야 향상된 걸로 볼까? 60.4점? 이 정도는 찍어서도 오르니까. 여기서 문제가 생김. 어느정도를 올라갔다고 얘기할 수 있을까?

- 가설을 세우고 결과가 그 방향으로 나왔는데, 얼마 정도의 크기로 방향성을 가져야 맞다라고 할 것인가? 그것이 가설 검증.

- 학자들의 약속 : 가설 검증의 논리는 확률의 논리로. 내 말을 믿을 것이냐 못믿냐를 판단하는 방식.

- '헛 인사는 냉수보다 못하다.' '니가 그 사람을 얼마나 좋아하는지 알고싶다면, 얼마짜리 선물을 할 수 있는지를 봐라.'

- 1/5 확률인데, 한 번 해보고 맞춘다면 믿을 수 있을까? 10번이면 믿을 수 있을까? 1/5 * 50번?

- 유의수준. 기강력. 5%? 1%? .05? .001??

- 확률을 구해보기. 확률이란 ramdom하게 일어나는 것. 일반적인 사람들이 아무런 편향 없이 자연발생적으로 일어나는 것. 투시력이 있으면 맞출 확률은 1. 확률을 구한다라는 것은 능력이 없어. 우연히 맞추는 것을 확률이라고 함. 우연히. 확률은 '우연히'.

- 확률 - 우연히. 모든 통계, 확률의 키워드.

- 우연히 일어날 확률을 구하는 것. 그래서 의사결정을 함.

- 초능력이 있으면 초능력으로 맞추고, 없는 사람은 우연히 맞출 수 있어. 이걸 비교해 보자.

- 맞췄다면 두가지 가능성이 있다. 초능력 유무는 몰라. 사람은 몰라. 확률은 인간의 확률.

- 이게 흔한가 흔하지 않은가로 의사결정. 20%는? 흔할 수도 있고, 어려울 수도 있고.

- 10번을 본다면 10번을 연속으로 다 맞춰야해. 초능력이 있거나, 우연히 맞추거나. 우연히 맞출 확률은 1/5 * 1/5 * .. (10번) = 0.00000...2

- 초능력이 없는 사람이 우연히!!!! 맞출 확률.

- 이게 현실에서 일어날 것 같애? 아닐 것 같애. 저게 일어난 건 우연이라고 생각하기엔 너무 힘들다... 그러니까 초능력이 있다라고 믿어주자.

- 여러번 할 수록 없는 사람이 맞출 수는 있으나, 우연히 일어날 수는 있으나, 그 확률은 매우 낮고... 믿어주자.


- 내가 무언가를 예측해. 이것이 ㅇ예측한 이유떄문에 오른건지 아니면 그냥 올라가는건지(우연히)인지. 그걸 계산하는거야. 우연히 올라갈 확률을 보는거야.

- A라는 처치를 했을 때 60->70으로 올라갔다면 방향성은 일단 맞고. 일단은 올라갔고. 저게 가만히 뒀을 때 우연히 얼마나 올라가는지를 보는거야.

- 그 처치를 안 받은 애들은 우연히 얼마나 올라갔을까.

- 그 확률은 SPSS가 계산해준다. 공식을 알 필요는 없어. 그 의미를 아는 것이 중요해. 옛날엔 손으로 구해야 했어. 우리는 확률값을 알기만 하면 돼. 해석이 중요함. SPSS가 내놓은 값이 p = .9 로 나왔을 경우, 니가 가설을 세운 그 가설대로 점수를 나왔는데, 그 점수는 우연히 나올 확률이 90%이다! 우연히 90%가 나와. 막나온다는 얘기야. 니 말대로 점수가 올라가기는 했는데, 그 점수는 우연히 나올 확률이 90%나 된다. 흔하게 나오는거야. 니 가설 안믿겠어.

- 우연히 일어날 확률이 어느정도여야 할까. 사람마다 기준이 달라서, 사회과학회에서 학자들을 모아두고 몇% 정도는 돼야 믿을 수 있을까? 5%를 기준으로 두자.

- 우연히 일어날 확률이 5%보다 크면 큰 확률. 작으면 작은 확률. 작다는 것은 우연히 일어나기가 힘들다. 우연히 일어나기 힘들다면 저 가설이 맞다.

- 5%라는건 임의로 정한 것. 우연히 맞출 수 있는 확률은 5%, 틀릴 확률은 95%! 우연히 일어나기가 굉장히 힘들어. 5%라는 기준은 의사소통의 편의를 위해서 정해놓은 값.

- 5.1%는 틀린건가? 웃기지 않나? 요즘은 .5, .01 안써. 미국에선 잘 안써. 그냥 p값을 보여줘. 그럼 독자가 알아서 판단해.

-God loves 5.1% as much as 4.9%. (커크?)

- 가설이 틀릴 확률이 있어. 반드시 있어. 의사 결정은 반대로 한거야(너무적으니까). 에러가 있을 수 밖에 없다.

- 진실은 몰라. 우리가 할 수 있는 최선이야. 그래서 오류가 생겨. 1종오류, 2종오류.

- 이 오류에 대해서 잘 모르면 받아들일지 말지 감이 안서.


- 연구도 예술이다.

- 5%와 1%를 많이 써...관행은 그래. 교수는 이론적 배경에서 가설을 뽑아주는데 전문가지, 통계를 잘하는 건 아니예요. 교수는 가설을 어떤 원리에 의해서 뽑아낼 수 있는지를 아시는 분.

- 5%? 1%? 둘 다 정확하지 않아. 1%가 더 정확한 건 아니야. p값은 그냥 정해져. p = .03 일 경우, 5% 기준일 떄 5%보다 적으니 '우연히 일어나지 않았다'. 내 기준보다 낮게 나왔으니. 내 결론이 맞는지 틀리는지 몰라... 여전히 우연히 나올 확률은 있어. 맞는지 틀리는지는 몰라. 결론은 우연이 아니야~ 라고 결론내리지만 3%는 있는거야.

- 1%를 기준으로 잡았을 때 .03은 우연히 나온거라 내 가설은 틀린거라고 판단하지만, 진실은 몰라. 결론은 그리 내리지만 여전히 모른다. 그냥 기준점을 만족하느냐 안하느냐를 갖고 최선의 결정을 하는 것이지.

- 진실은 신만이 알아.. 기준이 무엇인가에 따라 결론을 내는 판단만 달라지는 것.

- 5%? 1%? 정확하고 정확하지 않은 게 아니야. 중점을 두는거에 따라 기준을 다르게 잡아. 유리한게 다른거야.

- 우리는 기준보다 낮게 나오길 원해. 그래서 그게 나와야돼. 가설이 좋으면. 그게 관심. 기준보다 낮게 나오는 것. 내 가설이 맞았다는 얘기를 하고싶은 것. 모두는 내 결론이 맞길 바람.

- 모든 연구는 작게 나와야 해 (1번째 관심)... 그게 맞을 수도, 틀릴 수도 있따.

- 내가 내 연구가 맞다라고 내리는 결론은 진실일 수 있지만, 오류일 수도 있따. 이게 1종 오류. 첫번째 오류. 나온 그 결론은 오류일 수도 있어.

- 맞다고 결론내렸는데 틀릴수도(1종오류), 틀리다고 결론내렸는데 맞을수도. (2종오류)

- 이 관계를 알고 연구하라. 그렇다면, 1%를 쓰면 내 결론을 맞다고 내렸을 때 그게 사실이 안리 확률이 줄어듬.

5%를 기준으로 하면 맞다고 결론했을 때 오류일 확률이 5%

1%를 쓰면 맞다고 했을 때 아닐 확률이 1!밖에 안됨

1% 기준으로 잡으면 더 정확한게 아니라 type 1 error를 범할 확률이 줄어드는 것이다.


- 5%를 쓰면 상대적으로 내 가설이 맞다라고 할 확률은 늘어나지만, 1종오류 확률도 함께 늘어나, 2종오류 확률이 줄어들어

- 1%를 쓰면 1종오류 확률도 줄어들어, 2종오류 확률이 늘어나


- 그렇다면 우리는 어떤 오류를 범하지 않으려 노력해야하는가? 어떤게 더 위험할까?

1종오류는 실제론 효과가 없는데 있다라고 얘기하는 것

2종오류는 있는데 없다라고 얘기하는 것.


5%는 너무 야박해... 내가 연구잔데.. 가치있는거 아닌가... 인정해줘. 대가는 8.7%를 쓰는 경우도. 5% 넘었잖아!!!!! 나는 type2에러를 범하는 걸 피하려 한다. 실제로 효과가 있는데 없다라고 말하는 오류를 범하기 싫었다..


교육학에서 굳이 1% 쓸 필욘 없어. 없다고 생각해. 1%를 쓸 이유는 없어 교육학에서.


교육학은 이론 자체가 아이들에게 조금이라도 도움이 되는 것이니까 아이들에게 어떻게든 도움이 되니까. 5%와 1% 중에선 1%를 쓸 이유는 없어


1%가 보다 정확한 줄 알고 쓰면 안돼. 더 정확하고 좋고 나쁘고 문제가 아니야. 아는만큼 보여.


statistical significant 통계적으로 유의미. 피험자수의 영향을 받아. 수가 많아지면 p가 내려가므로


그래서 practical significant가 필요함. 이것도 꼭 알아야햇! italian roast!

반쪽짜리 지식이 될 수 있음.


복습!






V 연구결과


VI 결론 및 논의





"창의"는 시대적 요구. 맨날 뜬구름만 잡는 게 답답해. "그 많던 천재는 어디로 갔을까?"왜 없어질까... 궁금해. 이유를 알았어.


교사도 칼을 잡고 있다. 언제 찌르는지 몰라. 의사는 알아. 약을 만드는 사람은 조심스러워. 먹고 죽으면 안되니까. 많은 고민. 사회과학을 하는 사람은 당장 그 처치에 대한 효과가 생사가 아니기 때문에 막 한다고. 서서히 죽어갈 수 있어. '아카데미아'. 내가 쓰는 글 한줄 한 줄을 소중하게 생각해야 해.


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