This study investigated students' alternative conceptions of plate boundaries and their conception revision according to the pattern of students' reasoning. Participants were twenty-two 10th grade high school students. All participants were asked to draw the three types of plate boundaries and to explain their drawings. Nine students participated in the reasoning activity. To this end, a semi-structured interview was conducted during which key questions were asked for the students to individually answer. The key questions used in the reasoning activity were created, by utilizing questions used in the previous studies. The findings revealed that the alternative conceptions of plate boundaries were classified into three levels based on established criteria. Students who attempted a variety of reasoning strategies such as causal reasoning, using an analogy, abductive reasoning, data reconstruction and concept combination, revised their alternative conception to a scientific conception after the reasoning activity. On the other hand, some students could not revise their alternative conceptions because they only conducted an incomplete reasoning strategy. The study also found that they were unable to use other reasoning strategies, either.

본 연구의 목적은 중학교 과학수업을 위한 스마트러닝 기반의 수업 모듈을 개발 적용하고 학생들의 인식과 만족도를 밝히고자 하는 것이다. 이를 위하여 중학교 2학년 천문단원의 태양계 행성과 달의 위상을 주제로 3가지 유형의 모듈을 개발하였고, 중학생 207명을 대상으로 수업을 실시하였다. 수업에 참여한 모든 학생들에게 태블릿PC를 제공하였고, 천문교육용 앱 Solar Walk, 미러링 기능, QR코드, 구글 프리젠테이션 등을 활용하여 학교와 가정에서 학습이 이루어졌다. 본 연구에서 개발한 인식조사 도구는 스마트러닝 수업에 있어서 자기주도적 학습(Self-directed), 학습동기유발(Motivation), 학습자 맞춤형(Adaptiveness), 정보기술활용(Technology Embedded)의 4가지 요인으로 이루어져 있으며, 리커트 5척도의 총 20문항으로 구성되어 있다. 학습만족도 검사도구는 Keller (1987)의 만족도 영역의 검사 항목을 번안 및 수정하여 사용하였다. 스마트러닝 기반의 과학수업에 대한 인식과 학습 만족도를 밝히기 위하여 연구대상 학생들의 성별과 과학성취도 수준별로 비교 분석하였다. 그 결과, 스마트러닝 기반의 수업에 대하여 남학생이 여학생보다 긍정적으로 인식하는 것으로 나타났으며, 과학성취도가 높은 집단이 자기주도학습 요인과 학습동기유발 요인에서 성취도가 낮은 집단보다 긍정적으로 인식하였다. 또한, 학습 만족도 측면에서는 남학생이 여학생보다 만족도가 높게 나타났고, 학업능력이 높은 학생들일수록 스마트러닝 기반의 과학수업에 대하여 만족하고 있는 것으로 조사되었다. 본 연구의 결과는 향후 과학 분야 스마트러닝 활성화를 위한 방향 설정과 실질적인 프로그램 개발에 시사점을 제공할 것이다.