이 연구의 목적은 과학 교수-학습프로그램의 두뇌 기반 분석을 위한 정성적 정량적 분석방법을 제시하는 것이다. 연구목적 달성을 위해, 첫 번째로 두뇌기반 분석을 위한 분석방법의 고안에는 중학교 과학 교수-학습프로그램 중 한 단원을 연구대상으로 선정하여 분석하였다. 제시된 분석방법의 유용성 검증에는 7차 및 2007 개정 교육과정의 초등학교 과학 교수-학습프로그램 중 네 단원을 연구대상으로 선정하여 검증하였다. 그 결과, 교수-학습 프로그램을 CORE Brain Map을 통해 정성적으로 컨설팅 할 수 있었다. 또한 네트워크 이론으로부터 정량적 분석을 위한 두뇌맞춤지수 산출식(BCI=$frac{L_o}{11(N_o-1)}{cdot}{sum}limits_{i=1}^4l_iw_i$)을 유도하였다. 이를 통해 단원 및 교육과정에 따른 연구대상 교수-학습프로그램들 간의 정량적 차이를 확인할 수 있었다. 이 연구를 통해 개발된 두뇌기반 과학 교수-학습 프로그램의 정성적 정량적 분석방법은 두뇌기반 다양한 과학 교수-학습 프로그램의 분석 및 진단에 활용 가능할 것으로 전망된다.
The purpose of this study was to develop the brain compatibility index equation for the brain-based analysis method of science teaching-learning program. To develop the index equation, one sample unit in middle school science programs was selected and analyzed by the brain-based analysis frame (CORE Brain Map). Then, the index equation was derived by the CORE Brain Map. In addition, four sample units in elementary science programs were selected to validate the brain compatibleness index equation. From the random network theory of Erdos and Renyi, this study derived the brain compatibility index equation; (BCI=$frac{L_o}{11(N_o-1)}{cdot}{sum}limits_{i=1}^4l_iw_i$) for quantitative analysis of science teaching-learning program. With this equation, this study could find the quantitative difference among the teaching-learning programs through the unit and curriculum. Brain-based analysis methods for the qualitative and quantitative analysis of science teaching-learning program, which was developed in this study is expected, to be a useful application to analyze and diagnose various science teaching-learning programs.
