경계선급 지능 아동이란, 표준화된 지능검사 결과 –1과 –2 표준편차 사이의 지능지수 70이상 85이하에 속하는 아동을 의미한다. 경계선급 지능 아동들은 취학 전 언어 및 학업에서의 문제를 크게 인식하지 못한 채 학교에 진학하는 경우가 대부분이고, 취학 후에는 학업 수행의 어려움을 겪게 된다. 경계선급 지능 아동의 출현율은 전체 아동의 대략 13.59%에 이르는 것으로 추정되며, 이는 학급당 약 2-3명 정도이다. 이들의 학습ㆍ정서ㆍ행동ㆍ사회적 특성은 인지적 결함으로 인한 악순환의 상호작용 결과로, 인지능력 향상을 위한 교육 및 훈련은 결과적으로 학업기술 향상 뿐 아니라 학교 적응 문제 예방에도 기여할 것으로 보인다.
인지능력은 주로 지능으로 대표되며, 지능은 읽기와 산수 등 학습 기술의 수행력을 예측할 수 있는 가장 중요한 단일 요인으로 간주되어 왔다(Stothard & Hulme, 1992). 그러나 최근 지능과 작업기억을 비교하는 연구에서 학업성취도를 더 타당하게 예측하는 요인으로 작업기억이 대두되고 있다(Alloway & Alloway, 2010). 작업기억은 정보를 일시적으로 보유하고 조작하는 정신적 작업공간으로, 작업기억 능력의 개인차는 ‘여러 정보를 기억하면서 동시에 교사의 지시에도 주의를 기울여야 하는 일반학교 수업’에서 과제수행의 차이를 초래하게 된다. 따라서 작업기억의 결함이 학습과 학업성취에 영향을 미치기 전에, 조기에 아동의 작업기억 결함을 확인하고 교육적인 지원을 제공하는 것은 필수적이다. 또한 이를 위해서는 작업기억을 구체적으로 개념화하고 학교 현장에서 이를 타당하게 측정할 수 있는 검사도구가 필요하다.
작업기억 검사 도구는 국내에 아직 표준화된 검사 도구가 없어, 연구들에서 활용한 검사과제의 명칭과 측정 영역이 통일되지 않는 문제점이 있었다(김우리, 고은영, 2015). 또한 작업기억 검사를 타당화한 연구들을 검토한 결과, 성인을 대상으로 하거나(임경열, 최애지, 2017), 터치모니터가 필요하여 일반 학교에서 활용이 어려웠다(신민섭 등, 2016). 그리고 컴퓨터 기반 검사이더라도 개별로 실시되어 시간과 비용이 많이 들거나(김회수 등, 2002; 도경수, 이은주, 2006; 백수진 등, 2007), 집단으로 실시되는 경우에도 문항 응답은 지필형태여서 개인별로 문항제시 시간이 통제되지 않는 단점들이 있었다(이한규, 2011).
본 연구에서는 이러한 단점들을 보완하여 학교 현장에서 손쉽게 활용할 수 있도록 컴퓨터 기반 개인검사이지만 집단으로 실시가 가능하고 초등학생을 대상으로 하는 작업기억 검사를 제작하였다. 검사도구 제작은 Baddeley(2000)의 다중요소모델에 근거하였으며, 제작 과정은 다음과 같다. 먼저 기존의 연구들에 활용된 작업기억 검사과제(곽금주, 2011; 백수진 등, 2007; 송종용, 1999; 진애영, 2018, Alloway, 2013; Stone & Towse, 2015)들을 수정ㆍ보완하여 3개의 하위요소에 따라 8개 소검사로 이루어진 작업기억 검사 도구의 흐름도를 작성하였다. 제작한 검사도구 내용은 관련 분야 전문가(교육심리 및 특수교육 교수 3인, 국어교육과 박사과정 2인)에게 내용타당도를 검증받았다. 검증받은 검사도구 콘티를 S대 컴퓨터공학 전공자에게 의뢰하여 다양한 컴퓨터 운영체제에서 사용할 수 있고, 실험 환경의 제약이 적으며, 웹 기술을 사용하여 스마트폰 웹, 앱 환경에 익숙한 피실험자인 초등학생들에게 친숙한 UI, UX 바탕의 검사 프로그램을 제작하였다. 프로그램 개발 도구는 Electron 2.0.4이고, 프로그래밍 언어는 Node.js 10.15.0, 프레임워크는 Vue.js 2.5.16이다.
이러한 과정을 거쳐 제작된 작업기억 검사를 초등학생을 대상으로 타당화하기 위해 S초등학교 252명을 대상으로 작업기억 검사를 실시하였다. 수집된 자료는 확인적 요인분석을 통해 음운루프(숫자폭, 역순 숫자폭, 철자폭), 시공간잡기장(매트릭스폭, 역순 매트릭스폭, 화살폭), 그리고 중앙집행기(읽기폭, 대칭폭)로 구조화되었다. 중앙집행기는 연구자들에 따라 역순 기억과제로 측정되기도 하고(박지은, 안성우, 2012; 정소라, 김동일, 2017; Ackerman, Beier & Boyle, 2005; Alloway, 2007; Gathercole et al., 2004), 복합 폭 과제로 측정되기도 하는데(김성만, 2008; 임경열, 최애지, 2017; Colom et al., 2005; Rosen & Engle, 1997), 본 연구결과(요인분석)에 따르면, 역순 기억과제보다는 복합 폭 과제가 더 타당한 것으로 나타났다. 즉, 역순 숫자폭은 음운루프를, 역순 매트릭스폭은 시공간잡기장을 측정하는 구인으로 더 적합한 것으로 나타났다. 이렇게 세 하위요소별로 구조화된 작업기억 검사 도구는 Rasch 측정 모형을 활용하여 문항 적합도 지수, 피험자 적합도 지수, 피험자×문항분포도, 차별기능문항, 그리고 피험자 분리신뢰도와 분리지수를 통해 타당도와 신뢰도가 검증되었다.
타당화된 작업기억 검사 도구를 활용하여 경계선급 지능 아동(30명)과 일반 아동(30명)의 작업기억을 측정하고 비교ㆍ분석한 결과와 논의는 다음과 같다. 첫째, 경계선급 지능 아동은 일반 아동에 비해 작업기억 수행 능력이 저조하며, 작업기억 폭이 세 하위요소 모두 약 2개 정도 적은 것으로 나타났다. 따라서 이들을 대상으로 하는 수업활동에서는 한 번에 제공되는 정보의 양은 일반 아동을 대상으로 할 때보다 적게 제공하여야 하고, 교사의 지시사항은 한 번에 1-2개로 제한되어야 한다.
둘째, 경계선급 지능 아동의 작업기억 발달은 연령이 높아짐에 따라 점차 향상되는 경향을 보이나 연령이 증가해도 집단 간 차이가 유지되는 경향을 보였다. 이러한 결과를 볼 때, 가능한 학령기 초기에 이러한 아동들을 선별 및 진단하여 작업기억 조기 중재를 통해 작업기억을 향상시키려는 교육적 노력이 필요하다.
셋째, 작업기억 소검사 수준에서는 경계선급 지능 아동의 소검사 간 상관관계가 일반 아동과는 다른 양상으로 나타났으며, 경계선급 지능을 가장 잘 판별해주는 소검사 변인은 읽기폭, 매트릭스폭, 철자폭으로 나타났다. 따라서 경계선급 지능 아동을 빠른 시간 안에 대략적으로 선별할 필요가 있을 때 이 세 가지 소검사를 활용할 수 있다.
넷째, 읽기폭 및 대칭폭의 간섭과제 정답율 분석 결과, 경계선급 지능 아동의 언어적 정보처리는 일반 아동보다 낮은 수행을 보이고, 시공간적 정보처리는 일반 아동과 차이가 없는 것을 알 수 있었다. 즉, 경계선급 지능 아동에게 정보를 제공할 때에는 언어적 정보와 함께 시공간적 정보를 제공하는 것이 권장된다.
이 외에 검사 과정에서 나타난 반응을 질적으로 분석한 결과에서는 기억전략의 부족, 기능 숙달을 위한 반복의 필요성, 실패에 대한 두려움, 낮은 자아존중감과 같은 정서적 특성을 나타냈으며, 이에 대한 교육적 중재가 필요하다는 시사점을 얻을 수 있었다.
본 연구의 제한점과 이에 따른 제언은 다음과 같다. 첫째, Rasch 측정 모형을 활용하여 신뢰도와 타당도를 검증하는 과정에 있어서 작업기억과 관련된 표준화된 검사가 없어 공인 타당도와 변별 타당도를 검증하지 못했다. 추후 연구에서는 이를 보완하여 기존 인지 검사들의 하위과제와 작업기억 하위요소와 비교하여 관련이 있는 검사들을 활용하여 공인 타당도와 변별 타당도를 검증해볼 필요가 있다. 둘째, 표본 표집이 일부 지역에만 편중되었다는 점이다. 후속 연구로 지역을 고려한 표집의 다양화를 통해 작업기억 검사 도구의 직접적 활용에 대한 규준을 마련하는 것이 필요하겠다. 셋째, 본 연구는 작업기억 검사를 타당화하고 특성을 분석하는 데에 그치고 있다. 추후 경계선급 지능 아동의 작업기억을 향상시킬 수 있는 중재 프로그램을 구성한 후 그 적용 효과를 살펴보는 연구가 필요하겠다.
위와 같은 제한점이 있음에도 불구하고 본 연구는 다음과 같은 의의가 있다. 첫째, 컴퓨터 기반의 초등학생용 작업기억 검사 도구를 제작하고 Rasch 측정 모형을 활용하여 검사의 타당도를 검증하였다. 이 검사는 컴퓨터 기반으로 제작하여 검사자 변인을 통제하였으며, 개인검사이지만 여러 명을 한 번에 검사할 수 있는 유용성도 갖추었다. 둘째, 작업기억 하위요소 측정과 관련하여 역순 기억과제는 단기기억의 측정에 더 적합하고, 중앙집행기는 복합 폭 과제로 측정하는 것이 더 적합하다는 최근 연구들의 결과를 뒷받침하였다. 셋째, 문항반응이론을 적용하여 검사를 구성하는 문항 하나하나에 근거하여 보다 상세하고 질적인 분석을 통해 검사의 타당도와 신뢰도를 검증하였다. 넷째, 교육의 사각지대에 놓인 경계선급 지능 아동들의 인지적 특성 중의 하나로 작업기억 능력의 특성을 파악하고 이들을 교육적으로 지원할 수 있는 방안을 마련하기 위한 기초연구로서의 의의가 있다.

The borderline intellectual functioning (BIF) indicates those whose Intelligence Quotient (IQ) is from IQ 70 to IQ 85 (from –1 to –2SD). Most children with BIF go to school without sufficient awareness of their language and academic struggles, and they have difficulties in school. The BIF's prevalence is estimated to be approximately 13.59% of all students, generally 2-3 students per class. As their learning, emotional, behavioral and social characteristics are related to the interaction of a vicious cycle caused by cognitive difficulties, the intervention and the training to improve their cognitive skills will contribute not only to improve academic skills but also to reduce issues with the school adaptation.
The cognitive ability is often represented by the IQ, which has been considered the most important factor in predicting the execution of learning
techniques such as reading and arithmetic (Stohard & Hulme, 1992). The recent studies comparing IQ and working memory (WM), however, have shown that WM is a more relevant predictor of academic performance (Alloway & Alloway, 2010). WM is a mental workspace that temporarily holds and manipulates information. Individual differences in WM abilities can lead to differences in task performance in most of the classrooms where students are asked to memorize multiple information and pay attention to teacher instruction at the same time. Therefore, the students need to be identified early enough so the appropriate educational support can be provided before the WM deficiencies affect their learning and academic achievement. It requires the examination tools that can specifically conceptualize WM and measure them reasonably.
There is no standardized WM test in Korea, so the name of tasks and measurement elements used in the studies are not same(Kim & Go, 2015). In addition, the studies that validated the working memory test showed that adults are the subjects of study(Lim & Choi, 2017), or touch monitors were needed(Sin et al., 2016). And even computer-based tests, it were conducted individually with a large amount of time and cost(Kim et al., 2002; Do & Lee, 2006; Baek et al., 2007), or when it was conducted as a group, the response was written on the answer sheet, so the item presentation time was not controlled(Lee, 2011).
Given the background, WM test is required for elementary school students that it is a computer-based personal test, but it can be conducted in a group. So the current study modified and supplemented the evaluation tasks used in the previous WM research to develop the WM test based on the multiple component model by Baddeley(2000) and verified the validity of the testing for elementary school students. Then, WM characteristics of children with BIF and typically developing children were compared and analyzed using the WM test that was validated. Specific research processes are as follows:
First, the WM evaluation tasks used in the previous studies (Alloway, 2013; Baek, 2007; Kwak, 2011; Jin, 2018; Song, 1999; Stone & Towse, 2015) were modified and supplemented. Accordingly, a flow chart of the WM test consisting of three sub-components and eight sub-tests was developed. The test contents were verified by experts in related fields (i.e., three professors of educational psychology and special education and two doctoral students in Korean language education). The test flow chart was validated by a computer science expert to produce a UI and UX-based testing program that (a) can be used in various computer platforms, (b) can be applicable to elementary school students who are familiar with the smartphone web and app environment, and (c) can minimize the limitations in the experimental environment. The program development tool used is Electron 2.0.4. The programming language used is Node.js 10.15.0 along with the framework, which is Vue.js 2.5.16.
To validate the WM test for elementary school students, the WM test was conducted for 252 elementary school students. The collected data were structured into the phonological loop (i.e., digit recall, backward digit recall, and letter recall), the visuo-spatial sketchpad (i.e., matrix, backward matrix, arrow recall), and the central executive (i.e., reading span, symmetry span) through the confirmatory factor analysis. Depending on the researchers, the central executive is measured by backward recall task(Ackerman, Beier & Boyle, 2005; Alloway, 2013; Gathercole et al., 2004; Jung & Kim, 2017; Park & An, 2012) or complex span task(Colom et al., 2005; Kim, 2008; Lim & Choi, 2017; Rosen & Engle, 1997). According to the results of this study (factor analysis), complex span task is more appropriate than backward recall task. In other words, backward digit recall is more suitable as a measure for the phonological loop, and backward matrix is more suitable as a measure for the visuo-spatial sketchpad. These three sub-component structured WM test was validated with item fit index, person fit index, person-item map, differential item function (DIF), person separation reliability and separation index.
The WM results collected from students with and without BIF were measured, compared and analyzed using the validated WM test. First, the children with BIF showed lower WM performance than typically developing children, and the WM span was about 2 less in all three sub-components. It indicates that, in class activities for them, the amount of information provided at one time for children with BIF should be less than that for typically developing children and the teacher's instruction should be limited to 1-2 at a time.
Second, while the WM development of children with BIF tended to increase gradually with age, the gap between children with BIF and typically developing children maintained. So, there is a need of additional educational efforts to screen and diagnose these children as early as possible and improve their WM through early intervention.
Third, at the level of WM subtests, the correlations between subtests were different in children with BIF and typically developing children. And subtests that best distinguish children with BIF were reading span, matrix, and letter recall. Therefore, these three subtests can be used when children with BIF needs to be screened roughly and quickly.
Fourth, as a result of the analysis of the correct answer rate of children with BIF and typically developing children in reading span and symmetry span interference tasks, the linguistic information processing of children with BIF showed lower performance than typically developing children. Their visuo-spatial information processing was not significantly different from that of typically developing children. Therefore, when providing information to children with BIF, the visuo-spatial information should be provided along with the linguistic information.
In addition, the qualitative analysis of responses from children with BIF during the WM test showed the emotional characteristics of children with BIF (e.g., lack of memory strategy, need for repetition to master function, fear of failure, and low self-esteem) suggesting that the targeted educational intervention is critical.
There are some limitations and suggestion in the current study. First, there was a limitation in terms of the process of verifying reliability and validity using the Rasch measurement model. There was no standardized test related to the WM test, meaning that the concurrent validity and discriminant validity could not be verified and that the sampling was concentrated only in some regions. In future studies, it is important to address the limitation and verify the concurrent validity as well as the discriminant validity using the subtasks of the existing cognitive tests related to the WM test. Second, sampling is biased in some areas. As a follow-up study, it is critical to establish norms for the direct use of the WM test through sampling in diverse regions. Third, this study is only to validate and characterize WM. As a follow-up study, there is a need to establish an intervention program that can improve the WM of children with BIF, and to examine the effects of the intervention.
The study has the following significance. First, the computer-based WM test was developed and the validity of the test was verified using the Rasch measurement model. The test was made on a computer basis to control the tester variables. It is an individual testing, but it can be used for the group testing as well. Second, in relation to the measurement of WM sub-components, this study also supported the findings of recent studies that backward recall tasks are more suitable for short-term memory, and complex span tasks are more suitable for CE. Third, the validity and reliability of the test were verified through more detailed and qualitative analysis based on each item constituting the test by applying item response theory. Fourth, as one of the cognitive characteristics of children with BIF placed in the blind spot of education, the current study may serve as the basic research in identifying the characteristics of WM ability and in planning instructional methods to support them.