Korean Speech-Language & Hearing Association(KSHA)
[ ORIGINAL ARTICLE ]
Journal of Speech-Language & Hearing Disorders - Vol. 33, No. 3, pp.41-57
ISSN: 1226-587X (Print) 2671-7158 (Online)
Print publication date 31 Jul 2024
Received 25 Feb 2024 Revised 07 Jul 2024 Accepted 31 Jul 2024
DOI: https://doi.org/10.15724/jslhd.2024.33.3.041

Think-Aloud를 이용한 5세 아동의 우화 추론 특성

백현주1 ; 전희숙2, *
1루터대학교 루터대학원 언어치료학과 석사
2루터대학교 언어치료학과 교수
Inference Characteristics in Fables of 5-Year-Old Children Using Think-Aloud
Hyun Ju Paik1 ; Hee Sook Jeon2, *
1Dept. of Speech-Language Pathology, Graduate School, Luther University, Master
2Dept. of Speech-Language Pathology, Luther University, Professor

Correspondence to: Hee Sook Jeon, PhD E-mail : jim5776@hanmail.net

Copyright 2024 ⓒ Korean Speech-Language & Hearing Association.
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초록

목적:

본 연구의 목적은 Think-aloud 방법을 이용하여 5세 아동의 우화에서 나타나는 추론 특성을 파악하여 임상 현장에서 효율적으로 추론을 지도하기에 유용한 기초자료를 제시하는 것이다.

방법:

연구의 대상자는 학령전기 5세 일반아동 20명으로, 아동이 우화의 각 문장을 듣고 추론한 내용을 말하도록 하였다. 추론 및 비추론 유형별 절의 수 및 이야기 문법의 구성 요소별 추론 유형을 분석하였다.

결과:

첫째, 연상적 추론의 수와 비율 모두 설명적 추론보다 유의하게 높게 나타났다. 둘째, 비추론 유형 중 바꾸어 말하기의 수와 비율 모두 반복, ‘모르겠다’ 혹은 이야기와 무관한 코멘트 등의 기타보다 유의하게 높게 나타났다. 셋째, 비추론 유형 중 반복의 수와 총 추론절의 수 간에 음의 상관관계가 나타났다. 반복의 수가 많을 때 연상적 및 예측적 추론의 수가 적게 나타났다. 넷째, 이야기 문법의 구성요소 중 배경에서 나타난 추론절의 수가 일화에서의 수보다 적었다. 계기사건에서는 연상적 추론, 예측적 추론이 설명적 추론보다 많이 나타났다. 시도에서는 추론 유형 간에 유의한 차이가 없었다. 결과에서는 연상적 추론이 설명적 추론보다 많이 나타났다.

결론:

이러한 결과는 우화를 이용하여 추론을 지도할 때 아동들의 배경지식과 경험하였던 감정을 포함하는 연상적 추론을 먼저 계획하고, 이야기 문법 또한 고려하여야 함을 나타낸다. 또한 비추론의 유형에 따라 동기를 부여하는 등의 다양한 접근이 필요함을 시사한다.

Abstract

Purpose:

The purpose of this study is to identify the inference characteristics that appear in fables of 5-year-old children using the think-aloud method and to present useful basic data to effectively teach inference in clinical settings.

Methods:

The subjects of the study were 20 children aged 5 years old. Each child listened to each sentence of a fable and explained what they inferred. The number and ratio of clauses for each inferential and non-inferential type and the inference type for each component of story grammar were analyzed.

Results:

First, both the number and proportion of associative inferences were significantly higher than those of explanatory inferences. Second, among the non-inference types, both the number and proportion of paraphrasing were significantly higher than those of repetition and others, such as ‘I don’t know’ or comments unrelated to the story. Third, there was a negative correlation between the number of repetitions and the number of total inference clauses. When the number of repetitions was high, the number of associative and predictive inferences was low. Fourth, among the components of story grammar, the number of inference clauses that appeared in the background was less than that in the anecdote. In initiating events, associative inferences and predictive inferences were more frequent than explanatory inferences. There was no significant difference between the types of inferences in the attempts. In the direct consequences, associative inferences appeared more often than explanatory inferences.

Conclusions:

These results indicate that when teaching inferences using fable, associative inferences that include children's background knowledge and experienced emotions should be planned first, and story grammar should also be considered. It suggests that various approaches, such as providing motivation depending on the type of non-inference, are needed.

Keywords:

Fable, think-aloud, inference

키워드:

우화, 추론

Ⅰ. 서론

실제 혹은 가상의 사건들을 이야기하는 내러티브는 일상생활에서 의사소통의 수단으로 사용된다. 아동들은 2세경에 과거 사건을 자발적으로 이야기할 수 있고, 3세경에는 스스로 만들어 낸 허구적인 이야기를 산출하기 시작하며, 3~5세경에는 시간에 따라 사건을 배열할 수 있다(Kwon et al., 2011). 이러한 이야기 능력은 아동들의 언어발달 척도가 되고 이후 문해력을 예측하는 요인이 되므로 아동 발달에서 중요하게 다루고 있다(Bae, 2022; Chung et al., 2023; Kim, 2014; Stadler & Ward, 2005).

아동들이 생활환경에서 친숙하게 접하는 이야기에는 생활동화, 전래동화, 우화 등의 다양한 유형들이 있다. 생활동화란 일상생활의 경험을 소재로 하고 쉽게 경험할 수 있는 사실적인 삶의 모습을 그리는 이야기이다(Lee & Sung, 2013). 전래동화란 아동을 위해 옛날이야기, 민담, 전설 등과 같은 설화를 동심에 맞게 개작한 이야기이다(Kwon, 2013). 우화란 인간이 아닌 동물이나 식물 등을 주인공으로 하며, 등장인물의 말과 행동을 통해 다양한 교훈을 전달하는 이야기이다(Kang, 2018).

이러한 학령전기 아동들의 이야기 발달 특성이나 교육에 활용된 이야기에 관한 선행 연구들을 살펴보면 생활동화와 같은 일상적 이야기뿐만 아니라 전래동화, 우화 등과 같은 이야기가 혼용되어 있다. 학령전기 아동들을 교육할 때 활용된 이야기에는 생활동화(Jeon, 2023; Lee & Choi, 2015; Lee & Kwon, 2011; Lee & Sung, 2013; Park & Jeon, 2021; Yoon, 2009), 전래동화(Bang & Song, 2022; Jeon, 2023; Kim et al., 2004; Lee, 2017, 2019; Seo & Kim, 2013) 등이 있다. 그리고 학령전기 아동들의 이야기 평가 및 중재에 관한 선행 연구들에서도 생활동화(Im, 2018; Kim, E.-Y., 2010; Kim & Jeon, 2019; Kwak, 2017; Park & Yim, 2020), 전래동화(Kwak, 2017; Lee, 2006; Park, 2019), 우화(Kim, Y.-K., 2010; Kwak, 2017; Lee, 2006; Park, S. H., 2008) 등이 사용되었다.

이러한 다양한 유형의 이야기들에서 나타나는 특성이 아동들의 이야기 이해 정도에 영향을 미칠 수 있다. 일상적 현실에서 일어날 수 있는 사건들을 다루는 생활동화는 아동들이 내용을 이해하기에 좀 더 쉬울 수 있다(Lee & Sung, 2013). 그에 비하여 전래동화나 우화에서는 아동들이 현실 생활에서 접할 수 없는 시대적 배경에서 사건이 진행되기도 하고 비유 중 하나인 의인화를 이용하여 동물을 등장시키기도 한다.

특히 우화는 다른 이야기와 달리 의인화된 동물을 통해 교훈을 전달하는 길이가 짧고 재미있는 이야기이다(Kang, 2018). 이솝우화에는 경솔함, 욕심, 잔인성, 허영, 명예심, 오만 등의 인간적 특성을 가진 동물들이 등장하고, 주인공이 되어 이야기를 이끌어나가며 현실적인 지혜를 알려준다(Kim, 2009). 우화에서 다루어지는 교훈을 구체적으로 살펴보면 정직, 정의, 배려, 존중 등과 더불어 어리석음에 대한 경계, 욕심ㆍ허욕, 지혜, 타인 이해ㆍ배려, 교만ㆍ자만심, 노력, 사회질서ㆍ정의, 인과응보, 임기응변 등이 있다(Kim, 2009). 학령전기부터 대중매체나 멀티미디어 동화, 동화책에서뿐만 아니라 교과서 등에서 우화를 활용하는 이유는 이러한 교훈적 내용을 다양한 주제 안에서 다루고 있기 때문이다(Back & Koh, 2001; Jeong, 2011).

우리나라에서는 교훈을 전달하기 위하여 전래동화 또한 많이 사용되고 있는데, 우화와는 주제나 세계관에서 차이가 있다. 전래동화는 선과 악의 강렬한 대비를 통해 명쾌한 권선징악적인 결말을 보인다(Kim, 2004). 따라서 아동에게 비교적 이해하기 쉬운 교훈을 전달한다. 이러한 전래동화와는 달리 우화의 교훈은 대체로 어리석음을 깨우치고, 삶의 지혜를 발견하는 것을 목적으로 한다(Jeong, 2018). 우화의 교훈은 인간과 닮은 동물들의 과오, 탐욕, 잘못된 판단 등으로 겪게 되는 나쁜 결과와 현실을 비교하고 연결하여 자신의 처지를 파악하고, 삶의 방향을 계획하도록 하며 교육적인 기능을 제공한다(Jeong, 2018). 또한 이솝우화는 권선징악과 같은 이상적인 교훈만을 제시하지 않고, 힘 있고 지혜로운 자가 승리한다는 것을 보여줌으로써 현실주의적이고 상대주의적인 세계관을 나타낸다(Chang, 2018). 선과 악의 극명한 차이를 두고 권선징악의 주제를 전달하는 한국 전래동화와 다른 점이라고 할 수 있다.

지금까지의 우화 관련 선행 연구를 보면, 우화를 이용한 교육 관련 연구가 주를 이루며 일반 아동의 사회 및 정서발달(Lim, 2018), 친사회적 행동(An, 2017; You, 2016), 조망수용능력(You, 2016), 우정 개념(Jung, 2005) 등에 집중되어 있다. 이처럼 우화가 아동에게 다양한 측면에서 긍정적인 영향을 미치는 것으로 밝혀졌으나, 아동들이 비유적 이야기인 우화의 내용들을 이해하는 과정에서 나타나는 추론 특성에 관한 연구는 전무한 실정이다.

교훈적 내용을 의인화된 동물이나 특정한 사건에 빗대어 표현하는 우화를 이해하기 위해서는 추론 능력이 필요하다. 우화는 인간 삶에 대한 교훈을 직접적으로 묘사하는 것이 아니라 의인화된 등장인물의 특징, 다른 사물, 또는 특정한 사건에 간접적으로 그려내는 비유적인 표현 방식을 사용하고 있다(Chang, 2018; Kang, 2018). 의인화된 주인공이 등장하는 우화를 제대로 이해하기 위해서는 직접적으로 드러나지 않고 간접적으로 드러나는 삶의 지혜를 추론할 수 있어야 한다. 이야기의 사실적 정보에 대한 이해를 바탕으로 감정이나 인과적 추론 혹은 빠진 정보에 대하여 인식하고 추론하여 이해하여야 한다(Kim et al., 2022). 추론은 명시된 정보로부터 드러나지 않은 정보를 연결하는 사고 과정으로(Kim, 2022) 우화를 이해하기 위해 필수적인 부분이다. 즉, 교훈을 간접적으로 시사하는 우화의 내용을 이해하기 위해서는 적절한 추론 능력이 요구되는 것이다. 추론 능력은 학령전기부터 발달하므로 아동들의 이야기 이해에 도움이 된다. 3세경에 전체와 부분에 관한 추론 능력이 있어서 ‘얼굴을 쳤다. 코피가 범벅이 되었다’라는 두 문장의 예에서 얼굴과 코피의 관계를 이해한다(Bennett-Kastor, 1983). 4세경에는 전제에 관한 추론이 가능하여 ‘어제 먹은 케이크는 맛있었다’라는 문장에서 ‘화자가 어제 케이크를 먹었다’는 사실을 전제하는 것을 이해한다(Brown, 1975). 5세경에는 인과관계와 단순한 시간적 연결관계를 이해할 수 있고, 7세경에는 5세보다 인과관계에 대해 더 잘 이해한다(Brown, 1975). 또한 5세 아동은 시간적, 인과적 연결관계의 이야기를 산출할 때 구체 명제뿐만 아니라 유추 명제까지 산출할 수 있으며(Kim & Pae, 2004), 문장을 들은 후 예측 추론이 가능하다(Jeong & Choi, 2021; Lee & Hwang, 2007). 그리고 타인의 감정을 추론할 때 바람의 충족 여부뿐만 아니라 양보 행동과 같은 친사회적 행동에 영향을 받을 수 있다는 것을 이해한다(Won & Song, 2009).

이러한 아동들의 추론 능력을 평가하는 방법은 다양하다. 아동에게 이야기를 들려주고 여러 개의 그림 중에 맞는 그림을 고르게 하는 방법(Brown, 1976), 어떤 일을 하는 방법에 대하여 설명하는 문단을 들려주거나 읽게 하고 맞는 것과 틀린 것을 말하게 하는 방법(Bransford & Johnson, 1972), 특정한 사건 앞뒤에 일어나는 일에 대해 기억하여 말하게 하는 방법(Brown & French, 1976; Jo & Chang, 2023), 문단을 들려주거나 읽게 하고 질문 전ㆍ후에 중요한 내용을 말하게 하는 방법(Goelman, 1982), 시간 순서나 논리가 뒤섞인 이야기 두 개를 재조직하여 다시 말하게 하는 방법(Nelson & Gruendel, 1981), 이야기를 읽어주고 사실적 및 추론적 질문에 대답하도록 하는 방법(Chung et al., 2023; Crais & Chapman, 1987; Kim et al., 2022; Park & Yim, 2020; Shin & Ko, 2020) 등이 있다.

아동은 학령전기부터 내적 및 외적 단서를 통합하여 추론하는 능력이 발달하나 측정하는 도구가 언어적 유능성을 요구한다. 그러므로 측정 도구의 한계를 해결하고 연령에 따른 발달적 경향을 파악하기 위하여 그림을 이용한 과제 구성을 통해 학령전기 아동의 추론 특성 연구에 활용하고 있다(Chung & Yi, 2006; Shin & Ko, 2020). 그림과 함께 이야기 전체 내용이 아닌 한 문장씩을 읽거나 듣고 추론한 내용을 말하도록 하는 Think-aloud 방법 또한 추론 능력을 평가하기 위해 사용한다. 머릿속 사고 과정을 말로 표현하는 이 방법을 소리 내어 생각하기, 생각 말하기, 중얼거리며 생각하기, 사고의 언어화 혹은 사고발화법 등으로 지칭한다(Park, E., 2008). 이것은 이야기의 이해 과정 중에 발생하는 추론 특성을 즉각적으로 수집할 수 있다. 추론이 발생하는 시기에 따라 이야기를 읽거나 듣는 중에 발생되는 추론과 읽거나 들은 후에 발생되는 추론으로 나눌 수 있는데(Park et al., 1999; Yu, 2010), Think-aloud 방법은 이야기를 이해하는 중에 발생되는 추론으로, 평가하기 어려운 사고 과정의 특성을 알아보기에 용이하다(Kim & Lee, 2016).

Think-aloud 방법은 학령기, 성인뿐만 아니라 학령전기 아동들을 대상으로 적용되었으며 추론 능력과 인지적 행동수정의 하나의 방법으로 적용하였다. 학령기 일반 아동(Kim, 2017; Kim & Koh, 2019; Yu, 2010), 단순언어장애 아동(Yu, 2010), 읽기부진아동(Kim, 2017; Kim & Koh, 2019; Laing & Kamhi, 2002), 일반 청년층과 노년층(Park & Yoon, 2014), 비우세반구 손상 성인(Suh, 2001) 등을 대상으로 추론 능력을 연구하였다. 텍스트를 한 문장씩 읽은 후에 드는 생각을 자유롭게 이야기하도록 하고 설명적(explanatory), 예측적(predictive), 연상적(associative) 추론 특성을 연구하였다(Kim, 2017; Laing & Kamhi, 2002; Park & Yoon, 2014; Suh, 2001; Trabasso & Magliano, 1996; Yu, 2010). 설명적 추론은 이야기의 사건과 등장인물의 행위 사이에 인과관계를 설명하는 추론이다. 예측적 추론은 이야기의 사건에 대한 미래의 결과를 추측하고 앞으로 일어날 사건을 예상하는 추론이다. 연상적 추론은 이야기에 대한 배경지식을 활용하고, 명시되어 있지 않은 정보를 추가하는 것이다. 그리고 Think-aloud 방법은 대상자들이 접하는 여러 상황 혹은 활동들에서 인지적 행동수정을 위한 중재 방법 중 하나인 자기 교시법(self-instruction)으로도 활용되었다. 일반 중학생(Hwang, 2006), 일반 초등학생(Cho & Sung, 2007; Hwang, 2006), 주의력결핍 과잉행동장애 초등학생(Cho & Sung, 2007; Du & Son, 2003) 등을 대상으로 적용되었다.

학령전기 아동을 대상으로 한 Think-aloud 관련 선행 연구들에서는 인지적 행동수정의 하나의 방법인 자기교시법 적용이 주를 이룬다. 5, 6세 아동을 대상으로 자기교시법과 대인 간 문제해결 훈련을 결합한 선행 연구(Camp & Bash, 1981)를 참조하여 Think-aloud 활동을 실시한 결과 기억력, 사고력 등이 향상되었다(Kim, 1999). 그리고 주의력결핍 과잉행동장애가 있는 5, 6세 아동의 과잉활동을 조절하기 위한 자기교시법으로, 미술활동에서 스스로에게 내적 언어를 사용하여 행동을 바르게 변화하도록 하는 중재법으로 적용되었다(Lim & Ghim, 2004).

Think-aloud 방법을 이용한 추론 연구는 대부분 학령기 아동 이상의 연령대를 대상으로 하고 학령전기 아동에 관한 연구는 전무하다. 추론 특성을 연구할 때 텍스트 읽기에만 국한되지 않으므로 그림을 이용하여(Chung & Yi, 2006; Shin & Ko, 2020) 학령전기 아동을 대상으로 실시할 수 있다. 그리고 Think-aloud 방법은 이야기를 이해하는 과정에서 생각하는 것을 소리 내어 말하게 하는 방법으로(Kim, 1999) 이야기의 한 문장씩을 듣고 대답한다(Yu, 2010). 학령전기 4, 5세 아동은 성인과 대화를 주고받는 동안 적절하게 주의를 기울이며 선행 발화에 대해 98.60% 의미있는 연결 발화를 할 수 있다(Lee & Kim, 2001). 그러므로 추론 능력이 발달하고 있는 학령전기 아동을 대상으로 Think-aloud 방법으로 추론 특성을 살펴볼 필요가 있다.

그러므로 본 연구에서는 Think-aloud 방법을 이용하여 학령전기 5세 아동이 동물을 의인화한 비유적 담화인 우화의 내용을 추론하는 특성에 관하여 살펴보고자 하였다. Think-aloud는 우화를 한 문장씩 듣고 이해하는 중에 나타나는 추론 특성을 살펴보고, 이를 통하여 추론의 여부와 추론 유형 및 추론이 나타나지 않을 때 비추론적 특성 등을 파악하고, 또한 우화의 이야기 문법에 따라 추론의 특성이 어떠한지를 파악하였다. 본 연구 결과가 동물을 의인화한 우화를 이용하여 다양한 추론을 유도할 때 활용할 수 있는 기초자료로 활용되기를 기대한다.


Ⅱ. 연구 방법

1. 연구 대상

본 연구는 경기 지역에 거주하는 생활연령 5세 아동 20명을 대상으로 하였으며, 구체적인 연구 대상자 선정 기준은 다음과 같다. 첫째, 취학전 아동의 수용언어 및 표현언어 발달척도(Preschool Receptive-Expressive Language Scale: PRES, Kim et al., 2003) 실시 결과 통합언어연령이 -1SD 이상인 아동, 둘째, 보호자에 의해 언어 및 지적 능력이 정상이며 기질적, 정서적 문제가 없다고 보고된 아동, 셋째, 보호자에 의해 시각 및 청각 등의 감각장애와 신체 발달, 신경계 결함 등의 기타 다른 장애를 동반하지 않는다고 보고된 아동을 대상으로 하였다. 대상자의 연령 정보는 Table 1과 같다.

Participants’ information

학령전기 5세 아동을 연구 대상으로 한 이유는 5세 아동이 이야기 전체 내용을 듣고 다시 말할 수 있고(Kwon et al., 2018), 이야기를 산출할 때 구체 명제뿐만 아니라 유추 명제까지 산출할 수 있으며(Kim & Pae, 2004), 예측 추론이 가능하기 때문이다(Jeong & Choi, 2021: Lee & Hwang, 2007). 그리고 Think-aloud 방법을 학령전기 5~6세 아동에게 적용할 수 있기 때문이다(Kim, 1999; Lim & Ghim, 2004).

2. 연구 도구

본 연구의 우화는 대상 아동의 연령, 우화의 교훈 내용 등을 고려하여 선정하였다. 선행 연구 중 우화의 인성교육적 요소(Kang, 2018), 유아의 도덕성 이해(Kim, 2014)를 참조하였고, 참여와 협동, 배려, 책임을 주제로 하여 우화를 선정하였다. 구체적으로 2~5세 아동을 대상으로 우화를 이용하여 중재한 연구들과 학령전기 아동을 대상으로 개발된 우화 교재(An, 2017; Jo, 2017; Lim, 2018; You, 2016)를 참고하여 ‘사자와 은혜 갚은 생쥐’, ‘말과 당나귀’, ‘소금 나르던 당나귀’의 세 편을 자료로 선정하였다. 연습 과제는 학령전기 아동 말더듬 검사에 적용되는 우화인 ‘토끼와 거북이’를 이용하였다(Sim et al., 2010).

우화의 문장은 이야기 문법을 고려하여 배경, 계기사건, 시도, 결과로 나누어 구성하였다(Kim, 2017; Kwon et al., 2018). 각 우화마다 배경 1개와 계기사건, 시도, 결과로 구성된 일화 2개씩으로 구성하였으며, 우화의 첫 문장에는 배경과 계기사건을 동시에 제시하였다. 일화 중 등장인물의 감정, 생각, 의지 등의 추론과 관련된 내적반응, 내적계획, 결말은 제외하였다.

우화의 문장 길이는 Think-aloud 방법을 적용한 선행 연구를 참조하였다. Think-aloud 방법으로 3~6학년 학령기 아동의 추론 능력을 분석할 때 교과서에 실린 이야기의 평균 문장 수, 문장 당 어절 수를 고려하였다(Jeong, 2009; Kim, 2017). 본 연구는 학령전기 5세 아동이 대상인 것을 고려하여 평균 문장 수와 평균 어절 수를 조절하였다. 학령전기 아동의 이야기 능력을 평가하기 위하여 제시되는 이야기의 평균 문장 수와 평균 어절 수는 한국어 이야기 평가(Kwon et al., 2018)에서 10문장, 6어절이며, 한국 아동 메타-화용언어 검사(Kim et al., 2022)에서 5문장, 7.6어절이다. 이에 따라 본 연구에서는 각 우화의 문장 수 8개, 문장당 6~10어절로 구성하였다.

각 우화에서 한 문장당 하나의 그림을 제시하며 총 8개의 그림과 8개의 문장을 제시하였다. 제시되는 그림의 크기는 가로 18cm×세로 18cm로 제작하였다(Sim et al., 2010). 연습 과제에 사용된 우화는 총 6개 그림과 6문장으로 구성하였으며, 문장의 길이와 그림 크기는 본 검사 도구와 동일하게 제작하여 사용하였다.

이렇게 최종 수정된 이야기는 언어치료를 전공하였고 1급 언어재활사 자격증을 소지한 경력 3년 이상의 언어치료사 5명으로부터 이야기 문법의 난이도 및 문장 길이가 적절한지, 검사 목적에 부합한 지에 대하여 타당도를 검증받았다. Likert 5점 척도를 실시한 결과, 이야기 문법의 난이도 및 문장 길이의 적절성은 각각 4.6점, 4.9점으로 나타났다. 따라서 본 검사 도구로 최종결정하였다.

3. 연구 절차

1) 예비 실험

본 실험을 실시하기 전 5세 아동 2명을 대상으로 예비 실험을 실시하였다. 검사자는 아동에게 그림을 제시하면서 해당 문장을 들려준 후 그림을 가리고 떠오르는 생각을 자유롭게 산출하도록 유도하였다. 아동은 문장을 듣고 생각하는 것을 소리 내어 말하였다. 학령기 아동 및 성인의 추론 특성에 관한 선행 연구(Kim, 2017; Suh, 2001; Yu, 2010)에서 검사자는 한 문장씩 제시하고 발생하는 생각을 언어로 표현하게 하였다. 구체적으로 검사자가 “방금 이야기를 들으면서 드는 생각을 편하게 말해보세요”라고 유도할 때 아동이 즉시 대답하지 못하거나 짧게 대답하는 경우가 많았다. 그리하여 “방금 이야기를 듣고 어떤 생각이 들었어요?”라고 발문을 수정하였다. 대답이 없을 경우 학령기 아동의 추론 연구(Jeong & Choi, 2021; Kim, 2017)를 참고하여 같은 발문을 1회 더 제시하였다. 학령전기 아동의 이야기 산출 연구에서의 “또?”, “더 이야기해줄래?” 등의 추가 발문을 참고하여(Han, 2015; Kim, 2006) 아동이 한두 개의 단어로 짧게 대답할 경우 “조금 더 길게 말해볼래요?”라고 추가 질문을 하였다.

2) 본 실험

본 실험은 조용한 공간에서 검사자와 아동이 1 : 1로 진행하였다. 먼저 대상자 선정을 위하여 PRES를 실시한 뒤 약 5분간의 휴식하였다. 그리고 본 과제를 진행하기 전에 Think-aloud 방법을 지도하기 위하여 연습 과제를 실시하였다. 연습 과제는 6개의 문장으로 구성하였고, 검사자는 아동에게 그림을 제시하면서 해당 문장을 들려준 후 그림을 가리고 “방금 이야기를 듣고 어떤 생각이 들었어요?”라고 발문하였다. 아동이 응답하지 않거나, 한두 개의 단어 등으로 짧게 응답할 경우, 1회 더 발문하거나 “조금 더 길게 말해볼래요?” 등과 같은 추가 발문을 통하여 아동이 자신의 생각을 적극적으로 표현할 수 있도록 유도하였다. 그다음, 본 과제를 실시하였다. 연습 과제와 마찬가지로 본 과제에서도 추가 발문을 1회 더 제시하였다. 즉 아동이 5초 이상 무응답이거나 짧게 응답하면 동일한 발문을 한 번 더 제시하고, 이후에도 5초 이상 무응답이면 다음 문장으로 넘어갔다(Kim & Koh, 2019). 검사자는 아동이 발화한 내용을 녹화하여 전사하였다.

4. 자료 분석

검사자는 아동이 산출한 발화를 Think-aloud 방법을 이용한 선행 연구를 참고하여 의미에 초점을 둔 의미 단위(idea units)로 구분하기 위하여 절(clause) 단위로 분석하였다(Carlson et al., 2014; Kim, 2017; Laing & Kamhi, 2002; Yu, 2010). 주어와 서술어로 이루어진 절은 독립된 생각을 나타내며(DiLollo, 2001), 한국어 자료를 대상으로 할 때도 하나의 완전한 생각을 나타내는 절을 분석의 기본 대상으로 할 수 있다(Nam & Ko, 1993). 그러므로 본 연구도 절 단위를 분석 기준으로 하였다.

절은 하나의 주어와 서술어, 그 외 다른 수식어를 포함하지만, 구어체에서는 주어의 생략이 빈번하므로 주체를 서술하는 용언인 동사와 형용사, 체언 + ‘-이다’를 중심으로 절을 구분하였다(Suh, 1994; Suh, 2001). 대등 및 종속 접속문은 절로 나누어서 분석하였고, 종속절이 문장성분이 되어 의미상 분리될 수 없는 내포문은 독립된 절로 분석하지 않았다.

발화를 절로 나눈 후 절을 다시 추론절과 비추론절로 구분하였다. 추론절은 들려준 문장에서 직접 드러나지 않은 정보를 선행문장과 자신의 배경지식에 근거하여 유추한 절이고 비추론절은 추론 외 진술이다(Kim, 2017; Park & Yoon, 2014; Schmitter-Edgecombe & Bales, 2005; Suh, 2001; Trabasso & Magliano, 1996; Yu, 2010; Zwaan & Brown, 1996). 추론절과 비추론절의 유형은 Kim(2017)Yu(2010) 기준을 수정ㆍ보완하여 적용하였으며, 구체적인 예시는 Appendix 1에 제시하였다.

1) 추론 유형에 따른 절의 수 및 비율

추론의 유형을 분석하기 위하여 Kim(2017), Park과 Yoon(2014), Suh(2001), Yu(2010)의 연구를 참고하여 설명적 추론, 예측적 추론 및 연상적 추론으로 구분하였다.

설명적 추론이란 보통 ‘왜’라는 질문에 답하는 내용으로, 이야기 내에서 이미 발생한 사건의 원인이나 동기 등을 추론하는 것이다. 방금 들려준 문장을 기준으로 했을 때 과거지향적이다. 예를 들어 ‘당나귀는 다시 일어나려고 했지만 잘되지 않았어요’라는 문장을 듣고 선행문장에 근거하여 ‘무거워서’라는 이유를 산출한 경우이다.

예측적 추론이란 들려준 문장에 근거하여 앞으로 발생할 사건 등에 대하여 추론하는 미래지향적이다. 이야기 속에서 이미 발생한 사건이나 행동에 대한 미래의 결과를 추측하는 추론으로 앞으로 가능할 사건을 예측하고 등장인물의 행동 및 감정 등을 예상하는 것이다. 예를 들어 ‘생쥐는 사자 위로 올라가 장난을 쳤어요’라는 문장을 듣고 ‘생쥐를 잡아먹을 것 같아요’라고 미래의 결과를 예측하는 것이다. 연상적 추론이란 들려준 문장에 관한 자신의 배경지식을 활용하여 등장인물의 행동이나 감정 등을 추론하는 것이다. 선행문장을 참고하기보다 현재 문장의 내용과 관련된 배경지식에 기초하여 등장인물의 행동 및 감정 등을 산출하는 것이다. 예들 들어 ‘당나귀는 개울가 깊은 곳에서 일부러 넘어졌어요’라는 문장을 듣고 자신의 일반적인 배경지식에 근거하여 ‘쟤(당나귀)는 숲에서 사는 애인데’라고 추론한 경우이다. 본 연구에서는 등장인물에 대한 감정 추론을 사건의 시점에 따라 추론의 유형을 구체적으로 세분화하였다. 앞으로 겪게 될 사건 혹은 행동에서 유발되는 등장인물의 감정은 예측적 추론으로, 현재 들려준 문장 내 등장인물의 감정은 연상적 추론으로 보았다. 추론 유형에 대한 구체적인 기준과 예시는 Appendix 1에 제시하였다.

추론 유형별 특성을 알아보기 위하여 절의 수와 비율을 구하여 비교하였다(Trabasso & Magliano, 1996). 추론 유형에 따른 절의 수는 총 추론절 중에서 설명적 추론, 예측적 추론, 연상적 추론에 해당하는 절의 수로 구하였다. 추론 유형에 따른 절의 비율은 총 추론절의 수 중에서 설명적 추론, 예측적 추론, 연상적 추론절의 수가 차지하는 백분율로 구하였다.

2) 비추론 유형에 따른 절의 수 및 비율

비추론의 유형을 분석하기 위하여 Park과 Yoon(2014), Suh(2001), Yu(2010)의 연구를 참고하여 바꾸어 말하기, 반복 및 기타로 구분하였다. 바꾸어 말하기는 방금 들려준 문장의 의미는 유지한 채 표현만 바꾸어 말하는 것이다. 반복은 들려준 문장을 그대로 다시 말하는 것이다. 기타는 이야기에 대한 개인적인 감정이나 느낌 및 경험을 이야기한 경우, 이야기 내용과 무관한 코멘트, 이야기 내용에 대한 질문이나 대명사로만 표현한 경우, 무반응하거나 ‘모르겠다’고 반응한 경우 등이다. 비추론 유형에 대한 구체적인 기준은 Appendix 1에 제시하였다.

비추론 유형별 특성을 알아보기 위하여 절의 수와 비율을 구하여 비교하였다(Park & Yoon, 2014; Suh, 2001; Yu, 2010). 비추론 유형에 따른 절의 수는 총 비추론절 중에서 바꾸어 말하기, 반복, 기타에 해당하는 절의 수로 구하였다. 비추론 유형에 따른 절의 비율은 총 비추론절의 수 중에서 바꾸어 말하기, 반복 및 기타의 절의 수가 차지하는 백분율로 구하였다.

3) 이야기 문법에서의 추론 유형

아동들에게 들려줄 우화의 문장을 배경, 계기사건, 시도, 결과의 이야기 문법에 근거하여 구성하였다(Kang et al., 2024; Kim, 2017; Kwon et al., 2018). 우화 3개의 이야기 문법, 즉 배경, 계기사건, 시도, 결과에서 나타난 평균 추론절의 수를 각각 구하고 이야기 문법 간 그 수를 비교하였다. 그리고 각 이야기 문법별 산출된 추론절의 평균 수를 구하여 추론 유형에 따라 비교하였다.

5. 신뢰도

신뢰도 평가는 제1의 평가자인 연구자와 제2의 평가자가 별도로 전체 자료에서 무작위로 선정한 20%의 자료를 평가하였다. 제2의 평가자는 언어재활사 1급 자격증을 소지한 임상 경력 5년 이상의 평가자로 하였다. 신뢰도 평가 전에 연구자는 제2의 평가자에게 평가의 목적과 분석 기준에 대하여 설명하고 충분히 숙지하도록 하였다. 추론절의 수, 비추론절의 수, 추론 유형, 비추론 유형에 대한 일치율은 92%, 94%, 91%, 100%였다.

6. 결과 처리

본 연구에서는 학령전기 5세 아동에게 Think-aloud 방법을 적용하였을 때 우화에서 나타나는 추론 특성을 알아보기 위하여 SPSS for Windows 25.0 프로그램을 사용하였다. 추론 유형 간 절의 수와 비율, 비추론 유형 간 절의 수와 비율, 이야기 문법 간 추론절의 수 및 각 이야기 문법 내 추론 유형 간 절의 수에 차이가 있는지를 검증하기 위하여 Kruskal-Wallis test를 실시하였고, Mann-Whitney U 검정을 통해 사후검정을 실시하였다. 사후검정은 Bonferroni correction의 방법에 따라 유의수준을 .017(.05/3)로 하였다. 추론 및 비추론 유형 간 상관관계를 살펴보기 위해 Spearman의 등위상관분석을 실시하였다.


Ⅲ. 연구 결과

1. 추론 유형 특성

아동이 산출한 추론 유형 간 절의 수와 비율을 비교한 결과는 Table 2와 같다. 연상적 추론이 나타난 절의 수는 평균 8.75개(SD=5.82)로 가장 많았고, 예측적 추론은 평균 8.15개(SD=6.68), 설명적 추론은 평균 3.30개(SD=3.06) 순으로 나타났다. 추론 유형 간 절의 수에서 유의한 차이가 있었다(χ2=10.097, p<.01).

Descriptive statistics and Kruskal-Wallis test results of the number and proportion of clauses between inference types

연상적 추론이 나타난 절의 비율은 평균 43.81%(SD=24.58), 예측적 추론은 평균 36.86%(SD=24.64), 설명적 추론은 평균 19.33%(SD=15.07) 순으로 연상이 가장 높게 나타났다. 추론 유형 간 절의 비율 또한 유의한 차이가 있었다(χ2=10.924, p<.01).

유의한 차이를 보인 추론 유형 간 절의 수와 비율을 구체적으로 알아본 결과는 Table 3과 같다. 추론 유형에 따른 절의 수에 차이가 있는지를 살펴본 결과, 연상적 추론이 나타난 절의 수가 설명적 추론보다 많았고(Z=-3.139, p<.017), 설명적 추론과 예측적 추론 간에는 유의한 차이가 없었으며(Z=-2.221, p>.017), 예측적 추론과 연상적 추론 간에도 유의한 차이가 없었다(Z=-.569, p>.017).

Mann-Whitney U test results for the number and proportion of clauses between inference types

추론 유형에 따른 절의 비율에 차이가 있는지를 살펴본 결과, 연상적 추론이 나타난 절의 비율 또한 설명적 추론보다 높았고(Z=-3.194, p<.017), 설명적 추론과 예측적 추론 간에는 유의한 차이가 없었으며(Z=-2.288, p>.017), 예측적 추론과 연상적 추론 간에도 유의한 차이가 없었다(Z=-.907, p>.017).

2. 비추론 유형 특성

아동이 산출한 비추론 유형 간 절의 수와 비율을 비교한 결과는 Table 4와 같다. 바꾸어 말하기가 나타난 절의 수가 평균 14.80개(SD=13.26)로 가장 많았고, 기타 평균 3.05개(SD=4.88), 반복 평균 0.75개(SD=2.17) 순으로 나타났다. 비추론 유형 간 절의 수에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다(χ2=31.696, p<.001).

Descriptive statistics and Kruskal-Wallis test results of the number and proportion of clauses between non-inference types

바꾸어 말하기가 나타난 절의 비율은 평균 73.50%(SD=34.06), 기타 평균 24.20%(SD=34.72), 반복 평균 2.30%(SD=6.93) 순으로 바꾸어 말하기가 가장 높은 것으로 나타났다. 비추론 유형 간 절의 비율 또한 통계적으로 유의한 차이가 있었다(χ2=36.632, p<.001).

유의한 차이를 보인 비추론 유형 간 절의 수와 비율을 구체적으로 알아본 결과는 Table 5와 같다. 비추론절 유형에 따른 절의 수에 차이가 있는지를 살펴본 결과, 바꾸어 말하기가 나타난 절의 수가 반복보다 많았고(Z=-5.184, p<.017), 바꾸어 말하기의 수가 기타보다 많았다(Z=-3.794, p<.017). 반복과 기타 간에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다(Z=-2.512, p>.017).

Mann-Whitney U test results for the number and proportion of clauses between non-inference types

비추론절 유형에 따른 비율에 차이가 있는지 살펴본 결과, 바꾸어 말하기가 나타난 절의 비율이 기타보다 높았고(Z=-4.220, p<.017), 바꾸어 말하기의 비율이 반복보다 높았다(Z=-5.485, p<.017). 반복과 기타 간에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다(Z=-2.747, p>.017).

3. 추론 및 비추론 간 상관

추론절 및 비추론절의 수 간에 상관관계가 있는지를 살펴본 결과는 Table 6과 같다. 반복의 수가 총 추론절(r=-.614, p<.01), 연상적 추론(r=-.603, p<.01), 예측적 추론(r=-.528, p<.05)의 수와 음의 상관관계가 있었다. 그리고 총 추론절의 수는 설명적 추론(r=.634, p<.01), 예측적 추론(r=.656, p<.01), 연상적 추론(r=.572, p<.01)의 수와 양의 상관관계가 있었다. 총 비추론절의 수는 바꾸어 말하기(r=.860, p<.01), 반복(r=.468, p<.05)의 수 간에 양의 상관관계가 있었다.

Correlation between inference and non-inference

4. 이야기 문법에서의 추론 특성

1) 이야기 문법 간 추론절의 수 비교

이야기 문법 간 추론절의 수를 비교한 결과는 Table 7과 같다. 시도에서 나타난 추론절의 수는 평균 .87개(SD=.52), 결과에서 평에서 평균 .87개(SD=.47), 계기사건에서 평균 .78개(SD=.38), 배경에서 평균 .17개(SD=.30) 순으로, 시도와 결과에서 가장 많았고, 배경에서 가장 적은 것으로 나타났다. 이야기 문법 간 추론절의 수에서 유의한 차이가 있었다(χ2=26.438, p<.001).

Descriptive statistics and Kruskal-Wallis test results on the number of inference clauses between story grammar

유의한 차이를 보인 이야기 문법 간 절의 수를 구체적으로 알아본 결과는 Table 8과 같다. 이야기 문법 간 추론절의 수에 차이가 있는지 살펴본 결과, 배경과 계기사건(Z=-4.444, p<.017), 배경과 시도(Z=-4.074, p<.017), 배경과 결과 간에 통계적으로 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다(Z=-4.230, p<.017). 그러나 계기사건과 시도(Z=-.610, p>.017), 시도와 결과(Z=-.150, p>.017), 계기사건과 결과(Z=-.841, p>.017)간에는 유의한 차이가 나타나지 않았다.

Mann-Whitney U test results for the number of inference clauses between story grammar

2) 이야기 문법별 추론 유형 비교

이야기 문법별 추론 유형 간 절의 수를 비교한 결과는 Table 9와 같다. 배경에서 연상적 추론이 평균 .08개(SD=.21), 예측적 추론 평균 .05개(SD=.12), 설명적 추론 평균 .00개(SD=.00) 순으로 나타났고, 추론 유형 간 절의 수에서 유의한 차이가 없었다(χ2=3.281, p>.05). 계기사건에서는 연상적 추론 평균 .34개(SD=.20), 예측적 추론 평균 .33개(SD=.26), 설명적 추론 평균 .12개(SD=.13) 순으로 나타났고, 추론 유형 간 절의 수에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다(χ2=13.058, p<.01). 시도에서는 예측적 추론 평균 .41개(SD=.34), 연상적 추론 평균 .28개(SD=.27), 설명적 추론 평균 .17개(SD=.19) 순으로 나타났고, 추론 유형 간 절의 수에서 유의한 차이가 없었다(χ2=5.522, p>.05). 결과에서는 연상적 추론 평균 .45개(SD=.38), 예측적 추론 평균 .28개(SD=.35), 설명적 추론 평균 .14개(SD=.19) 순으로 나타났고, 추론 유형 간 절의 수에서 유의한 차이가 있었다(χ2=6.193, p<.05).

Descriptive statistics and Kruskal-Wallis test results for inference types by story grammar

유의한 차이를 보인 계기사건과 결과에서 추론 유형 간 절의 수를 구체적으로 알아본 결과는 Table 10과 같다. 계기사건에서 추론 유형 간 절의 수에 차이가 있는지 살펴본 결과, 예측적 추론의 수가 설명적 추론보다 많았고(Z=-2.754, p<.017), 연상적 추론의 수가 설명적 추론보다 많았다(Z=-3.438, p<.017). 예측적 추론과 연상적 추론 간에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다(Z=-.491, p>.017). 결과에서 추론 유형 간 절의 수에 차이가 있는지 살펴본 결과, 연상적 추론의 수가 설명적 추론보다 많았다(Z=-2.525, p<.017). 설명적 추론과 예측적 추론(Z=-.663, p>.017), 예측적 추론과 연상적 추론 간에는 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다(Z=-1.543, p>.017).

Mann-Whitney U test results for inference types by story grammar


Ⅳ. 논의 및 결론

본 연구에서는 Think-aloud 방법을 이용하여 5세 일반 아동의 우화 추론 특성을 살펴보기 위하여 추론 유형 간 절의 수와 비율, 비추론 유형 간 절의 수와 비율, 추론 및 비추론 간에 상관, 이야기 문법 간 추론절의 수 및 이야기 문법별 추론 유형 등을 분석하였다.

첫째, 추론 유형 간 절의 수와 비율을 비교한 결과, 연상적 추론을 나타내는 절이 가장 많이 나타났으며, 예측적 추론, 설명적 추론 순으로 나타났다. 연상적 추론의 수와 비율 모두 설명적 추론보다 유의하게 높게 나타났다. 이러한 결과는 5세 아동의 동물에 관한 배경지식의 활용, 감정 추론 및 제시된 그림 자료 등의 영향으로 생각할 수 있다.

5세 아동은 의인화된 동물이 등장하는 우화의 내용을 추론하는 과정에서 동물에 대한 배경지식에 기초하여 등장인물의 행동이나 감정을 추론하였고, 따라서 연상적 추론이 많이 나타났다고 볼 수 있다. 우화에서는 현실에서 흔히 발견할 수 있는 인간의 여러 가지 성격들을 가진 동물이 의인화되어 주인공으로 나타난다(Kim, 2009). 연상적 추론은 문장의 내용과 관련된 배경지식을 활용하는 것인데, 본 연구의 대상자인 학령전기 5세 아동은 우화의 등장인물에 대한 배경지식을 활용하여 연상적 추론을 산출하는 경우가 많았다. 예를 들어 ‘사자는 힘이 세잖아요’, ‘쥐는 치즈를 먹는 치즈 쥐잖아요’ 등과 같이 동물의 특성에 대한 지식을 활용한 연상적 추론이 많이 나타났다. 본 연구와 마찬가지로 배경지식을 활용한 연상적 추론은 성인들을 대상으로 한 연구에서도 많이 나타났다. 51~73세 정상 성인에게 연상적 추론이 많이 나타났는데, 나이가 많은 성인들은 본인의 경험이나 들어왔던 내용들을 말하는 경우가 많았다(Suh, 2001). 65세 이상의 정상 노인과 20~30대 정상 청년 또한 연상적 추론을 가장 많이 산출하였는데, 연령이 높을수록 일반상식이 증가하고 의미적인 확장이 이루어지므로(Beier & Ackerman, 2001) 자신의 배경지식에 기초하는 연상적 추론이 많이 나타난 것으로 해석하였다(Park & Yoon, 2014). 본 연구에서도 아동이 가지고 있는 동물에 대한 배경지식이 연상적 추론에 활용됨을 알 수 있었다. 그러므로 우화를 이용하여 이야기를 지도할 때 등장하는 동물의 특성을 미리 다루어 내용 이해와 추론을 유도하기 용이할 것으로 사료된다.

또 자신의 경험에 기초하여 등장인물의 감정을 추론하는 학령전기 5세 아동의 특성이 연상적 추론 산출에 영향을 미친 것으로 보인다. 이 결과는 5세 아동이 타인의 정서를 추론할 수 있다는 선행 연구(Chung & Yi, 2006)와 일관된다. 연상적 추론에는 자신의 배경지식과 함께 자신의 경험에 기초한 추론이 포함된다. 본 연구대상자들은 들려준 문장에서 나타날 수 있는 등장인물의 현재 감정을 추론하여 ‘화난다, 슬프다, 힘들다.’ 등과 같이 표현하는 경우가 많았다. 이것은 학령전기 아동이 이야기 내에서 기본적인 감정을 추론할 수 있는 능력이 있으므로(Denham & Couchoud, 1990) 연상적 추론의 수가 많았던 것으로 볼 수 있다.

그다음, 우화 문장과 함께 제시된 그림 자료가 본 연구대상자들의 연상적 추론 산출에 영향을 미친 것으로 생각할 수 있다. 학령기 대상의 선행 연구들과 달리(Kim, 2017; Kim & Koh, 2019; Yu, 2010), 본 연구의 대상은 학령전기 5세 아동으로 우화의 문장을 들려줄 때 그림도 함께 제시되었다(Chung & Yi, 2006; Shin & Ko, 2020). 학령전기 아동은 표정이나 자신이 경험한 상황을 해석하여 타인의 감정을 추론할 수 있으므로(Boone & Cunningham, 1998; Denham & Couchoud, 1990) 이야기를 들으면서 그림 자료에서 나타나는 등장인물의 표정이나 상황을 보고 시각적인 도움을 받을 수 있다. 본 연구에서는 우화 문장을 들려준 후 그림 자료를 뒤집고 질문을 하였지만, 대상자는 그림을 기억하고 등장인물의 현재 감정을 표현할 수 있었고, 그것이 연상적 추론의 산출에 영향을 미쳤을 것으로 보인다. 그러므로 학령전기 아동이 추론할 때 단순히 언어뿐만이 아니라 그림을 함께 고려해야 함을 알 수 있다. 이후 학령전기 아동에게 추론을 지도할 때 적절한 그림 자료를 사용하여 추론을 유도할 수 있을 것이다.

본 연구의 학령전기 5세 아동에게 설명적 추론이 연상적 추론보다 유의하게 적게 나타났다. 이것은 제시된 문장의 이야기 문법에 영향을 받은 것으로 생각할 수 있다. 등장인물의 감정, 생각, 의도, 책략 등을 나타내는 내적 반응이나 내적 계획은 등장인물에게 동기를 부여하고 등장인물이 시도할 행동의 원인이나 이유가 될 수 있다. 결말은 등장인물이 결과에 대하여 가지는 감정적 반응이나 생각 또는 행위이므로 결말 또한 인과관계의 추론을 유도할 수 있다. Think-aloud 방법을 적용할 때 들려주는 문장에 내적 반응, 내적 계획 및 결말 등의 이야기 문법을 포함한 경우, 학령기 단순언어장애 아동과 생활연령 및 언어연령 일치 집단인 일반 아동 모두에게 설명적 추론이 많이 나타났다(Yu, 2010). 이에 비하여 이야기 문법을 배경, 계기사건, 시도 및 결과로 단순화하여 제시한 경우, 읽기이해부진 아동과 일반 아동 모두 설명적 추론의 수가 적었다(Kim, 2017). 본 연구에서도 내적 반응, 내적 계획 및 결말과 같은 등장인물의 감정이나 의도 등이 포함된 요소들을 제외하고 이야기 문법을 단순화하여 제시한 결과 Kim(2017)의 연구에서처럼 설명적 추론이 적게 나타났다. 이야기 문법의 특성과 구성이 추론의 유형에 영향을 미친 것으로 생각할 수 있다.

요약하면 본 연구의 학령전기 5세 아동은 동물에 대한 배경지식이나 감정적 경험에 기초한 연상적 추론은 많이 나타났지만, 행동의 원인이나 이유에 관한 설명적 추론을 적게 산출하였다. 이것은 학령전기 5세 아동에게 Think-aloud 방법을 적용하였을 때 추론을 유도할 수 있으며, 우화에서 의인화된 동물에 대한 지식이나 개인의 감정적 경험을 토대로 추론할 수 있다는 것을 나타낸다. 그리고 아동들은 우화에서 의인화된 동물의 특성을 이야기의 사건 진행과 연관 지어 생각할 수 있으므로, 의인화를 이해할 수 있는 아동들에게 우화가 유용한 자료임을 보여준다. 그러므로 학령전기 5세 아동을 대상으로 이야기의 추론적 이해를 지도할 때 아동들의 배경지식과 관련되고 아동들이 경험한 감정이 포함된 이야기를 선정하는 것이 유용하다는 것을 시사한다.

둘째, 비추론 유형 간 절의 수와 비율을 비교한 결과, 바꾸어 말하기가 가장 많이 나타났으며, 기타, 반복 순으로 많이 나타났다. 바꾸어 말하기의 수와 비율 모두 기타, 반복보다 유의하게 높게 나타났다. 이 결과는 학령기 읽기이해부진 아동, 단순언어장애 아동 및 일반 아동 모두 비추론 유형 중 바꾸어 말하기가 가장 많이 나타났다는 선행 연구 결과와 일치한다(Kim, 2017; Yu, 2010). 학령전기 5세 아동 또한 학령기 언어장애 집단 아동 및 학령기 일반 아동과 마찬가지로 추론이 어려울 때 들려준 문장의 의미만 유지한 채 다른 표현으로 바꾸어 말하는 것을 알 수 있다.

바꾸어 말하기가 많이 나타난 것은 말차례 주고받기를 인식한 5세 아동의 특성이 반영된 결과로 생각할 수 있다. 학령전기 4세 아동은 한 사람씩 교대로 말차례를 주고받으며 대화할 수 있고, 대부분 순차적으로 말을 주고받는다(Craig & Gallagher, 1982; Lee & Kim, 2001). 본 연구의 5세 아동 또한 발언권에 대하여 인식하고 있으나 추론 능력이 미숙하고, 이야기의 표면적 사실은 이해할 수 있으므로(Bishop & Adams, 1992; Norbury & Bishop, 2002) 추론 대신 들려준 문장의 표현만 바꾸는 바꾸어 말하기가 많이 나타난 것으로 생각할 수 있다.

이에 비해 정상 노인과 정상 청년은 개인의 감정 및 느낌 등을 많이 산출하여 비추론 유형 중 기타가 많이 나타났다(Park & Yoon, 2014). 특히 노인의 경우 등장인물의 감정적 반응이나 생각을 나타내기보다 이야기에 대한 개인의 감정 및 느낌을 많이 산출하였다. 본 연구의 학령전기 5세 아동은 개인의 감정 및 느낌을 산출하기보다는 ‘잘 모르겠어요.’라고 대답하는 경우가 대다수였다.

요약하면 본 연구의 학령전기 5세 아동에게는 비추론 유형 중 바꾸어 말하기가 가장 많이 나타났다. 말차례 주고받기는 인식하지만 추론하지 못할 때 학령전기 5세 아동들은 바꾸어 말하기를 통해 발화를 이어나가거나 ‘모른다’고 표현하였다. 이러한 결과는 학령전기 아동들이 추론적 이해에 실패할 때 대처하는 방법에 대한 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

셋째, 추론 및 비추론 간 상관을 살펴본 결과, 비추론 유형 중 반복과 총 추론절의 수 간에 음의 상관관계가 나타났다. 즉 반복의 수가 많을 때 연상적 및 예측적 추론의 수가 적게 나타났다. 이는 학령기 단순언어장애 아동의 경우와 같았다. 학령기 단순언어장애 아동과 일반 아동의 추론 특성을 비교한 Yu(2010)의 연구에서 학령기 단순언어장애 아동은 언어 및 생활연령이 일치하는 일반 아동보다 추론절의 수가 적은 반면, 비추론 유형 중 반복을 많이 산출하였다. 학령전기 5세 아동은 학령기 아동보다 추론 산출에 어려움을 보이는데, 이야기 내용을 바꾸어 말하기도 어려울 때 단순언어장애 아동처럼 단순히 내용을 반복하여 말한 것으로 생각할 수 있다.

반복의 기준은 선행 연구마다 차이가 있는데, Park과 Yoon(2014)의 연구에서는 반복을 ‘반복 추론’이라고 지칭하며 비추론 유형에 포함시켰다. 단순히 들려준 문장을 반복하는 것이 아니라 이전에 본인이 산출한 추론절을 똑같이 반복한 경우, 추론을 산출하였으나 주어 또는 서술어만을 바꾸어 비슷한 추론을 또 산출한 경우가 ‘반복 추론’에 포함되었다. 성인의 경우는 이미 추론절을 산출하였으나 뒤의 사건에 대한 추론이 되지 않아 앞에 말했던 추론을 똑같이 반복하면서 문장을 끝까지 완성하려는 모습을 보였다(Park & Yoon, 2014). 그러나 본 연구의 대상인 5세 아동의 반복은 성인과는 다르게 추론을 위해 노력하기보다는 단순히 들은 문장을 그대로 이야기하는 형태였다.

요약하면 학령전기 5세 아동에게는 비추론 유형 중 반복과 추론절의 수 간에 음의 상관이 나타났다. 5세 아동은 추론이 어려울 때 들은 문장을 그대로 반복하였다. 그러므로 임상 현장에서 아동이 들은 문장을 그대로 반복할 때 추론적 이해에 대한 의지 여부를 확인하고 동기를 부여하는 등의 선행 활동이 필요함을 알 수 있다.

넷째, 이야기 문법 간에 추론절의 수를 비교한 결과, 배경에서 나타난 추론절의 수가 계기사건, 시도, 결과 등의 일화보다 적었다. 배경은 상황이나 등장인물에 대한 설명으로, 사건 진행이 나타나지 않는다. 그래서 다른 일화 요소보다 배경에서 추론이 적게 나타난 것으로 볼 수 있다. 아동에게 제목과 배경을 들려주었을 때 ‘갑자기 생쥐가 나타날 것 같아요’ 등과 같이 일부 추론이 나타났는데, 이는 제목에서 단서를 얻어 추론이 나타난 것이다. 계기사건, 시도, 결과 등의 일화에서는 사건의 진행 과정이 나타나므로 앞으로 가능할 사건을 예측하는 예측적 추론, 들려준 문장의 내용과 관련된 배경지식에 기초하는 연상적 추론 등이 가능하다. 그러므로 이야기의 진행 순서를 제공하는 일화에서 나타난 추론절의 수가 이야기 내의 부가적 정보를 제공하는 배경의 추론절보다 더 많이 나타난 것으로 생각할 수 있다.

그리고 이야기 문법별 추론 유형을 비교한 결과 계기사건에서는 연상적 및 예측적 추론이, 결과에서는 연상적 추론이 설명적 추론보다 많이 나타났다.

일화가 시작되는 계기사건 내에서는 연상적 추론, 예측적 추론이 설명적 추론보다 많이 나타났다. 계기사건은 등장인물의 반응을 불러일으키는 이야기 문법 요소로 앞으로 일어날 사건을 예측하게 한다. 따라서 사건의 전개를 예상하는 예측적 추론이 많이 나타난 것으로 생각할 수 있다. 또 등장인물의 행동을 유발할 수 있는 계기사건에서 자신의 경험 등에 기초하여 등장인물의 현재 심리적 상태를 추론하는 연상적 추론의 수가 많이 나타났다.

시도에서는 추론 유형 간에 유의한 차이가 없었다. 이야기 문법 특성상 시도는 선행하는 계기사건과의 인과관계를 다루므로 이야기 내의 선행사건과 행동의 원인이나 이유를 설명하는 설명적 추론이 가능하다. 다른 이야기 문법과 달리 원인과 결과라는 사건의 진행 순서가 나타나므로(Kwon et al., 2018), 설명적 추론도 예측적 및 연상적 추론과 함께 나타나게 되어 추론 유형 간에 차이가 없었던 것으로 생각할 수 있다.

결과에서는 연상적 추론이 설명적 추론보다 많이 나타났다. 결과는 시도의 결과로 등장인물의 목표를 달성했는지를 표현한다. 따라서 결과에 대한 등장인물의 감정적 반응에 대한 추론을 유도하여 연상적 추론이 많이 나타났고, 목표 달성 이후 주인공의 행동을 예상하는 예측적 추론이 많이 나타난 것으로 볼 수 있다.

요약하면 이야기 문법 중 배경보다 계기사건, 시도, 결과에서 추론이 많이 나타났다. 사건의 진행이 나타나지 않는 배경보다 사건이 진행되는 일화에서 추론이 많이 나타났고, 인과관계를 다루는 시도에서는 설명적 추론까지 다양하게 나타나 추론 유형 간에 차이가 없었던 반면, 사건이 시작되거나 끝나는 계기사건과 결과에서는 사건에 대한 연상적 및 예측적 추론이 설명적 추론보다 더 많이 나타났다. 이것은 아동에게 이야기 내용을 추론하여 이해하도록 지도할 때 이야기 문법 내 사건 진행과 연계된 추론을 유도할 수 있음을 시사한다.

위 결과들을 살펴보면 Think-aloud 방법을 적용할 경우 학령전기 5세 아동의 추론 여부를 알 수 있으며, 아동들의 동물에 대한 배경지식과 아동들이 경험한 감정을 포함하여 연상적 추론 등을 유도할 수 있는 이야기로 우화를 적용할 수 있음을 알 수 있다. 그리고 이야기문법의 구성요소 중 배경보다 일화에서, 특히 계기사건과 결과에서 추론이 많이 나타나므로 임상지도 시 이야기문법을 고려하여 추론 유형을 계획하는 것이 효율적일 것이다. 또한 아동이 산출하는 비추론의 유형에 따라 추론에 대한 동기를 부여하는 등 다양하게 접근하여 중재에 적용할 수 있을 것을 기대한다.

본 연구에서는 우화를 활용하여 이야기 추론 특성을 살펴보았는데 다양한 담화 유형들과 그림 자료 유무 등을 고려하여 추론의 특성을 비교할 것을 제안한다. 그리고 다양한 연령대를 대상으로 Think-aloud 방법과 질문에 대답하기, 그림 지적하기, 정오 판단하기, 인과 예측하기 등의 평가 방법 간에 추론 능력을 비교하여 분석할 것을 제안한다.

Acknowledgments

이 논문은 백현주(2024)의 석사학위 논문을 수정ㆍ보완하여 작성한 것임.

This article was based on the first author’s master’s thesis from Luther University (2024).

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Appendix

Types of inference and non-inference

An example of fable task

An example of inference analysis

Table 1.

Participants’ information

CA N PRES
Receptive Expressive Total
Note. CA=chronological age; PRES=Preschool Receptive-Expressive Language Scale (Kim et al., 2003).
5:0~5:11 20 5;7 5;5 5;6

Table 2.

Descriptive statistics and Kruskal-Wallis test results of the number and proportion of clauses between inference types

Types M SD Mean rank χ2 p
**p<.01
Number Explanatory 3.30 3.06 20.65 10.097 .006**
Predictive 8.15 6.68 33.53
Associative 8.75 5.82 37.33
Proportion Explanatory 19.33 15.07 20.38 10.924 .004**
Predictive 36.86 24.64 33.05
Associative 43.81 24.58 38.08

Table 3.

Mann-Whitney U test results for the number and proportion of clauses between inference types

Types Mean rank U Z p
*p<.017
Number Explanatory 16.43 118.50 -2.221 .026
Predictive 24.58
Predictive 19.45 179.00 -.569 .583
Associative 21.55
Explanatory 14.73 84.50 -3.139 .001*
Associative 26.40
Proportion Explanatory 16.28 115.50 -2.288 .021
Predictive 24.73
Predictive 18.83 166.50 -.907 .369
Associative 22.18
Explanatory 14.60 82.00 -3.194 .001*
Associative 26.40

Table 4.

Descriptive statistics and Kruskal-Wallis test results of the number and proportion of clauses between non-inference types

Types M SD Mean rank χ2 p
***p<.001
Number Paraphrasing 14.80 13.26 46.65 31.696 .000***
Repetition .75 2.17 17.35
Others 3.05 4.88 27.50
Proportion Paraphrasing 73.50 34.06 47.93 36.632 .000***
Repetition 2.30 6.93 16.48
Others 24.20 34.72 27.10

Table 5.

Mann-Whitney U test results for the number and proportion of clauses between non-inference types

Types Mean rank U Z p
*p<.017
Number Paraphrasing 27.45 61.00 -3.794 .000*
Others 13.55
Repetition 16.55 121.00 -2.512 .033
Others 24.45
Paraphrasing 29.70 16.00 -5.184 .000*
Repetition 11.30
Proportion Paraphrasing 28.23 45.50 -4.220 .000*
Others 12.78
Repetition 16.18 113.50 -2.747 .018
Others 24.83
Paraphrasing 30.20 6.00 -5.485 .000*
Repetition 10.80

Table 6.

Correlation between inference and non-inference

Inference Non-inference
Total inference clauses Explanatory Predictive Associative Total non-inference clauses Paraphrasing Repetition Others
*p<.05, **p<.01
Inference Total inference clauses
Explanatory .634**
Predictive .656** .199
Associative .572** .261 .010
Non-inference Total non-inference clauses -.290 .156 -.413 -.320
Paraphrasing -.095 .276 -.187 -.275 .860**
Repetition -.614** -.295 -.528* -.603** .468* .430
Others -.256 -.205 -.268 -.046 -.051 -.457 .054

Table 7.

Descriptive statistics and Kruskal-Wallis test results on the number of inference clauses between story grammar

Grammar M SD Mean rank χ2 p
***p<.001
Setting .17 .30 17.70 26.438 .000***
Initiation event .78 .38 45.85
Attempt .87 .52 48.58
Direct consequence .87 .47 49.88

Table 8.

Mann-Whitney U test results for the number of inference clauses between story grammar

Grammar Mean rank U Z p
*p<.017
Setting 12.48 39.50 -4.444 .000*
Initiation event 28.53
Initiation event 19.38 177.50 -.610 .547
Attempt 21.63
Attempt 20.23 194.50 -.150 .883
Direct consequence 20.78
Setting 13.28 55.50 -4.074 .000*
Attempt 27.73
Setting 12.95 49.00 -4.230 .000*
Direct consequence 28.05
Initiation event 18.95 169.00 -.841 .414
Direct consequence 22.05

Table 9.

Descriptive statistics and Kruskal-Wallis test results for inference types by story grammar

Grammar Type M SD Mean rank χ2 p
*p<.05 **p<.01
Setting Explanatory .00 .00 27.50 3.281 .194
Predictive .05 .12 31.85
Associative .08 .21 32.15
Initiation event Explanatory .12 .13 19.25 13.058 .001**
Predictive .33 .26 34.60
Associative .34 .20 37.65
Attempt Explanatory .17 .19 23.85 5.522 .063
Predictive .41 .34 36.38
Associative .28 .27 31.28
Direct consequence Explanatory .14 .19 24.85 6.193 .045*
Predictive .28 .35 28.88
Associative .45 .38 37.78

Table 10.

Mann-Whitney U test results for inference types by story grammar

Types Mean rank U Z p
*p<.017
Initiation event Explanatory 15.50 100.00 -2.754 .006*
Predictive 25.50
Predictive 19.60 182.00 -.491 .640
Associative 21.40
Explanatory 14.25 75.00 -3.438 .000*
Associative 26.75
Direct consequence Explanatory 19.35 177.00 -.663 .547
Predictive 21.65
Predictive 17.73 144.50 -1.543 .134
Associative 23.28
Explanatory 16.00 110.00 -2.525 .014*
Associative 25.00

Appendix 1.

Types of inference and non-inference

구분 유형 기준
추론 설명 • 방금 들려준 문장을 기준으로 했을 때 과거지향적인 것
• 이야기 내의 선행사건 및 행동의 원인이나 이유에 대한 설명 및 동기
‘당나귀는 다시 일어나려고 했지만 잘되지 않았어요’라는 문장을 듣고 선행문장에 근거하여 ‘무거워서’라는 이유를 산출했을 때
예측 • 방금 들려준 문장을 기준으로 했을 때 미래지향적인 것
• 이야기 속에서 이미 발생한 사건이나 행동에 대한 미래의 결과를 추측하는 추론
• 앞으로 가능할 사건을 예측하고 등장인물의 행동 및 감정 등을 예상하는 추론
‘생쥐는 사자 위로 올라가 장난을 쳤어요’라는 문장을 듣고 ‘생쥐를 잡아먹을 것 같아요.’라고 미래의 결과를 예측하는 추론을 산출했을 때
연상 • 본문의 내용 외에 추가적인 정보를 제공하는 것
• 선행문장을 참고하기보다 현재 문장의 내용과 관련된 배경지식에 기초하여 등장인물의 행동 및 감정 등을 산출하는 추론
• 현재 일어나고 있는 일에 대한 상세한 기술
‘당나귀는 개울가 깊은 곳에서 일부러 넘어졌어요’라는 문장을 듣고 자신의 일반적인 배경지식에 근거하여 ‘쟤(당나귀)는 숲에서 사는 애인데’라는 추론을 산출했을 때
비추론 바꾸어 말하기 • 들려준 문장의 내용을 의미만 유지한 채 다른 표현으로 바꾸어 산출한 경우
반복 • 들려준 문장을 그대로 산출한 경우
기타 • 무반응하거나 ‘모르겠다’고 반응한 경우
• 이야기의 내용과 무관한 코멘트
• 이야기에 대한 자신의 개인적인 감정이나 느낌 및 경험을 이야기한 경우
• 이야기의 내용에 대한 질문이나 대명사로만 표현한 경우

Appendix 2.

An example of fable task

사자와 은혜 갚은 생쥐
1) 숲에 사자가 살고 있었는데, 배불러서 쿨쿨 잠이 들었어요.
2) 그때 지나가던 생쥐가 잠든 사자를 보았어요.
3) 생쥐는 사자 위로 올라가 장난을 쳤어요.
4) 그랬더니 사자가 잠에서 깨어 생쥐에게 화를 냈어요.
5) “사자님, 저를 살려주시면 은혜를 갚을게요”라고 생쥐가 말했어요.
6) 사자는 생쥐를 놓아주었고, 며칠 후 사냥꾼의 그물에 걸려버렸어요.
7) 엉엉 우는 사자의 소리에 생쥐가 달려와 그물을 갉아주었어요.
8) 사자는 그물에서 빠져나와 안전히 숲으로 돌아갔답니다.

Appendix 3.

An example of inference analysis

우화 ‘사자와 은혜 갚은 생쥐’ 아동의 발화 유형
1) 숲에 사자가 살고 있었는데, 배불러서 쿨쿨 잠이 들었어요. 사자가 쿨쿨 자고 있는 거요. 바꾸어 말하기
2) 그때 지나가던 생쥐가 잠든 사자를 보았어요. 치즈 먹는 쥐가 사자를 봤어요. 연상
3) 생쥐는 사자 위로 올라가 장난을 쳤어요. 쥐가 사자 머리를 뛰었어요. 바꾸어 말하기
4) 그랬더니 사자가 잠에서 깨어 생쥐에게 화를 냈어요. 사자가 맴매를 때릴 것 같아요. 예측
5) “사자님, 저를 살려주시면 은혜를 갚을게요”라고 생쥐가 말했어요. 사자가 죽일 것 같아요. 예측
6) 사자는 생쥐를 놓아주었고, 며칠 후 사냥꾼의 그물에 걸려버렸어요. 사자가 사냥꾼의 그물에 걸렸어요. 바꾸어 말하기
7) 엉엉 우는 사자의 소리에 생쥐가 달려와 그물을 갉아주었어요. 생쥐가 도와줬어요. 바꾸어 말하기
8) 사자는 그물에서 빠져나와 안전히 숲으로 돌아갔답니다. 쥐가 이제 친구가 될 것 같아요. 예측