Notice and Wonder Chart(주목과 질문 차트): 형식, 템플릿 및 사용 방법

주목과 질문 차트는 간단한 2열 레이아웃입니다. 한쪽은 학생이 직접 관찰하는 것(형태, 숫자 패턴, 읽기의 문장, 그래프의 추세 등)을 수집하고, 다른 쪽은 그 관찰이 제기하는 질문을 수집합니다. 이 구분이 중요한 이유는 "왜 이런 일이 일어나는가"와 같이 수업이 질문으로 바로 뛰어들 때 일반적으로 함께 서두르는 "보기"와 "설명"이라는 두 단계를 분리하기 때문입니다.

이 분리는 답변에 확신이 없는 학생도 무언가 기여할 수 있는 기회를 제공합니다. 그래프가 특정 방식으로 왜 구부러지는지 설명할 수 없는 학생도 그것이 구부러진다는 것을 알 수 있으며, 그 관찰은 기록할 가치가 있습니다. 주목과 질문 차트는 부분적인 이해를 위한 여지를 만들어주며, 수업을 처음 설명 시도에서 성공 또는 실패로 취급하지 않습니다.

이 형식은 답변을 추측하기 전에 자료를 자세히 살펴보고 싶어하는 반 속도도 늦춥니다. 주목 열을 먼저 채우면 누군가 설명을 제안하기 전에 이미지, 데이터 세트 또는 텍스트를 적어도 한 번은 모두 읽도록 강제합니다. 이는 "답은 무엇인가"로 바로 뛰어드는 것보다 더 날카로운, 더 구체적인 질문을 질문 열에서 생성하는 경향이 있습니다.

모든 주목과 질문 차트가 동일한 레이아웃을 필요로 하는 것은 아닙니다. 수학 수업이 시작할 때의 빠른 워밍업은 학생이 2~3분 안에 채울 수 있는 것이 필요하지만, 더 긴 과학 조사는 새로운 데이터가 나온 후 질문 열을 다시 방문할 여지를 남기는 형식의 이점을 얻습니다.

아래의 형식은 교사가 가장 자주 만나는 상황을 포함하며, 5분 오프닝부터 다중 일 조사까지입니다.

주목 열이 먼저 나타나며, 순수하게 설명적이어야 합니다. 초기의 일반적인 실수는 "온도가 태양 때문에 상승하고 있다"와 같이 설명을 주목 열에 쓰는 것입니다. 실제 관찰은 단지 "2시간과 5시간 사이에 온도 선이 올라간다"입니다. 설명은 주목 열이 아닌 나중의 토론에 속합니다.

주목 열에 여러 항목이 있으면 질문 열이 자연스럽게 따릅니다. 그 열의 각 질문은 자료를 보지 않고 학생이 물을 수 있는 일반적인 질문이 아니라, 주목 쪽에 기록된 것으로 추적해야 합니다.

주목과 질문 차트와 KWL 차트 모두 수업을 열어서 학생들이 답변을 받기 전에 생각하도록 하지만, 그들은 다른 곳에서 시작합니다. KWL 차트는 학생이 주제에 대해 이미 알고 있는 것으로 시작하며, 이는 주제가 학생들이 그릴 수 있는 일부 사전 지식을 충분히 가질 때 가장 잘 작동합니다. 주목과 질문 차트는 특정 이미지, 데이터 세트 또는 통로를 새로 보는 것으로 시작하며, 자료가 새롭고 아직 상기할 것이 없을 때 더 잘 작동합니다.

둘 다 다양한 종류의 항목을 생성합니다. KWL 차트의 K 열은 때로는 정확하고 때로는 부정확한 사전 사실을 보유합니다. 주목과 질문 차트의 주목 열은 학생 앞에 있는 자료의 직접 관찰을 보유하며, 실제로 거기에 있는 것을 설명하므로 잘못될 가능성이 적습니다. 학생이 주제에 대한 일부 배경을 가진 주제의 경우 KWL 차트는 그들이 이미 믿는 것을 표시합니다. 단일 새 자료를 중심으로 구축된 주제의 경우 주목과 질문 차트가 보통 더 나은 선택이며, 일부 교사는 단원 전체에서 둘 다 실행하여 주제를 KWL 차트로 열고 도입된 각 새 데이터 세트에 대한 주목과 질문 차트를 사용합니다.

모든 강의, 읽기 또는 실험을 위해 손으로 주목과 질문 차트를 채우는 것은 느리며, 질문 열은 학생들이 시간 부족할 때 가장 자주 건너뛰는 부분입니다. Notelyn의 AI 요약 기능은 녹음된 강의, 업로드된 슬라이드 자료, PDF 핸드아웃 또는 입력된 클래스 노트를 읽고 주목과 질문 차트가 분리하도록 설계한 것과 동일한 분할을 기록할 수 있는 구체적인 세부 사항과 수업이 실제로 제기하는 공개 질문을 추출합니다.

출력이 일반적인 템플릿이 아닌 실제 수업 자료에서 나오므로 차트는 주제의 일반적인 수업이 포함할 수 있는 추측이 아니라 실제로 제시된 내용을 반영합니다. Notelyn의 마인드 맵 기능은 주목과 질문을 시각적으로 배치할 수 있으며, 각 질문을 그것을 제기한 관찰에 다시 연결합니다. 이는 주요 아이디어 그래픽 오거나이저가 주제를 지원 세부 사항에서 어떻게 분리하는지와 유사하지만, 여기서는 상자가 논증의 구조가 아니라 관찰과 공개 질문을 추적합니다. 전체 수업 기간 동안, 그 첫 번째 초안은 기록을 업로드하는 데 걸리는 시간이며, 클래스 후 메모리에서 재구성하려는 학생이 일반적으로 소요하는 10분이 아닙니다.

생성된 차트는 여전히 빠른 검토 패스가 필요합니다. 첫 번째 통과 추출은 때때로 마이너 세부 사항을 주목으로 나열하면서 더 중요한 패턴을 놓치거나 질문을 너무 광범위하게 표현할 수 있습니다. 초안을 읽고, 수업에 대해 확인하고, 모호한 항목을 강화하는 것은 Notelyn의 산출물을 시험 전에 검토할 가치가 있는 차트로 전환합니다. 그것이 맞아 보이면, 동일한 자료를 AI Q&A를 통해 실행하여 원래 질문이 수업이 끝날 때까지 실제로 답변되었는지 확인합니다.

실제로 수업을 신중하게 생각하는 주목과 질문 차트와 바쁜 작업으로 채워지는 것을 분리하는 몇 가지 습관이 있습니다. 설명을 주목 열에 순수 관찰로 대신 쓰는 것이 가장 일반적인 실수이며, 실제로 자료를 보기 전에 단일 주목 후에 중단하고, 시간이 부족할 때 질문 열을 완전히 건너뜁니다.

세 가지 모두의 수정은 동일합니다: 주목 열을 설명 작업으로 처리하고 질문 열을 전주가 아닌 진정한 후속 조치로 처리합니다. "여기서, 어떤 설명도 하기 전에 정확히 무엇이 보이는가"는 원인에 대한 추측을 쓰는 것보다 더 강한 주목을 생성합니다. 주목 열이 실제 관찰을 보유하고 질문 열이 그들로부터 추적되는 질문을 보유하면, 주목과 질문 차트는 한 번 채워지고 옆에 놓이는 워크시트가 아니라 검토 중에 돌아갈 가치가 있는 도구가 됩니다. 질문을 제기하는 대신 증거의 가중치를 부여하는 유사한 접근 방식을 보고 싶다면, claim evidence reasoning graphic organizer 가이드는 주목과 질문 차트에서 질문이 답변되기 시작할 때 강한 응답을 구축하는 방법을 다룹니다.