본 연구는 지식·기능·태도 요소들의 통합과 부분기능들의 협응을 통해 이루어지는 복합적 과제의 과제분석을 진행할 때, 내용전문가와의 면담을 통한 CTA(Cognitive Task Analysis)를 실시하여, 전문가에게 제공하는 전체과제 계열화 방식에 따라 지식 추출 결과가 어떻게 달라지는지를 알아보는 것을 목적으로 하였다. 또한, 전통적 과제분석과 비교를 통해, 추출된 지식의 내용과 유형이 어떻게 다르며, 지식의 자동화로 인해 발생하는 오류나 누락의 양적인 측면은 어떻게 다른지를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 3명의 전문가를 대상으로 Van Merrienboer & Kirschner(2010)가 제시한 복합적 학습(Complex learning)의 전체과제 계열화의 세가지 방식인 조건단순화하기(simplying conditions)와 강조부분변화시키기(emphasis manipulation), 지식수준진전시키기(knowledge progression)를 적용한 CTA면담과 전통적 과제분석 면담을 실시하였다. 추출된 결과물의 내용과 유형을 알아보기 위해 키워드 빈도 분석 및 전사, 읽기, 세그멘팅, 코딩, 주제어 도출의 5단계 내용분석을 실시하였다. 연구 결과, 세가지 전체과제 계열화방식은 해당 과제를 수행하는데 가장 중요한 부분 과제를 공통적으로 도출하여 차이를 나타내지 않았으며, 지식수준진전시키기 방법은 쉬운 조건의 난이도부터 점차 어려운 조건으로 이동해가면서 필요한 문제해결 지식을 이끌어냄으로써 조건별로 수행 활동 및 의사결정 단계, 개념과 절차적 지식이 모두 포함되어 질적, 양적 측면에서 가장 효과적인 계열화 방법임을 알 수 있었다. 또한, 복합적 학습의 전체과제 계열화방식을 적용한 CTA는 전통적 과제분석에 비해 다양한 상황에 따른 문제해결 행동과 의사결정 내용 및 개념적 지식, 성공수행 조건 등을 담은 실제적 지식들이 두드러지게 추출되었으며, 2.1배 많은 양의 지식을 추출하여 지식의 누락이 적음을 알 수 있었다. 따라서, 본 연구는 CTA면담을 통한 지식 추출과정에 전체과제 계열화를 적용하는 것은 문제해결과정에서 필요한 다양하고 실제적인 지식 도출을 가능하게 해 준다는 것을 시사하고 있다.
본 논문은 지식·기능·태도 요소들의 통합과 부분기능들의 협응을 통해 이루어지는 복합적 과제의 과제분석을 진행할 때, 내용전문가와의 면담을 통한 CTA를 실시하여, 전문가에게 제공하는 전체과제 계열화 방식에 따라 지식 추출 결과가 어떻게 달라지는지를 알아보고자 하였다. 전통적 과제분석과 비교를 통하여, 추출된 지식의 내용과 유형이 어떻게 다르며, 지식의 자동화로 인해 발생하는 오류나 누락의 양적인 측면은 어떻게 다른지를 살펴보았다. 3명의 전문가를 대상으로 Van Merrienboer & Kirschner가 제시한 CTA면담과 전통적 과제분석 면담을 수행하였다.