목적 : 본 연구에서는 학령전기 아동의 어휘 학습과 관련된 주요 요인들을 작업기억의 음운루프, 일화적 완충기, 사전 어휘 지식으로 조작적으로 정의하고, 이를 바탕으로 신경망 모델 기반의 수용 및 표현 어휘 학습 예측모형을 도출하기 위한 탐색적 연구를 실시하였다. 방법 : 본 연구는 만 3~6세 어린이집에 재학 중인 학령전기 아동 57명을 대상으로 하였다. 신경망 모형훈련을 위해 음운루프 측정을 위한 비단어 따라말하기 과제, 일화적 완충기 측정을 위한 단어목록회상 과제, 사전 어휘 지식 측정을 위한 수용ㆍ표현 어휘력 검사, 책읽기를 통한 어휘 학습 중재를 실시하였다. 수집한 자료를 바탕으로 신경망 모형을 훈련하였고 도출된 모형의 예측 정확도와 독립변수의 중요도를 분석하였다. 결과 : 첫째, 수용어휘 학습 예측모형의 예측 정확도 97.1%, 검증 정확도 100%, 표현어휘 학습 예측모형의 예측 정확도는 100%, 검증 정확도는 모두 100%로 나타나 두 모형 모두 높은 정확도로 아동의 어휘 학습을 예측하였다. 둘째, 수용어휘 학습 예측모형은 표현 및 수용 어휘력, 단어목록회상, 공변량인 연령, 비단어 따라말하기 순으로 중요도를 산출하였으며, 표현어휘 학습 예측모형은 표현 어휘력, 비단어 따라말하기, 수용 어휘력, 단어목록회상, 공변량인 연령 순으로 중요도를 산출하였다. 결론 : 본 연구는 어휘 학습 예측모형을 도출하기 위해 신경망 분석을 사용하여 본 학문에서의 적용 가능석을 탐색하였다. 연구 결과, 모형은 높은 예측 정확도를 산출하였으며, 아동의 음운루프, 일화적 완충기, 사전 어휘 지식은 모두 어휘 학습을 예측하는 중요한 변수인 것으로 나타났다.
Purpose : The purpose of this study was to explore a neural network model for predicting vocabulary learning based on the preschool children’s phonological loop (PL), episodic buffer (EB), and prior lexical knowledge (PK). Method : Fifty-seven children aged 3 to 6 participated in the study. Nonword repetition (NWR), word list recall (WLR), receptive and expressive vocabulary tests were administered to measure PL, EB, and PK, respectively, and vocabulary intervention via book reading was conducted. All data were used to train and validate the model. The prediction and validation accuracy and the importance of independent variables were analyzed. Results : First, the prediction accuracy of the model for predicting post vocabulary comprehension score (M-VC) was 97.1%, the verification accuracy was 100%, while the model for predicting post vocabulary production score (M-VP) had both prediction and verification accuracy of 100%, showing that both models had high accuracy. Second, the M-VC analyzed the importance of variables in the following order: expressive and receptive vocabulary, WLR, age (covariate), and NWR. The M-VP analyzed the importance of variables in the following order: expressive vocabulary, NWR, receptive vocabulary, WLR, and age (covariate). Conclusion : This study explored the applicability of a neural network to develop M-VC and M-VP for predicting vocabulary learning. The findings of the study showed that the children’s PL, EB, and PK were all important variables to predict vocabulary learning.