라이트봇을 활용한 컴퓨팅 사고력에서 지식 정보의 진단 방안에 관한 연구

A Study on the Diagnosis Method of Knowledge Information in Computational Thinking using LightBot

현대 사회는 다양한 분야의 문제를 컴퓨터와 접목하여 새로운 방향으로 생각하고 문제를 해결할 필요가 있다. 이렇게 자신만의 아이디어로 컴퓨팅 기술을 활용하여 다양한 문제를 추상화하고 자동화하는 것을 컴퓨팅 사고라고 한다. 본 논문에서는 프로그래밍 교육 상황에서 다양한 문제를 제시하고 이를 해결하기 위해 다양한 문제해결 방식을 찾도록 하는 과정을 통해 컴퓨팅 사고 기반의 지식 정보를 어떻게 진단하고 향상시킬 수 있는지를 분석하고자 한다. 학습자를 진단하기 위해 사전 검사와 라이트봇을 수행하고, 그 결과의 상관관계를 파악하여 학습자의 지식 상태를 체크한 뒤, 문제 해결 학습 기법에 따라 강의를 진행한 평가 결과와 라이트봇 수행 결과의 상관관계를 분석하여, 제안하는 기법에 따라 학습한 학습자들의 집단 평균 성적을 비교 분석한 결과 학습효과가 유의미하게 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서 제안하는 문제해결을 위한 컴퓨팅 사고력 기반의 지식 정보를 도출하고 향상시키는 기법을 소프트웨어 교육에 적용한다면 학생들의 흥미와 관심을 유도하여, 학습 효과가 높아질 것이다.

Modern society needs to think in new directions and solve problems by grafting problems from diverse fields with computers. Abstraction and automation of various problems using computing technology with your own ideas is called computational thinking. In this paper, we analyze how to diagnose and improve knowledge information based on computational thinking through the process of presenting a variety of problems in programming education situations and finding several problem-solving methods to solve them. To pretest the learners, they were diagnosed using a measurement sheet and a LightBot. By determining the correlation between the evaluation results and LightBot results, the learners' current knowledge statuses were checked, and the correlation between the evaluation results and the LightBot results, based on what was taught according to the problem-solving learning technique, was analyzed according to the proposed technique. The analysis of the group average score of the learners showed that the learning effect was significant. If the method of deriving and improving knowledge based on computational thinking ability for solving the problem proposed in this paper is applied to software education, it will induce student interest, thereby increasing the learning effect.