초록
대학 학부생들의 SW융합 역량을 향상하기 위해서는, 관련 강좌의 개발과 함께 학부생들의 코드 설계 역량을 평가하는 방법이 연구되어야 한다. 기존 연구에서는 코드 결과물에 대해 정성적인 평가방법과 정량적인 상대평가방법이 있었으며, 정량적인 상대평가방법에서는 문제분해깊이 수, 함수재사용 회수와 함수 개수를 측정하여 평가하였다. 본 연구에서는 기존 연구에서 제시되지 않은 평가방법으로서, 코드 설계 시 입력과 출력 정보종류의 수를 제시하는 문제를 이용한 평가방법을 제안하였다. 본 논문에서 제안한 평가 문제들은 입력 정보 종류의 수와 출력 정보 종류의 수를 3개까지 적용하였다. 이를 통해 5가지 코드설계 평가문제를 제시하고 코드설계 점수를 정량적으로 산출하는 방법을 제안하였다. 제안한 평가방법을 적용한 강좌를 통해 100명 학생 응답자들의 코드들을 수집하고 분석하였다. 결과 분석을 통해, 문제분해깊이 수는 입력 정보의 종류 개수에 비례하고, 함수 재사용 회수는 출력 정보의 종류 개수에 비례하며, 함수 개수는 입력과 출력 정보의 종류 총개수에 비례하는 상관성을 나타내었다. 마지막으로 100명 응답자의 평가 점수 분포를 분석하여, 5가지 입출력 정보 조건 평가문제에 따른 코드설계 평가 방법이 유효함을 설명하였다.
In order to improve the SW convergence capabilities of university undergraduate students, methods to evaluate undergraduate students' code design capabilities should be researched along with the development of related courses. In previous studies, there were qualitative evaluation methods and quantitative relative evaluation methods for code results. In the quantitative relative evaluation method, the number of problem decomposition depth, number of function reuses, and number of functions were measured and evaluated. In this study, an evaluation method that was not presented in previous studies was proposed using the problem of presenting the number of input and output information types when designing code. The evaluation problems proposed in this paper applied up to three types of input information and three types of output information. Through this, five code design evaluation questions were presented and a method to quantitatively calculate code design scores was proposed. Codes from 100 student respondents were collected and analyzed through courses that applied the proposed evaluation method. Through result analysis, the number of problem decomposition depths was proportional to the number of types of input information, the number of function reuses was proportional to the number of types of output information, and the number of functions showed a correlation that was proportional to the total number of types of input and output information. Lastly, by analyzing the distribution of evaluation scores of 100 respondents, we demonstrated that the code design evaluation method according to the five input/output information condition evaluation problems is effective.