본 연구의 목적은 컴퓨팅 사고력과 관련된 연구들을 연구주제, 연구대상, 적용교과를 기준으로 하여 분석함으로써 앞으로 컴퓨팅 사고력과 관련된 연구의 방향을 제시하는데 있다. 이를 위해 컴퓨팅 사고력 관련 연구 중에서 KCI 등재지 총 38편을 선정하였다. 연구주제별로 분석한 결과, CT 교육의 실천방안을 모색하는 연구들이 주를 이루었으며 이에 반해 CT 평가를 위한 도구 개발과 관련된 연구는 미미하였다. 연구대상별로 분석한 결과, 초등학생을 대상으로 한 연구가 가장 높은 비율을 차지했으며, 그 중에서도 초등학교 5학년 이상을 대상으로 한 연구가 많았다. 적용교과별로 분석한 결과, 정보교과가 가장 높게 나타났는데, 이는 초등학교의 정보교육이 정규교육과정보다 교과 외의 방법으로 진행되고 있기 때문이었다. 세 가지 결과를 바탕으로 CT 평가와 관련된 연구, 초등학교 저학년과 유아를 대상으로 한 연구가 더욱 활발하게 이루어져야하며 초등학교 전 학년을 위한 필수교과로서의 정보교육에 관한 논의가 필요하다고 결론지었다. 이를 위해 초등학생을 위한 정규교육과정 외의 정보교육의 현황을 조사 및 검토할 필요가 있음을 제언하였다.

컴퓨팅 사고력, 정보문화소양 및 협력적 문제해결력 함양을 목표로 하는 소프트웨어 교육, 즉 코딩 교육에 있어서 양질의 강사를 수급하는 것은 교육의 성패를 결정하는 중요한 문제 중 하나이다. 이러한 관점에서 초등학교의 방과후학교, 중학교 자유학기 등의 강사 수급 문제를 해결하기 위한 방법으로 다양한 코딩교육 전문강사 양성 과정이 주목을 받고 있다. 본 연구는 여성가족부와 각 지자체의 여성새일센터 등을 중심으로 개설 및 운영되고 있는 코딩강사 양성 프로그램의 운영 및 개설 현황, 운영 시간, 수강생 특성, 교육과정 등을 분석하고 시사점을 도출하는데 목적이 있다. 본 연구의 결과는 향후 코딩교육 전문강사 양성 프로그램의 개발 및 효과성 분석 등의 후속연구로 이어질 수 있다.

컴퓨팅 사고력은 제 4차 산업혁명 시대에 접어든 우리 사회에서 필요로 하는 미래 역량으로 꼽히고 있으며, 우리나라에서도 2015 개정 문이과 통합형 교육과정을 통해 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 SW교육을 강조하고 있다. 3D 모델링 교육은 컴퓨팅 사고력과 직접적인 관련이 있다. 3D 모델링을 위하여 실제의 구체물을 단순화 하거나, 모델링을 위하여 필요 없는 부분을 삭제하거나 추가하는 것이 컴퓨팅 사고력의 추상화에 해당된다. 그리고 모델링 프로그램을 사용하는 것은 일종의 자동화에 해당된다. 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 3D 모델링 교육에서 권장할만한 3D 모델링 프로그램을 틴커캐드(TinkerCad)로 제시하였으며, 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 틴커캐드 활용 초등 3D 모델링 교육 방법을 제시하였다.

SW교육이 활성화되어 많은 SW교육용 교구들과 교안들이 출시되고 있다. 본 연구에서는 기존 SW교구들이 가지는 특성들을 STEAM 교육 요소에 근거하여 필요 요소들을 분석한다. 이를 통해 피지컬 컴퓨팅을 활용한 SW교육용 교구가 가져야할 기능을 제시하고, SW 교육 현장에 있어서 STEAM형 SW교구 선정에 활용할 수 있도록 한다.

본 논문에서는 초동학생의 기초 알고리즘 개념 습득 및 프로그래밍 능력 함양을 위한 순서도 적용 방안을 제안한다. 컴퓨팅 사고력 함양을 위해서는 프로그래밍 전에 알고리즘을 설계하는 단계가 포함되어야 하며, 초등학생의 프로그래밍 교육은 블록형 프로그래밍 언어를 사용할 것을 권장한다. 알고리즘 설계에 순서도를 활용하는 것이 효과적이나, 블록형 프로그래밍 언어의 특성상 순서도의 기본 기호로만 블록을 표현하기에는 어려운 부분이 있다. 따라서 본 연구에서 반복구조와 선택구조를 중심으로 블록을 순서도로 표현하는 방법을 제안하고자 한다.

웹 2.0시대의 도래는 데이터의 소유자나 독점자 없이 누구나 손쉽게 데이터를 생산하고 공유할 수 있고, 서비스 받을 수 있는 환경이 마련되었다. 인터넷의 급속한 발전으로 인해 스마트 교육시장이 유망 분야로 주목받는 가운데 교육현장에서도 스마트 러닝에 대한 관심도 또한 높아지고 있다. 기존의 데스크톱, 태블릿 PC를 통해 학습을 하던 환경에서 벗어나 이제는 스마트폰을 기반으로 하는 스마트 러닝이 교육환경을 보편적으로 접하게 되었다. 본 연구에서는 사용자 경험의 UX(User eXperience) 디자인을 바탕으로 어떠한 환경에서도 스마트 러닝이 가능한 웹사이트를 워드프레스 플랫폼으로 구현하고자 한다. 또한 본 웹사이트를 다양한 디바이스에서 테스트를 통해 스마트 러닝이 가능한 환경인지를 검증해 본다.

W-grammar(Van Wijngaarden grammar)[1].란 형식 문법의 한 종류인 문맥 자유 문법(Context-free grammar, CFG)의 대안으로, 두 개의 CFG가 서로 상호작용하면서 언어를 정의하도록 구성된 문법을 말하며 그 구성상의 특징을 감안하여 2-level grammar라고도 부른다. 현재 많은 프로그래밍 언어는 CFG를 기반으로 구성되어 있는데, 본 연구에서는 W-grammar로 교육용 프로그래밍 언어를 정의하여 CFG 기반이 아닌 W-grammar 프로그래밍 언어의 진입점을 제공함과 동시에 기저의 문법에 따른 계산가능성에 대해서 연구하는 토대를 쌓는 것을 목표로 한다.

현재 4차 산업혁명이 사회에 던지는 화두는 다양하다. 첫째, 소프트웨어 중심 사회이다. 빅 데이터, 인공지능 기술 등이 다양한 분야와 결합하고 그 중심에는 소프트웨어가 있다. 앞으로 소프트웨어 교육이 필수적이고 강화되어야 할 이유다. 둘째, 생산과 소비가 결합된다는 것이다. 즉, 더 이상 소비자가 수동적인 소비자로만 남지 않으며, 획일화된 제품과 서비스에 흥미를 느끼지 않고, 소비자가 직접 자신이 구매할 제품 생산과 판매에 관여하는 '프로슈머(prosumer)' 필요한 물건을 직접 만드는 D.I.Y.(Do It Yourself), 3D 프린팅 등이 새로운 소비 방식을 대표한다[3]. 이에 메이커 운동이 떠오르고 있고, 메이커에 대한 관심이 커지고 있다. 우리나라는 2015 개정 교육과정을 통해 소프트웨어 교육을 강화했다. 초등학교에서는 5~6학년 실과 교과의 정보 관련 단원이 ICT활용 중심에서 소프트웨어 기초 소양 내용 중심으로 개편되었다[1]. 아직 교육과정이 시행되기 전이지만 선도학교나 연구학교를 통해 진행된 소프트웨어 교육을 보면 기능을 익히는 프로그래밍 교육이 주류를 이루고 있고, 이래서는 다양하고 창의적인 결과물을 도출할 수 없다. 이를 해결하기 위해서는 디자인 사고를 도입할 수 있다. 디자인 사고는 인간을 관찰하고 공감하여 소비자를 이해한 뒤, 다양한 대안을 찾는 확산적 사고와 주어진 상황에 최선의 방법을 찾는 수렴적 사고의 반복을 통하여 혁신적 결과물을 도출하는 창의적 문제 해결 방법 중 하나이다[5]. 따라서 본 연구에서는 초등학생들의 소프트웨어 교육을 위한 디자인 사고 기반 메이커 교육 프로그램을 개발하고자 한다.

본 논문에서는 국가 연구 보고서의 공기 관계 정보와 제목, 요약 등에 가중치를 적용한 유사도 계산방법을 제안한다. 이를 위해 국가 연구개발 보고서에서 텍스트를 추출하여 한 문장 단위로 문서를 분할하고, 기본 불용어와 보고서에서 특징적으로 나타나는 불용어를 처리하고 형태소 분석을 한 뒤 공기관계를 추출하였다. 또한 문서의 유사도 계산시 정확성을 높이기 위해 제목과 요약 부분에 가중치를 부여하였다. 이를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 문서 검색 라이브러인 루씬(Lucene)을 이용한 방법보다 2.5%의 검색성능 향상을 그리고 Knn-휴리스틱 방법보다는 1.1%의 검색성능 향상을 보였다. 이러한 결과를 통해 문서의 요약과 제목 그리고 공기관계 정보가 연구보고서의 유사도를 계산 하는데 영향을 미친다는 것을 보였다.

본 논문에서는 컨볼루션 신경망 네트워크(CNN:Convolution Neural Network)을 기반으로 단어의 의미와 순서를 고려하는 문서 색인 방법을 이용하여 한글 문서 분류 방법을 제안한다. 먼저 문서를 형태소 분석하여 어절 단위로 분리 한 후, 불용어를 처리 하고, 문서의 단어 의미를 고려하는 문서 표현하고, 문서의 단어 순서까지 고려하여 CNN의 입력으로 사용하였다. 실험결과 CNN 분류기를 기반으로 본 논문에서 제안하는 문서 색인 방법은 TF-IDF를 이용하는 방법보다 4.2%, Word2vec만 단독으로 사용하는 것보다 1.4%의 성능 상승을 이루었다. 이러한 결과를 통해 본 논문에서 제안하는 방법이 문서범주화 데이터 셋에서 문서 분류 성능향상에 영향을 미친다는 것을 확인하였다.

인공 신경망 기반 자연어 처리 시스템들에서 단어를 벡터로 변환할 때, 크게 색인 및 순람표를 이용하는 방법과 합성곱 신경망이나 회귀 신경망을 이용하는 방법이 있다. 이 때, 전자의 방법을 사용하려면 시스템이 수용 가능한 어휘집이 정의되어 있어야 하며 새로운 단어를 어휘집에 추가하기 어렵다. 반면 후자의 방법을 사용하면 단어를 구성하는 문자들을 바탕으로 벡터 표현을 생성하기 때문에 어휘집이 필요하지 않지만, 추가적인 인공 신경망 구조가 필요하기 때문에 모델의 복잡도와 파라미터의 수가 증가한다는 단점이 있다. 본 연구에서는 위 두 방법의 한계를 극복하고자 Bag of Characters를 응용하여 단어를 구성하는 문자들의 집합을 바탕으로 벡터 표현을 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 문자를 기반으로 동작하기 때문에 어휘집을 정의할 필요가 없으며, 인공 신경망 구조가 사용되지 않기 때문에 시스템의 복잡도도 증가시키지 않는다. 또한, 단어의 벡터 표현에 단어를 구성하는 문자들의 정보가 반영되기 때문에 Out-Of-Vocabulary 단어에 대한 성능도 어휘집을 사용하는 방법보다 우수할 것으로 기대된다.

본 연구의 목적은 오픈 러닝과 소셜 러닝 플랫폼의 핵심요소 비교분석 결과를 바탕으로 학습자와 학습 환경 개선을 위해 고려해야 할 핵심 요소와 방향에 대한 시사점을 고찰하는 데 있다. MOOC로 대변되는 오픈 러닝 사례들의 핵심요소를 분석하여 각각의 공통점과 차이점은 무엇인지 알아보고자 했다. 소셜 러닝 플랫폼을 활용한 사례들을 살펴봄으로써 소셜 러닝 플랫폼의 정의와 특이사항을 살펴보았다. 오픈 러닝과 소셜 러닝 플랫폼의 특이사항은 서로 어떤 상호작용을 가질 수 있을지 비교분석 내용을 바탕으로 오픈 러닝에서 발견 된 장단점과 소셜 러닝 플랫폼의 장단점으로 대치하여 서로 보완해줄 수 있는 진화한 러닝 플랫폼을 구상해보는 것은 유의미 할 것이다.

대화 시스템(dialogue system)은 텍스트나 음성을 통해 다양한 분야에서 특정한 목적을 수행할 수 있는 시스템이다. 대화 시스템을 구현하기 위한 방법으로 인공 신경망(neural network)을 기반으로한 end-to-end learning 방식이 제안되었다. End-to-end learning 방식을 이용한 식당 예약 시스템 모델의 학습을 위해 페이스북은 영어로 이루어진 식당 예약에 관련된 학습 대화 데이터셋(The 6 dialog bAbI tasks)을 구축하였다. 하지만 end-to-end learning 방식의 학습은 많은 학습 데이터가 필요하다는 단점이 존재하는데, 액션 템플릿(action template)의 정의를 통해 도메인 지식을 표현함으로써 일반적인 end-to-end learning 방식보다 적은 학습량으로 좋은 성능의 모델을 학습할 수 있는 Hybrid Code Network 구조를 제안한 연구가 있다. 본 논문에서는 Hybrid Code Network 구조를 이용하여 한국어 식당 예약 시스템을 구축할 수 있는 방법을 제안하고, 한국어로 이루어진 식당 예약에 관련한 학습 대화 데이터를 구축하는 방법을 제안한다.

Edge computing 환경은 자원이 제한된 IoT의 디바이스가 증가하면서 데이터가 급등하는 환경을 극복하기 위한 패러다임으로 주목받고 있다. 그러나 자원이 제한된 IoT 디바이스의 특성상 실시간성 데이터의 손실, 지연과 같은 문제가 존재한다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해서 폭발적으로 데이터가 증가하는 Edge computing 환경에 적합한 프레임워크에 대하여 서술한다.

정보 기술의 끊임없는 발전에 따라 광범위한 분야에서 방대한 양의 데이터가 발생하게 되면서 이를 처리하기 위한 빅 데이터에 대한 연구 및 교육이 활발히 진행되고 있다. 이를 위하여 데이터 분석 및 처리를 위한 고성능의 서버 및 분산 처리를 위한 다수의 컴퓨터가 필요하며 이는, 개인 혹은 저사양의 수업 환경에서 빅 데이터를 학습하는 데에 어려움을 겪게 한다. 때문에 가상 환경에서 원활한 빅 데이터 학습을 위한 클라우드 기반의 시스템이 필요하다. 이에 본 논문에서는, 빅 데이터 처리 기술의 하나인 Spark를 이용한 빅 데이터 플랫폼 구축에 대하여 기술한다.

동영상 콘텐츠는 빠른 인터넷과 동영상을 수요, 공급 할 수 있는 기기가 늘어남에 따라 폭발적으로 성장하고 있다. 이에 맞춰 동영상 콘텐츠에 대한 연구의 중요성은 점점 증가하고 있으며 이러한 연구들을 필요로 하는 소비자들 또한 크게 늘어나고 있다. 그러나 동영상 콘텐츠의 폭발적인 성장과 다르게 동영상의 이해에 관한 연구는 아직까지도 큰 성과 없이 성장을 제대로 하지 못하고 있다. 이 논문에서는 이러한 동영상에 대한 고차원적인 수준의 분석 및 분할 기술을 통해 동영상의 이해를 가능케 하는 모델의 설계와 원리를 소개한다. 또한 이 기술을 활용하여 동영상 콘텐츠의 성장을 활용하는 방법 및 그에 대한 비전을 소개하는 논문이다.

본 연구에서 제작한 음악 플레이어인 Symphony(이하 심포니)는 사용자의 음악적인 공감을 돕고, 그에 따른 음악을 기반으로 한 2차 창작의 접근성과 자유도를 높여주는 기능을 포함하는 복합적인 프로그램이다. 기존 플레이어는 음원의 유통과 선별적 재생에만 초점을 두는 경향이 있는데, 심포니는 음악 플레이어의 개념을 사용자 입장에서 확장하여 가사 시스템, 춤 시스템, 플레이어 스킨, 사운드 비주얼라이저, DSP 설정 및 실시간 DSP 스크립팅 등을 추가하거나 개선하였다.

기존의 프로그래밍 교육용 프로그램(스크래치, 엔트리)들은 프로그래밍의 진입장벽을 낮춰 교육의 효율을 높일 수 있었다[1][2]. 하지만 그러한 접근 방식은 실용적인 프로그래밍에 대한 지표가 되기에는 좋지 않다. 우리는 교육용 프로그램으로 게임메이커 스튜디오(이하 GM:S)를 사용하는 것을 제안 하고, 기존 지표의 단점을 풍부한 스크립팅 API와 네이티브 라이브러리 링크 등으로 극복한 GM:S를 교육적 목적으로 사용하는 방법에 대해 알아보고자 한다.

본 연구의 목적은 수해양 전공학생과 일반고 학생의 스마트교육미디어 활용 유형의 차이를 탐색해 보고자 하였다. 이를 위해 스마트교육미디어 중 많이 활용되는 사회연결망서비스(SNS)의 활용 유형 차이를 살펴보았다. 수해양 관련 전공을 하고 있는 고등학생과 일반고 학생 총 2,714명을 연구대상으로 설정하였다. 연구결과 SNS 활용에서 수해양 전공 및 일반고 학생들은 정보획득 공유, 재미, 시간때우기, 사람과의 교류 목적 등의 순으로 활용하고 있었다. 상위 다섯 가지 활용 유형 중 재미있어서, 시간때우기, 사람들과의 교류, 습관적으로 항목에서 집단 간 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다.

본 연구의 목적은 스마트 교육을 위한 수해양 전공학생과 일반고 학생의 스마트폰 활용 행태를 비교하고 그 차이를 살펴보았다. 이를 위해 일반고 학생과 수해양 관련 전공 계열의 학생 총 2,725명을 연구대상으로 선정하였다. 연구결과 스마트폰 활용 행태에서 수해양 전공 학생들은 음악듣기, 동영상 감상, 시간보기, SNS, 학습 이외 정보검색 등의 순으로 나타났다. 일반고 학생들은 음악듣기, 동영상감상, 학습 이외 정보검색, 시간보기, SNS 등의 순으로 나타났다. 스마트폰 활용 행태 차이의 상위 세 항목은 게임, 19세 이상사이트 이용, 웹툰에서 비교적 큰 평균차이가 나타났다.

2015 개정 교육과정에 따른 정보과 교사 역량 개선 연구의 필요성이 제기되었다. 본 연구에서는 정보과 관련 교사자격증 표시과목 제구조화 방안과 함께 개선된 재구조화 방안에 따른 현직교사의 교육 요구도를 산출하고 이를 바탕으로 구체적인 교원 연수 방안을 제안하였다. 또한 정보과 관련 표시과목 재구조화 방안에 따른 관련 법령 개정의 필요성을 제시하였다.

오늘날의 교육은 단순히 지식을 많이 습득하는 것보다 문제를 인식하고 지식 및 정보를 통합하여 창의적으로 문제를 해결할 수 있는 역량 중심의 교육을 강화하고 있다. 이러한 역량을 배양하고 함양하기 위해 학생들의 발달 수준을 알아보고 분석하기 위해 국제 수준의 학업 성취도 평가 연구가 국제기구를 중심으로 활발히 이루어지고 있다. 학습자들의 역량을 효과적으로 평가하기 위해 최근에 컴퓨터 기반 평가가 도입되고 있다. 본 연구에서는 국제 수준의 학업 성취도 평가에서 컴퓨터 기반 평가가 이루어지는 현황을 파악하고 PISA와 ICILS의 공개 문항의 특징을 비교하여 시사점을 제시하였다.

2015 개정 교육과정에선 소프트웨어 교육이 강화되고, 정보문화소양, 컴퓨팅 사고력, 협력적 문제해결력을 교과 역량으로 제시하고 있다. 이에 본 연구에선 창의적 인제양성을 위한 효율적인 소프트웨어 교육을 위해, 하브루타를 접목한 알고리즘과 프로그래밍 수업모형을 제안하고자 한다. 여러 교과의 선행연구에서, 학습능력과 창의력 향상에 대한 하브루타 교육방식의 긍정적 효과를 입증하고 있다. 이에 질문, 토론 중심의 유대인의 교육방식인 하브루타를 소프트웨어 교육에 접목하여 협력적 문제해결을 통한 컴퓨팅 사고력의 신장을 기대해본다.

IT의 급속한 발달은 교육에 대한 인식과 체계를 변화시키고 있다. 각국은 불확실한 사회 변화에 대처하기 위해 정보교육을 강화하고 있는 것도 IT의 발전이 국가의 경쟁력으로 반영되기 때문이다. 본 연구는 미국의 고등정보 교육과정 표준인 CS2013에 근거하여, 층화표집과 무선추출로 선정된 한국의 7개 대학 정보교육과정 현황을 분석하였다. 분석 결과, 하나의 대학을 제외한 모든 대학은 소프트웨어 개발 기초(SDF)와 프로그래밍 언어(PL)과 관련된 과목개설 비중이 15%이상 29.2%이하로 높은 비중을 차지하였다. 플랫폼 기반 개발과 병렬 및 분산 컴퓨팅 지식영역을 세 곳의 대학만 포함하고 있었으며, 정보 보호와 보안영역은 네 곳의 대학만 포함하고 있었다. 본 연구는 국가수준의 고등정보 표준교육과정이 부재한 상황에서 교육과정 구성을 위한 단초 및 고등교육의 시사점을 제공하기 위한 목적이 있다.

다가올 미래 사회와 4차 산업혁명 시대에는 창의성(Creation)과 융합(Convergence)을 기반으로 다양한 분야에서의 문제해결력이 요구되며, 컴퓨팅 사고력(CT, Computational Thinking)은 문제 해결을 위한 필수 사고로 인식되고 있다. 이러한 시대적 흐름에 발맞춰, 성균SW교육원(SSEN)에서는 다른 전공을 가진 학생에게도 컴퓨팅 사고력 중심의 SW기초교육을 실시하고 있다. 본 논문에서는 성균SW교육원에서 시행하는 비전공자를 위한 컴퓨팅사고력 중심의 SW기초교육 체계에 대해 소개하고, 비전공자 SW교육에 대해 앞으로 나아갈 방향을 제시한다.

현대 사회는 4차 산업혁명을 통해 빠르게 발달하고 있다. 이러한 사회에서는 새로운 지식과 기술이 끊임없이 만들어지고 기존의 지식과 기술이 도태되고 지식과 기술의 생명주기가 점차적으로 빨라지고 있다. 이에 따라 새롭게 제시되는 지식과 기술을 적합한 문제에 적용하여 문제를 해결하는 능력의 중요성이 커지고 있다. 특히 차세대 기술로 평가받는 인공지능, 로봇, 자율 자동차, 사물 인터넷 등의 기술과 연관된 문제를 해결하는 방법은 컴퓨터를 활용한 문제 해결방법과 밀접하게 연관돼있기 때문에 컴퓨터를 활용하여 주어진 문제를 표현하고 해결하는 능력은 매우 중요하다. 본 연구에서는 운영체제에서 기본적으로 제공되는 파일 관리 프로그램에 대한 문제점을 제기하고 문제 해결을 위해 컴퓨팅 사고력을 활용해서 문제에 대한 조사 단계, 분석 단계, 그리고 자동화 단계를 거쳐 문제를 해결한다.

객체지향 프로그래밍은 산업과 교육 분야에서 그 영향력이 점차 커지고 있다. 그러나 객체지향은 추상적이고, 복합적인 개념을 많이 포함하고 있어 처음 객체지향 언어를 배우는 초보학습자는 개념을 이해하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 또한 객체지향 개념들은 상호 연관성이 매우 높아 기본 개념을 이해하지 못하면 다음 단계의 개념을 이해할 수 없다. 따라서 본 논문은 초보학습자의 객체지향 개념의 이해를 돕기 위해 클래스와 객체 모델, 클래스간의 상속 모델을 도식화하여 제안한다. 이 모델을 이용하여 객체지향의 핵심 개념인 클래스, 객체, 레퍼런스 변수, 상속, 오버라이딩, 다형성, 동적 바인딩의 이해도를 높일 수 있다.

초등 교육과정에 소프트웨어 교육 내용이 포함되는 2015 개정 교육과정의 시행을 앞두고, 학교 현장의 교사들은 이에 대한 지도 준비 수준이 낮으며 소프트웨어 교육 관련 교수 학습 자료도 부족하다고 느끼고 있었다. 이에 본 논문에서는 체험을 주 내용으로 하는 초등학교 프로그래밍 영역에 활용이 가능한 웹캠 기반 스크래치 프로그래밍 교육 콘텐츠를 개발하였다. 이 때 프로그래밍 흥미를 높일 수 있는 방법으로 웹캠을 사용하여 사용자의 움직임과 상호작용이 가능한 콘텐츠를 제작하였으며 총 10차시로 구성하였다. 추후 본 논문에서 제안한 교육 콘텐츠를 초등학생들에게 적용하여 교육적 효과를 검토할 것이다.

학습이 진행될 때 주어지는 학습자 맞춤형 피드백은 학습자의 성취도를 높이는 부분에서 중요한 요소 중 하나이다. 많은 연구가 맞춤형 피드백에 관련되어 진행되었지만, 각 연구 결과는 특정 도메인과 시스템에만 적합하도록 연구되었다. 따라서, 본 논문에서는 프로그래밍 교육을 위한 데이터 기반의 학습자 맞춤형 문제 제공 및 피드백 방법을 연구하고 지능형 코딩 학습 시스템 Everycoding에 적용하였다.

이 연구에서 엔트리 명령 블록을 이용하여 보편적 프로그래밍 언어를 개발하고 검증하였다. 그래서 이 연구를 통해 블록형 프로그래밍 언어의 접근 수월성을 이용하여 절차적 사고력 향상을 위한 아이디어를 제공하고자 하였다. 새로운 프로그래밍 언어를 만들어 알고리즘을 적용하여 함수화된 사칙연산 프로그램을 만들면서, 다양한 알고리즘을 적용하면 엔트리에서 제시하는 모든 명령 블록을 만들 수 있음을 증명하였다. 이 연구를 통해 1)프로그래밍 언어에 포함된 다양한 기능의 명령어들도 함수화되어 있음을 증명하고 재생산 가능함을 경험할 수 있는 아이디어를 제공하고, 2)초보 프로그래머들이 프로그래밍 언어 개발에 대한 흥미와 관심을 갖게 되는 방안을 제시하며, 3)알고리즘을 경험하면서 절차적 사고력을 향상시킬 수 있는 다른 방향의 SW 교수 학습 방법과, 4)프로그래밍 언어를 미시적으로 탐구하면서 SW 교육 관점을 다양화하는 방법을 제시하였다. 이 연구에서 제시한 방안으로 학생들이 절차적 사고력 향상과 프로그래밍 언어의 다양성 인식, 프로그램을 심층적으로 분석하는 태도 등의 SW 교육에 대한 긍정적 변화를 기대한다.

비디오 강의를 활용한 온라인 학습은 교육 효과를 높이는 무한한 가능성을 가지고 있지만 온라인에서 학습자 주도로 이루어지기 때문에 학습 동기를 높이고 온라인 강의에 집중시킬 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 또한 교수자는 온라인 환경 안에서 학습자가 실제로 학습을 수행했는지에 대한 여부를 쉽게 파악할 수 있는 도구의 개발이 필요하다. 본 논문은 학습자와 교수자의 요구를 만족 시킬 수 있는 단어게임 기반의 온라인 비디오 학습 자동 판단 시스템을 개발하였고, 시스템 검증을 위해 343명의 학습자를 대상으로 사용자 만족도 설문조사를 수행하였다. 설문 결과, 83%의 시스템 용이성, 73%의 시스템 만족도로 긍정적인 결과를 보였다.

노인복지회관에서 어르신들을 대상으로 스마트폰 사용법 도움 봉사활동을 하면서, 어르신들의 스마트폰 사용법 질문의 수집 분석을 통하여 어떤 부분에 가장 많이 어려움을 겪고 있는지를 조사하였다. 또한 그런조사를 바탕으로 스마트폰 사용에 도움을 받을 수 있는 효과적인 방법을 고려하여 보았다. 연구 결과 어르신들은 정보의 생산, 공유, 관리에 매우 적극적인 활용 욕구를 가지고 있었으며 동영상 및 사진에 대한 관심이 무척 높고, 친구 및 가족과의 소통을 위하여 카톡을 주로 사용하고 페이스북에 대한 관심이 높아지는 것을 확인하였다. 그리고 이동을 위한 교통에 대한 도움을 받고자 하는 비율이 높았다.

최근 IT 기술이 발전함에 따라 교육형태도 많이 발전되고 있다. 특히 IT 기기를 활용할 수 있는 온라인 교육에 집중되고 있다. 온라인 교육 시스템 중 하나인 MOOT(Massive Open Online Textbook)이 주목받고 있다. MOOT는 텍스트 중심의 교육 기반이며, 온라인 교재 내에 실습환경이 있어 언제 어디서나 학습자가 자기주도적인 학습을 할 수 있도록 도와준다. 온라인을 통해 학습하기 때문에 수많은 학습자의 학습현황을 쉽게 파악할 수 없는 문제점이 제기되었다. 따라서 본 논문에서는 데이터 결과를 한 눈에 파악할 수 있도록 시각화를 제안하여, MOOT시스템 내에서 학습한 고려대학교 343명의 학생 데이터를 기반으로 학습자 데이터 시각화를 설계하였다.

최근 4차 산업혁명 및 인터넷 환경이 변화되면서 대학 교육환경의 빠른 변화와 산업체에 재 교육이나 온라인 교육에 있어, 교육자 중심에서 수요자 중심으로 교육환경을 바꾸고자 하는 노력을 하고 있다. 우리나라에서는 2018년부터 '한국형 나노디그리' 모델을 개발하고 한국형 무크 강좌도 확대하겠다는 계획을 밝혔다. 이에 본 논문에서는 MOOC에 대해서 알아보고 오픈소스 플랫폼(Moodle, Tao-testing, Joomla)를 활용하여 MOOC를 구축함으로서 대학교의 환경을 최소의 비용으로 강의자 및 교육자 위주의 환경에서 수요자가 원하는 교육환경으로 개선하는 방안을 제시한다.

제 4차 산업혁명이 시작되고 있는 지금 소프트웨어 개발자의 수요가 늘어나고 이들의 교육이 중요해 지면서, 초, 중 고등학교 컴퓨터 코딩 교육이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 현재 운영되고 있는 컴퓨터 과학 분야의 코딩 교육과 관련된 정부 및 비영리 교육기관들의 동향을 살펴보고, 정보올림피아드 경시 및 공모부분 대회, 해커톤을 통해 컴퓨터 과학 코딩 교육의 향후 방향성을 제시하였다. 이후, 코딩 교육을 통해 응용가능 한 학문분야에 대해서 다루었으며, IT 생태계의 활력을 불어넣은 스타트업 창업 사례를 제시함으로서 이후 코딩 교육을 받았을 때 향후 진로에 대해서 알아보았다.

최근 자연 언어 처리 분야에서는 단어를 실수벡터로 임베딩하는 워드 임베딩(Word embedding) 기술이 많은 각광을 받고 있다. 최근에는 서로 다른 두 언어를 이용한 이중 언어 위드 임베딩(Bilingual word embedding) 방법을 사용하는 연구가 많이 이루어지고 있는데, 이중 언어 워드 임베딩에서 임베딩 절과의 질은 학습하는 코퍼스의 정렬방식에 따라 많은 영향을 받는다. 본 논문은 자막 병렬 코퍼스를 이용하여 밑바탕 어휘집(Seed lexicon)을 구축하여 번역 연결 강도를 향상시키고, 이중 언어 워드 임베딩의 사천(Vocabulary) 확장을 위한 언어별 연결 함수(Language-specific mapping function)을 학습하는 새로운 방식의 모델을 제안한다. 제안한 모델은 기존 모델과의 성능비교에서 비교할만한 수준의 결과를 얻었다.

컴퓨터 사고를 이해하고 컴퓨터와 소통하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 목적은 컴퓨터 비전공자 대상으로 하는 강의의 목적성과 실효성을 규명하고, 나아가 학생과 강의자가 수업의 목표점의 접점을 찾아 나가는데 있다. 강의 대상은 컴퓨터 비전공자 학생 중 인문, 미술, 음악, 자연 계열의 학생들로서 그들이 현시점에서 이수한 교과과목 중 수학의 비중이 상대적으로 낮은 군에 속한다. 따라서 그들이 현실적으로 컴퓨터와 소통하기 위해 어떤 교육의 패러다임을 적용해야 하는가가 중요하다. 본 연구에서는 텍스트 코딩이 가능한 파이썬을 컴퓨터 비전공생에게 학습시키는 이유와 목적에 대해 밝히고 학습의 실효성에 대해 논의한다.

기술의 발전에 따라 사회, 경제, 산업에서 다양한 변화를 겪고 있다. 이러한 변화를 4차 산업 혁명이라고 부르며, 이러한 변화를 주도하는 기술로 로봇이 주목받고 있다. 로봇은 다양한 연구에서 교육적 효과가 뛰어나다는 것이 확인되었고, 이에 따라 로봇을 교육에 도입하기 위한 다양한 연구가 진행되었다. 하지만, 로봇교육과 관련된 다양한 요인이 로봇 교육의 활성화를 저해하고 있었다. 특히, 다른 나라에 비해 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 부정적이었으며, 이러한 부정적인 태도는 2015 개정 교육과정에서 로봇 교육의 어려움을 유발할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 예비 교사의 로봇에 대한 태도와 다양한 요인에 따른 차이를 분석하였다. 연구 대상은 K 대학에 다니고 있는 317명의 예비 교사이었으며, 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 측정하기 위하여 선행 연구에서 활용한 Negative Attitude towards Robots Scale(NARS)를 사용하였다. NARS를 통하여 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 살펴본 결과, 성별에 따라 예비 교사의 로봇에 대한 차이가 나는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 로봇을 조작한 경험과 로봇 관련 강의를 수강한 여부가 로봇에 대한 태도가 차이 나게 만드는 요소인 것을 확인할 수 있었다. 반대로 매체를 통한 로봇을 접촉한 경험은 로봇에 대한 태도에 관련이 없었다. 이와 같은 연구를 통하여 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 요인을 살펴볼 수 있었다. 향후 연구에서는 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 바꾸기 위한 방안에 대한 연구가 필요하다.

본 연구는 초등학교에서 로봇 활용 SW 교육을 실시하고 사전 수준 및 성별에 따라 효과에 차이가 있는지 규명하고자 하였다. 이를 위해 경기도의 A 초등학교 5, 6학년 학생 155명을 대상으로 로봇 활용 SW 교육을 실시하였으며, 수집된 자료는 대응 표본 t 검정, 일원분산분석, 공분산분석을 통해 평균의 차이를 분석하였다. 연구 결과, 로봇 활용 SW 교육을 실시한 후 학생들의 컴퓨팅사고력과 창의성이 유의하게 향상되었으나, 컴퓨팅사고력 수준이 상 집단인 학생들은 유의한 향상을 나타내지 않았다. 또한 학생들의 컴퓨팅사고력은 성별의 차이가 없었으나, 창의성은 성별에 따른 차이가 유의한 것으로 나타났다. 본 연구는 사전 수준과 성별에 따른 로봇 활용 SW 교육의 효과를 규명하여 로봇 활용 SW 교육에 대한 이해를 확장시켰다는 점에서 연구의 의의가 있다.

2015 개정 교육과정에서, 정보교과는 컴퓨팅 사고력을 핵심 역량으로 삼고 있으며, 컴퓨팅 사고력을 함양하기 위해 문제해결과 프로그래밍, 컴퓨팅 시스템영역에 프로그래밍과 피지컬 컴퓨팅을 편성하였다. 또한 선행연구를 통하여, 피지컬 컴퓨팅은 프로그래밍을 통해 실제적인 문제 해결이 가능하도록 도와준다는 것을 확인할 수 있었다. 이에 피지컬 컴퓨팅의 실제 효과크기에 대한 연구의 필요성이 제기되나 관련연구가 진행되지 않았다. 본 연구에서는 피지컬 컴퓨팅을 활용한 교육연구의 효과크기를 분석하는데 필요한 연구를 수집하고 이를 바탕으로 기술통계를 통해 연구 운영 및 측정영역에 대한 동향을 분석하고자 한다.

로봇의 중요성이 강조됨에 따라 2019년부터 초등 실과 교과에 로봇 교육이 포함된다. 그러나 일부 초등학교에서 현행되고 있는 로봇 교육은 학습자가 완성된 형태의 로봇을 조작하는 데 그친다는 점에서 구성주의 학습원리에 어긋난다. 구성주의 학습원리에 따르면 학습자는 각자에게 의미 있는 독창적인 모델을 중심으로 자신만의 세계를 만들고 그 속에서 지식을 구성해 나가야만 진정한 학습이 일어난다고 할 수 있다. 본 연구에서는 구성주의 학습원리에 기반한 초등 로봇 교육의 도구로서 WeDo 2.0을 소개하고 로봇 교육 도구로서 WeDo 2.0이 갖는 활용가능성을 탐색하였다. WeDo 2.0은 학습자에게 첫째, 자발적 학습환경, 둘째, 창의적 학습환경, 셋째, 체계적 학습환경, 넷째, 통합적 학습환경, 다섯째, 구성주의 학습환경을 제공한다. 이에 따라 향후 초등 로봇 교육에서 WeDo 2.0을 활용한 구체적인 교육 프로그램의 개발 및 적용이 필요하다.

본 논문에서는 과학영재교육원 초등심화 수학 정보 과정의 30명을 대상으로 프로그래밍 학습을 수행한 후 사회성의 변화를 분석하였다. 수업에서는 교육용 프로그래밍 언어인 스크래치의 리믹스 기능을 활용하였으며, 협동학습이 가능하도록 동료 학습자의 프로젝트를 수정 보완하도록 하고 최종적으로 팀 단위의 결과물을 도출하였다. 연구결과에 따르면, 스크래치의 리믹스 기능을 활용한 프로그래밍 학습이 사회성 향상에 통계적으로 유의미하며, 사회성 구성 요소인 사교성, 자주성, 협동심에서 긍정적인 효과가 있는 것으로 나타났다.

던지기는 시간 효율이 높은 물체 수송 방법이나 그 정확성을 위해서는 다양한 물리적인 변인들을 고려해야 한다. 따라서 본 연구에서는 정확한 던지기에 영향을 주는 변인들을 설정하여 물체를 정확하게 던지는 해를 찾는 유전 알고리즘을 설계하고, 이를 4자유도 로봇팔에 적용시켰다. 하드웨어는 TETRIX와 EV3 플랫폼을 이용하여 설계하였고, 소프트웨어는 LabVIEW 2014를 이용하여 구현하였다. 또한 물체가 던져질 때마다 위치와 각 변인들의 값을 수집하고, 이를 통계적으로 분석하여 던지기의 정확성에 대한 각 관절의 기여도를 분석하였다. 본 연구의 결과는 물체를 정확히 던지는 기계를 설계하거나 사람의 던지는 동작을 이해하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

목욕탕, 호텔과 같이 다량의 수건이 사용되는 곳은 빠르게 수건을 개기 위해서 수건을 접는 로봇을 사용한다. 그러나 기존의 수건을 접는 로봇은 사람이 수건을 일일이 일정한 형태대로 정렬을 해주어야 하고 복잡한 구조로 인해 부피가 크다는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 기존의 수건 접는 로봇보다 구조가 간단하고 부피가 작으며, 임의로 투입된 수건을 자동으로 정렬하는 로봇을 개발하였다. 특히 랙과 피니언을 이용한 수직운동과 컨베이어 벨트의 수평운동을 이용한 수건 접기 방식을 통해 로봇의 부피를 획기적으로 줄일 수 있었다. 또한 영상처리 과정을 통해 수건의 각 꼭짓점의 좌표를 실시간으로 트래킹 하여 모든 수건 접기 과정을 자동화하였다. 본 연구의 결과로서 강체가 아닌 유동성을 가진 수건을 정렬하는 방법을 개발하였으므로 향후 연구를 통해 여러 가지 물체들을 정렬하는데 응용될 수 있을 것이라 기대된다.

재난 상황이나 우주 공간과 같은 환경에서는 인간이 직접 작업을 수행하기가 매우 어렵다. 따라서 이러한 환경에서 인명 구조나 탐사 등을 진행할 때에는 원격으로 제어가능한 로봇을 활용하는 것이 효과적이다. 특히 이 로봇이 인간의 움직임을 실시간으로 모방한다면 직관적이고 순발력 있는 제어가 가능해진다. 본 연구에서는 키넥트 센서를 이용해 인간의 움직임을 인식하고 이 움직임을 모방하는 로봇핸드와 로봇암을 구현하였다. 하드웨어는 TETRIX와 EV3 플랫폼을 이용하여 설계하였고, 소프트웨어는 C# 기반의 KINECT for Windows SDK와 Visual Studio 2015로 구현하였다. 본 연구에서 구현한 시스템은 재난 현장에서의 인명 구조, 복구 상황에서와 우주 공간에서의 탐사 상황에서 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

빅 데이터의 시대가 도래하면서 이전보다 데이터로부터 유의미한 정보를 추출하는 것에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 딥러닝은 텍스트, 이미지, 동영상 등 다양한 데이터에 대한 학습을 가능하게 할 뿐만 아니라 높은 학습 정확도를 보임으로써 차세대 머선러닝 기술로 각광 받고 있다. 그러나 딥러닝은 일반적으로 학습해야하는 데이터가 많을 뿐만 아니라 학습에 요구되는 시간이 매우 길다. 또한 데이터의 전처리 수준과 학습 모델 튜닝에 의해 학습정확도가 크게 영향을 받기 때문에 활용이 어렵다. 딥러닝에서 학습에 요구되는 데이터의 양과 연산량이 많아지면서 분산 처리 프레임워크 기반 분산 학습을 통해 학습 정확도는 유지하면서 학습시간을 단축시키는 사례가 많아지고 있다. 본 연구에서는 범용 분산 처리 프레임워크인 아파치 스파크에서 데이터 병렬화 기반 분산 학습 모델을 활용하여 모바일 빅 데이터 분석을 위한 딥러닝을 구현한다. 딥러닝을 구현할 때 분산학습을 통해 학습 속도를 높이면서도 학습 정확도를 높이기 위한 모델 튜닝 방법을 연구한다. 또한 스파크의 분산 병렬처리 효율을 최대한 끌어올리기 위해 파티션 병렬 최적화 기법을 적용하여 딥러닝의 학습속도를 향상시킨다.

2015 개정 교육과정에 따라 2019년부터 초등학교 5~6학년은 SW교육을 의무적으로 실시하게 되었다. 특히 SW교육을 위한 프로그래밍 언어의 경우 초등학교와 중학교에서는 블록형과 텍스트형 구분 없이 활용할 수 있으나, 고등학교의 경우에는 텍스트 기반 프로그래밍 언어를 활용하도록 제시하고 있다. 하지만 많은 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍 언어를 접하게 되면 문법의 어려움과 외국어의 벽에 부딪쳐 어려워한다. 본 연구에서는 학습자들이 처음 텍스트형 프로그래밍을 학습할 때 효율적인 프로그래밍 학습을 위하여 한글 프로그래밍 언어를 사용할 것을 제안한다. 한글 프로그래밍 언어를 교육적으로 활용하였을 때의 장점과 교육적 활용에 있어 고려해야 할 문제점, 한계점 및 보완해야 할 점을 분석해보고자 한다.

기계학습은 인공지능(AI, Artificial Intelligence)의 일종으로 다른 인공지능 알고리즘이 정해진 규칙을 기반으로 주어진 임무(Task)를 해결하는 것과는 달리, 기계학습은 수집된 Data를 기반으로 최적의 솔루션을 학습한 후 미래의 값들을 예측하거나 해석하는 방법을 사용하고 있다. 더욱이 인터넷을 통한 연결성의 확대와 컴퓨터의 연산능력 발전으로 가능하게 된 Big-Data를 기반으로 하고 있어 이전의 인공지능 알고리즘에 비해 월등한 성능을 보여주고 있다. 그러나 기계학습 알고리즘이 Data를 학습할 때 학습 결과를 사람이 해석하기에 너무 복잡하여 사람이 그 내부 구조를 이해하는 것은 사실상 불가능하고, 이에 따라 학습된 기계학습 모델의 단점 또는 한계 등을 알지 못하는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 블랙박스화된 기계학습 알고리즘의 특성을 이해하기 위해, 기계학습 알고리즘이 특정 입력에 대한 결과를 예측할 때 어떤 입력들로 부터 영향을 많이 받는지 그리고 어떤 입력으로부터 영향을 적게 받는지를 알아보는 방법을 소개하고 기존 연구의 단점을 개선하기 위한 방법을 제시한다.

오늘날 딥러닝은 교육을 포함한 다양한 분야에서 세상의 패러다임을 바꿀만큼 발전하고 있다. 그러나 딥러닝 모델이 어떤 지식을 습득하였는지 파악하기 어려워 딥러닝 시스템을 무조건적으로 신뢰할 수 없다는 것이 문제로 남아있다. 이 문제를 해결하기 위해 기존에 딥러닝이 학습한 결과를 If-then과 같은 형식의 규칙으로 추출하는 방법이 제안되었지만, 이러한 규칙은 사람이 이해하기에는 직관적이지 못하다는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하고자 딥러닝 모델이 습득한 지식을 규칙 형태로 추출하고 이를 시각화하여, 사람이 직관적으로 이해할 수 있는 형태로 표현하는 방법을 제시한다.

테크놀로지의 발전에 따라 교육에서도 테크놀로지를 도입하기 위한 움직임이 활발하게 진행되었다. 교육에서는 테크놀로지를 학생들이 학습 과정에서 겪는 문제점을 해결하기 위한 목적으로 활용하였다. 하지만, 교사들의 테크놀로지에 대한 전문성 부족으로 인하여, 교사들은 수업에 테크놀로지를 도입하는데 많은 어려움을 겪고 있었다. 테크놀로지를 기반으로 한 교사의 수업 전문성 발달을 위하여 테크놀로지 교수 내용 지식(TPACK)이 도입되었고, 교사의 TPACK 향상을 위한 연구가 많이 진행되었다. 최근에는 테크놀로지가 가진 한계점을 극복하기 위하여 새로운 테크놀로지 도구로써 프로그래밍이 주목받고 있다. 따라서 선행 연구에서는 프로그래밍을 기반으로 TPACK 교육 프로그램을 향상시키기 위한 교육 프로그램이 개발되었다. 본 연구에서는 김성원과 이영준(2017)에서 개발한 TPACK 교육 프로그램의 효과를 검색하기 위한 연구를 진행하였다. 교사에게 적합한 40차시의 TPACK-P 교육 프로그램을 개발하였고, 연구를 위하여 모집한 17명의 교사를 대상으로 교육 프로그램을 적용하였다. 또한, 교사의 TPACK 변화를 관찰하기 위하여 박기철과 강성주(2014)의 연구에서 개발한 검사 도구를 교육 프로그램 투입 전, 후에 실시하였다. 적용 결과, TPACK-P 교육프로그램을 통하여 교사의 TPACK은 통계적으로 유의미한 향상이 나타났다. 세부 영역에서는 Pedagogical Knowledge(PK), Technological Knowledge(TK), Technological Content Knowledge(TCK), Technological Pedagogical Knowledge(TPK), Technological Pedagogical Content Knowledge(TPACK)에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 하지만, Content Knowledge(CK)와 Pedagogical Content Knowledge(PCK)에서는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 이러한 결과를 통하여 TPACK-P 교육 프로그램이 모든 영역은 아니지만, 테크놀로지와 관련된 지식과 교사의 TPACK 발달에 효과적인 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 TPACK-P 교육 프로그램을 통한 교사의 TPACK 변화를 검사 도구를 통하여 측정하였다. 후속 연구에서는 TPACK-P 교육 프로그램에 참여한 교사의 수업 전문성의 변화와 학교 현장에서 수업의 변화, 이에 대한 학생들의 반응을 측정하는 연구가 필요하다.

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

이공계 위기론을 해결하기 위해 ABET주도로 시작된 공학교육인증은 우리나라에도 도입되었으며 성과중심교육을 기본철학으로 하는 공학교육인증에서 프로그램 학습성과의 평가는 매우 중요하다. ABEEK에서 강조하고 있는 교과기반평가(Course Embedded Assessment, 이하 CEA)는 그 유용성에도 불구하고 학습성과 연계와 코스 연계 등이 전산시스템으로 지원되지 않아 교육현장에서 잘 반영되지 않는 문제점이 있으며 이로 인해 인증을 위한 자체평가보고서 작성시 PD교수들의 어려움이 있다. 이에 운영자들의 의견을 반영하여 CEA평가 시스템을 구현하기 위한 사용자 권한 중심의 요구분석과 시스템 설계를 진행 하였다.

전 세계적으로 과학, 기술, 공학, 예술, 수학이 융합된 STEAM교육이 강조되고 있는 가운데 우리나라도 STEAM교육의 효율성을 높여줄 수 있는 콘텐츠에 대한 관심과 적용이 늘어가고 있다. 본 논문은 "공업입지론" 내용을 바탕으로 개발된 에듀테인먼트 콘텐츠의 교육적 효과를 향상시키고자 분석 피드백 기능을 강화하였다. 강화된 분석 피드백 기능은 첫째, 학습자가 공장 선택 조건과 각 공장의 장점 확인, 둘째, 상품의 운송조건 제시, 셋째, 학습 결과에 대한 분석이다. 이에 학습자가 콘텐츠를 통해 학습하는 과정에서 분석 피드백을 제공 받아 학습에 대한 이해도 등 교육적 효과를 향상 시키고자 한다.

4차 산업혁명 시대에 접어드는 중심에 살고 있는 청소년들에게 스마트미디어는 삶의 가장 중요한 일부분이다. 미래창조과학부에서 발표한 2016년 조사에서 만 6세 이상 85%(2015년 대비 2.5%p${\uparrow}$)가 스마트 기기를 보유하고 있는 것으로 나타났다. 스마트기기의 보유율 증가는 게임 플랫폼으로 접근성이 높아지는 것을 의미하고 모바일 게임에 대한 과몰입 위험도가 커진다. 많은 연구와 논쟁이 이루어지는 온라인 게임에 대한 과몰입 대비에 비해 모바일 게임 과몰입 대책은 전무한 실정이다. 본 연구에서는 게임 과몰입에 가장 취약한 중학생을 대상으로 모바일 게임 제어 시스템을 통해 학생들이 자기 주도적으로 모바일 게임 과몰입에서 벗어날 수 있게 유도하였다. 학생들이 해당 시스템을 평상시에 활용했을 때 효율성과 실제 구현에 있어 고려해야 할 사항에 대해 알아보고자 한다.

학습자는 교육의 3요소인 교육자, 학습자, 교육내용의 하나로 학습자 특성과 이가 학업성취에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요하다. 컴퓨터 비전공자를 대상으로 하는 컴퓨팅 교육이 점점 활발해지고 있다. 비전공자 컴퓨팅 교육이라는 맥락에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 비전공자 컴퓨팅 교육에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 실증적으로 이해하기 위해 실행되었다. 학습자 특성을 이전경험/사전지식, 인지적 요인, 심리적 요인의 3가지로 분류하였고, 연구대상을 3그룹으로 설정, 다양한 하위 요소 데이터를 수집하였다. 그 결과, 대상 1의 경우 학습스타일(순차적: 부적상관, 통합적: 정적상관), 대상 2는 자기 효능감(사후), 대상 3은 수학 사전지식, 컴퓨팅과 전공의 연계성 인식, 정보적 사고에 대한 인식이 학업성취와 유의미한 상관관계가 있었다. 하지만 상관성이 모두 0.5이하로 크지 않고, 자기 효능감과 전공 연계성 인식의 경우 대상에 따라 결과가 상이하였다. 향후 연구에서 다루지 않은 변수에 대한 연구와 상관관계가 밝혀진 변수만을 대상으로 인과성을 확인하는 연구가 필요하다. 또한 현상학적 관점으로 학습자 특성을 고찰할 필요가 있다.

2015 개정 교육과정 총론에서는 Bloom의 교육목표분류에 기반하여 지식, 기능, 태도 영역에서 균형 있는 수업과 평가를 하도록 강조하고 있으며, 국외에서도 컴퓨팅 교육에서 지식, 기능, 태도 등에서 균형있는 접근을 하기 위한 노력을 기울이고 있는바, 현재 제안되고 있는 대부분의 수업 및 평가가 지식 측면을 중심으로 구성되어 있는 점을 보완하기 위하여 본 연구에서는 컴퓨팅 사고력에 대한 국외의 동향과 2015 개정 교육과정 총론에 비추어 소프트웨어 교육의 지식, 기능, 태도적 측면의 의미와 다룰 수 있는 내용을 고찰하였다.

현재 디지털문화사회의 교육은 개인정보, 저작권 등 특정 영역에만 국한되어 있어 정작 디지털 네이티브가 매일 접하는 디지털리터러시에 관한 교육은 미비한 상태이다. 본 연구에서는 디지털네티즌 중 중고등학생들의 디지털 리터러시에 대한 인식을 조사하고 디지털 문화사회에 필요한 디지털 리터러시 교육의 체계적 양성의 근원적 대책을 마련하고자 한다.

프로그래밍 학습 시스템에서 자동 평가 기능은, 코드에 대한 실행 결과 외 다른 피드백을 제공할 수 있기 때문에, 그 피드백을 통해 학습자 스스로가 자신의 코드를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 프로그래밍 학습 시스템에서 사용중인 자동 평가 기능을 비교하고, 지능형 프로그래밍 튜터링 시스템인 Everycoding에서의 새로운 자동 평가 기능을 소개한다.

본 논문에서는 컴퓨팅 사고력을 향상시키는 방안에 대한 교사들의 강의안에 대한 여러 가지 사례를 분석하였다. 연수에 참여한 정보 컴퓨터(특수 정보 컴퓨터 7명 포함) 교사 37명을 대상으로 실제 학교 현장에서 학생들을 대상으로 컴퓨팅 사고력을 향상시키는 여러 가지 방안을 제시한 후, 산출물을 분석하였다. 산출물 분석 결과 댄스 활동과 같은 학생들이 재미있어 하는 분야를 발굴하는 방법, 글쓰기와 같은 컴퓨터와 상관없는 일상생활의 사례를 활용하여 글쓰기 대회에 입상하는 사례, 수학여행 계획을 여러 학생이 함께 참여하여 완성하는 방법 등을 제시하였다. 본 논문에서는 여러 가지 사례들을 소개하고 사례들에서 컴퓨팅 사고력을 향상시키는 방안의 공통적인 요인을 도출하여 보고자 한다.

딥러닝으로 만들어진 모델의 내부는 black box와 같은 특성을 가져 동작 규칙을 알기 어렵다. 최근 기계학습의 발전으로 인공지능이 전보다 더 복잡한 문제를 해결할 수 있으나 위와 같은 이유로, 모델이 내린 판단의 근거를 알기 어렵다. 그러므로 딥러닝의 동작 규칙을 사람이 이해할 수 있는 형식으로 나타내려는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 Attention과 LIME 기법을 활용하여 IMDB 데이터를 감성 분석한 순환신경망의 의사결정 요인을 분석하였다. 각 기법을 활용했을 때의 장단점과 실제 구현에 있어 등장하는 문제에 대해 알아보고자 한다.