본 연구에서는 온라인 저지 문항을 블록 프로그래밍 언어로 학습하기 위한 방안에 대해서 탐구하였다. 온라인 저지를 활용한 프로그래밍 교육은 알고리즘을 설계하는 추상화 과정과 이를 프로그래밍 언어로 작성하는 자동화 과정이 포함되며 이는 컴퓨팅 사고력 발달에 영향을 준다. 온라인 저지는 대부분 텍스트 프로그래밍 언어(이하, TPL)에서 지원되어 초보 학습자가 사용하기에 어려움이 있다. 블록 프로그래밍 언어(이하, BPL)를 기반으로 한 온라인 저지는 BPL로 작성한 것을 TPL로 변환하는 방법과 그래픽 기반 문제상황을 해결하는 방법이 있으며 TPL로 변환하는 것은 텍스트 기반 온라인 저지 문항을 사용할 수 있으나 사용하는 방법이 어렵다. 반면 그래픽 기반 문제 상황은 사용하는 방법이 쉽지만 문항이 제한적이고 순차적 사고가 강조된다. 이에 엔트리 '스터디'와 '나의 학급-과제'를 이용하면 자동 평가 기능은 없지만 학습자가 익숙한 환경에서 학습할 수 있고 교사는 문항을 직접 개발할 수 있으며 문제 제시, 예시 작품 제시, 블록 제한, 과제제출 등을 사용하여 BPL에서 온라인 저지 문항을 학습할 수 있다.
온라인 저지 시스템 지원하기 위한 표절 검사, 소스코드 분석 및 자동화된 튜터링 기법이 연구되고 있다. 최근 딥러닝 기술 기반의 소스코드 유사도 분석을 통한 표절 감지 기술들이 제안되었으나, 자동화된 튜터링을 지원하기 위한 딥러닝 기반의 연구는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 자바 바이트코드와 문제정보를 결합하여 학습하고, 학습자가 온라인 저지 시스템에 코드를 제출하기 전에 pass/fail 여부를 예측할 수 있는 GRU 기반의 Input / Output side FiLM 모델을 제안한다. 또한 온라인 저지에 수집되는 데이터의 특성상 비대칭이 발생하기 때문에 밸런스 샘플링 기법을 적용하여 데이터를 균등하게 분포시켜 두 상황을 제안한 모델로 학습하였다. 실험 결과 Input side FiLM 모델이 가장 높은 73.63%의 성능을 보였다. 이를 기반으로 학습자들이 온라인 저지의 평가를 받기 전에 pass/faill 여부를 확인하여 소스코드 개선에 대한 피드백 기능에 적용 가능할 것으로 예상된다.
최근 온라인 저지(OJ, Online Judge) 시스템을 활용하여 학생들이 알고리즘 및 프로그래밍에 기반한 문제 해결 역량을 함양할 수 있도록 하는 시스템을 구축하여 운영하는 사례 및 이에 대한 교육적 효과성들이 다양하게 보고되고 있다. 정보·컴퓨터 현직교사 및 예비교사가 이러한 시스템을 자신이 속한 학교·학생 환경에 맞게 구축하여 운영할 수 있는 역량을 갖추게 된다면, 컴퓨팅 사고력 및 문제해결과 관련된 강력한 지도 역량을 갖출 수 있게 될 것이다. 이에 본 연구에서는 학교 단위의 정보교육을 위한 HUSTOJ 기반의 오픈소스 온라인 저지 시스템 커스터마이징 방안을 탐색하여, 학교 현장에서 이를 효과적으로 적용하기 위한 방향을 제시하였다.
온라인 저지 시스템은 학습자가 제출한 코드를 평가하기 위해 많은 시스템 자원을 사용한다. 학습자의 코드를 평가하는 방법 중 하나인 코드 효율성 측정은 시간복잡도를 기반으로 평가하기 때문에 대량의 인수를 입력 데이터로 사용한다. 본 연구에서 컨테이너 기술인 도커의 컨트롤 그룹을 활용하여 CPU 자원을 제한한다. 이를 통해 기존에 사용한 데이터보다 적은 데이터를 이용하여 코드 효율성을 측정하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에 따르면 최단 경로 계산 문제에서 데이터 크기를 60%, 측정 시간을 33.3% 절감할 수 있는 것으로 나타났다.
온라인 저지는 학습자가 제출한 소스의 컴파일과 실행, 문제 해결 여부에 대한 즉각적인 교정적 피드백을 제공하며 평가의 정확성과 신뢰성을 확보할 수 있지만, 대부분의 온라인 저지가 텍스트형 언어 만을 제공하고 있어 학습자의 수준에 따른 언어 선택이 어렵다. 본 연구에서는 온라인 저지용 블록형 언어를 개발하여 고등학교 수업에 적용하고, 블록형 언어 집단과 텍스트형 언어 집단 간 자기효능감의 차이를 확인하였다. 검정 결과, 블록형 언어 집단은 텍스트형 언어 집단 보다 '혐오경험극복 능력기대'가 더 높았고, 텍스트형 언어 집단은 사전-사후 검사에서 '활동시작 능력기대'와 '활동지속 능력기대'가 유의하게 감소된 것을 확인하였다. 이는 블록형 언어의 경우 차후 프로그래밍 활동에 대한 효능감에 효과가 있으며, 텍스트형 언어는 활동의 시작 단계와 진행 단계에서 학생의 자기효능감이 저하되지 않도록 하는 교수·학습 및 평가 방법을 강구해야 한다는 점을 함의한다. 본 연구는 고교 프로그래밍 수업에서 블록형 언어와 텍스트형 언어의 적용과 관련하여 자기 효능감 증진을 위한 교수·학습 설계의 기초를 제공한다는 점에서 의미가 있다.
교육 분야에서 온라인 저지 시스템이 활발하게 활용됨에 따라 학습자 데이터를 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 연구에서는 학습자 데이터를 활용하여 학습자의 문제 선택을 지원할 수 있는 사용자 기반 협업 필터링 방식의 문제추천 기능을 제안한다. 온라인 저지 시스템에서 학습자의 문제 선택을 위한 지원은 그들의 향후 학습에 영향을 미치므로 교육의 효과성 제고를 위해 필요하다. 이를 위해 학습자의 문제풀이 성향과 유사한 학습자를 식별하고 그들의 문제풀이 이력을 활용한다. 제안 기능은 충북교육연구정보원에서 운영하는 알고리즘과 프로그래밍 관련 온라인 저지 사이트에 구현됐고, 서비스 유용성과 사용 편이성 측면에서 델파이 기법을 통한 전문가 검토를 수행했다. 또한 사이트 사용자 대상 시범 운영에서 바른코드 제출 비율을 분석한 결과 추천문제에 대해 제출한 경우가 전체 제출에 비해 16% 정도 높았고, 추천문제 사용자 대상 설문조사에서 '도움 된다' 응답은 78%였다. 시범 운영에서는 추천문제 선택과 사용자 피드백 관련 설문 응답 비율이 낮았으므로, 향후 연구과제로 제안 기능의 접근성 향상, 사용자 피드백 수집 및 학습자 데이터 분석 다각화 등을 제시했다.
SW 교육에 활용할 수 있는 국내에서 개발된 다양한온라인 SW 교육 시스템을 블록기반 프로그래밍 언어 학습 시스템, 범용프로그래밍 언어 학습 시스템, 자료구조, 알고리즘 학습을위한 온라인 저지 시스템, 프로젝트형 프로그래밍 학습 시스템, 인텔리전트 코딩 튜터 시스템으로 구분하여 각각의 서비스들의 특징을 비교 분석 하고, 활용 방안을 제시한다.
최근 COVID-19 이후 한시적 허용을 통해 증가하고 있는 비대면진료 플랫폼 기업에서 온라인 처방약 배송까지 함께 제공하는 경우가 증가하고 있어 이에 대한 기존 의약품공급자들의 우려가 커지는 가운데 적극적인 대응 움직임도 나타나고 있다. 본 연구에서는 게임이론의 시장 진입 저지 모형을 중심으로 기존 의약품공급자의 선제적 적극 대응이 성공적으로 시행될 수 있을 경우 온라인 의약품배송기업의 시장 진입을 억제할 수 있으나, COVID-19 이후 비대면진료의 한시적 허용에 따라 비대면진료 및 처방약 배송 플랫폼의 시장 진입이 효과적으로 이루어진 상황에서는 기존 의약품공급자의 수용적 대응이 보다 합리적인 선택이 될 수 있음을 보였다. 다만, 소비자 편이성 증대 방향의 소매 의약품유통시장 관련 제도 개선에 기존 의약품공급자들이 보다 전향적으로 협력할 수 있도록 온라인 처방약 배송 플랫폼 기업에 참여하는 약사들에 대해 일일 처방전 접수 건수에 상한선을 설정하는 방법, 의약품배송 약국 선택 시 기존 이용 약국 및 의료이용자의 거주지역 지역사회 약국이 우선 소개될 수 있도록 플랫폼 사용자 환경에 노출 방식 및 노출 시간 등을 조정하는 방안, 장기적으로 비대면진료 및 의약품배송 플랫폼 기업의 기업 공개 시 지역사회 약국 등이 자본 참여할 수 있는 방안 등이 고려될 필요가 있다.
최근 코로나19 상황으로 인한 비대면 교육의 확산으로 온라인 교수·학습 및 평가 도구에 대한 관심이 높아지고 있다. 도구의 효과적인 활용을 위해서는 학습자의 정의적, 인지적 변인 간의 구조적 영향력과 인과 관계에 대한 규명이 필요하다. 본 연구는 '온라인 저지'를 활용하는 프로그래밍 교육에서 도구의 활용 횟수, 자기효능감, 몰입, 컴퓨팅 사고력, 논리적 사고력으로 구성된 연구 모형과 경쟁 모형을 설정하고, 모형의 적합도와 경로 분석을 실시하였다. 분석 결과, '도구의 활용 횟수 → 자기효능감 → 몰입 → 논리적 사고력 → 컴퓨팅 사고력'에 이르는 인과 관계를 규명하였고, 도구의 활용 횟수가 학습 동기를 거쳐 사고력에 영향을 미치는 경로 상에 '자기효능감 → 몰입'의 이중 매개 효과, 또는 '몰입'의 단독 매개 효과를 확인하는 동시에 '몰입 → 자기효능감'의 이중 매개 변인으로는 도구의 활용 횟수가 사고력으로 발현되지 않음을 확인하였다. 한편, 동일한 경로 상에 '논리적 사고력 → 컴퓨팅 사고력'의 경로는 규명되었으나, '컴퓨팅 사고력 → 논리적 사고력'의 경로는 규명되지 않았다.
컴퓨터 기술과 인공지능의 비약적인 발전이 국내 소프트웨어 교육에서도 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 따라 2022 개정 교육과정에서도 맞춤형 교육을 요구하게 되었지만, 학교에서 맞춤형 교육을 실현하기에는 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 맞춤형 교육 실현을 위해 초보 학습자가 제출한 오답 코드와 오답 정보들을 활용하여 적절한 피드백 생성을 위한 프롬프트를 구성하였다. 그리고 생성형 인공지능 모델과 프롬프트 조합에 따른 정상 피드백 생성 빈도의 차이를 실제 데이터를 활용하여 분석하였다. 그 결과, 생성형 인공지능 모델 자체의 우수성보다 오답 정보를 포함한 프롬프트가 더 우수한 피드백 생성 성능을 나타내는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해 국내 프로그래밍 교육에서 맞춤형 교육의 실현을 위한 토대가 되기를 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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