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 센서네트워크를 위한 운영체제인 Nano-Qplus 기반의 응용프로그램을 자동으로 생성하기 위한 프로그래밍 모델을 제시한다. 즉, 센서네트워크를 구성하는 센서, 라우터, 싱크, 엑츄에이터와 같은 노드들이 수행해야 하는 기능에 대한 프로그램을 자동으로 생성하기 위한 프로그래밍 모델을 제시한다. 제안한 프로그래밍 모델에 따라 센서네트워크에 대한 모델을 작성하고, 이를 바탕으로 센서네트워크의 각 노드에 대한 속성 값을 스크립트를 통하여 설정하면 각 노드를 동작시킬 수 있는 프로그램이 자동으로 생성된다. 본 논문에서는 프로그래밍 모델에서 사용하는 각 노드의 속성을 설정할 수 있는 스크립트와 프로그램을 자동으로 생성하는 알고리즘을 프로그래밍 모델과 함께 설명한다. 본 논문에서 제시한 기법을 이용하면 센서네트워크를 구성하는 각 노드에 대한 속성설정만으로 실행코드를 자동으로 생성함으로써 개발자들은 코드에 대한 상세한 내용을 알지 못하더라도 쉽게 응용프로그램을 구현할 수 있다. 또한 실행코드를 자동으로 생성함으로써 센서네트워크 응용프로그램을 개발하는데 소요되는 노력을 줄일 수 있으며, 신속한 코드생성을 통해 조기에 테스트를 수행하여 오류를 찾아내고 수정함으로써 검증된 코드를 생성할 수 있다.
프로그래밍(알고리즘) 자동 평가 시스템은 주어진 문제에 대해 사용자가 제출한 소스코드의 정확성과 알고리즘의 시간/공간 효율성 등에 대한 즉각적인 평가 결과와 교정적인 피드백을 제공한다. 또한, 이러한 실시간 평가 결과를 통해 제공되는 문제별 채점 현황(제출 횟수, 통과 횟수), 랭킹 등의 경쟁적인 요소는 사용자에게 프로그래밍 학습에 대한 동기와 흥미를 제공하는 장점이 있다. 본 연구에서는 프로그래밍(알고리즘) 자동 평가 시스템의 이론적 배경과 선행 연구에 대한 고찰, 국 내외 자동 평가 시스템의 동향에 대해 알아보고, 고등학교와 대학의 학부 과정에서 활용할 수 있는 방안을 제시하였다. 즉, 2015 개정 교육과정의 고등학교 과학 계열 전문 교과인 '정보 과학' 과목에서 자동 평가 시스템의 활용을 제시하고 있으며, 이에 따라 C언어의 문법에 관한 기초적인 내용에서부터 주어진 문제의 알고리즘 설계와 프로그래밍 단계까지 폭넓게 적용할 수 있다. 또한, 대학의 자료구조와 알고리즘 강좌에서 동일 문제에 대한 각 알고리즘의 실제 소요 시간을 직접 비교해 봄으로써 알고리즘의 성능 차이를 확인할 수 있다.
최근 프로그래밍 교육에서 학생들의 학습 성취도를 빠르고 정확하게 평가하기 위하여 자동 채점 시스템을 사용한다. 강의를 통해 습득한 이론적인 지식을 이해하기 위해 직접 코드를 작성하는 실습이 진행되는 프로그래밍 교육에서 효과적이기 때문이다. 현재 실습에 필요한 실습문항의 대부분은 강사가 직접 생성해야 한다. 특히 강의내용을 바탕으로 예제 소스코드를 이해하여 빈 칸에 알맞은 코드를 작성하는 실습은 강사가 직접 빈 칸에 해당되는 부분을 예제 코드에서 지정해줘야 하는 추가적인 작업이 필요하다. 이러한 빈 칸 채우기 문항은 일반적으로 빈 칸이 고정된 행태이기 예문에 학생들이 답안을 공유하기 쉽다. 이를 막기 위해서 강사는 유사한 내용의 빈 칸 채우기 문항을 추가적으로 생성해야 한다. 하지만 대부분의 자동 채점 시스템은 이를 지원하지 않거나 강사에게 빈 칸을 직접 지정하도록 하는 경우가 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하는 빈 칸 채우기 문항 자동생성기법을 제안하고 적용 사례를 보인다.
학습자가 주어진 문제를 해결하는 알고리즘을 작성한 후 그것이 정확한지, 그리고 시간 효율적인지를 확인할 수 있는 알고리즘 자동평가 시스템에 대한 연구가 최근 들어 활발히 진행 중이다. 그러나 기존에 연구되었던 시스템은 대부분 프로그래밍 콘테스트를 위한 Online Judge 방식으로 본 연구에서는 교수 학습 기능을 강화한 클라이언트-서버 기반의 시스템을 개발하였다. 특히, 문제해결력 증진을 위한 교수 학습 설계 모델 CRESST을 토대로 학습자의 메타인지와 동기가 활성화되도록 설계하였으며, 알고리즘 자동평가 시스템의 구성요소인 문제, 채점데이터 세트, 자동평가 프로그램, 사용자서비스 환경 등의 전체 시스템을 구현하였다. 본 시스템의 프로그래밍 학습 효과를 분석하기 위해 초 중 고 학생 39명에 대해서 비동질 통제집단 사전사후측정 실험을 실시하였고, 사후검사에 대한 독립표본 T-검정 결과, 실험집단(18명)의 평균점수가 통제집단(21명)보다 유의미하게 높은 것으로 확인되었다. 이것은 본 시스템을 사용한 교수 학습 방법이 전통적인 교수 학습 방법에 비해 프로그래밍 학습에 더 효과적임을 의미한다.
프로그래밍 교육에서 실습교육은 소스 코드를 직접 작성해보는 과정을 통해 이론적인 지식을 보완할 수 있는 매우 중요한 과정이다. 따라서 대부분의 프로그래밍 교과과정은 실습교육을 포함하고 있다. 그러나 실습교육을 통해 학습 성취도를 평가하는 일은 시간과 비용이 많이 소모되는 작업이다. 그래서 많은 교육기관에서는 평가를 효율적으로 하기 위해 자동 평가 시스템을 운용하고 있다. 자동 평가 시스템은 학생들의 실습 결과를 정확하고 신속하게 평가하는데 효과적이다. 그러나 실습교육에 필요한 실습문항은 대부분의 경우 교사가 수작업으로 생성하며 이 과정에서 많은 인적 시간적 비용이 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 문항 생성을 자동화하려는 연구가 진행되고 있으나 아직까지 초기 단계이며 새로운 문항을 생성하지 못하는 등의 제약 사항이 많아 적용하기에 무리가 있다. 따라서 본 논문에서는 하나의 문항으로부터 다양한 문항들을 변형하여 생성할 수 있는 방법을 제안하고 이를 지원하는 프로그래밍 실습용 문항 생성기의 구조를 설계한다.
본 연구에서는 교원양성 대학에서 정보과학적 문제 해결력의 기본이 되는 자료구조 강의를 수강하는 학생들에게 학습 동기를 부여하고 몰입도를 증가시킬 수 있는 방안의 하나로서, 문제해결 프로그래밍 자동평가 시스템을 적용하기 위해 자료구조의 주요 토픽별 문제 은행을 개발하였다. 자료구조의 주요 토픽에 적합한 프로그래밍 평가 문제은행 70여 문항을 개발하여, 이를 온라인 자동평가 시스템에 탑재하고, 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후 결과에 따른 학습동기와 몰입도 등을 분석함으로써, 교원양성 대학에서 문제해결 프로그래밍, 자료구조 수업에서 활용할 수 있는 '학습 동기를 부여하며, 몰입하여 해결하는' 교수-학습 콘텐츠와 활용방법을 제시하였다.
본 연구에서는 경동맥 B-모드 초음파영상에서 내막-중막 두께(IMT : Intima-Media Thickness)의 자동측정을 위해 다이나믹 프로그래밍(dynamic programming)을 이용하여 내막과 중막의 경계선을 자동 추출하는 알고리즘을 제안하고 실험결과를 보여준다. 혈관 인터페이스의 픽셀 값과 기울기 등의 영상특징과 연속성의 기하학적 특징을 고려한 평가항(cost term)들을 포함하는 평가함수(cost function)를 계산하여 그 값이 최소가 되는 최적의 위치를 결정하기 위해 다이나믹 프로그래밍 방법을 적용하였다. 또한 스페클(speckle), 드랍아웃(dropout)과 같은 잡음과 약한 에지로 인한 거친 추출 결과에 대해 B-spline을 적용하여 더욱 부드러운 경계선을 유지하도록 함으로써 경계선의 연속성을 향상시켰다. 제안한 방법은 다중영상특징(multiple image features)을 고려함으로써 일반적인 에지 알고리즘보다 더욱 정확하고 재생산 가능한 경계선을 추출하였고 수동측정 시 발생하는 측정자 내, 측정자 간의 추출결과 변이성과 비효율성의 문제점을 해결하여 편리한 자동측정이 가능하게 한다.
로봇 프로그래밍 교육은 프로그래밍 교육의 문제점을 보완할 수 있는 대안으로 제시되었으나 아직 활성화되지는 못하고 있다. 로봇 프로그래밍 교육의 활성화를 위해서는 교수자 측면 뿐만 아니라 학습자 측면에서 그들에게 필요한 지원 도구가 개발되어야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 학습자 측면을 고려한 로봇 프로그래밍 지원 도구를 설계하였다. 로봇 프로그래밍 지원 도구는 웹 기반으로 구축되며, 기본 예제 제공 및 우수 예제 선발 기능, 명령어 검색 및 자동완성 기능, 오류 위치 찾기 기능과 도움말, 질문하고 답하기 기능들을 제공하도록 설계하였다. 앞으로 설계된 내용을 바탕으로 로봇 프로그래밍 지원 도구를 개발하고 적용하여 그 효과를 검증해 볼 필요가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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