본 연구의 목적은 Computational Thinking(CT)을 모든 대학생들에게 가르치기 위한 기초연구로 컴퓨터 비전공 초보학습자들이 CT 교육 초기에 겪는 어려움을 조사, 분석하여 시사점을 제시하는 것이다. 최근 국내외적으로 CT를 기반으로 한 융합형 인재 양성의 중요성이 대두되면서 국내 대학에서도 CT 관련 강좌를 필수교양으로 채택하고 있다. 본 연구에서는 CT 교육의 도구로 스크래치를 활용하여 서울 소재 C대학에서 2014년 1, 2학기 동안 교양강좌를 진행하고 각 수업내용에서 비전공 학습자들이 어떤 부분을 어려워하는지에 대해 조사, 분석하였다. 연구결과 CT 학습과정에서 비전공 초보학습자들은 변수, 리스트의 개념을 가장 어려워하며, 아이디어를 생각하고 구현하는 과정, 어떤 명령어를 선택해야 하는지에 대한 고민 순으로 어려워하는 것으로 나타났다. 학습에 대한 재미와 흥미는 self-프로그래밍 능력과 self-CT 역량에 유의미한 상관관계가 있는 것으로 나타나 학습자의 어려움을 감소시키는 요소로 활용할 수 있다. 또한, 스크래치와 같이 쉽고 직관적인 교육용프로그래밍 언어의 경우에도 명령어의 사용과 응용에 대한 적절한 학습 시간 제공을 고려하는 것이 필요하다는 시사점을 도출하였다.
본 연구는 일본 교양 정보교육과정 표준을 분석하여, 한국 대학의 교양 정보교육에 대한 시사점을 제공하기 위한 목적이 있다. 목적 달성을 위해 J07-GE, J17-GE와 관련된 다양한 보고서들을 중심으로 두 표준의 변화를 비교하였다. 개정판인 J17-GE가 반영하는 정보학에 대한 지식의 범위와 정도를 살펴보기 위하여 CS에 관한 교육과정 표준들의 관계를 통해 분석하였다. 분석 결과, 컴퓨팅 사고력 관점과 일본 정보학 정의에 기반한 J07-GE, J17-GE를 통해 정보의 원리와 지식은 보편적인 교양으로서 전체 대학생의 역량을 길러줄 수 있음을 확인하였다. 따라서 교육과정을 개발할 때는 지식체계 뿐 아니라 시수, 방법 등에 대한 논의가 함께 고려되어야 할 것이다. 본 연구는 대학 교양 정보교육의 내실화 및 교양 정보교육과정 표준 개발을 위한 방향성을 제시하였다는 점에 의의가 있다.
교육부(2015)에서 "초 중등학교 2015 개정 교육과정"을 고시하고 초 중학교에서 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 소프트웨어교육을 2018년부터 단계적으로 초 중 고등학교의 교육과정에 필수적으로 적용함에 따라 '문제해결과 프로그래밍'이 중요한 영역으로 부각되었다. 한편, 우리가 살고 있는 이 시대는 홍수처럼 쏟아져 나오는 빅데이터를 분석하고 활용하는 능력이 더욱 강조되어 가고 있다. 이러한 시대의 흐름에 따라 학생들의 문제해결력과 프로그래밍/수학 흥미도를 향상시키는 수업을 구상하였고 이는 정보와 수학, 즉 프로그래밍과 통계적 소양을 겸비하는 통계-파이썬 프로그래밍 융합교육과정을 개발하고 적용해 봄으로써 유의한 차이를 검증해 보고자 한다. 실험처치 전 후 문제해결력 검사와 프로그래밍/수학 흥미도 검사를 실시하였고 대응표본 t-검정으로 비교분석하였다. 분석 결과에 의하면 문제해결력에 관한 사전 사후 검사 결과 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었으며, 프로그래밍 흥미도와 수학흥미도의 사전 사후 검사 결과 역시 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었다.
교육부에서 2022 개정 교육과정에 본격적으로 AI교육을 도입하면서 AI교육과 더불어 데이터 관련 교육의 필요성에 대한 공감도가 높아지고 있다. 인공지능을 제대로 이해하고 활용하는 역량을 기르기 위해서는 데이터에 대한 이해와 활용 역량이 기반되어야 한다. 본 연구에서는 요구분석, 선행연구분석 결과를 종합하여 마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결 SW교육 프로그램을 개발하였다. 데이터 기반 문제해결 교육 프로그램은 데이터 과학의 내용 중 초등학생을 대상으로 적용할 수 있는 교육 요소들로 구성하여 개발되었다. 본 연구에서 개발한 프로그램을 통해 실생활 데이터를 바탕으로 다양한 주제와 교과를 융합한 교육을 연계할 수 있다. 더 나아가 데이터에 대한 이해를 바탕으로 보다 내실 있는 AI교육 프로그램의 기반을 갖추게 될 것이다.
인공지능(AI)이 발달하면서 누구나 손쉽게 접속하여 인공지능에 대한 내용을 학습하거나, 인공지능 모델을 만드는 등 인공지능 관련 다양한 활동을 할 수 있는 플랫폼들이 많이 생겨났다. 이에 본 연구에서는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 분석하여 인공지능 기반 SW교육 활성화를 위한 프레임워크기반 인공지능 교육 플랫폼을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제안하였다. 인공지능 기반 SW교육 프레임워크는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)의 기반 위에서 인공지능 리터러시(literacy)를 함양하는 것을 목표로 학습자 중심의 프로젝트 수업을 구성하여 실생활의 맥락이나 다른 교과와 융합 가능한 요소를 포함하였다. 이를 활용하여 분리수거 도우미 인공지능 만들기라는 주제로 6차시 분량의 프로젝트 기반 수업으로 실과, 사회, 창의적 체험활동을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제시하였다. 이 프로젝트 수업은 AI Oceans, 엔트리와 같이 어렵지 않은 플랫폼을 활용하여 수업을 구성하였다.
4차 산업 혁명의 영향으로 미래 사회에 대비한 인재를 육성하기 위해 컴퓨팅 사고력을 기반으로 하는 역량 증진이 지속적으로 강조되고 있고 이에 우리나라에서도 2018년부터 SW교육을 의무로 실시하고 있다. 이에 따라 2017년부터 SW교육 역량 정의 및 진단 도구개발에 관한 연구가 진행되었으며 이때 개발된 중학생용 진단 도구를 2018년 한차례 수정 보완하여 지금까지 사용하고 있다. 이에 중학생만을 대상으로 하는 정보 교과 역량 검사를 초등학생과 고등학생을 대상까지 확대하고자 하는 현장의 요청에 의해 2019년 SW교육 선도학교 효과성 연구의 하나로 본 연구가 시작되었다. 본 연구에서는 중학생용 진단 도구를 기준으로 초등학생과 고등학생을 위한 진단 도구를 개발하고, 전문가 타당도 검증 및 예비검사를 실시한다. 예비검사를 통해 문항의 신뢰도, 변별도, 난이도 등을 분석하여 향후 초등학생과 고등학생을 대상으로 하는 검사 도구로서 가능성을 살펴볼 수 있을 것으로 기대한다.
4차 산업 혁명 시대의 소프트웨어는 지능정보사회에서 핵심기반이 되고 있다. 이에 시대에 대응할 수 있는 인력양성과 교육의 새로운 방향에 대한 연구가 필요하다. 이를 위해 교육부는 교육과정을 개편하고 일반 ICT 지식의 습득보다 컴퓨팅 사고력 기반의 논리적인 문제해결 과정을 기반으로 한 소프트웨어 교육을 시행하고 있다. 하지만 소프트웨어 교육을 위한 양질의 교육 콘텐츠 확보가 부족하고 첨단 IT 기술과 연계하여 교육할 수 있는 교구 또한 미비한 상황이다. 이를 개선하기 위해 본 논문은 소프트웨어 교육용 코딩 로봇을 활용하여 인공지능 등의 융합형 소프트웨어 교육이 가능한 교육 콘텐츠 및 기능확장을 위한 외부 확장장치 개발을 제안한다. 이를 통해 기존의 단순 문제해결 방식의 교육과정을 개선하고 다양한 학습 자료를 개발하여 효과적인 소프트웨어 교육이 가능하다.
본 연구의 목적은 블록코딩 소프트웨어(SW) 교육과 초등학생의 회복탄력성의 상관관계를 통계적으로 분석한 후 그 결과를 통해 SW 교육의 의의를 찾는 데 있다. 본 연구에서는 인천광역시 소재 A초등학교의 4학년 학생 61명을 대상으로 회복탄력성 사전 검사를 실시하였다. 학습자의 수준에 맞추어 code.org라는 비영리단체의 블록코딩 SW 교육 프로그램을 활용하여 15차시의 수업을 진행하였고 사후 검사를 실시하여 회복탄력성의 개선도를 분석하였다. 연구 결과, 블록코딩 SW 교육을 받은 학생들이 회복탄력성의 대영역인 자기조절력, 긍정성, 대인관계능력 중 자기조절력과 긍정성 등 2개의 영역에서 유의미한 향상을 나타냈으며, 회복탄력성 종합 점수가 통계적으로 유의미하게 증가하였음을 확인하였다. 이를 통해 SW 교육이 학생들의 컴퓨팅 사고력을 기르는 것뿐만 아니라 그들이 삶을 긍정적이고 유연하게 살아나갈 수 있는 힘인 회복탄력성을 기르는 데에도 영향을 줄 수 있다는 가능성을 엿볼 수 있었다.
인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나고 있으며 교육 분야에서도 인공지능 인재 양성을 위한 각종 정책이 추진되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 로봇 프로그래밍 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 높은 빈도로 활용되는 파이썬(Python)과 교육 현장의 활용도가 높은 교육용 로봇을 활용하여 인공지능(AI) 교육 프로그램을 제안하였다. 국제자동차공학회(SAE)에서 제시하는 자율주행자동차 수준(0~5단계)을 4단계로 단순화하고 이를 기반으로 로봇에 부착된 카메라가 선(객체)을 인지(Perception)하고 검출(Object detection)하여 스스로 움직일 수 있는 라인 디텍터(Line Detector)를 만드는 것을 목표로 하였다. 개발된 프로그램은 단순히 특정 프로그래밍 언어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 정형화된 형태가 아니라 생활 속의 복잡하고 비구조화된 문제를 자기주도적으로 정의하고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 해결하는 경험을 가지는데 그 의의가 있다.
대학교부설 과학영재교육원은 전국에 27개가 과학기술정보통신부의 지원으로 운영되고 있으며 각 과학영재교육원에는 수학, 물리, 화학, 생물, 지구과학, 정보반이 개설되고 있다. 과학영재의 특징으로는 지적요인뿐만 아니라 정의 및 동기요인이 영재성을 규명하는데 중요한 준거가 된다. 정보영재 학생들을 위한 컴퓨팅 사고력의 구성요소를 가지는 교육과정을 개발하였다. 그 교육과정이 정보영재의 정의적 영역인 컴퓨터 과학적 태도에 효과가 있는지를 분석하기 위하여 TOSRA를 수정하여 검사지를 개발하였다. 개발된 교육과정을 K 대학교부설 과학영재교육원의 중학교 1-2 학년생으로 구성된 정보반 학생들을 대상으로 1년간 수업을 진행하면서 정보영재 학생들의 컴퓨터 과학적 태도검사를 실시하여 t-검정으로 비교 분석하였다. 검사결과에 의하면 과학영재교육원에서 진행한 교육과정의 컴퓨터 과학적 태도는 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었다. 컴퓨터과학의 사회적 시사영역, 컴퓨터과학 탐구에 대한 태도영역, 컴퓨터 기술자의 평범함영역은 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 있었으나 컴퓨터 과학적 태도의 수용영역, 컴퓨터과학 수업의 즐거움영역, 컴퓨터과학 관련 취미에 대한 관심영역, 컴퓨터과학 관련 직업에 대한 관심영역은 유의도 수준 0.05에서 유의한 차이가 없었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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