• 제목/요약/키워드: 파이썬 블록 프로그래밍

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텍스트 프로그래밍 언어 학습을 위한 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 활용할 수 있는 도구 활용 전략 (Tool Utilization Strategy for Using Block Programming Language as a Preceding Organizer for Text Programming Language Learning)

  • 고학능;이영준
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.395-396
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    • 2022
  • 본 논문에서는 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 하여 텍스트 프로그래밍 언어를 학습하는 도구 활용 전략을 연구하였다. 텍스트 프로그래밍 언어는 파이썬이며, 블록 프로그래밍 언어는 엔트리, 활용하는 도구는 주피터 노트북으로 선정하였다. 주피터 노트북을 활용한 블록 프로그래밍 언어 선행조직자 학습 전략은 code cell에 IPython.display.IFrame 클래스를 활용하여 결과 창에 엔트리 작업환경을 불러와 선행조직자로 제시하여 엔트리를 학습 후 code cell에서 파이썬으로 학습한다. 주피터 노트북을 통해 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 제시 후 텍스트 프로그래밍 언어를 제시함으로써 텍스트 프로그래밍 언어를 학습할 때 인지적 부담을 줄어들고 긍정적 전이가 일어나 효과적인 학습이 될 것으로 기대된다.

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인공지능 블록 파이썬 코딩 플랫폼의 피지컬 컴퓨팅 모듈 구현 (Implementation of Physical Computing Module of AI Block Python Coding Platform)

  • 이세훈;남지원;김관필;전우진;김기태
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.453-454
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    • 2021
  • 본 논문에서는 딥아이(DIY) 블록 프로그래밍과 라즈베리파이의 피지컬 컴퓨팅을 활용해 엑츄에이터와 센서를 제어하고 센서를 통해 수집한 데이터를 전처리해 인공지능에 활용함으로써 효율적인 인공지능 교육 방식을 제안한다. 해당 방식은 블록코딩 방식을 사용함으로써 문자코딩 대비 오타을 줄이고 문법 구애율을 낮춤으로써 프로그래밍 입문자의 구문적 어려움을 최소화하고 개념과 전략적 학습을 극대화한다. 블록프로그래밍 사용언어로 파이썬을 채택해 입문자의 편의를 도모하고 파일처리, 크롤링, csv데이터 추출을 통해 인공지능 교육에 활용한다.

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초등학생을 위한 로봇 활용 파이썬 학습 모형 개발 (Development of Python Instructional Model Using Robot for Elementary Students)

  • 박대륜;유인환
    • 정보교육학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.357-366
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    • 2018
  • 초등학생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육의 도구는 블록형 교육용 프로그래밍 언어(EPL)가 주로 사용되고 있다. 블록형 EPL은 SW 교육의 입문 도구로써 장점이 많지만 확장성에서는 한계를 가지고 있다. 본 연구에서는 실제 산업 현장에서도 활발하게 사용하고 있는 텍스트 기반의 프로그래밍 언어인 파이썬을 활용한 SW 교육의 접근 방안을 모색하였다. 파이썬을 활용한 학습 프로그램과 모형을 개발하고 초등학교 6학년 학생을 대상으로 10차시를 적용하였다. 그 결과 로봇 활용 파이썬 학습 모형을 적용한 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 유의미한 효과가 있었으며 초등학생을 대상으로 텍스트 기반 프로그래밍 언어의 적용 가능성을 확인할 수 있었다.

초보 파이썬 학습자의 내장 예외 에러 분석 (Built-in Exception Error Analysis for Novice Python Learners)

  • 이세훈;김수민;김영호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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    • pp.403-404
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    • 2022
  • 초보 학습자의 프로그래밍 과정에서 발생하는 오류는 다양하며 학습자가 스스로 오류 분석을 하거나 수정은 어렵다. 이에 본 논문은 블록 프로그래밍 기반의 교육 플랫폼인 에듀비를 활용하여 오류 분석 방안을 제시하고자 한다. 분석 방안의 활용 가능성을 확인하기 위해 실제 학습자들이 분류모델을 생성하고 평가하는 과제를 수행하였고 학습자들이 과제를 수행하면서 발생한 오류사례에 대해 분석하였다.

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AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육을 위한 파이썬 블록 코딩 플랫폼 설계 (Design of Python Block Coding Platform for AIoT Physical Computing Education)

  • 이세훈;김수민;김영호
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.1-2
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    • 2022
  • 본 논문은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능과 IoT를 피지컬 컴퓨팅을 이용해 교육을 할 수 있는 플랫폼을 설계하였다. 플랫폼은 파이썬 비주얼 블록 프로그래밍을 기반으로 사용자의 코딩 언어의 구문적인 어려움을 감소시키며 데이터 분석과 머신러닝을 쉽게 응용할 수 있다. 피지컬 컴퓨팅을 위한 AIoT 타겟 보드로는 라즈베리파이를 활용하였으며 타겟보드의 하드웨어에 대한 선수 지식을 최소화해서 원하는 시스템을 개발할 수 있다. 응용에서는 센서로 수집한 데이터를 분석하고 인공지능 모델 생성을 할 수 있으며 학습된 모델을 액추에이터 제어에 활용하는 등 AIoT 피지컬 컴퓨팅 교육에 여러 장벽을 낮추었다.

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ARCS 모형을 적용한 컴퓨팅사고력 기반 코딩 프로젝트 개발 (Development of computational thinking based Coding_Projects using the ARCS model)

  • 남충모;김종우
    • 정보교육학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.355-362
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    • 2019
  • 초등학생을 위한 소프트웨어교육에서 파이썬과 같은 텍스트 기반 프로그래밍언어를 사용해 코딩을 교육하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 블록 기반의 프로그래밍언어에 비하여 이러한 고급언어는 피지컬 컴퓨팅용 키트 또는 다양한 프로그래밍언어와 결합해 수행하는 학습 활동을 지원하고 있다. 본 연구는 텍스트 기반 언어의 어려움을 극복하기 위해 ARCS 모형을 적용한 컴퓨팅사고력 기반의 코딩 프로젝트를 수행하였다. 실험 결과에서 학생들은 전반적으로 동기유발 측면에서 프로그래밍에 대한 자신감 및 흥미를 나타나고 있으며, 특히 컴퓨팅사고력의 변화에서 반복, 함수, 객체에 대한 이해가 높게 나타났는데, 이러한 경향은 텍스트 기반 언어 사용과 파이썬 모듈의 효과로 여겨진다.

D.I.Y : 머신러닝 교육을 위한 블록 기반 프로그래밍 플랫폼 (D.I.Y : Block-based Programming Platform for Machine Learning Education)

  • 이세훈;정지현;이진형;조천우
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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    • pp.245-246
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    • 2020
  • 본 논문에서는 블록형 코딩 방식을 통해 비전공자가 스스로 머신러닝의 쉽게 원리를 구현해 볼 수 있는 딥아이( D.I.Y, Deep AI Yourself) 플랫폼을 제안하였다. 딥아이는 구글의 오픈 소스 블록형 코딩 툴 개발 라이브러리인 Blockly를 기반으로 머신러닝 알고리즘을 쉽게 구현할 수 다양한 블록으로 구성되어 있다. Blockly는 CSR 기반이며 사용자가 개발한 블록 코드는 내부적으로 코드 생성기에 의해 파이썬 코드 등으로 변환되어 백엔드 서버에서 처리를 하며 결과를 사용자에게 제공한다.

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이미지 분류를 위한 대화형 인공지능 블록 개발 (The Development of Interactive Artificial Intelligence Blocks for Image Classification)

  • 박영기;신유현
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권6호
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    • pp.1015-1024
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    • 2021
  • 엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.

인공지능 교육을 위한 데이터셋 아카이브 설계 (Design of Dataset Archive for AI Education)

  • 이세훈;노예원;노연수
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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    • pp.233-234
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    • 2022
  • 본 논문에서는 효율적인 AI 교육을 위한 데이터셋 아카이브와 데이터 활용을 위한 프로그래밍 플랫폼과의 연동 모듈을 제안한다. 데이터셋 아카이브는 공공데이터를 전처리하여 생성한 데이터를 모아 설계하며, 프로그래밍 플랫폼 코드비(CodeB)와 연동하여 데이터를 활용할 수 있도록 한다. 코드비(CodeB)는 파이썬 블록 프로그래밍 플랫폼으로 연동을 통해 데이터를 활용한 프로그래밍이 가능하다.

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엔트리 파이썬을 활용한 프로그래밍 학습이 초등학생의 논리적 사고력에 미치는 영향 (The effects of Programming Learning Using Entry Python on Elementary School Students' Logical Thinking Ability)

  • 정인재;전석주
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권4호
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    • pp.603-610
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    • 2021
  • 최근 SW교육 방법의 일환으로 초등학교 모든 실과교과서에서 엔트리 사이트를 활용하고 있다. 하지만 모두 블록형 프로그래밍 언어를 학습하고 있어 일상생활에서 활용할 수 있는 프로그램을 제작하는데 어려움이 있다. 본 연구는 엔트리 파이썬으로 프로그래밍을 학습하는 것이 초등학생의 논리적 사고력과 프로그래밍 흥미도에 미치는 영향에 관한 연구이다. 총 8차시의 수업 전과 후 논리적 사고력 검사와 프로그래밍 흥미도 검사를 진행하였다. 수업 전, 후 논리적 사고력 점수가 평균 6.6점에서 9.4점으로 상승하였으며 프로그래밍 흥미도 또한 평균 46.7점에서 59.1점으로 상승하였다. 이를 통해 엔트리 파이썬을 활용한 프로그래밍 학습이 초등학생의 논리적 사고력 및 프로그래밍 흥미도 증진에 유의미하다는 결과를 얻었다.