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.
본 논문에서는 비전공자 및 프로그래밍 초보자들을 위한 컴퓨팅 사고력을 적용한 파이썬 교육 프로그램을 제안한다. 본 논문은 어려운 문법 위주, 암기 위주의 프로그래밍 교육에서 벗어나 프로그램 논리의 기본기에 충실하고 컴퓨팅 사고력의 문제 해결 절차를 적용하여 비전공자 및 프로그래밍 초보자들도 쉽게 프로그래밍 학습을 할 수 있는 교육 프로그램을 제안하며, 텍스트 코딩 경험이 적은 중학생들을 대상으로 8주간 교육 프로그램을 적용하였고 사후 만족도 설문 조사를 통해 프로그래밍에 대한 자신감이 높아졌으며 일상생활이나 다른 교과목에도 컴퓨팅 사고력을 적용할 수 있게 되었다는 점을 알 수 있었다. 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있지만 여전히 프로그래밍 학습에 어려움을 느끼는 학습자들을 위해 향후 비전공자 및 프로그래밍 초보자들을 위한 프로그램 교육을 구성할 때 유용한 교육 프로그램으로 활용될 것으로 기대한다.
컴퓨팅 기술을 다양한 분야와 융합하여 새로운 가치를 만들어내고자 하는 노력이 현대 사회에서 강조되고 있다. 이제 소프트웨어를 설계하고 제작하는 능력을 포함한 컴퓨터 소양 교육은 전공분야와 상관없이 누구에게나 이뤄져야 하는 사회 보편적인 교육으로 자리 잡고 있다. 많은 대학들이 컴퓨터 비전공 학생들을 포함하여 컴퓨팅 기술을 활용한 문제 해결력을 향상시키기 위해 소프트웨어 교육을 필수 이수하도록 시도하고 있다. 하지만, 아직은 컴퓨터 전공 학생들을 위한 프로그래밍 교육 관점에서의 소프트웨어 교육을 실시하다 보니 프로그래밍 언어 문법을 학습하는 과정에서 많은 어려움을 호소하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여, 본 논문에서는 기존의 소프트웨어 교육 모델 연구결과를 분석한 뒤, 컴퓨터 비전공자를 위한 파이썬 기반 소프트웨어 교육 모델을 제안한다. 이를 위해, 파이썬 기반 소프트웨어 교육 모델을 위한 학습절차와 교수 전략 및 한 학기 분량의 커리큘럼을 제안하였으며, 교양 수업에 적용하여 유의미한 결과를 도출하였다. 제안하는 소프트웨어 교육 모델을 적용한 강의가 진행한다면 학생들에게 흥미와 관심을 유도하면서 컴퓨팅 사고력과 문제 해결력을 향상시킬 수 있을 것이다.
논문에서는 python 언어를 학습하고자 하는 학생을 위한 학습 도우미 'PyStudy'를 개발하였다. 'PyStudy'는 콘솔창, 학습창, 학습 진도창, 파이썬 도움말, 학습콘텐츠로 구성되어 있다. 학생은 통상적인 통합개발환경(IDE) 기능과 학습콘텐츠들을 학습창을 통해 이용할 수 있다. 학습도중 모르는 것이 있을 경우 파이썬 도움말을 이용해 빠르게 찾을 수 있다. 학생의 학습관리는 학습 진도창을 통해 이루어진다. PyStudy는 파이썬 언어에 대한 효율적 학습환경을 제공하며, 이를 통해 파이썬 기반 고급 프로그래밍 교육에 적용할 수 있다.
본 논문은 파이썬 프로그래밍 교육에서 단원별 연습문제의 타당성을 분석하였다. 단원별로 제시되는 연습문제는 온라인 학습 시스템을 통해 제시되고 학생 각자가 답안 코드를 업로드하여 자동으로 채점된다. 한학기 동안 진행되는 파이썬 교육을 통해, 학생들의 중간시험점수, 기말시험 점수 그리고 각 단원별 연습문제 점수 등 데이터가 수집된다. 수집된 데이터들을 통해, 자동채점 연습문제들의 타당도를 분석하여 단원별 연습문제들을 개선할 수 있다. 본 논문에서는 자동 채점 연습문제들의 타당도를 분석하기 위해, Orange 머신러닝 도구를 사용하였다. 파이썬 과목에서 수집된 데이터를 전체, 상위권 그리고 하위권 그룹별로 4가지 분석을 실시하고 종합적으로 비교한다. 파이썬 단원별 연습문제 점수들로부터 학생의 최종 성적을 예측하는 머신러닝 모델의 예측 정확도로부터 단원별 자동채점 연습문제의 출제 타당도를 분석하였다.
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.
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.
이 연구는 청소년 대상 파이썬 활용 교육의 효과를 메타분석을 통해 정리하는 것을 목적으로 한다. 자료 분석을 위해 파이썬 활용 교육의 효과를 보고한 선행연구 6편을 선정하였다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 파이썬 활용 교육의 전체 효과크기는 0.684로 나타났다. 둘째, 교육 효과를 종속변수 유형에 따라 비교 분석한 결과, 학업성취도 0.871, 인지적 영역 0.625, 정의적 영역 0.428로 나타났다. 셋째, 인지적 영역의 경우, 자기효능감 0.833, 문제해결능력 0.283, 컴퓨팅사고력 0.276, 코딩 역량 0.251의 순서로 나타났다. 넷째, 정의적 영역의 경우, 학습 흥미 0.56, 프로그래밍 흥미 0.417의 순서로 나타났다. 다섯째, 학교 급의 경우, 중학교 0.851, 고등학교 0.585, 대학교 0.435의 순서로 나타났다. 여섯째, 교과 영역의 경우, 수학 1.057, 디자인 0.595, 정보 0.585, 소프트웨어 0.28의 순서로 나타났다.
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.
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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[게시일 2004년 10월 1일]
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