본 연구는 H대학에서 비전공자 대상 교양필수 SW 교육과정을 프로그래밍 중심으로 개편한 2015년 이후 3개년도와 이전 3개 년도의 수업만족도에서 차이가 나는가에 대해 비교분석하여 개편 후 비전공자 대상 SW교육과정의 효과성을 파악하고자 한다. H대학은 2015년 교양 SW교육과정을 프로그래밍 중심으로 개편하였다. 개편 전후 수업 만족도의 변화가 있었는가? 라는 연구문제를 기반으로 분석한 결과, 개편 후 3년간 수업만족도는 개편 전 3년보다 높게 나타났으며, 1학기보다는 2학기 교과목들의 수업만족도 편차가 더 크게 나타났다. 1학기 만족도는 유의수준 10%에서 차이가 있는 것으로 나타났으며, 2학기 만족도는 유의수준 5%에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 이것은 개편 후 다양한 프로그래밍 언어 중 선택할 수 있도록 교과과정을 제공한 것이 원인인 것으로 파악된다.
본 연구는 비전공 학생의 학습동기를 높여 학습 성취를 돕고, 온라인 SW 교양수업을 성공적으로 운영하기 위해 대학생 560명에게 효율적인 놀이 교육을 적용하였다. 수업 후 학생들이 작성한 성찰일지를 분석한 결과, 대부분의 학생들은 지역변수와 전역변수를 배우는 과정에서 지역별 '무'의 명칭을 즐거운 놀이학습으로 받아들였고, SW수업에서 예상치 못한 내용을 발견한 것에 대한 놀라움, 신기함을 비롯하여 학습에 대한 즐거움, 몰입, 자신감, 내적 동기 등을 경험한 것으로 나타났다. 학기 말 온라인 시험에서 지역변수와 전역변수 관련 문항의 정답률 역시 92%로 전체 문항의 평균 정답률 67.1% 보다 높은 것을 확인하였다.
4차 산업혁명이 본격화되고 인공지능, 사물인터넷 기술 등을 적용한 첨단 서비스들이 대거 상용화되면서 소프트웨어의 중요성에 대한 인식 또한 확산되고 있다. 이러한 배경으로 최근 소프트웨어 교육은 초중등뿐만 아니라 대학에서도 필수로 가르치는 추세이며, 컴퓨팅적 방법론과 모델을 통해 문제를 해결하는데 필요한 컴퓨팅 사고에 대한 관심도 높아지고 있다. 본 연구의 목적은 컴퓨팅 사고에 기반을 두고 비전공자 소프트웨어 교육을 위한 앱 인벤터 교육과정을 설계하는 것이다. 연구의 결과, 컴퓨팅 사고의 세부 역량 6가지를 도출하였고, 6가지 세부 역량은 앱 인벤터 학습요소를 구성하여 맵핑하였다. 또한 컴퓨팅 사고 활용 모델링에 기반하여 대학 교양핵심 교육과정의 IT교과목에 참여한 학생들에게 적용하기 위한 앱 인벤터 수업 내용을 설계하였다.
지식정보 사회에서는 일상생활에서 만나는 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고를 바탕으로 해결할 수 있도록 디지털 리터러시 교육과 함께 AI 기술을 활용할 수 있는 인공지능 교육이 필요하다. 본 논문에서는 대학에서 컴퓨터 비전공자들을 중심으로 컴퓨터프로그래밍을 가르치면서 데이터 중심의 인공지능 교육을 실시하고, 학생들의 만족도 조사와 함께 학업성적 요인과 관련된 주요 요인들의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 성적과 문제해결력 기반의 과제와 학습 만족도가 강한 상관이 나타났고, 다중 회귀 분석 결과에서도 성적에 유의한 영향(F=225.859, p<0.001)을 주는 것으로 나타났으며, 학생들의 만족도가 높게 나타났다. 비전공자들에게도 프로젝트 형태의 구체적인 사례를 중심으로 데이터의 중요성과 인공지능 모델의 개념을 이해하고, 자신의 관심 분야에서 인공지능을 원활하게 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 인공지능 교육 사례가 정립되고, 학생들의 인공지능 교육이 활성화된다면, 인공지능 기술의 관심을 통해 인공지능 전문가들과 협업할 수 있는 인공지능 교육의 방향을 제시할 수 있을 것이다.
Today, computational thinking takes an important role in problem solving in software education. As a result, software education as liberal arts for non-CS major students is rapidly expanding. It is necessary to study the effects of computational thinking on software problem solving ability compared to traditional programming language education. In this paper, we propose an evaluation model for analyzing the effects of computational thinking on the overall software development process, and analyze how the problem solving process is different for learners who take computing thinking classes and programming language courses as liberal arts courses. As a result, students who learned computational thinking showed higher ability in problem analysis and design process.
본 논문은 컴퓨터 전공자가 아닌 비전공 일반인들이 이해하기 쉽게 컴퓨팅 사고력의 개념을 고찰하는 데 목적이 있다. 본 연구에서는 전문가 심층 인터뷰를 통해 컴퓨팅 사고력의 개념을 다음과 같이 고찰하였다. 첫째, 문제해결적 관점에서 문제발견, 창출 능력에 대한 관점으로 확장하여 인간다운 사고 즉 창의적 사고를 함양할 수 있는 사고력으로 정립하는 것이 필요하다. 둘째, 컴퓨팅 사고력의 개념을 인지적 측면뿐 아니라 정서적인 동기와 태도 측면에서 바라볼 수 있다. 셋째, 학습자의 성찰 능력의 향상을 돕는 컴퓨팅 사고로 개념을 확장하여 이를 바탕으로 교수 방법의 체계적인 설계가 필요하다. 본 연구의 결과가 향후 컴퓨팅 사고력 교육의 목적, 교수 방법적 측면에서 다양한 시도에 기초 연구가 될 것으로 기대한다.
최근 데이터 관련 법안이 개정되면서 빅데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 빅데이터 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 활용하기 위해서는 높은 수준의 지식과 스킬이 필요하고, 이를 모두 교육하기에는 오랜 시간과 많은 비용이 소요된다. 이에 본 연구를 통해 산업 현장에서 사용되는 광범위한 영역의 빅데이터를 보편적 빅데이터(Universal Big Data)로 정의하고, 대학교 수준에서 보편적 빅데이터를 교육하기 위해서 중점적으로 교육해야 할 지식 영역을 산출하고자 한다. 이를 위해 빅데이터 관련 산업에 종사하는 전문인력을 구분하기 위한 기준을 마련하고, 설문 조사를 통해 빅데이터에 대한 인식을 조사했다. 조사 결과에 의하면 전문가들은 컴퓨터과학에서 의미하는 빅데이터보다 광범위한 범위의 데이터를 빅데이터로 인식하고 있었으며, 빅데이터의 가공 과정에 반드시 빅데이터 처리 프레임워크 또는 고성능 컴퓨터가 필요한 것은 아니라고 인식하고 있었다. 이는 빅데이터를 교육하기 위해서는 컴퓨터과학(공학)적 지식과 스킬보다는 빅데이터의 분석 방법과 응용 방법을 중심으로 교육해야 한다는 것을 의미한다. 분석 결과를 바탕으로 본 논문에서는 보편적 빅데이터 교육을 위한 새로운 패러다임을 제안하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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