4차 산업혁명의 도래로 우리 삶의 방식과 산업 구조가 IT 기반 자동화를 넘어 지능화 단계로 진화하면서 다양한 분야에서 소프트웨어 역량을 갖춘 인재를 요구하고 있다. 이러한 요구를 반영하여 최근 초중등뿐만 아니라 대학에서도 비전공자에 대한 소프트웨어 기초 교육을 강화하고 있다. 본 연구에서는 관련 연구를 통해 비전공자의 소프트웨어 교육 목표를 컴퓨팅 사고 기반의 일반적인 문제해결능력과 자신의 학문 영역에서 소프트웨어 융합 역량을 향상시키고자 함에 두고, 이러한 목표를 달성하고자 창작로봇을 이용한 비전공자의 소프트웨어 융합 교육에 대한 방안을 제안하였다. 다양한 전공의 학생들로 구성되는 핵심교양 교과목 수강생 91명을 대상으로 창작로봇 과정과 컴퓨팅 사고 및 융합 요소와의 관련성에 기초하여 수업을 설계하고 13주 동안 연구를 수행하였다. 창작로봇을 통한 소프트웨어 융합 교육의 효과를 알아보기 위해, 수업 전사전 진단 조사를 토대로 수업 후 학생들의 학습 성과, 창작로봇 활동 과정에 대한 만족도, 타 학문에 대한 인식의 변화를 관찰하였다. 연구의 결과, 학생들은 학습내용의 이해도, 다 학제적 협력학습에 대한 전반적인 만족도, 타 학문에 대한 이해도, 창작로봇 활동을 통한 문제해결능력에 대한 자기 평가 등 12개 문항에서 수업 전과 비교하여 자신의 능력이 향상되었다고 응답하였다.
Purpose: The purpose of this study is to design the curriculum of Basic College Software Programming to develop creative and logical-thinking. This course is guided by algorithmic thinking and logical thinking that can be solved by computing for problem-solving, and it helps to develop by software through basic programming education. Through the stage of problem analysis, abstraction, algorithm, data structure, and algorithm implementation, the curriculum is designed to help learners experience algorithm problem-solving in various areas to develop diffusion thinking. For Learners aim to achieve the balanced development of divergent and convergent-thinking needed in their creative problem-solving skills. Research design, data and methodology: This study is to design a basic software education for improving algorithm-thinking for non-major. The curriculum designed in this paper is necessary to non-majors students who have completed the 'Creative Thinking and Coding Course' Design Thinking based are targeted. For this, contents were extracted through advanced research analysis at home and abroad, and experts in computer education, computer engineering, SW education, and education were surveyed in the form of quasi-openness. Results: In this study, based on ADD Thinking's algorithm thinking, we divided the unit college majors into five groups so that students of each major could accomplish the goal of "the ability to internalize their own ideas into computing," and extracted and designed different content areas, content elements and sub-components from each group. Through three expert surveys, we established a strategy for characterization by demand analysis and major/textbook category and verified the appropriateness of the design direction to ensure that the subjects and contents of the curriculum are appropriate for each family in order to improve algorithm-thinking. Conclusions: This study helps develop software by enhancing the ability of students who practice various subjects and exercises to explore creative expressions in various areas, such as 'how to think like a computer' that can implement and execute their ideas in computing. And it helps increase the ability to think logical and algorithmic computing based on creative solutions, improving problem-solving ability based on computing thinking and fundamental understanding of computer coding and development of logical thinking ability through programming.
In this study, we designed and applied the learning program of various algorithms about computer science, which were based on computational thinking, to prospective elementary school teachers who were non-majors of this field. While they were learning, they could understand two fundamental functions of computational thinking: abstraction and automation. This learning program made them change their perceptions about computer science positively. They had been interested in learning algorithms and computer science itself, and they felt confident about teaching it.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과목으로 적용할 수 있는 기초 데이터과학 실습 커리큘럼을 제안하고, 엑셀(스프레드시트) 데이터 분석 도구를 활용한 교육 방법을 제안하였다. 데이터 수집, 데이터 가공 및 데이터 분석을 위한 도구에는 엑셀, R, 파이썬, SQL(Structured Query Language) 등이 있다. R, 파이썬 및 SQL은 데이터 과학을 실습하는 데 있어, 프로그래밍 언어와 자료구조를 이해해야 한다. 반면에, 엑셀 도구는 비전공자들에게도 친숙한 데이터 분석도구로서, 프로그래밍 언어에 대한 학습 부담이 없다. 그리고 기초적인 데이터과학 실습을 엑셀로 진행하면, 데이터과학 이론을 습득하는 데 집중할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 한 학기 분량의 기초 데이터과학 실습 커리큘럼과 주별 엑셀 실습 내용을 제안하였다. 그리고, 교육 내용 실체를 실증하기위해, 엑셀 데이터분석 도구를 활용하여, 선형 회귀 분석(Linear Regression Analysis) 예제들을 제시하였다.
컴퓨터 사고를 이해하고 컴퓨터와 소통하는 것을 목적으로 한다. 본 연구의 목적은 컴퓨터 비전공자 대상으로 하는 강의의 목적성과 실효성을 규명하고, 나아가 학생과 강의자가 수업의 목표점의 접점을 찾아 나가는데 있다. 강의 대상은 컴퓨터 비전공자 학생 중 인문, 미술, 음악, 자연 계열의 학생들로서 그들이 현시점에서 이수한 교과과목 중 수학의 비중이 상대적으로 낮은 군에 속한다. 따라서 그들이 현실적으로 컴퓨터와 소통하기 위해 어떤 교육의 패러다임을 적용해야 하는가가 중요하다. 본 연구에서는 텍스트 코딩이 가능한 파이썬을 컴퓨터 비전공생에게 학습시키는 이유와 목적에 대해 밝히고 학습의 실효성에 대해 논의한다.
최근 소프트웨어 교육의 필요성에 대한 인식이 전 세계적으로 확산됨에 따라 우리나라도 정부 주도로 소프트웨어 의무 교육을 수행하고 있다. 대학에서의 소프트웨어 기초교육은 다양한 시행착오를 거쳐 안정화 되고는 있지만, 학생들의 비자발적 수강으로 인한 학습 동기 부족과 프로그래밍에 대한 높은 체감 난이도는 여전히 해결해야 할 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 사고 역량 배양을 목적으로 문제 중심 프로그래밍 교과로 설계 및 운영된 컴퓨터과학 비전공 학생 대상 수업 사례를 수업 평가 결과를 이용해 비교하였다. 비교 결과, 문제의 용도를 문법 설명 보조재로 확대하고 전공 친화형 문제 비율을 확대 운영한 사례에서는 학습자들의 응답이 더 높은 점수에 집중되었고 응답 평균은 약 7% 향상되었다. 이는 학습자들이 느끼는 교과에 대한 체감 난도가 낮아졌음을 의미한다.
학습자는 교육의 3요소인 교육자, 학습자, 교육내용의 하나로 학습자 특성과 이가 학업성취에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요하다. 컴퓨터 비전공자를 대상으로 하는 컴퓨팅 교육이 점점 활발해지고 있다. 비전공자 컴퓨팅 교육이라는 맥락에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 비전공자 컴퓨팅 교육에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 실증적으로 이해하기 위해 실행되었다. 학습자 특성을 이전경험/사전지식, 인지적 요인, 심리적 요인의 3가지로 분류하였고, 연구대상을 3그룹으로 설정, 다양한 하위 요소 데이터를 수집하였다. 그 결과, 대상 1의 경우 학습스타일(순차적: 부적상관, 통합적: 정적상관), 대상 2는 자기 효능감(사후), 대상 3은 수학 사전지식, 컴퓨팅과 전공의 연계성 인식, 정보적 사고에 대한 인식이 학업성취와 유의미한 상관관계가 있었다. 하지만 상관성이 모두 0.5이하로 크지 않고, 자기 효능감과 전공 연계성 인식의 경우 대상에 따라 결과가 상이하였다. 향후 연구에서 다루지 않은 변수에 대한 연구와 상관관계가 밝혀진 변수만을 대상으로 인과성을 확인하는 연구가 필요하다. 또한 현상학적 관점으로 학습자 특성을 고찰할 필요가 있다.
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.
데이터 과학은 문제를 정의하고 수집된 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내어 문제를 해결하는 과학적인 학문이다. 인공지능 기술의 도입으로 인해 데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 데이터 과학 교육의 중요성에 대한 인식도 증가하고 있다. 그러나, 한국 데이터 산업진흥원에서 2020년 데이터 산업 현황을 조사하여 발표한 결과에 의하면 국내 데이터 산업의 시장규모가 급성장하고 있음에 불구하고, 향후 5년 이내에 데이터 전문가의 부족률은 31.4%에 이를 것으로 예측하였다. 이러한 사회적 분위기 속에서, 초등 교육 현장에서는 학생들의 컴퓨팅 사고력과 창의력 향상을 위하여 데이터 과학 교육을 도입하고자 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 교육을 목적으로 개발하여 현장에서 활용하고 있는 데이터 과학 강의의 콘텐츠를 제안하였다. 해당 콘텐츠는 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 적용한 후, 학습자들이 이해하기에 어려움이 있었던 내용을 세부적으로 파악하고 원인을 분석하여 개선점을 도출하였다.
데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 정보기술, 도메인 지식 등 여러 분야의 융합 학문으로써 다양한 학문에서 제공하는 복합적인 기술을 이용하여 데이터를 분석하고 의미 있는 결과를 도출한다. 데이터 과학은 인공지능과 함께 4차산업혁명의 핵심기술로써, 고도의 전문성을 요하는 데이터 과학자의 양성을 위해 세계의 대학과 기업에서는 다양한 프로그램들을 활발히 개발하고 있다. 이러한 사회적 흐름에 맞추어, 초등 교육 현장에서도 데이터 과학 교육의 중요성을 인식하고 학생들이 데이터를 이해하고 활용하도록 관련 콘텐츠를 개발하고자 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 데이터 과학 교육을 목적으로 강의 콘텐츠를 제안하고, 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 15차시 교육 과정을 통해 적용하였다. 그리고, 본 논문에서 제안된 데이터 과학 교육 사례의 효과성을 분석하기 위해 학습자들로부터 수집한 설문을 바탕으로 만족도 분석을 실시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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