• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.141-148
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• 2021

초등학생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육에는 주로 교육용 프로그래밍 언어가 사용된다. 고학년 수준에서는 블록형 교육용 프로그래밍 언어를 기반으로 텍스트 기반 프로그래밍 언어로 전환하고, 경험하는 것이 중요하다. 그러나 대부분의 TPL은 어려운 영어 어휘와 문법으로 이루어져 있어 초등 수준에서 학습하기에 어려움이 있다. 대표적인 텍스트 기반 프로그래밍 언어로는 Python이 있다. 본 연구는 한국어가 익숙한 학생들이 Python을 용이하게 학습할 수 있는 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 데이터 분석에 필요한 개념을 중심으로 Python 예약어를 추출하였다. 데이터 분석에 사용되는 영어 예약어들을 초등 수준에서 이해할 수 있는 한국어로 대체하였다. 대체한 예약어와 Python 예약어를 일대일 매핑하여 한국어를 사용하여 Python 데이터 분석 과정을 체험해 볼 수 있는 프로그램을 구상하였다. 본 연구가 TPL을 학습하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.247-253
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• 2021

컴퓨터 프로그램 초보 학습자의 프로그래밍 실습과정에서 발생하는 프로그래밍 오류는 다양하다. 이때 학습자는 스스로 오류사항을 인지하기 어렵기 때문에 교수자의 피드백을 통해 프로그램 오류를 수정하게 된다. 그러나 최근 코로나19로 인해 온라인 환경에서 프로그래밍 기법을 학습하게 됨에 따라 오프라인 수업에 비해 교수자와의 상호작용에 한계가 있으므로 학습자 스스로 프로그래밍 오류를 해결하는 능력을 키울 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 파이썬 언어를 이용한 온라인 프로그래밍 수업에서 발생된 학습자들의 오류 사례를 분석하고, 그 결과를 바탕으로 학습자의 프로그래밍 오류 수정 능력을 키워줄 수 있는 온라인 프로그래밍 교육 방안을 제시하였다.

• 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.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.75-83
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• 2022

파이썬 프로그래밍 언어를 강의하는 과목은, 일반 대학에서 모든 재학생이 필수로 이수하는 교양 과목으로 대부분 운영되고 있다. 이를 통해, 컴퓨팅 사고에 의한 기초 프로그래밍 과정을 학습한 비전공자 학생들이 다양한 전공 분야에서 SW를 적용할 수 있는 융합 역량을 강화하고 있다. 기존 연구결과에서는 컴퓨팅 사고 개념 이해와 코드 작성 역량에 대한 다양한 평가 방법들이 제시되었다. 그러나, 평가 문제 사례는 제시되지 않아, 실제 과목 운영 시 적용하는 데 어려움이 있다. 이에 본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과목으로 적용할 수 있는 파이썬 기초 프로그래밍 커리큘럼을 ADDIE 모형에 따라 제안하였다. 그리고 제안된 상세 커리큘럼에 따른 파이썬 요소별 평가 문제 사례를 1차와 2차로 나누어 제안하였다. 마지막으로 본 평가 문제 사례를 적용한 강좌에서 산출된 비전공자 학생들의 평가 점수 결과를 바탕으로 제안한 평가 문제의 유효성을 분석하였다. 제안된 평가 문제 사례는 실시간 온라인 비대면 평가 방식으로 적용하여, 효과적으로 비전공자 학생들의 프로그래밍 역량을 평가할 수 있음을 확인하였다.

• International Journal of Contents
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• 제5권2호
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• pp.6-15
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• 2009

Recently many different programming languages have emerged for the development of bioinformatics applications. In addition to the traditional languages, languages from open source projects such as BioPerl, BioPython, and BioJava have become popular because they provide special tools for biological data processing and are easy to use. However, it is not well-studied which of these programming languages will be most suitable for a given bioinformatics task and which factors should be considered in choosing a language for a project. Like many other application projects, bioinformatics projects also require various types of tasks. Accordingly, it will be a challenge to characterize all the aspects of a project in order to choose a language. However, most projects require some common and primitive tasks such as file I/O, text processing, and basic computation for counting, translation, statistics, etc. This paper presents the benchmarking results of six popular languages, Perl, BioPerl, Python, BioPython, Java, and BioJava, for several common and simple bioinformatics tasks. The experimental results of each language are compared through quantitative evaluation metrics such as execution time, memory usage, and size of the source code. Other qualitative factors, including writeability, readability, portability, scalability, and maintainability, that affect the success of a project are also discussed. The results of this research can be useful for developers in choosing an appropriate language for the development of bioinformatics applications.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.117-129
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• 2020

본 논문은 기존 컴퓨팅 사고력 평가 연구를 분석하고 보완하여 형성적 관점에서 컴퓨팅 사고력을 평가하는 방안을 탐색하고, 텍스트 기반 프로그래밍 언어인 파이선을 활용한 프로그래밍 언어 학습 평가를 위한 평가 프로세스를 설계하기 위해 수행되었다. 이와 같은 목적으로 컴퓨팅 사고력 영역을 탐색하고 평가 설계에 관련된 연구를 분석하였다. 또한, 초보자가 학습하는 파이선 프로그래밍의 학습 영역을 확인하고, 파이선 학습을 통해 획득할 수 있는 컴퓨팅 사고력 영역을 규명하였다. 이들을 종합하여 컴퓨팅 사고력에 해당하는 구문을 분석하여 피드백을 제공하는 평가 방법을 설계하였다. 아울러, 순서도와 의사코드를 활용하여 아이디어를 나타내게 함으로써 반성적 사고를 통한 자기평가가 가능하게 하고, 커뮤니티를 활용한 코드공유 및 의사소통을 통해 동료피드백이 가능한 평가 프로세스를 설계하였다는 데에 본 연구의 시사점이 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈B:순수및응용수학
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• 제29권1호
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• pp.93-102
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• 2022

The impact of programming languages in the research sector has helped lot of researchers to broaden their view and extend their work without any limitation. More importantly, even the complex problems can be solved in no matter of time while converting them into a programming language. This convenience provides upper hand for the researchers as it places them in a comfort zone where they can work without much stress. With this context, we have converted the research problems in Topology into programming language with the help of Python. In this paper, we have developed a Python program to find the weaker form of closed sets namely alpha closed set, semi closed set, pre closed set, beta closed set and regular closed set.

• 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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.336-344
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• 2019

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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.241-246
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• 2020

Hadoop is a framework to process large data sets in a distributed way across clusters of nodes. It has been a popular platform to process big data, but in recent years, other platforms became competitive ones depending on the characteristics of the application. Spark is one of distributed platforms to enable real-time data processing and improve overall processing performance over Hadoop by introducing in-memory processing instead of disk I/O. Whereas Hadoop is designed to work on Java and data analysis is processed using Java API, Spark provides a variety of APIs with Scala, Python, Java and R. In this paper, the goal is to find out whether the APIs of different programming languages af ect the performances in Spark. We chose two popular APIs: Python and Scala. Python is easy to learn and is used in AI domain in a wide range. Scala is a programming language with advantages of parallelism. Our experiment shows much faster processing with Scala API than Python API. For the performance issues on AI-based analysis, further study is needed.