본 연구는 초등학생의 논리적 사고력 신장을 위한 교육 방법으로 수행시간 중심의 파이썬 정렬 알고리즘 교육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 현직 초등학교 교사 100명을 대상으로 실시한 사전 요구 분석 결과를 바탕으로 하여 개발하였다. 개발한 교육 프로그램의 효과를 검증하기 위해 ${\bigcirc}{\bigcirc}$ 대학교에서 실시한 초등학생 교육기부 프로그램의 지원자 표집에 의한 지원자 표본 25명을 대상으로 6일간 1일 7차시씩 42차시를 진행하였다. 한국교육개발원에서 개발한 '논리적 사고 검사(GALT)'를 활용하여 사전 사후 검사 결과를 통해 교육적 효과를 분석하였으며, 분석 결과 수행시간 중심의 파이썬 정렬 알고리즘교육이 초등학생의 논리적 사고력 향상에 효과적인 것으로 나타났다.
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.
본 논문에서는 IoT 시스템 또는 개인별 문서 파일 관리 과정의 보안성을 향상시키기 위해 개선된 파일 암복호화 시스템인 Crypft+를 개발했다. Crypft+ 시스템은 Python을 이용하여 핵심 보안 모듈을 개발하였으며, PyQt를 사용하여 사용자 인터페이스를 설계 및 구현하였다. 또한 가장 보안성이 뛰어난 AES 기반 대칭키 암호 알고리즘과 SHA-512 기반 해쉬 알고리즘을 이용하여 컴퓨터 시스템 내부에 저장된 중요 파일에 대한 암호화 및 복호화 과정을 수행할 수 있도록 구현하였다. 또한 Cx-Freezes 모듈을 사용하여 구축된 프로그램을 exe 기반 실행 파일로 변환하는 기능을 구현하였으며, 프로그램 사용에 있어 이해를 돕는 설명서를 프로그램 내부에 포함시켜 직접 다운로드 받을 수 있도록 구현하였다.
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.
본 논문에서는 영어를 PC상에서 효과적으로 타이핑하면서 영어 학습 효과까지 얻기 위하여 파이썬의 클래스와 함수 구조를 이용하여 사용자 중심의 적응적 영문 타이핑 프로그램을 구현한다. 사용자는 필요한 영어 예문을 텍스트 파일로 생성한 후 연결하여 영문 타이핑 연습에 활용할 수 있도록 하고 타이핑 연습에 사용된 영어 문장을 기반으로 기억력 테스트를 할 수 있는 기능을 제공하여 영어 학습 효과를 얻을 수 있도록 한다. 구현된 프로그램의 인터페이스는 게임 형식으로 구성하여 흥미롭게 접근할 수 있고 사용자간의 순위를 공개하여 타이핑 속도와 영어 학습에 긍정적인 자극을 제공하여 사용자들의 영문 타이핑 속도를 향상시킴과 동시에 영어 학습 효과까지 높일 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 파이썬 교육이 초등학교 6학년 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 효과를 분석해보았다. 현직 초등교사 60명과 초등학교 6학년 학생 120명을 대상으로 실시한 요구분석 결과를 바탕으로, 데이터 시각화의 절차에 따라 파이썬 교육프로그램을 개발하였다. 개발한 교육프로그램으로 초등학교 6학년 학생 24명에게 총 6일 동안 36시간의 수업을 진행하여 사전 사후 비교 검사를 통해 효과를 분석하였다. 분석 결과, 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 파이썬 교육은 초등학교 6학년 학생들의 '계산적 인지력'과 '유창성', '정교성', '독창성'에 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다.
인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나고 있으며 교육 분야에서도 인공지능 인재 양성을 위한 각종 정책이 추진되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 로봇 프로그래밍 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 높은 빈도로 활용되는 파이썬(Python)과 교육 현장의 활용도가 높은 교육용 로봇을 활용하여 인공지능(AI) 교육 프로그램을 제안하였다. 국제자동차공학회(SAE)에서 제시하는 자율주행자동차 수준(0~5단계)을 4단계로 단순화하고 이를 기반으로 로봇에 부착된 카메라가 선(객체)을 인지(Perception)하고 검출(Object detection)하여 스스로 움직일 수 있는 라인 디텍터(Line Detector)를 만드는 것을 목표로 하였다. 개발된 프로그램은 단순히 특정 프로그래밍 언어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 정형화된 형태가 아니라 생활 속의 복잡하고 비구조화된 문제를 자기주도적으로 정의하고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 해결하는 경험을 가지는데 그 의의가 있다.
This paper presents three different search engines for the detection of CAD-parts in large databases. The analysis of the contained information is performed by the export of the data that is stored in the structure trees of the CAD-models. A preparation program generates one XML-file for every model, which in addition to including the data of the structure tree, also owns certain physical properties of each part. The first search engine is specializes in the discovery of standard parts, like screws or washers. The second program uses certain user input as search parameters, and therefore has the ability to perform personalized queries. The third one compares one given reference part with all parts in the database, and locates files that are identical, or similar to, the reference part. All approaches run automatically, and have the analysis of the structure tree in common. Files constructed with CATIA V5, and search engines written with Python have been used for the implementation. The paper also includes a short comparison of the advantages and disadvantages of each program, as well as a performance test.
본 논문에서는 물체인식 딥러닝 모델을 구성하는데 필요한 데이터 레이블링 과정을 하나의 프로그램에서 사용할 수 있는 Annotation 툴을 개발했다. 프로그램의 인터페이스는 파이썬의 기본 GUI 라이브러리를 활용하였으며, 실시간으로 데이터 수집이 가능한 크롤러 기능을 구성하였다. 기존의 물체인식 딥러닝 모델인 Retinanet을 활용하여, 자동으로 Annotation 정보를 제공하는 기능을 구현했다. 또한, 다양한 물체인식 네트워크의 레이블링 형식에 맞추어 학습할 수 있도록 Pascal-VOC, YOLO, Retinanet 등 제각기 다른 학습 데이터 레이블링 형식을 저장하도록 했다. 제안하는 방식을 통해 국산 차량 이미지 데이터셋을 구축했으며, 기존의 물체인식 딥러닝 네트워크인 Retinanet과 YOLO 등에 학습하고, 정확도를 측정했다. 차량이 진입하는 영상에서 실시간으로 차량의 모델을 구별하는 정확성은 약 94%의 정확도를 기록했다.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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