• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2017년도 추계학술대회
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• pp.157-158
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• 2017

There is a method to analyze the big data of the article and text mining by using Python language. And Python is a kind of programming language and it is easy to operating. Reaserch and use Python to creat a Web environment that the research result of the analysis can show directly on the browser. In this thesis, there are 100 article paper frrom Altmetric, Altmetric tracks a range of sources to capture. It is necessary to collect and analyze the big data use an effictive method, After the result coming out, Use Python wordcloud to make a directive image that can show the highest frequency of words.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.205-212
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• 2018

예비교사들의 소프트웨어교육 능력을 키우기 위한 방안으로 정규 교과시간에 두 종류의 프로그래밍 도구(파이썬, 스크래치)를 이용하여 프로그래밍 학습을 각각 실시하였다. 프로그래밍 학습에서 지속적으로 흥미와 성취감 및 창의성을 저해하는 요소인 각종 오류들의 종류들을 수집하고 유형별로 분석하였다. 분석된 자료들을 활용하면 향후 예비교사들이 초등학교에서 가르쳐야 할 소프트웨어교육에서 발생 가능한 오류들을 줄일 수 있도록 대처할 수 있는 능력을 키울 수 있어 최적의 학습효과를 올릴 수 있다. 본 연구에서는 평균적으로 텍스트를 입력하는 기존 형태의 언어와 불럭을 조립하는 형태의 언어 모두에서 프로그래밍 시 가장 많은 오류를 발생시키는 유형이 논리오류(37.63%)로 가장 많았다. 또한, 두 언어에서 차이점이 많이 나타나는 세부적인 오류는 문법 등의 사용미숙, 오타 등으로 인한 단순오류가 파이썬이 14.3%, 스크래치가 3.5%로 큰 차이가 있음을 알 수 있었다.

• 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.

• 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.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.395-396
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• 2022

본 논문에서는 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 하여 텍스트 프로그래밍 언어를 학습하는 도구 활용 전략을 연구하였다. 텍스트 프로그래밍 언어는 파이썬이며, 블록 프로그래밍 언어는 엔트리, 활용하는 도구는 주피터 노트북으로 선정하였다. 주피터 노트북을 활용한 블록 프로그래밍 언어 선행조직자 학습 전략은 code cell에 IPython.display.IFrame 클래스를 활용하여 결과 창에 엔트리 작업환경을 불러와 선행조직자로 제시하여 엔트리를 학습 후 code cell에서 파이썬으로 학습한다. 주피터 노트북을 통해 블록 프로그래밍 언어를 선행조직자로 제시 후 텍스트 프로그래밍 언어를 제시함으로써 텍스트 프로그래밍 언어를 학습할 때 인지적 부담을 줄어들고 긍정적 전이가 일어나 효과적인 학습이 될 것으로 기대된다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권4호
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• pp.403-424
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• 2019

Purpose The objective of this study is to determine the programming language for improving algorithmic thinking of basic software education for non-majors, which has recently been receiving attention to nurture talents needed in the era of the Fourth Industrial Revolution. Design/methodology/approach In this study, Delphi method was used to select the suitable programming language for the features of each of five departments for basic software education for non-majors in order to develop the capability of algorithmic thinking. The survey was conducted three times to 21 experts, and the results were analyzed using quantitative analysis (CVR) values and stability. Findings For the most suitable programming language for each department determined in this study, App Inventor was selected for humanities department, RUR-PLE for natural science department, App Inventor for social science department, Python for engineering department, and Scratch for fine arts department. This is expected to be used as the basis for determining the direction of curriculum and operation of universities starting basic software education through programming language by department proposed in this study.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권11호
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• pp.315-323
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• 2022

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.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.355-362
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• 2019

초등학생을 위한 소프트웨어교육에서 파이썬과 같은 텍스트 기반 프로그래밍언어를 사용해 코딩을 교육하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 블록 기반의 프로그래밍언어에 비하여 이러한 고급언어는 피지컬 컴퓨팅용 키트 또는 다양한 프로그래밍언어와 결합해 수행하는 학습 활동을 지원하고 있다. 본 연구는 텍스트 기반 언어의 어려움을 극복하기 위해 ARCS 모형을 적용한 컴퓨팅사고력 기반의 코딩 프로젝트를 수행하였다. 실험 결과에서 학생들은 전반적으로 동기유발 측면에서 프로그래밍에 대한 자신감 및 흥미를 나타나고 있으며, 특히 컴퓨팅사고력의 변화에서 반복, 함수, 객체에 대한 이해가 높게 나타났는데, 이러한 경향은 텍스트 기반 언어 사용과 파이썬 모듈의 효과로 여겨진다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제10A권6호
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• pp.605-614
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• 2003

본 논문에서는 멀티패러다임 프로그래밍의 결합 방식(compositional approach)[20]을 프로그래밍 언어에 적용한 새로운 형태의 멀티패러다임 언어인 Argos를 소개한다. Argo는 자바 언어의 수퍼셋이고, Argos 언어의 메소드를 정의하는 문법은 다른 언어의 문법을 사용할 수 있는 확장점을 가지고 있다. 따라서 Argos 클래스의 각 메소드는 자바, C, Prolog, Python 등의 여러 프로그래밍 언어들 중에서 하나를 선택해서 구현할수 있도록 허용함으로써 객체지향과 멀티패러다임 프로그래밍을 동시에 지원한다. Argos의 메소드는 기존의 프로그래밍 언어로 작성할 수 있기 때문에 다른 멀티패러다임 언어에 비해 상대적으로 배우기 쉽고, 라이브러리 재사용성도 높은 장점을 가지고 있다. Argos 컴파일러는 입력 프로그램 을 사용된 언어에 따라 분할하고, 분할된 메소드 코드를 해당 언어의 처리기에 전달해서 컴파일하는 DCO(delegating compiler object) 모델[28,29]에 따라 구현된다.