비전공 학부생을 대상으로 SW 교육을 시행하는 대학들이 점차 늘어가고 있다. 그러나 비전공 학생들은 프로그래밍 언어를 습득하는 과정에서 다양한 어려움들을 겪고 있으며, 그 효용성 측면에서 반대의 의견도 있는 것도 사실이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 개선하기 위하여 디자인기반 소프트웨어 교육 모델(DBSEM: Design based software education model) 및 교육과정을 개발하고 지난 8년 동안 학부 비전공 학생들에게 적용하였다. 제안 기법에서는 '블록기반의 프로그래밍 도구'와 같은 특화된 교육 도구를 제공하되 컴퓨팅 사고 형성을 위한 '핵심모듈' 및 개념학습 모듈을 개발하고 이를 기반으로 하는 프로토타입 설계 모듈 그리고 코팅전략을 적용하였다. 그 결과 비전공의 학부 학생들도 누구나 쉽게 블록 기반의 스크립팅 도구를 학습하고 이를 통하여 컴퓨팅 사고의 핵심개념을 습득하는 성과를 얻을 수 있었다.
오늘날 다양한 생명현상을 다루고있는 질병연구와 같은 효율적인 목적을 달성하기 위해서는 이들 연구로부터 획득한 빅데이터를 처리하여 효과적인 현실적 가치를 부여할 수 있어야 한다. 본 논문에서 제안한 MKSV알고리즘은 최적의 확률분포를 추정하여 입력패턴을 결정 한 후 데이터마이닝 기법으로 분류한 결과 효율적인 계산량과 인식률을 획득할 수 있었다. MKSV 알고리즘은 유전자 데이터의 확률적 흐름을 시뮬레이션하여 빅데이터의 데이터마이닝 과정을 통해 데이터를 분류하여 빠르고 효과적인 성능 향상을 보임으로써 현 사회에 급증하는 질병과 유전자의 관련성을 연구하는 데 유용할 것이다.
본 논문에서는 인공지능융합교육실 구축과 관련하여 교육부 및 시·도교육청의 정보교육 추진계획을 분석하고 이를 바탕으로 적합한 구축 방향을 제언하였다. 연구를 위해 교육부, 한국교육학술정보원, 한국과학창의재단의 정보교육 추진계획, 인공지능교육 선도학교 운영계획, 학교별 인공지능교육 선도학교 운영계획의 교실 공간구축 계획여부, 1교당 예산 금액, 구축 교실 수, 자체 예산 투입 여부 등을 분석하였다. SW교육 및 인공지능 융합교육 추진을 위해 교육부에서 다양한 노력을 기울이고 있으나, 전국 초중고 학교 수에 비하면 크게 부족한 수치인 것으로 나타났다. 정부 차원에서의 정보교육실 확충을 위한 노력이 지속적으로 요구되며, 개발된 인공지능융합교육실 활용을 위해서는 구축공간 모델에 대한 교수·학습 사례가 풍부하게 제공될 필요가 있다. 또한, 구축된 공간을 적절히 사용할 수 있도록 학교 차원의 계획 및 실행이 후속되어야 하며 기자재에 대한 관리와 유지보수 계획이 필요하다.
정보 사회로 발전하면서 세계의 주요 나라에서는 정보 교과의 교육을 강화해 가고 있으며 최근에는 소프트웨어 교육을 확대한 정보교과 교육과정이 제시되고 있다. 따라서 한국정보교육학회에서는 소프트웨어 교육을 위한 표준 모델에 대하여 연구해서 2014년에 발표된 표준 모델을 보완하여 발표하였다. 여기에서는 소프트웨어 교육 내용을 '소프트웨어', '컴퓨터 시스템' 및 '융합 활동'의 세 영역으로 구분하는 소프트웨어 교육 표준 모델을 제시하였다. 이에 따라 본 논문에서는 한국정보교육학회에서 제시한 소프트웨어 교육 표준모델의 '소프트웨어' 대영역의 '정보' 영역에 대한 초등학교의 성취 기준을 단계별로 마련하였다. 그리고 이 성취 기준을 도달하기 위한 교수-학습 방법과 평가 방안을 단계별로 세분화하여 제시하였다. 이와 같이 본 연구에서 제시한 '정보' 영역에 대한 성취 기준, 교수 학습 방법, 평가 방법은 향후 초등학교 소프트웨어 교육 과정 개발에 기여할 것으로 기대된다.
최근 인공지능과 빅데이터, 자연어처리 기술을 포함한 4차 산업혁명 관련 기술이 발전하면서 개인이나 팀 단독의 연구 및 개발 작업 방식의 한계를 가져오고 있다. 이런 한계를 극복하기 위하여 자신의 기술을 공개하고 협업하는 오픈소스 소프트웨어 개발 방식이 활발해지고 있으며, 회사 내부에서도 유사 개발 방법을 적용하여 회사 구성원들의 참여를 독려하고 품질을 개선하는 노력을 진행하고 있다. 이런 경향을 반영하여 IT 기술을 주도하는 선도 회사들은 적극적으로 오픈소스와 이너소스로 대변되는 공개 개발방식에 대한 지원 정책들을 제시하고 있다. 본 논문에서는 최근 활발히 논의되고 있는 오픈소스 모델, 이너소스 모델 및 그와 유사한 DevOps 모델을 소개하고 각각의 특징 및 구성 요소를 비교하였다. 비교 결과를 바탕으로 어떤 특정 모델의 우수성을 주장하는 것보다는 고객의 요구사항을 만족하면서 질적 향상을 도모할 수 있도록 각 장점에 따라 개인 또는 소속 기관의 소프트웨어 개발정책을 수립할 수 있을 것으로 판단한다.
정보기술의 발전으로 인해 코딩 교육의 중요성이 부각되고 있다. 코딩 교육과 다양한 분야와 융합된 교육 모델이 제시되고 있으며 그 중 드론을 활용한 코딩 교육 방법이 일부 존재하지만 오락성이 강조되거나 드론 조종에 초점을 두고 있어 코딩 역량 향상에는 한계가 있다. 본 논문에서는 학습자의 안전성을 보장하고 코딩 역량 향상을 위해 드론 교육에 적용 가능한 교육용 심볼릭 코딩 어플리케이션을 제시한다. 제시하는 어플리케이션은 사용자가 SW 설계 수준의 순서도 기반 심볼릭 코딩을 학습하고 코딩 결과를 드론 시뮬레이션 또는 실제 드론에 적용하여 확인할 수 있는 기능을 제공한다. 이를 통해 학습자들에게 실제적인 코딩 경험을 제공하고 창의적인 문제 해결 능력과 창의성 향상을 기대할 수 있다.
본 연구는 SW 비전공자를 포함한 프로그래밍 초보자들이 컴퓨팅 환경에서 문제해결을 위한 동작의 절차를 수립할 때 느끼는 어려움을 줄이고 작업의 과정을 적절하게 구체화할 수 있는 가이드라인을 제공하기 위해 진행되었다. 이를 위해 일상 동작 속에 함축된 작업 절차를 인지(입력)-판단(처리)-행동(출력)의 관점에서 펼쳐낼 수 있도록 대표적인 절차의 언폴딩 유형을 도출하였고, 각 유형에 따라 절차를 구체화하는 학습을 통해 학습자가 스스로 문제의 범위와 규칙을 설정하고 동작에 함축된 절차를 확장하는 것을 확인하였다. 본 연구에서 개발한 절차의 언폴딩 모델은 비전공자 혹은 초보자의 프로그래밍 학습 초기 단계에서 컴퓨팅 환경에 적합한 문제해결 절차를 구성하는 도구로 활용될 수 있을 것이다.
최근 SW 실습 교육을 위해 수강생 별로 PC를 구비하는 대신 클라우드 상의 가상 PC를 할당해서 운영하는 사례가 늘고 있다. 본 논문에서는 클라우드를 이용해서 각 수강생의 SW 실습 환경을 효율적으로 구축할 수 있는 리눅스 기반 플랫폼을 설계하고 구현하였다. 본 논문의 플랫폼에서는 강사가 모든 수강생의 가상머신 템플릿을 일괄적으로 생성 및 통제할 수 있으며, 수강생들은 한 학기 동안 관리자 권한으로 본인의 머신을 관리하고 실습을 수행할 수 있다. 이때, 개별 머신에 발생하는 문제를 강사가 해결하거나 복원하는 효율적인 기능 또한 제공된다. 한편, 이러한 방식을 클라우드에서 실현하기 위한 가장 큰 어려움은 소요 비용을 미리 예측하기 어렵다는 데에 있다. 본 논문에서는 클라우드 이용 요금을 실시간으로 예측할 수 있는 모델을 설계하고, 사용자별 가상머신에 데몬을 두어 자원의 사용량 및 요금을 실시간으로 예측한다. 본 논문의 방식이 오버헤드가 거의 없음에도 실제 클라우드 사업자가 측정한 자원 사용량을 정확하게 예측하는 것을 확인할 수 있었다. 제안한 모델의 검증을 위해 리눅스 실습 강좌에서 한 학기 동안 클라우드를 활용한 결과 실제 청구 요금과 제안한 모델의 결과가 매우 유사한 것으로 확인되었다.
디지털 신기술의 진화가 빠르게 진행이 되고 있다. 특히 교육 관련 분야에서는 소프트웨어와 인공지능에 대한 많은 변화가 빠르게 진행이 되고 있다. 교육부에서는 소프트웨어와 인공지능 정규교육과정으로 연계에 의한 교육프로그램을 계획하고 있다. 정규교과로 적용하기 전에 다양한 소프트웨어와 인공지능 관련 체험 캠프를 추진하고 있다. 본 연구는 디지털 신기술을 기반으로 고등학생을 대상으로 소프트웨어와 인공지능 교육프로그램을 위한 교육 모델을 구성하고자 한다. 소프트웨어와 인공지능 교육을 확대 보급함으로써 고등학생들의 소프트웨어와 인공지능 기초역량 높이고자 한다. 고등학교에서의 소프트웨어와 인공지능의 개념을 정의하고 소프트웨어와 인공지능 학습요인을 정규교육과정으로 연계하는 모델을 제안하고자 한다.
In this paper, we adjusted the feedback and learning materials for each learning based on ARCS motivation which applied DEVS methodology. We designed the ARCS professor-student model that expresses the continuous change in the student's attitude toward the class according to the student's attention, relevance, confidence, and satisfaction. It was applied to computational thinking and data analysis classes Based on the designed model. Before and after class, the students were asked the same question and then analyzed for each part of the ARCS. It was observed that students' perceptions of Attention, Relevance, and Satisfaction were improved except for Confidence. we observed that the students themselves felt that they lacked a lot of confidence compared to other ARS through the analysis. Although, Confidence showed a 13.5% improvement after class but it was about 33% lower than the average of other ARS. However, when it was observed that students' self-confidence was 30% lower than other motivational factors it was confirmed that the part that leads C to a similar level in other ARS is necessary.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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