Currently, many universities are implementing software-oriented universities and artificial intelligence-oriented universities to foster software-oriented manpower. We are educating students to design and produce computational thinking and coding directly with their major knowledge. However, computer education is not easy for non-majors, and there are many difficulties in coding. The results of responses from 104 students from the College of Health Sciences and College of Social Management who took the liberal arts computer at University H were analyzed using SPSS 26.0 version. In the liberal arts computer class for non-majors, a PJBL-based class plan was proposed. The effectiveness of PJBL-based classes was confirmed through a questionnaire for the improvement of artificial intelligence liberal arts courses. As a result, PJBL-based education showed statistically significant results in terms of satisfaction, effectiveness, and self-efficiency of classes regardless of major.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.5
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pp.327-340
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2022
This study applied effective playful learning to increase the learning motivation of non-CS major students to help them achieve learning and to successfully operate online SW liberal arts classes for 560 students. As a result of analyzing the students' reflection journals, most of the students accepted the 'white radish' of dialect names as fun playful learning in the process of learning local variables and global variables. And they were surprised and amazed at discovering unexpected contents in our SW class. It was found that they experienced delight in learning, learning-flow, confidence, and intrinsic motivation. In the final term exam at the end of the semester, it was confirmed that the correct rate of 92% for questions related to local and global variables was higher than the average rate of other questions' correctness of 67.1%.
Most of the courses that teach the Python programming language are liberal arts courses that all students in general universities must complete. Through this, non-major students who have learned the basic programming process based on computational thinking are strengthening their convergence capabilities to apply SW in various major fields. In the previous research results, various evaluation methods for understanding the concept of computational thinking and writing code were suggested. However, there are no examples of evaluation problems, so it is difficult to apply them in actual course operation. Accordingly, in this paper, a Python basic programming curriculum that can be applied as a liberal arts subject for non-majors is proposed according to the ADDIE model. In addition, the case of evaluation problems for each Python element according to the proposed detailed curriculum was divided into 1st and 2nd phases and suggested. Finally, the validity of the proposed evaluation problem was analyzed based on the evaluation scores of non-major students calculated in the course to which this evaluation problem case was applied. It was confirmed that the proposed evaluation problem case was applied as a real-time online non-face-to-face evaluation method to effectively evaluate the programming competency of non-major students.
In order to cultivate talented people who have problem solving ability due to computational thinking according to the trend of the fourth industrial revolution, each university is actively promoting software education. This study suggests that understanding-oriented SW curriculum is needed for non-majors students to improve computational thinking. In order to achieve the purpose of the study, this study designed the basic education program based on the understanding of the SW with the backward design model. The SW Basic Education Program was applied to 15 weeks of instruction and conducted three surveys. The positive effects of the understanding-oriented SW basic education on the computational thinking efficacy and the computer perception were verified. In addition, it was found that the understanding-oriented computational thinking and programming education are effective when they are linked to one process. It is expected that understanding-based SW based education, which uses the backward design model, can be applied as one of the efficient ways to improve computational thinking in the education field.
Since 2015, the government has been striving to strengthen the software capabilities required for future talent through software-oriented university in Korea. In the university selected as a software-oriented university, basic software education is given to all departments such as humanities, social science, engineering, natural science, arts and the sports within the university in order to foster convergent human resources with different knowledge and software literacy. In this paper, we analyze the contents of basic software education for twenty universities selected as software-oriented universities. As a result of analysis, most of the basic software education which is carried out to the students of the non-majors students was aimed at improvement of problem solving ability centered on computational thinking for future society and improvement of convergence ability based on computer science. It uses block-based educational programming language and text-based advanced programming language to adjust the difficulty of programming contents and contents reflecting characteristics of each major. Problem-based learning, project-based learning, and discussion method were used as the teaching and learning methods for problem solving. In the future, this paper will help to establish the systematic direction for basic software education of non-majors students.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.18
no.3
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pp.49-57
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2015
The purpose of this study is to provide considerations through investigation and analysis about non-computer major learners' difficulties in computational thinking education. In recent, the importance of human resources development in convergence based on computational thinking is increasing internationally and a Korean university is selecting CT as a mandatory subject. I taught CT with Scratch at C university in Seoul for two semesters in 2014 and investigated and analyzed what difficulties non-Computer majors felt in the process of CT education. The result showed they felt the following some difficulties in order: the concept of variable and list; to think a idea and implement it; which commands should be selected. The pleasure and the interest can be apply to decrease difficulty, because they affect self-programming ability and self-CT capability each other statistically. Although Scratch is an easy and an intuitive programming language, it is needed to consider to provide appropriate learning time to student for using and applying commands.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.05a
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pp.336-339
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2022
In this study, we examine the cases of instructors who conducted subject management by understanding the learning patterns of convergence major students taking programming courses Therefore, we intend to find implications for the operation of SW curriculum for convergence majors in the future. In the programming class of the convergence major, students of various grades and majors take the course, and a survey was conducted to understand their learning patterns in a non-face-to-face environment. The instructor studied whether it would be possible to induce learners' participation in class even when face-to-face communication was not possible, and tried to operate the class by understanding the learning propensity of the learners. As there are many students who have maintained successful experiences in self-directed learning amid COVID-19, weekly assignments were set so that they could solve their own problems independently, and almost all students submitted assignments. This study is meaningful in that it studied students' learning patterns, task performance, and programming achievement by operating 'Machine Learning' subject to students of the convergence major in a non-face-to-face situation due to COVID-19.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.383-385
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2022
Recently, as the importance of computational thinking skills has increased, several schools have opened and operated software courses for all students. Software education aims to creatively solve various problems based on coding, but it is difficult to motivate non-major learners who do not have engineering knowledge or are not interested in the IT field. Motivation for learning plays an important role in improving learners' concentration and learning efficiency. In this paper, a method of motivating non-major learners for software subjects was studied and the results were evaluated through a questionnaire.
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 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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