In this paper, to design a basic data science practice curriculum as a liberal arts subject for non-majors, we proposed an educational method using an Excel(spreadsheet) data analysis tool. Tools for data collection, data processing, and data analysis include Excel, R, Python, and Structured Query Language (SQL). When it comes to practicing data science, R, Python and SQL need to understand programming languages and data structures together. On the other hand, the Excel tool is a data analysis tool familiar to the general public, and it does not have the burden of learning a programming language. And if you practice basic data science practice with Excel, you have the advantage of being able to concentrate on acquiring data science content. In this paper, a basic data science practice curriculum for one semester and weekly Excel practice contents were proposed. And, to demonstrate the substance of the educational content, examples of Linear Regression Analysis were presented using Excel data analysis tools.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.24
no.2
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pp.259-267
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2020
The purpose of this study is to analyze the effects of computational thinking class using ARCS model to increase students' learning motivation. Then, this study designed the detailed instruction strategy according to each motivation factor(Attention, Relevance, Confidence, Satisfaction) of ARCS through the previous study on computational thinking education and ARCS model. The results of the ARCS test were compared between the experimental group to which the ARCS model was applied and the control group to which the general class was conducted. As a result, students in the experimental group showed significantly higher motivation for learning about computational thinking. In particular, the learning motivation of computer-related majors was significantly higher than that of the control group. In addition, majors were found to have high relevance(R) and non-majors had high satisfaction(S). Therefore, based on these findings, this study suggests an improvement for effective computational thinking class in liberal arts education.
다가올 미래 사회와 4차 산업혁명 시대에는 창의성(Creation)과 융합(Convergence)을 기반으로 다양한 분야에서의 문제해결력이 요구되며, 컴퓨팅 사고력(CT, Computational Thinking)은 문제 해결을 위한 필수 사고로 인식되고 있다. 이러한 시대적 흐름에 발맞춰, 성균SW교육원(SSEN)에서는 다른 전공을 가진 학생에게도 컴퓨팅 사고력 중심의 SW기초교육을 실시하고 있다. 본 논문에서는 성균SW교육원에서 시행하는 비전공자를 위한 컴퓨팅사고력 중심의 SW기초교육 체계에 대해 소개하고, 비전공자 SW교육에 대해 앞으로 나아갈 방향을 제시한다.
학습자는 교육의 3요소인 교육자, 학습자, 교육내용의 하나로 학습자 특성과 이가 학업성취에 미치는 영향을 이해하는 것이 중요하다. 컴퓨터 비전공자를 대상으로 하는 컴퓨팅 교육이 점점 활발해지고 있다. 비전공자 컴퓨팅 교육이라는 맥락에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 이해할 필요가 있다. 본 연구는 비전공자 컴퓨팅 교육에서 학습자 특성과 학업성취의 관계를 실증적으로 이해하기 위해 실행되었다. 학습자 특성을 이전경험/사전지식, 인지적 요인, 심리적 요인의 3가지로 분류하였고, 연구대상을 3그룹으로 설정, 다양한 하위 요소 데이터를 수집하였다. 그 결과, 대상 1의 경우 학습스타일(순차적: 부적상관, 통합적: 정적상관), 대상 2는 자기 효능감(사후), 대상 3은 수학 사전지식, 컴퓨팅과 전공의 연계성 인식, 정보적 사고에 대한 인식이 학업성취와 유의미한 상관관계가 있었다. 하지만 상관성이 모두 0.5이하로 크지 않고, 자기 효능감과 전공 연계성 인식의 경우 대상에 따라 결과가 상이하였다. 향후 연구에서 다루지 않은 변수에 대한 연구와 상관관계가 밝혀진 변수만을 대상으로 인과성을 확인하는 연구가 필요하다. 또한 현상학적 관점으로 학습자 특성을 고찰할 필요가 있다.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.4
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pp.213-222
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2020
Recently, as awareness of the need for software education has spread worldwide, the government of Korea has led compulsory software education also. Basic software education in universities has been stabilized through various trials and efforts. However, due to software classes are mandatory, students not only could not have motivation for learning but also have treated programming course as a difficult subject. In this paper, two programming classes, which were designed and managed as a problem-oriented programming class for the purpose of cultivating computational thinking for the non-computer science students, are compared using the lecture assessment results. As a result, in the case of expanding the use of the problem as a grammatical explanation aid and expanding the ratio of major-friendly problems, the student's responses were concentrated on higher scores and the response average improved by about 7%. It means that the level of difficulty experienced by learners is lowered.
Modern society has evolved to such an extent that computing technology has become an integral part of various fields, creating new and superior value to society. Education on computer literacy, including the ability to design and build software, is now becoming a universal education that must be acquired by everyone, regardless of the field of study. Many universities are imparting software education to students to improve their problem-solving ability, including to students who are not majoring in computers. However, software education contains courses that are meant for computer majors and many students encounter difficulty in learning the grammar of programming language. To solve this problem, this paper analyzes the research outcomes of the existing software education model and proposes a Python-based software education model for students who are not majoring in computer science. Along with a Python-based software education model, this paper proposed a curriculum that can be applied during one semester, including learning procedures, and teaching strategies. This curriculum was applied to a liberal arts class and a meaningful result was derived. If the proposed software education model is applied, the students will be interested in the computer literacy class and improve their computational thinking and problem-solving ability.
In this paper, we proposed DEVS based programming education model that based on the cognitive information processing theory, not a grammatical programming education, and studied effectiveness analysis using computer thinking patterns. By creating a small range of patterns in the grammar which underlies the programming language and solving various examples through combinations, this paper shows an education method to develop problem-solving skills based on algorithmic thinking. The purpose of this study is to facilitate non-majors learn programming languages and understand patterned program structures when writing programs by patterning of control statements which the most important in learning programming.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.20
no.1
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pp.1-11
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2017
As an emphasis has been put on the importance of computational thinking, universities have opened software educational programs as required basic courses.. Therefore this study aimed to examine non-major students' perceptions of programming before and after they had programing education. To this end, this study performed programming education for 15 weeks using the Scratch programming language, and then conducted a questionnaire survey. This study analyzed responses from 214 students. According to the results of the analysis, 74 % of the non-major students had no previous experience with programming, 87% felt that programming was difficult, and 69.7% answered that they did not need programming education. To change these negative perceptions of programming, this study made the following suggestions. First, the professor should clearly convey the needs, purposes, and content of programming education to students prior to class. Second, programming should be designated as an optional course rather than required one. Third, it is necessary to develop content integrated with majors, or educational programs or content connected to getting a job or starting a business.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.12
no.8
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pp.4057-4071
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2018
The software centered world following the fourth industrial revolution is rapidly approaching us. Countries around the world attach importance to software's ability as one of the key elements for training future human resources. In order to train software centered human resources, each university has designated Software Education as an essential curriculum for not only major but also non-majors. In the past Software Education was an education for a major, but recent Software Education was changed to the essential education that is necessary for all living in the software centered world. In the past the curriculum was focused on software development and implementation-oriented education, but recent curriculum emphasizes sequential arranging and thinking of problem solving. In order to reflect trends in recent Software Education in detail, we integrate Software Education with major concept of Computational Thinking. In this paper, we analyzed the effect of the main concept of Computational Thinking on Software Education for non-majored learners who received Software Education based on Computational Thinking (here refers to learners who major in humanities, social sciences and arts). In addition, research models of satisfaction, self-efficacy, and occupational change was established as the elements of Software Education, and it was found that there was a relation between Computational Thinking and Software Education.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.5
no.3
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pp.171-182
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2000
This research was performed at Kyonggi University and Osan College to find the pedagogical effects of venture creation class on the entrepreneurship. The results of this study show that the education of venture creation is effective in motivating students to create new business and to change their majors to venture creation. However, there is no difference in confidence of creating new business between venture creation taking students and non-takers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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