[논문]알고리즘적 사고 문제 모델을 이용한 초등로봇 프로그래밍 문제 개발 및 적용

이정훈; 허경

알고리즘적 사고 문제 모델을 이용한 초등로봇 프로그래밍 문제 개발 및 적용
Development of Elementary Robot Programming Problems using Algorithmic Thinking-based Problem Model 원문보기

정보교육학회논문지 = Journal of the Korean Association of Information Education, v.14 no.2, 2010년, pp.189 - 197

이정훈 (경인교육대학교 컴퓨터교육과) , 허경 (경인교육대학교 컴퓨터교육과)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 초등정보교육과정의 "문제해결방법과 절차" 영역에 필요한 알고리즘적 사고 문제 모델을 활용하고, 초등 로봇 프로그래밍 내용 요소를 적용하여 초등 로봇프로그래밍 알고리즘적 사고 문제를 제안하였다. 그리고 개발된 초등 로봇프로그래밍 알고리즘적 사고 문제들에 대해 실험 수업을 실시하여 알고리즘적 사고에 따른 답안들의 다양성과 효율성 및 개발된 문제들의 난이도 적절성에 대한 분석을 통해, 본 논문에서 제안된 문제들이 여러 형태의 답안이 도출될 수 있는 알고리즘적 사고의 다양성을 갖으며, 초등 단계에서 문제를 해결하는데 큰 어려움을 느끼지 않는 적절한 난이도를 나타내고 있음을 확인하였다.

Abstract ▼ AI-Helper

This paper proposes elementary robot programming problems using the algorithmic thinking-based problem model with material factors in the elementary robot programming. And this paper proves the validity of developed robot programming problems in defining them as algorithmic thinking-based problems through experiments. The experimental results are analyzed in views of variety and effectiveness evaluation of answer algorithms and suitability of allocating degrees of difficulties to the developed robot programming problems. As a result of the experiment, we find that the developed problems has various answer algorithms and suitable degrees of difficulties for elementary school students.

주제어

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

오차가 크지 않도록 다수의 아동들을 대상으로 실험 적용해 보는 것이 신뢰도가 높겠으나 로봇 구입비용, 적용 학교 여건 등으로 소수 8명을 대상으로 실험을 실시하였다. 이로써 실제 현장에서 개발된 방법의 적용사례를 추출하는데 의의를 두고자 한다. 사전 실태에서 학업성취 수준은 2008학년도 1학기에 실시된 4과목 중간고사 평균점수로 팀을 구성하는데 활용하고자 하였다.
따라서 문제의 답안 내용은 블랙박스를 구성함으로써 문제해결방법을 만들어 내는 것이다. 즉, 문제 해결방법을 이해하기보다 다양한 문제해결방법을 구성하는 데 중점을 두고자 하는 것이다.
현재 영재아를 대상으로 로봇 프로그래밍교육을 실시하고 있으나 본 연구는 일반 초등학생들의 현장 적용 사례를 추출하기 위해서 고학년에 해당하는 4, 5, 6학년 중 6학년을 대상으로 실험을 실시하였다. 오차가 크지 않도록 다수의 아동들을 대상으로 실험 적용해 보는 것이 신뢰도가 높겠으나 로봇 구입비용, 적용 학교 여건 등으로 소수 8명을 대상으로 실험을 실시하였다.

제안 방법

각 팀별로 각각의 임무 수행 시간을 측정하였다. 각 팀별로 센서의 개수에 따라, 프로그램의 간단한 정도에 따라, 기계적인 조립 완성도에 따라 임무 수행 시간이 차이가 났으며 그 결과는 <표 9>와 같으며 문제에 따라 각 팀별 임무 수행 시간의 변화는 <그림 3>과 같다.
A 유형과는 문제의 목적이 반대되는 유형이지만, 문제 풀이 과정은 동일하다. 단, 초등학생 수준을 고려하여 센서의 개수를 정해주고 프로그램 순서도의 효율성만 평가한다.
본 논문에서는 앞에서 소개한 알고리즘적 사고 기초문제 모델에 의 요소들을 적용하여 알고리즘적 사고 문제들을 , 과 같이 A 유형과 B 유형으로 개발하였다.
본 연구는 2008년 9월부터 12월까지 PBL기반 라인트레이서 초등로봇 프로그래밍 교육방법[4]을 토대로 로봇프로그래밍 교육을 실시하였고, 2009년 1월부터 2월까지 알고리즘적 사고문제 모델을 이용한 초등로봇 프로그래밍 문제를 개발하여 2009년 3월부터 5월 31일까지 90분 15차시로 진행하였다.
이로써 실제 현장에서 개발된 방법의 적용사례를 추출하는데 의의를 두고자 한다. 사전 실태에서 학업성취 수준은 2008학년도 1학기에 실시된 4과목 중간고사 평균점수로 팀을 구성하는데 활용하고자 하였다. 상위 90점 이상 2명을 A팀 상위 그룹 90점 이상 1명과 80점 이상 1명을 B팀, 90점 이상 1명과 70점 이상 1명을 C팀, 80점 이상 1명과 60점 이상 1명을 D팀으로 구성하였다.
알고리즘의 정확성은 문제에서 주어진 임무를 정확하게 완료했는가를 측정함으로써 평가한다. (임무를 정확하게 완료함.
앞에서 제시한 A유형, B유형에 적합한 문제들을 개발하였다. 곡선의 수와 회전의 수를 단계적으로 늘려가도록 하였으며, 곡선 모양의 경기장은 센서의 수가 많을수록 효과적인 A유형의 문제가 되고, 직각으로 회전하는 경기장은 효과적인 센서의 수가 정해져있는 B유형의 문제가 된다.
이에 본 논문에서는 초등정보교육과정의 “문제해결방법과 절차“ 영역에 필요한 알고리즘적 사고문제 모델을 활용하고, 초등 로봇 프로그래밍 내용 요소를 적용하여 초등 로봇프로그래밍 알고리즘적 사고 문제를 제안하였다.

대상 데이터

현재 영재아를 대상으로 로봇 프로그래밍교육을 실시하고 있으나 본 연구는 일반 초등학생들의 현장 적용 사례를 추출하기 위해서 고학년에 해당하는 4, 5, 6학년 중 6학년을 대상으로 실험을 실시하였다. 오차가 크지 않도록 다수의 아동들을 대상으로 실험 적용해 보는 것이 신뢰도가 높겠으나 로봇 구입비용, 적용 학교 여건 등으로 소수 8명을 대상으로 실험을 실시하였다. 이로써 실제 현장에서 개발된 방법의 적용사례를 추출하는데 의의를 두고자 한다.

성능/효과

이에 본 논문에서는 초등정보교육과정의 “문제해결방법과 절차“ 영역에 필요한 알고리즘적 사고문제 모델을 활용하고, 초등 로봇 프로그래밍 내용 요소를 적용하여 초등 로봇프로그래밍 알고리즘적 사고 문제를 제안하였다. 그리고 개발된 초등 로봇 프로그래밍 알고리즘적 사고 문제들에 대해 실험 수업을 실시하여 알고리즘적 사고에 따른 답안들의 다양성과 효율성 및 개발된 문제들의 난이도 적절성에 대한 분석을 통해 본 논문에서 제안된 문제들에 대한 초등 로봇프로그래밍 알고리즘적 사고 문제로서의 적합성을 검증하였다.
기존의 연구들은 로봇 프로그래밍의 교육에 대한 방법이나 프로그램 등의 개발을 주로 하였으나, 실제 학습한 내용을 활용하고 평가할 수 있는 평가 문제에 대한 연구로서, 본 논문에서 개발된 A, B유형 9가지 문제들에 대해 실험 수업을 실시한 결과로부터, 개발된 문제들은 여러 형태의 답안이 도출될 수 있는 알고리즘적 사고의 다양성을 지니며, 초등 단계에서 문제를 해결하는데 큰 어려움을 느끼지 않는 적절한 난이도를 지니고 있음을 확인하였다.
그 이유는 첫째, 프로그래밍의 과정은 문제의 분석 및 세분화, 해결방안 모색과 실행 등의 작업을 통하여 문제 해결 능력을 요구하므로, 인간의 사고력을 향상시킬 수 있는 특성을 지닌다. 둘째, 처음으로 프로그래밍 교육을 접하는 초등학교 학생들에게 창의성과 논리적 사고를 통한 문제 해결력 신장을 위해 초등 아동발달 단계에 맞는 구체물 조작교육인 로봇 프로그래밍이 적합하다. 그러나, 아직까지 로봇 프로그래밍 과정에서 알고리즘적 사고에 효과적인 프로그래밍 학습 내용이 제시되고 있지 못한 실정이다.
문제별 난이도 측정은 문제를 해결하기 전과 문제를 해결하고 난 후 실시하였으며, 학업성취도가 높은 팀일수록 문제에 대한 체감 난이도 수치가 높게 나온 것으로 보아 더 쉽게 느낀다는 것을 알 수 있다. 또한 문제를 해결 하고 난 후의 난이도 측정값을 보았을 때 전체적으로 난이도 수치가 상승하였는데 이를 통해 문제를 해결하고 난 후에는 문제 생각보다 쉬웠음을 느꼈다는 것을 알 수 있었다. 특히 문제 해결 전 난이도 수치가 가장 낮아 문제를 해결하는데 있어 어려움을 느꼈던 D팀의 난이도 수치 변화폭이 가장 높았는데 이는, 학업성취도는 문제 해결에 있어 아이들에게 난이도 측면에서는 큰 영향을 끼치지 않음을 나타낸다고 할 수 있다.
문제별 난이도 측정은 문제를 해결하기 전과 문제를 해결하고 난 후 실시하였으며, 학업성취도가 높은 팀일수록 문제에 대한 체감 난이도 수치가 높게 나온 것으로 보아 더 쉽게 느낀다는 것을 알 수 있다. 또한 문제를 해결 하고 난 후의 난이도 측정값을 보았을 때 전체적으로 난이도 수치가 상승하였는데 이를 통해 문제를 해결하고 난 후에는 문제 생각보다 쉬웠음을 느꼈다는 것을 알 수 있었다.
문제에 따라 팀별로 여러 형태의 정답안들이 도출되었으며, 모든 팀들이 문제를 해결하는데 가장 적합한 센서의 개수는 쉽게 찾아내었으나 로봇 제어를 위한 조건의 수는 팀마다 차이가 있었다. 각각의 문제에 따른 팀별 정답안의 다양성은 <그림 2>과 같다.
따라서, 모든 로봇이 임무를 수행하였기 때문에 모두 1점이 된다. 알고리즘의 효율성은 임무를 수행하는데 걸린 시간과 사용된 명령어의 개수, 중접 개수를 더한 값으로 가장 간단하면서도 효율적인 알고리즘을 만들수록 그 값은 낮아진다. 총점은 알고리즘의 정확성에 효율성을 곱한 것으로 임무를 수행했을 경우 정확성은 1점이므로 알고리즘의 효율성 값을 총점이라 생각하여도 무방하며, 총점이 낮을수록 효과적인 알고리즘이라 할 수 있다.
곡선 두 번 문제들의 경우 A 유형의 문제로 센서의 개수가 많을수록 문제 해결 시간이 단축되는 문제인데, 센서 2개를 사용한 답안이 도출되어 센서 2개를 사용할 때와 3개를 사용할 때를 비교할 수 있었다. 하지만, 센서 2개를 사용하면서 조건 3개를 쓴 답안이 도출된 것으로 보아 로봇 프로그래밍에 대한 이해가 완벽하지 않았음을 알 수 있었다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	알고리즘적 사고 기반의 문제해결력은 무엇을 통해 향상될 수 있는가?	2007년 2월에 개정 공시된 중등 ‘정보’ 교과 교육과정 및 2006년 2월 개정된 ICT 운영지침에서는 정보화 사회에 필수적으로 필요한 알고리즘적 사고기반의 문제해결능력을 키우기 위해 지금까지 정보 교과의 대부분을 이루었던 소프트웨어 활용 중심의 내용을 대폭 축소하고 컴퓨터과학의 원리에 대한 교육을 강화하였다[1][2]. 알고리즘적 사고 기반의 문제해결력은 문제 풀이 과정을 다양한 형태의 알고리즘으로 만들어보고 평가함으로써 향상될 수 있다. 따라서 알고리즘적 사고 기반의 문제해결력 향상을 위해서는 정해진 알고리즘을 가르치고 알고리즘의 이해도를 평가하는 방법보다 문제해결과정을 다양한 형태의 알고리즘으로 만들어 볼 수 있는 문제를 제시하고 학생 스스로 알고리즘을 만들어보고 그것을 평가할 수 있는 형태가 되어야 한다[7][8][4].
	알고리즘적 사고란?	알고리즘적 사고란 컴퓨터가 수행할 수 있도록 문제해결방법을 정의하는 사고이다. 그러나 정보화 시대에는 모든 자료를 디지털형태로 처리하기 때문에 알고리즘적 사고는 단순히 컴퓨터에게 문제 해결 과정을 전달하기 위한 사고가 아니다.
	로봇 프로그래밍은 어떻게 구분하여 정의할 수 있는가?	로봇 프로그래밍은 두 가지로 구분하여 정의할 수 있다. 첫 번째는 로봇의 기본 동작을 구성하는 하드웨어 요소를 제어하는 알고리즘을 프로그래밍하는 것으로 DC모터, 서보모터 등을 제어하는 프로그래밍이 그 예이다. 두 번째는 첫 번째의 동작 알고리즘과 외부 정보 입력 조건을 조합하여 주어진 문제(경기장)를 해결하기 위한 알고리즘을 프로그래밍하는 것이다. 이것은 다양한 센서 입력에 따라 동작알고리즘을 문제해결에 적합하게 조합하는 알고리즘을 프로그래밍하는 것이다.

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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