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문제 정의
- 이에 본 연구에서는 프로그래밍 활동이 PSA를 통해 산출된 문제해결책을 정형화하는 활동이라는 점과, 프로그래밍 능력을 키움으로써 일상의 문제를 보다 체계적으로 다룰 수 있게 된다는 점을 인식시킬 수 있는 탐구문제를 개발하였다. 또한, 제시된 탐구활동을 수행하면서 실질적 문제해결력과 논리적 사고력을 효과적으로 신장시키기 위한 교수․학습 설계의 방향성을 제시하였다.
- 다섯째, 문제해결 과정에 실세계와의 상호작용이 수반되고 학습자 동기 유발 효과도 큰 문제를 다룬다. 본 연구에서 교육용 로봇 LEGO Mindstorms EV3와 프로그래밍 언어 RobotC를 활용해 해결할 수 있는 문제를 제시하고 로봇 프로그래밍 활동을 수행하게 한 이유가 바로 여기에 있다.
- 미래 핵심역량인 문제해결력을 실질적ㆍ종합적으로 배양하기 위해서는, 실세계에서 발생할 수있는 실질적 문제들과 연계성이 높은 문제를 제시하여 분석하게 하고, 그 효과적 해결책을 종합적으로 구상ㆍ설계ㆍ구현하게 하는 문제해결활동 (Problem Solving Activities, 이하 PSA) 중심 교수․학습이 이루어져야 한다. 이에 본 연구에서는 PSA 중심 프로그래밍 교수ㆍ학습콘텐츠를 개발ㆍ활용하여 실제 교육 프로그램을 운영해 보고 그 결과를 분석하였다. 프로그래밍 언어의 문법이나 개념적 요소뿐만 아니라, 문제해결책으로의 체계적 접근, 질 좋은 프로그램의 요건, 문제해결 패러다임 등을 고려하여 문제들을 선정하였고, PSA의 기본 틀을 설정해 그에 맞는 교수ㆍ학습 콘텐츠를 설계ㆍ개발하였다.
- 이에 본 연구에서는 프로그래밍 활동이 PSA를 통해 산출된 문제해결책을 정형화하는 활동이라는 점과, 프로그래밍 능력을 키움으로써 일상의 문제를 보다 체계적으로 다룰 수 있게 된다는 점을 인식시킬 수 있는 탐구문제를 개발하였다. 또한, 제시된 탐구활동을 수행하면서 실질적 문제해결력과 논리적 사고력을 효과적으로 신장시키기 위한 교수․학습 설계의 방향성을 제시하였다.
제안 방법
- ‘워밍업’ 영역은 10개의 C 프로그램을 제시하여 C 프로그램의 기본 구조를 살펴보고, 간편입출력 방법과 프로그램 개발 도구 사용법을 익힐 수 있게 하였으며, ‘C 프로그래밍의 이해’ 영역은 이후 문제해결 프로그래밍 활동을 원활히 수행할 수 있도록 C 언어의 주요 개념 요소를 소개하고 그 활용 방법을 익힐 수 있게 구성하였다.
- PSA 중심 프로그래밍 학습이 학습자의 문제해결력과 논리적 사고력에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 실험집단과 비교집단으로 나누어 사전․사후 검사 설계 방법을 적용하였으며, 구체적인 연구의 실험 설계는 다음과 같다.
- 학습자의 문제해결력을 측정하기 위해 OECD가 실시한 PISA(Programme for International Student Assessment) 2003 문제해결 소양 영역의 공개된 19문항을 사용하였다[23]. 검사, 채점 방법 및 배점은 OECD에서 제시한 기준을 적용하여 사전․ 사후 각각 동일 조건하에 120분간 실시하였으며, 문항별 1-3점의 점수를 부여하였다.
- 학습자의 논리적 사고력을 측정하기 위해 미국 Georgia 대학의 Roadranka, Yeany, Russell, Padilla가 개발한 GALT(Group Assessment for Logical Thinking)[24]를 1991년 한국교육개발원에서 번안․개발을 통해 표준화한 21문항을 사용 하였다[25]. 검사, 채점 방법 및 배점은 한국교육개발원에서 제시한 기준을 적용하여 사전․사후 각각 동일 조건하에 40분간 실시하였으며, 조합추리의 3문항을 제외한 나머지 하위요인별 문항은 각 문제당 두 개의 소 문항을 모두 맞추어야만 1점, 조합추리 문항은 가능한 조합을 모두 나열해야만 1점의 점수를 부여하였다[26]. <표 8>은 논리적 사고력 하위요인별 문항 구성 및 배점을 나타낸다.
- 프로그래밍 언어의 문법이나 개념적 요소뿐만 아니라, 문제해결책으로의 체계적 접근, 질 좋은 프로그램의 요건, 문제해결 패러다임 등을 고려하여 문제들을 선정하였고, PSA의 기본 틀을 설정해 그에 맞는 교수ㆍ학습 콘텐츠를 설계ㆍ개발하였다. 또한 실제 교육과정을 운영하여 학습자의 문제해결력과 논리적 사고력을 측정하고 연구의 적합성을 분석ㆍ검증하였다.
- 또한, 실제적 유의성을 알아보기 위해 주로 사용하는 효과의 크기(ES: Effect Size) 추정치 지수인 Cohen’s d와 n2p 를 산출하였다[27].
- 로봇 제어 프로그래밍 교재는 해결해야 할 문제와 더불어, ‘프로그래밍 요구 조건’, ‘프로그래밍 Tip’, ‘질문’, ‘개념 및 원리’로 구성하였다.
- ‘로봇 제어 프로그래밍 심화’ 영역은 로봇에 장착된 다수의 입출력 장치(모터, 센서 등)를 복합적으로 활용해 해결할 수 있는 문제를 탐구하도록 설계된 영역이다. 로봇을 매개로 실세계의 문제를 어떻게 다룰수 있는지 그 방법과 제약 조건을 고찰하는 한편, 큰 문제를 작은 문제로 분할해가거나 작은 문제의 해법을 조합해 큰 문제의 해법을 구현해가는 방법과 원리를 익힐 수 있도록 탐구활동을 설계하고 교수․학습 교재의 구성 요소를 선정하였다.
- 문제해결 프로그래밍 기초 교재는 교수․학습 활동이 보다 효과적으로 진행될 수 있도록 학습자용 교재와 교수자용 지도서로 나누어 개발하였다. 학습자용 교재는 프로그램을 분석ㆍ작성하며 프로그래밍 활동과 PSA가 어떻게 연계되는지 탐구할 수 있도록 ‘질문’, ‘입력’, ‘출력’, ‘입출력 사례’, ‘학습지침’으로 구성하였다.
- 본 연구는 PSA 중심 ‘SW교육’을 통해 21세기가 요구하는 ‘문제해결력’을 효과적으로 키울 수 있을 것이라는 전제하에, PSA에 적합한 탐구문제들을 선정하고 문제해결 프로그래밍 교육에 활용할 교수․학습 콘텐츠를 설계ㆍ개발하여 실제 교육과정에 적용하였으며, 학습자의 문제해결력과 논리적 사고력을 측정ㆍ분석하여 연구의 적합성을 검증하였다.
- 실험집단의 문제 유형에 따른 각 하위요인별 사전-사후 검사에 대한 대응표본 t검증을 실시한 결과는 에 제시하였다.
- 넷째, 프로그램 작성을 위해 초기에 익혀야 할 내용(수행 환경이나 프로그래밍 언어 종속적인 내용 등)들을 최소화시킴으로써 학습자가 처음부터 문제를 해결하는 활동에 초점을 맞출 수 있게 한다. 일례로 학습자가 입출력 작업을 보다 쉽게 표현할 수 있도록, 사용자 수준의 데이터 타입별 입출력 함수(이하 간편입출력 함수라 함)를 정의ㆍ제공하였다.
- 첫째, 본 연구에 참여한 학생들의 문제해결력 검사에 따른 정답률의 변화 정도와 논리적 사고력 검사에 따른 인지발달 수준을 알아보기 위해 사전․사후 검사의 기술통계를 산출하였다.
- 이에 본 연구에서는 PSA 중심 프로그래밍 교수ㆍ학습콘텐츠를 개발ㆍ활용하여 실제 교육 프로그램을 운영해 보고 그 결과를 분석하였다. 프로그래밍 언어의 문법이나 개념적 요소뿐만 아니라, 문제해결책으로의 체계적 접근, 질 좋은 프로그램의 요건, 문제해결 패러다임 등을 고려하여 문제들을 선정하였고, PSA의 기본 틀을 설정해 그에 맞는 교수ㆍ학습 콘텐츠를 설계ㆍ개발하였다. 또한 실제 교육과정을 운영하여 학습자의 문제해결력과 논리적 사고력을 측정하고 연구의 적합성을 분석ㆍ검증하였다.
- 학습자용 교재는 프로그램을 분석ㆍ작성하며 프로그래밍 활동과 PSA가 어떻게 연계되는지 탐구할 수 있도록 ‘질문’, ‘입력’, ‘출력’, ‘입출력 사례’, ‘학습지침’으로 구성하였다.
대상 데이터
- 본 연구는 PSA 중심 프로그래밍 교육으로 소개되어 제주특별자치도 제주시(3개교)와 서귀포시(1개 교)에 소재하고 있는 일반계 고등학교 1, 2학년 학생들 중 선착순 지원자 29명을 대상으로 6주 동안 총 38차시에 걸쳐 진행하였으며, 일반계 고등학교의 정규교과과정 및 정보교과를 학습한 1, 2학년의 동일조건 지원자 29명을 비교집단으로 모집하였다. <표 5>는 집단별 연구대상의 분포를 나타낸다.
- 마지막으로, 설계 방향에 기초한 교수․학습 콘텐츠를 개발하되, 수정․보완․검증 절차를 반복하여 그 완성도를 높인다. 본 연구에서 콘텐츠의 완성도를 제고시키는 작업에 8명(컴퓨터교육과 교수 2인, 박사과정 2인, 석사과정 1인, 학부생 2인, 정보교사 1인)이 참여하였다.
데이터처리
- 둘째, 본 연구에 사용한 검사 도구의 신뢰성 검증을 위해 문항내적일관성 신뢰도 계수인 Cronbach’s α 를 산출하였다.
- 셋째, PSA 중심 프로그래밍 학습이 학습자의 문제해결력과 논리적 사고력에 각각 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 사전-사후 검사의 평균 및 표준편차를 산출하고, 이것이 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 검증을 실시하였다. 또한, 실제적 유의성을 알아보기 위해 주로 사용하는 효과의 크기(ES: Effect Size) 추정치 지수인 Cohen’s d와 n2p 를 산출하였다[27].
이론/모형
- 학습자의 논리적 사고력을 측정하기 위해 미국 Georgia 대학의 Roadranka, Yeany, Russell, Padilla가 개발한 GALT(Group Assessment for Logical Thinking)[24]를 1991년 한국교육개발원에서 번안․개발을 통해 표준화한 21문항을 사용 하였다[25]. 검사, 채점 방법 및 배점은 한국교육개발원에서 제시한 기준을 적용하여 사전․사후 각각 동일 조건하에 40분간 실시하였으며, 조합추리의 3문항을 제외한 나머지 하위요인별 문항은 각 문제당 두 개의 소 문항을 모두 맞추어야만 1점, 조합추리 문항은 가능한 조합을 모두 나열해야만 1점의 점수를 부여하였다[26].
- 학습자의 문제해결력을 측정하기 위해 OECD가 실시한 PISA(Programme for International Student Assessment) 2003 문제해결 소양 영역의 공개된 19문항을 사용하였다[23]. 검사, 채점 방법 및 배점은 OECD에서 제시한 기준을 적용하여 사전․ 사후 각각 동일 조건하에 120분간 실시하였으며, 문항별 1-3점의 점수를 부여하였다.
성능/효과
- 넷째, 다수의 연구에서 문제분석과 문제해결과 정을 중시한 교수․학습 이론을 적용하고 있지만, 실제로 프로그래밍 학습을 위한 문제를 설계․개발․적용해 문제해결력과 논리적 사고력을 그 결과로 측정했으며, 특히 로봇 활용 연구의 대부분은 로봇에 대한 단순 제어 수준의 문제만을 제시하고 있었다.
- 넷째, 프로그램 작성을 위해 초기에 익혀야 할 내용(수행 환경이나 프로그래밍 언어 종속적인 내용 등)들을 최소화시킴으로써 학습자가 처음부터 문제를 해결하는 활동에 초점을 맞출 수 있게 한다. 일례로 학습자가 입출력 작업을 보다 쉽게 표현할 수 있도록, 사용자 수준의 데이터 타입별 입출력 함수(이하 간편입출력 함수라 함)를 정의ㆍ제공하였다.
- 둘째, 구체적인 실제 대상에 한해서만 사고가 가능했던 구체적 조작기 및 과도기[23]의 많은 학습자들이 추상적인 개념을 처리하고 논리적인 사고를 할 수 있는 인지발달 수준(형식적 조작기)으로 향상되었으며, 통계적으로도 유의미하게 나타났다. 이는 문제해결에 필요한 구성 요소인 논리적 사고력[1][28]이 향상되어 직․간접적으로 학습 자의 문제해결력에 영향을 주었음을 나타낸다.
- 둘째, 다루고 있는 문제의 대부분은 전통적인 프로그래밍 수업에서 활용하고 있는 문제와 차별성이 없었으며, 문제해결력 증진 학습에 적합하기 보다는 프로그래밍 언어 학습을 위한 것들이 주를 이루고 있었다.
- 마지막으로, 문제해결력 및 논리적 사고력 향상에 대한 통계적 유의미성은 본 연구에서 시행한 수업이 효과적이었음을 보여준다.
- 셋째, 논리적 사고력의 일부 하위요인에서 향상이 있었다고 보고된 연구 사례들은 많은 반면, 향상된 하위요인 간에 공통점을 찾기는 어려웠는데, 본 연구에서도 일부 요인에 대해서만 유의미한 향상이 있었다. 사물, 현상 변인간의 관계를 규명할 수 있는 능력(변인통제논리)과, 문제해결과 관련해 고려해야 할 모든 경우를 빠짐없이 또 중복되지 않게 셀 수 있는 능력(조합추리)이 유의미하게 향상되었다.
- 셋째, 논리적 사고력의 일부 하위요인에서 향상이 있었다고 보고된 연구 사례들은 많은 반면, 향상된 하위요인 간에 공통점을 찾기는 어려웠는데, 본 연구에서도 일부 요인에 대해서만 유의미한 향상이 있었다. 사물, 현상 변인간의 관계를 규명할 수 있는 능력(변인통제논리)과, 문제해결과 관련해 고려해야 할 모든 경우를 빠짐없이 또 중복되지 않게 셀 수 있는 능력(조합추리)이 유의미하게 향상되었다.
- 이에 논리적 사고력에 대한 집단별 사전․사후 검사를 인지발달 수준별로 분석한 결과, 실험집단의 사전 검사에서는 구체적 조작기와 전환기(과도기)에 해당하는 학생들의 비율이 51.7%로 형식적 조작기에 해당하는 학생들의 비율 48.3%보다 상대적으로 높았다. 사후 검사에서는 구체적 조작기와 전환기(과도기)에 해당하는 학생들의 비율이 34.
- 체제 분석 및 설계 유형은 7개 문항 중 1, 4번 문항을 제외한 5개 문항에서 정답률이 증가하였으며, 의사결정 및 문제점 해결 유형은 각 7개, 5개 문항에서 모두 정답률이 증가하였다. 즉, 문제 해결력의 총 19개 문항 중 2개의 문항을 제외한 17개 문항이 사전대비 사후의 정답률이 증가함을 알 수 있다. 특히 체제 분석 및 설계 유형의 2번 문항, 의사결정 유형의 15번 문항, 문제점 해결 유형의 19번 문항은 모두 사전대비 사후의 정답률이 20.
- 첫째, 본 연구에서 개발한 교수․학습 콘텐츠를 실제 수업에 적용한 결과, 문제해결력의 문제 유형에 따른 모든 하위요인이 통계적으로 유의미하게 나타났다. 특히, 해결책을 진단하고 그 해법을 제안하는 내용으로 구성된 하위요인(문제점 해결)이 가장 높게 나타났다.
- 첫째, 프로그래밍 교육은 프로그래밍의 기본 원리를 이해할 수 있게 도와주고, 문제해결력, 논리적 사고력, 창의력 등 학습자의 고등 인지 능력을 효과적으로 신장시켜 주며, 프로그램 완성을 통해 성취감과 자신감을 얻게 해 준다.
- 첫째, 학습자의 프로그래밍 경험 유무나 다소에 상관없이 단계별로 주요 개념 및 핵심 원리의 기초를 다져가며 실질적 유익을 얻을 수 있게 한다.
- 체제 분석 및 설계 유형은 7개 문항 중 1, 4번 문항을 제외한 5개 문항에서 정답률이 증가하였으며, 의사결정 및 문제점 해결 유형은 각 7개, 5개 문항에서 모두 정답률이 증가하였다. 즉, 문제 해결력의 총 19개 문항 중 2개의 문항을 제외한 17개 문항이 사전대비 사후의 정답률이 증가함을 알 수 있다.
- 즉, 문제 해결력의 총 19개 문항 중 2개의 문항을 제외한 17개 문항이 사전대비 사후의 정답률이 증가함을 알 수 있다. 특히 체제 분석 및 설계 유형의 2번 문항, 의사결정 유형의 15번 문항, 문제점 해결 유형의 19번 문항은 모두 사전대비 사후의 정답률이 20.0% 이상으로 크게 증가함을 알 수 있다.
- 확률추리를 제외한 보존논리, 비율추리, 변인통제논리, 상관추리, 조합추리의 평균 점수가 사전 대비 사후가 각각 0.21점, 0.48점, 0.52점, 0.21점, 0.48점 높았으며, 변인통제논리, 조합추리의 각 t 값이 유의수준 .05와 유의수준 .01에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.
후속연구
- 마지막으로, 설계 방향에 기초한 교수․학습 콘텐츠를 개발하되, 수정․보완․검증 절차를 반복하여 그 완성도를 높인다. 본 연구에서 콘텐츠의 완성도를 제고시키는 작업에 8명(컴퓨터교육과 교수 2인, 박사과정 2인, 석사과정 1인, 학부생 2인, 정보교사 1인)이 참여하였다.
- 본 연구 결과는 ‘문제해결’ 역량 증진을 목적으로 프로그래밍 교수․학습 콘텐츠나 교육과정을 개발ㆍ운영할 때 기초 자료로나 참조 모델로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
- 향후 PSA 중심 프로그래밍 교육과 관련된 연구로서 표준화된 교육내용 선정, 교수․학습 모형 설계, 교수법 개발, 교수․학습 평가도구 개발 등의 연구가 필요하다. 또한, PSA 중심 프로그래밍 문제를 다양하게 개발하는 작업과, 개발된 문제를 문제해결 탐구활동으로 연계시키는 작업이 요구된다.
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