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문제해결의 관점에서 컴퓨팅 사고력 증진을 위한 교수학습에 대한 연구
A Study on Teaching-learning for Enhancing Computational Thinking Skill in terms of Problem Solving 원문보기

컴퓨터교육학회논문지 = The Journal of Korean Association of Computer Education, v.19 no.1, 2016년, pp.53 - 62  

최숙영 (우석대학교 정보보안학과)

초록
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컴퓨팅 사고력은 컴퓨터를 기반으로 하는 문제해결에 관한 하나의 사고 과정으로 정의될 수 있기 때문에 일반적인 문제해결의 과정에서 관련된 컴퓨팅 사고력 개념들을 살펴보는 것은 컴퓨팅 사고력을 이해하는데 도움이 될 수 있다. 이를 위해 본 연구에서는 관련 연구를 통해 컴퓨팅 사고력의 핵심 요소들을 뽑아내고 그러한 요소들이 문제 해결과정에서 어떻게 사용되는지를 기술한다. 또한 문제해결과정에서의 컴퓨팅 사고력 요소들을 인지적인 측면에서 살펴본 후, 각 단계에서의 학습활동과 학습평가 요소들을 기술한다. 이를 기초로 문제 해결의 관점에서 컴퓨팅 사고력을 위한 기본 수업 프레임워크를 제안한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

This study aims to suggest an instructional design to improve CT(Computational Thinking) skills in terms of problem solving. CT can be defined as a thought processes for computer-based problem solving. Examining the related CT concepts in the general problem solving process can be helpful for learne...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 본장에서는 일반적인 문제해결과정에서 CT의 세부 요소들이 어떻게 연결될 수 있는지를 살펴봄으로써 CT에 대한 이해를 돕고 CT를 교육시키기 위한 수업설계에 도움을 주도록 한다. 또한 CT가 다양한 분야의 문제들을 효과적으로 해결하는데 어떻게 사용될 수 있는 지에 대한 이해를 높이도록 한다.
  • 이러한 관점은 스크래치를 이용한 프로그래밍을 통해 정보의 소비자에서 자신의 아이디어를 프로그래밍을 통해 산출물로 생성할 수 있고 다른 사람들과의 소통과 협동이 더 나은 아이디어와 풍성한 결과물들을 만들어낼 수 있다는 점이다. 또한 더 나은 세상을 위해 우리가 당연하게 생각했던 것들에 대해 의문을 갖고 발전 방향을 찾고자하는 관점이다. 이러한 Computational Perspective 는 보다 폭넓은 관점에서의 CT 역량에 대한 평가로 21세기를 살아가는 학습자들이 갖추어야 할 사고의 관점이라 볼 수 있다.
  • 본 연구는 교사들이 CT를 이해하고 이를 수업에 어떻게 적용할 것인지에 대해 도움을 주는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌연구를 통해 CT의 핵심 요소들을 도출해내고 그러한 요소들이 문제 해결과정에서 어떻게 사용되는지를 분석하였다.
  • 본 연구에서는 문제해결력의 관점에서 CT 요소들이 어떻게 관련되는지를 살펴보고 CT 역량을 증진시키기 위한 수업 프레임워크를 제안하였다. 이를 위해 CT의 핵심요소를 뽑아내고 이 요소들의 인지적 측면을 살펴보았다.
  • CT는 “컴퓨팅을 활용한 문제해결을 위한 사고과정 혹은 기법”으로 정의될 수 있다. 본장에서는 일반적인 문제해결과정에서 CT의 세부 요소들이 어떻게 연결될 수 있는지를 살펴봄으로써 CT에 대한 이해를 돕고 CT를 교육시키기 위한 수업설계에 도움을 주도록 한다. 또한 CT가 다양한 분야의 문제들을 효과적으로 해결하는데 어떻게 사용될 수 있는 지에 대한 이해를 높이도록 한다.
  • <표 4>는 학급도서를 관리하기 위한 문제해결의 과정을 CT 요소들과 관련하여 설명한 것이다. 이 예제를 통해 문제해결 과정에서 CT 요소들이 어떻게 관련되는지를 살펴봄으로써 CT에 대한 이해를 돕고자 한다. 이 프레임워크를 기초로 실제수업을 위한 설계를 할 때 2~3차시 기준으로 수업계획서를 작성하여 수업을 진행할 수 있다.
  • 또한 그 요소들을 인지적인 측면에서 살펴본 후 관련되는 학습활동과 학습평가 요소들을 제안하였다. 이를 기초로 문제해결의 관점에서 CT 역량을 증진시키기 위한 기본 수업프레임워크를 개발하였다.
  • 본 연구는 교사들이 CT를 이해하고 이를 수업에 어떻게 적용할 것인지에 대해 도움을 주는 것을 목표로 한다. 이를 위해 본 연구에서는 문헌연구를 통해 CT의 핵심 요소들을 도출해내고 그러한 요소들이 문제 해결과정에서 어떻게 사용되는지를 분석하였다. 또한 그 요소들을 인지적인 측면에서 살펴본 후 관련되는 학습활동과 학습평가 요소들을 제안하였다.

가설 설정

  • 자동화 단계에서 프로그램을 작성하기 위해서는 적절한 프로그래밍 언어를 선택하여 그 언어의 문법에 맞게 작성해야 되므로 학습자는 해당 언어의 문법과 프로그래밍 환경에 숙달되어 있어야 한다. 본 프레임워크는 학습자가 해당 프로그래밍 언어와 프로그래밍 환경에 익숙하다고 가정하고작성된 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
일반적인 문제해결과정은 어떻게 구성 될 수 있는가? 일반적인 문제해결과정은 <그림 1>에서 볼 수 있는 바와 같이 ‘문제인식’, ‘문제분석’, ‘해결책고안’, ‘문제해결의 실천’, ‘문제해결의 평가’로 구성 될 수 있다. 첫 번째 ‘문제인식’ 단계는 해결하려고 하는 문제가 무엇인지 파악하는 단계이다.
추상화란? Wing은 CT의 핵심요소로 추상화와 자동화를 제안하였다[1]. 추상화는 실세계의 문제를 해결 가능한 형태로 표현하기 위한 사고과정이라고 할수 있으며, 자동화는 추상화 과정에서 만들어진 해결 모델을 컴퓨터가 이해할 수 있는 프로그램으로 표현하여 수행 가능하도록 하는 것으로 보고 있다. 미국의 CSTA와 ISTE는 CT의 세부 구성 요소를 9가지로 구분하고 각 구성요소에 따라 각 학년별 수준에 맞는 예제를 제시하였다[10].
국내에서 학생들의 CT 역량을 높이기 위한 교육을 강화시키려는 노력으로 어떤 내용을 포함시켰는가? 이러한 추세와 함께 세계적으로 컴퓨터과학을 국가 교육과정으로 지정하여 학생들의 CT 역량을 높이기 위한 교육을 강화시키려는 노력이 최근 몇 년 사이에 많이 일어나고 있다. 국내에서도 2014년 9월 교육부가 2015년 문·이과 통합형 교육과정 총론을 발표하면서 소프트웨어 교육을 강화하는 내용을 포함시켰다. 하지만 CT 역량을 높이기 위해서 무엇을 어떻게 교육시킬 것인가에 대해서는 각 나라와 각 기관에 따라 다양한 의견들이 제시되고 있다.
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참고문헌 (19)

  1. Wing, J. (2006). Computational Thinking. Commun. ACM, 49, 3, 33-35. 

  2. Grover, S. & Pea, R.D. (2013). Computational Thinking in K-12: A Review of the State of the Field. Educational Researcher. 42(1), 38-43. 

  3. Brennan, K., & Resnick, M. 2012. New frameworks for studying and assessing the development of computational thinking. Paper presented at AERA 2012, Vancouver, Canada. 

  4. Werner, L., Denner, J., Campe, S., & Kawamoto, D. C. (2012, February). The Fairy Performance Assessment: Measuring computational thinking in middle school. In Proceedings of the 43rd ACM technical symposium on Computer Science Education (pp. 215-220). ACM. 

  5. Selby, Cynthia, Dorling, Mark and Woollard, John (2014) Evidence of assessing computational thinking. Brookes eJournal of Learning and Teaching, 1-12. 

  6. 이영준 외 7인 (2014). 초중등 단계 Computational Thinking 도입을 위한 기초연구, 한국과학창의재단 연구 보고서 

  7. Wing, J. (2011). Research Notebook: Computational Thinking-What and Why? The Link. Pittsburgh, PA: Carneige Mellon. 

  8. International Society for Technology in Education (ISTE) and the Computer Science Teachers Association (CSTA), 2011 Operational Definition of Computational Thi nking for K-12 Education, http://csta.acm.org/Curriculum/sub/CurrFiles/CompThinkingFlyer.pdf 

  9. Aho, A. A. (2012). Computation and computational thinking. The Computer Journal, 55(7), 832-835. 

  10. Barr, V., & Stephenson, C. (2011). Bringing computational thinking to K-12: What is involved and what is the role of the computer science education community? ACM Inroads, 2(1), 48-54. 

  11. The College Board (2012). Computational thinking practices and big ideas, key concepts, and supporting concepts. Retrieved from http://www.csprinciples.org/home/ about-the-project. 

  12. Seiter, L., & Foreman, B. (2013, August). Modeling the learning progressions of computational thinking of primary grade students. In Proceedings of the ninth annual international ACM conference on International computing education research (pp. 59-66). ACM. 

  13. Brennan, K., & Resnick, M. (2012). Using artifact-based interviews to study development of computational thinking in interactive media design. Paper presented at annual American Educational Research Association meeting, Vancouver, BC, Canada. 

  14. Werner, L., Denner, J., Campe, S., & Kawamoto, D. C. (2012, February). The Fairy Performance Assessment: Measuring computational thinking in middle school. In Proceedings of the 43rd ACM technical symposium on Computer Science Education (pp. 215-220). ACM. 

  15. 김수환, 한선관(2012). Computational Thinking 향상을 위한 디자인 기반 학습, 한국 정보교육학회 논문지, 16, 3, 319-326 

  16. 최형신(2014). Computational thinking 역량 계발을 위한 수업 설계 및 평가 루브릭 개발, 한국 정보교육논문지, 18,1, pp.57-64 

  17. Bloom, B. S.; Engelhart, M. D.; Furst, E. J.; Hill, W. H.; Krathwohl, D. R. (1956). Taxonomy of educational objectives: The classification of educational goals. Handbook I: Cognitive domain. New York: David McKay Company. 

  18. Anderson, Lorin W.; Krathwohl, David R., eds. (2001). A taxonomy for learning, teaching, and assessing: A revision of Bloom's taxonomy of educational objectives. Allyn and Bacon. ISBN 978-0-8013-1903-7. 

  19. Computing At School (2015), Computational Thinking : A Guide for teachers, Retrieved from http://community.computingatschool.org.uk/resources/2324 

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