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문제 정의
- 따라서 본 연구에서는 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 바꾸려는 방안을 연구하였다. 선행 연구에서는 로봇 프로그래밍 교육이 로봇에 대한 태도와 관련이 있다는 연구 결과가 일부 있었지만, 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 정확히 규명하지 못하였다[22][23][24].
- 본 연구는 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다음과 같은 절차로 연구를 진행하였다. 첫 번째로 로봇에 대한 태도와 관련된 선행 연구를 분석하여 연구를 설계하였고, 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 측정하기 위한 검사 도구를 선정하였다.
- 이를 통하여 사전-사후로 어떠한 변화가 있는지 살펴보았다. 본 연구에서는 ANOVA와 대응 표본 t-검정 결과를 종합하여 로봇 프로그래밍이 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화에 미치는 영향을 규명하였다.
- 본 연구에서는 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 확인하기 위하여 예비 교사를 세 집단으로 나누고, 집단별로 다른 내용의 교육을 실시하고, 사전-사후로 로봇에 대한 태도 변화를 분석하였다. 이와 같은 연구를 통하여 다음과 같은 결론을 얻을 수 있었다.
- 본 연구에서는 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이러한 효과를 검증하기 위하여 세 집단의 예비 교사에게 검사 도구를 사전, 사후에 실시하였다.
- 로봇에 대한 태도는 다양한 요인에 따라서 변할 수 있다. 본 연구에서는 로봇 프로그래밍 교육이라는 요인이 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화를 조사하였다. 후속 연구에서는 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 요인을 심층적으로 분석하기 위하여, 로봇의 종류, 교수-학습 방법, 평가 방법, 수업 내용에 따라 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화를 분석하여야 한다.
- 집단 간에 로봇에 대한 태도의 차이가 생긴 이유를 분석하기 위하여, 집단별로 사전-사후 검사 결과를 대응 표본 t-검정으로 분석하였다. 이를 통하여 사전-사후로 어떠한 변화가 있는지 살펴보았다. 본 연구에서는 ANOVA와 대응 표본 t-검정 결과를 종합하여 로봇 프로그래밍이 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화에 미치는 영향을 규명하였다.
- 이에 따라 본 연구에서는 예비 교사를 세 집단으로 나누고, 다른 내용의 교육을 예비 교사에게 실시하여, 집단별로 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 관찰하였다. 이를 통하여 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 로봇 프로그래밍 교육이 미치는 영향을 분석하여 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키기 위한 방안을 규명하였다.
제안 방법
- 강의는 매주 3시간씩 실시하였으며, 컴퓨터가 갖추어진 강의실에서 이루어졌다. 집단별로 최대한 같은 강의를 제공하기 위하여 강의 진행은 본 연구 중 한 명이 모든 강의를 진행하였다.
- 첫 번째로 로봇에 대한 태도와 관련된 선행 연구를 분석하여 연구를 설계하였고, 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 측정하기 위한 검사 도구를 선정하였다. 그 다음으로 예비 교사에게 적용할 교수-학습 프로그램을 개발하였고, 전문가 검증을 통하여 수정 및 보완하였다. 세 번째로 연구에 참여할 예비 교사를 모집하였다.
- 65이다[33]. 따라서 본 검사 도구의 신뢰도는 확보된 상태로 판단하였다.
- 그러므로 예비 교사가 가진 요인에 따라 로봇에 대한 태도는 달라질 수 있다. 따라서 선행 연구 분석을 통하여 로봇에 대한 태도에 미치는 요인을 분석하고, 사전 검사 실시 전에 일부 요인을 조사하였다. 첫 번째로 성별을 살펴보면, 남성(38%)보다 여성(62%)이 더 많았다.
- ICT 강의는 학교 현장에서 필요한 테크놀로지를 가르치기 위한 수업을 진행하였다. 따라서 학교 현장에서 많이 활용하는 소프트웨어인 한글, 엑셀, 파워포인트의 기능을 습득하고, 실생활 문제를 해결해보는 방식으로 수업을 진행하였다.
- 로봇 프로그래밍 교육을 받은 집단과 실험 처치를 최대한 동일하게 진행하기 위하여 앱 인벤터를 프로그래밍 수업의 프로그래밍 언어로 선정하였다. 로봇 프로그래밍 교육에서는 블록 기반 프로그래밍 언어를 사용하였기 때문에 프로그래밍 교육에서 같은 블록 기반 프로그래밍 언어를 사용하고자 하였다. 블록 기반 프로그래밍 언어는 스크래치, 엔트리 등 다양하게 존재한다.
- 마지막으로 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화를 조사하였다. 로봇 프로그래밍 받은 후, 측정한 예비 교사의 로봇에 대한 태도 (M= 35.
- 마지막으로 프로그래밍 수업은 앱 인벤터(App inventor)라는 블록 기반 프로그래밍 언어를 활용하여 수업을 진행하였다. 앱 인벤터는 블록을 드래그 앤드 드롭 형식으로 조립하여 안드로이드에서 작동할 수 있는 스마트폰을 제작하는 프로그래밍 언어이다[35].
- 모집한 예비 교사에게 사전 검사를 실시하였고, 집단 별로 다른 교육 프로그램을 적용하였다. 모든 실험 처치가 끝나고 난 뒤, 사후 검사를 실시하여 집단 간의 로봇에 대한 태도 차이와 집단별로 로봇에 대한 태도 변화를 분석하였다.
- 세 번째로 연구에 참여할 예비 교사를 모집하였다. 모집한 예비 교사에게 사전 검사를 실시하였고, 집단 별로 다른 교육 프로그램을 적용하였다. 모든 실험 처치가 끝나고 난 뒤, 사후 검사를 실시하여 집단 간의 로봇에 대한 태도 차이와 집단별로 로봇에 대한 태도 변화를 분석하였다.
- 본 연구에서는 예비 교사를 집단별로 다른 실험 처치를 실시하였다. ICT 강의는 학교 현장에서 필요한 테크놀로지를 가르치기 위한 수업을 진행하였다.
- 처치 기간은 2016년 3월 2일부터 2016년 6월 14일까지 1학기(15주) 동안 이루어졌다. 실험 처치는 A 대학의 정규 교육과정의 일부로 실시되었으며, 7주차와 15주차에는 평가를 위한 시험을 실시하였다. 평가는 배운 내용을 기반으로 직접 프로그램이나 과제물을 제작하는 과제로 진행하였다.
- 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 조사하기 위하여 세 집단의 로봇에 대한 태도를 수업 처치 전에 측정하였다. 분석한 결과는 다음과 같다.
- 본 연구에서는 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 이러한 효과를 검증하기 위하여 세 집단의 예비 교사에게 검사 도구를 사전, 사후에 실시하였다. 따라서 사전과 사후 검사에서 세 집단의 로봇에 대한 태도가 차이가 있는지 분석하기 위하여 Analysis of variance(ANOVA)를 실시하였다.
- 따라서 사전과 사후 검사에서 세 집단의 로봇에 대한 태도가 차이가 있는지 분석하기 위하여 Analysis of variance(ANOVA)를 실시하였다. 이를 통하여 집단 간의 로봇에 대한 태도가 유의미한 차이가 있는지 분석하였다. 집단 간의 차이가 존재한다면 Tukey HSD를 사후 검정으로 활용하여 어떤 집단 간의 차이가 통계적으로 유의미한지 확인하였다.
- 선행 연구에서는 로봇 프로그래밍 교육이 로봇에 대한 태도와 관련이 있다는 연구 결과가 일부 있었지만, 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 정확히 규명하지 못하였다[22][23][24]. 이에 따라 본 연구에서는 예비 교사를 세 집단으로 나누고, 다른 내용의 교육을 예비 교사에게 실시하여, 집단별로 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 관찰하였다. 이를 통하여 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 로봇 프로그래밍 교육이 미치는 영향을 분석하여 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키기 위한 방안을 규명하였다.
- 하지만 사전 검사 결과를 통하여, 세 집단의 특성은 같지 않았지만 로봇에 대한 태도는 차이가 없다는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통하여 세 집단의 로봇에 대한 태도가 같다는 것을 가정하고, 예비 교사가 받은 교육에 따라 사후 검사에서 집단 간의 차이와 집단별로 로봇에 대한 태도 변화를 분석하였다.
- 로봇에 대한 태도 전체 결과와 로봇의 사회적 영향은 사후 검정에서도 집단 간의 차이가 나타났다. 이처럼 집단 간의 차이가 생긴 이유를 살펴보기 위하여 집단별로 사전, 사후에서 로봇에 대한 태도가 어떻게 변하였는지 분석하였다.
- 본 연구는 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 알아보기 위하여 다음과 같은 절차로 연구를 진행하였다. 첫 번째로 로봇에 대한 태도와 관련된 선행 연구를 분석하여 연구를 설계하였고, 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 측정하기 위한 검사 도구를 선정하였다. 그 다음으로 예비 교사에게 적용할 교수-학습 프로그램을 개발하였고, 전문가 검증을 통하여 수정 및 보완하였다.
대상 데이터
- 앱 인벤터는 블록을 드래그 앤드 드롭 형식으로 조립하여 안드로이드에서 작동할 수 있는 스마트폰을 제작하는 프로그래밍 언어이다[35]. 로봇 프로그래밍 교육을 받은 집단과 실험 처치를 최대한 동일하게 진행하기 위하여 앱 인벤터를 프로그래밍 수업의 프로그래밍 언어로 선정하였다. 로봇 프로그래밍 교육에서는 블록 기반 프로그래밍 언어를 사용하였기 때문에 프로그래밍 교육에서 같은 블록 기반 프로그래밍 언어를 사용하고자 하였다.
- A 대학은 예비 교사를 양성하기 위하여 설립된 대학교로써, 중등 예비 교사뿐만 아니라 유아, 초등 예비 교사를 모두 양성하고 있는 특수 목적 대학이다. 본 연구에 참여한 예비 교사는 총 88명이며, 연구를 위하여 예비 교사를 세 집단으로 나누었다.; 집단 1: ICT 강의를 듣는 예비 교사(45명), 집단 2: 프로그래밍 강의를 듣는 예비 교사(23명), 집단 3: 로봇 프로그래밍 강의를 듣는 예비 교사(20명).
- 본 연구에서 실험 처치는 충청북도 청주시 소재의 A 대학의 정규 교육과정의 일부로 실시하였다. 처치 기간은 2016년 3월 2일부터 2016년 6월 14일까지 1학기(15주) 동안 이루어졌다.
- 본 연구에서는 예비 교사를 대상으로 연구를 진행하였다. 학교 현장에서 로봇 프로그래밍 교육을 실시하는 교사는 예비 교사뿐만 아니라 현직 교사도 있다.
- 본 연구에서는 충청북도 청주시 소재의 A 대학에 다니고 있는 예비 교사를 연구 대상으로 선정하였다. A 대학은 예비 교사를 양성하기 위하여 설립된 대학교로써, 중등 예비 교사뿐만 아니라 유아, 초등 예비 교사를 모두 양성하고 있는 특수 목적 대학이다.
- 로봇 프로그래밍 수업은 로봇을 활용하여 다양한 문제를 해결하는 형태로 진행하였다. 수업에서 활용한 로봇은 LEGO사에서 개발한 LEGO MINDSTORMS EV3를 사용하였다. 프로그래밍 언어로는 LEGO사에서 기본 제공하는 블록 기반 프로그래밍 언어(LEGO MINDSTORMS education EV3)를 활용하였다.
- 따라서 로봇에서 모터와 센서의 작동 원리를 이해하고, 문제 해결을 위해 설계해야하는 것처럼 앱 인벤터도 목적에 맞는 애플리케이션을 개발하기 위해 다양한 센서와 컴포넌트를 이해하고 목적에 맞게 설계해야 하는 작업이 필요한 프로그래밍 언어이다. 이러한 이유로 앱 인벤터를 프로그래밍 교육의 프로그래밍 언어로 선정하였다. 실험 처치에 대한 자세한 내용은 <표 7>과 같다.
데이터처리
- 이러한 효과를 검증하기 위하여 세 집단의 예비 교사에게 검사 도구를 사전, 사후에 실시하였다. 따라서 사전과 사후 검사에서 세 집단의 로봇에 대한 태도가 차이가 있는지 분석하기 위하여 Analysis of variance(ANOVA)를 실시하였다. 이를 통하여 집단 간의 로봇에 대한 태도가 유의미한 차이가 있는지 분석하였다.
- 집단 간에 로봇에 대한 태도의 차이가 생긴 이유를 분석하기 위하여, 집단별로 사전-사후 검사 결과를 대응 표본 t-검정으로 분석하였다. 이를 통하여 사전-사후로 어떠한 변화가 있는지 살펴보았다.
- 이를 통하여 집단 간의 로봇에 대한 태도가 유의미한 차이가 있는지 분석하였다. 집단 간의 차이가 존재한다면 Tukey HSD를 사후 검정으로 활용하여 어떤 집단 간의 차이가 통계적으로 유의미한지 확인하였다.
이론/모형
- 본 검사 도구의 개발은 영어로 이루어졌기 때문에 신나민과 김상아(2009)에서 번역한 검사 도구를 활용하여 검사를 실시하였다. 신나민과 김상아(2009)는 번역한 검사 도구를 역번역을 실시하여 기존에 개발된 문항의 의도를 반영하여 한국어로 번역하였다[12].
- 이춘식(2013a)이 개발한 로봇에 대한 태도 측정 도구는 초·중·고등학생을 대상으로 개발되었다 [18]. 본 연구에서는 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 측정하기 검사 도구가 필요하므로, 예비 교사를 대상으로 개발되었고 선행 연구가 많이 이루어진 Nomura et al. (2004) 의 로봇에 대한 부정적 태도 척도(Negative Attitude towards Robots Scale, NARS)를 검사 도구로 활용하였다[31]. NARS는 컴퓨터에 대한 불안감을 기반으로 개발된 컴퓨터에 대한 부정적 태도 척도(Computer Anxiety Scale)에 로봇과의 상호작용과 로봇과의 소통을 추가하여 개발된 검사 도구이다[32].
- 수업에서 활용한 로봇은 LEGO사에서 개발한 LEGO MINDSTORMS EV3를 사용하였다. 프로그래밍 언어로는 LEGO사에서 기본 제공하는 블록 기반 프로그래밍 언어(LEGO MINDSTORMS education EV3)를 활용하였다. 이춘식(2013b)은 학생들이 로봇에 대한 태도가 긍정적으로 바뀌기 위해서는 다양한 문제 해결 활동이 필요하다고 말하였다 [25].
성능/효과
- 사후 검사에서는 사전 검사와 다른 결과가 나타났다. ANOVA를 통해 분석한 예비 교사의 사후 검사 결과는 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(F(2, 85)= 3.235, p= .044). 집단 간의 로봇에 대한 태도를 살펴보면, 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도 (M= 35.
- 대응 표본 t-검정을 통하여 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 분석한 결과, 사전 검사 (M= 39.913, SD= 6.097)와 사후 검사 (M= 40.391, SD= 7.686) 는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다 (t(22)= -.259, p= .798). 세부 영역을 살펴보면, 로봇과의 상호작용은 사후 검사 (M= 15.
- 둘째, 로봇 프로그래밍 교육은 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 변화하는데 영향을 주었다. 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사의 사전-사후 검사를 비교한 결과, 로봇에 대한 태도가 긍정적으로 변하였다.
- 본 검사 도구는 로봇에 대한 부정적인 태도를 측정하는 것이므로 로봇에 대한 태도 검사 값이 감소하였다는 것은 로봇에 대한 태도가 긍정적으로 바뀌었다고 말할 수 있다. 따라서 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도가 긍정적으로 바뀌는 데 영향을 주었다는 것을 확인할 수 있었다. 세부 영역별로 살펴보면, 로봇과의 상호작용 영역에서도 사전 검사 (M= 15.
- 이러한 변화는 통계적으로 유의미하였다. 따라서 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 변화하는 데 효과적이라는 것을 확인하였다.
- 사후 검사에서는 세 집단 간의 로봇에 대한 태도는 유의미한 차이를 보였고, 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사만 사전-사후 검사에서 로봇에 대한 태도가 변한 것을 관찰할 수 있었다. 따라서 사후 검사에서 집단 간의 로봇에 대한 태도 차이는 로봇 프로그래밍 교육 때문이며, 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화에 긍정적으로 변하는데 영향을 준다는 것을 확인할 수 있었다.
- 매체를 통한 로봇의 경험은 모든 집단에서 높게 나타났다. 로봇 프로그래밍 교육을 받은 모든 예비 교사는 매체를 통해 로봇을 경험해보았다고 응답하였고, ICT 교육과 프로그래밍 교육 집단도 96%의 수치를 보였다.
- 둘째, 로봇 프로그래밍 교육은 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 변화하는데 영향을 주었다. 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사의 사전-사후 검사를 비교한 결과, 로봇에 대한 태도가 긍정적으로 변하였다. 이러한 변화는 통계적으로 유의미하였다.
- 마지막으로 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화를 조사하였다. 로봇 프로그래밍 받은 후, 측정한 예비 교사의 로봇에 대한 태도 (M= 35.850, SD= 6.385)는 사전 검사 (M= 40.050, SD= 5.155)보다 통계적으로 유의미하게 감소한 것을 확인할 수 있었다 (t(19)= 2.307, p= .032). 본 검사 도구는 로봇에 대한 부정적인 태도를 측정하는 것이므로 로봇에 대한 태도 검사 값이 감소하였다는 것은 로봇에 대한 태도가 긍정적으로 바뀌었다고 말할 수 있다.
- 603). 로봇과의 감정적 교류 영역도 다른 두 영역과 같이 사전 검사와 사후 검사에서 통계적으로 유의미한 차이가 없었다 (t(44)= -.150, p= .881). 이와 같은 결과를 종합해보면, ICT 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 사전 검사와 사후 검사에서 통계적으로 유의미한 차이가 없다는 것을 확인할 수 있었다.
- 로봇의 조작 경험의 경우, 있다고 응답한 예비 교사가 43%였고, 없다고 응답한 예비 교사가 57%였다. ICT 교육과 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사는 로봇의 조작 경험이 있는 예비 교사가 40%에 가까운 수치로 나타났지만, 프로그래밍 교육을 받은 집단에서는 로봇의 조작 경험이 있다고 응답한 수가 다른 집단보다 높게 나타났다(61%).
- 912). 마지막으로 로봇과의 감정적 교류 영역도 두 개의 영역과 같은 결과가 나타났다 (F(2, 85)= 1.358, p= .263).
- 971). 마지막으로 로봇과의 감정적 교류에서 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 프로그래밍 교육 전, 후로 유의미한 차이를 확인할 수 없었다 (t(22)= -.526, p= .604). 이와 같은 결과를 종합하면, 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 프로그래밍 교육에 영향을 받지 않는다는 것을 확인할 수 있었다.
- NARS는 검사에 참여한 사람의 로봇에 대한 부정적인 태도를 측정하는 검사 도구로써, 로봇과의 상호작용, 로봇의 사회적 영향, 로봇과의 감정적 교류라는 3개의 하위 영역으로 구성되어 있다. 본 검사 도구는 리커트 척도로 응답할 수 있는 14문항으로 구성되어 있으며, 부정적인 태도를 측정하기 위한 검사 도구이므로 값이 클수록 로봇에 대하여 부정적인 태도를 가지고 있다고 해석할 수 있다. 하위 영역 중, 로봇과의 감정적 교류는 역문항으로 구성되어 있다.
- 하지만, 연구 설계상에 한계점 때문에 로봇 프로그래밍 교육이 로봇에 대한 태도에 미치는 영향을 일반화할 수 없었다[23]. 본 연구에서는 이러한 문제점을 보완하여 연구를 진행하였고, 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 변화시킨다는 것을 확인할 수 있었다.
- 933). 사전 검사와 사후 검사가 통계적으로 유의미한 차이가 없으므로 ICT 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 변화가 없다는 것을 확인할 수 있다.
- 사후 검사에서는 세 집단 간의 로봇에 대한 태도는 유의미한 차이를 보였고, 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사만 사전-사후 검사에서 로봇에 대한 태도가 변한 것을 관찰할 수 있었다. 따라서 사후 검사에서 집단 간의 로봇에 대한 태도 차이는 로봇 프로그래밍 교육 때문이며, 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화에 긍정적으로 변하는데 영향을 준다는 것을 확인할 수 있었다.
- 718)보다 적은 값이 나타났다. 사후 검정을 실시한 결과, ICT 교육을 받은 예비 교사와 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 반면에 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 ICT 교육과 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사와 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
- 또한, 많은 선행 연구에서 로봇은 학습자의 흥미를 증진시켜준다는 것을 확인할 수 있었다[5][6][7]. 선행 연구 결과와 본 연구를 종합하여 예비 교사의 로봇에 대한 부정적인 태도를 긍정적으로 변화시키는데 로봇 프로그래밍 교육이 효과적인 것을 확인할 수 있었다. 하지만 일부 영역에서 통계적으로 유의미한 변화가 관찰되지 않았다.
- 따라서 로봇 프로그래밍 교육이 예비 교사의 로봇에 대한 태도가 긍정적으로 바뀌는 데 영향을 주었다는 것을 확인할 수 있었다. 세부 영역별로 살펴보면, 로봇과의 상호작용 영역에서도 사전 검사 (M= 15.550, SD= 2.781)와 사후 검사 (M= 13.150, SD= 3.937)는 통계적으로 유의미한 차이를 보였다 (t(19)= 2.184, p= .042). 또한, 사전 검사보다 사후 검사 결괏값이 감소하였다.
- 이러한 결과를 통하여 사전 검사와 다르게 사후 검사에서는 집단별로 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 같지 않다는 것을 확인할 수 있었다. 로봇에 대한 태도 전체 결과와 로봇의 사회적 영향은 사후 검정에서도 집단 간의 차이가 나타났다.
- 028). 이를 통하여 로봇 프로그래밍 교육은 로봇의 사회적 영향에 대하여 예비 교사가 긍정적인 태도를 가지는 데 영향을 준다는 것을 확인할 수 있었다.
- 또한, 사전 검사보다 사후 검사 결괏값이 감소하였다. 이를 통하여 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사는 로봇과의 상호작용에 대하여 긍정적으로 변하는 것을 확인할 수 있었다.
- 이와 같은 결과를 바탕으로 ICT 교육은 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화에 영향을 주지 않는다는 것을 확인할 수 있었다. 따라서 ICT 교육은 사후 검사에서 발생한 집단 간의 태도 차이에 영향을 주지 않았다고 생각된다.
- 604). 이와 같은 결과를 종합하면, 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 프로그래밍 교육에 영향을 받지 않는다는 것을 확인할 수 있었다.
- 881). 이와 같은 결과를 종합해보면, ICT 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 사전 검사와 사후 검사에서 통계적으로 유의미한 차이가 없다는 것을 확인할 수 있었다.
- 하지만 사후 검사에서는 세 집단의 로봇에 대한 태도는 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 이와 같은 결과를 통하여 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 ICT 교육을 받은 예비 교사보다 긍정적이라는 결론을 얻을 수 있었다.
- 686)와 큰 차이를 보였다. 집단 간의 차이를 알아보기 위하여 Tukey HSD를 활용하여 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 비교한 결과, 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사와 로봇 프로그래밍 교육을 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 하지만 ICT 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 프로그래밍 교육과 로봇 프로그래밍 교육을 받은 집단과 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
- 세 집단에서 모두 여성이 남성보다 많았다. 집단별로 살펴보면, ICT 교육을 받은 예비 교사가 남성 비율이 가장 높았고, 로봇 프로그래밍 교육을 받은 집단에서 남성의 비율이 가장 낮았다.
- 첫째, ICT 교육과 프로그래밍 교육은 예비 교사의 로봇에 대한 태도와 관련이 없었다. ICT 교육을 실시한 결과, 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화를 관찰할 수 없었다.
- 860)이 증가하였다. 하지만 대응 표본 t-검증을 통해 분석한 결과, 사전 검사와 사후 검사는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다 (t(44)= -.558, p= .580). 로봇의 사회적 영향에서도 사전 검사와 사후 검사는 통계적으로 유의미한 차이를 확인할 수 없었다 (t(44)= -.
- ICT 교육을 받은 예비 교사와 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 사전-사후 검사에서 유의미한 변화를 관찰할 수 없었다. 하지만 로봇 프로그래밍 교육을 받은 예비 교사는 사전 검사보다 사후 검사에서 로봇에 대한 태도가 긍정적으로 변한 것을 확인할 수 있었다.
- 신나민과 김상아(2009)는 한국의 예비 교사의 로봇에 대한 태도는 로봇의 매체를 통한 경험과 직접 접하는 경험과 관련이 없다고 말하였다[12]. 하지만 본 연구를 통하여 로봇에 대한 흥미는 예비 교사의 로봇에 대한 태도와 관련 있다는 것을 확인하였다. 백성희 & 금지헌(2014)는 로봇에 대한 흥미가 로봇에 대한 태도가 관련이 있었고, 로봇 프로그래밍 교육을 실시하였을 때, 로봇에 대한 흥미가 증가하는 것으로 확인하였다[22].
- 본 연구에서 예비 교사의 전공이나 로봇에 대한 직·간접적인 경험과 로봇 관련 수업의 수강 여부, 학년, 전공을 집단별로 동일하게 설정하지 못하였다. 하지만 사전 검사 결과를 통하여, 세 집단의 특성은 같지 않았지만 로봇에 대한 태도는 차이가 없다는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 결과를 통하여 세 집단의 로봇에 대한 태도가 같다는 것을 가정하고, 예비 교사가 받은 교육에 따라 사후 검사에서 집단 간의 차이와 집단별로 로봇에 대한 태도 변화를 분석하였다.
- 로봇을 활용한 수업을 경험해보았냐고 묻는 문항에서는 30%에 가까운 예비 교사가 수업 경험이 있다고 답하였다. 하지만 집단별로 조사 결과를 살펴보면, 로봇을 활용한 수업 경험은 ICT 교육을 받은 예비 교사(18%)보다 프로그래밍 교육 (52%)과 로봇 프로그래밍 교육(40%)을 받은 예비 교사가 2배 이상 높은 것으로 나타났다.
후속연구
- 현직 교사의 로봇에 대한 태도도 부정적으로 나타났으므로, 학교 현장에서 로봇 프로그래밍 교육을 도입하는데 어려움을 겪는다. 따라서 예비 교사뿐만 아니라 현직 교사의 로봇에 대한 태도를 변화시키기 위한 연구를 진행하고, 이러한 연구를 통해 얻은 시사점을 반영하여 교사 연수를 진행할 필요가 있다.
- 따라서 로봇의 사회적 영향이 커질 것이고, 로봇과의 상호작용, 로봇과의 감정적 교류가 필요성이 증가할 것이다. 또한, 로봇을 다루기 위한 전문 교사의 필요성이 증가하여, 교사와 예비 교사의 로봇에 대한 태도의 중요성이 증가할 것이다. 하지만 한국의 예비 교사는 다른 나라에 비해 로봇에 대한 태도가 부정적이다[14].
- 마지막으로 본 연구에서는 세 집단을 통해서 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화를 조사하였지만, 특정 대학의 교육과정 일부로 실시하였기 때문에 표본을 많이 모집할 수 없었다. 본 연구 결과를 일반화하기 위해서는 표본을 증가시키고, 반복적으로 연구를 진행하여 연구 결과를 일반화하는 과정이 필요하다고 생각된다.
- 하지만 일부 영역에서 통계적으로 유의미한 변화가 관찰되지 않았다. 이러한 영역에서도 유의미한 변화를 유도하기 위해서는 문화적인 요소를 고려하고, 로봇에 대한 태도에 미치는 요인에 대한 추가적인 연구가 필요하다는 것을 확인할 수 있었다.
- 후속 연구에서는 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 요인을 심층적으로 분석하기 위하여, 로봇의 종류, 교수-학습 방법, 평가 방법, 수업 내용에 따라 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화를 분석하여야 한다. 이를 통하여 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키기 위한 구체적인 교육 방안을 찾을 수 있을 것이다.
- 본 연구에서는 로봇 프로그래밍 교육이라는 요인이 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화를 조사하였다. 후속 연구에서는 예비 교사의 로봇에 대한 태도에 미치는 요인을 심층적으로 분석하기 위하여, 로봇의 종류, 교수-학습 방법, 평가 방법, 수업 내용에 따라 예비 교사의 로봇에 대한 태도 변화를 분석하여야 한다. 이를 통하여 예비 교사의 로봇에 대한 태도를 긍정적으로 변화시키기 위한 구체적인 교육 방안을 찾을 수 있을 것이다.
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