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문제 정의
- 따라서 본 연구는 컴퓨팅사고력 기반의 문제 해결과정을 근간을 두고 있는 소프트웨어교육을 하기 위해 무엇을 먼저 배워야 하는지 알아보기 위해 관련 자료와 전문가들의 의견을 토대로 내용을 추출하여 분석하고 제시하였다. 이러한 분석 결과는 추후 국내 소프트웨어 교육의 과정을 개발 하는데 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
- 컴퓨팅사고력은 각 요소를 종합적으로 아우르는 사고이기 때문에 각 요소를 역량이라는 관점으로 볼 필요가 있다. 따라서 이번 연구의 목적은 학생들에게 필요한 컴퓨팅사고 역량을 키울 수 있는 교육 내용을 개발하여 미래사회를 준비할 효과적인 SW교육이 될 수 있는 방향성을 제시하고자 한다.
- 본 연구에서는 컴퓨팅사고역량의 내용을 추출하기 위하여 각 역량의 구체적인 내용들을 2차례에 걸친 전문가 설문 과정을 통하여 전문가 집단 간의 합의를 도출함으로 타당성을 검증하였다. 현재 컴퓨팅사고역량에 대한 교육과정도입은 정보 교과의 핵심으로 인식되고 개정되고 있는 실정이다.
제안 방법
- 1차 설문의 경우는 문항의 적합성을 구성하기 위한 목적이었기 때문에 내용 타당 비율로만 결과를 분석하였다. 본 연구에서는 19명의 설문응답자이기 때문에 20명을 기준으로 CVR값이 최소 0.
- 1차 측정도구를 작성하기 위해 컴퓨팅사고역량을 향상시킬 수 있는 요소의 역량의 목적과 내용을 국내외 관련 연구 자료와 전문가 의견을 통해 과 같이 목적을 정의하였고 이에 따른 문항 개발을 하였다[8][15][16][17].
- 2차 설문의 경우 적합하지 않은 내용을 제거하고 추가적인 내용을 토대로 문항을 재구성하여 실시했다. 따라서 2차 설문 18명의 응답자를 기준으로 내용 타당 비율(CVR) 값이 최소 0.
- 둘째, 1차의 결과를 통대로 재구성한 설문지로 전문 전문가를 대상으로 2차 설문을 리커드 6점 척도로 실시하였다. 그 결과를 가지고 측정하고자 하는 내용들이 각 역량에 적합한지 알아보기 위해 타당도 분석을 실시하였으며, 측정하는 내용들의 신뢰도를 측정하기 위해 신뢰도 분석을 실시하였다.
- 이러한 문항이 각 9가지 컴퓨팅사고역량을 향상시키기에 적합한지 타당하지 알아보기 위해 1차 설문조사에서는 폐쇄형 질문으로 적합 또는 부적합을 선택하도록 하였으며 각 9가지 역량마다 추가적으로 배워야할 내용에 대한 개방형질문을 통해 작성하도록 하였다. 폐쇄형과 개방형 질문을 통해 나온 문항을 다시 분석하여 2차 설문지를 작성하였다.
- 이를 위해 컴퓨팅 사고의 각 요소의 역량을 기를 수 있는 내용을 추출하기 위하여 전문가들의 의견을 종합적으로 조사 분석하여 제시할 수 있었다.
- 전문가 조사 방법에서 정확한 추정치를 얻기 위해 신뢰도와 타당도, 안정도 검증 등 여러 가지 통계분석 방법을 활용한다. 따라서 타당도는 Lawshe(1975)이 제시한 내용 타당도 비율(CVR)로 검증하고 신뢰도는 문항 내적 일관성 신뢰도(Cronbach’s α)로 판별한다.
- 첫째, 국내외 관련 연구 자료와 전문가 의견을 통해 문항 개발을 한 설문지를 통하여 1차 전문가 조사를 실시하였으며 폐쇄형과 개방형을 질문받아 폐쇄형 질문 문항의 적합성을 알아보기 위해 타당도분석을 하였으며 개방형 질문의 내용을 토대로 추가적인 내용까지 추가하여 설문지 재구성하였다.
- 이러한 문항이 각 9가지 컴퓨팅사고역량을 향상시키기에 적합한지 타당하지 알아보기 위해 1차 설문조사에서는 폐쇄형 질문으로 적합 또는 부적합을 선택하도록 하였으며 각 9가지 역량마다 추가적으로 배워야할 내용에 대한 개방형질문을 통해 작성하도록 하였다. 폐쇄형과 개방형 질문을 통해 나온 문항을 다시 분석하여 2차 설문지를 작성하였다.
대상 데이터
- 2차 설문의 경우 적합하지 않은 내용을 제거하고 추가적인 내용을 토대로 문항을 재구성하여 실시했다. 따라서 2차 설문 18명의 응답자를 기준으로 내용 타당 비율(CVR) 값이 최소 0.42 값 이상이 되는 문항과 응답의 안정도를 확보하기 위한 변이계수가 0.5 이하의 값을 가지면서 문항 내적 일관성 신뢰도의 값이 0.6 이상인 문항을 선정하였다.
- 현재 컴퓨팅사고역량에 대한 교육과정도입은 정보 교과의 핵심으로 인식되고 개정되고 있는 실정이다. 따라서 본 연구의 전문가로는 교육현장에서 10년 이상 정보교과를 담당하고 있는 중등교사와 컴퓨터교육전공 박사과정과 박사와 컴퓨터교육의 강의와 연구경력이 있는 대학교교수를 대상으로 선정하고 모바일과 인터넷을 이용하여 조사를 실시하였다.
데이터처리
- 둘째, 1차의 결과를 통대로 재구성한 설문지로 전문 전문가를 대상으로 2차 설문을 리커드 6점 척도로 실시하였다. 그 결과를 가지고 측정하고자 하는 내용들이 각 역량에 적합한지 알아보기 위해 타당도 분석을 실시하였으며, 측정하는 내용들의 신뢰도를 측정하기 위해 신뢰도 분석을 실시하였다.
성능/효과
- 1차 설문 결과를 토대로 개방형 질문의 문항들을 추가하여 다시 재구성하여 조사를 실시한 결과 CVR값이 최소 0.42이상인 문항이 총 45문항 중 42문항이였고 3개 문항이 최소 요구 값을 만족하지 못했다. 적합하지 못한 문항을 제거한 후 문항내적일관성신뢰도(Cronbach’s α) 모든 역량에서 0.
- 1차 설문의 결과 폐쇄형 질문의 경우 CVR값이 최소 0.42 이상인 문항이 총 39개 문항 중 35개였고 4개 문항이 최소 요구 값을 만족하지 못했다.
- 042를 만족하는 범위에 있었다. 기본적인 구조로 알고리즘을 표현하고 좀더 다양한 알고리즘을 접하거나 표현하여 상황에 맞는 알고리즘을 평가하여 최적의 문제해결방법을 찾아 낼 수 있는 내용이 알고리즘의 역량을 높일 수 있다는 것을 알 수 있다.
- 자료수집의 경우 주어진 문제를 해결하기 위해 필요한 자료가 무엇인지 생각하고 검색할 수 있는 방법에 대한 내용으로 구성하고 자료 분석의 경우 컴퓨팅으로 해결 가능한 문제에서는 자료 분석이 의미가 있고 수집된 자료를 분류하여 관계를 파악하는 방법적 내용들이 각 역량을 향상시킬 수 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 자료 표현의 경우 자료들을 시각화 할 수 있는 다양한 표현방법의 장단점을 알아 적절하게 표현할 수 있는 방법들로 구성하고 문제분해는 독립적으로 해결할 수 있는 작은 단위로 나눌 수 있는 방법을 통해 해당 역량이 향상된다는 의미로 해석할 수 있었다. 추상화는 데이터와 기능 추상화뿐 아니라 이야 기속에서 핵심적인 요소를 뽑아 낼 수 있는 내용들로 향상될 수 있다는 것을 알 수 있었고 알고리즘의 경우 기본적인 구조로 알고리즘을 표현하고 좀 더 다양한 알고리즘을 접하거나 표현하여 상황에 맞는 알고리즘을 평가하여 최적의 문제해결방법을 찾아 낼 수 있는 내용을 통해역량이 향상될 수 있다는 것을 살펴볼 수 있었다.
- 자동화의 경우 문제 속에서 데이터를 탐색하여 특징을 선택하고 분류척도를 마련하여 패턴을 찾아 표현하여 정확성을 평가하는 과정에서 향상된다는 것으로 해석될 수 있었으며 모델링 하여 모델의 테스트 시나리오를 작성하여 표현하는 방법과 여러 가지 변수에 대한 결과를 예측하는 사고의 방법적 내용들이 시뮬레이션 역량을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 공동의 목표를 달성하기 위해 모든 작업이 동시에 일어날 수 있도록 구성하기 위하여 병렬화가 가능한 문제를 구분하고 병렬화 과정을 설계하여 표현하는 내용들이 병렬화 역량을 높일 수 있다는 것을 알 수 있었다.
- 042를 만족하는 범위에 있었다. 모델링 하여 모델의 테스트 시나리오를 작성하여 표현하는 방법과 여러 가지 변수에 대한 결과를 예측하는 사고의 방법적 내용들이 시뮬레이션 역량을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.
- 수집된 자료를 분류하고 분석하여 관계를 파악할 수 있는 역량의 목적을 지닌 자료 분석의 내용으로는 컴퓨팅으로 해결 가능한 문제를 구별하여 분류하여 관계를 파악하여 분석하는 것이 적합하다고 보았다.
- 42 값 이상이면 타당하다고 보았다. 이 결과 자료수집에서는 한 개의 내용이 자료 분석 역량에서는 두 개의 내용이 문제 분해의 역량에서는 한 개의 내용이 적합하지 않은 것으로 나왔다.
- 추상화는 데이터와 기능 추상화뿐 아니라 이야 기속에서 핵심적인 요소를 뽑아 낼 수 있는 내용들로 향상될 수 있다는 것을 알 수 있었고 알고리즘의 경우 기본적인 구조로 알고리즘을 표현하고 좀 더 다양한 알고리즘을 접하거나 표현하여 상황에 맞는 알고리즘을 평가하여 최적의 문제해결방법을 찾아 낼 수 있는 내용을 통해역량이 향상될 수 있다는 것을 살펴볼 수 있었다. 자동화의 경우 문제 속에서 데이터를 탐색하여 특징을 선택하고 분류척도를 마련하여 패턴을 찾아 표현하여 정확성을 평가하는 과정에서 향상된다는 것으로 해석될 수 있었으며 모델링 하여 모델의 테스트 시나리오를 작성하여 표현하는 방법과 여러 가지 변수에 대한 결과를 예측하는 사고의 방법적 내용들이 시뮬레이션 역량을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 공동의 목표를 달성하기 위해 모든 작업이 동시에 일어날 수 있도록 구성하기 위하여 병렬화가 가능한 문제를 구분하고 병렬화 과정을 설계하여 표현하는 내용들이 병렬화 역량을 높일 수 있다는 것을 알 수 있었다.
- 자료수집의 경우 주어진 문제를 해결하기 위해 필요한 자료가 무엇인지 생각하고 검색할 수 있는 방법에 대한 내용으로 구성하고 자료 분석의 경우 컴퓨팅으로 해결 가능한 문제에서는 자료 분석이 의미가 있고 수집된 자료를 분류하여 관계를 파악하는 방법적 내용들이 각 역량을 향상시킬 수 있다는 것을 알 수 있었다. 또한 자료 표현의 경우 자료들을 시각화 할 수 있는 다양한 표현방법의 장단점을 알아 적절하게 표현할 수 있는 방법들로 구성하고 문제분해는 독립적으로 해결할 수 있는 작은 단위로 나눌 수 있는 방법을 통해 해당 역량이 향상된다는 의미로 해석할 수 있었다.
- 42이상을 만족하지 않았기 때문에 부적합하다 판별이 되어 문항을 제거 하였다. 적합하다고 선정된 문항들의 내용 타당도 비율 CVR 값은 0.556~1.00으로 모든 문항이 최소요구 값 .042를 만족하는 범위에 있었다. 또한 안정성을 검증을 한 결과 변이계수는 0.
- 적합하지 못한 문항을 제거한 후 문항내적일관성신뢰도(Cronbach’s α) 모든 역량에서 0.6이상의 값을 얻을 수 있었다.
- 좀 더 문항의 재검사가 필요한 것인지 알기위해 변이계수를 구한 결과 문제 분해역량에서 ‘응집도와 결합 도를 고려한 문제분해의 적합성 판별‘ 내용이 재검사가 필요함을 알 수 있었다.
- 또한 자료 표현의 경우 자료들을 시각화 할 수 있는 다양한 표현방법의 장단점을 알아 적절하게 표현할 수 있는 방법들로 구성하고 문제분해는 독립적으로 해결할 수 있는 작은 단위로 나눌 수 있는 방법을 통해 해당 역량이 향상된다는 의미로 해석할 수 있었다. 추상화는 데이터와 기능 추상화뿐 아니라 이야 기속에서 핵심적인 요소를 뽑아 낼 수 있는 내용들로 향상될 수 있다는 것을 알 수 있었고 알고리즘의 경우 기본적인 구조로 알고리즘을 표현하고 좀 더 다양한 알고리즘을 접하거나 표현하여 상황에 맞는 알고리즘을 평가하여 최적의 문제해결방법을 찾아 낼 수 있는 내용을 통해역량이 향상될 수 있다는 것을 살펴볼 수 있었다. 자동화의 경우 문제 속에서 데이터를 탐색하여 특징을 선택하고 분류척도를 마련하여 패턴을 찾아 표현하여 정확성을 평가하는 과정에서 향상된다는 것으로 해석될 수 있었으며 모델링 하여 모델의 테스트 시나리오를 작성하여 표현하는 방법과 여러 가지 변수에 대한 결과를 예측하는 사고의 방법적 내용들이 시뮬레이션 역량을 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
후속연구
- 따라서 이 후에 연구에서는 여기서 추출한 각 역량을 기르기 위한 내용을 통하여 현명한 소프트웨어교육이 되도록 재구성하여 교육과정을 수립해야 할 것이다.
- 따라서 본 연구는 컴퓨팅사고력 기반의 문제 해결과정을 근간을 두고 있는 소프트웨어교육을 하기 위해 무엇을 먼저 배워야 하는지 알아보기 위해 관련 자료와 전문가들의 의견을 토대로 내용을 추출하여 분석하고 제시하였다. 이러한 분석 결과는 추후 국내 소프트웨어 교육의 과정을 개발 하는데 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대된다.
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