[논문]공학설계 교육을 위한 현실적 교수학습 방법론의 적용 연구 - 컴퓨터공학과 3학년 인공지능 교과진행 사례 -

김진일

doi:10.18108/jeer.2018.21.6.74

공학설계 교육을 위한 현실적 교수학습 방법론의 적용 연구 - 컴퓨터공학과 3학년 인공지능 교과진행 사례 -
A Case Study on Practical Teaching Methods for Engineering Design Education - A Practical Teaching Case of Artificial Intelligence Courses for Juniors in Computer Engineering Major - 원문보기

김진일 (동의대학교 컴퓨터공학과)

This paper proposes practical teaching methods for efficient progress of project-based learning in engineering design education. Engineering design courses consist of three categories; introductory, individual and capstone design courses. This study concentrates on the case of individual design courses. Individual design courses act as bridges between introductory and capstone design courses and deal with applicable projects based on theoretical frameworks. In this study, practical teaching methods are applied to Artificial Intelligence curriculum as an individual design course for Juniors in Computer Engineering Major. The results on application of practical teaching methods show relatively positive in all aspects.

* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

본 연구는 공학설계교과목 중에서 요소설계에 해당하는 교과의 설계영역인 프로젝트 진행에 대하여 다루었다. 여기서 발생할 수 있는 여러 현실적 문제들을 언급하고, 이에 대한 적절한 교수-학습 방법의 제안과 함께 그 적용결과를 분석하였다.
본 연구는 컴퓨터공학과 3학년 전공심화과목으로 요소설계 교과인 인공지능 교과목에 대한 적용이며, 2017/1학기와 2018/1학기의 두 번에 걸친 운영과 이에 대한 진행결과를 분석하여 보인다. 수업의 구성은 이론적 내용에 대한 강의와 설계프로젝트를 동시에 진행한다.
본 연구에서는 요소설계교과의 프로젝트 진행에서 교수자와 학습자에게서 현실적으로 직면하게 되는 과정상의 여러 문제들을 언급하게 될 것이다. 그리고 이러한 문제들에 대한 적절한 대책을 수립하게 되며, 교과 진행에 반영하게 될 것이다.
교과시작 첫 시간부터 빠른 결정이 되도록 유도했으며, 수업시간 외의 팀별 면담을 통하여 수업과는 별도로 진행이 되도록 운영하였다. 주제선정의 어려움을 덜어주기 위하여 기존에 진행했던 프로젝트의 주제와 그 내용에 대한 자료들은 열람이 가능하도록 하였다. 또한, 주제선정의 독창성에 대한 평가를 줄임(2018년)으로써 기존에 수행했던 과제의 개선 또는 답습도 가능하도록 허용하였다.

제안 방법

따라서 이에 대한 결정은 반드시 지도교수가 개입해야 하며, 무엇보다도 주제의 교과에 대한 부합성 그리고 다양성과 함께 학기 내에 수행가능성에 비중을 두었다. 교과시작 첫 시간부터 빠른 결정이 되도록 유도했으며, 수업시간 외의 팀별 면담을 통하여 수업과는 별도로 진행이 되도록 운영하였다. 주제선정의 어려움을 덜어주기 위하여 기존에 진행했던 프로젝트의 주제와 그 내용에 대한 자료들은 열람이 가능하도록 하였다.
기초설계는 공학설계를 위한 입문과정으로 창의적인 아이디어를 기반으로 한 공학적 기초과제를 다루며, 주로 4학년 교과인 종합설계에서는 전공의 전 분야를 망라한 종합적인 공학응용설계를 다루게 된다. 본 연구에서 다루는 요소설계는 기본교과목의 이론적 기반을 바탕으로 설계교육을 진행한다. 다시 말해, 교과목의 이론을 먼저 이해하고 그 이론적 배경에 어울리는 설계과제의 선택이 되어야 한다.
본 연구의 제안은 요소설계교과에서 프로젝트 진행과 관련하여 효율적인 결과를 도출하기 위한 고려사항들을 적용하고 분석하였다. 특히, 이론적 내용과 함께 진행하는 프로젝트이므로 기본적인 이론에 대한 학습 위에 프로젝트를 통한 교과목표의 이해라는 점이다.
본 연구는 공학설계교과목 중에서 요소설계에 해당하는 교과의 설계영역인 프로젝트 진행에 대하여 다루었다. 여기서 발생할 수 있는 여러 현실적 문제들을 언급하고, 이에 대한 적절한 교수-학습 방법의 제안과 함께 그 적용결과를 분석하였다. 컴퓨터공학과 3학년 설계교과목인 인공지능 교과의 이론 및 설계교육 과정에 적용하였으며, 다음은 교과운영에 따른 결론과 개선할 점을 정리한 것이다.
팀구성은 대략 3~5명을 한 팀으로 하였으며, 이는 전적으로 학생들에게 일임하였다. 이에는 장단점이 존재하나 학생들에게 자율성을 주는 쪽으로 결정하였으며, 팀장에 대한 책임감의 부여를 위해 주제선정과 함께 팀장 역할을 수행하도록 유도하였다. 그런 후에 팀장에 따른 팀원구성을 마무리하게 했으며, 별 문제 없이 팀구성과 프로젝트를 시작할 수 있었다.
여기서 발생할 수 있는 여러 현실적 문제들을 언급하고, 이에 대한 적절한 교수-학습 방법의 제안과 함께 그 적용결과를 분석하였다. 컴퓨터공학과 3학년 설계교과목인 인공지능 교과의 이론 및 설계교육 과정에 적용하였으며, 다음은 교과운영에 따른 결론과 개선할 점을 정리한 것이다.

대상 데이터

인공지능교과의 진행은 2017/2018년 공히 31명씩의 학생이 선택하였으며, 프로젝트 운영은 각각 7개 팀(2017), 9개 팀(2018)으로 구성하여 진행하였다. 팀 구성원의 수는 3~5명으로 자유롭게 정했다.

성능/효과

그 이유는 학술대회가 당 대학에서 개최되어 적극적으로 참여를 유도한 측면이 있으며,경진대회에서는 수상과 아울러 특허출원도 하게 되었다. 또한, 창의적인 작품의 소프트웨어는 등록을 지원함으로써 과제 결과에 대한 업적으로 과제를 수행한 팀원 전체가 가질 수 있었다.
요소설계교과의 프로젝트 수업에 대한 간단한 서술형 설문에 대한 학생들의 평가는 Table 12와 같다. 이론과 설계의 적절한 비중에 대한 언급과 상담을 통한 과제의 피드백에서 좋은 평가를 보였으며, 장비 구매와 같은 행정 처리의 지연이나 팀 내의 의사소통문제 등 개선점에 대한 언급들이 있었다.
한편으로 2018년의 경우는 과제선정에 대한 시간적 부담을 줄이며, 다양한 AI 분야의 과제를 진행함으로써 이론학습과의 연계성 면에서 교과의 균형적인 학습이 가능했다. 즉, 프로젝트의 부담을 줄이고 주제선택의 폭을 넓힐 수 있는 장점으로 판단되며, 이런 이유인지 2017년에 비해 2018년의 대학 강의 평가에서 개선된 결과를 보였다.

후속연구

그리고 이러한 문제들에 대한 적절한 대책을 수립하게 되며, 교과 진행에 반영하게 될 것이다. 본연구의 결과는 향후 설계교과의 프로젝트 진행의 개선을 위한 환류체계의 적용으로 의미를 부여할 수 있을 것으로 판단된다.

핵심어

질문

논문에서 추출한 답변

요소설계교과의 학습성과 달성을 위해서는 무엇을 확인해야 하는가?

요소설계교과의 학습성과 달성을 위해서는 교과의 이론적 수업과 연계된 프로젝트 진행으로 과목별로 정의된 학습성과 루부릭에 적절하게 평가되는지를 확인하는 것이다. 프로젝트의 수행에서 과제의 목표를 스스로 조절하게 하는 자기조절 학습전략에는 여러 연구들(김나영, 이소영, 2017; English &Kitsants, 2013; Stefanou et al.

설계교과는 어떻게 구성되는가?

공학이라는 학문이 실세계의 문제를 해결하기 위한 목적이라는 측면에서 보면 그 이유는 지극히 당연하다. 설계교과는 기초설계와 요소설계 그리고 종합설계 교과로 구성되며, 각각은 교과목의 목표를 달성하기 위한 프로젝트 과제들을 포함하고 있다. 프로젝트의 진행은 설계교육을 위한 도구이기도 하며, 그 자체가 교과의 중요한 부분으로 역할하고 있다.

인공지능 교과는 어떤 학생들이 주로 수강하는가?

인공지능 교과는 3학점/3시간 수업의 요소설계교과목이다. 일반적으로 컴퓨터공학 전공자로서 자료구조와 같은 기본이론과 프로그래밍이 가능한 학생들이 교과목의 수강대상이다. Table 3은 인공지능 교과목 실러버스의 일부이며, 교과진행은 이론과 설계수업의 비율을 5:5로 한다.

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