선택한 단어 수는 입니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
최소 단어 이상 선택하여야 합니다.
선택한 단어 수는 30입니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
최대 10 단어까지만 선택 가능합니다.
문제 정의
- 본 연구는 플립드러닝과 하브루타를 적용한 수업모델을 제안 하고 이를 대학 교양 코딩수업에 적용했을 때 이 수업 모형의 효과를 분석해 본다. 본 논문의 구성은 1장에서는 서론, 2장은 이론적 배경을,3장에서는 수업 모델에 대한 제안을, 4장에서는 수업모델 적용 결과 분석과 마지막 5장은 결론으로 이루어진다.
제안 방법
- 본 연구에서는 학습자 중심의 교육방법인 플립드러닝과 하브루타를 적용하여 대학 교양에서의 코딩수업을 구성하였다. 이 구성의 특징은 교실수업에서 교수자와 학습자간의 역동적인 상호작용이 가능해지고 학습자와 학습자간에도 활발한 상호작용을 할수 있다는 것이다.
- 제안하는 방법에서 수업은 PreClass, 2단계의 InClass, 그리고 AfterClass 활동으로 이루어진다. 교수자에 의해 사전에 제공되는 동영상을 통해 프로그래밍 언어의 기본 문법과 기능에 대해 학습한다.
- 플립드 러닝의 수업 전에 제공되는 동영상은 실제 수업에 필요한 기초적인 개념들에 대한 내용을 체계적이고 간결하게 담아야 하며 15분이내의 짧은 강의 내용을 담아야 한다[3]. 본 코딩수업은 교육용 언어인 스크래치를 활용하여 프로그램을 작성하는 내용으로 동영상의 내용은 주로 기능 및 문법에 대한 설명으로 플립드 러닝에 적합하도록 학습 자료를 구성하였다.
- 본 연구에서는 코딩 수업을 위해 시각적으로 표현된 명령어로 인해 문법 이해에 대한 부담이 적어초보자들도 이해하고 배우기 용이한 교육용 프로그래밍 언어인 블록방식의 스크래치로 수업을 진행하였다. 수업은 총 15주 동안 진행 되었고 첫째 주와 중간, 기말 시험 기간을 제외한 12주 동안 실험집단에게는 플립드러닝과 하브루타를 적용한 수업을 진행하였고 통제집단에게는 전통적인 강의식 방법으로 수업을 진행하였다.
- 본 연구에서는 코딩 수업을 위해 시각적으로 표현된 명령어로 인해 문법 이해에 대한 부담이 적어초보자들도 이해하고 배우기 용이한 교육용 프로그래밍 언어인 블록방식의 스크래치로 수업을 진행하였다. 수업은 총 15주 동안 진행 되었고 첫째 주와 중간, 기말 시험 기간을 제외한 12주 동안 실험집단에게는 플립드러닝과 하브루타를 적용한 수업을 진행하였고 통제집단에게는 전통적인 강의식 방법으로 수업을 진행하였다.
- 동일교과를 담당하는 교수3인이 공동으로 학업성취도의 사전 사후 평가를 위한 평가 문제를 제작하여 구성하였다. 수업 모형을 적용한 후 그 효과를 알아보기 위해 통계프로그램인 SPSS 21을 사용하여 분석하였다.
- 제안하는 방식이 코딩 수업에서 학생들의 흥미에 미치는 영향을 알아보기 위해 Keller의 코스흥미 검사를 바탕으로 [15]에서 재구성한 검사지를 전문가협의를 통해 다시 재구성하여 사용 하였으며 Likert 5점 척도로 측정하였다. 주의집중(4, 5번 문항), 관련성(7, 9, 10번 문항), 자신감(1, 6, 8번 문항), 만족감(2, 3번 문항)의 총 10개의 문항으로 구성하였다.
- 주의집중(4, 5번 문항), 관련성(7, 9, 10번 문항), 자신감(1, 6, 8번 문항), 만족감(2, 3번 문항)의 총 10개의 문항으로 구성하였다. 이를 통해 제안하는 방식을 코딩 수업에 적용하여 학습하였을 때 학습 흥미도에 미치는 영향을 알아보았다.
- 본 연구에서는 제안하는 수업유형을 적용한 수업에서 학생들이 적극적으로 수업중의 활동에 참여할 수 있는지를 학습 흥미도를 통해 알아보고 학습에 대한 흥미가 곧 학습에 대한 성취도 함양으로 이어질 수 있기 때문에 수업 모형의 효과를 학습 흥미도와 학업 성취도 측면에서 분석하였다.
- 교양에서 코딩교육을 진행하는 동안 학생들은 코딩을 처음 접하는 경우가 대부분이기 때문에 수업내용을 어려워하거나 중도에 포기하기도 하고, 수업의 횟수가 거듭되어 난이도가 높아지게 되면 코딩에 대한 흥미가 저하되는 경우도 있다[4]. 이에 본 연구는 학습자의 흥미를 유발 할 수 있는 효과적인 학습자 중심의 코딩수업이 가능하기 위한 방법으로 플립드러닝과 하브루타를 적용한 방법을 제안하고 그 효과를 분석하였다. 플립드러닝은 교수자가 수업 시간에 직접 가르치던 내용을 동영상으로 제작하여 학생들이 사전에 개별적으로 학습해 오면서 본 수업시간을 학습자 중심의 다양한 활동을 할 수 있도록 해주는 새로운 접근 방법이고 하브루타는 두 학습자가 서로에게 질문 대화 토론을 하고 이 과정을 통해 스스로 깨달음을 얻는 수업 방법이다.
- 본 연구는 이 두 가지 방식의 특징을 결합한 수업 방법을 제안하였다. 전체적인 수업의 흐름은 플립드러닝 방식으로 진행하고 수업의 형식 안에 하브루타 방식을 포함하여 진행되도록 하였다.
대상 데이터
- 2017년 2학기에 제안하는 수업 모델을 적용한 실험집단 45명과 전통적인 강의식 수업 방식을 적용한 통제집단 44명으로 실험을 구성하였다. 두 집단은 모두 사범계열의 단과대 소속으로 컴퓨터를 전공하지 않는 학생들로 구성하였다. <표 3>과 같은 성별의 비율을 보이고, 모두 1학년 학생들을 대상으로 하였다. 본 연구에서 사용 된 측정 도구는 학습 흥미도를 위한 사전 사후 설문과 학업성취도 평가를 위한 사전 사후 평가가 사용되었다.
데이터처리
- 동일교과를 담당하는 교수3인이 공동으로 학업성취도의 사전 사후 평가를 위한 평가 문제를 제작하여 구성하였다. 수업 모형을 적용한 후 그 효과를 알아보기 위해 통계프로그램인 SPSS 21을 사용하여 분석하였다.
- 학업성취도에 대한 사후 검사는 실험 처치 후 실험집단과 통제집단의 학업성취도 간의 차이가 있는지 알아보기 위해 독립표본 t검정을 실시하였다. 학업성취도의 사후 검사에서 실험집단이 통제 집단에 비해 더 높은 학업성취도를 보였으며 유의 확률이.
- 플립드러닝과 하브루타를 적용하여 수업을 진행한 실험집단과 전통적인 수업 방식으로 수업을 진행한 통제집단의 학습 흥미도에 대한 유의미한 차이가 있는지 알아보기 위해 독립표본 t검정을 실시하였다. 학습 흥미도의 사후 검사에서 실험집단이 통제집단에 비해 더 높은 학업성취도를 보였으며 유의확률은 .
이론/모형
- <표 3>과 같은 성별의 비율을 보이고, 모두 1학년 학생들을 대상으로 하였다. 본 연구에서 사용 된 측정 도구는 학습 흥미도를 위한 사전 사후 설문과 학업성취도 평가를 위한 사전 사후 평가가 사용되었다.
성능/효과
- 제안하는 방식에 대한 수업 설계는 일반적인 수업설계 모형인 ADDIE 모형에 따라 학습과 관련된 요인들을 분석하고, 분석과정에서 나온 결과를 토대로 교육 제반 사항에 대해 설계하고, 교수자료를 개발하고, 실제의 수업현장에 사용하고 이를 교육과정에서 계속적으로 유지하고 변화 관리하며 수업 운영을 하고, 그리고 실행과정에서의 모든 결과에 대한평가와 피드백을 통해 수업 개선이 이루어진다[13].
- 따라서 분석 결과 플립드러닝과 하브루타를 적용한 코딩 수업 활동이 학생들의 학업 성취도의 향상에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 보여준다.
- 000으로 유의수준 보다 작으므로 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 즉 플립드러닝과 하브루타를 적용한 수업방식은 학습자의 흥미를 유발하는 방법이라고 할 수 있다. 학업성취도 사후 검사결과는 <표 7>와 같다.
- 제안하는 방식을 적용한 결과 첫째, 제안하는 방식은 사전에 동영상을 예습해 오고 학습된 결과를 하브루타 활동을 통해 서로 가르치며 조직화하고 그 내용을 바탕으로 한 또 한 번의 하브루타 활동으로 실제 문제를 코딩해 보기 때문에 학업 성취도가 전통적인 수업 방법보다 높게 나타났다.
- 둘째, 제안하는 방식은 수업에 참여한 학습자들의 수업에 대한 흥미도가 기존 실습 방식에 비해 매우 높게 상승하는 것으로 나타났다. 학습자들은 InClass에서 두 번의 하브루타 활동을 통해 자신이하는 학습에 대한 자신감이 생기게 되고 코딩 능력이 향상된다.
후속연구
- 본 연구에서는 제안하는 방식이 학업성취도와 흥미도에 미치는 영향을 양적인 방법으로 규명하였다. 향후 코딩의 학습 과정을 구체화하여 학습효과와의 영향력을 밝히는 질적인 연구방법으로 접근해 보고, 또한 코딩 수업에서 고려될 수 있는 다양한 변인들을 추가하여 코딩 수업의 효과를 설명할 수 있는 모형으로 발전시킬 수 있는 연구가 필요하다.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.