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코딩퍼즐게임의 코딩 성취도 평가 시스템의 설계와 구현
Design and Implementation of Students' Coding Assessment System for a Coding Puzzle Game 원문보기

한국게임학회 논문지 = Journal of Korea Game Society, v.18 no.1, 2018년, pp.7 - 18  

서범주 (홍익대학교 게임학부) ,  조성현 (홍익대학교 게임학부)

초록
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코딩 교육이 정규 교과과정에 편재됨에 따라 스크래치 혹은 엔트리로 대변되는 다양한 퍼즐 기반 코딩 학습 플랫폼 및 프로그램이 많이 배포되어 이용되고 있다. 본 논문에서는 학습자가 코딩 교구를 사용할 때 학생의 코딩 수행 능력의 수준을 정량적으로 평가할 수 있는 코딩 성취도 평가 시스템의 성취도 모델을 제안하고, 이 모델의 여러 가지 이슈에 대하여 논의한다. 또한 본 연구팀이 개발한 코딩 플랫폼인 "코딩퍼즐" 시스템의 사례 연구를 통하여 본 연구팀이 제안한 성취도 모델의 유용성을 보여준다. 그리고 현재 운영 중인 "코딩퍼즐" 플랫폼의 성취도 평가 시스템에 대한 상세 설계 및 구현을 기술한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

As coding education is ubiquitous in elementary or higher school curriculum, puzzle-based coding platforms such as Scratch or Entry have been popularly deployed and employed by many Korean coding educational institutions. In this article, we propose a quantitative students' coding assessment methodo...

주제어

AI 본문요약
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문제 정의

  • 하지만 이 경우 오류로 판정하고 미션 수행 실패를 선언하게 되면 많은 학습자들은 좌절하고 학습 의욕이 저하될 수 있다. 따라서 부정적 영향을 줄이기 위해 비정상적인 상황에서 아무런 동작을 하지 않도록 설계 및 구현되었다. 아무런 동작을 하지 않는 명령어를 No Operation (NOP)라고 한다.
  • 본 논문에서는 퍼즐 게임 환경에서 코딩에 대한 평가 방법을 연구하였다. 코딩에 대한 평가는 단순한 모델인 무한 반복의 예에서 본 바와 같이 복잡한 요소들이 내재되어 있으며, 이것들에 대한 객관적인 기준을 마련하는 것은 향후 중요한 연구과제이다.
  • 본 연구에서 사용하는 코딩퍼즐 게임에서는 반복문을 구현하지는 않았지만, 반복문의 기본 개념을 사용하는 것은 비용 계산 모델링에 미치는 영향이 매우 크기 때문에 반복문을 사용할 경우에 비용 계산 모델링에서 고려해야 할 이슈를 알아본다. 다음과 같은 퍼즐 솔루션 예제2를 중심으로 반복 축약에 대해 알아본다.
  • 본 연구에서는 현재 운영 중인 코딩퍼즐 웹사이트에서 제공하는 기능을 단순화시켜 표현함으로써 코딩에 대한 정량적인 평가 기준을 제시하였다.
  • 예제2는 6칸 앞으로 전진하는 미션을 수행하기 위해, 원자단위 명령어 한 칸 전진을 6회 반복 시행하여 미션을 완수하는 퍼즐을 고려한다. 본 예제에서는 함수를 반복하는 호출이 비용모델에 어떤 영향을 미치는지 조사하기 위해 총 7개의 상이한 퍼즐 솔루션들을 제시하고 있다.
  • 1] 화면 하단부에 있는 명령어 입력 창에 로봇이 수행할 제한된 개수의 코딩 명령어들을 입력한다. 실행버튼을 누르면 출발점에서 시작하여 일련의 과제 수행을 거쳐 도착점에 도달하고 원대 복귀 명령어를 통해 과제를 완수하는 것을 목표로 한다.
  • 앞에서 제시한 비용 모델을 검증하기 위해 본 장에서는 두 개의 자명한 사례 연구를 통해 위에서 제시한 비용 모델을 검증하고자 한다.
  • 이와 같은 모순된 상황을 제거하기 위해 본 연구에서는 반복 축약 개념을 도입한다. 반복문을 표현하기 위해 숫자·명령어 혹은 숫자(명령어 시퀀 스)와 같이 표기하면 예제2는 다음과 같이 수정할 수 있다.
  • 학습자 개인별로 작성한 퍼즐 솔루션에 대한 성취도 평가를 통해 학습자의 프로그래밍 숙련도를 정량적으로 평가하고자 하는 것이 본 논문의 목표이다. 성취도 평가는 동일 코딩 퍼즐에 대하여 퍼즐 솔루션의 비용을 정량적으로 평가한다.

가설 설정

  • 동일한 코드 성능에 대하여 함수 코드길이를 늘리는 대신 함수의 반복 호출 횟수를 줄이는 것이 좋을지, 아니면 그 반대일지 여부는 모호하다. S6처럼 극단적으로 함수반복을 늘이고, 함수 코드 길이를 줄이는 것이 더 우수하다고 평가할 수는 없을 것이다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
Quetzal은 어떤 목적을 지닌 프로그래밍 언어인가? Quetzal은 레고사의 마인드스톰 브릭을 제어하기 위해 고안된 탠저블 프로그래밍 언어로서 브릭을 이용해 반복, 분기, 매개변수, 함수 등을 사용할 수 있게 고안되었다[3].
Cargo-Bot의 어떤 특징으로 인해 누구에게 적합하다고 보여지는가? Cargo-Bot은 좌우 이동이 가능한 기중기로 색깔이 다른 화물상자들을 들어 올리거나 내리며 이동시키고 과제로 주어진 형태에 맞게 배치하는 고난이도 퍼즐이다[5]. 기존 퍼즐게임과는 달리 재귀 용법을 구현하고 있기 때문에 난이도가 매우 높아서 초등학교 고학년부터 중등 교육과정 이수자에게 적합한 퍼즐게임이다.
Cargo-Bot는 어떤 과정으로 이뤄져 있는가? Cargo-Bot은 좌우 이동이 가능한 기중기로 색깔이 다른 화물상자들을 들어 올리거나 내리며 이동시키고 과제로 주어진 형태에 맞게 배치하는 고난이도 퍼즐이다[5]. 기존 퍼즐게임과는 달리 재귀 용법을 구현하고 있기 때문에 난이도가 매우 높아서 초등학교 고학년부터 중등 교육과정 이수자에게 적합한 퍼즐게임이다.
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참고문헌 (13)

  1. J. M. Wing, "Computational Thinking", Communications of the ACM, Vol. 49, No. 3, pp. 33-35, 2006. 

  2. Kodable, Retrieved from https://www.kordable.com, 2018. 

  3. M. S. Horn, R. J. K. Jacob, "Designing tangible programming languages for classroom use", Proc. of the 1 st International Conf. on Tangible and Embedded Interaction, pp. 159-162, 2007. 

  4. D. Yarosklavski, "Lightbot", Computer Game, Armor Games, 2008. 

  5. J. Tessler, B. Beth, C. Lin, "Using Cargo-Bot to provide contextualized learning of recursion", Proc. of 9th Annual International ACM Conf. on International Computing Education Research, pp. 161-168, San Diego, Aug. 2013. 

  6. J. Moreno-Leon, G. Robles, "Dr. Scratch: a Web tool to automatically evaluate scratch projects", Proc. of the Workshop in Primary and Secondary Computing Education, pp. 132-133, 2015. 

  7. S. Kim, S. Song, S. M. Lim, J. Kim, "Development of Entry Automatic Evaluation System for Assessment of Computational Thinking", Proc. of Korean Association of Computer Education, Vol. 21, No. 1 pp. 53-56, 2017. 

  8. J. Hollingsworth, "Automatic graders for programming classes", Communications of the ACM, Vol. 3, No. 10, pp. 528-529, 1960. 

  9. C. Douce, D. Livingstone, J. Orwell, "Automatic test-based assessment of programming: A review", J. on Educational Resources in Computing, Vol. 5, No. 3, Article 4, 2005. 

  10. J. Mayrand, C. Leblanc, E. M. Merlo, "Experiment on the automatic detection of function clones in a software system using metrics", Proc. of International Conf. on Software Maintenance, Monterey, CA., pp. 244-253, 1996. 

  11. F.A. Fontana, P. Braione, M. Zanoni, "Automatic detection of bad smells in code: An experimental assessment", J. of Object Technology, Vol. 11, No. 2, Article 5, 2012. 

  12. R. Baggen, J. P. Correia, K. Schil, J. Visser, "Standardized code quality benchmarking for improving software maintainability", Software Qual. J, Vol. 1, No. 20, pp. 287-307, 2012. 

  13. K. Park, S. H. Cho, B. Seo, "An Observation-based Movement Control for Educational Coding Robots", J. of Korea Game Society, Vol. 16, No. 6, pp. 131-141, 2016. 

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