[논문]계열별 학습자 분석 기반의 컴퓨팅사고력 연구

권정인

doi:10.7838/jsebs.2019.24.4.017

계열별 학습자 분석 기반의 컴퓨팅사고력 연구
Research of Computational Thinking based on Analyzed in Each Major Learner 원문보기

한국전자거래학회지 = The Journal of Society for e-Business Studies, v.24 no.4, 2019년, pp.17 - 30

권정인 (College of kyedang General Education, Sangmyung University)

초록
AI-Helper

소프트중심의 급속한 사회변화로 인해 모든 학문분야 인재상의 기본 조건으로 소프트웨어 역량의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 현재 대학에서 신입생을 대상으로 실시되고 있는 기초소프트웨어교육의 계열별 학습자들의 소프트웨어교육 인식 차이를 조사하고자 한다. 연구결과 문제해결을 위한 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소 적용에 계열별 학습자들은 다음과 같은 차이를 보였다. 인문계열 학습자들은 자료수집, 문제분해, 자동화의 요소를 주로 문제해결과정에 적용하는 반면, 자연계열 학습자들은 자료분석, 알고리즘, 자동화의 요소를 주로 적용하였다. 또한, 예술계열 학습자들은 자료표현, 추상화, 자동화의 요소를 주로 적용하였다. 소프트웨어 개발에 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 적용할 때 역시 인문계열 학습자들은 자료수집, 알고리즘, 자동화의 요소를 주로 적용하는 반면, 자연계열 학습자들은 자료분석, 알고리즘, 자동화의 요소를 주로 적용하였다. 또한, 예술계열 학습자들은 자료표현, 추상화, 시뮬레이션의 요소를 주로 적용하였다. 본 연구의 결과를 토대로 각 대학에서 실시하고 있는 기초소프트웨어교육 과정의 설계에 계열별 학습자 분석이 반드시 포함되어 학습자의 교육적 효용성이 극대화되기를 바란다.

Abstract ▼ AI-Helper

The rapid development of a software-core society emphasizes the importance of software competence as a basic condition for all academic disciplines. The purpose of this study is to investigate the difference of perceptions among students of basic software education which is currently being conducted in university. The results of applying the nine core elements of Computational Thinking for Problem Solving to the learners of the each majors are as follows. In humanities, learners mainly applied the elements of Data Collection, Problem Decomposition and Automation. On the other hand, natural science department learners mainly applied the elements of Data Analysis, Algorithm and Automation. In addition, arts learners mainly applied elements of Data Representation, Abstraction, and Automation. To apply Computational Thinking to the development of software, humanities learners mainly applied elements of Data Collection, Algorithm, Automation. On the other hand, natural science department learners mainly applied the elements of Data Analysis, Algorithm and Automation. In addition, arts learners mainly applied elements of Data Representation, Abstraction, and Automation. Based on the results of this study, it is expected that the educational effectiveness of the learner will be maximized by including the learner analysis with each majors in the design of the basic software curriculum that each university is conducting.

주제어

표/그림 (9)

표 Computational Thinking Main Concepts
표 Information Curriculum and Computational Thinking[7]
표 Characteristics of Research Subjects
표 Computing Thinking Applied in Education Design
표 Preliminary Survey Results of Subjects
표 Main Factor of Problem Solving Procedure and Computational Thinking
표 Development of SW and Computational Thinking
그림 A Computational Thinking Factor at the Main of Problem Solving
그림 A Computational Thinking Factor at the Main of SW Development

AI 본문요약
AI-Helper

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문제 정의

서울소재 Ko대학은 2015년부터 엑셀, 워드, 스크래치, 엔트리, 파이썬을 활용한 비전공자 소프트웨어교육을 실시해 오고 있다. OA교과목의 자격증취득과 스크래치와 엔트리를 통해 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 의미를 이해하고 예제를 이용하여 프로그래밍을 경험적으로 습득하도록 하는데 교육에 목적을 두고 있다[10]. 서울소재 Su대학은 2016년부터 컴퓨팅 사고력 기반의 문제해결 능력 함양을 위한 소프트웨어 교육을 실시하고 있다.
따라서, 본 논문은 현행 대학에서 실시하고 있는 기초소프트웨어교육의 문제점을 학습자의 이해 측면에서 연구하기 위해 기초소프트웨어 교육을 이수하는 학습자 분석을 실시하였다. 학습자를 크게 3개의 계열(인문계열, 자연계열,예술계열)로 구분하여 학습자들이 소프트웨어교육을 받으면서 나타나는 특징을 분석하였다.
따라서, 본 연구는 계열별 학습자가 갖는 특성을 분석하기 위해 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 인식 차이를 설문 조사하고자 한다. 수집된 자료는 기초통계를 중심으로 분석하여 기초소프트교육모델 설계에 계열별 방향성을 제시하고자 한다.
본 연구는 그간 기초소프트웨어교육 설계에서 고려되지 않았던 계열별 학습자의 특성 분석을 통해 학문계열간 차별적 교육설계의 필요성을 제시한 연구이다. 본 연구가 현재 대학에서 실시하고 있는 기초소프트웨어교육모델 체계화에 기초연구로 활용되길 바란다.
본 연구는 현재 대학에서 신입생을 대상으로 실행되고 있는 기초소프트웨어교육의 계열별 소프트교육에 대한 학습자 인식의 차이를 조사하고자한다. 계열은 크게 인문계열과, 자연계열,예술계열로 구분하고, 이들이 대학 입학 시 소프트웨어교육의 정도와 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소를 소프트웨어교육에 적용할 때 나타나는 인식의 차이를 분석하고자 한다.
따라서, 본 연구는 계열별 학습자가 갖는 특성을 분석하기 위해 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 인식 차이를 설문 조사하고자 한다. 수집된 자료는 기초통계를 중심으로 분석하여 기초소프트교육모델 설계에 계열별 방향성을 제시하고자 한다.
연구는 현재 대학에서 신입생을 대상으로 실행되고 있는 기초소프트웨어교육의 계열별 소프트교육에 대한 학습자들의 인식의 차이를 조사하고자 실시하였다. 계열별 학습자들은 문제해결의 절차를 분석, 설계, 구현의 3단계로 설정한 후 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소를 적용하여 문제를 해결하는 과정과 실제 소프트웨어개발 단계에서 각각의 특색을 나타내고 있다.

제안 방법

설문문항은 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소 중 문제해결을 위해 가장 중요하다고 생각되는 요소에 대한 설문을 실시하였다. 15주간의 수업 중 2～5주차 사이에 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소를 학습하고 6주차에 설문을 실시하였다.
계열별 학습자들의 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)에 대한 이해 정도와 인식의 차이를 측정하기 위해 수업 중에 학습한 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 기반으로 팀프로젝트를 구현하는 과정에서 가장 중요하게 생각하는 컴퓨팅사고의 요소를 측정하였다. 15주차의 수업 중 9～13주차 사이에 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 적용한 팀 프로젝트 수업을 실시하고, 이후 14주차에 설문을 실시하였다.
본 연구의 검증을 위해 서울 소재 S대학에 입학하는 신입생 321명을 대상으로 입학 전 소프트웨어교육에 관한 선수학습 설문조사, 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 개념과 핵심요소를 학습한 후 문제해결에 적용하는 방법의 계열별 차이에 대한 설문조사 그리고 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)를 실제 소프트웨어개발에 적용할 때 핵심이 되는 요소를 설문조사하였다. 3차에 걸친 설문결과를 취합 한 후 통계적 분석이 가능한 300명의 자료만을 추려내어 계열별 학습자의 특성을 분석하였다. 본 연구의 설문분석에 참여한 300명은 전공 분야별로 인문계열, 자연계열, 예술계열로 구분하였다.
계열별 학습자 특성을 분석하기 위해 신입생들의 소프트웨어교육에 대한 선수학습의 정도를 측정하고자 설문조사를 실시하였다. 이후 기초소프트웨어교육 15주간 중 2～5주차까지는 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)에 관한 수업을 실시한 후 계열별 학습자들의 소프트웨어교육의 이해정도와 인식의 차이를 측정하였고, 9～13주차 수업을 실시하여 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 실제 소프트웨어개발에 적용할 때 중요하게 생각하는 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 요소에 대한 설문 조사를 실시하였다.
계열별 학습자들의 소프트웨어교육에 대한선수학습의 정도를 측정하고자 총 15개의 설문 문항을 구성하였다. 설문문항은 소프트웨어교육의 경험 유무와 교육기간, 교육기관, 교육내용에 관한 부분으로 구분하여 실시하였다.
계열별 학습자들의 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)기반 소프트웨어개발을 할 때 중요하게 생각하는 요소에 대한 설문을 측정하고자 총 20문항의 설문문항을 구성하였다. 계열별 학습자들의 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)에 대한 이해 정도와 인식의 차이를 측정하기 위해 수업 중에 학습한 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 기반으로 팀프로젝트를 구현하는 과정에서 가장 중요하게 생각하는 컴퓨팅사고의 요소를 측정하였다.
계열별 학습자들의 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)기반 소프트웨어개발을 할 때 중요하게 생각하는 요소에 대한 설문을 측정하고자 총 20문항의 설문문항을 구성하였다. 계열별 학습자들의 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)에 대한 이해 정도와 인식의 차이를 측정하기 위해 수업 중에 학습한 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 기반으로 팀프로젝트를 구현하는 과정에서 가장 중요하게 생각하는 컴퓨팅사고의 요소를 측정하였다. 15주차의 수업 중 9～13주차 사이에 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 적용한 팀 프로젝트 수업을 실시하고, 이후 14주차에 설문을 실시하였다.
계열별 학습자들의 컴퓨팅사고에 대한 이해정도와 인식의 차이를 측정하고자 총 30문항의 설문문항을 구성하였다. 설문문항은 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소 중 문제해결을 위해 가장 중요하다고 생각되는 요소에 대한 설문을 실시하였다.
본 연구는 현재 대학에서 신입생을 대상으로 실행되고 있는 기초소프트웨어교육의 계열별 소프트교육에 대한 학습자 인식의 차이를 조사하고자한다. 계열은 크게 인문계열과, 자연계열,예술계열로 구분하고, 이들이 대학 입학 시 소프트웨어교육의 정도와 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소를 소프트웨어교육에 적용할 때 나타나는 인식의 차이를 분석하고자 한다.
본 연구의 검증을 위해 서울 소재 S대학에 입학하는 신입생 321명을 대상으로 입학 전 소프트웨어교육에 관한 선수학습 설문조사, 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 개념과 핵심요소를 학습한 후 문제해결에 적용하는 방법의 계열별 차이에 대한 설문조사 그리고 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)를 실제 소프트웨어개발에 적용할 때 핵심이 되는 요소를 설문조사하였다. 3차에 걸친 설문결과를 취합 한 후 통계적 분석이 가능한 300명의 자료만을 추려내어 계열별 학습자의 특성을 분석하였다.
구현단계에서 인문계열 자연계열 예술계열 학습자 모두가 문제해결에 가장 핵심이 되는 컴퓨팅사고력(Computational Thinking) 요소로 자동화를 꼽았다. 설계단계에서 가장 영향력이 없는 요소로 인문계열과 예술계는 병렬화를, 자연계열은 시뮬레이션을 선택하였다.
계열별 학습자들의 소프트웨어교육에 대한선수학습의 정도를 측정하고자 총 15개의 설문 문항을 구성하였다. 설문문항은 소프트웨어교육의 경험 유무와 교육기간, 교육기관, 교육내용에 관한 부분으로 구분하여 실시하였다. 작성된 설문 문항은 중고등학교 교사의 검증을 걸쳐 기초소프트웨어 교육이 시작되기 전 1주 차에 실시하였다.
계열별 학습자들의 컴퓨팅사고에 대한 이해정도와 인식의 차이를 측정하고자 총 30문항의 설문문항을 구성하였다. 설문문항은 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소 중 문제해결을 위해 가장 중요하다고 생각되는 요소에 대한 설문을 실시하였다. 15주간의 수업 중 2～5주차 사이에 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소를 학습하고 6주차에 설문을 실시하였다.
서울 소재 S대학 기초소프트웨어 교과목 내 15주차 교육설계과정을 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 개념 이해와 적용, 구현의 3단계와 매핑하였다[2, 12]. 이해과 적용단계인 2～5주차에는 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소 개념 및 실제 문제 상황에서의 적용과 이해를 학습하였고, 9～13주차에는 실제 소프트웨어를 개발하는 과정과 절차에서 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 적용하는 교육을 실시하였다. 컴퓨팅사고력(Computational Thinking) 적용 교육설계는[Table 4]와 같다.
계열별 학습자 특성을 분석하기 위해 신입생들의 소프트웨어교육에 대한 선수학습의 정도를 측정하고자 설문조사를 실시하였다. 이후 기초소프트웨어교육 15주간 중 2～5주차까지는 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)에 관한 수업을 실시한 후 계열별 학습자들의 소프트웨어교육의 이해정도와 인식의 차이를 측정하였고, 9～13주차 수업을 실시하여 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 실제 소프트웨어개발에 적용할 때 중요하게 생각하는 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 요소에 대한 설문 조사를 실시하였다.
설문문항은 소프트웨어교육의 경험 유무와 교육기간, 교육기관, 교육내용에 관한 부분으로 구분하여 실시하였다. 작성된 설문 문항은 중고등학교 교사의 검증을 걸쳐 기초소프트웨어 교육이 시작되기 전 1주 차에 실시하였다.
[Table 4]에서 제시한 것과 같이 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 적용한 교육 설계 중 2～5주차에는 개념과 적용을 학습한다. 학습자들은 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 적용하여 문제를 해결하기 위한 과정으로 문제 분석, 설계, 구현의 단계가 있음을 학습하였다. 5주차 수업을 마치고, 문제를 해결하는 과정에 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소를 적용할 때 각 단계별 꼭 필요하다고 생각되는 요소를 순서대로 나열하시오라는 질문에 인문계는 분석, 설계, 구현 순으로 자연계는 설계, 구현, 분석 순으로 예술계는 구현, 설계, 분석 순으로 나타났다.
따라서, 본 논문은 현행 대학에서 실시하고 있는 기초소프트웨어교육의 문제점을 학습자의 이해 측면에서 연구하기 위해 기초소프트웨어 교육을 이수하는 학습자 분석을 실시하였다. 학습자를 크게 3개의 계열(인문계열, 자연계열,예술계열)로 구분하여 학습자들이 소프트웨어교육을 받으면서 나타나는 특징을 분석하였다. 그 결과 다음과 같은 특징을 찾을 수 있었다.

대상 데이터

3차에 걸친 설문결과를 취합 한 후 통계적 분석이 가능한 300명의 자료만을 추려내어 계열별 학습자의 특성을 분석하였다. 본 연구의 설문분석에 참여한 300명은 전공 분야별로 인문계열, 자연계열, 예술계열로 구분하였다. 계열별 구분 중 인문계열은 영어, 지적재산, 교육학 등의 전공으로 구성되어져 있고, 자연계열은, 수학, 화학공학, 생명공학 등을 포함하고 있으며, 예술계는, 미술, 무용, 음악을 전공하고 있었다.

성능/효과

13주차 수업을 마치고 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 실제 소프트웨어개발에 적용할 때 꼭 필요하다고 생각되는 요소를 순서대로 나열하시오 라는 질문에 인문계는 분석, 구현, 설계 순으로 자연계는 분석, 설계, 구현 순으로 예술계는 설계, 구현, 분석 순으로 나타나 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 문제해결과정에 매핑 할 때와는 결과의 차이를 보였다. 각 단계별 세부항목에 대한 인식의 차이는 [Table 7]에서 보는 바와 같다.
학습자들은 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 적용하여 문제를 해결하기 위한 과정으로 문제 분석, 설계, 구현의 단계가 있음을 학습하였다. 5주차 수업을 마치고, 문제를 해결하는 과정에 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소를 적용할 때 각 단계별 꼭 필요하다고 생각되는 요소를 순서대로 나열하시오라는 질문에 인문계는 분석, 설계, 구현 순으로 자연계는 설계, 구현, 분석 순으로 예술계는 구현, 설계, 분석 순으로 나타났다. 자세한 내용은 [Table 6]과 같다.
둘째, 문제해결을 위한 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 개념 및 이해를 적용할 때 계열별 학습자의 차이가 분명함을 도출하였다. 인문계열 학습자들은 문제해결을 이해하기 위해 컴퓨팅사고의 개념 중 자료수집, 문제분해,자동화의 요소를 주로 적용하는 반면, 자연계열 학습자들은 자료분석, 알고리즘, 자동화의 요소를 주로 적용하였다.
구현단계에서 인문계열 자연계열 학습자는 문제해결에 가장 핵심이 되는 컴퓨팅사고력(Computational Thinking) 요소로 자동화를 꼽았으나, 예술계 학습자들은 시뮬레이션을 꼽았다. 설계단계에서 가장 영향력이 없는 요소로 인문계열은 병렬화를, 자연계열은 시뮬레이션을 선택하였고, 예술계의 경우에는 자동화와 병렬화가 비슷한 수준으로 나타났다.
셋째, 소프트웨어를 개발하기 위한 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 적용 단계에서 계열별 학습자의 차이가 분명함을 도출하였다. 인문계열 학습자들은 문제해결을 이해하기 위해 컴퓨팅사고의 개념 중 자료수집, 알고리즘, 문제분해, 자동화의 요소를 주로 적용하는 반면, 자연계열 학습자들은 자료분석, 알고리즘, 추상화, 자동화의 요소를 주로 적용하였다.
위의 내용을 토대로 계열별 학습자의 특성을 고려하여 내용요소에 구성할 수 있다. 인문계열학습자에게는 자료수집, 문제분해, 자동화를 중심으로 자연계열학습자에게는 자료분석, 알고리즘, 자동화를 중심으로 예술계열학습자에게는 자료표현, 추상화, 시뮬레이션 등의 내용요소를 중심으로 교육요소를 구성했을 때 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)에 대한 학습자의 이해도를 높일 수 있다는 결론을 얻었다.
첫째, 현재 대학에 입학하는 신입생들의 입학 전 소프트웨어교육의 경험은 상당한 차이를 보인다. 2018년부터 초중등교육과정에 정보교과가 필수로 지정되면서, 현재 대학에 입학하는 신입생들의 80% 정도는 초중등교육과정에서 소프트웨어교육을 전혀 경험하지 못한 채 입학하는 경우가 대부분이다.

후속연구

본 연구는 그간 기초소프트웨어교육 설계에서 고려되지 않았던 계열별 학습자의 특성 분석을 통해 학문계열간 차별적 교육설계의 필요성을 제시한 연구이다. 본 연구가 현재 대학에서 실시하고 있는 기초소프트웨어교육모델 체계화에 기초연구로 활용되길 바란다.
둘째, 실험에 참여한 학습자는 특정대학의 소속된 학습자들로만 구성되어 있어 전체로 확대하기에는 무리가 있다. 이 같은 한계점은 지속적인 후속 연구를 통해 보완해 나가야 할 것이다.
본 연구는 다만 다음과 같은 한계점을 가진다. 첫째 본 연구에서 사용된 자료는 설문조사를 기반으로 표본 자체의 속성을 파악하는 기술통계 중심으로 기술함으로써 자료의 분석을 기반으로 한 추측통계로 확대하기에는 다소 무리가 있다. 둘째, 실험에 참여한 학습자는 특정대학의 소속된 학습자들로만 구성되어 있어 전체로 확대하기에는 무리가 있다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	대학에서 기초소프트웨어교육에 대한 학습자의 불만이 나타나는 이유는?	그러나, 이러한 시대적 변화를 교육에 반영함에도 불구하고, 대학에서 기초교양필수 교과목으로 운영되고 있는 기초소프트웨어교육에 대한 학습자와 교수자의 불만은 끊이지 않고 나타나고있다[15]. 우선 학습자 입장에서는 기초소프트웨어교육이 어렵다는 의견과 본인 전공과의 연계성부분에 의구심을 갖는 경우가 많다. 현재 대학에 입학하는 신입생은 초중등학교의 정규교육과정을 통해 정보교과를 이수하지 않은 채대학에 입학하는 학습자들이 대부분이다.
	국내에서 소프트웨어인재양성 위한 노력은 무엇이 있는가?	이 같은 추세는 전체 교육영역의 인재상에도 변화를 요구하고 있어 제4차산업혁명시대를 주도할 창의․융복합적 소프트웨어인재양성의 중요성이 대두되고 있다[2,15]. 우리나라에서도 이러한 시대적 흐름을 반영하고자 2018년도부터 소프트웨어교육이 의무화되고 정부 차원에서 소프트웨어 교육을 적극 장려하고 있다. 초중등학교에서 ‘정보’교과 를 필수로 지정하는가 하면 대학에 입학하는 신입생을 대상으로 기초교양필수 교과목으로 기초소프트웨어교육이 실시되고 있다[7].
	컴퓨팅사고력을 적용한 교육 설계란?	[Table 4]에서 제시한 것과 같이 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 적용한 교육 설계 중 2～5주차에는 개념과 적용을 학습한다. 학습자들은 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)을 적용하여 문제를 해결하기 위한 과정으로 문제 분석, 설계, 구현의 단계가 있음을 학습하였다. 5주차 수업을 마치고, 문제를 해결하는 과정에 컴퓨팅사고력(Computational Thinking)의 9가지 핵심요소를 적용할 때 각 단계별 꼭 필요하다고 생각되는 요소를 순서대로 나열하시오라는 질문에 인문계는 분석, 설계, 구현 순으로 자연계는 설계, 구현, 분석 순으로 예술계는 구현, 설계, 분석 순으로 나타났다.

참고문헌 (17)

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표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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