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문제 정의
- 본 연구에서는 최근 CT 및 CT 구성요소에 대한 연구경향을 알아보기 위하여 (Fig. 3)과 같은 단계로 연구를 실시하였다.
제안 방법
- 데이터 정제는 1차 TEXTOM에서 데이터를 수집하고 정제하는 자동화 과정을 하였다. 2차는 데이터를 엑셀로 변환하여 중복되는 데이터, 띄어쓰기 오류 등을 수정하였다. 키워드를 유목화하는 작업은 비슷한 키워드를 하나의 키워드로 선정하여 작업하였다.
- CT 구성요소 탐색을 위한 키워드를 선정하기 위해 메타데이터를 ‘2015 개정교육과정’, ‘CSTA 컴퓨터 과학프레임 워크’, ‘BBC의 CT구성요소’와 연구진이 제안하는 키워드를 종합하여 도출하였다.
- CT 구성요소로는 ‘추상화(Abstraction) 능력’과 프로그래밍으로 대표되는 ‘자동화(Automation) 능력’, ‘창의·융합 능력’ 등을 제시하였다.
- CT 구성요소의 키워드를 도출하기 위해 연구진은 구글학술검색 사이트에서 영문키워드 ‘computational thinking’로 검색하였다.
- CT 구성요소의 텍스트 마이닝 분석을 위해 R-프로그램(ver 3.6.1), ‘word cloud’ 패키지를 활용하였다.
- ③ CT의 교육과정, 평가, 교육프로그램, 역량 개발관련 논문으로 선정하였다.
- 데이터 전처리 작업은 데이터 정제, 키워드를 유목화하는 작업을 중심으로 하였다. 데이터 정제는 1차 TEXTOM에서 데이터를 수집하고 정제하는 자동화 과정을 하였다. 2차는 데이터를 엑셀로 변환하여 중복되는 데이터, 띄어쓰기 오류 등을 수정하였다.
- 상위에 랭크된 22개의 키워드에 대해서 UCINET 분석 프로그램을 통해 연결정도중심성과 네트워크 밀도를 계산하여 키워드 간의 관계구조를 분석하고, 빈도의 관련성을 파악하였다. 이를 UCINET의 NetDraw를 이용하여 시각화하였고, CONCOR(CONvergent CORrelation)분석을 통해 키워드 간의 관계를 표현하였다.
- 상위에 랭크된 22개의 키워드에 대해서 UCINET 분석 프로그램을 통해 연결정도중심성과 네트워크 밀도를 계산하여 키워드 간의 관계구조를 분석하고, 빈도의 관련성을 파악하였다. 이를 UCINET의 NetDraw를 이용하여 시각화하였고, CONCOR(CONvergent CORrelation)분석을 통해 키워드 간의 관계를 표현하였다. CONCOR분석은 간접적인 연결 패턴의 상관관계를 기반으로 키워드 간 블록을 구분하며, 상관관계가 수렴하여 군집을 도출하는 분석 방법이다[17].
- 텍스트 마이닝을 위한 전처리 과정으로 논문의 제목, 요약, 머리말, 꼬리말, 참고문헌을 제거하였다. JKAIE 논문은 영문으로 제시되는 키워드(예: 알고리즘-Algorithm)는 한글로 변환하였고 병행(병렬), 시뮬레이션(시물레이션), 자료처리(자료수집, 자료분석, 자료표현), 절차(프로세스) 등의 유사어 및 중복어를 동일어로 처리하였다.
대상 데이터
- 1차 텍스트 마이닝인 CT를 키워드로 하는 CONCOR 분석결과 CT 구성요소 군집, 절차 군집, 교과군집 등으로 구성되었다. 이를 통하여 CT는 CT의 구성요소별 연구, 절차를 통한 구현을 위한 연구, CT를 기르기 위한 교과융합 연구가 집중적으로 진행되고 있음을 확인할 수 있었다.
- CT 구성요소에 대한 텍스트 마인드 연구를 위해 연구진은 컴퓨팅 교육을 대표하는 국내 학술지 1곳, 해외학술지 1곳을 선정하였다. 국내 학술지는 정보교육학회 논문지(이하 JKAIE), 해외 학술지는 The ACM Transactions on Computing Education(이하 TOCE)의 학술논문을 검색하였다.
- 1), ‘word cloud’ 패키지를 활용하였다. JKAIE 논문 14편, TOCE 논문 19편을 각각 분석하였다.
- CT 구성요소에 대한 텍스트 마인드 연구를 위해 연구진은 컴퓨팅 교육을 대표하는 국내 학술지 1곳, 해외학술지 1곳을 선정하였다. 국내 학술지는 정보교육학회 논문지(이하 JKAIE), 해외 학술지는 The ACM Transactions on Computing Education(이하 TOCE)의 학술논문을 검색하였다. 검색 기간은 2년 6개월(2017.
- 국내 학술지인 JKAIE 논문 14편, 해외학술지인 TOCE 논문 19편이 선정되었다.
- 위의 3가지 필터링을 거쳐 검색된 총 논문의 수 113편이다. 분석방법은 사회관계망 분석프로그램인 UCINET 프로그램, 전처리 과정은 TEXTOM을 사용하였다[13].
데이터처리
- CT와 관련된 상위 22개의 핵심 단어들을 TEXTOM 프로그램을 이용하여 빈도수에 따라 키워드를 도출하고, TF-IDF, 연결중심성을 파악하였다. TF-IDF(Term Frequency – Inverse Document Frequency)는 문서의 핵심어를 추출하는 용도로 사용되며 여러 문서군이 있을 때, 어떤 키워드가 특정 문서 내에서 얼마나 중요한 것인지를 나타내는 통계적 수치이다.
이론/모형
- 위의 3가지 필터링을 거쳐 검색된 총 논문의 수 113편이다. 분석방법은 사회관계망 분석프로그램인 UCINET 프로그램, 전처리 과정은 TEXTOM을 사용하였다[13].
성능/효과
- ‘Computational Thinking’을 중심으로 CT의 구성요소군에 해당되는 ‘Abstraction’, ‘Problem decomposition’, ‘Algorithm’, ‘Simulate’ 등이 대형군집으로 형성되었다.
- 2차 텍스트 마이닝인 CT의 구성요소에 대한 국내외 학술지간 분석에서는 JKAIE는 추상화, TOCE는 문제분해에 대한 연구가 많이 진행되고 있으며 알고리즘에 대한 중요도는 2개의 학술지에서 모두 높게 나타났다.
- CONCOR 분석결과 1개의 대형군집과 4개의 소형군집으로 구성되었다. ‘Computational Thinking’을 중심으로 CT의 구성요소군에 해당되는 ‘Abstraction’, ‘Problem decomposition’, ‘Algorithm’, ‘Simulate’ 등이 대형군집으로 형성되었다.
- 셋째, 알고리즘에 대한 언급은 두 학술지 모두 높게 나타났다. TOCE는 Algorithm, Processing, Procedure 등의 다른 키워드로 나타났으며 의미상으로 알고리즘을 언급한 것으로 확인할 수 있었다. CT에서 알고리즘의 중요성은 두 학술지의 언급을 통해 알 수 있었다.
- 둘째, TOCE는 문제분해에 대한 언급이 1순위로 많이 언급되었으며 7순위에 그친 JKAIE에 비해 매우 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. JKAIE는 문제분해의 기술이 9회에 그친 것으로 나타나 두드러진 차이점이라 할 수 있다.
- 문제분해가 월등히 높았으며 절차, 데이터에 대한 언급 횟수가 높게 나타났다. 자동화, 시뮬레이션에 대한 언급은 상대적으로 낮게 나타난 것을 확인할 수 있었다.
- 다만, 과학, 수학 이외의 교과에 대한 융합 부분도 학계에서 관심을 가질 필요가 있을 것이다. 셋째, CT에 대한 연구가 국내외에서 2010년 이후 확대되고 있었다. SW교육을 통하여 CT를 기르기 위한 학계의 노력이 가속화되고 있음을 확인할 수 있었다.
- 셋째, 알고리즘에 대한 언급은 두 학술지 모두 높게 나타났다. TOCE는 Algorithm, Processing, Procedure 등의 다른 키워드로 나타났으며 의미상으로 알고리즘을 언급한 것으로 확인할 수 있었다.
- 첫째, JKAIE는 추상화에 대한 언급이 1순위로 많이 언급되어 4순위에 그친 TOCE에 비해 상대적으로 매우 높게 나타났다. 추상화는 2015 개정교육과정에서 중요하게 언급된 부분이 국내 학술지에 자주 언급될 수 있는 일부 요인으로 추론할 수 있으나 상대적으로 자동화에 대한 언급은 낮게 나타났다.
- 추상화와 알고리즘의 언급 횟수가 상대적으로 매우 높은 것으로 나타났으며, 시뮬레이션은 매우 낮게 나타난 것을 확인할 수 있다.
후속연구
- CT의 정의 및 CT 구성요소에 대한 다양한 연구는 새로운 논의를 촉발하여 CT의 개념에 대한 학문적 성과를 가져올 수 있을 것으로 기대된다. 또한 CT와 CT 구성요소에 대한 분류와 정의를 정립되어 이를 교육 현장에 적용할 수 있는 연구가 꾸준히 진행되어야 할 것이다.
- CT의 정의 및 CT 구성요소에 대한 다양한 연구는 새로운 논의를 촉발하여 CT의 개념에 대한 학문적 성과를 가져올 수 있을 것으로 기대된다. 또한 CT와 CT 구성요소에 대한 분류와 정의를 정립되어 이를 교육 현장에 적용할 수 있는 연구가 꾸준히 진행되어야 할 것이다.
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