[논문]디지털 트랜스포메이션 시대의 언플러그드를 적용한 컴퓨팅 사고력에 대한 효과성 분석

이명숙

doi:10.14400/jdc.2020.18.3.035

디지털 트랜스포메이션 시대의 언플러그드를 적용한 컴퓨팅 사고력에 대한 효과성 분석
Effectiveness Analysis of Computing Thinking with Unplugged in Digital Transformation 원문보기

디지털융복합연구 = Journal of digital convergence, v.18 no.3, 2020년, pp.35 - 42

초록
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디지털 트랜스포메이션은 가상과 현실간의 상호작용을 혁신하는 것이다. 이 과정에서 발생하는 복잡한 문제를 해결해야 하고, 그 방법 중 하나가 컴퓨팅 사고력이다. 따라서 본 연구는 대학에서 교양교육으로 언플러그드를 이용한 소프트웨어 교육이 컴퓨팅 사고력을 향상시키는데 효과가 있는지 살펴보는 것을 목표로 한다. 그 방법으로 전체 학년을 대상으로 한 교양 소프트웨어 수업에 컴퓨팅 사고 5개 요소를 추출한 후 언플러그드를 적용하여 수업을 진행하였다. 한 학기 16차시 수업을 진행하였고 설문지를 통해 컴퓨터 사고력 향상을 측정하였다. 그 결과 수업 이후 수강생의 컴퓨팅 사고력이 전반적으로 증가하였다. 관찰조사에서는 전 학문분야에서 컴퓨팅 사고력 요소 중 추상화 요소를 개념화하는데 어려움을 느꼈으며, 예·체능은 알고리즘 요소를, 인문학은 패턴인식 요소를 개념화하는데 더 어려움을 느꼈다. 향후 각 요소를 학문영역별로 다양한 내용의 콘텐츠를 개발하여 학습자에게 이해를 돕는 것이 필요하다.

Abstract ▼ AI-Helper

Digital transformation is about revolutionizing the interaction between virtual and reality. The complex problems that arise in this process must be solved, and one of the methods is computing thinking. Therefore, this study aims to observe whether software education that uses unplugged as liberal education is effective in enhancing computing thinking. For this, 5 elements of computing thinking were extracted and unplugged was applied to liberal software classes, and classes were conducted. During one semester, 16 sessions of classes were conducted and computing thinking enhancement was measured through surveys. As a result, the computing thinking of the students increased overall after classes. Observation surveys showed that, among computing thinking elements, students of all academic fields felt difficulties conceptualizing abstraction elements, those of arts and physical education felt more difficulties with algorithm elements, and those of the humanities felt more difficulties with pattern recognition elements. In the future, various contents for each element should be developed by academic field to aid learner understanding.

주제어

표/그림 (7)

표 Table 1. Keyword Search Papers on RISS
표 Table 2. Computing Thinking Components
그림 Fig. 1. Proposed teaching and learning model
표 Table 3. Learning and class activity steps
표 Table 4. General characteristics of respondents
표 Table 5. T-test results by major
표 Table 6. Pre-post t-test results for the survey

AI 본문요약
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문제 정의

언플러그드에 대한 연구들을 살펴보면 첫 번째는 초·중·고등학교에서 컴퓨터 프로그래밍 교육을 어떻게 할 것인가를 교육모형, 설계를 중심으로 이루어졌고 두 번째는 학업성취도를 통해 프로그램 능력이 얼마나 향상되었는가를 측정하는 학업성취도에 대한 연구, 세 번째는 컴퓨터 사고가 얼마나 향상되었는가를 측정하는 연구들로 이루어져있다. 따라서 본 연구는 대학의 소프트웨어 교양 수업에서 언플러그드를 적용하여 컴퓨팅 사고력을 향상시키는데 이용하고자 한다.
이런 경우 다양한 방법으로 소프트웨어 교육이 가능한데 특히 과학의 원리를 이해하기 어려운 학생들에게 매우 효과적이다. 따라서 본 연구에서는 급변하는 대학의 교육정책에 맞춰서 갖춰지지 않은 기존의 교육환경에 서도 가능한 언플러그드 방식으로 다양한 학문분야에 컴퓨팅 사고력을 향상시키는데 접목하고자 한다.
따라서 본 연구에서는 컴퓨팅 사고 교육에서 프로그램 교육이 아닌 언플러그드로 과학의 원리를 쉽게 접근할 수 할 수 있는 방법을 제안하고 컴퓨팅 사고력 효과를 측정 하고자 한다. 이를 위해 언플러그드와 하이브리드 교수법을 이용하여 교수자는 수업의 방향과 핵심내용을 제시하고, 학습자는 문제해결 과정을 자기 주도적으로 컴퓨팅 사고력을 키워가는 것은 철저하게 학습자 자신이 되도록 하였다.
본 연구는 대구소재 4년제 사립대학에서 컴퓨팅 사고력 향상을 목적으로 소프트웨어 교양 수업에 대하여 언플러그드를 적용한 수업이 컴퓨팅 사고력 향상에 도움을 주는지 확인하는 것을 목적으로 한다.
본 연구에서는 플립러닝 기반의 언플러그드 교육 전후의 컴퓨팅 사고력의 향상 정도를 측정하기 위해 사전·사후 검사를 시행하였다.

제안 방법

하이브리드 교수법에서 무형식학습을 없애고 기초학습, 학습자 주도학습, 심화학습으로 구성하였다. 기초 학습에서는 지식습득단계로 기초 지식을 MOOC 영상을 통해 습득한다. 사고확장 단계에서는 학습자 주도로 습득된 기초지식을 동료학습법을 통해 팀별로 이해과정을 거친다.
하이브리드 교수법 모델은 경험/성찰 단계는 실생활과 연관성을 찾기 위해 현장에 가야하는 어려움이 있어 정규수업에서 적용하기가 쉽지 않다. 따라서 본 연구에서는 이 모델을 변형해서 적용하고자 한다.
또한 수업 전과 수업 후에 학생들의 컴퓨팅 사고력 관점의 능력 향상에 효과가 나타는지 확인하기 위해 구성된 설문을 수강생들에게 실시하여 유의미한 차이를 알아 보았다.
본 논문에서는 교양수업 수강생들을 대상으로 컴퓨팅사고력 측정 도구의 변인과 관련하여 설문을 통해 수업의 효과성을 분석하기 위한 양적 분석 방법을 사용하였다. 분석 설문지는 한영신(2018)[18]에서 개발한 신뢰도가 확보된 설문 문항을 본 수업에 맞게 변경하여 사용하였다.
본 연구에서 제안된 온·오프라인 통합교육 모델은 하이브리드 교수법[17]을 변형하여 Fig. 1과 같이 완성하였다.
본 연구에서는 이를 재정의하여 교육부지침에서 자료수집, 자료분석, 구조화 부분의 문제발견 요소로 정의하고 DPAA모델의 프로그래밍을 제거하여 5단계로 재정의 하였다. 그 이유는 비전공자는 문제발견 요소과정을 거치지 않으면 분해부터 이해하는 것을 어려워하였고 실제코딩도 16차시의 주어진 시간 한계에 부딪혀 어려웠다.
본 논문에서는 교양수업 수강생들을 대상으로 컴퓨팅사고력 측정 도구의 변인과 관련하여 설문을 통해 수업의 효과성을 분석하기 위한 양적 분석 방법을 사용하였다. 분석 설문지는 한영신(2018)[18]에서 개발한 신뢰도가 확보된 설문 문항을 본 수업에 맞게 변경하여 사용하였다.
본 연구에서는 플립러닝 기반의 언플러그드 교육 전후의 컴퓨팅 사고력의 향상 정도를 측정하기 위해 사전·사후 검사를 시행하였다. 설문 도구는 총 25문항으로 플립러닝 기반의 언플러그드 교육의 효과성을 측정하기 위한 15문항, 컴퓨터 사고력 향상을 측정하기 위한 10문항으로 구성되어 있다. 컴퓨팅 사고력 향상을 측정하기 위한 문항은 인지수준(Cognitive Level) 영역과 해결 능력(Ability to Solve) 영역으로 구성된다.
언플러그드를 적용하기 위하여 하이브리드 학습법을 개선하여 새로운 온·오프라인 통합 모형을 만들고 컴퓨팅 사고의 핵심 요소 5개를 추출하여 수업을 진행하였다. 수업을 통하여 다양한 문제들을 해결하는 과정은 다양한 전공이 섞여있는 상태에서 문제 해결을 누구나 쉽게 접근할 수 있는 방법을 모색하였고 컴퓨팅 사고력 향상을 측정하였다.
언플러그드를 적용하기 위하여 하이브리드 학습법을 개선하여 새로운 온·오프라인 통합 모형을 만들고 컴퓨팅 사고의 핵심 요소 5개를 추출하여 수업을 진행하였다.
이를 위해 언플러그드와 하이브리드 교수법을 이용하여 교수자는 수업의 방향과 핵심내용을 제시하고, 학습자는 문제해결 과정을 자기 주도적으로 컴퓨팅 사고력을 키워가는 것은 철저하게 학습자 자신이 되도록 하였다. 이 연구를 통해 컴퓨팅 사고의 핵심 요소를 추출하고 이 요소와 학습 내용을 연결한다. 이는 역량 중심의 문제해결을 위한 컴퓨팅 사고 교육을 개발하는데 방향을 제시할 있을 것으로 기대한다.
따라서 본 연구에서는 컴퓨팅 사고 교육에서 프로그램 교육이 아닌 언플러그드로 과학의 원리를 쉽게 접근할 수 할 수 있는 방법을 제안하고 컴퓨팅 사고력 효과를 측정 하고자 한다. 이를 위해 언플러그드와 하이브리드 교수법을 이용하여 교수자는 수업의 방향과 핵심내용을 제시하고, 학습자는 문제해결 과정을 자기 주도적으로 컴퓨팅 사고력을 키워가는 것은 철저하게 학습자 자신이 되도록 하였다. 이 연구를 통해 컴퓨팅 사고의 핵심 요소를 추출하고 이 요소와 학습 내용을 연결한다.
그 대신 알고리즘 요소에서 문제해결 방법을 최대한 자연어로 상세히 표현하게 하였고 Python언어로 바꿔주는 작업에 이해도가 더 높았다. 이에 Table 2와 같이 문제발견, 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘 요소로 컴퓨팅사고 요소를 재정의 하였다.
자료 처리방법은 리커트 4점 척도로 구성하였으며 ‘매우그렇다’는 4점, ‘그렇다’는 3점, ‘그렇지않다’는 2점, ‘매우그렇지않다’는 1점으로 하여 분석하였다.
플립 러닝 기반의 언플러그드 학습이 컴퓨팅 사고력에 대한 변화를 살펴보기 위해 프로그래밍 교육 전후에 검사를 시행하였다. 검사는 동일한 설문지로 시행하였으며 리커트 4점 척도로 설문 결과 값에 대한 대응표본 t-검정을 수행하였다.
1과 같이 완성하였다. 하이브리드 교수법에서 무형식학습을 없애고 기초학습, 학습자 주도학습, 심화학습으로 구성하였다. 기초 학습에서는 지식습득단계로 기초 지식을 MOOC 영상을 통해 습득한다.
이것은 학습자가 주도적으로 온라인과 오프라인에서 자유롭게 경험하고, 경험에 대한 성찰을 통해 학습하는 단계이다. 하이브리드 교수법에서 학습자 경험학습인 무형식 학습을 형식학습으로 포함시켜 심화학습으로 구체화 하였다.

데이터처리

플립 러닝 기반의 언플러그드 학습이 컴퓨팅 사고력에 대한 변화를 살펴보기 위해 프로그래밍 교육 전후에 검사를 시행하였다. 검사는 동일한 설문지로 시행하였으며 리커트 4점 척도로 설문 결과 값에 대한 대응표본 t-검정을 수행하였다. 전공계열별 전체 영역에 대한 대응표본 t-검정의 분석내용은 Table 5와 같다.
자료 처리방법은 리커트 4점 척도로 구성하였으며 ‘매우그렇다’는 4점, ‘그렇다’는 3점, ‘그렇지않다’는 2점, ‘매우그렇지않다’는 1점으로 하여 분석하였다. 설문조사의 결과는 IBM SPSS Statics 프로그램을 사용하였다. 언플러그드를 이용한 플립러닝 기반의 프로그래밍 효과성 측정은 기술 통계, 컴퓨팅 사고력 향상 측정은 대응표본 t검정(Paired t-Test)을 통해 통계적으로 검정하였다.
설문조사의 결과는 IBM SPSS Statics 프로그램을 사용하였다. 언플러그드를 이용한 플립러닝 기반의 프로그래밍 효과성 측정은 기술 통계, 컴퓨팅 사고력 향상 측정은 대응표본 t검정(Paired t-Test)을 통해 통계적으로 검정하였다.

이론/모형

본 논문은 교양 수업에서 소프트웨어 수업을 하기 위한 방법으로 언플러그드를 적용하였다. 언플러그드를 적용하기 위하여 하이브리드 학습법을 개선하여 새로운 온·오프라인 통합 모형을 만들고 컴퓨팅 사고의 핵심 요소 5개를 추출하여 수업을 진행하였다.
교양수업으로 전 학년을 대상으로 모든 전공계열과 학년 구별 없이 들을 수 있는 수업이므로 수업에 대한 기초지식의 차이가 매우 큰 편이다. 이를 해결하기 위한 방법으로 하이브리드 교수법을 적용하였고 기초지식 습득 단계에는 플립러닝을 활용하였다. 수업 참여자 68명 모든 응답자가 응답하였고 표본의 통계학적 특성은 Table 4와 같다.
이브리드 교수법을 연구하였다. 하이브리드 교수법은 형식학습과 무형식학습으로 구분하였다.

성능/효과

정선호(2019)는 대학의 신입생을 대상으로 컴퓨팅 교양 수업에서 다양한 문제를 해결하는 과정에서 컴퓨팅 사고력 향상에 효과가 있는지 검증하였다. 5개의 요인으로 범주화하여 측정한 결과 4개의 요인인 패턴인식, 분해, 알고리즘, 프로그래밍은 높게 나타났으나 1개의 요인인 추상화는 기준치보다 낮게 나타나는 결과를 보였다. 컴퓨터 사고력 관련 교육이 점점 확대되고 있는 시점에 특정 요소만으로 구분하는 것에 한계가 있으며 설문 문항을 통하여 컴퓨팅 사고력 구성요소에 대한 측정은 할 수 있다고 하더라도 컴퓨팅 사고력 역량 그 자체를 측정하는 것은 쉽지 않기 때문에 많은 연구가 필요하다고 하였다.
그 이유는 비전공자는 문제발견 요소과정을 거치지 않으면 분해부터 이해하는 것을 어려워하였고 실제코딩도 16차시의 주어진 시간 한계에 부딪혀 어려웠다. 그 대신 알고리즘 요소에서 문제해결 방법을 최대한 자연어로 상세히 표현하게 하였고 Python언어로 바꿔주는 작업에 이해도가 더 높았다. 이에 Table 2와 같이 문제발견, 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘 요소로 컴퓨팅사고 요소를 재정의 하였다.
그러나 계열별 사전-사후의 평균 차이를 보면 예·체능, 의학, 자연, 인문·사회, 공학 계열 순으로 큰 차이를보였다.
10이다. 이와 같은 결과를 통해 언플러그드 기반의 소프트웨어 교육이 컴퓨팅 사고력 향상에 도움이 되었으며, 관심 또한 높아졌음을 확인 할 수 있었다.
10이다. 이와 같은 결과를 통해 언플러그드 기반의 소프트웨어 교육이 컴퓨팅 사고력 향상에 도움이 되었으며, 관심 또한 높아졌음을 확인 할 수 있었다.
전공 계열별 측정 결과에서는 인문·사회와 공학 계열에서 유의미한 결과를 보였고 나머지 계열은 의미가 없었다.

후속연구

그러나 컴퓨팅 사고력 구성요소에 대한 측정은 할 수 있다고 하더라도 컴퓨팅 사고력 역량 그 자체를 측정하는 것은 쉽지 않다. 다만 언플러그드 교육과정을 적용한 것은 컴퓨터 없이 누구나 컴퓨터 교육을 할 수 있는 방법을 제시하였다는 점과 미미하지만 컴퓨팅 사고의 각 구성요소별 효과를 알 수 있었다는 점에서 차후 컴퓨팅 사고력의 역량을 측정하는 연구에 도움이 될 것이다. 향후 다양한 언플러그드 콘텐츠를 개발하여 컴퓨팅 사고 요소별 사전-사후 효과를 검정할 것이다.
그러나 계열별 사전-사후의 평균 차이를 보면 예·체능, 의학, 자연, 인문·사회, 공학 계열 순으로 큰 차이를보였다. 비전공자를 위한 수업 방법으로 연구할 필요성을 보였으며, 표본수의 한계가 있지만 향후 계열별로 학습이 이루어질 때 추가 연구가 필요하다.
이 연구를 통해 컴퓨팅 사고의 핵심 요소를 추출하고 이 요소와 학습 내용을 연결한다. 이는 역량 중심의 문제해결을 위한 컴퓨팅 사고 교육을 개발하는데 방향을 제시할 있을 것으로 기대한다.
비전공자를 위한 수업 방법으로 연구할 필요성이 있다. 표본수의 한계가 있지만 향후 계열별로 학습이 이루어질 때 추가 연구가 필요하다.
다만 언플러그드 교육과정을 적용한 것은 컴퓨터 없이 누구나 컴퓨터 교육을 할 수 있는 방법을 제시하였다는 점과 미미하지만 컴퓨팅 사고의 각 구성요소별 효과를 알 수 있었다는 점에서 차후 컴퓨팅 사고력의 역량을 측정하는 연구에 도움이 될 것이다. 향후 다양한 언플러그드 콘텐츠를 개발하여 컴퓨팅 사고 요소별 사전-사후 효과를 검정할 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	언플러그드는 어떤 학생에게 많이 사용되고 효과적인가?	언플러그드는 컴퓨터 없이 컴퓨팅 사고를 향상시킬 수 있는 학습 활동이다. 주로 놀이를 통하여 과학의 원리를 이해하는 학습 활동으로 초·중등 학생에게 많이 사용되나 소프트웨어에 대한 지식이 전혀 없는 비전공 학생에게도 매우 효과적이다. 주로 본격적인 프로그램 수업 전에 원리를 이해하기 위한 방법으로 상황과 문제를 제시하기, 문제 해결하기, 실생활 적용의 단계로 진행하고 있다.
	디지털 트랜스포메이션이란?	디지털 트랜스포메이션은 가상의 디지털 데이터/정보를 활용해서 현실의 제품/서비스 등에 적용되어 이들 간의 상호작용을 혁신하는 것이다. 이러한 패러다임 변화로 문제를 접근하는 우리의 사고 전환도 필요한 시기이다.
	컴퓨팅 사고력의 교육 목적은?	컴퓨팅 사고력의 교육 목적은 복잡한 문제를 창의적으로 문제를 해결하는데 있어 컴퓨팅 사고를 기반으로 효율적인 문제 해법을 찾는 것이다. Wing(2006, 2008)[12]은 컴퓨팅 사고의 핵심은 추상화와 자동화라고 밝힌 바 있으며, Barr와 tephenson(2011)[13]은 자료수집, 자료분석, 자료제시, 문제분해, 추상화, 제어구조,알고리즘 및 절차, 분석과 모델 타당화, 자동화, 병렬화,시험 및 검증, 시뮬레이션의 12가지 단계로 세분화하여 제시하였다.

저자의 다른 논문 :

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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