[논문]Case Study on Problem-based Programming Classes in Software Education for Non-Computer Science Majors

Seo, Joo-Young; Shin, Seung-Hun

doi:10.9708/jksci.2020.25.04.213

Case Study on Problem-based Programming Classes in Software Education for Non-Computer Science Majors 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.25 no.4, 2020년, pp.213 - 222

Seo, Joo-Young (Da-San University College, Ajou University) , Shin, Seung-Hun (Da-San University College, Ajou University)

초록
AI-Helper

최근 소프트웨어 교육의 필요성에 대한 인식이 전 세계적으로 확산됨에 따라 우리나라도 정부 주도로 소프트웨어 의무 교육을 수행하고 있다. 대학에서의 소프트웨어 기초교육은 다양한 시행착오를 거쳐 안정화 되고는 있지만, 학생들의 비자발적 수강으로 인한 학습 동기 부족과 프로그래밍에 대한 높은 체감 난이도는 여전히 해결해야 할 문제로 남아 있다. 본 논문에서는 컴퓨팅 사고 역량 배양을 목적으로 문제 중심 프로그래밍 교과로 설계 및 운영된 컴퓨터과학 비전공 학생 대상 수업 사례를 수업 평가 결과를 이용해 비교하였다. 비교 결과, 문제의 용도를 문법 설명 보조재로 확대하고 전공 친화형 문제 비율을 확대 운영한 사례에서는 학습자들의 응답이 더 높은 점수에 집중되었고 응답 평균은 약 7% 향상되었다. 이는 학습자들이 느끼는 교과에 대한 체감 난도가 낮아졌음을 의미한다.

Abstract ▼ AI-Helper

Recently, as awareness of the need for software education has spread worldwide, the government of Korea has led compulsory software education also. Basic software education in universities has been stabilized through various trials and efforts. However, due to software classes are mandatory, students not only could not have motivation for learning but also have treated programming course as a difficult subject. In this paper, two programming classes, which were designed and managed as a problem-oriented programming class for the purpose of cultivating computational thinking for the non-computer science students, are compared using the lecture assessment results. As a result, in the case of expanding the use of the problem as a grammatical explanation aid and expanding the ratio of major-friendly problems, the student's responses were concentrated on higher scores and the response average improved by about 7%. It means that the level of difficulty experienced by learners is lowered.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Lecture Structure
표 Table 1. Exercise Sample
표 Table 2. Example of Grammar Description Style
그림 Fig. 2. Major-friendly Problem Ratio
표 Table 3. Quiz Samples
표 Table 4. Questions for the Lecture
표 Table 5. Questions for the Professor
그림 Fig. 3. Response Distribution of the Lecture Assessment
표 Table 6. Lecture Assessment Result of the Lecture
그림 Fig. 4. Response Distribution of the Professor Assessment
그림 Fig. 5. Assignment Submission Rate (%)
표 Table 7. Lecture Assessment Result of the Professor
표 Table 8. Student Comments for the Lecture

AI 본문요약
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문제 정의

따라서, 컴퓨팅 사고 역량 배양을 위한 프로그래밍 교육에서 학습자의 전공은 기존 연구에서 충분히 고려되지 못한 것이 사실이다. 따라서 본 논문에서는 이를 살펴보고자 한다.
따라서 개별 교과의 설계자 역량이나 강의를 개설하는 학과의 요구에 따라 차이가 있겠으나 소프트웨어 교육에서 소프트웨어 문해와 프로그래밍을 배제하기보다는 이들을 디지털 사회를 살아가는 사람으로서 반드시 알아야 하는 지식으로, 또한, 학습을 위한 도구로 충실히 활용하되 교육의 효과성을 확보할 수 있는 방법의 고안을 통해 학생들이 느끼는 어려움을 완화시켜 강의 만족도를 재고하는 것이 바람직하다. 따라서 본 논문에서는 학습자 강의 만족도를 높이기 위한 한 방법으로 문제 중심 소프트웨어 교과에서 문제의 유형 변화와 활용폭 확대에 주목하고 이들의 영향을 살펴본다.
한편, 두 번째 학기(사례 2)에는 사례 1과 교과의 기본적인 구조는 공유하되 수강생의 전공과 관련된 내용을 다루는 문제 비율을 사례 1에 비해 확대하고, 문법 학습 과정(Step 1)에도 문제를 활용한 교육을 수행하였다. 본 논문에서는 이 두 사례의 운영 결과를 수강생들의 수업 평가 결과를 이용해 비교하고, 이를 바탕으로 문제 중심 소프트웨어 기초교과에서 문제의 유형 변화와 활용폭 확대가 학습자의 강의 만족도에 미치는 영향을 살펴본다.
또한, 사례 2에서는 줄어든 문법 설명 부분을 문법에 대한 이해를 돕기 위한 목적의 문제들로 대신했다. 우선, 학습한 문법 중 대표적인 것을 이해하고 있는지 학생들 스스로 확인할 수 있도록 하기 위한 퀴즈 문제를 문법 설명 직후에 제공하였다. 퀴즈는 표 3에 제시된 것과 같이 짧은 시간 내에 해결할 수 있는 문제들로 구성되어 있으며 시험 형식이 아닌 교수자와 학생들이 함께 풀어보는 형식으로 운영하여 전반적인 학생들의 이해를 도모했다.
주어진 문제는 두 개의 정수를 입력받아 이를 이용해 분수를 만들었을 때 생성되는 분수의 형태를 판단하는 것이다. 이 예제에서는 먼저 가분수 형태를 판단하는데 필요한 문법을 보인 후, 예외 상황 처리, 가분수 혹은 진분수 판단 등으로 기능을 점진적으로 확장해가며 자연스럽게 문법의 활용 방법과 프로그램 작성 시 고려해야 하는 내용 등을 제시하고 있다.

제안 방법

본 논문에서는 이 문항들 가운데 학생들의 체감 수업 난이도와 교과 구성 만족도를 확인하기 위한 문항 Q4, Q7, Q8, Q10, Q12, Q14에 대한 응답을 비교한다. 개방형 문항에 대한 응답 또한 수업 관련 의견만 수집하여 비교한다.
사례의 교과는 문제를 활용하는 용도와 문제의 유형에 차이를 두어 2개 학기 동안 운영되었다. 두 학기 모두 앞서 기술한 기본 구조를 따르고 있으나, 첫 번째 학기(사례 1)에는 수강생들의 전공에 대한 고려 없이 기존 컴퓨터과학 도메인에서 널리 활용되는 문제를 중심으로 교과를 구성하여 운영하였다. 한편, 두 번째 학기(사례 2)에는 사례 1과 교과의 기본적인 구조는 공유하되 수강생의 전공과 관련된 내용을 다루는 문제 비율을 사례 1에 비해 확대하고, 문법 학습 과정(Step 1)에도 문제를 활용한 교육을 수행하였다.
한편, 강의 만족도는 교수자의 준비와 태도에 의해서도 영향을 받을 수 있다. 따라서 강의 만족도 분석 결과에서 교수자에 의한 영향이 배제되어야 하므로 교수에 대한 평가 문항을 별도로 분석하여 강의 만족도와 비교한다. 교수 만족도 분석을 위해서는 동일 설문지의 Q2, Q5, Q6에 대한 응답을 비교한다.
또한, 검정 결과를 응답 분포와 비교하여 분석 결과가 갖는 의미를 명확히 확인하기 위해 응답의 첨도(kurtosis)를 'fBasics' 패키지를 활용해 파악하였다.
먼저 사례 1과 사례 2의 강의 만족도를 문항별로 분석하여 비교하고, 교수자 만족도 분석 결과를 확인한다. 한편, 사례 1의 학습자 수는 42명인데 반해, 사례 2의 학습자 수는 22명으로 응답 분포 확인 결과 이는 정규분포를 따르지 않았다.
본 논문에서는 문제 중심으로 설계된 컴퓨터과학 비전공자 대상 프로그래밍 교과의 두 사례를 수업 평가 결과를 이용해 비교하였다. 사례 1은 학습자의 이해를 돕기 위한 목적의 '배경 지식 및 문법 설명'이 제공된 후, 응용 사례 제시를 위한 '연습문제', 컴퓨팅 사고 역량 배양과 프로그래밍 절차 교육을 위한 '프로젝트' 및 학습된 역량을 바탕으로 학생 스스로 주어진 문제를 해결하는 '미션'으로 구성해 운영되었으며, 이 과정에서 활용된 문제의 약 80%는 A 대학에서 기존 컴퓨터과학 프로그래밍 교과에 활용되었던 주제를 다루었다.
이에 추가로 학생들의 주관적 의견을 표현할 수 있도록 개방형 문항 1개가 포함되어 있다. 본 논문에서는 이 문항들 가운데 학생들의 체감 수업 난이도와 교과 구성 만족도를 확인하기 위한 문항 Q4, Q7, Q8, Q10, Q12, Q14에 대한 응답을 비교한다. 개방형 문항에 대한 응답 또한 수업 관련 의견만 수집하여 비교한다.
사례 1과 사례 2는 수업에 활용한 문제의 유형에도 차이가 있다. 사례 1에서 활용된 문제의 유형은 기존 A 대학의 컴퓨터과학 교육에 기반을 두고 있으나, 사례 2에서는 학생들의 수업 참여 의지 재고를 위해 전공과 관련된 주제를 다루는 전공 친화형 문제 비율을 증가시켰다. 그림 2는 수업 시간에 사용된 전체 문제 수 대비 전공 친화형 문제 수의 비율을 구성 요소별로 제시하고 있다.
A대학에서는 소프트웨어 기초교육 수행 결과를 지속적으로 분석하고 이를 바탕으로 소프트웨어 기초 교과의 효과성을 확대하기 위한 다양한 노력을 수행하고 있다. 사례 분석 대상 교과는 최초 설계 시 컴퓨팅 사고 역량 배양을 위한 문제 중심 교과로 설계되어 프로그래밍 언어의 문법 설명은 상세 설명 대신 기본 형식과 이를 활용한 사례로 위주로 이루어졌다. 따라서 사례 1의 경우에는 표 2에 제시된 것과 같이 도입부에 해당 학기에 필요로 하는 범위로 제한된 문법 설명이 제공되었다.
사례의 교과는 소프트웨어 기초교육에 널리 활용되는 프로그래밍 언어인 Python에 대한 이해와 활용 능력 배양을 위한 교육을 수행하되 소프트웨어 기초교육의 취지에 부합되도록 문법 중심의 프로그래밍 교육 방법을 지양하고 문제 해결 과정에서 자연스럽게 컴퓨팅 사고 역량과 문제 해결 역량이 배양될 수 있도록 그림 1과 같은 구조로 설계되었다. 즉, 매 수업 시간은 다음의 구성 요소를 포함하는 프로세스에 따라 운영된다.
A 대학의 수업 평가를 위한 설문 문항 중 강의 만족도 분석에 사용한 문항 구성은 표 4와 같다. 설문지 문항은 교수자의 태도, 수업 내용, 평가 및 수업 방식 그룹으로 구분되고 총 14개의 세부 문항들이 배분되어 있다. 수업 평가는 종강 후에 시행되고 모든 수강생은 의무적으로 설문에 참여한다.
수업 평가 결과를 비교한 본 사례 연구에서는 제한된 수업 평가 문항을 활용하여 학습자들의 강의에 대한 전반적인 인식의 변화를 확인하였다. 하지만 수집된 설문 결과에서 개별 학습자 식별이 불가능하여 세부 구성 요소 간의 상관성 및 연관성 등 세부 분석이 수행될 수 없었다는 데 한계가 있다.
박금주 등은 컴퓨터과학 비전공자 대상 소프트웨어 교육에 대한 강의 평가 결과를 바탕으로 대학 소프트웨어 교육의 문제점들을 지적했다[6]. 이 연구에서는 문제점 가운데 학생들의 소프트웨어 교육에 관한 관심 결여와 교수-학생 간 소통의 부재에서 기인한 학습 동기 부재를 가장 먼저 언급하고, 컴퓨팅 사고와 프로그래밍에 대한 이해 부족이 소프트웨어 교육의 걸림돌이 되므로 교육에 앞서 정확한 정보 전달과 동기 부여 과정의 선행을 제안하였다. 한편 이수진은 소프트웨어 교육의 시작은 컴퓨팅 사고를 갖추는 것으로 정의하고 설문 조사를 통해 학생들의 컴퓨팅 사고에 대한 이해를 고찰했다[10].
아울러 수강생 다수가 소프트웨어 교육이 의무화되기 이전의 교육과정을 거친 학생들임을 고려하면 정규 교육 과정을 통한 소프트웨어 교육 참여 경험이 전혀 없거나 적은 학생들을 대상으로 운영되는 교과이자, 기존 연구 를 통해 알려진 것과 같이 학생들이 어려움을 호소하는 프로그래밍[12]을 학습하는 교과이다. 이와 같은 교과 개설 환경은 교수자와 학생 모두에게 많은 어려움을 유발할 것으로 예상되었고, 이에 따라 해당 교과는 설계 시점에 A대 학의 소프트웨어 기초교육에서 정의하고 있는 핵심 역량인 컴퓨팅 사고 역량 배양을 목표로 하는 문제 중심 학습 기반의 프로그래밍 교과로 설계되었다.
사례 1은 학습자의 이해를 돕기 위한 목적의 '배경 지식 및 문법 설명'이 제공된 후, 응용 사례 제시를 위한 '연습문제', 컴퓨팅 사고 역량 배양과 프로그래밍 절차 교육을 위한 '프로젝트' 및 학습된 역량을 바탕으로 학생 스스로 주어진 문제를 해결하는 '미션'으로 구성해 운영되었으며, 이 과정에서 활용된 문제의 약 80%는 A 대학에서 기존 컴퓨터과학 프로그래밍 교과에 활용되었던 주제를 다루었다. 한편 사례 2에서는 사례 1과 기본적인 학습 절차는 공유하되 문제의 활용 폭을 확장하고 전공 친화형 문제의 비율을 높여 운영하였다. 세부적으로 살펴보면 '퀴즈'를 문법 설명을 보조하기 위한 용도로 도입하고, '연습문제'의 수를 확대하였으며, '프로젝트'와 '미션'에 사용된 전공 친화형 문제는 첫 번째 사례의 약 2배 수준으로 구성하였다.
한편, 두 번째 학기(사례 2)에는 사례 1과 교과의 기본적인 구조는 공유하되 수강생의 전공과 관련된 내용을 다루는 문제 비율을 사례 1에 비해 확대하고, 문법 학습 과정(Step 1)에도 문제를 활용한 교육을 수행하였다.

대상 데이터

사례 1은 학습자의 이해를 돕기 위한 목적의 '배경 지식 및 문법 설명'이 제공된 후, 응용 사례 제시를 위한 '연습문제', 컴퓨팅 사고 역량 배양과 프로그래밍 절차 교육을 위한 '프로젝트' 및 학습된 역량을 바탕으로 학생 스스로 주어진 문제를 해결하는 '미션'으로 구성해 운영되었으며, 이 과정에서 활용된 문제의 약 80%는 A 대학에서 기존 컴퓨터과학 프로그래밍 교과에 활용되었던 주제를 다루었다.

데이터처리

따라서 두 사례의 비교를 위해 윌콕슨 부호 순위 검정(Wilcoxon signed-rank test)을 수행하였으며, 분포 확인과 검정은 R에서 통계 패키지 'stats'를 활용해 진행하였다.

성능/효과

세부적 살펴보면 구성하는 모든 항목에서 전공 친화형 문제 비율이 증가되었고 특히 과제에서는 모두 전공 친화형 문제를 다루었으며, 프로젝트의 경우 사례 2가 사례 1의 2배 이상이었다. 또한, 퀴즈와 연습문제는 문법 학습을 위한 보조 도구이므로 이를 배제하고 프로젝트와 미션만을 고려하면 전공 친화형 문제 비율은 사례 1이 23.5%, 사례 2는 47.1%로 2배 이상 증가되었다. 한편 퀴즈와 연습문제에도 전공 친화형 문제를 각각 20%와 38.
이는 사례 1의 경우 과목 개발 시 전공에 대한 고려가 이루어지지 않았기 때문이며 이 비율은 순수하게 임의성에서 기인한 것이다. 문제 수를 정량적으로 살펴보면 사례 2에서 다룬 전체 문제 가운데 전공 친화형 문제의 비율은 약 40%로 사례 1에 비해 약 2배 증가되었다. 세부적 살펴보면 구성하는 모든 항목에서 전공 친화형 문제 비율이 증가되었고 특히 과제에서는 모두 전공 친화형 문제를 다루었으며, 프로젝트의 경우 사례 2가 사례 1의 2배 이상이었다.
표 6과 그림 3은 각각 강의에 대한 응답을 분석한 결과와 응답의 분포를 보인다. 사례 1은 문항별로 평균 최저 4.05에서 최고 4.225를, 사례 2는 4.36에서 4.59의 분포를 보이고, 모든 문항에서 사례 2의 점수가 사례 1에 비해 높았으며, 두 사례 간의 차이는 최소 0.19(Q10, 과제의 적절성), 최대 0.50(Q14, 난이도와 속도의 적정성)을 보였다. 하지만 윌콕슨 검정 결과에서는 모든 문항에서 두 사례의 차이가 확인되지 않았다(p>.
문제 수를 정량적으로 살펴보면 사례 2에서 다룬 전체 문제 가운데 전공 친화형 문제의 비율은 약 40%로 사례 1에 비해 약 2배 증가되었다. 세부적 살펴보면 구성하는 모든 항목에서 전공 친화형 문제 비율이 증가되었고 특히 과제에서는 모두 전공 친화형 문제를 다루었으며, 프로젝트의 경우 사례 2가 사례 1의 2배 이상이었다. 또한, 퀴즈와 연습문제는 문법 학습을 위한 보조 도구이므로 이를 배제하고 프로젝트와 미션만을 고려하면 전공 친화형 문제 비율은 사례 1이 23.
Q14)에서 이루어졌지만, 사례 2의 경우 3점 이상이 선택되었다. 이러한 결과는 각 문항에 대한 응답의 첨도를 통해서도 확인이 되는데, 모든 문항에서 사례 2의 첨도가 사례 1보다 큰 값을 가지는 것으로 확인되었다. 이는 비록 두 사례의 평균에서는 유의한 차이가 확인되지 않았지만, 사례 2 학습자들의 응답이 사례 1에 비해 평균과 첨도가 높고, 다수의 응답이 상대적으로 더 좁은 영역에 분포되어 있으므로 사례 2의 응답은 상대적으로 높은 점수에 집중되어 있음을 의미한다.
하지만 그림 5에 제시된 과제 제출 학생의 비율을 살펴보면 사례 2에서는 사례 1보다 제출 비율이 약 16% 향상되었으며, 특히 난도가 높아지는 후반 과제 제출 비율이 사례 1에 비해 높은 수준으로 유지되는 결과를 보였다. 이를 종합해 보면 전공 친화형 문제와 문제 중심 학습 방법이 상대적으로 높은 학습 효과성을 유도할 수 있으며 나아가 학생들의 중도 이탈 확률을 낮추는 데에도 기여함을 알 수 있다.
과제의 경우 두 사례에서 출제된 과제의 내용과 난이도가 서로 달라 직접적인 비교가 불가능하나 사례 2에서는 문제 해결 역량 배양에 초점을 두어 사례 1의 과제보다 문제의 길이가 상대적으로 길고 요구 사항이 더 복잡한 문제를 다루었다. 하지만 그림 5에 제시된 과제 제출 학생의 비율을 살펴보면 사례 2에서는 사례 1보다 제출 비율이 약 16% 향상되었으며, 특히 난도가 높아지는 후반 과제 제출 비율이 사례 1에 비해 높은 수준으로 유지되는 결과를 보였다. 이를 종합해 보면 전공 친화형 문제와 문제 중심 학습 방법이 상대적으로 높은 학습 효과성을 유도할 수 있으며 나아가 학생들의 중도 이탈 확률을 낮추는 데에도 기여함을 알 수 있다.
두 사례의 응답 평균은 유의한 차이를 보이지 않았으나 사례 2의 경우 사례 1에 비해 응답이 높은 점수로 집중되었고 이는 학습자들이 사례 2를 더 적절하게 판단하고 있음을 의미한다. 한편, 응답 평균의 정량적인 차이를 살펴보면 사례 2가 사례 1보다 약 7% 향상된 결과를 보였다. 개방형 질문에 대한 응답은 사례 1의 경우 학습과 수업 내용의 '어려움'이 표현되었으나, 사례 2에서는 강의 노트를 활용한 학습의 '불편함'이 언급되었다.

후속연구

하지만 수집된 설문 결과에서 개별 학습자 식별이 불가능하여 세부 구성 요소 간의 상관성 및 연관성 등 세부 분석이 수행될 수 없었다는 데 한계가 있다. 또한, 컴퓨팅 사고 역량 배양을 목표로 운영되는 교과이지만 강의의 효과성에 대한 면밀한 분석은 이루어지지 못했다. 이에 따라 소프트웨어 기초교육을 수강하는 모든 학생을 대상으로 컴퓨팅 사고 역량, 소프트웨어 문해력 등을 종합적으로 살펴보기 위한 소프트웨어 교육 효과성 분석 연구가 진행 중이다.
하지만 소프트웨어 기초교육의 기초적인 목표가 컴퓨팅 사고 역량을 바탕으로 한 문제 해결 능력 배양이자 학생들이 학습된 내용을 자신의 전공에 활용할 수 있도록 응용력을 기르는 것이라면 필요 수준 이상의 문법 학습은 학생들의 어려움만 가중할 뿐 교육적 의미가 크지 않다고 할 수 있다. 한편, 컴퓨팅 사고 역량이 프로그래밍 역량과 상관관계를 가지므로 컴퓨팅 사고 역량 배양에 집중하면 프로그래밍 역량 향상 또한 기대할 수 있을 것이다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	PBL 기반의 프로그래밍 수업의 이점은?	또한, 제시된 문제 해결을 위한 다양한 정보 습득 과정에서 학습 동기가 유발될 수 있으며 이를 통해 학습자는 자기 주도적 학습 능력을 기를 수 있다[15]. 실제로 선행 연구에서는 PBL 기반의 프로그래밍 수업에서 실제감을 가지고 논리적인 해결 방안을 고민하는 경험을 통해 학습자의 논리적 사고력과 문제 해결력이 향상될 수 있음을 보였고[16], 교육용 프로그래밍 교육 활동에서도 PBL을 적용하는 경우, 학습자들의 논리적 사고력과 문제해결능력에 유의미한 영향을 미칠 수 있음[17]이 확인되었다.
	문제중심학습(PBL)은 무엇인가?	문제중심학습(PBL)은 비구조적이고 실제적인 문제가 제시된 상황에서 자기주도적 개별학습과 효과적인 협동학습 및 전체학습을 통하여 학생들 스스로 문제를 발견하고 정의한 후, 자료와 경험의 재구성 과정을 거쳐 문제를 해결하는 과정에서 실제적인 문제해결능력을 배양할 수 있도록 하는 교육 방법이다. 또한, 제시된 문제 해결을 위한 다양한 정보 습득 과정에서 학습 동기가 유발될 수 있으며 이를 통해 학습자는 자기 주도적 학습 능력을 기를 수 있다[15].
	소프트웨어 기초교육을 교양 필수로 지정할 경우의 문제점은?	다수의 대학에서는 소프트웨어 기초교육을 위한 교과를 필수로 지정하고 여기에 대체로 3~6학점을 배정하고 있다[14]. 따라서 소프트웨어 교과는 학생들의 선택으로 수강이 이루어지는 것이 아니므로 학생들의 자발적인 수업 참여를 기대하기 어렵다. 아울러 소프트웨어 교육은 자신의 전공과 무관하다는 잘못된 인식과 교수자-학생 간 소통 부재는 소프트웨어 교육에 대한 동기 부여를 더욱 어렵게 하는 요소로 작용한다. 따라서 선행 연구에서 제시한 것과 같이 소프트웨어 교과 수강 이전에 소통을 통한 학습 동기 부여나 사고력 배양 등의 과정을 배치하는 것을 고려할 수 있다.

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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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