[국내논문]2015 개정 교육과정 초등 실과 교과서 소프트웨어와 로봇 단원 발문 분석 및 CT마중발문 개발 Study of Types of Questions Presented in Software and Robot Units of 2015 Revised Elementary School Practical Curriculum and Development of CT Trigger Questioning원문보기
2015 개정 교육과정 초등학교 6종 실과 교과서 소프트웨어 단원과 로봇 차시에 제시된 523개 발문 유형을 분석한 결과, SW 단원에서는 폐쇄적 발문이 77.1%, 개방적 발문이 22.9%로 나타났고 로봇 단원에서는 폐쇄적 발문이 74.8%, 개방적 발문이 25.2%로 나타났다. 폐쇄적 발문 중심인 SW 교과서 발문의 한계를 보완하고 교사들이 교육 목적과 활동 내용에 따라 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 다양한 컴퓨터 교육에 활용할 수 있는 CT마중발문을 개발하였다.
2015 개정 교육과정 초등학교 6종 실과 교과서 소프트웨어 단원과 로봇 차시에 제시된 523개 발문 유형을 분석한 결과, SW 단원에서는 폐쇄적 발문이 77.1%, 개방적 발문이 22.9%로 나타났고 로봇 단원에서는 폐쇄적 발문이 74.8%, 개방적 발문이 25.2%로 나타났다. 폐쇄적 발문 중심인 SW 교과서 발문의 한계를 보완하고 교사들이 교육 목적과 활동 내용에 따라 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 다양한 컴퓨터 교육에 활용할 수 있는 CT마중발문을 개발하였다.
The results of the analysis of the 523 questions presented in the six textbooks and SW and robot units in the Blosser four-step classification categories are as follows. First, in the software unit, the analysis results showed that 77.1% were closed questions and 22.9% were open questions. Second, i...
The results of the analysis of the 523 questions presented in the six textbooks and SW and robot units in the Blosser four-step classification categories are as follows. First, in the software unit, the analysis results showed that 77.1% were closed questions and 22.9% were open questions. Second, in the robot unit, the analysis results showed that 74.8% were closed questions and 25.2% were open questions. The CT Trigger Question was developed to overcome the limitations of the textbook questions, which were mainly closed questions, and to directly or indirectly induce computational thinking that teachers can utilize according to their educational content and activities.
The results of the analysis of the 523 questions presented in the six textbooks and SW and robot units in the Blosser four-step classification categories are as follows. First, in the software unit, the analysis results showed that 77.1% were closed questions and 22.9% were open questions. Second, in the robot unit, the analysis results showed that 74.8% were closed questions and 25.2% were open questions. The CT Trigger Question was developed to overcome the limitations of the textbook questions, which were mainly closed questions, and to directly or indirectly induce computational thinking that teachers can utilize according to their educational content and activities.
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문제 정의
본 연구에서는 교사 발문에 기초가 되는 교과서 발문분석을 통해 2015 개정 교육과정 6종 실과 교과서 SW단원과 로봇 차시에 제시된 발문 유형을 분석하고 분석내용을 바탕으로 폐쇄적 발문 중심의 교과서 발문을 보완하고 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 다양한 컴퓨터 교육에 활용할 수 있는 CT마중발문을 개발하였다.
이에 본 연구에서는 2015 개정 교육과정 초등학교 6종 실과 교과서 SW 단원과 로봇 차시에 제시된 발문유형을 분석하고 분석 내용을 바탕으로 현행 SW와 로봇 단원 교과서 발문의 한계를 보완하고 교사들이 학생들의 컴퓨팅 사고력 신장을 위해 교육 목적과 활동 내용에 따라 활용할 수 있는 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 발문을 개발하였다.
제안 방법
1차 검토 기간 동안 6명의 위원이 모두 동일한 의견을 보인 발문이 476개였으며 41개에 대해서는 일부 다른 의견을 제시하였으며 3개의 발문에 대해서는 이중발문으로 보고 2개로 나눌 것을 제안하였다. 또한 동일발문 내용이라도 발문의 투입 시기에 따라 다르게 분류하는 경우가 있었다.
Blosser는 [Table 1]과 같이 사고와 관련된 발문 범주로 크게 일정한 답이 정해진 폐쇄적 발문과 다양한 답이 나올 수 있는 개연적 발문으로 나누었다. 폐쇄적 발문은 지식의 회상에 의존하여 단순한 사실을 기억하게 하는 인지·기억적 발문과 기존에 획득한 정보를 바탕으로 자료들의 관계를 파악하고 재구성, 종합, 해석하게 하는 수렴적 발문으로 나누었다.
CT마중발문은 7가지 CT 문제 해결 요소(자료 수집,자료 분석, 자료 표현, 문제 분해, 패턴 인식, 추상화, 알고리즘 디자인)별로 통합·세부 발문 30개, 권고 5개, 개발 발문에 연결된 동일·연결 발문 59개를 포함하여 총 94개의 CT마중발문을 개발하였고 컴퓨터 교육 전문가집단의 상호 협의를 통해 검증되었다.
개발된 CT마중발문은 컴퓨터 교육 전문가 5인(박사1명, 박사수료 2명, 박사과정 1명, 석사1명)에게 타당도검사를 의뢰하여 수정·개선되었으며 타당도 검사 방식은 전문가 토의 방식으로 사전에 작성한 95개 CT마중발문 각각의 개별 의견서에 대한 상호 협의를 통해 이루어졌다.
먼저 해당 단원과 차시에 전체 발문을 Blosser의 발문유형 분류표로 분류할 수 있게 정리하고 분류표 설명자료와 예시 자료를 포함한 검토 의뢰서를 6명의 검토위원에게 배부하였다. 그리고 1주일 동안 위원별로 검토를 진행한 후 2차 협의를 진행하였다.
그리고 삽화 속 발문도 발문의 내용에 따라 선별하여 포함시켰으며 2가지를 묻거나 권고하는 이중 발문인 경우는 2개로 나누어 각각을 분류하였다.
넷째, 정의적 측면에서 각각의 CT 문제 해결 요소를 통합적으로 유도하는 ‘통합마중발문’과 사고 과정을 세분화하여 발문하는 ‘세부마중발문’으로 나누어서 개발한다.
3)의 정의 및 교육 예시처럼 연구자별로 CT 각각의 구성 요소에 대한 범위와 관점의 차이가 다소 존재함으로 하나의 발문이 모든 연구자들의 정의에 동시에 포함되진 않는다. 다만 (Fig. 3)와 같이 각각의 발문마다 개발 의도를 제시하여 발문 사용자가 어떤 관점에서 제시된 발문인지 확인할 수 있도록 하였고 교육 내용과 상황에 맞게 교수자가 선별하여 사용할 수 있도록 통합, 세부, 권고, 동일, 연결 발문으로 나누어 제시하였다.
또한 한국교육개발원(2016)의 CT요소 중심 DPAA(P)모델의 설명과 교수학습 유의점에 나온 표현들을 함께 반영하여 CT 7가지 요소별로 통합·세부 발문 30개, 권고 5개, 개발 발문에 연결된 동일·연결 발문 59개를 포함하여 총 94개의 CT마중발문을 개발하였다[14].
발문 분류는 컴퓨터 교육 전문가 6인(박사 1명, 박사수료 2명, 박사과정 1명, 석사 2명)을 통해 이루어졌다.먼저 해당 단원과 차시에 전체 발문을 Blosser의 발문유형 분류표로 분류할 수 있게 정리하고 분류표 설명자료와 예시 자료를 포함한 검토 의뢰서를 6명의 검토위원에게 배부하였다. 그리고 1주일 동안 위원별로 검토를 진행한 후 2차 협의를 진행하였다.
본 연구에서 학생 주도의 ‘깊은 사고’가 가능한 컴퓨팅 사고 준비 단계(자료수집, 자료 분석, 자료 표현)와 컴퓨팅 사고 단계(문제 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘 디자인)에 포함된 7가지 컴퓨팅 사고력 문제 해결 요소에 대해 현재까지 연구된 학자들의 다양한 정의와 교육 활동 예시, 발문 예시 자료들을 바탕으로 앞에서 언급한 5가지 개발 방향에 따라 개발되었다.
본 연구에서는 다양한 발문 분류 유형 중 학생들이 교사에 발문에 응답할 때 이루어지는 사고 수준을 고려하여 발문 유형을 분류하여 더욱 의미가 있다고 판단되는 Blosser의 발문 분류 체계에 따라 교과서 발문을 분류하였다[11].
본 연구에서는 선행 연구를 바탕으로 CSTA & ISTE(2011), Google for Education(2014), 김대수(2016)의 CT 문제 해결 요소를 기본으로 하되, 컴퓨팅 시스템을 활용하여 이루어지는 자동화, 병렬화, 시뮬레이션 활동은 제외하고 학생 주도의 ‘깊은 사고’를 할 수 있는 컴퓨팅 사고 준비 단계(자료수집, 자료 분석, 자료 표현)와 컴퓨팅 사고 단계(문제 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘 디자인)에 포함되는 7가지 컴퓨팅 사고력 문제 해결 요소를 바탕으로 연구를 진행하고 관련 발문을 개발하였다[4][16].
이외에도 동일한 자기 평가 발문이라도 체크리시트로 평가하는 경우는 단순 경험의 유무를 확인하는 인지·기억적 평가 발문으로 분류되지만, 동일 발문이 3단 리커드 척도 자기 평가 발문인 경우는 활동의 적절성과 활동에 대한 이해도를 스스로 판단하여 평가하는 평가적 발문으로 분류되는 경우도 있었다. 이러한 여러 이견이 있는 문항들은 전체 토의를 통해 분류 관점을 공유하고 발문의 맥락과 교수 진행 단계, 학생의 사고 과정 등을 종합적으로 고려하여 판단하였다.
폐쇄적 발문은 지식의 회상에 의존하여 단순한 사실을 기억하게 하는 인지·기억적 발문과 기존에 획득한 정보를 바탕으로 자료들의 관계를 파악하고 재구성, 종합, 해석하게 하는 수렴적 발문으로 나누었다.
대상 데이터
[Table 3]의 계열성은 교육부 고시 제2017-126호에서 제시하고 있는 중등 정보·컴퓨터 교사의 기본 이수과목을 바탕으로 총 7개의 계열로 분류한 내용 중 초등학교에 해당하는 4가지 내용을 배열하고 각 내용 요소에 맞는 성취기준을 포함시킨 것이다[24]. 그리고 2015 개정 실과 교육과정 편찬 기준에 맞게 편찬되어 일선초등학교에서 교육되고 있는 6종(교○○, 금○, 동○, 미○○, 비○, 천○) 실과 교과서를 대상으로 하며 [Table 4]과 같이 관련 성취기준에 따른 교육 내용이 나와 있는 6학년 교과서의 SW 단원과 로봇 교육 차시에 제시된 발문을 대상으로 한다.
성능/효과
6종 교과서에 제시된 발문을 유형별로 분석해 보면 SW 단원에서 폐쇄적 발문은 77.1%, 개방적 발문은 22.9%로 나타났고 로봇 교육 차시에서 개방적 발문은74.8%, 개방적 발문은 25.2%로 나타나, SW 단원과 로봇 교육 차시 모두 폐쇄적 발문이 개방적 발문보다 3배 이상 높게 나오는 것으로 확인되었다.
둘째, 발문의 유형과 수준은 학생들의 확산적 사고를촉진하기 위해 ‘높은 수준(분석, 종합, 평가)’의 발문과 ‘개방적 유형’의 발문을 우선하되, 해당 발문으로 해당 컴퓨팅 사고를 활성화하기 어렵거나 사고 방향이 모호해지는 경우에 한해서 ‘낮은 수준(지식, 이해, 적용)’ 또는 ‘폐쇄적 유형’의 발문과 권고 형태를 사용한다.
또한 세부 영역별로 살펴보면 폐쇄적 발문 중 인지·기억적 발문이 44.6%로 가장 높은 비율을 차지하고 있으며 다음으로 수렴적 발문이 31.9%로 높은 비율을 나타내고 있다.
9%로 높은 비율을 나타내고 있다. 반면에 개방적 발문 중 확산적 발문은 12.6%, 평가적 발문도 10.9%로 낮은 수준으로 확인되었다.
셋째, 발문 표현은 초등학생 수준에서 이해할 수 있도록 쉬운 단어와 간결한 표현을 사용하되, 결과를 이끌기 위한 발문보다는 문제를 해결해 가는 사고 과정에 초점을 두고 암시적·간접적 발문을 우선한다.
하지만 배당 차시 당 발문의 개수를 보면 평균 17.5차시를 운영한 소프트웨어 단원의 차시 당 평균 교과서 발문은 3.58개이고, 평균 5.8차시를 운영한 로봇 단원의 차시 당 발문 개수는 4.22개로 로봇 교육 차시에서 소프트웨어 차시보다 17.9% 더 많은 발문을 포함하고 있는 것으로 확인되었다.
후속연구
향후 본 연구에서 개발된 CT마중발문을 컴퓨터 교육현장에 투입하여 그 효과를 확인해 보고 투입 후 개선점을 반영하여 적합도와 타당도를 높일 필요가 있다.
참고문헌 (27)
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