불확실한 미래를 살아가야 하는 미래 세대들이 배양해야 할 핵심역량은 무엇인가에 대한 논의가 뜨겁다. 미래 사회는 소프트웨어에 의해 작동되는 소프트웨어 중심사회가 될 것으로 예측하고 있다. 이러한 상황에서 전 세계적으로 소프트웨어 교육에 대한 관심이 폭발적으로 증가하고 있는 상황이며, 소프트웨어 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 계발에 대한 관심도 증가하고 있는 상황이다. 이와 더불어 컴퓨팅 사고력은 무엇이며, 어떤 역량들로 구성되는 가에 대한 논의도 활발하게 진행되고 있으나, 컴퓨팅 사고력을 구성하는 역량 요소들 간의 관계에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 상황이다. 이런 문제점을 해결하고자 본 연구는 다음과 같은 단계로 진행하였다. 첫째, 컴퓨팅 사고력의 5가지 역량 요소를 선정하였다. 둘째, 컴퓨팅 사고력의 역량 요소 간 관계성을 분석할 수 있는 경로 도형을 설정하였다. 셋째, 컴퓨팅 사고력을 검사할 수 있는 검사도구를 선정하였다. 넷째, 초등학교 3학년부터 6학년까지의 학생 801명을 대상으로 컴퓨팅 사고력 검사를 실시하였다. 다섯째, 컴퓨팅 사고력 검사 결과를 바탕으로 다양한 관점의 분석을 실시하여 시사점을 도출하였다.
불확실한 미래를 살아가야 하는 미래 세대들이 배양해야 할 핵심역량은 무엇인가에 대한 논의가 뜨겁다. 미래 사회는 소프트웨어에 의해 작동되는 소프트웨어 중심사회가 될 것으로 예측하고 있다. 이러한 상황에서 전 세계적으로 소프트웨어 교육에 대한 관심이 폭발적으로 증가하고 있는 상황이며, 소프트웨어 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 계발에 대한 관심도 증가하고 있는 상황이다. 이와 더불어 컴퓨팅 사고력은 무엇이며, 어떤 역량들로 구성되는 가에 대한 논의도 활발하게 진행되고 있으나, 컴퓨팅 사고력을 구성하는 역량 요소들 간의 관계에 대한 연구는 상대적으로 미흡한 상황이다. 이런 문제점을 해결하고자 본 연구는 다음과 같은 단계로 진행하였다. 첫째, 컴퓨팅 사고력의 5가지 역량 요소를 선정하였다. 둘째, 컴퓨팅 사고력의 역량 요소 간 관계성을 분석할 수 있는 경로 도형을 설정하였다. 셋째, 컴퓨팅 사고력을 검사할 수 있는 검사도구를 선정하였다. 넷째, 초등학교 3학년부터 6학년까지의 학생 801명을 대상으로 컴퓨팅 사고력 검사를 실시하였다. 다섯째, 컴퓨팅 사고력 검사 결과를 바탕으로 다양한 관점의 분석을 실시하여 시사점을 도출하였다.
There is a hot debate about what the core competencies of future generations, who have to live an uncertain future, should cultivate. The future society is expected to become a Software-oriented Society driven by software. Under these circumstances, interest in software education is exploding around...
There is a hot debate about what the core competencies of future generations, who have to live an uncertain future, should cultivate. The future society is expected to become a Software-oriented Society driven by software. Under these circumstances, interest in software education is exploding around the world, and interest in cultivating computational thinking through software education is also increasing. Also, discussions about what computational thinking is and what competence factors are made up are in progress. However, the research on the relationship between the competence factors of computational thinking is relatively insufficient. In order to solve this problem, this study proceeded as follows. First, five competence factors of computational thinking were selected. Second, we defined a path model to analyze the relationships among the competence factors of computational thinking. Third, we chose a test tool to test computational thinking. Fourth, the computational thinking tests were conducted for 801 students in grades 3 through 6 of elementary school. Fifth, implications were derived by analyzing various viewpoints based on the results of the computational thinking test.
There is a hot debate about what the core competencies of future generations, who have to live an uncertain future, should cultivate. The future society is expected to become a Software-oriented Society driven by software. Under these circumstances, interest in software education is exploding around the world, and interest in cultivating computational thinking through software education is also increasing. Also, discussions about what computational thinking is and what competence factors are made up are in progress. However, the research on the relationship between the competence factors of computational thinking is relatively insufficient. In order to solve this problem, this study proceeded as follows. First, five competence factors of computational thinking were selected. Second, we defined a path model to analyze the relationships among the competence factors of computational thinking. Third, we chose a test tool to test computational thinking. Fourth, the computational thinking tests were conducted for 801 students in grades 3 through 6 of elementary school. Fifth, implications were derived by analyzing various viewpoints based on the results of the computational thinking test.
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문제 정의
본 검사도구의 특징, 검증, 활용도에 대한 내용을 [Table 3]과 같이 정리하였다. 본 검사는 생활 속에서 발생하는 문제 상황을 CT 역량을 통하여 해결할 수 있는가를 측정하는 도구이다.
본 연구에서는 CT의 구성요소간의 관계를 분석하기 위하여 이재호와 장준형(2018)이 개발한 CT 검사지를 활용하여 CT 검사를 실시하였다. 이 검사는 CT구성요소인 추상화, 문제분해, 알고리즘, 자동화, 데이터 처리의 점수가 자동화되어 추출된다.
가설 설정
본 연구에서는 CT 구성요소는 각각의 독립된 역량이 아닌 상호 간에 직·간접적으로 영향을 주고받는다는 가설을 경로 분석을 통하여 검증하였다.
제안 방법
ISTE와 CSTA(2011)의 CT 9가지 구성요소(자료수집, 자료분석, 자료표현, 문제분해, 추상화, 알고리즘과 절차, 자동화, 시뮬레이션, 병렬화)와 김성식(2019) 외가 제시한 ‘문제분해’, ‘추상화’, ‘알고리즘과 절차’, ‘자동화’의 4가지 핵심 요소를 바탕으로 학계에 제시된 의견을 수렴하여 CT의 구성요소를 5가지로 정리하였다[10][16].
추상화, 문제분해, 알고리즘, 자동화, 데이터 처리의 5가지 변인간의 상관계수에 대한 값을 도출한 결과 학년별로 [Table 4]와 같이 나타났다. 경로별로 공분산 값, 표준오차(S.E.), 검정통계량(C.R.), 유의 수준(P)을 추출하였다. 경로 도형별로 10개의 경로의 값을 각 학년별로 나타났다.
Csizmadia(2015) 외는 CT를 교실 적용 교사 가이드에 개념과 접근으로 나누어 제시하고. 논리적 추론, 알고리즘, 문제분해, 일반화(패턴), 추상화, 표현, 평가를 개념으로 반영, 코딩, 설계, 분석, 적용을 접근으로 분류하였다[14]. 이재호와 장준형(2019)은 CT의 구성요소의 빅데이터를 분석한 결과 추상화, 문제분해, 알고리즘, 시뮬레이션의 대형군집과 과학, 수학 교과군의 소형군집과 절차, 과정의 절차군의 소형군집으로 나타났다[15].
본 연구를 위해 [Table 1]과 같이 ‘추상화’, ‘문제분해’, ‘알고리즘’, ‘자동화’, ‘데이터 처리’로 분류하여 조작적 정의를 내렸다.
연구에 사용된 변인은 CT 구성요소 중에서 추상화, 문제분해, 알고리즘, 자동화, 데이터 처리이며 상관관계를 분석하여 양방향 경로 도형에 적용하였다. 분석도구는 SPSS 24.
데이터를 전처리하여 본 연구에서 적용한 케이스는 총 1,024건(3학년 100건, 4학년 258건, 5학년 452건, 6학년 214건)이다. 적용한 CT 구성요소 5가지 변인들의 경로는 상관계수(양방향 화살표)로 10개의 경로를 표시하였으며 (Fig. 2)와 같이 경로 도형을 제시하였다.
대상 데이터
이 검사는 CT구성요소인 추상화, 문제분해, 알고리즘, 자동화, 데이터 처리의 점수가 자동화되어 추출된다. CT 검사에 참여한 학생은 초등학생 801명(3학년 123명, 4학년 158명, 5학년 286명, 6학년 234명)으로 A형, B형의 2개 문항지를 검사하였으며 학생에 따라서 모두 참여한 학생, 하나만 참여한 학생, 중도 포기한 학생 등이 발생하였다. 2개의 문항에 모두 참여한 학생만 포함하였다.
본 연구는 수도권에 소재하는 3~6학년 초등학교 학생들을 대상으로 하였다. 담임교사, SW교육 지도교사의 신청을 받아 CT 검사를 [Table 2]과 같은 기간과 인원이 참여하여 실시하였다. 문항 평가와 데이터 수집은 본 연구진에서 하였다.
2개의 문항에 모두 참여한 학생만 포함하였다. 데이터를 전처리하여 본 연구에서 적용한 케이스는 총 1,024건(3학년 100건, 4학년 258건, 5학년 452건, 6학년 214건)이다. 적용한 CT 구성요소 5가지 변인들의 경로는 상관계수(양방향 화살표)로 10개의 경로를 표시하였으며 (Fig.
담임교사, SW교육 지도교사의 신청을 받아 CT 검사를 [Table 2]과 같은 기간과 인원이 참여하여 실시하였다. 문항 평가와 데이터 수집은 본 연구진에서 하였다. 정규교육과정, 캠프 등 비정규프로그램에 참여한 학생을 모두 포함하였다.
본 연구는 수도권에 소재하는 3~6학년 초등학교 학생들을 대상으로 하였다. 담임교사, SW교육 지도교사의 신청을 받아 CT 검사를 [Table 2]과 같은 기간과 인원이 참여하여 실시하였다.
데이터처리
첫째, SPSS 24.0으로 각 변인들의 기술통계치(공분산, 표준오차, 검정통계량, 유의도)를 구하였다. 둘째, 이를 AMOS로 경로분석을 하였으며 이는 경로 도형 내 변인들 간의 관계를 동시에 추정할 수 있는 분석방법이다[17].
이론/모형
검사도구는 이재호와 장준형(2018)이 개발한 CT 검사도구를 활용하였다. 본 검사도구의 특징, 검증, 활용도에 대한 내용을 [Table 3]과 같이 정리하였다.
성능/효과
0으로 갈수록 부적(-) 관계가 높다고 할 수 있다. CT 구성요소 간 연결된 경로의 상관 계수는 모두 정적(+) 관계로 상관도가 매우 높았다.
넷째, 4개의 집단인 3, 4, 5, 6학년에서 특정하게 상관관계가 낮거나 높지 않았다. 3학년과 4학년의 자동화와 문제분해의 차이(.
둘째, CT 구성요소 간의 정적(+) 관계가 매우 높은 경로는 데이터 처리와 알고리즘(평균 : +.843), 알고리즘과 문제분해(평균: +.835), 문제분해와 데이터 처리(평균: +.815)인 것으로 나타났다.
둘째, CT 구성요소 간의 정적(+) 관계가 매우 높은 경로는 데이터 처리와 알고리즘, 알고리즘과 문제분해, 문제분해와 데이터 처리로 나타났다. 즉, 알고리즘, 데이터 처리, 문제분해 3개의 CT 구성요소는 매우 밀접한 상관관계를 가지고 있다.
둘째, CT는 컴퓨터처럼 생각하는 것이라는 함정에 빠질 수 있으나 사고는 본질적으로 인간의 특성이고 역량이다. 컴퓨터는 생각하지 않기 때문에 CT는 ‘컴퓨터처럼 생각하는 것’이 아니라 ‘컴퓨터 과학자처럼 생각하는 것’이다[5].
셋째, CT 구성요소 간의 비교적 낮은 상관관계를 가지고 있는 경로는 자동화와 문제분해, 자동화와 데이터 처리, 추상화와 데이터 처리인 것으로 나타났다. 추상화, 자동화는 타 영역과 비교적 상관 계수가 낮게 나타난 것이 있어 프로그램 개발 시 CT 영역의 고른 향상을 위해서라면 특정 영역에 치우친 내용이 아닌 고른 분배가 필요할 것으로 보인다.
셋째, CT 구성요소 간의 정적(+) 관계이나 상관계수가 비교적 낮은 경로는 자동화와 문제분해(평균: +.520), 자동화와 데이터 처리(평균: +.533), 추상화와 데이터 처리(평균: +.635)인 것으로 나타났다. 자동화, 추상화 영역이 상관관계가 타 영역에 비해 낮았다.
셋째, CT는 컴퓨터 과학 분야에서만 적용되는 역량이 아닌 다른 학문을 넘어 실생활까지 발현되는 역량이다. Furber(2012)는 CT를 “우리를 둘러싼 세계의 컴퓨팅적 측면을 인식하는 과정으로 정의하고 컴퓨터 과학의 도구와 기술을 적용하여 자연 및 인공 시스템과 프로세스에 대한 이해와 추론을 하는 과정이다.
본 연구를 통해 얻을 수 있는 교육적 의의를 요약하면 다음과 같다. 첫째, CT 구성요소 간 상관관계의 파악을 통하여 교육자와 학습자가 CT 학습 과정에서 시사점을 얻을 수 있으며 둘째, 교육자는 CT 구성요소별 역량을 바탕으로 교육 프로그램 및 학습을 피드백할 수 있고 셋째, 연구자는 CT 구성요소에 균형 잡힌 교육 프로그램 개발에 시사점을 제공 받을 수 있다.
첫째, 본 연구에서 제시된 CT 구성요소 5가지(추상화, 문제분해, 알고리즘, 자동화, 데이터 처리)는 상관관계가 높은 것으로 나타났다. 이는 CT 역량이 특정한 부문에 치우치게 발현되거나 부족하지 않은 고른 분포를 보이고 있음이 확인되었다.
첫째, 상관 계수는 –1.0 ~ +1.0의 범위이며 +1.0으로 갈수록 정적(+) 관계가 높으며 –1.0으로 갈수록 부적(-) 관계가 높다고 할 수 있다.
후속연구
하지만 이예화(2019)는 CT 관련 연구가 확대되고 있는 반면 CT를 어떻게 형성하고 촉진할 수 있는지에 대한 교육적 현상을 관찰하고 그 과정을 심층적으로 분석하는 연구는 부족하다고 하였다[4]. CT에 대한 연구가 교수학습도구나 프로그램의 개발뿐만 아니라 CT 교육을 현장에 적용하기 위한 CT 구성요소간의 심층적인 분석 연구가 필요하다.
본 연구에서 제시된 5가지 영역은 현행 CT 구성요소에 대한 보편적인 내용으로 좀 더 세분화된 영역인 패턴 인식, 시뮬레이션, 자료구조 등의 CT 구성요소에 대한 구체적 연구가 추후 진행되어야 할 것이다. 또한, CT 검사를 단순 양적 연구가 아닌 질적 연구를 병행하여 입체적 연구가 진행될 필요가 있을 것이다.
본 연구에서 제시된 5가지 영역은 현행 CT 구성요소에 대한 보편적인 내용으로 좀 더 세분화된 영역인 패턴 인식, 시뮬레이션, 자료구조 등의 CT 구성요소에 대한 구체적 연구가 추후 진행되어야 할 것이다. 또한, CT 검사를 단순 양적 연구가 아닌 질적 연구를 병행하여 입체적 연구가 진행될 필요가 있을 것이다.
참고문헌 (17)
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Csizmadia, A., Curzon, P., Dorling, M., Humphreys, S., Ng, T., Selby, C., & Woollard, J(2015). Computational thinking-A guide for teachers.
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