21세기 미래 인재에게 필요한 핵심 역량으로 컴퓨팅 사고력이 주목받고 있다. 국내외적으로 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 소프트웨어 교육이 한창이다. 그중에서 문제해결 프로그래밍 교육은 컴퓨팅 사고력 향상에 도움이 된다. CT-TDPS 학습 모형은 복잡한 문제들을 모듈화하는 분해, 추상화 사고 과정과 이를 구현하는 반복적·점증적 프로그래밍 방식인 애자일(Agile) 개발 방식을 따른다. 본 연구에서는 스크래치를 이용한 문제해결 프로그래밍 교육에 CT-TDPS 학습 모형을 적용하여 컴퓨팅 사고력 향상을 확인하고자 하였다. 연구 결과, CT-TDPS 학습 모형을 적용한 문제해결 프로그래밍 교육에서 컴퓨팅 사고력의 하위 요인인 컴퓨팅 개념, 컴퓨팅 수행, 컴퓨팅 관점에서 모두 향상이 되었음을 확인할 수 있었다. 그리고, Dr.Scratch 자동 평가 결과에 대한 t 검정 결과 실험집단에서 유의한 차이가 있음을 확인하였다.
21세기 미래 인재에게 필요한 핵심 역량으로 컴퓨팅 사고력이 주목받고 있다. 국내외적으로 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 소프트웨어 교육이 한창이다. 그중에서 문제해결 프로그래밍 교육은 컴퓨팅 사고력 향상에 도움이 된다. CT-TDPS 학습 모형은 복잡한 문제들을 모듈화하는 분해, 추상화 사고 과정과 이를 구현하는 반복적·점증적 프로그래밍 방식인 애자일(Agile) 개발 방식을 따른다. 본 연구에서는 스크래치를 이용한 문제해결 프로그래밍 교육에 CT-TDPS 학습 모형을 적용하여 컴퓨팅 사고력 향상을 확인하고자 하였다. 연구 결과, CT-TDPS 학습 모형을 적용한 문제해결 프로그래밍 교육에서 컴퓨팅 사고력의 하위 요인인 컴퓨팅 개념, 컴퓨팅 수행, 컴퓨팅 관점에서 모두 향상이 되었음을 확인할 수 있었다. 그리고, Dr.Scratch 자동 평가 결과에 대한 t 검정 결과 실험집단에서 유의한 차이가 있음을 확인하였다.
Computational Thinking(CT) is drawing attention as a core competency required for future talent in the 21st century. Software education for improving CT ability at home and abroad is in full swing. Among them, problem-solving programming education helps to improve CT ability. The CT-TDPS learning mo...
Computational Thinking(CT) is drawing attention as a core competency required for future talent in the 21st century. Software education for improving CT ability at home and abroad is in full swing. Among them, problem-solving programming education helps to improve CT ability. The CT-TDPS learning model follows the decomposition, abstraction thinking process, which modularizes complex problems, and the Agile development method, which is an iterative and incremental programming method to implement it. In this study, we tried to confirm the improvement of CT ability by applying CT-TDPS learning model to problem solving programming education using Scratch. As a result of the study, it was confirmed that in the problem solving programming education using the CT-TDPS learning model, it improved in all aspects of computing concept, computing performance, and computing perspective, which are sub-factors of CT ability. In addition, it was confirmed that there was a significant difference in the experimental group as a result of the t-test on the Dr.Scratch automatic evaluation result.
Computational Thinking(CT) is drawing attention as a core competency required for future talent in the 21st century. Software education for improving CT ability at home and abroad is in full swing. Among them, problem-solving programming education helps to improve CT ability. The CT-TDPS learning model follows the decomposition, abstraction thinking process, which modularizes complex problems, and the Agile development method, which is an iterative and incremental programming method to implement it. In this study, we tried to confirm the improvement of CT ability by applying CT-TDPS learning model to problem solving programming education using Scratch. As a result of the study, it was confirmed that in the problem solving programming education using the CT-TDPS learning model, it improved in all aspects of computing concept, computing performance, and computing perspective, which are sub-factors of CT ability. In addition, it was confirmed that there was a significant difference in the experimental group as a result of the t-test on the Dr.Scratch automatic evaluation result.
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문제 정의
CT-TDPS(CT based Test Driven Problem Solving) 학습 모형은 복잡한 문제들을 모듈화해서 반복적·점증적으로 프로그래밍하는 애자일(Agile) 개발 방식을 따른다. 본 연구에서는 스크래치를 이용한 문제해결 프로그래밍 교육에 CT-TDPS 학습 모형을 적용하여 효과성을 살펴보고자 하였다.
제안 방법
[그림 4]는 실험집단과 비교 집단에 적용한 수업 내용이다. 9~12주에서 실험집단과 비교집단에 각각 CT-TDPS 모형과 문제중심학습(PBL) 모형을 나누어 적용하였다
CT-TDPS 학습 모형의 효과성 검증에서는 학습자의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하기 위해 실험집단과 비교집단 전후검사 설계를 사용하였으며, 구체적인 연구의 실험설계는 와 같다.
그렇기에 본연구에서는 와 같이 문제해결 프로그래밍에서의 컴퓨팅 사고력 역량을 일반적 추상화 스킬 역량, 컴퓨팅 추상화 스킬 역량, 컴퓨팅 자동화 스킬 역량을 모두 포함하는 것으로 정의하였다.
두 집단 간의 동질성 여부를 검증하기 위하여 실험 처치에 앞서 사전 검사를 실시하였다.
컴퓨팅 사고력은 문제를 해결하는 사고 과정으로 정의할 수 있으며, 추상화와 자동화 과정을 거친다. 본 연구에서는 문제해결 스킬(Problem Solving Skills, PSS)관점에서 컴퓨팅 사고력의 추상화 스킬과 자동화 스킬을 정의하였다.
본 연구에서는 학습 모형의 효과를 검증하기 위하여 컴퓨팅 사고력, 문제해결성향 검사 도구를 선정하였다.컴퓨팅 사고력 검사는 자기보고식 평가 설문지를 실험 사전, 사후에 실시하였고, 학생들의 프로그래밍 산출물을 이용하여 Dr.
연구는 12주간 매주 2차시로 총 24차시 수업시간을 운영하였다(오리엔테이션, 발표, 기말시험 제외). 실험 처치 수업에 들어가기 전에 컴퓨팅 사고력 검사(자기보고식), 문제해결성향 검사를 사전에 실시하여 실험집단과 비교 집단의 동질성을 확인하였고, 수업 종료일에 컴퓨팅 사고력 검사(자기보고식), 문제해결성향 검사를 실시하고, 학생들의 스크래치 산출물을 Dr.Scratch로 평가한 후 두집단의 차이를 관찰하였다. [그림 4]는 실험집단과 비교 집단에 적용한 수업 내용이다.
연구에서 실험집단은 27명, 비교집단은 27명으로 구성된다. 실험집단과 비교집단 간의 수업 비교를 통해서 제안된 학습 모형의 효과성을 검증한다.
연구는 12주간 매주 2차시로 총 24차시 수업시간을 운영하였다(오리엔테이션, 발표, 기말시험 제외). 실험 처치 수업에 들어가기 전에 컴퓨팅 사고력 검사(자기보고식), 문제해결성향 검사를 사전에 실시하여 실험집단과 비교 집단의 동질성을 확인하였고, 수업 종료일에 컴퓨팅 사고력 검사(자기보고식), 문제해결성향 검사를 실시하고, 학생들의 스크래치 산출물을 Dr.
본 연구에서는 학습 모형의 효과를 검증하기 위하여 컴퓨팅 사고력, 문제해결성향 검사 도구를 선정하였다.컴퓨팅 사고력 검사는 자기보고식 평가 설문지를 실험 사전, 사후에 실시하였고, 학생들의 프로그래밍 산출물을 이용하여 Dr.Scratch 자동 평가를 실시하였다.
대상 데이터
본 연구의 연구 대상은 와 같이 K 교육대학교의 컴퓨터과학 비전공 1학년 학생들로 구성하였다.
본 연구의 연구 대상은 <표 4>와 같이 K 교육대학교의 컴퓨터과학 비전공 1학년 학생들로 구성하였다. 연구에서 실험집단은 27명, 비교집단은 27명으로 구성된다. 실험집단과 비교집단 간의 수업 비교를 통해서 제안된 학습 모형의 효과성을 검증한다.
데이터처리
수업 전후 수집한 컴퓨팅 사고력 자기보고식 설문 결과, Dr.Scratch 평가 결과, 문제해결성향 검사 결과에 대한 분석은 표준 통계 프로그램인 SPSS 20을 사용하였다.
실험 처치 후 두 집단 간의 컴퓨팅 사고력, 문제해결성향, Dr.Scratch 차이를 검증하기 위하여 독립표본 t 검정을 실시하였고, 집단 내 차이 비교를 위하여 대응표본 t 검정을 실시하였다.
이론/모형
컴퓨팅 사고력 평가를 위해 Brennan & Resnick(2012)이 개발한 컴퓨팅 사고 프레임워크를 기반으로 최형신 외(2015)가 개발한 스크래치 수업 후의 컴퓨팅 사고력 자기보고식 평가 설문지를 사용하였다[20].
학생들의 문제해결성향을 측정하기 위하여 Heppner와 Petersen(1982)이 개발한 Problem Solving Inventory를 박주연(2015)이 번안한 설문지를 사용하였다[7]. 본 연구에서의 검사지 신뢰도 Cronbach’s α는 0.
성능/효과
CT-TDPS 모형을 적용한 실험집단에서 컴퓨팅 사고력 자기보고식 평가 결과가 향상되었고, Dr.Scratch CT 평가에서 CT-TDPS 모형을 적용한 실험집단이 비교집단보다 높은 CT 점수를 획득하여 컴퓨팅 사고력 향상에 효과가 있음을 확인하였다.
CT-TDPS 모형이 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한 문제 해결 프로그래밍 학습 절차와 테스트주도개발의 모듈식 개발, 다양한 효과적인 프로그래밍 기법을 적용하였기에 문제해결 프로그래밍 과정에서 컴퓨팅 추상화 스킬과 자동화 스킬 향상에 긍정적인 효과가 있는 것으로 판단할 수 있다. 향후 이러한 효과의 요인을 분석하기 위한 후속 연구가 필요해 보인다.
실험집단 내에서 컴퓨팅 사고력 자기보고식 평가는 컴퓨팅 개념, 컴퓨팅 수행, 컴퓨팅 관점 하위 요인 모두에서 유의한 향상이 관찰되었다. 또, 집단 간 Dr.Scratch 자동 평가 결과에서 실험집단이 비교집단보다 유의미한 차이가 관찰되었다.
본 연구에서는 스크래치를 이용한 문제해결 프로그래밍 교육에서 CT-TDPS 학습 모형이 컴퓨팅 사고력 향상에 효과가 있음을 확인하였다.
실험 결과, 문제해결 프로그래밍 수업에서 CT-TDPS 모형을 적용한 집단이 문제중심학습(PBL) 모형을 적용한 집단보다 컴퓨팅 사고력 향상에 유의미한 차이가 있음을 확인하였다.
실험집단 내에서 컴퓨팅 사고력 자기보고식 평가는 컴퓨팅 개념, 컴퓨팅 수행, 컴퓨팅 관점 하위 요인 모두에서 유의한 향상이 관찰되었다. 또, 집단 간 Dr.
실험집단의 CT 점수가 비교집단보다 높은 평균을 보이며 유의한 차이(p<0.001)가 있음을 확인할 수 있다.
실험집단의 스크래치 산출물은 모듈로 구성되는 경향을 보이는데, 이는 CT-TDPS 모형에 적용된 테스트주도 개발 방식의 특징인 모듈화 설계, 모듈식 구현 성향이 영향을 미친 것으로 해석할 수 있으며, 모듈식 프로그래밍이 코드의 이해와 디버깅을 용이하게 하며, 결함을 발견하고 교정하는데 도움이 된다고 봤을 때, 모듈화가 프로그래밍 능력과 컴퓨팅 사고력 발달에 영향을 미친다고 판단된다.
컴퓨팅 사고력 사전 검사()와 문제해결성향 검사() 결과 모든 하위 요인들에서 비교집단과 실험 집단이 유사한 평균값을 가지며, 각 하위 요인별 평균 차이는 유의수준 0.05보다 높게 나타나 실험집단과 비교집단이 동질집단임을 확인하였다.
컴퓨팅 사고력 하위 요인인 컴퓨팅 개념(p<0.001), 컴퓨팅 수행(p<0.001), 컴퓨팅 관점(p<0.001)에서 유의하게 향상되었음을 확인할 수 있다.
Scratch 평가가 프로그래밍 CT(컴퓨팅 사고력) 지필 평가와 유의한 상관을 보인다고 하면서 [그림 1]과 같이 블룸의 텍사노미 (taxonomy)와 컴퓨팅 사고력 평가 도구와의 위치 관계를 선정하였다[19]. 해당 연구에서 컴퓨팅 사고력 평가 도구인 CTt는 이해하기, 기억하기 평가에, 베브라스는 분석하기, 적용하기 평가에, Dr.Scratch는 창조하기, 평가하기의 평가에 적합하다고 제시하였다. Dr.
후속연구
본 연구는 대학생을 대상으로 실험한 결과로 초중등 학생에게 적용하기 위해서는 후속 연구가 필요하다.
CT-TDPS 모형이 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한 문제 해결 프로그래밍 학습 절차와 테스트주도개발의 모듈식 개발, 다양한 효과적인 프로그래밍 기법을 적용하였기에 문제해결 프로그래밍 과정에서 컴퓨팅 추상화 스킬과 자동화 스킬 향상에 긍정적인 효과가 있는 것으로 판단할 수 있다. 향후 이러한 효과의 요인을 분석하기 위한 후속 연구가 필요해 보인다.
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