[논문]DEVS 형식론 기반의 정보처리학습이론을 적용한 사범대생 대상 프로그래밍교육의 효과성 분석

한영신

doi:10.9717/kmms.2020.23.9.1191

[국내논문] DEVS 형식론 기반의 정보처리학습이론을 적용한 사범대생 대상 프로그래밍교육의 효과성 분석
Effectiveness Analysis of Programming Education for College of Education Student Based on Information Processing Theory Applied DEVS Methodology 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.23 no.9, 2020년, pp.1191 - 1200

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we proposed DEVS based programming education model that based on the cognitive information processing theory, not a grammatical programming education, and studied effectiveness analysis using computer thinking patterns. By creating a small range of patterns in the grammar which underlies the programming language and solving various examples through combinations, this paper shows an education method to develop problem-solving skills based on algorithmic thinking. The purpose of this study is to facilitate non-majors learn programming languages and understand patterned program structures when writing programs by patterning of control statements which the most important in learning programming.

주제어

표/그림 (12)

표 Table 1. Knowledge in cognitive psychology based programming education
그림 Fig. 1. Brain information processing and Programming challenges for solving problems[15].
그림 Fig. 2. Information processing model of learning.
그림 Fig. 3. Structure of pattern education fit cognitive learning theory[31].
표 Table 2. Elements of DEVS atomic model
그림 Fig. 4. Modeling of Information processing learning model using DEVS methodology.
표 Table 3. Corresponding contents of Information processing learning model
그림 Fig. 5. Box-and-Whisker diagram on the average (average1, average2) and the mean difference (diff_avg) of the pre-survey and the postsurvey.
표 Table 4. Personnel composition table
그림 Fig. 6. A histogram of the mean of the pre-survey and post-survey.
그림 Fig. 7. F-test results on the mean of the pre-survey and post-survey.
표 Table 5. Summary of wilcoxon test results

AI 본문요약
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문제 정의

Table 2는 DEVS 형식론의 기본 모델 즉, 원자 모델에 대한 집합과 함수로서 모형화를 위해 필요한 최소한의 명세이다. 본 논문에서는 DEVS 형식론을 이용해 프로그래밍교육에 대한 정보처리이론 모형의 기본 프로세스를 구성하는 모든 요소를 정의 및 구현한다.
본 논문은 인하대학교 비전공자학생들의 창의적 사고와 소프트웨어 입문교육에서 제어문에 대한 프로그램교육이 제어문 알고리즘의 이해 및 풀이 능력에 효과적인 영향을 미치는가를 알아보기 위한 것이다.
본 연구에서는 문법 위주의 프로그래밍교육이 아닌 정보처리 학습이론에 기반을 둔 DEVS 기반의 모델을 제시하고 컴퓨팅 사고 패턴을 이용한 프로그래밍교육의 효과도 분석에 관해 연구하였다.
본 연구에서는 프로그래밍 언어 중 파이썬 프로그램언어를 선택하고 몇 가지 알고리즘 패턴을 만들고 패턴을 이용한 프로그래밍교육인 비전공자들의 프로그래밍교육에 얼마나 효율적으로 작용하는지 분석하였다.
본 연구의 의의는 정보처리학습이론을 적용한 교육을 통해 학생들에게 프로그램작성이 다가가기 어렵다는 인식을 개선하여 접근하기 쉽게 하고 수업에 잘 따라갈 수 있는지에 대한 확인에 있다. 패턴에 따른 여러 가지 알고리즘 유형을 접해 봄으로써 막연하게 느낄 수 있는 프로그래밍에 대한 어려움을 최대한 없애고 흥미를 갖고 자신감을 키워 문제를 추상화하도록 유도하여 학생들이 알고리즘을 설계하고 프로그램을 직접 작성할 때 가지게 되는 생각 구조에 변화를 가져다주었다.

제안 방법

컴퓨팅사고 과정이 이루어지는 동안 아이디어가 떠오를 때 통찰 단계에 도달한다. 그 뒤 통찰의 결과로써 얻은 기억을 통해 축적해둔 지식을 일반화한 뒤 주어진 실전 문제를 해결하였다.
분석을 위해 인원별로 교육 전 시험점수와 교육 후 시험점수의 각 평균을 계산하여 average1, average2 변수를 생성하였으며, 그 차이를 계산하여 diff_avg 변수를 추가하였다. 또한 4.

대상 데이터

분석을 위해 인원별로 교육 전 시험점수와 교육 후 시험점수의 각 평균을 계산하여 average1, average2 변수를 생성하였으며, 그 차이를 계산하여 diff_avg 변수를 추가하였다. 또한 4.3에서 언급한 대로 학년과 단과대학의 비율을 고려해서 학년은 1학년과 2학년 이상의 학생만을 대상으로 하였다.
연구대상은 2019년 9월부터 동년 12월까지 인하대학교 학생 113명을 대상으로 한 학기 동안 진행하였으며, 113명 중 남성은 45명, 여성은 68명으로 나타났고, 1학년은 80명, 2학년 이상은 68명으로 나타났다. 학년의 비율을 고려하여 1학년과 2학년 이상을 대상으로만 분석을 진행하였다.
연구대상은 2019년 9월부터 동년 12월까지 인하대학교 학생 113명을 대상으로 한 학기 동안 진행하였으며, 113명 중 남성은 45명, 여성은 68명으로 나타났고, 1학년은 80명, 2학년 이상은 68명으로 나타났다. 학년의 비율을 고려하여 1학년과 2학년 이상을 대상으로만 분석을 진행하였다. 전공별로 살펴보면 수학 교육과 학생은 20명, 체육교육과 학생은 30명, 교육학과 학생은 22명, 비사범대 학생은 41명으로 나타났다.

데이터처리

wilcoxon 검정의 경우 대응된 두 자료가 등분산 가정은 만족하나 정규성 가정을 만족하지 못할 경우 사용하는 방법이다. 교육 전 시험점수의 평균과 교육 후 시험점수 평균의 차이가 있는지 확인하기 위해 wilcoxon 검정을 진행하였다. 교육 전 시험점수의 평균점수는 0.
교육 전 시험점수의 평균과 교육 후 시험점수의 평균의 등분산성을 확인하기 위해 F검정을 한 결과 Fig. 6 등분산성 가정을 만족하지 못해 자료에 log를 취하여 진행하였다. 그 결과 p-value가 0.
4.4 자료 분석

분석에는 통계소프트웨어 R 프로그램을 이용하였고 제어문에 대한 교육을 듣기 전의 사전시험과 교육 후의 사후시험 간의 차이를 알아보기 위해 분석을 진행하였으며, 등분산성 검정의 경우 자료에 log를 취하여 검정하였을 때 등분산 가정을 만족하는 것으로 나타났으나, 정규성 검정에서는 정규성 가정을 만족하지 못하여 wilcoxon 검정을 진행하였다.
성별로 사전 조사와 사후조사의 평균에 대한 차이가 있는지 확인하기 위해 wilcoxon 검정을 진행하였다. 남성의 경우 교육 전 시험점수의 평균점수는 0.
전공별로 사전 조사와 사후조사의 평균에 대한 차이가 있는지 확인하기 위해 wilcoxon 검정을 진행하였다. 수학교육과의 경우 교육 전 시험의 평균점수는 0.
학년별로 교육 전 시험점수와 교육 후 시험점수의 평균에 대한 차이가 있는지 확인하기 위해 wilcoxon 검정을 시행하였다. 1학년의 경우 교육 전 시험의 평균점수는 0.

이론/모형

본 연구에서 구현할 학습 모형은 DEVS 방법론을 기반으로 구성하였다. 이 모델은 프로그래밍 학습 과정에서 비전공자학생들이 학습과 관련된 자극에 집중하고 프로그래밍이 부족한 학생들을 위하여 지난 시간에 학습한 내용을 복습하고 과거 경험을 회상하는 지각을 통하여 학생들로부터 프로그래밍 정보가 흥미 있게 도전하면서 컴퓨팅사고를 하게 된다.

성능/효과

교육 전 시험점수의 평균, 교육 후 시험점수의 평균과 수업의 효과를 보기 위한 평균값 차이에 대해 상자수염도를 그려서 확인해본 결과 사전 조사의 평균에서 이상치가 발견되었다. 이는 제어문에 대한 사전지식이 있는 학생으로 사전지식이 없는 학생들에 비해 문제를 많이 풀었기 때문에 나타난 현상이다.
교육 전 시험점수의 평균과 교육 후 시험점수의 평균에 대해 정규성을 확인하기 위해 Shapiro-wilk 정규성 검정을 진행한 결과 두 집단 모두 유의하지 않은 것으로 확인되어 정규성을 만족하지 않는 것으로 나타났다. 추가로 성별에 따른 분석, 학년에 따른 분석, 단과대학에 따른 분석에 대해서도 검정한 결과 모든 집단에서 유의하지 않은 것으로 나타나 정규성을 만족하지 않는 것으로 나타났다.
즉, 교육을 듣기 전의 시험점수와 교육 후의 시험점수에 차이가 존재한다는 것으로, 제어문 교육의 효과가 있음을 의미한다. 구체적으로 비사범대에 대한 교육의 효과가 제일 크게 나타났으며, 체육교육과에 대한 교육의 효과가 제일 낮게 나타났다. 학년 단위로는 2학년이 1학년보다 프로그래밍교육의 효과가 크게 나타났으며, 전공 단위로는 비사범대에 대한 프로그래밍교육의 효과가 제일 컸고 체육교육과에 대한 프로그래밍교육의 효과가 제일 낮게 나타났다.
6 등분산성 가정을 만족하지 못해 자료에 log를 취하여 진행하였다. 그 결과 p-value가 0.2366로 유의한 것으로 확인되어 두 집단에 대해 등분산성 가정이 만족하는 것으로 나타났다. 추가로 성별에 따른 분석, 학년에 따른 분석, 전공에 따른 분석에 대해서도 검정한 결과 모든 집단에서 유의한 것으로 나타나 등분산성 가정을 만족하는 것으로 나타났다.
본 연구를 통해 정보처리이론을 문제 해결과 알고리즘교육에 방향을 맞춰 비전공자들을 대상으로 한 프로그래밍교육에 적용했을 때 학생들이 문제 해결을 위해 컴퓨팅 사고를 활용하여 학습했음을 생각할 수 있다. 학생들이 패턴을 먼저 배우고 기본예제를 배울 때, 정보처리 학습이론에 기반을 둔 DEVS 기반의 모델을 제시하고 패턴을 프로그래밍 학습 과정에 맞춰 학생들이 먼저 예제를 통해 문제 파악을 한 뒤, 문제 해결을 위한 다양한 가능성을 생각하게 되는 컴퓨팅 사고인 ‘인지적 시행착오’ 과정을 거친다.
1512점 상승하였다. 전공별로 점수를 살펴보면 교육 전 시험과 교육 후 시험 모두 비사범대의 평균점수가 제일 높게 나타났다. 반면에 체육교육과의 경우 교육 전 시험과 교육 후 시험 모두 평균점수가 제일 낮은 것으로 나타났다.
정보처리 학습이론을 기반으로 한 비전공자 대상 파이썬 언어 프로그래밍교육 과정을 수행하여 컴퓨팅 사고 패턴학습 교육 전과 패턴학습 교육 후의 시험점수 평균에 대한 분석을 통해 차이가 있는 것을 확인했다. 이러한 결과는 컴퓨팅 사고 패턴학습이 비전공자의 전략적, 도식적, 의미적 지식 획득에 효과가 있음을 의미한다.
학년 단위로는 2학년이 1학년보다 프로그래밍교육의 효과가 크게 나타났으며, 전공 단위로는 비사범대에 대한 프로그래밍교육의 효과가 제일 컸고 체육교육과에 대한 프로그래밍교육의 효과가 제일 낮게 나타났다. 즉, 모든 그룹에서 제어문 교육의 효과는 나타났지만, 그 효과의 크기는 그룹별로 다르게 나타났다.
교육 전 시험점수의 평균과 교육 후 시험점수의 평균에 대해 정규성을 확인하기 위해 Shapiro-wilk 정규성 검정을 진행한 결과 두 집단 모두 유의하지 않은 것으로 확인되어 정규성을 만족하지 않는 것으로 나타났다. 추가로 성별에 따른 분석, 학년에 따른 분석, 단과대학에 따른 분석에 대해서도 검정한 결과 모든 집단에서 유의하지 않은 것으로 나타나 정규성을 만족하지 않는 것으로 나타났다. 이는 교육 전 점수의 경우 대체로 문제를 잘 풀지 못해 낮은 점수에서 높은 빈도가 나타나고, 교육 후 점수의 경우 여전히 문제를 잘 풀지 못하거나 완벽히 이해하여 높은 점수를 맞아 극단적인 점수가 나타난 것으로 파악된다.
2366로 유의한 것으로 확인되어 두 집단에 대해 등분산성 가정이 만족하는 것으로 나타났다. 추가로 성별에 따른 분석, 학년에 따른 분석, 전공에 따른 분석에 대해서도 검정한 결과 모든 집단에서 유의한 것으로 나타나 등분산성 가정을 만족하는 것으로 나타났다.
본 연구의 의의는 정보처리학습이론을 적용한 교육을 통해 학생들에게 프로그램작성이 다가가기 어렵다는 인식을 개선하여 접근하기 쉽게 하고 수업에 잘 따라갈 수 있는지에 대한 확인에 있다. 패턴에 따른 여러 가지 알고리즘 유형을 접해 봄으로써 막연하게 느낄 수 있는 프로그래밍에 대한 어려움을 최대한 없애고 흥미를 갖고 자신감을 키워 문제를 추상화하도록 유도하여 학생들이 알고리즘을 설계하고 프로그램을 직접 작성할 때 가지게 되는 생각 구조에 변화를 가져다주었다.
이는 위에서 분석한 성별 점수 차이와 비교하면 교육학과와 비사범대의 경우 여성의 비율이 높고, 체육교육과의 경우 남성의 비율이 높아서 여성의 점수 상승 폭이 높게 나타난 것으로 판단된다. 평균점수 상승 폭은 비사범대가 1.15점으로 제일 높게 상승하였고, 체육교육과의 경우 0.31점으로 제일 낮게 상승하였다. 즉, 제어문 교육을 통해 제일 큰 효과가 나타난 전공은 비사범대이며, 제일 적게 효과가 나타난 전공은 체육교육과다.
구체적으로 비사범대에 대한 교육의 효과가 제일 크게 나타났으며, 체육교육과에 대한 교육의 효과가 제일 낮게 나타났다. 학년 단위로는 2학년이 1학년보다 프로그래밍교육의 효과가 크게 나타났으며, 전공 단위로는 비사범대에 대한 프로그래밍교육의 효과가 제일 컸고 체육교육과에 대한 프로그래밍교육의 효과가 제일 낮게 나타났다. 즉, 모든 그룹에서 제어문 교육의 효과는 나타났지만, 그 효과의 크기는 그룹별로 다르게 나타났다.
3977점 정도로 높았다. 학년별 분석에서는 2학년이 1학년보다 교육 전 시험, 교육 후 시험 모두 평균점수가 높았으며, 평균점수 상승 폭 또한 1학년이 2학년보다 높게 나타났다. 즉, 제어문 교육의 효과는 2학년이 1학년보다 높게 나타난 것이다.

후속연구

한계점으로, 새 방법론을 적용한 교육은 2015 개정 교육과정의 영향을 거의 받지 않은 학생들의 학습 후 수준을 평가한 것으로 개정 교육과정을 거친 학생들은 새 방법론을 적용했을 때 교육 전후의 평가결과 변화가 예상되어 향후 추가적인 연구가 필요하다.

질의응답

핵심어	질문	논문에서 추출한 답변
	컴퓨팅 사고력이란 무엇인가?	Wing 교수에 의해 처음 소개되었다. 이는 문제를 인식하고 컴퓨터 시스템을 이용하여 효율적으로 해결할 수 있도록 하는 사고 과정이다[28]. 영국의 BCS(British Computer Society) 에서는 ‘문제와 해결 방법을 구조화하여 정보처리 에이전트가 효과적으로 일을 처리할 수 있도록 표현하는 사고 과정’으로 컴퓨팅 사고를 정의하고 있으며, 미국의 컴퓨터과학교사협회(CSTA)는 국제 교육공학 협회(ISTE)와 공동으로 컴퓨팅 사고력의 구성요소를 자료수집 (data collection), 데이터 분석(data analysis), 데이터 표현(data representation), 문제 분할(problem decomposition), 추상화(abstraction), 알고리즘 및 프로시저(algorithm & procedures), 자동화(automation), 시뮬레이션(simulation), 병렬화 (parallelization) 등의 9가지로 요약하였다[29].
	비전공자학생들이 컴퓨터 프로그래밍 수업에 겪고있는 어려움의 이유는 무엇인가?	일반적으로 비전공자학생들은 컴퓨터 프로그래밍 수업에 대하여 프로그래밍 언어 공부에 대한 부담보다 컴퓨터 시스템의 구조와 그 처리 과정에 관련된 지식의 결핍으로 인해 두려움과 어려움을 겪고 있다. 컴퓨팅 사고를 기반으로 한 문제 해결 능력을 향상할 수 있는 프로그래밍 수업방식이 중요하다는 인식 또한 가지고 있는 편이다[5].
	정보과학에서 설정한 핵심 역량은 무엇인가?	현대 사회는 소프트웨어를 통한 창조와 혁신이 일상이 되어 새로운 소프트웨어가 곧 국가와 기업의 성장 동력이 되는 소프트웨어 중심사회로 향하고 있다[1]. 2015년 9월 발표된 개정 교육과정에 따르면, 정보과학은 소프트웨어교육의 역할을 강조하며 학생들이 컴퓨팅 사고(Computational Thinking)를 기반으로 현대 사회에서 발생하는 복합적 문제를 분석 및 구조화하고, 문제 해결을 위한 알고리즘 설계와 프로그래밍을 통해 창의적으로 문제 해결을 해나갈 수 있게 하는 것을 핵심 역량으로 설정하였다[2-3].

참고문헌 (32)

B. Moon and U. Kim, Computing Thinking, Infinitybooks Publisher, Goyang, South Korea, 2017.
Ministry of Education, 2015 Revised Curriculum, 2015.
Ministry of Education, 2015 Software Operating Instructions, 2015.
O. Han, Software Starting with a Book, Sung-Kyun-Kwan University Press, Jongno-gu, Seoul., 2019.
J. Lee and K. Lee, "The Effects of Metaphoric Instruction on Novice's Learning of C Language Programming," Journal of Cognitive science, Vol. 9, No. 4, pp. 75-93, 1998.
S. Oh, Effect of Logical Thinking in Vocational High School Programming Instruction on the Squeak Language, Master's Thesis of Graduate School of Korea National University of Education, 2007.
A. Kay, "Computers, Networks and Education," Scientific American, pp. 138-148, 1991.
I. Park, "Science Teachers' Perceptions on Scientific and Creative Problem Solving," Journal of the Korean Association for Science Education, Vol. 31, No. 2, pp. 314-327, 2011.
E. Baek, An Analysis of Students' Creative Thinking and Critical Thinking illuminated and Teachers' Role in Problem-Based Learning(PBL) Environment : Focusing on Elementary School Science Classrooms, Doctoral Thesis of Graduate School Ewha Womans University, 2007.
H. Song, "Instructional Design Principles for Enhancing Creative Problem Solving Skills," The Journal of Yeolin Education, Vol. 15, No. 3, pp. 55-73, 2007.
H. Lee, An Analysis of Variables Effecting on Scientific Problem Finding Abilities of Elementary School Students, Doctoral Thesis of Graduate School Ewha Womans University, 2004.
Korean Educational Development Institute, Scientific Gifted Discrimination Tool Development Research, Seoul, 1997.
Korean Educational Development Institute, Development of Creative Problem Solving Test, Seoul, 2001.
G.M. Weinberg, The Psychology of Computer Programming, Van Nostrand Reinhold Publisher, New York., 1971.
J. Kwon, "A Study on the Relationship between SW Programming Education and Creative Problem Solving," Journal of the Society of e-Learning, Vol. 3, No. 1, pp. 1-9, 2018.
Y. Jon and J. Kim, "New Apporach to Teaching Creativity : Problem Finding," Korean Journal of Educational Research, Vol. 41, No. 3, pp. 215-238, 2003.
J. Ha, "A Study of the Relations among Problem Finding, Creative Thinking and Creative Personality," The Korean Journal of Educational Psychology, Vol. 17, No. 3, pp. 99-115, 2003.
J. Ha, "On Problems In Problem Finding Research," The Korean Journal of Educational Psychology, Vol. 19, No. 4, pp. 917-932, 2005.
Korea Institute of Curriculum and Evaluation, OECD / PISA 2003 Assessment Framework and Sample Tasks, ORM 2004-25-1, 2004.
Korean Society for Educational Evaluation, Educational Evaluation Thesaurus, Hak-jisa, Mapo-gu, Seoul,. 2004.
H. Jang, Impect Analysis on Netlogo Programming Advantage of Learning Motivation, Master's Thesis of Graduate School of Ajou University, 2013.
K. Son, The Development and Application to Computer Programming Education Using Arduino, Professional Graduate School of Gyeongin National University of Education, 2013.
S. Ahn, Effect of Programming Learning Using Picoboard on Programming Interest and Metacognitnion of Middle School Students, Master's Thesis Graduate School of Korea National University of Education, 2013.
S. Yoo, The Effect of the STEAM-based Robot Learning on the Creativity of Elementary ITGifted Students, Master's Thesis Graduate School of Korea National University of Education, 2013.
D. Sim, Effects of Learning of Visual Basic and Scratch Programming on the Logical Thinking and Problem Solving Ability, Master's Thesis Graduate School of Korea National University of Education, 2013.
S. Chae, The Effect of EPL Scratch Programming Combined with PBL and Storytelling Method, Master's Thesis of Graduate School of Kyungin University of Education, 2012.
J. Jo, The Development of Learning Program Using Scratch to Foster Logical Thinking Ability of Middle School Students in Technology Education, Master's Thesis Graduate School of Korea National University of Education, 2012.
M.J. Wing, "Computational Thinking," Communications of the ACM, Vol. 40, No. 3, pp. 33-35, 2006.

상세보기
CSTA & ISTE, Computational Thinking in K12 Education Teacher Resource Second Edition(2011). https://www.iste.org/docs/ctdocuments/ctteacher-resources_2ed-pdf.pdf?sfvrsn2
Korea Education Development Institute, Korea Education and Research Information Service, Development of SW Education Teaching and Learning Model, Technical Report CR 2015-35, 2015.
Y. Han, "Proposal of Mentoring Base Process Model Using DEVS Formalism," Journal of Korea Multimedia Society, Vol. 19, No. 12, pp. 2014-2035, 2016.

원문보기 상세보기
B. Kim, A Study on Programming Education Based on the Cognitive Learning Theory-Programming Education Using Patterns, Master's Thesis Graduate School of Sangmyung University, 2010.

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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