[논문]비전공자 대상 SW/AI 기초 교양 교육을 위한 ARCS-DEVS 모델 기반의 프로그래밍 학습방법 연구

한영신

doi:10.9717/kmms.2022.25.2.311

비전공자 대상 SW/AI 기초 교양 교육을 위한 ARCS-DEVS 모델 기반의 프로그래밍 학습방법 연구
A Study on ARCS-DEVS-based Programming Learning Methods for SW/AI Basic Liberal Arts Education for Non-majors 원문보기

멀티미디어학회논문지 = Journal of Korea Multimedia Society, v.25 no.2, 2022년, pp.311 - 324

한영신 (Dept of Frontier College, Inha University)

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, we adjusted the feedback and learning materials for each learning based on ARCS motivation which applied DEVS methodology. We designed the ARCS professor-student model that expresses the continuous change in the student's attitude toward the class according to the student's attention, relevance, confidence, and satisfaction. It was applied to computational thinking and data analysis classes Based on the designed model. Before and after class, the students were asked the same question and then analyzed for each part of the ARCS. It was observed that students' perceptions of Attention, Relevance, and Satisfaction were improved except for Confidence. we observed that the students themselves felt that they lacked a lot of confidence compared to other ARS through the analysis. Although, Confidence showed a 13.5% improvement after class but it was about 33% lower than the average of other ARS. However, when it was observed that students' self-confidence was 30% lower than other motivational factors it was confirmed that the part that leads C to a similar level in other ARS is necessary.

주제어

표/그림 (13)

그림 Fig. 1. Keller's ARCS model of motivation.
그림 Fig. 2. Yakes and Dodson's law.
그림 Fig. 3. ARCS based Professor-Student motivation model.
표 Table 1. Motivational strategies and contents viewpoint according to designed learning components.
표 Table 2. Designed curriculum which applied ARCS model.
그림 Fig. 4. DEVS Atomic model.
그림 Fig. 5. Effect of Motivational components of each learning on student satisfaction.
그림 Fig. 6. Modeling of ARCS based learning model using DEVS methodology.
그림 Fig. 7. Each Person Input atomic model and Student atomic model.
표 Table 3. Processes and actors corresponding to each atomic model.
표 Table 4. Types of surveys based on ARCS.
표 Table 5. Summary of Learner’s ARCS analysis results.
그림 Fig. 8. An arithmetical average of survey data.

AI 본문요약
AI-Helper

대상 데이터

본 통계 조사는 인하대학교 2021학년도 2학기 핵심교양과목인 컴퓨팅사고와 데이터분석 기초 수업을 수강한 350명의 수강생을 대상으로 수업 전 후 ARCS관련 항목으로 조사를 시행하였다. 설문조사는 350명 중 응답 학생 수는 221명으로 그 중 비전공자 학생 203명을 기반으로 작성하였다.

이론/모형

모델은 Keller가 “기대값 이론(expectancy-value theories)”개념[10]을 토대로 설계하였던 Attention, Relevance, Confidence, and Satisfaction(ARCS) 동기 모형으로, 학습자가 한 수업에서 또는 과정에서 수행한 작업의 주요 출력들을 노력(effort), 수행(per- formance), 수행의 결과(consequence)로 나타낸다

성능/효과

이 연구에서 우리는 SW/AI기초교양과목인 컴퓨팅 사고와 데이터분석 기초 과목에 비전공자를 위한 ARCS-DEVS모델을 통해 ARCS동기모형에 기반한 교수의 학습 설계가 학생의 개인적 동기를 만족하였다. 동기전략을 기반으로 학생을 자기 주도적 학습으로 이끌고 최종적으로 만족을 달성할 수 있도록 주 차별 학습을 설계한 뒤 각 수업 일자마다 교수 및 조교들이 어려움을 겪거나 추가적인 질문이 있는 학생들을 실시간으로 도움을 줄 수 있는 리빙랩을 운영한 결과 ARCS기반의 학습방법이 기존의 학습 방법과 비교하였을 때 자기 주도적 학습에 의한 문제해결 능력의 향상을 확인하였다.
특히, ARCS기반의 교수학습 설계는 매 학습마다 학생의 수업 이해 정도를 파악하며, 진도의 속도를 조절하거나 심화 학습 자료 및 보습, 그리고 빠른 피드백을 제공함으로써 자기 주도적 학습을 유도하는 동시에 학습을 포기하는 학생을 최소화 할 수 있다.

후속연구

연구의 한계점은 연구가 ARCS의 세부적인 사항에 각각 맞게 세밀하게 진행이 되지 못했다는 점이다. ARCS는 세부항목이 많은데, 그 세부항목별로 자세하게 실험을 설계하여 진행한다면 ARCS에서 학생들의 부족한 부분에 대해 더 세심하게 분석이 가능했을 것이다.
다음 연구에서는 ARCS에서 세세한 항목에 맞는 질문을 추가하여 더 디테일하게 분석하고 본 연구에서 확인한 ARCS에서 Confidence가 다른 영역에 비해 학생들이 인지하는 수준에서 상대적으로 낮은 것을 고려하여 Confidence를 높일 수 있는 수업 방식을 연구하고자 한다.
연구의 한계점은 연구가 ARCS의 세부적인 사항에 각각 맞게 세밀하게 진행이 되지 못했다는 점이다. ARCS는 세부항목이 많은데, 그 세부항목별로 자세하게 실험을 설계하여 진행한다면 ARCS에서 학생들의 부족한 부분에 대해 더 세심하게 분석이 가능했을 것이다.

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