[논문]2022 개정 중등 정보과 교육과정의 '알고리즘과 프로그래밍' 영역의 단계별 학습 요소 추출

김자미

doi:10.7472/jksii.2024.25.2.123

2022 개정 중등 정보과 교육과정의 '알고리즘과 프로그래밍' 영역의 단계별 학습 요소 추출
Extracting the hierarchical learning elements for the 'Algorithms and Programming' Area of the 2022 Revised Secondary Informatics Curriculum 원문보기

Journal of Internet Computing and Services = 인터넷정보학회논문지, v.25 no.2, 2024년, pp.123 - 132

김자미 (Major of Computer Science Education, Korea University)

초록
AI-Helper

본 연구는 2022 개정 중등 정보과 교육과정의 '알고리즘과 프로그래밍' 영역에서 위계를 고려한 학습 요소를 추출하기 위한 목적으로 진행되었다. 교육과정에 제시된 핵심 아이디어와 '지식·이해', '과정·기능', '가치·태도'의 내용 요소를 고려하여 내재적 타당성을 확보하였고, 25명의 전문가가 참여한 FGI와 CVR 등을 통해 학습 요소 추출의 외현적 타당성을 확보하였다. 본 연구를 통해 도출된 학습 요소는 중학교가 1단계 7개, 2단계 18개, 3단계 26개이며, 고등학교는 1단계 8개, 2단계 23개, 3단계 27개이다. 각 단계별 지식의 범위와 크기가 다를 수는 있으나, 1단계의 지식이 2단계와 3단계로 구체화 되는 위계를 갖기 때문에 하나의 지식이 어떤 구조로 가르쳐져야 하는지에 대한 방향성을 제시하고 있다.

Abstract ▼ AI-Helper

The purpose of this study was to extract hierarchical learning elements in the area of 'Algorithms and Programming' in the 2022 revised secondary informatics curriculum. Intrinsic validity was secured by considering the core ideas presented in the curriculum and the content elements of 'knowledge/understanding', 'process/skills', and 'values/attitudes', and extrinsic validity of the learning elements was obtained through FGI and CVR with 25 experts. The learning elements derived from this study are 7 in the first stage, 18 in the second stage, and 26 in the third stage for middle schools, and 8 in the first stage, 23 in the second stage, and 27 in the third stage for high schools. Although the scope and size of knowledge in each stage may differ, the hierarchy of knowledge in the first stage, which is materialized in the second and third stages, provides direction on how knowledge should be taught. This study is expected to contribute to the implementation of the new curriculum in schools and to improve teachers' understanding of the curriculum.

주제어

표/그림 (8)

그림 (그림 1) 정보과 진로 선택 과목의 학문적 기저 (Figure 1) Academic Foundations of 'Informatics'
표 (표 1) 학교급에 따른 2015 개정 정보과 교육과정의 '문제 해결과 프로그래밍' 영역의 내용 체계 (Table 1) Content in the "Troubleshooting and Programming" area of the 2015 revised Informatics curriculum
그림 (그림 2) 연구의 절차 (Figure 2) Procedure for the study
표 (표 2) 학교급에 따른 2022 개정 정보과 교육과정의 '알고리즘과 프로그래밍' 영역의 내용 체계 (Table 2) Content in the 'Algorithm and Programming' area of the 2022 revised Informatics curriculum
표 (표 3) ‘알고리즘과 프로그래밍' 영역의 중학교 학습 요소(안) (Table 3) Draft middle school learning elements for the 'Algorithms and Programming'
표 (표 4) '알고리즘과 프로그래밍' 영역의 고등학교 학습 요소(안) (Table 4) Draft high school learning elements for the 'Algorithms and Programming'
표 (표 5) '알고리즘과 프로그래밍' 영역의 중학교 학습 요소 (Table 5) The middle school learning elements for the 'Algorithms and Programming'
표 (표 6) '알고리즘과 프로그래밍' 영역의 고등학교 학습 요소 (Table 6) The high school learning elements for the 'Algorithms and Programming'

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구는 교육과정 논의의 첫 번째인 ‘무엇을’의 관점에서 2022 개정 중등 정보과 교육과정의 세 번째 영역인 ‘알고리즘과 프로그래밍’ 영역에 대한 학습 요소를 추출하기 위한 목적으로 진행되었다

제안 방법

따라서 두 성취기준의 경우, ‘다양한 학문 분야의 문제 해결을 위해 설계한 알고리즘을 프로그램으로 구현하는 실천적 자세’, ‘디지털 사회의 민주시민으로서 협력적 문제 해결력의 중요성을 인식하는 자세’를 고려하여 성취기준을 달성하는 데 필요한 학습 요소를 추출하였다
먼저 2023년 2월부터 약 2개월간 ‘알고리즘과 프로그래밍’ 영역에 대한 중등 교육과정의 내용 체계, 성취기준, 성취기준 해설, 성취기준 적용 시 고려사항 등을 분석하였다
먼저 2023년 2월부터 약 2개월간 ‘알고리즘과 프로그래밍’ 영역에 대한 중등 교육과정의 내용 체계, 성취기준, 성취기준 해설, 성취기준 적용 시 고려사항 등을 분석하였다. 분석에 기반하여 교육과정 학습 요소를 추출하고, 6월과 7월에 거쳐, 교육과정을 개발한 전문가 10인과 내용 전문가 15인에게 해당 내용에 대한 검토를 의뢰하였다. 전문가 검토는 두 가지 방법으로 진행되었다.
FGI에 참여한 교육과정 개발 전문가는 교사가 6명, 교수가 4명이다. 전문가 FGI를 통해 완성된 내용은 중등 정보ㆍ컴퓨터 교사를 양성하는 사범대학의 교수로 구성된 내용 전문가 15인에게 CVR(Construct Validity Ratio :구성 타당도)을 통해 해당 내용을 분석하였다. CVR에서 Threshold를 넘은 요소에 대해서는 다시 내용 분석을 통해 학습 요소를 재구조화하였고, 학습 요소에 대한 위계가 설정된 상태에서 최종적으로 전문가 10인의 검토를 통해 학습 요소를 완성하였다.

대상 데이터

본 연구를 통해 중학교에서 도출된 학습 요소는 1단계 7개, 2단계 18개, 3단계 26개이다. 고등학교는 1단계 8개, 2단계 23개, 3단계 27개의 학습 요소가 추출되었다. 추출된 학습 요소의 개수가 학습의 난이도나 깊이를 의미하는 것이 아니고, 구체적인 내용의 범위를 포괄하는 것은 아니며, 각 학교급에서 가르쳐야 할 최소의 학습 내용이라고 할 수 있다.

성능/효과

전체 교과의 설계 원리에 기반하고, 초등학교의 실과 내 ‘디지털 사회와 인공지능’ 영역, 중학교 공통 필수 ‘정보’, 고등학교의 일반 선택 ‘정보’ 과목과 다양한 선택과목을 통해 육성하고자 하는 방향성을 설정한 것이다. 2022 개정 정보과 교육과정의 교과 역량은 2015 개정 정보 교육 과정의 교과 역량 및 하위 역량을 고려하되, 2022 개정 정보과 교육과정의 주요 변화 사항을 반영하는 방향으로 구성되었다. 컴퓨팅 사고력을 강조하도록 역량을 구조화하였고, 디지털 문화와 인공지능에 대한 내용에 집중하였다.

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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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