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Korean J General Edu > Volume 16(5); 2022 > Article
디자인씽킹 기반 SW기초 교양 교육에서 사전 SW교육 경험에 따른 수업효과성 분석

Abstract

현재 우리 사회는 지능정보사회로 변화함에 따라 체계적인 준비가 필요하다. 하지만 국내 초중등 소프트웨어(SW)교육은 학습자에게 균등하게 제공되고 있지 않아 상급학교로 진학하면서 그 격차가 심화될 것을 우려하는 목소리가 높다. SW교육 경험이 상이한 학습자를 대상으로 효과적인 SW교육 전략 연구가 절실히 요구되는 시점에, 본 연구는 2021년도 1학기, 2학기 K대학의 ‘컴퓨팅적사고’ 교과목에서 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 교육을 SW기초 교양 강좌에 적용하여 사전 SW교육 경험에 따른 교육의 효과를 검증하고 개선안을 도출하고자 하였다.
연구 목적을 위하여 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고를 중심으로 교수설계를 하여 현장에 적용하고, 학습자가 본 교과목을 수강하기 전에 SW교육을 경험한 기간을 4개의 그룹으로 세분화하여 각 그룹별로 ‘컴퓨팅사고 효능감(CT효능감)’과 ‘SW교육지속성’의 변화를 확인하고자 하였다. 연구 결과 SW기초 교양교육에서 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 수업의 효과성에 대한 긍정적인 변화를 확인하였고 개선 방안을 도출할 수 있었다.
향후 개선 방안에 대한 심도 있는 연구를 진행하여 SW교양 교육이 질적으로 향상이 될 수 있는 구체적인 방법을 마련하고자 한다.

Abstract

As our society transitions into an intelligent information society, a systematic preparation is needed. However, as domestic elementary and secondary software (SW) education is not provided equally to learners, there are many concerns that the gap will widen as students enter higher schools. At a time when research in effective SW education strategy is urgently needed for learners with different SW education experiences, this study verified the effectiveness of education by applying design thinking education using design thinking to SW basic liberal arts courses in K University’s ‘Computational Thinking’ course in the first and second semesters of 2021.
For the purposes of this research, We applied teaching methods to the field by teaching and designing computing thinking using design thinking. The period during which learners experienced SW education before education was subdivided into four groups to confirm the changes in ‘Computing Thinking Efficacy’ (CT effectiveness) and ‘SW education persistence’.
As a result of this study, it is possible to confirm a positive change in the effectiveness of computing thinking classes using design thinking in SW basic liberal arts education. In addition, educators are now able to develop improvement plans. In future studies, in-depth research on improvement measures will be conducted to prepare various strategies that will allow us to make progress in the systematization of basic SW education to improve its overall quality.

1. 서론

현재 우리 사회는 소프트웨어(SW)와 인공지능(AI) 바탕으로 새로운 가치를 창출하는 지능정보사회로 변화하고 있다. 디지털로 세상을 보고 디지털 기반의 컴퓨팅사고능력과 창의적 문제해결력으로 새로운 가치를 만들어 내는 능력이 요구된다. 미래학자 레이 커즈와일은 ‘미래 기술이 빠르게 변화하는 속도와 영향력으로 인해 급변하게 될 사회에 대비하려면 체계적인 준비가 필요하다’라고 하였다(Ray Kurzweil, 2006). 또한, OECD는 2018년 ‘OECD 교육 2030’에서 교육은 미래를 대비하기 위해 광범위하게 필수적 지식, 기능, 태도와 가치를 반드시 배워야 한다고 강조하였다(OECD, 2022). 이를 반영하듯 각 나라에서는 인공지능(AI) 기반의 디지털 기술이 사회에 미치는 영향이 커짐에 따라 보편적 교육 관점에서 충분한 교육 시수로 SW 관련 교육을 운영하고 있다. 영국은 초⋅중등 교육과정에 ‘컴퓨팅’ 과목을 필수로 지정하고 374시간을 운영한다. 일본은 405시간을 정보 교육에 투자하고 있고, 중국 역시 212시간을 정보 교육 시간으로 운영하고 있다. 인도의 경우 ‘컴퓨터과학’ 시간이 256시간이다(송의성, 임화경, 2021:301-308; 강신천, 성영훈, 정영식, 안성진, 2018: 285-291). 이에 반해 우리나라는 초등학교와 중학교의 정보 관련 수업이 51시간 투입되고 있다. 이는 초등학교와 중학교의 전체 수업시수의 1%에도 못 미치는 수치이다. 또한, 고등학교는 정보교과목이 선택과목이기에 ‘정보’ 과목을 선택하지 않으면 배우기 어려운 실정이다(강신천, 성영훈, 정영식, 안성진, 2018; 최문석 외1인, 2022). 더욱이 AI선도로 지정된 학교와 그렇지 않은 학교 간에 SW교육 시수는 상당히 차이가 난다. 다행히도 2021년 11월 24일에 발표한 개정 교육과정 총론 시안을 보면 교육과정의 기초 소양에 디지털 소양을 포함하여 초등은 34시간 이상의 시수확보를 권장하고, 중학교는 68시간 이상의 정보 교육을 권장하며, 고등학교는 정보 교과의 신설과 관련된 내용을 담고 있다(교육부, 2022).
그렇지만 고등학교에서는 정보 교과가 선택과목으로 편제되어 있을 뿐 아니라 AI(SW)선도 지정 여부에 따라 학습자 간의 교육 기간의 차이가 발생하고, 이는 SW 역량 격차의 원인으로 연결된다(장은실, 오경선, 2021; 오경선, 장은실, 2021). 이러한 상황은 SW 교육 기간의 차이가 있는 학습자들이 상급학교인 대학으로 진학했을 때, SW교육 격차가 더욱 심화 될 수 있는 조건이다. 그러므로 대학 SW교양 교육에서 어떠한 교육경험을 제공하는가에 따라 교육성과가 달라질 수 있기에 학습자의 요구와 경험을 반영한 교수 설계가 필요하다(나정은, 2017). 특히 SW교육에서 학습자의 어려움을 극복하는 요인으로는 자기효능감과 동기가 중요하기에(김수환, 2015) 학습자의 맥락 중심으로 교수설계를 할 필요가 있다(윤옥한, 2017). 이러한 관점에서 디자인씽킹 모델을 SW교육에 활용하는 사례가 늘고 있고, 결과적으로 긍정적인 효과를 검증하는 연구가 활발히 진행되고 있다(신희성, 오경선, 서응교, 정혜진, 박소현, 2018; 신윤희, 정효정, 송종숙, 2019; 오경선, 서응교, 정혜진, 2018; 서영호, 김종훈, 2018; 전수진, 2017; 김세미, 2018; 김우열, 2018).
SW교육 경험이 상이한 학습자를 대상으로 효과적인 SW교육 방법에 대한 연구가 절실히 요구되는 시점에, 본 연구는 2021년도 1학기, 2학기 K대학의 ‘컴퓨팅적사고’ 교과목에서 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW기초 교양교육을 적용하여 수업의 효과를 검증하는 데 목적이 있다. 연구 목적을 위하여 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육을 설계하고 현장에 적용한 후, ‘컴퓨팅사고 효능감(CT효능감)’과 ‘SW교육지속성’을 분석하여 교육의 효과를 확인하고자 한다. 또한 학습자를 사전 SW교육 경험에 따라 4개의 그룹으로 세분화하고 각 그룹별로 ‘컴퓨팅사고 효능감(CT효능감)’과 ‘SW교육지속성’를 분석하여 교육의 효과성을 심도 있게 밝히고자 한다.
본 연구의 문제는 다음과 같다.
- 연구문제1. 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅기반의 SW교육이 ‘CT효능감’, ‘SW교육지속성’에 영향을 미치는가?
- 연구문제2. 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅기반의 SW교육이 그룹(사전 SW교육 경험)에 따라 ‘CT효능감’, ‘SW교육지속성’이 어떻게 변화하는가?

2. 이론적 배경

2.1. 국내 초중고의 SW⋅AI 교육 현황

초등학교는 SW관련 교육을 5, 6학년 실과에 17시간 배정하여 초등학교 전체수업 중 약 0.28% 정도 편성⋅운영되고 있다. 그리고 중학교는 정보교과목에 총 34시간 배정하여 중학교 전체수업 중 1% 정도 편성⋅운영되고 있다. 또한, 고등학교는 일반 선택과목으로 운영되어 대학의 전공 선택과 관련이 없는 학생들에게 외면 받는 실정이다. 이러한 현실에 더욱이 ‘AI 선도학교’ 지정 여부에 따라 학교 간의 교육 시수는 차이가 크다(송의성, 2021; 강신천 외3, 2018; 장은실 외1, 2021; 오경선 외1, 2021). 한국과학창의재단은 교육부와 과학기술정보통신부의 공동재원으로 초중고등학교에 AI교육 선도학교를 선정하여 지원하고 있다. ‘AI 선도학교’로 선정되면 교육과정 내외로 SW⋅AI 교육을 운영하여 교과융합, 창의적체험활동⋅동아리, 방과 후 학교 프로그램 등으로 다양한 SW 교육을 할 수 있다. 국회입법조사처가 발표한 ‘초⋅중등 SW 교육 운영 실태와 개선과제’에 따르면 초등은 ‘AI 선도학교’로 선정된 학교의 경우 학년마다 3시간~4시간을 추가 편성하여 운영하고, 중학교는 ‘AI 선도학교’로 선택된 학교에서만 34시간을 초과하여 운영하는 것을 알 수 있다(박종호, 2020; 국회입법조사처, 2019). <표 1>은 국회입법조사처가 발표한 ‘초⋅중등 SW 교육 운영 실태와 개선과제’에서 제시한 중등의 정보교과 편성정보와 KOFAC에서 제공하는 ‘2021년 과학 창의 통계일람’과 KESS에서 제공하는 ‘시도별 학교 수’로 전국 17개 시⋅도 학교대비 AI 교육 선도학교비율로 계산한 결과를 정리하여 나타내었다(국회입법조사처, 2019; 통계데이터, 2022; 교육통계서비스, 2022).
<표 1>
시도별 SW교육현황
시도 초등학교 중학교 고등학교
선도학교비율 선도학교 비율 정보교과 편성시간 선도학교 비율 정보교과
34 51 68 85이상 선택비율 수업시간
서울 5% 5% 332 4 57 0 6% 39.5 79.9
부산 7% 3% 147 1 21 2 5% - -
대구 12% 9% 56 2 46 19 7% 90.5 83
인천 7% 7% 82 7 42 4 4% 51.6 64.9
광주 6% 4% 75 2 14 0 12% 44.8 64.6
대전 8% 7% 89 8 6% 27.4 65.0
울산 6% 5% 51 2 7 1 5% 50.0 88.5
세종 6% 4% 11 0 13 0 0% 61.9 81.1
경기 7% 5% 386 27 211 18 6% 75.0 66.0
강원 5% 4% 132 0 26 4 6% 24.4 65.5
충북 6% 6% 102 1 22 1 7% 52.4 73.0
충남 11% 4% 165 11 10 6% 17.1 -
전북 11% 11% 172 1 26 7 3% 43.6 69.6
전남 10% 8% 209 5 25 9 8% 24.3 66.5
경북 4% 6% 233 3 18 5 9% 28.1 96.9
경남 7% 5% 233 4 31 2 6% 36.7 65.2
제주 6% 4% 43 0 1 1 13% 53.3 52.1
시도별 학교 대비 AI 선도학교 비율을 보면 4%~13%로 적은 수의 학교만이 AI 선도학교로 선정되어 SW⋅AI 교육 시수를 확대하여 운영하는 것을 알 수 있다. 또한 중학교는 시도별로 ‘정보’ 교과의 편성 시간을 대부분 34시간을 선택하여 운영하고 있고, AI 선도학교 중 일부에서만 34시간 이상을 운영하고 있다. 고등학교는 ‘정보’ 교과가 선택과목으로 편성되어 있다. 고등학교의 시도별 ‘정보’ 교과의 선택 비율을 보면 대구지역에서 ‘정보’ 교과의 선택 비율이 90.5%로 가장 높고, 충남지역은 17.1%로 가장 낮아 지역별로 매우 차이가 나는 것을 확인할 수 있다. 중등에서의 SW교육 현황은 학생 모두에게 SW교육의 보편적 공교육의 기회가 균등하게 제공되지 않는 것을 보여주고 있다. 불균등한 SW교육은 단순히 현재의 문제를 넘어 상급학교로 진학하는 학생들의 SW 교육격차로 이어질 수 있는 문제점을 안고 있다(최문석, 신승기, 2022).

2.2. 사전 SW교육 경험에 따른 컴퓨팅사고 차이 분석 연구

SW교양 기초 교과목의 목적은 컴퓨팅사고 능력 함양에 있다. 컴퓨팅사고력은 컴퓨터과학 원리를 적용하여 문제를 해결하는 역량이다. 일상생활에서 일어나는 문제를 작은 단위로 나누어 해결이 가능한 문제로 나타내고, 일반화, 추상화, 알고리즘과 같은 컴퓨터 원리를 적용하여 문제를 해결하는 것이다(Wing, 2006; Barr, Harrison, Conery, 2011; Shute,Sun, Asbell-Clarke, 2017). 컴퓨팅사고는 문제를 해결하는 사고이기에 사전 SW교육 경험에 따라 컴퓨팅사고력의 차이로 이어질 수 있다는 연구가 지속적으로 이어지고 있다(김미자, 김현철, 2016; 전성균, 손윤희, 2020; 김재경, 2019; 진명화, 임규연, 2021; 장은실, 오경선, 2021; 오경선, 장은실, 2021).
전성균 외 2인은 우리나라 중학교 2학년 학생들의 사전 SW교육 경험에 따라 컴퓨팅사고력의 차이를 분석한 결과 ‘SW교육 경험이 많을수록 컴퓨팅사고력 점수가 높게 난다’라고 하였다. 또한 정규교과인 ‘정보’ 과목을 이수한 시간이 많을수록 컴퓨팅사고력 점수가 높게 나타나는 경향을 보인다고 분석하였다. 장은실과 오경선(2021)은 SW⋅AI경험이 AI교육에 영향을 미치는 유의미한 결과를 제시하였다. 이어서 오경선과 장은실(2021)의 다른 연구에서는 학습자의 SW경험 여부가 ‘컴퓨팅사고 자기 주도성’과 ‘코딩 자신감’에 미치는 효과가 긍정적이라는 결과를 제시하였다. 김재경(2019)은 연구를 통해 사전 SW교육 경험이 있는 학습자의 성취도가 높다는 것을 보여주었다. 진명화와 임규연(2021)는 중학생을 대상으로 사전 SW교육 경험 기간에 따라 컴퓨팅사고를 분석하여 사전 SW교육 경험 기간이 컴퓨팅사고에 미치는 영향을 제시하였다.
그러나 김미자와 김현철(2016)는 ‘선행 SW교육 여부는 전공 선택 및 학업성취도와 유의미한 관계가 없지만, 교과 교육내용에 따라 유의미한 차이를 보였다’라는 결과를 제시하였다. 이는 중학교의 ‘정보’ 과목이 필수로 지정된 것이 2018년도이고, 그 이전에는 중등에서 SW와 관련된 교과목이 거의 선택되지 않았던 상황을 고려해 볼 때, 2016년도에 진행된 김미자⋅김현철 연구는 사전 SW교육 경험이 거의 없는 학습자를 대상으로 분석하였기에 유의미한 차이를 얻을 수 없었을 것이라고 짐작할 수 있다.
앞의 2019년 이후의 연구자들은 사전 SW교육 경험이 컴퓨팅사고에 영향을 주기에 읽기, 쓰기, 계산하기와 같이 컴퓨팅사고 교육을 체계적으로 지속해야 함을 주장하였다. 그러나 사전 SW교육 경험에 따른 컴퓨팅사고에 대한 연구는 양적으로 여전히 부족하다. 지속적인 연구를 통해 다양한 학습자의 상태에 따른 교수설계 및 교수법을 제안하기 위한 노력이 이루어져야 할 필요가 있다.

2.3. 디자인씽킹을 활용한 SW교육의 효과

디자인씽킹은 디자이너가 생각하는 방식으로 문제를 해결하는 방법으로 교실, 학교, 지역사회 등 인간 생활의 모든 제반 문제에 대해 의미 있는 해결책을 설계하는 것이다. 가장 많이 활용되는 디자인씽킹은 IDEO의 5단계로 ‘공감’,‘문제정의’,‘아이디어’,‘프로토타입’,‘테스트’의 일련의 과정을 통해 문제를 해결하는 모형이다(신희성, 오경선, 서응교, 정혜진, 박소현, 2018). 이러한 디자인씽킹은 창의적 문제해결과 협력을 통해 사고력 함양에 도움을 주는 장점으로 디자인씽킹을 활용한 SW교육의 효과를 검증하는 연구가 활발히 진행되고 있다.
관련 연구를 보면 디자인씽킹 기반의 코딩교육은 비전공 학생들이 코딩교육에서 직면하게 되는 어려움을 극복하는 데 도움을 주고 있고(신윤희, 정효정, 송종숙, 2019), 디자인씽킹을 접목한 프로젝트 수업은 프로젝트의 문제해결 각 단계에서 긍정적인 효과를 보인다(이성혜, 2020). 또한, 디자인씽킹을 다른 수업형태와 결합해서 운영하게 되면 문제해결력과 창의적 잠재력 부분에 효과가 있는 것을 증명하는 연구가 지속해서 진행되고 있다(서응교, 2017; 임유진, 김세영, 임현진, 김보경, 2021; 이수진, 윤옥한, 2021). 이러한 이유로 디자인씽킹을 SW교육에 접목하여 수업을 설계하고, 일상생활의 문제를 해결하여 학습자의 자신감이 높아지는 긍정적인 효과를 보이는 연구들도 계속되고 있다 (전수진, 2017; 오경선, 서응교, 정혜진, 2018; 김세미, 2018; 서영호, 김종훈, 2018; 김우열, 2018). 학습자의 자신감은 학습 동기와 성취도에 영향을 주기 때문에 학습에서 중요한 요소 중의 하나이다. 양권우(2021)는 학습자의 자신감과 컴퓨팅사고의 긍정적인 영향은 학습 동기와 학업성취도 부분에도 효과가 있는 것을 보여주었다. 앞의 연구를 종합해 보면, 디자인씽킹을 SW교육에 적용하면 학습자의 창의력과 자신감의 발달로 이어져 학습 동기와 성취도의 향상에 이바지할 수 있음을 유추할 수 있다.

2.4. CT효능감과 SW교육 지속성

2.4.1. 컴퓨팅사고 효능감(CT효능감)

반두라의 자기효능이론에서 시작한 자기효능감은 자신의 능력에 대한 기대를 하고 있으면 행동에 영향을 주어 결과에 대해 기대를 하게 되고, 이로 인해 과제를 성공적으로 수행한다는 이론이다. 반두라는 자기효능감을 ‘과제를 성공적으로 수행하는데 필요한 일련의 행동들을 조직하고 실행할 수 있다는 자신의 능력에 대한 믿음’이라 하였다(Bandura,1977). 그러므로 문제해결에 대한 자신감이 높은 학습자는 과제의 집중도가 높아 성취도도 높아진다(Schunk, Meece, Pintrich, 2014). 이러한 맥락으로 보면, 컴퓨팅사고에 대한 자기효능감(CT효능감)은 컴퓨팅사고와 관련된 과제 수행에서 컴퓨팅사고력에 대한 자신의 믿음이라 할 수 있다(Gist, Mitchell, 1992; 강명희, 2016).

2.4.2. SW교육 지속성

학습에 대한 지속의지는 학습자가 학습에 집중하는 것을 유지하고 가속하기 위해 요구되는 행위를 실행해 나가는 능력(김진아, 2014)으로 학습에 중요한 요인 중 하나이다(하영자, 2006). 학습자의 학습 지속의지를 통해 지속적인 참여 여부, 다른 관련 과정의 참여 가능성과 학습목적을 달성하기 위해 학습을 완료하고자 하는지에 대한 정보를 파악할 수 있다(김지경, 남창우, 2021). 이러한 맥락으로 보면, SW교육 지속성은 학습자가 SW교육을 학습하고자 하는 의욕 및 태도라 볼 수 있다. 또한 SW교육에 대한 지속의지를 통해 SW교육의 지속적인 참여와 다른 SW교육 관련 과정의 참여 가능성 등 다양한 정보를 파악할 수 있다.

3. 연구 내용

3.1. 연구 대상

연구대상은 국내 수도권에 소재한 K 대학교의 SW 기초 교양교과목을 수강하는 330명이지만 재수강과 결측치를 제외한 277명이다. <표 2>처럼 K대학교의 SW 기초 교양교과목은 3단계로 진행되고 있고, 그중에서 1단계는 ‘컴퓨팅적사고’ 교과목으로 이론과 실습형태로 운영하고 있다. 연구를 적용한 교과목은 1학기에 이공계열, 2학기에 비 이공계열 학생이 필수로 이수하고 있다. 따라서 연구 기간은 이공계열이 1학기 (2021년 3월~6월), 비이공계열이 2학기(2021년 9월~12월)이다.
<표 2>
SW기초교육 단계
단계 1단계 2단계 3단계
편성 기초교양 기초교양 심화 교양
과목명 컴퓨팅적사고 프로그래밍을통한문제해결 SW프로젝트, AI
학기 1학년 1학기: 이공계열
1학년 2학기 비이공계열
1학년 2학기: 이공계열
2학년 1학기: 비이공계열
학기무관
구분 필수 선택
<표 3>은 연구에 참여한 연구대상의 개인 특성으로 이공계열이 159명, 비이공계열이 118명이다. 특히 이공계열은 남학생의 비율이 높고, 비이공계열은 여학생의 비율이 높다.
<표 3>
이공/비이공계열 개인정보
Category Science & Engineering Non-Science & Engineering
Gender M F M F
Number
(전체 중 %)
98
(35.4%)
61
(22.0%)
48
(17.3%)
70
(25.3%)
초⋅중⋅고에서 운영되고 있는 SW교육 형태를 고려하여 사전 SW교육 기간에 대해 총 4개의 그룹으로 세분화하였다. 사전 SW교육 경험이 전혀 없거나 있더라도 1개월 미만의 단기 특강 형태로 진행한 경우는 그룹0, 타 교과목의 단원으로 포함되거나 1~3개월 정도의 단기 과정으로 학습한 경우는 그룹1, 1 학기~ 2 학기 정도 SW교육을 받은 경우는 그룹2, 3학기 이상 SW교육을 받은 경우는 그룹3으로 구분하였다. 각 그룹의 분포는 <표 4>와 같다.
<표 4>
사전 SW 경험에 따른 그룹
그룹 SW교육 경험 기간 설명 인원수(%)
0 없음~1개월 미만 사전 SW교육 경험이 없거나 단기 특강 176
(63.5%)
1 1개월 ~3개월 타 교과목 단원에서 학습 또는 단기 과정으로 학습 29
(10.5%)
2 4개월 ~12개월 1 학기~ 2 학기 정도 학습 52
(18.8%)
3 12개월 초과 2 학기 초과 학습 20
(7.2%)
전체 277
(100%)
학습자의 63%는 사전 SW교육 경험이 거의 없고, 18.8%는 1~2학기정도의 사전 SW교육 경험이 있는 것으로 나타났다. 또한 2학기를 초과해서 학습한 학생은 7.2%로 가장 작은 비중을 차지하고 있다.

3.2. 연구 설계와 절차

SW기초 교양과목인 ‘컴퓨팅적사고’는 필수로 모든 전공 학생들이 이수해야 하는 과목이므로 학습자의 선행지식 정도가 매우 다를 것으로 예측할 수 있다. 따라서 SW수준이 상이한 학습자들이 적극적으로 참여할 수 있는 동기를 제공하는 교수 설계가 필요하다고 판단하였다. 이에 학습자의 맥락에서 문제를 발견하고 창의적으로 해결할 수 있는 디자인씽킹을 적용한 컴퓨팅사고 과정으로 <표 5>처럼 수업을 설계하였다. 2주차부터 7주차까지는 미니프로젝트를 통해 컴퓨팅사고를 체득할 수 있는 과정으로 구성하였다. 9주차에서 14주차까지는 자신의 아이디어를 구현하기 위해 python을 학습하고, 15주차에는 자신의 아이디어를 구현하고 평가하도록 설계하였다.
또한 ‘컴퓨팅사고’ 교과목은 [그림 1]처럼 인간의 사고 중심과 컴퓨터 시스템 능력으로 나누어 하나의 문제해결 단계로 진행하였다.
[그림 1]
‘컴퓨팅사고’교과목 단계별 과정
kjge-2022-16-5-261-gf1.jpg
1단계는 디자인씽킹의 ‘공감을 통한 문제해결’을 접목하여 문제를 분석하는 단계이다. 공공데이터와 트렌드를 이용하여 데이터수집을 하고, 수집한 데이터에서 문제를 찾고 원인을 규명하기 위해서 데이터를 분석하고 시각화하였다.
2단계는 디자인씽킹의 ‘문제정의’단계와 ‘아이디어’단계를 접목하여 본질적인 문제를 찾아 다양한 아이디어를 모색하는 단계이다. 먼저 5WHYS기법을 통해 문제를 재정하였다. 그 다음으로 Duncker Diagram을 접목해 해결이 가능한 수준으로 문제를 세분화하여 아이디어를 탐색하였다. 이렇게 탐색한 여러 가지 아이디어 중에 SW로 해결이 가능한 아이디어 하나를 최종적으로 선택하였다.
3단계는 디자인씽킹의 ‘프로토타입 제작’ 단계를 접목하여 자신의 아이디어를 구체화하는 단계이다. 카카오오븐을 사용하여 2단계에서 선택한 자신의 아이디어[ 프로토타입으로 제작하였다.
4단계는 디자인씽킹의 ‘실행 및 테스트’를 접목하여 자신의 프로토타입을 SW로 구현하는 단계이다. 3단계에서 제작한 프로토타입을 실제 컴퓨터에서 구현하기 위해 플로고리즘 도구를 이용하여 컴퓨터알고리즘을 설계하였다. 또한 자신의 아이디어를 SW로 만들기 위해 파이썬의 문법을 학습하였다.
5단계는 디자인씽킹의 ‘실행 및 테스트’를 접목하여 자신의 아이디어를 구현한 프로그램을 실행하여 평가한다. 4단계에서 구현한 자신의 SW를 직접 실행하여 평가하였다.

3.3. 검사 도구

자기효능감은 학업성취에 영향을 주기 때문에 ‘CT효능감’을 컴퓨팅사고력과 관련된 것으로 연결하여 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서 사용한 검사 도구는 한국과학창의재단에서 개발한 ‘ SW교육 효과성 측정지표’ 중 컴퓨팅사고와 SW교육에 대한 정의적 영역의 문항을 추출한 후, ‘컴퓨팅적사고’ 과목을 이수하는 학습자 수준에 적합하도록 <표 6>처럼 추가 및 수정하였다.
설문 항목의 응답은 리커트 7점 척도(7:매우 그렇다~1:매우 그렇지 않다)를 사용하였다. 앞에서 추출된 37문항은 3명의 전문가(교육공학 박사 1인, 컴퓨터공학 교수 1인, 컴퓨터교육전공 교수 1인) 검토를 거친 후, 신뢰도와 타당도 검사를 진행하한 결과는 <표 7>과 같다. 문항 간의 내적 일치도는 Cronbach의 알파를 사용하였고, 모형의 유의성 검증은 KMO와 Bartlett를 이용하였다. 또한, 주성분 분석을 사용했고, 요인 적재치 계산은 Bartlett 방법을 사용했다. 4차례에 걸친 요인분석의 결과 3개의 요인으로 나타났고, 전체 37문항 중에서 14문항이 제거되어 총 23문항이 추출되었다. KMO 값이 0.935이고 Bartlett 값의 유의수준이 .000 이므로 연구에서 사용하는 검사 도구의 적절성이 검증되었다.
<표 5>
‘컴퓨팅적사고’교과목 문제해결 과정
주차 교육과정 디자인씽킹 단계 문제해결 단계 컴퓨팅사고 요소 학습도구
1주 과목 소개
사전 설문조사
팀 빌딩
- - -
2주 인간의 사고 중심 SW교육 공감을 통한 문제발견 1(단계 (문제분석) 데이터 수집 공공데이터/트렌드
3주~4주 데이터분석과 표현 엑셀
5주 문제정의 2단계 (문제 재정의와 아이디어 탐색) 문제분해 5WHYS
6주 아이디어 Duncker Diagram
7주 프로토타입 제작 3단계 (아이디어 구체화) 추상화 카카오오븐
8주 중간고사 - - -
9주 인간의 사고 중심 SW교육 - 4단계 (알고리즘 설계) 알고리즘 설계 플로고리즘
10주~14주 컴퓨팅시스템 능력 중심 SW교육 실행 및 테스트 4단계 (알고리즘 구현) 자동화 파이썬
15주 5단계 (평가 및 수정 보완) 시뮬레이션과 평가
16주 기말고사
사후 설문조사
- - -
<표 6>
검사 도구의 세부 항목
구분 번호 내용
CT 1 나는 문제해결에 필요한 데이터를 수집할 수 있다
CT 2 나의 아이디어를 코딩으로 구현할 수 있다
CT 3 나는 프로그램이 어떻게 실행되는지에 대해 질문을 하거나 그 이유를 찾을 수 있다
CT 4 나는 문제해결을 위해 모은 자료를 분석하고 분류할 수 있다
CT 5 나는 SW를 계속 배우면 내가 원하는 프로그램을 만들 자신이 있다
CT 6 나는 머릿속에서 문제를 어떻게 해결할 수 있는지 순서를 그려 보는 데 자신이 있다
CT 7 나는 복잡해 보이는 문제를 해결하기 위해 작은 단위의 문제로 쪼개서 나타낼 수 있다
CT 8 나는 문제해결을 위한 아이디어를 구체화하는데 필요한 모양, 기능, 데이터를 가지고 나타낼 수 있다
CT 9 문제를 해결하기 위해 꼭 필요한 데이터를 찾아낼 수 있다
CT 10 문제를 해결하기 위해 꼭 필요한 기능 또는 관계를 찾아낼 수 있다
CT 11 나는 문제해결 절차를 생각한 후 그 흐름대로 해결할 수 있다
CT 12 문제를 해결하는 절차를 컴퓨터가 이해할 수 있도록 논리적인 순서로 나열할 수 있다
CT 13 문제를 해결하는 논리적인 절차를 코딩(프로그래밍언어)으로 구현할 수 있다
CT 14 나는 문제를 해결하는 논리적인 절차를 보고 결과를 예측할 수 있다
CT 15 나는 프로그래밍의 실행 시 오류가 나면 무엇이 문제인지 찾아내어 해결할 수 있다
CT 16 이미 구현된 코딩을 가지고 또 다른 요소를 추가하여 결과를 예측하면서 프로그램을 만들 수 있다
CT 17 나는 공동의 목표를 효율적으로 달성하기 위해 동시에 실행할 수 있는 일을 찾아 구성하여 진행할 수 있다
SW 1 나는 친구들에게 SW 교육을 추천하고 싶다
SW 2 나는 SW가 우리 사회를 발전시키는 데 매우 중요하다고 생각한다
SW 3 나는 SW 교육을 통해 실생활에서 문제를 해결하는 데 도움을 받을 것으로 기대한다
SW 4 나는 SW 교육이 학교에서 배워야 할 중요한 내용이라고 생각한다
SW 5 나는 학교에서 SW 수업 시간이 더 늘어나야 한다고 생각한다
SW 6 나는 미래에 직업 대부분에서 SW 지식이 필요하리라 생각한다
SW 7 나는 가능한 많은 SW 교육을 받고 싶다
SW 8 나는 SW 수업을 이해하기 쉽다
SW 9 나는 본 수업의 커리큘럼에 만족한다
SW 10 나는 다음 수업이 기다려진다
SW 11 나는 졸업 후에 SW와 관련된 직업을 갖고 싶다
SW 12 나는 대학교에 다니는 동안 SW 관련 능력이 있어야 하는 학습을 하고 싶다
SW 13 나는 SW 수업에서 요구하는 그것보다 더 많은 것을 공부하고 싶다
SW 14 나는 SW 수업 시간에 내가 직접 참여하는 활동을 열심히 하여 성취감을 느끼고 싶다.
SW 15 나는 SW를 배우는 것이 다른 과목에 비해 재미있다
SW 16 나는 코딩 학습활동이 좋다
SW 17 나는 앞으로 SW를 계속 배우고 싶다
SW 18 나는 SW와 관련한 동아리 활동에 관심이 많다
SW 19 나는 SW 수업 시간에 주어진 문제를 해결하기 위해 스스로 생각하고 해결 방법을 찾을 수 있다
SW 20 나는 SW 수업 시간에는 다른 수업에 비해 발표를 많이 한다
<표 7>
검사도구의 신뢰도와 타당도
번호 성분 Cronbach의 알파
CT 효능감 SW교육 지속성 SW 가치인식
CT_11 .876 .195 .094 .913
CT_9 .873 .215 .131
CT_12 .856 .171 .092
CT_13 .847 .232 .098
CT_16 .828 .097 .239
CT_10 .816 .178 .202
CT_8 .806 .178 .221
CT_14 .788 .047 .271 .913
CT_17 .718 .022 .333
CT_7 .639 .320 .376
SW_5 .163 .855 .205 .913
SW_2 .131 .789 .223
SW_3 .186 .767 .085
SW_4 .183 .743 .226
SW_7 .125 .742 .123
SW_11 .153 .702 .273
SW_6 .102 .699 .349
SW_10 .164 .666 .115
SW_14 .284 .269 .803 .906
SW_12 .247 .202 .774
SW_13 .192 .292 .741
SW_17 .349 .320 .712
SW_18 .226 .389 .702
KMO(Kaiser-Meyer-Olkin) .935
Bartlett’s test of sphericity
(Bartlett‘Test of sphericity)
chi-square 5789.740
df 300
significance probability .000
본 연구에서는 연구 목적에 적합한 ‘CT효능감’과 ‘SW교육지속성’요인을 사용하여 SPSS 25.0으로 대응표본 T검증을 시행하였다.

4. 연구 결과

SW기초 교양 교육을 시작하기 전과 후의 검사 결과에 대해 평균값이 유의미한 차이가 있다면 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육은 효과가 있다고 판단할 수 있다. 효과가 검증된 교육에서 사전 SW교육 경험에 따라 ‘CT효능감’과 ‘SW교육 지속성’의 변화를 비교분석 함으로 수업의 효과를 구체적으로 파악할 수 있다. 따라서 1주차와 16주차에 실시한 검사 결과에 대해 평균을 비교하는 대응 표본 T검증을 실시하여 교육의 효과를 측정하였다. 이후 사전 SW교육 경험에 따라 SW교육 변화를 파악하기 위해 요인마다 대응 표본 T검증을 실시하여 교육의 효과를 확인하였다.

4.1. 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW 교육의 효과

4.1.1. SW교육 전과 후의 ‘CT효능감’, ‘SW교육 지속성’ 변화

SW교육 전과 후의 ‘CT효능감’, ‘SW교육 지속성’의 변화를 분석한 결과는 <표 8>과 같다.
<표 8>
교육 전과 후의 요인별 변화
하위영역 Mean N SD Std
Error
t P-value (two-sided)
SW교육
지속성
교육 전 4.6513 277 1.36429 .08197 -5.674 .000
교육 후 5.3155 277 1.33391 .08015
CT효능감 교육 전 4.5296 277 1.21982 .07329 -10.142 .000
교육 후 5.5674 277 1.12919 .06785
‘SW교육 지속성’은 사후 점수가 사전결과보다 약 0.66 높았고, 편차가 조금 낮아지는 것을 확인할 수 있다. 또한 교육 전의 ‘CT효능감’은 4.529로 측정이 되었고, 교육 후에는 5.567로 측정이 되어 약 1.04 정도 높아졌음을 확인할 수 있다. 교육 전과 비교하면 ‘CT효능감’의 편차는 0.1정도 낮아진 것을 확인할 수 있다. 두 요인 모두 유의수준이 .05미만으로 교육 전과 후의 평균 차이는 통계적으로 유의미하다. 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 교육기반의 SW교육을 통해 ‘SW교육 지속성’과 ‘CT효능감’의 긍정적인 효과가 있다고 해석할 수 있다.

4.1.2. 사전 SW교육 경험에 따른 ‘CT효능감’ 변화

사전SW교육 경험에 따른 ‘CT효능감’의 변화를 파악하기 위해 각 그룹별로 대응표본 T검증을 하였다. 그 결과는 <표 9>와 같다.
<표 9>
사전 SW교육 경험에 따른 ‘CT효능감’ 변화
사전
SW교육경험
하위영역 Mean N SD Sth Error t P-value (two-sided)
그룹0
(없음~1개월 미만)
교육 전 4.3727 176 1.20629 .09093 -7.634 .000
교육 후 5.2540 176 1.12264 .08462
그룹1
(1개월~3개월)
교육 전 4.4966 29 .94736 .17592 -2.954 .006
교육 후 5.3207 29 1.34307 .24940
그룹2
(1학기~2학기)
교육 전 4.6942 52 1.25892 .17458 -4.199 .000
교육 후 5.5308 52 1.04253 .14457
그룹3
(2학기 초과)
교육 전 5.5300 20 1.13049 .25278 -2.332 .031
교육 후 6.3400 20 .98590 .22045
그룹0은 수업 전과 비교했을 때 ‘CT효능감’이 0.88정도 향상되었고 표준편차는 0.08 감소된 것을 알 수 있다. 그룹0의 ‘CT효능감’은 유의확률이 .000(p<0.05)으로 ”디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육이 그룹0의 ’CT자기효능감‘에 효과가 있다”는 결론을 내릴 수 있다.
그룹1은 수업 전과 비교했을 때 ’CT효능감‘은 0.82정도 향상되었고 표준편차는 0.396 높아진 것을 볼 수 있다. 그룹1의 ’CT효능감‘은 유의확률이 .006(p<0.05)로 ”디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육이 그룹1의 ’CT효능감‘에 효과가 있다”는 결론을 내릴 수 있다.
그룹2는 수업전과 비교했을 때 ’CT효능감‘이 0.824정도 향상되었고 표준편차는 0.396 높아진 것을 볼 수 있다. 그룹2의 ’CT효능감‘은 유의확률이 .000(p<0.05)로 ”디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육이 그룹2의 ’CT효능감‘에 효과가 있다”는 결론을 내릴 수 있다.
그룹3는 수업전과 비교했을 때 ’CT효능감‘은 0.81정도 향상되었고 표준편차는 0.135 감소한 것을 볼 수 있다. 그룹3의 ’CT효능감‘은 유의확률이 .031(p<0.05)으로 ”디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육이 그룹3의 ’CT효능감‘에 효과가 있다”는 결론을 내릴 수 있다.
결과를 종합해 보면, 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육을 통해 사전 SW교육 경험의 모든 그룹은 ’CT효능감‘을 0.8이상 향상되는 효과를 얻었다. 따라서 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육이 사전SW교육 경험에 상관없이 ’CT효능감‘에 효과가 있다는 결론을 내릴 수 있다. 다만 그룹1과 그룹2는 표준편차가 0.396 증가하였고, 그룹0과 그룹3은 표준편차가 감소한 것으로 볼 때, 본 연구에서 적용한 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육은 사전 SW교육 기간이 매우 짧거나(또는 없음) 2학기 초과한 경우에 ’CT효능감‘의 편차를 줄일 수 있는 것으로 유추할 수 있다. 또한, SW교육 전에 측정된 각 그룹 간의 ’CT효능감‘의 차이는 그룹3이 가장 높고, 그 다음으로 그룹2, 그룹1, 그룹0의 순서를 보여 사전 SW교육 경험 기간이 긴 그룹 순서대로 ’CT효능감‘이 높은 것을 알 수 있다. 이러한 그룹별 ’CT효능감‘크기의 순서는 SW교육 후에도 변하지 않는 것을 보았을 때, 그 차이는 좁혀지지 않고 지속되는 것을 알 수 있다.

4.1.3. 사전 SW교육 경험에 따른 ‘SW교육 지속성’ 변화

사전 SW교육을 경험한 기간에 따라서 ‘SW교육 지속성’이 어떻게 변화하는지 파악하기 위해 그룹별로 대응표본 T 검증을 하였다. 그 결과는 <표 10>과 같다.
<표 10>
사전 SW교육 경험에 따른 ‘SW교육 지속성’ 변화
사전
SW교육경험
하위영역 Mean N SD Std
Error
t P-value (two-sided)
그룹0
(없음~1개월 미만)
교육 전 4.4989 176 1.33301 .10048 -3.381 .001
교육 후 5.0125 176 1.45926 .11000
그룹1
(1개월~3개월)
교육 전 4.6069 29 1.24955 .23204 -1.352 .187
교육 후 5.1103 29 1.67040 .31019
그룹2
(1학기~2학기)
교육 전 4.8885 52 1.46564 .20325 -1.489 .143
교육 후 5.2692 52 1.29184 .17915
그룹3
(2학기 초과)
교육 전 5.4400 20 1.25589 .28083 -1.621 .121
교육 후 5.9800 20 .97743 .21856
그룹0은 교육 전과 비교했을 때 ‘SW교육 지속성’이 0.5정도 향상되었지만, 표준편차는 0.12정도 높아졌다. 그룹 0의 ‘SW교육 지속성’은 수업 전과 후의 평균 차이가 유의확률이 .000(p<0.05)으로 ”디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육이 그룹0의 ‘SW교육 지속성’에 효과가 있다”라는 결론을 내릴 수 있다.
그룹1은 교육 전과 비교했을 때 ‘SW교육 지속성’이 0.51정도 향상되었지만, 표준편차는 0.0.43정도 높아졌다. 그룹1의 ‘SW교육 지속성’은 수업 전과 후의 평균 차이가 유의확률이 .187(p<0.05)로 ”디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육이 그룹1의 ‘SW교육 지속성’에 효과가 없다”라는 결론을 내릴 수 있다.
그룹2는 교육 전과 비교했을 때 ‘SW교육 지속성’이 0.40정도 향상되었지만, 표준편차는 0.421정도 높아졌고, 그룹2의 ‘SW교육 지속성’은 수업 전과 후의 평균 차이가 유의확률이 0.143(p<0.05)이기 때문에 ”디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육이 그룹2의 ‘SW교육 지속성’에 효과가 없다”라는 결론을 내릴 수 있다.
그룹3은 교육 전과 비교했을 때 ‘SW교육 지속성’이 0.559정도 향상되었지만, 표준편차는 0.278정도 감소하였다. 그룹3의 ‘SW교육 지속성’은 수업 전과 후의 평균 차이가 유의확률이 0.121(p<0.05)이기 때문에 ”디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육이 그룹3의 ‘SW교육 지속성’에 효과가 없다”라는 결론을 내릴 수 있다.
결과를 종합해 보면, 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW기초 교양 교육을 통해 그룹0(사전 SW교육 경험이 매우 짧은 학습자)에서만 ‘SW교육 지속성’이 0.5정도 향상되는 효과를 얻었다. 따라서 ”디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육이 사전SW교육 경험이 거의 없는 학습자의 ‘SW교육 지속성’에 효과가 있다”라는 결론을 내릴 수 있다.

5. 결론 및 향후 연구 과제

4차 산업 시대는 소프트웨어와 인공지능(AI) 기반의 새로운 가치 창출을 할 수 있는 능력이 요구되기에 국가 차원에서 보편적 SW⋅AI 교육을 통해 컴퓨팅사고와 창의적인 문제해결력을 겸비한 인재를 양성하려 노력한다. 이는 SW 교육을 SW 전공자만이 아닌 모든 사람을 위한 보편적이고 균등한 SW 교육으로 접근해야 함을 의미한다. 그러나 국내 현실은 보편적이고 균등한 기회의 SW 교육이 어려운 실정이기에 학습자의 사전 SW경험도 다르다. 이에 본 연구는 학습자의 맥락에서 정보를 제공하는 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW기초 교양교육을 설계하여 교육 현장에 적용한 후 효과성을 확인하였다, 또한 사전 SW교육 경험은 현행 초중고 교육과정의 특성을 반영하여 4개의 그룹으로 세분화해서 사전 SW교육 경험에 따라 학습자에게 어떠한 차이와 영향을 주는지 알아보고자 하였다.
연구를 분석한 결과 크게 네 가지로 요약할 수 있다.
첫째, 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW기초 교양교육을 전과 후의 평균 차이로 분석한 결과 ‘SW교육 지속성’과 ‘CT효능감’에 긍정적인 영향을 주는 것을 확인하였다. 이는 학습자 맥락 중심의 SW교육이 학습 집중도를 높여 학습 성과에 정적인 영향을 주는 것으로 해석할 수 있다.
둘째, 사전 SW교육 경험에 따른 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW기초 교양교육의 ’CT효능감‘에 대한 평균의 차이를 분석한 결과, 사전 SW교육 경험에 상관없이 ‘CT효능감’에 긍정적인 영향을 주는 것을 확인하였다. 그룹0은 교육 전과 비교했을 때 ‘CT효능감’이 0.88정도 향상되었고, 그룹1은 교육 전과 비교했을 때 ‘CT효능감’은 0.82정도 향상되었다. 그리고 그룹2는 교육 전과 비교했을 때 ‘CT효능감’이 0.824정도 향상되었고, 그룹3는 교육 전과 비교했을 때 ‘CT효능감’은 0.81정도 향상되는 결과를 얻었다. 이러한 연구결과를 볼 때, 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육은 학습자 맥락 중심으로부터 시작하기 때문에 학습동기가 유지되어, 자연스럽게 컴퓨팅사고를 체득할 기회를 제공하고 이것은 ‘CT효능감’에 영향을 주는 것으로 유추할 수 있다.
셋째, 수업 전에 사전 SW교육 경험에 따른 그룹 간의 ‘CT효능감’은 사전 SW교육 경험의 기간이 긴 순서대로 그룹3, 그룹2, 그룹1, 그룹0 순서였고, 그 순서가 변하지 않았다. 또한 그룹별 ‘CT효능감’의 차이는 교육 전과 후에도 좁혀지지 않고 계속 유지되는 것을 확인할 수 있다. 이는 사전 SW교육 경험의 기간에 따른 ‘CT효능감’의 차이를 수업으로만 해결할 수 없는 것으로 해석할 수 있다.
넷째, 사전 SW교육 경험에 따른 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW교육의 ’SW교육 지속성‘에 대한 평균의 차이를 분석한 결과 그룹0(사전 SW교육 경험이 매우 짧은 학습자)에서만 CT효능감이 0.5정도 향상되는 효과를 얻었다. 이는 본 연구에서 적용한 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW기초 교양교육이 기초 단계의 내용이기 때문에 사전 SW교육 경험이 거의 없는 학습자의 ’SW교육 지속성‘에만 영향을 주는 것으로 유추 할 수 있다.
본 연구를 통해 도출한 결과를 바탕으로 SW교육의 시사점을 제시하면 다음과 같다.
첫째, 학습자의 수준이 다른 경우, 학습의 몰입도를 높일 수 있도록 학습자 맞춤형 교수설계를 하여 수업에 적용하는 것이 효과적이기 때문에 다양한 SW 교양 수업에서 긍정적인 변화를 확산시킬 필요가 있다.
둘째, 학습자 맥락 중심의 디자인씽킹을 접목한 SW교육을 진행하여도 사전 SW교육 경험에 따른 집단 간의 ’CT효능감‘에 대한 차이를 극복하기는 어렵다. 이는 수업만으로 극복이 어렵다는 것을 의미한다. 따라서 수업 전에 학습 내용에 필요한 선행지식을 제공하고 이를 보충할 수 있는 다양한 활동이 마련된다면 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW 교육의 효과가 더욱 의미가 있는 결과로 도출될 수 있다.
셋째, 개인적 흥미는 수업 내용에 대한 학습자 자신이 가지는 관심이다. 이러한 과목에 대한 학습자의 흥미가 높으면 인지 전략을 많이 사용하게 되고 과목에 대한 만족도가 높아져 학습 지속성에 영향을 주게 된다(권순구, 윤승준, 2021). 이러한 맥락에서 볼 때, 사전 SW교육 경험이 어느 정도 있는 학습자는 이미 초중등 과정에서 SW교육 경험이 있기에 기초단계의 SW기초 교양교육의 내용이 학습자의 개인적 흥미로 발전하기 어려울 수 있다. 따라서 심화된 학습 내용을 제공하거나 도전과제의 수준을 다양하게 제공함으로 학습자가 자신의 수준에서 과제해결을 할 수 있는 기회를 제공할 필요가 있다.
본 연구는 사전 SW교육 경험이 다른 학습자를 대상으로 디자인씽킹을 활용한 컴퓨팅사고 중심의 SW기초 교양교육이 학습자에게 긍정적으로 미치는 영향을 밝혀냈고 개선방향을 도출할 수 있었다. 다만, 본 연구에서 적용한 SW기초 교양교육은 기초 단계의 내용이기 때문에 일반화하기 어렵다. 또한 ’CT효능감‘과 ’SW교육지속성‘ 이외의 요인까지 파악하지 못했다는 제한점이 있다. 향후 연구에서는 본 연구의 제한점을 보완하고, 도출한 개선 방안에 대한 심도 있는 연구를 진행하여 SW기초 교양교육의 질적향상을 위한 방안을 마련코자 한다.

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