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Korean J General Edu > Volume 15(2); 2021 > Article
소프트웨어 비전공 대학생을 위한 알고리즘씽킹 기반 SW기초교육 효과 분석

초록

SW기초교육은 컴퓨팅 사고를 기반으로 다양한 사고를 함양하는 데 가치를 둔다. D대학의 SW기초교육은 비전공 학생들이 컴퓨팅 사고력을 바탕으로 창의적 문제해결력과 논리적 문제해결력을 함양할 수 있도록 알고리즘씽킹 기반으로 설계되었고, 교육적 효과성을 분석하기 위해 논리적 사고력, 창의적 잠재력, 논리적 잠재력을 측정하였다.
본 연구는 DAA Thinking 1단계 교육과정인 창의적사고와 코딩을 수강한 인문계열과 사회계열 학생 133명을 대상으로 하였다. 논리적 사고력을 측정하는 GALT 검사 결과에 따라 그룹을 3개로 세분화하고 창의적 잠재력과 논리적 잠재력을 재단하였다. 효과검증 결과 창의적 잠재력 향상과 논리적 잠재력 향상에 대한 사전-사후 결과에서 유의미한 차이를 확인하였다. 이러한 연구결과가 알고리즘씽킹 기반의 SW기초교육의 효과성 증진과 SW기초교육 설계에 활용되기를 기대한다.

Abstract

Basic Software education is worth cultivating various ideas of computational thinking. This education is designed based on algorithmic thinking so that non-major students can develop creative and logical problem-solving computing skills. This research is based on the analysis of the educational effectiveness of basic SW education through the case of education for non-majors in D University. For analysis, logical thinking ability, creative potential, and logical potential were measured.
This study was conducted with 133 students in HLL(Humanities Lawyers, Linguists) and RPL(Resource Planners or Managers) courses who had attended a lecture(Creative Thinking/Coding), the first stage of the “DAA Thinking” curriculum. According to the results of the GALT test, which measures logical thinking ability, the group was divided into three subject to creative potential and logical potential.
As a result of the effect verification, a significant difference was confirmed in prior-to-post results for the improvement of the creative and logical potential. It is expected that these research results will be used to improve the effectiveness of algorithm-thinking-based basic SW education and to design basic SW education.

Key Words

Basic Software Education; DAA Thinking; Computational Thinking; Algorithm Thinking; Logical Thinking; Creative potential; Logical potential

1. 서론

4차 산업혁명으로 인하여 교육 패러다임은 매우 빠르게 변화하고 있다. 2015년도 교육과정 개정을 시작으로 소프트웨어 교육을 강화하기 시작하였고, 2018년도 중학교를 시작으로 초등학교와 고등학교에서 소프트웨어 의무 교육을 확대되었다. 대학에서는 소프트웨어(Software: SW)와 소프트웨어 교육에 대한 중요성이 강조되었다. 특히 2015년도부터 SW중심대학 사업이 시작하면서 대학에서 소프트웨어 교육에 대한 관심도가 커지게 되었고, 다수의 대학에서 전교생을 대상으로 하는 SW기초교육이 교양필수 과목으로 지정되어 운영되기 시작하였다(SW중심대학 선정현황, 2020; 김완섭, 2017: 110-115; 오경선, 김현정, 2019: 208-212; 장은실, 김재현, 2019: 80-90).
SW기초교육은 소프트웨어 전공자의 전문성을 기르는 것은 물론이고, 비전공자 학생들을 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한 융⋅복합 전문역량을 가진 창의 융합형 인재를 양성하는 것을 목적으로 하고 있다(서응교, 2017: 173-199). 특히 비전공자를 위한 SW기초교육은 이론적 지식습득이나 프로그래밍 결과물에 국한하여 학습하는 것이 아니라 문제를 해결하는 전 과정에서 적용되는 다양한 사고를 함양하여 현실에서 실제로 접하는 문제해결 절차를 학습한다. 이러한 이유로 SW기초교육은 전공에 상관없이 4차산업혁명에 대응하는 준비된 인재 양성을 위해 반드시 필요하다. 그러나 SW기초교육에 대한 우려의 목소리는 존재한다. 기존의 SW기초교육은 학생들의 전공과 역량에 상관없이 동일한 교육과정을 운영하고 있거나, 프로그래밍 문법만을 강조하는 것이 대표적인 예이다(나정은, 2017: 63-89; 서주영, 2017: 123-132; 오보라, 이정민, 이정은, 2019: 395-413). 이러한 문제점을 극복하기 위해서 일차원적이고 획일적인 SW기초교육이 아닌 계열별 특성에 따라 구분하여 다양한 사고력을 기반으로 한 문제 해결 중심의 SW기초교육 프로그램이 연구되고 있다(신희성, 서응교, 오경선, 정혜진, 박소현, 2018: 125-128).
기존 SW기초교육의 한계를 극복하기 위한 맞춤별 SW기초교육 개발에 대해서는 유의미한 성과를 거두고 있으나 SW기초교육의 설계자가 의도한 교육적 효과성을 측정하는 것은 쉽지 않다. 최근에는 컴퓨팅 사고력을 중심으로 측정도구를 개발하여 설문조사를 수행하는 정량적 측정방법과 학생의 수행 결과를 관찰하는 방법 등과 같은 정성적 측정방법을 통해 교육의 효과성을 입증하기 위한 다양한 노력이 계속되고 있다(김정랑, 김용신, 한선관, 김수환, 계보경, 2014: 357-370; 오미자, 김미량, 2018: 15-26; 홍성연, 구은희, 신승훈, 이택균, 서주영, 2021: 37-46).
본 논문은 D대학에서 비전공자 SW기초교육 사례를 통하여 소프트웨어 비전공 대학생을 위한 알고리즘씽킹 기반 SW기초교육의 우수성과 교육적 효과성을 분석한다.
연구의 문제를 달성하기 위해 설정한 구체적인 주제는 다음과 같다.
  • 1. 알고리즘씽킹에 기반을 둔 SW기초교육을 통해 학생들의 창의적 잠재력이 향상되었는가?

  • 2. 알고리즘씽킹에 기반을 둔 SW기초교육을 통해 학생들의 논리적 잠재력이 향상되었는가?

  • 3. SW기초교육 전과 후에 계열별 유의미한 효과를 보이는가?

2. 관련 연구

2.1 비전공자 대상의 SW기초교육

컴퓨팅 사고(Computational Thinking)는 컴퓨터 과학 이론과 기술을 원리로 문제를 해결하는 사고능력을 말하며, 4차 산업혁명을 대비하기 위한 현대인이 갖춰야 할 핵심역량으로 보편적 사고라고 할 수 있다(Wing, J. M., 2006: 33-35). SW기초교육은 컴퓨팅 사고를 기반으로 다양한 사고를 함양하는데 가치가 있으며, 비전공자 학생들이 컴퓨팅 사고력을 기반으로 창의적 문제해결력과 논리적 문제해결력을 함양할 수 있도록 학습자의 특성과 요구를 반영하고 있다(강의선, 신선임, 이광진, 2019: 2159-2168; 오경선, 권정인, 2019: 23-25; 장은실, 2020: 137-148). 비전공자 대상의 SW기초교육 목적은 소프트웨어 개발자 수준의 소프트웨어 개발 역량을 키우기 위함이 아니라 자신의 영역에서 학습한 내용을 컴퓨팅으로 내재화하는 능력을 기르는 것이다.
하지만 소프트웨어에 대한 사전지식이나 관심도가 적은 비전공자들은 소프트웨어 교육의 필요성을 인지하지 못하고 부정적인 반응을 보이기도 한다(나정은, 2017: 63-89; 서주영, 2017: 123-132; 오보라, 이정민, 이정은, 2019: 395-413). 학생들의 전공과 역량에 상관없이 동일한 교육과정을 운영하고 있거나 프로그래밍 문법만을 강조하는 것이 대표적인 예이다(김영민, 이민정, 2019: 47-61).
이러한 문제를 해결하기 위해서 수도권 소재 D대학은 2016년부터 비전공자들의 문제 해결 능력함양과 SW기초교육을 위한 창의적사고와 코딩 교과목을 시행하였으며, 2017년도부터는 전교생 대상으로 확대하였다. 학습자를 전공과 졸업생 직업 계열에서 필요로 하는 역량에 따라 전공자 1개, 비전공자 5개 계열로 구분하고 각 계열별 특성에 맞는 맞춤형 SW기초교육 과정을 설계하였다. 단과대학별 분류는 인문(HLL, Humanities Lawyers, Linguists), 사회(RPL, Resource Planners or Managers), 자연(SCI, Scientists), 공학(ENG, Engineers), 예체능(ART, Artists)이다. 뿐만 아니라 단계적 SW기초교육 전략에 따라 <표 1> 과 같이 창의적사고와 코딩, 대학기초SW입문, 전공별AI활용 순으로 분류하고, 학습자의 특성을 고려하여 계열별로 프로그래밍 언어를 구분하였다. 1단계 프로그래밍 언어는 스크래치(Scratch), 피오리(Fiori), 블록리 & 앱인벤터(Blockly & AppInventor)이고 2단계 프로그래밍 언어는 앱인벤터(AppInventor), 러플(RUR-PLE), 파이썬(Python), 스크래치이고, 3단계 프로그래밍 언어는 R과 파이썬이다. <표 2>는 3단계 SW기초교육에서 사용하는 프로그래밍 언어이다.
<표 1>
3단계 SW기초교육
구분 계열 단계 교과목 수강시기 학점
전공 비전공
교양필수 SW 인문, 사회, 자연, 공학, 예체능 1 창의적사고와코딩 1학년 1학기 2학점
2 대학기초SW입문 1학년 2학기 2학점
3 전공별AI활용 2학년 1학기 2학점
<표 2>
3단계 SW기초교육에서 사용하는 프로그래밍 언어
단계 계열
인문 사회 자연 공학 예체능
1 Scratch Scratch Fiori Blockly & App Inventor Scratch
2 App Inventor App Inventor RUR-PLE Python Scratch
3 R python python python R

2.2 DAA Thinking

DAA Thinking은 소프트웨어 코딩을 구현하기 위한 3가지 사고이다. ADD Thinking을 재구성하였다(오경선, 서응교, 정혜진, 2018: 65-73). DAA Thinking은 컴퓨터과학 기본개념과 원리, 컴퓨팅 기술을 바탕으로 실생활 및 다양한 학문 분야의 문제를 창의적이고 효율적으로 해결하는 능력과 태도의 함양을 목적으로 한다. 각 단계별 필요로 하는 사고는 다음과 같다. 1단계 창의적 사고와 코딩 교과목에서는 디자인씽킹을 기반으로 사용자 경험 중심으로 문제를 바라보고 해결하며, 이를 통해서 발견한 아이디어는 소프트웨어로 구현한다(신희성, 서응교, 오경선, 정혜진, 박소현, 2018: 125-128; 신윤희, 정효정, 송종숙, 2019: 759-768). 2단계 대학기초SW입문 교과목에서는 알고리즘씽킹을 기반으로 컴퓨팅 사고를 학습한다(박소현, 2019a: 403-424; 박소현, 2019b: 71-80). 3단계 전공별AI활용 교과목에서는 AI씽킹을 기반으로 자신의 분야에서 컴퓨팅 사고를 내재화하여 창의적으로 문제를 해결하는 방법을 학습한다. [그림 1]은 DAA Thinking과 3단계 SW기초교육이다.
[그림 1]
DAA Thinking과 3단계 SW기초교육
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2.3 소프트웨어 교육과 창의적 사고력

D대학의 1단계 SW기초교육의 목표는 사용자 경험 중심으로 문제를 바라보고 해결하는 창의적 사고력 향상이다. 창의적 사고와 코딩 교과목은 디자인씽킹(Design Thinking)을 기반으로 SW기초교육을 설계하였고, 컴퓨팅사고를 기르기 위한 목적으로 교육내용을 구성하였다. 이 과목을 통해서 학습자는 디자인씽킹 프로세스에 따라 문제해결에 대한 창의적인 아이디어를 만들고, 자신의 아이디어를 실제 소프트웨어로 구현하는 방법을 학습한다. 이러한 디자인씽킹기반의 컴퓨팅사고를 학습함으로 학습자는 창의적 문제해결능력을 향상시킬 수 있다. [그림 2]는 디자인씽킹 기반의 SW기초교육 프로세스이다(오경선, 서응교, 정혜진, 2018: 65-73).
[그림 2]
디자인씽킹 기반의 SW기초교육 프로세스
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디자인씽킹은 창의적 문제해결 방법론으로 가장 주목을 받고 있으며, 공감, 문제정의, 아이디어발견, 프로토타입, 테스트의 5단계를 거쳐 다양한 문제를 해결하기 위한 창의적 문제해결 방법을 제안한다. 디자인씽킹을 교양교육으로 적용한 사례와 연구는 다양한 분야에서 적용되고 있고, 이러한 흐름은 SW기초교육에서도 예외는 아니다. 특히, SW기초교육은 창의력사고 향상에 긍정적인 영향이 있음을 확인하였다(민춘기, 2019: 121-142; 변현정, 2015: 149-167). D대학의 디자인씽킹 기반의 SW기초교육 프로그램 효과성 검증에서 창의 역량에 대한 평균은 사전검사 3.07수준에서 사후검사 3.39수준으로 0.32만큼 향상하였고, 대응표본 t검정(Paired T-test)을 통하여 사전-사후 비교하였을 때, 유의미한 차이가 있음을 확인하였다(신윤희, 서응교, 2019: 199-207).

2.4 소프트웨어 교육과 논리적 사고

D대학의 2단계 SW기초교육의 목표는 컴퓨터처럼 생각하는 방법을 학습하는 논리적 사고력 향상이다. 대학기초SW인문 교과목에서는 알고리즘씽킹(Algorithm Thinking)을 기반으로 SW기초교육을 설계하였고, 알고리즘씽킹 기반의 컴퓨팅사고를 기르기 위한 목적으로 교육내용을 구성하였다(박소현, 2019a: 403-424; 박소현, 2019b: 71-80). 학습자는 창의적 사고를 통해 만들어진 다양한 문제를 분석하고 이를 해결하기 위한 방법으로 알고리즘씽킹 기반의 컴퓨팅사고를 학습한다. 알고리즘씽킹은 문제해결을 위해 논리적 절차를 이해하고 컴퓨터처럼 생각하는 방법을 말한다. 학습자는 실제 소프트웨어를 구현할 수 있는 알고리즘씽킹기반의 컴퓨팅사고를 통해서 창의적 문제해결능력과 논리적 문제해결능력이 향상될 수 있다. [그림 3]은 알고리즘씽킹 기반의 SW기초교육 프로세스이다.
[그림 3]
알고리즘씽킹 기반의 SW기초교육 프로세스
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SW기초교육에서 문제 해결을 위해서는 창의적 사고와 논리적 사고가 모두 필요하다. 창의적 사고는 사용자 중심에 해결하고자 하는 진짜 문제를 정의하고 다양한 문제 해결 방법을 찾아 가장 창의적으로 해결방법을 통해 문제를 해결하는 것으로 확산적 사고를 기반으로 한다. 논리적 사고는 논리적으로 규칙에 따라 사고하는 능력을 말하며, 이를 통해서 다양한 해결방법 중 최적의 해결방법을 선택하여 실현함으로써 문제를 해결할 수 있고, 수렴적 사고를 기반으로 한다. 소프트웨어 교육에 관련된 연구의 동향에서 창의적 사고에 관한 연구는 많이 진행되고 있으나, 논리적 사고에 대한 효과성에 대한 연구는 상대적으로 적은 편이다.

2.5 자기효능감

자기효능감(Self-efficacy)은 특정 영역에서 목표를 달성하기 위해 학습자 자신의 능력에 대한 믿음을 말한다(Bandura, A., 1978: 139-161). 개인이 자기효능감에 대한 기대가 크고 긍정적일수록 과제수행에 적극적으로 임하며, 과제수행 중 난관에 부딪혔을 때 쉽게 포기하지 않게 된다. 다양한 교육을 통해 증진된 자기효능감은 후속적인 목표설정과 자기조절 기능에 긍정적인 영향을 주게 되고, 과제수행 결과는 긍정적인 자기효능감에서 비롯된다고 볼 수 있다. 이러한 자기효능감은 다양한 분야에서 학습자의 성취감과 문제 해결능력을 높이는 요소로 연구되고 있다. 특히 SW기초교육의 교육적 목적을 달성하기 위해서는 기본적인 프로그래밍 문법은 물론이고 이를 이용해 복잡한 문제를 해결할 수 있는 높은 수준의 사고력이 요구하므로 학습자의 자기효능감은 참여 수준과 학습결과에 주요한 영향을 줄 수 있다(신민희, 2009: 30-37; 이성혜, 한정윤, 2020: 51-58; 장원영, 2020: 379-390).
SW기초교육의 가장 큰 방해요소는 비전공자들의 소프트웨어 학습에 대한 거부감과 두려움과 같은 심리적인 요인이며, 이전의 SW기초교육에 관한 연구에서 학습자들의 태도에 따라 교육의 효과가 다르다는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 알고리즘씽킹 기반의 코딩교육의 효과를 분석하기 위해서 창의적 잠재력과 논리적 잠재력 관점에서 평가하려고 한다. 창의적 잠재력은 창의적 문제 해결을 위한 심리적 차원의 역량이며, 창의적 문제해결 과정에서 요구되는 자기효능감을 말한다(신윤희, 정효정, 서응교, 2019: 351-373). 논리적 잠재력은 논리적 문제해결을 위한 심리적 차원의 역량이며, 논리적 문제해결 과정에서 요구되는 자기효능감을 말한다.

2.6 알고리즘씽킹 기반의 SW기초교육

알고리즘씽킹(Futschek G., 2006: 159-168) 기반의 SW기초교육은 학생들의 논리적 사고 능력 함양을 위하여 설계되었고, 디자인씽킹 기반의 코딩교육인 창의적사고와 코딩을 이수한 학생들을 대상으로 한다. 교육을 통해 컴퓨터를 도구로써 문제를 해결할 수 있도록 알고리즘씽킹을 기반으로한 창의적사고와 논리적사고를 유도하며, 기본 프로그래밍 교육을 통해 소프트웨어로 개발하는데 도움을 준다(박소현, 2019a: 403-424; 박소현, 2019b: 71-80).
2단계 SW기초교육의 강의 주제와 학습 내용은 계열별 특성을 고려하여 설계되었으며, 대학기초SW입문-인문계열은 <표 3>와 같고 대학기초SW입문-사회계열은 <표 4>와 같다.
<표 3>
대학기초SW입문-인문계열
차시 강의 주제 학습 내용
1 소프트웨어 교육이란 ⋅소프트웨어 교육은 무엇일까?
⋅ADD Thinking이란
2 문제 해결 과정 ⋅문제 해결
⋅일반적인 문제 해결 과정
3 문제 해결 절차와 표현 ⋅문제 발견과 분석
⋅문제 표현
⋅알고리즘의 절차적 표현
⋅Blockly를 활용한 알고리즘 표현
4 알고리즘과 추상화 ⋅추상화
⋅알고리즘
⋅알고리즘과 프로그래밍
5 알고리즘 구현 - 앱인벤터 시작하기 ⋅앱 인벤터 이해하기
⋅앱 인벤터 사용을 위한 준비
⋅앱 인벤터 화면 살펴보기
⋅앱 인벤터 맛보기
6 변수와 자료형 ⋅변수에 대해 알아보자
⋅자료형
7 연산자 활용 ⋅연산자
8 제어구조 - 순차 구조 ⋅순차 구조
⋅순차 구조의 활용
9 제어구조- 선택 구조 ⋅선택 구조
⋅앱 인벤터와 선택 구조
10 제어구조 - 반복 구조 ⋅반복 구조
⋅반복 횟수
⋅반복문의 실제
11 앱 인벤터의 활용 ⋅번역하기
⋅유튜브 영상 재생
⋅현재 위치 표시하기
12 함수 구현 ⋅함수
⋅연습문제
13 알고리즘적 사고로 다시 돌아보기
14 코딩 완성 및 공유
<표 4>
대학기초SW입문-사회계열
차시 강의 주제 학습 내용
1 소프트웨어 교육이란 ⋅소프트웨어 교육은 무엇일까?
⋅ADD Thinking이란
2 문제 해결 과정 ⋅문제 해결
⋅일반적인 문제 해결 과정
3 문제 해결 절차와 표현 ⋅문제 발견과 분석
⋅문제 표현
⋅알고리즘의 절차적 표현
⋅Blockly를 활용한 알고리즘 표현
4 알고리즘과 추상화 ⋅추상화
⋅알고리즘
⋅알고리즘과 프로그래밍
5 알고리즘 구현 - 앱인벤터 시작하기 ⋅앱 인벤터 이해하기
⋅앱 인벤터 사용을 위한 준비
⋅앱 인벤터 화면 살펴보기
⋅앱 인벤터 맛보기
6 순차적 문제 해결 ⋅그림 클릭 시 소리가 나는 앱
⋅MP3 플레이어 앱
⋅퀴즈 앱
7 선택적 문제 해결 ⋅버튼으로 앱 종료하기
⋅두 개의 플레이어 만들기
⋅가위 바위 보 게임
8 반복적 문제 해결 ⋅버튼을 클릭하여 숫자 출력하기
⋅구구단 출력하기
⋅타이머 만들기
9 데이터 관리 - 변수와 연산자의 활용 ⋅더하기 빼기 계산하기
⋅BMI 계산하기
⋅길이 환산하기
⋅계산기 만들기
10 함수 구현
11 미니 프로젝트 1
12 미니 프로젝트 2

3. 연구 방법

3.1 연구대상 및 기간

본 연구는 2020년 2학기 D대학의 SW필수 교양인 대학기초SW입문 교과목을 수강한 학생 133명을 대상으로 하였다. 응답자는 인문계열 2분반 68명, 사회계열 2분반 65명으로 선수과목인 창의적사고와코딩을 이수하였다. 응답자의 분포는 <표 5>와 같다. 수업은 전체 비대면 온라인으로 진행되었으며, 설문 전 연구 참여에 대한 동의를 받았다.
<표 5>
계열별 학생 분포
계열 소속학과 학생수(명) 백분율
인문 영미인문학과, 철학과, 과학교육과, 수학교육과, 특수교육과, 한문교육과 68 51%
사회 도시계획. 부동산학과, 행정학과, 상담학과, 커뮤니케이션학부 65 49%
합계 133 100%
연구를 위한 사전검사는 프로그래밍 실습교육이 시작하기 전인 7주차에 시행하였다. 사전설문에서 114명(86%)의 응답자가 앱인벤터를 학습한 경험이 없다고 응답하였고, 응답자의 특성은 <표 6>와 같다.
<표 6>
응답자의 특성
경험여부 계열 학생수(명) 백분율
경험있음 인문 10 19 14%
사회 9
경험없음 인문 55 114 86%
사회 59
합계 133 100%

3.2 연구절차

본 연구는 대학의 SW기초교육을 위해 설계된 D대학교 비전공자 SW기초교육 사례를 통하여 소프트웨어 비전공 대학생을 위한 알고리즘씽킹 기반 SW기초교육의 교육적 효과성 분석하는 데 목적이 있다. 이를 위해서 기존 SW기초교육과 자기효능감에 관한 선행연구를 진행하였다, 본 연구에서 SW기초교육의 효과성을 분석하기 위해 검사한 항목은 논리적 사고력, 창의적 잠재력, 논리적 잠재력이다. 사전검사를 진행한 뒤에, 알고리즘씽킹 기반의 SW기초교육 실습수업을 8주간 진행하였고, 수업이 종료된 후 사후검사를 진행하였다.
사전검사를 통해 논리적사고력, 창의적 잠재력, 논리적 잠재력을 측정하였다. 논리적 사고력 측정을 위해 GALT 검사도구를 사용하였고, 창의적 잠재력 검사 도구는 DiLiello와 Houghton이 제안한 탐색적 요인분석(Exploratory factor analysis)에서 창의적 잠재력과 관련한 검사 문항을 사용하였다. 그리고 논리적 잠재력을 측정을 위해 창의적 잠재력 검사 문항을 수정하여 사용하였다. 사전검사에서 논리적 사고력, 창의적 잠재력, 논리적 잠재력을 측정하였다. 그리고 동일한 검사지를 사용하여 사후검사를 실시하였다. GALT검사는 사전에만 진행하였다. 사전검사와 사후검사로 얻어진 결과를 SPSS 26.0프로그램을 이용하여 통계 분석하고 결과를 해석하였다. [그림 4]는 연구진행 절차이다.
[그림 4]
연구진행 절차
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4. 연구결과

4.1 GALT 결과

GALT(Group Assessment of Logical Thinking) 검사지는 학습자의 인지수준과 논리적 사고력을 측정하는 도구로써 실험집단의 사전⋅사후 검사 결과를 비교하여 논리적 사고력 변화 정도를 통해 효과성을 입증하는 데 사용한다(Roadranka, V., Yeany, R. H., Padilla, M. J., 1983: 5). 검사지의 문항은 보존 논리(Conservation Reasoning), 비례 논리(Proportional Reasoning), 변인통제 논리(Controlling Variables), 조합 논리(Combinatorial Reasoning), 확률 논리(Probabilistic Reasoning), 상관 논리(Correlational Reasoning)의 6개의 논리 유형을 측정하기 위한 목적으로 21개 문항으로 개발되었으나, 논리 유형 별로 2문제씩 선택하여 12문항으로 줄인 GALT 축소본을 주로 사용하고 있다(강순희, 노정원, 박종윤, 1998: 399-413; 김태훈, 김종훈, 2013: 13-22). 본 연구에서는 학생들의 논리적 사고력 수준을 확인하고, 인지 수준별 그룹을 만들기 위해서 사용하였으며, 사후 검사는 진행하지 않고, 사전검사만 진행하였다.
인지발달이론에서 학습자에게 공통적으로 나타나는 인지구조가 발달하는 순서를 첫째, 감각운동기(Sensory Motor Period), 둘째, 전조작기(Preoperational), 구체적 조작기(Concrete Operational Period), 형식적 조작기(Formal Operational Period)의 4단계로 구분한다. 하지만 이러한 인지구조는 쉽게 측정할 수 있는 속성이 아니고 각 단계에서 나타내는 공통적인 속성을 통해 인지구조의 존재를 입증할 수 있으며, 다른 지적 구조를 구분할 수 있다. GALT 검사는 구체적 조작기와 형식적 조작기를 세분화하여 논리적 사고력 수준을 구체적 조작기, 과도기, 형식적 조작기로 구분하였다.
GALT 축소본 검사지의 채점은 1번부터 10번까지의 객관식 문항은 답과 이유가 모두 맞을 경우만 정답으로 처리하고, 주관식 문항인 11번과 12번은 모든 가능한 조합에서 11번은 1개, 12번은 2개를 빠뜨린 경우까지 정답으로 처리하여 총 12점 만점이며 정답 수가 4개 이하이면 구체적 조작기, 5~7개이면 과도기, 8개 이상이면 형식적 조작기로 분류한다. 따라서 GALT 축소본 검사 결과에 따라 논리적 사고력 수준을 <표 7>과 같이 정의한다.
<표 7>
GALT 축소본 검사 결과에 따른 논리적 사고력 수준
정답개수 논리적 사고력 수준
0-4 구체적 조작기
5-7 과도기
8-12 형식적 조작기
논리적 사고력 그룹을 만들기 위해 GALT검사를 실시하였다. 인문계열 학생은 구체적 조작기에 해당하는 학생이 6명(9%), 과도기에 해당하는 학생이 20명(31%), 형식적 조작기에 해당하는 학생이 39명(60%)으로 대부분의 학생이 형식적 조작기에 해당된다. 사회계열 학생은 구체적 조작기에 해당하는 학생이 15명(22%), 과도기에 해당하는 학생이 26명(38%), 형식적 조작기에 해당하는 학생이 27명(40%)으로 대부분의 학생이 형식적 조작기에 해당된다. 논리적 사고력 수준이 형식적 조작기에 해당하는 학생은 보존논리, 비례논리, 변인통제논리, 확률논리, 조합논리의 사고가 가능하다(김영애, 이봉규, 김병순, 2009: 375-380). 응답자의 전체에서 50%에 해당하는 대부분의 학생들이 형식적 조작기로 분류되며, 이를 통해 앱인벤터 경험 유무에 상관없이 SW기초교육을 수강할 기본 소양을 갖추었다고 볼 수 있다. 논리적사고 그룹은 <표 8>과 같다.
<표 8>
GALT 검사 결과에 따른 학생들의 논리적 사고력 수준
논리적 사고력 수준 인문계열 사회계열 합계
학생수(명) 백분율 학생수(명) 백분율 학생수(명) 백분율
구체적 조작기 6 9% 15 22% 21 15%
과도기 20 31% 26 38% 46 35%
형식적 조작기 39 60% 27 40% 66 50%
합계 65 100% 68 100 133 100

4.2 창의적 잠재력에 미치는 영향

창의적 잠재력(Creative Potential)은 창의적 문제해결을 위한 심리적 차원의 역량이며, 창의적 문제해결 과정에서 요구되는 효능감을 말한다(신윤희, 정효정, 서응교, 2019: 351-373). 알고리즘씽킹 기반 SW기초교육의 창의적 잠재력에 관한 효과성을 분석하기 위해 DiLiello와 Houghton이 제안한 탐색적 요인분석에서 창의적 잠재력(Creative Potential)과 관련한 6개 문항을 사용하였다. 창의적 잠재력에 관한 설문 문항은 5점 리커트(Likert)유형 척도를 사용하였고, 사전-사후 비교를 위하여 대응표본 t-검정(Paired T-test)을 실시하였다. 이는 두 집단간의 평균의 유의미함을 검증하기 위한 가장 보편적인 통계 방법이다. 창의적 잠재력에 대한 평균은 사전검사 3.16수준에서 사후검사 3.49수준으로 0.32만큼 향상하였음을 확인하였고, 모든 항목에서 통계적으로 유의미한 차이를 확인하였다. 창의적 잠재력에 관한 설문 문항 및 대응표본 t-검정 결과는 <표 9>와 같다.
<표 9>
창의적 잠재력(Creative Potential)에 관한 설문 문항 및 결과
번호 설문 내용 평균 표준편차 t 유의 확률
사전 사후 사전 사후
1 새로운 아이디어를 잘 제안할 수 있다. 3.248 3.541 .8016 .7126 -4.356 .000
2 창의적인 문제를 해결하는 것에 자신이 있다. 2.977 3.353 .8831 .7900 -5.334 .000
3 다른 이의 아이디어를 발전시키기 위한 요령이 있다. 3.353 3.624 .7996 .7344 -3.775 .000
4 창의적인 문제 해결 방법을 잘 찾아낼 수 있다. 3.165 3.451 .7301 .7733 -4.620 .000
5 일을 창의적으로 수월하게 해낼 수 있다. 3.173 3.474 .7835 .8310 -3.946 .000
6 새로운 아이디어를 제안하는 것이 편안하다. 3.098 3.519 1.0650 .8756 -5.408 .000

*p<.05

4.3 논리적 잠재력에 미치는 영향

논리적 잠재력(Logical Potential)은 논리적 문제해결을 위한 심리적 차원의 역량이며, 논리적 문제해결 과정에서 요구되는 자기효능감을 말한다. 그리고 논리적 잠재력을 측정을 위해 창의적 잠재력 검사 문항을 수정하여 사용하였다. 논리적 잠재력에 관한 설문 문항은 5점 리커트 유형 척도를 사용하였고, 사전-사후 비교를 위하여 대응표본 t-검정을 실시하였다. 논리적 잠재력에 대한 평균은 사전검사 3.25수준에서 사후검사 3.59수준으로 0.34만큼 향상하였음을 확인하였고, 모든 항목에서 통계적으로 유의미한 차이를 확인하였다. 논리적 잠재력에 관한 설문 문항 및 대응표본 t-검정 결과는 <표 10>과 같다.
<표 10>
논리적 잠재력(Logical Potential)에 관한 설문 문항 및 결과
번호 설문 내용 평균 표준편차 t 유의 확률
사전 사후 사전 사후
1 새로운 아이디어를 잘 제안할 수 있다. 3.301 3.632 .8703 .7831 -4.310 .000
2 논리적인 문제를 해결하는 것에 자신이 있다. 3.211 3.526 .8443 .7841 -4.254 .000
3 다른 이의 아이디어를 논리적으로 발전시킬 수 있다. 3.361 3.699 .8288 .7586 -4.359 .000
4 논리적인 문제 해결 방법을 잘 찾아낼 수 있다. 3.263 3.624 .8062 .7648 -5.197 .000
5 어떤 일을 논리적으로 수월하게 해낼 수 있다. 3.338 3.624 .7374 .7843 -3.881 .000
6 논리적 아이디어를 제안하는 것이 편안하다. 3.038 3.436 .9646 .8647 -4.744 .000

*p<.05

4.4 계열별 차이

창의적 잠재력과 논리적 잠재력 측정 결과를 논리적 사고력의 수준과 실험집단 계열별로 세분화하여 효과를 분석해보았다. GALT 검사로 구분한 3개의 수준별 학생들의 잠재력 차이를 분석한 결과는 <표 11>과 같다. <표 11>에 따르면 구체적 조작기 수준에 있는 학생들은 창의적 잠재력의 향상에 유의미한 효과가 있었으나, 논리적 잠재력에서는 유의미한 효과가 없었다. 과도기 수준의 학생들은 창의적 잠재력, 논리적 잠재력 모두 유의미한 효과가 있었다고 나타났다. 형식적 조작기 수준의 학생들도 창의적 잠재력, 논리적 잠재력 모두 향상되는 효과가 있었다.
<표 11>
전체 학생의 GALT 그룹별 창의적잠재력/논리적잠재력 검사 결과
GALT 3그룹 전체
평균 표준편차 t 유의확율
사전 사후 사전 사후
구체적 조작기 (n=21) 창의적잠재력 2.9048 3.2540 .62710 .60695 -2.440 .024*
논리적잠재력 2.9762 3.3095 .60847 .78402 -1.819 .084
과도기 (n=46) 창의적잠재력 3.2500 3.5362 .65711 .62944 -3.155 .003
논리적잠재력 3.3116 3.6667 .63791 .64022 -3.173 .003
형식적 조작기 (n=66) 창의적잠재력 3.1970 3.5404 .73024 .66349 -4.956 .000
논리적잠재력 3.2980 3.6263 .67717 .56543 -5.452 .000

* p<.05

GALT 검사로 구분한 3개의 학생 그룹 중 인문계열만 분석한 결과는 <표 12>와 같다. <표 12>에 따르면 통계적으로 유의미한 차이가 없었던 항목은 구체적 조작기의 창의적 잠재력, 구체적 조작기의 논리적 잠재력, 과도기의 창의적 잠재력이다. 과도기의 논리적 잠재력과 형식적 조작기의 창의적 잠재력, 형식적 조작기의 논리적 잠재력에서 유의미한 효과가 있었다.
<표 12>
인문계열 학생의 GALT 그룹별 창의적잠재력/논리적잠재력 검사 결과
GALT 3그룹 인문계열
평균 표준편차 t 유의확율
사전 사후 사전 사후
구체적 조작기 (n=6) 창의적잠재력 2.9722 3.3056 .67837 .93343 -1.414 .216
논리적잠재력 2.9722 3.2500 .59082 .83500 -1.250 .267
과도기 (n=20) 창의적잠재력 3.3500 3.6500 .65091 .64866 -1.983 .062
논리적잠재력 3.4250 3.7667 .57092 .61985 -2.327 .031*
형식적 조작기 (n=39) 창의적잠재력 3.2179 3.6154 .74256 .62613 -4.284 .000
논리적잠재력 3.3419 3.6752 .67207 .54067 -4.003 .000

* p<.05

GALT 검사로 구분한 3개의 학생 그룹 중 사회계열만 분석한 결과는 <표 13>과 같다. <표 13>에 따르면 통계적으로 유의미한 차이가 없었던 항목은 구체적 조작기의 창의적 잠재력, 구체적 조작기의 논리적 잠재력이다. 과도기의 창의적 잠재력, 과도기의 논리적 잠재력, 형식적 조작기의 창의적 잠재력, 형식적 조작기의 논리적 잠재력에서 유의미한 효과가 있었다.
<표 13>
사회계열 학생의 GALT 그룹별 창의적잠재력/논리적잠재력 검사 결과
GALT 3그룹 사회계열
평균 표준편차 t 유의확율
사전 사후 사전 사후
구체적 조작기 (n=15) 창의적잠재력 2.8778 3.2333 .62826 .46205 -1.956 .071
논리적잠재력 2.9778 3.3333 .63579 .79182 -1.451 .169
과도기 (n=26) 창의적잠재력 3.1731 3.4487 .66413 .61241 -2.435 .022*
논리적잠재력 3.2244 3.5897 .68304 .65698 -2.213 .036*
형식적 조작기 (n=27) 창의적잠재력 3.1667 3.4321 .72501 .71201 -2.556 .017*
논리적잠재력 3.2346 3.5556 .69223 .60270 -3.703 .001

* p<.05

논리적 사고력의 수준별로 분석한 결과를 종합해보면, 구체적 조작기의 학생들보다 형식적 조작기의 학생들에게 수업의 효과가 있고, 인문계열 학생보다 사회계열 학생들이 알고리즘씽킹 기반의 수업의 효과가 많은 것을 알 수 있다. 그리고 논리적 사고력이 적고, 사회계열 학생보다는 인문계열 학생들이 알고리즘 씽킹 기반의 수업의 효과가 적은 것을 알 수 있었다. 그러나 전체 학생들의 결과를 비교하였을 때, 논리적 사고력이 우수한 형식적 조작기 학생들이 알고리즘씽킹 기반의 수업을 통해서 창의적 잠재력과 논리적 잠재력이 모두 유의미하게 향상된 것을 알 수 있었다.

5. 결론 및 제언

SW기초교육은 소프트웨어 전공자의 전문성을 기르는 것은 물론이고, 비전공자 학생들을 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한 융⋅복합 전문역량을 가진 창의 융합형 인재를 양성하는 것을 목적으로 하고 있다. 다양한 연구를 통해 SW기초교육 개발에 대해서는 유의미한 성과를 거두고 있으나 SW기초교육의 설계자가 의도한 교육적 효과성을 측정하는 연구는 부족한 편이다.
본 연구는 대학의 SW기초교육을 위해 설계된 D대학교 비전공자 SW기초교육 사례를 통하여 소프트웨어 비전공 대학생을 위한 알고리즘씽킹 기반 SW기초교육의 교육적 효과성 분석하였다. 이를 위해서 기존 SW기초교육과 자기효능감에 관한 선행연구를 진행하였다, 본 연구에서 SW기초교육의 효과성을 분석하기 위해 검사한 항목은 논리적 사고력, 창의적 잠재력, 논리적 잠재력이다.
창의적 잠재력은 창의적 문제해결을 위한 심리적 차원의 역량이며, 창의적 문제해결 과정에서 요구되는 효능감이다. 그리고 논리적 잠재력은 논리적 문제해결을 위한 심리적 차원의 역량이며, 논리적 문제해결 과정에서 요구되는 자기효능감이다. 자기효능감은 학습자의 성취감과 문제 해결능력을 높이는 요소이며, 학습자의 자기효능감은 참여 수준과 학습결과에 주요한 영향을 줄 수 있다.
본 연구는 선수과목인 창의적사고를 학습한 비전공 자인문계열과 사회계열 학생 133명을 대상으로 하였고, 이들 중 88%에 해당하는 114명이 앱인벤터를 경험한 적이 없다고 응답하였다. 사전검사에서 논리적 사고력, 창의적 잠재력, 논리적 잠재력을 측정하였고, 논리적 사고력 수준을 근거로 인지 수준별 그룹을 만들었다. 그 후, 알고리즘씽킹 기반의 SW기초교육 실습수업을 8주간 진행하였고, 수업이 종료된 후 창의적 잠재력, 논리적 잠재력에 대한 사후검사를 진행하였다.
본 연구의 결과를 종합해보면 알고리즘씽킹 기반의 SW기초교육의 효과성은 다음과 같다. 첫째, 창의적 잠재력에 대한 평균은 사전조사에서 3.16수준에서 사후 3.49수준으로 0.32만큼 향상하였고, 모든 항목에서 유의미한 차이를 확인하였다. 둘째, 논리적 잠재력에 대한 평균은 사전조사에서 3.25수준에서 사후 3.59수준으로 0.34만큼 향상하였고, 모든 항목에서 유의미한 차이를 확인하였다. 셋째, 논리적 사고력을 수준별로 분석한 결과를 종합해보면, 구체적 조작기의 학생들보다 형식적 조작기의 학생들에게 수업의 효과가 있고, 사회계열보다 인문계열이 수업의 효과가 있는 것을 확인할 수 있었다. 이를 통해 SW기초교육 전과 후에 계열별 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 특히 논리적 사고력이 우수한 형식적 조작기의 학생들이 창의적 잠재력과 논리적 잠재력이 모두 유의미하게 향상되었다.
본 연구에서는 다음과 같은 한계점을 가진다. 첫째, 자기효능감이란 학습자의 성취감과 문제 해결능력을 높이는 요소로써 SW기초교육의 효과성을 검증을 위해 유의미하지만, 학습자의 심리적인 요인이기 때문에 창의적사고와 논리적사고에 대한 객관적인 효과성을 검증하기에는 제한적이다. 둘째, 실험에 참가한 학생들은 인문계열과 사회계열이며, 비전공자 전체의 효과성으로 일반화하기에는 한계가 있다. 위에서 언급한 연구의 한계점은 지속적인 후속연구를 통해 보완할 예정이다.
본 연구의 결과를 통해서 알고리즘씽킹 기반의 SW기초교육의 효과성 증진과 창의적⋅논리적사고향상을 위한 SW기초교육 설계에 활용되기를 기대한다.

참고문헌

강순희, 노정원, 박종윤(1998). “과학교육 연구에 사용된 GALT 완본과 축소본에 대한 조사 연구”, 한국과학교육학회지 18(3), 한국과학교육학회, 399-413.

강의선, 신선임, 이광진(2019). “교양수업에서 비전공자의 IT 융합 교육을 위한 PBL 활용 교육 모델-컴퓨팅적 사고 중심으로”, 한국디지털콘텐츠학회논문지 20(11), 한국디지털 콘텐츠학회, 2159-2168.

김완섭(2017). “비전공자를 위한 소프트웨어 필수교과 개설을 위한 연구 : 숭실대학 컴퓨팅적사고 교과목 개설과정과 운영평가를 중심으로”, 한국교양교육학회 학술대회 자료집, 한국교양교육학회, 110-115.

김영민, 이민정(2019). “비전공자를 위한 교육용 프로그래밍 언어의 비교 연구 : 프로그래밍 언어 설계 원칙의 관점으로”, 컴퓨터교육학회논문지 22(1), 한국컴퓨터교육학회, 47-61.

김영애, 이봉규, 김병순(2009). “두리틀과 스퀵 언어가 초등학생의 논리적 사고력 신장에 미치는 영향 비교”, 디지털콘텐츠학회지 10(3), 한국디지털콘텐츠학회, 375-380.

김정랑, 김용신, 한선관, 김수환, 계보경(2014). “스마트교육 디지털교과서 효과성 검증 도구 개발”, 정보교육학회논문지 18(2), 한국정보교육학회, 357-370.

김태훈, 김종훈(2013). “Kodu를 이용한 프로그래밍 학습이 초등학생의 논리적 사고력과 학습 흥미에 미치는 영향”, 컴퓨터교육학회논문지 16(3), 한국컴퓨터교육학회, 13-22.

나정은(2017). “교양교육으로서의 소프트웨어 교육 니즈 분석”, 교양교육연구 11(3), 한국교양교육학회, 63-89.

노정원(1998). “과학교육 연구에 사용된 GALT완본과 축소본에 대한 조사 연구”, 이화여자대학교 석사학위논문.

민춘기(2019). “대학생 창의역량 함양을 위한 수업 사례 및 개선방향”, 교양교육연구 3(4), 한국교양교육학회, 121-142.

박소현(2019a). “비전공자 소프트웨어 기초교육을 위한 프로그래밍 언어 결정에 관한 연구”, 정보시스템연구 28(4), 한국정보시스템학회, 403-424.

박소현(2019b). “비전공자를 위한 알고리즘씽킹 기반 소프트웨어 기초교육 설계”, 산경연구논집 10(11), 한국유통과학회, 71-80.

변현정(2015). “디자인 사고과정 경험이 대학생 창의성 계발에 미치는 영향”, 창의력교육연구 15(3), 한국창의력교육학회, 149-167.

서응교(2017). “플립러닝과 디자인 씽킹에 기반을 둔 창의적사고 강화와 코딩교육을 위한 강좌 개발”, 학습자중심교과교육연구 17(16), 학습자중심교과교육학회, 173-199.

서주영(2017). “SW융합인재 양성을 위한 비전공자 프로그래밍 학습에 관한 사례 연구”, 디지털융복합연구 15(7), 한국디지털정책학회, 123-132.

신민희(2009). “PBL 수업에서 공과대학 학생들의 자기효능감 수준에 따른 문제해결 능력 차이”, 공학교육연구 12(4), 한국공학교육학회, 30-37.

신윤희, 서응교(2019). “플립러닝 기반의 창의역량 강화를 위한 코딩교육 프로그램 개발 및 효과분석”, 한국교양교육학회 학술대회 자료집, 한국교양교육학회, 199-207.

신윤희, 정효정, 서응교(2019). “비공학계열 학생을 위한 디자인 씽킹 기반 코딩교육 프로그램 효과분석 및 지원전략 연구”, 학습자중심교과교육연구 19(10), 학습자중심교과교육학회, 351-373.

신윤희, 정효정, 송종숙(2019). “SW 비전공 대학생을 위한 디자인 씽킹 기반 코딩교육에서의 학습경험 분석”, 한국디지털콘텐츠학회논문지 20(4), 한국디지털콘텐츠학회, 759-768.

신희성, 서응교, 오경선, 정혜진, 박소현(2018). “비전공자 SW 기초 교육을 위한 디자인 씽킹 기반의 SW 교육 프로그램 개발 사례 연구”, 학술발표대회논문집 22(2), 한국컴퓨터교육학회, 125-128.

오경선, 권정인(2019). “이해중심 SW기초교육 프로그램의 컴퓨팅사고 효과성 검증 연구”, 디지털융복합연구 17(10), 한국디지털정책학회, 23-35.

오경선, 김현정(2019). “융합인재 양성을 위한 SW기초교육”, 한국교양교육학회학술대회자료집, 한국교양교육학회, 208-212.

오경선, 서응교, 정혜진(2018). “창의⋅컴퓨팅사고 교육내용 기본 설계 연구”, 디지털융복합연구 16(5), 65-73.

오미자, 김미량(2018). “대학생의 창의역량 함양을 위한 SW교과목 운영 효과 검증”, 컴퓨터교육학회 논문지 21(6), 한국컴퓨터교육학회, 15-26.

오보라, 이정민, 이정은(2019). “SW교육에 대한 대학 비전공자의 인식과 경험 탐색 : CQR을 중심으로”, 정보교육학회논문지 23(5), 395-413.

이성혜, 한정윤(2020). “학습자의 SW 및 AI흥미, 프로그래밍 언어 활용 수준과 AI 자기효능감, AI 학습 지속 인사 간의 관계”, 컴퓨터교육학회논문지 23(6), 컴퓨터교육학회, 51-58.

장원영(2020). “온라인 평가 도구를 활용한 프로그래밍 교육에서 학습 동기와 사고력간 인과 관계”, 정보교육학회논문지 24(4), 379-390.

장은실, 김재현(2019). “문제해결력 향상을 위한 비전공자 소프트웨어 기초교육 내용 분석-국내 SW중심대학 중심으로-”, 인터넷정보학회논문지 20(4), 한국인터넷정보학회, 80-90.

장은실(2020). “인공지능 교양필수 교육과정의 운영 사례 연구”, 교양교육연구 14(5), 한국교양교육학회, 137-148.

홍성연, 구은희, 신승훈, 이택균, 서주영(2021). “대학 소프트웨어 기초교육 효과성 측정도구 개발”, 컴퓨터교육학회논문지 24(1), 한국컴퓨터교육학회, 37-46.

Bandura, A(1978 “Self-efficay:Toward a unifying theory of behavioral change”, Advances in Behaviour Research and Therapy 1(4), Elsevier BV. 139-161.
crossref
Futschek, G(2006). “Algorithmic Thinking:The Key for Understanding Computer Science”, in Informatics Education-The Bridge between Using and Understanding Computers, Springer Berlin Heidelberg, 159-168.

Roadranka, V, Yeany, R. H, Padilla, M. J(1983). “The construction and validation of group assessment of logical thinking(GALT)”, Paper presented at the annual meeting of the National Association for Research in Science Teaching 5.

Wing, J. M(2006). “Computational thinking”, Communications of the ACM 49(3), 33-35.
crossref
SW중심대학 선정현황, https://www.swuniv.kr/

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