A Study of Required Liberal Arts Courses Using the Engaged Learning Classroom Model: Focusing on Computational Thinking and Algorithms

은희 노; 문기 조

doi:10.46392/kjge.2024.18.4.179

Korean J General Edu > Volume 18(4); 2024 > Article

Engaged Learning 수업 모델을 활용한 교양필수 교과목 연구－컴퓨팅적사고와 알고리즘 중심으로

Article

Korean Journal of General Education 2024;18(4):179-198.

Published online: August 31, 2024

DOI: https://doi.org/10.46392/kjge.2024.18.4.179

Engaged Learning 수업 모델을 활용한 교양필수 교과목 연구－컴퓨팅적사고와 알고리즘 중심으로

노은희¹, 조문기²

¹ 제1저자, 숭실대학교 베어드교양대학, 조교수, roheunhee@ssu.ac.kr

² 교신저자, 한양대학교 창의융합원 조교수, poletopole@hanyang.ac.kr

A Study of Required Liberal Arts Courses Using the Engaged Learning Classroom Model : Focusing on Computational Thinking and Algorithms

Eunhhee Roh¹, Moonki Cho²

Assistant Professor, Baird College of Liberal Arts, Soongsil University

Assistant Professor, Center for Creative Convergence Education, Hanyang University

Received July 27, 2024 Revised July 29, 2024 Accepted August 16, 2024

This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/) which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited.

Abstract

본 연구는 Engaged Learning 수업 모델을 활용한 S 대학의 교양 필수 ‘컴퓨팅적사고와 알고리즘’ 수업 사례를 다룬다. 연구 대상은 2023년 1학기 1학년 총 188명이다. 수업은 ‘문제 정의 - 아이디어 도출 - 해결 방안 적용⋅확인’ 3단계의 수업 원리를 적용하여 2학점으로 설계하였다. 연구 방법은 SPSS를 사용해 t-검증을 하였으며 분반별 분석을 수행하였다. 연구 결과, Engaged Learning 수업 모델을 적용한 강의 내용의 수준, 수업 만족, 프로젝트 진행에서 분반별로 유의미한 차이를 보였다. 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 분반이 다른 전공 계열 학생들보다 모두 낮은 만족도를 보였고, 소프트, AI 융합학과 학생들이 Engaged Learning 적용 강의 내용 수준에 대해 가장 만족하였고, 전자공학과 IT융합 학생들의 Engaged Learning을 활용한 수업 방식과 Engaged Learning 수업 모델을 적용한 프로젝트 수업에서 만족도가 가장 높았다. Engaged Learning 활용 수업에 있어 학생 참여도는 긍정 84.1%, 부정은 0.5%를 보였고, Engaged Learning 수업 모델을 활용한 수업 방식이 강의식 수업보다 수업내용을 이해하는데 긍정 73.8%, 부정은 7.50%로 나타났다. 컴퓨팅적사고와 알고리즘 교과목 운영은 Engaged Learning 수업 모델을 적용하여 수업을 운영하는 것이 강의식 수업보다 효과가 있음을 보였다. 향후 Engaged Learning 수업 모델은 다른 교과목 수업에서도 활용이 확대될 수 있을 것으로 기대된다.

주제어: 참여형 학습; 컴퓨팅적사고; 알고리즘; 블렌디드 러닝; SW 교육

Abstract

This study deals with a case study of a required Liberal Arts class called ”Computational Thinking and Algorithms” at S University using the Engaged Learning class model. The study targets 188 first-year students in the first semester of 2023. The class was designed as a two-credit course by applying the three-stage teaching principle of problem definition - idea generation - solution application - confirmation. The research method was a t-test using SPSS and quartile analysis. The research results showed significant differences by quartile in the level of class content, class satisfaction, and project progression applying the Engaged Learning class model. The quartiles composed of students from the Literary and Creative Arts, Film Arts, and Law departments all showed lower satisfaction than the students from the other majors, while the students from the Software and AI integration department were the most satisfied with the level of lecture content applying Engaged Learning. However, the students from the Electronics and IT integration department were the least satisfied with the level of lecture content applying Engaged Learning as well as the project progression. The level of student participation in the Engaged Learning-based class was 84.1% positive and 0.5% negative, indicating that the Engaged Learning-based class model was more satisfactory to the students than the lecture-based class model. The percentage of affirmative and negative responses to the Engaged Learning model was 73.8% and 7.50%, respectively, indicating that students were more likely to understand the course content than in a lecture-style class. We further found that applying the Engaged Learning lesson model to the management of the Computational Thinking and Algorithms subject was more effective than lecture-style teaching. It is expected that the Engaged Learning lesson model will be expanded to be used in other subject classes in the future.

Keywords: Engaged Learning; Computational Thinking; Algorithms; Blended Learning; SW Education

1. 서론

4차 산업혁명 시대에는 인터넷, AR/VR, AI 등 기술의 발달로 대학 교육이 학생이 주도하는 토론 수업, 팀별 협업 및 프로젝트 수업 등 학생들의 창의력을 기르고 문제해결력을 높일 방법으로, 교사의 개념은 컨설턴트, 코치, 헬퍼의 역할로 바뀌고 있다. 4차 산업혁명 시대에 교수자는 지식을 일방적으로 전달하는 강의식 수업보다는 지식을 활용해서 문제를 해결할 수 있는 역량을 키워주는 교육이 되어야 하고 학생이 만족할 수 있도록 다양한 방법과 도구를 활용하여 학생들의 참여와 주도적으로 참여할 수 있도록 학생들의 요구를 이해하고 적극적으로 지원해야 한다. 이를 위해 문제해결 학습, 팀별 협업 학습, 디지털 도구의 활용, 프로젝트 기반 학습 등이 있을 수 있다. 학생들은 자신의 관심과 역량을 발휘하여 자기 주도적으로 학습할 수 있고 지속적인 학습과 발전에 중요한 역할을 한다.

조진숙, 전영미(2019)는 학습 참여도가 높으면 학습성과도 높다고 하였고, 학교는 학부 교육의 질과 성과를 향상하기 위해 학생들의 학습 참여를 활성화할 방안을 마련하는 데 적극적으로 노력해야 한다고 하였으며 학습 참여에 대한 요인은 고차원 학습, 다른 사람 토론, 고효과 프로그램이 학습성과에 유의미한 영향을 미친다고 하였다.

학습자들이 문제를 해결하는 과정에서 문제를 해결하는 능력과 창의성을 키우기 위해, 교육은 학습자들에게 단순한 지식 전달이 아닌 문제해결과 응용능력을 강조하는 방식으로 변해야 한다. 이를 위해 팀별 협력 학습과 프로젝트 기반 학습을 도입할 수 있다. 최근 한국의 대학 교육의 교육 환경이 교수자 중심에서 학습자 중심으로 변화되기를 요청받고 있다. 기존의 지식 전달형 강의 중심의 교육에서 벗어나 학생 스스로가 주도적으로 수업을 이끌어가는 방식으로의 전환에 대한 모색이 꾸준히 논의되고 있다. 이러한 변화를 반영한 수업 모델의 하나가 Engaged Learning(참여형 학습) 수업 모델이다. 기존의 강의식 수업은 교수자 중심의 지식 전달로 운영되고 학습자들의 수동적인 수용으로 진행되는 경향이 있었다. Engaged Learning 수업은 학습자들이 주체적으로 학습에 참여하고 활동할 수 있도록 한다. Engaged Learning 방식은 학생들 간의 협력과 팀워크, 효과적인 커뮤니케이션을 강조한다. 이는 학생들이 그룹 프로젝트, 토론, 팀 활동 등을 통해 상호작용하고 함께 문제를 해결하는 경험을 할 수 있도록 한다. 이를 통해 학생들은 협력과 커뮤니케이션 능력을 향상하고 현실 세계에서 필요한 기술을 개발할 수 있다. Engaged Learning 방식은 학생들의 참여와 창의성을 증진 시키는 데 초점을 두고 학생들은 자기 아이디어를 제시하고, 문제해결에 참여하며, 자율적으로 학습 방향을 조정할 수 있다. 이는 학생들의 동기부여와 흥미를 높이고, 창의적인 사고와 문제해결 능력을 발전시킬 수 있도록 돕는다. Engaged Learning 방식은 학습을 실생활과 연계시키고, 학습 내용의 실제 응용능력을 강조한다. 학생들은 이론적인 지식뿐만 아니라 실제 상황에서의 문제해결과 응용을 경험하며, 실무에 필요한 능력과 태도를 갖출 수 있다.

본 연구는 Engaged Learning 수업 모델을 활용하여 교양필수 교과목인 ‘컴퓨팅적사고와 알고리즘’ 교과목을 개발하고 Engaged Learning 수업 모델을 활용한 수업을 학습자들이 만족하는지, 학습에 적극적으로 참여하였는지, 강의식 수업보다 수업 내용을 이해하는데 더 효과적인지 학습자의 만족도를 조사하고자 한다. 본 연구는 연구 문제는 다음과 같다.

첫째, Engaged Learning 수업 모델을 적용하여 개발한 교과목의 강의 내용 수준은 적합한가?
둘째, Engaged Learning 수업 모델의 수업 방식에 만족한가?
셋째, Engaged Learning 수업 모델은 프로젝트 수업 진행에 있어 효과적인가?
넷째, Engaged Learning 수업 모델을 적용한 팀 활동에 학습자들은 적극적으로 참여하였는가?
다섯째, Engaged Learning 수업 방식은 강의식 수업보다 수업 내용을 이해하는 데 효과적인가?

2. 관련 연구

2.1. Engaged Learning

숭실대 교수 학습 센터에서 정의한 Engaged Learning 수업이란 교과목의 학습 목표 달성을 위해 학습자가 실생활에 연계된 문제를 스스로 인식 정의하고 문제를 해결하려는 방법들을 탐색하며, 학습자 간 협력을 통해 문제 해결책을 찾아 실제 현장에 활용할 수 있는 결과물을 도출하는 교수-학습 과정으로 구성된 수업이다(숭실대 교수학습센터). 교수 학습 활동에 있어 학습자가 주도하는 방식으로 다양한 팀 활동, 협력 학습을 한다. 참여형 학습에서 교수자는 퍼실리데이터, 코디, 안내자 등의 역할을 한다. S 대학의 Engaged Learning 수업은 2019년에 도입하여 ‘Engaged Learning+’이름으로 변경하여 운영하고 있다. 학생의 경험을 중요시하는 학생 참여 경험형 수업 방식이다. Engaged Learning 수업 모델의 수업 과정은 3단계로 [그림 1]과 같다.

[그림 1]

Engaged Learning 수업 과정 3단계(숭실대 교수학습센터)

주. Center for Teaching and Learning Innovation at Soongsil University https://citl2.ssu.ac.kr/ko/teaching/engaged

Engaged Learning 수업 모델의 첫 번째 ‘문제 정의’단계에서는 사전에 학습된 내용으로 문제를 탐색한다. 두 번째 단계에서는 ‘아이디어 도출’단계로 자료를 수집하고 아이디어를 나눈 뒤 해결방안을 선정한다. 세 번째 단계에서는 해결방안 적용 및 확인 단계로 최종 결과물이 산출된다. 교수자는 3단계 기본 원리를 시작하기 전에 재량에 따라 일정 기간 강의 중심 수업으로 진행한다. 이후 남은 기간 3단계의 기본 원리를 적용하여 프로젝트 수업이 이루어진다. 해결방안 탐색 및 적용에 이르는 일련의 학습 활동에 학습자는 수업에 주도적으로 참여하여 수업에서 학습한 내용을 강의실 밖의 현실 문제해결에 적합한 지식으로 재구성할 수 있도록 경험학습 중심의 교수-학습 과정으로 구성된 수업 모델이다(숭실대 교수학습센터).

손나경과 김령희(2020)는 교양 교과목 과학소설(SF) 대상 학습자 참여형 교양 교육 교과목 운영에서 학습자 주도형 토론과 발표 수업 방식에 학생들이 수업에 적극적으로 참여하였고 수업에 대한 만족도가 높게 나옴을 확인하였다.

박도현과 성신형(2022)은 참여형 학습 방법을 이용하여 기독교 교양필수 교과목을 운영하였고 Engaged Learning 방법을 이용한 기독교 교양필수 교과목이 인문학적 교양을 쌓은 교과의 역할을 할 가능성을 확인하였다.

차봉준(2022)은 Engaged Learning방법 ‘문제발견 및 정의-아이디어 생성-해결방안 적용과 실천’ 3단계 수업 원리를 적용하여 3학점 체계의 수업모형을 설계하여 학습자가 자기 주도적으로 인류세 시대의 지구적 환경 문제를 스스로 발견하고 정의할 수 있도록 교과목을 구성하여 운영하였고, 현대사회가 지닌 다층적, 다각적인 환경적 문제들에 대해 학습자가 자기 주도적으로 문제를 발견하고, 도출된 문제에 대해 스스로 아이디어를 생성하여 문제를 해결해 나가는 과정 가운데 인류세 시대에 대한 이해와 인문학의 필요성에 공감할 수 있을 것으로 기대한다고 하였다.

2.2. Computational Thinking(컴퓨팅적 사고)

Computational Thinking(컴퓨팅적 사고)에 대해 지넷 윙은 문제를 분석하여 컴퓨터로 문제를 해결하기 위한 절차를 만드는 것으로 컴퓨팅 사고는 문제의 해결책을 만드는 사고 과정이고 이 방법으로 생성된 해결책은 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있다고 주장하였다. 컴퓨터 과학자들뿐만 아니라 누구나 활용할 수 있는 보편적인 사고와 기술이라고 하였고 인간 활동의 필수 요소가 되어 더 이상 특수한 철학으로 존재하지 않을 때 자연스러운 삶이 일부가 될 것이라고 하였다(Wing, J. M.(2006)).

김진숙 외(2015) 우리나라 교육부와 한국교육학술정보원(KERIS)(2015)은 ISTE&CSTA(2011)의 개념을 인용하여 CT의 구성요소를 분해, 패턴 인식, 추상화, 알고리즘, 프로그래밍으로 컴퓨팅 사고력의 구성요소를 재정의하였다.

최숙영(2016)은 컴퓨팅 사고력을 창조적인 다중의 추상화 차원의 사고로 문제해결 과정을 컴퓨팅 시스템에서 처리될 수 있는 형태로 알고리즘화하는 논리적 사고라고 말하고 있다.

노지혜(2023)는 대학 교양 SW 기초 교육은 SW를 기반으로 일상생활의 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 능력을 기르기 위해 컴퓨팅적 사고력, 창의적 문제해결력을 신장시키기 위해 수업을 설계하였고 전체 학생들의 컴퓨팅 사고력, 창의적 문제해결이 유의하게 향상되었다.

2.3. Blended Learning(블렌디드 러닝)

블렌디드 러닝이란 대면수업과 온라인 학습을 결합한 수업 형태로 혼합형 학습으로 두 가지 이상의 학습 방법을 결합하여 이루어진 수업이다.

박성익 외(2007)는 대학 강좌에서 블렌디드 러닝에서 효과적 온/오프라인 학습에 영향을 미치는 요인은 교수자 하위요인은 교수자에게 접근 용이성, 학습 과정 모니터링, 학습자 관련 하위요인으로 학습시간과 장소의 선택, 학습자 간 상호작용, 학습에의 지속 참여, 수업전략 하위요인으로 사전학습, 보충 심화학습, 학습자 중심 수업전략, 평가의 다양성과 객관성을 이야기하였고, 오프라인 학습에 영향을 미치는 요인은 교수자 관련 하위요인으로 교수자의 학문적 열정, 내용 전문성, 학습자와의 사회적 상호작용, 학습 과정의 통제, 학습자 관련 하위요인으로 주의집중, 학습전략, 학습자 간 상호작용, 수업전략 하위요인으로 경쟁심, 긴장감, 학습 분위기, 교수의 융통성이라 하였고 전반적으로 블렌디드 러닝에 영향을 미치는 요인 중 효과적 온라인 학습에서의 학습자 관련 요인이 오프라인 학습에서의 교수자 관련 요인이 지대한 영향을 미친다고 하였다.

김주연(2018)은 블렌디드러닝 기반 SW 코딩교육에서 세부 학습 목표별 정답률을 기반으로 분석한 학업 성취도에서는 블렌디드러닝 방법이 오프라인 수업과 유사한 수준의 학업 성취도를 보였고 학생 설문을 통해 블렌디드 러닝의 학습효과에 만족한다는 의견이 오프라인 수업과 비슷한 결과를 보였다. 블렌디드 러닝 교육모형은 시공간적인 제약과 같은 오프라인 교육의 문제점을 해결하면서 SW 기초코딩 교육에 있어 오프라인 교육과 유사한 학습효과를 제공할 수 있는 대안이 될 수 있음을 확인하였다.

김완섭(2015)은 학생만족도 점수 분석 결과 전통적 강의보다 블렌디드 러닝 강의에 대한 학생만족도가 높았고, 교 강사별 강의 만족도의 편차가 줄어드는 긍정적인 효과가 있음을 확인하였다. 또한, 만족도 조사의 서술 의견을 통해서도 블렌디드 러닝 강의가 효과적이었음을 확인할 수 있었다.

2.4. 대학 교양 교과에서 SW 교육

많은 대학이 창의 융합적인 인재 양성과 컴퓨팅적 사고력 신장을 위해 모든 학생에게 SW 교육을 교양 필수로 편성하여 운영하고 있다.

오미자(2017)는 비전공자들에게 컴퓨터 프로그래밍 교육의 필요성과 목적을 명확히 전달하고 문제해결 방식의 형태로 교육 방법이 변해야 하고 수업의 방법이 개인별 학습자의 수준에 맞은 교육 내용과 과제가 제시되어야 한다고 주장하였다.

나정은(2017)은 비전공 학생들의 코딩교육에서 학생들의 단계별 학습 성취를 맛보게 하는 것이 중요하고 코딩교육을 통해 컴퓨팅 기술이 문제해결의 도구로 활용될 수 있도록 경험하는 것이 중요하다고 강조하였다.

박금주, 최영준(2018)은 비전공자 대상 SW 교육은 교수자의 컴퓨터 언어에 대한 역량이 필수 조건이고 비전공 학습자들을 위한 창의력과 문제해결력 향상에 중점을 둔 융합 교육, 컴퓨터 작동 원리에 대한 교육이 필요하다고 하였다.

송오영 외(2018)는 대학 SW 교육 인재 양성을 위해 계열별 특성을 고려하여 1학기에는 인문계열은 <컴퓨팅적사고기반 기초코딩>, 이공계열은 <SW 기초코딩>과목을 계열별 특성을 고려하여 운영하는 것이 비전공자 학생들도 스스로의 아이디어를 코딩으로 구현하여 실질적인 SW 개발이 가능하도록 하고 있다. 2학기에는 전공별로 코딩 교과목 3개 반을 운영하여 전공별로 활용도가 놓은 프로그램 언어를 배울 수 있게 하되 1학기에 학습한 컴퓨팅 사고력과 문제해결을 위한 기초코딩을 발전시키도록 교수자는 코딩으로 해결할 문제를 제시하고 토론, 실습, 프로젝트 수행을 통해 학습자의 코딩 능력과 프로젝트 성취도를 향상할 수 있도록 지도함으로 비전공자의 코딩에 대한 관심도가 증가하였고, 문제 해결형 코딩 능력도 향상되었다고 밝혔다.

구진희(2023)는 컴퓨터를 이용하여 문제를 해결할 때 교양 SW 코딩 프로젝트를 수행하는 과정에서 교수자는 문제해결의 기본 원리를 단계별로 구체적으로 제시하고 대학의 전공 계열별 교양 SW 교과에서 코딩 프로젝트를 수행하는 과정에서 단계별 가이드를 제시하여 교양 SW 교육의 코딩 프로젝트 수행하는 과정에서 교수자의 단계별 가이드로 활용하도록 제안하였다.

김진숙 외(2015)는 2015년 SW 교육 교수학습 모형 개발 연구에서 컴퓨팅 사고력을 키우는 5가지 SW 교육 수업 모델은 시연중심(DMM)모델, 구성중심(UMC)모델, 개발중심(DDD)모델, 디자인중심(NDIS)모델, CT요소중심(DPAA(P))모델을 발표하였다. 모델 중에서 디자인중심 모델은 프로젝트 학습에 적절한 모델로 교사보다는 학생들 스스로가 문제의식을 느끼고 주제를 선정하는 단계부터 조사, 연구 발표, 평가에 이르기까지 전 과정에 걸쳐 참여하는 수업 모델로 스탠포드 대학교의 D-school에서 제시한 디자인 사고 과정에 따른 것으로 수업 모델은 <표 1>과 같다. 컴퓨팅적 사고를 신장시키기 위한 설계와 개발의 과정을 통해 프로젝트 산출물을 제작하고 개발된 결과를 공유와 평가를 통해 개선의 방법을 찾는 순환적 구조로 되어 있고, 요구분석(Needs)-디자인(Design)-구현(Implementation)-공유(Share)단계의 수업 방식으로 Engaged Learning 방식에 적용하기에 적합하다.

<표 1>

디자인중심모델(NDIS)

교육방법	디자인중심모델

	요구분석 (Needs)	디자인 (Design)	구현 (Implementation)	공유 (Share)
프로젝트 학습법	주어진 문제에 대한 고찰과 사용자 중심의 요구 분석	분해와 패턴찾기 알고리즘의 설계	프로그래밍과 피지컬 컴퓨팅으로 산출물 구현	산출물 공유와 피드백을 통한 자기성찰

주. 출처는 김진숙 외. (2015). 2015년 SW 교육 교수학습 모형 개발 연구 수탁 연구 CR 2015-35, 71

3. 연구 방법

3.1. 연구 대상 및 연구절차

본 연구는 2023년 1학기 교양 필수 교과목인 ‘컴퓨팅적사고와 알고리즘’을 수강한 S 대학 1학년 신입생들로 9개 분반 남학생 119명(63.3%), 여학생 69명(36.7%) 총 188명의 학생을 대상으로 15주 차 수업을 진행하였다. 학생들은 인문학과, 법과대학, 공과대학, IT대학 학생들로 구성되어 있으며 상당수의 학생이 SW 경험이 없는 초급 수준의 학습자들이었다.

3.2. 교과목 교수-학습 설계

본 교과목은 Engaged Learning 수업 모델을 이용하여 진행한 수업으로 교양 교육 개편으로 2023학년도 이후 입학자 대상으로 이전 컴퓨팅적사고와 AI와데이터사회 2과목 교과목이 디지털테크놀로지>컴퓨팅적사고>컴퓨팅적사고와알고리즘 2학점으로 <표 2>와 같이 개편되어 교과목을 수준별로 나누어 자기 수준에 맞는 과목을 선택할 수 있도록 하였다. 본 연구는 개편 교과목 중에서 디지털테크놀로지영역의 컴퓨팅적사고의 3개의 세부 교과목 중 ‘컴퓨팅적사고와 알고리즘’ 교과목을 Engaged Learning 수업 모델을 적용하여 개발하고 운영하였다.

<표 2>

2023학년도 이후 입학자 개편된 교과목

개편

영역		교과목군	세부교과목	학점

대영역	소영역
CORE (핵심교양)	디지털테크놀로지 (5학점)	컴퓨팅적 사고 (2)	컴퓨팅적사고와 코딩기초	2

			컴퓨팅적사고와 알고리즘	2

			컴퓨팅적사고와 활용	2

		SW와AI (3)	AI와 데이터기초	3

			AI와 머신러닝	3

			AI개발과 실전	3

3.2.1. 교과목 개요 및 주차별 학습 내용

본 교과목은 주요 알고리즘들을 활용하는 학습을 통해 컴퓨팅적 사고의 방식을 익히는 데 목적이 있다. 기초적 알고리즘들의 원리를 학습하고 코딩 환경에서 적용하는 방식을 학습한다. 이론, 실습, 팀별 문제해결, 팀별 프로젝트 활동으로 강의를 구성하였다.

Engaged Learning은 교과목의 학습 목표 달성을 위해 학습자가 실생활에 연계된 문제를 스스로 인식 정의하고 문제를 해결하려는 방법들을 탐색한다. 이를 위해 실생활과 연계된 프로젝트 활동으로 팀별 프로젝트를 진행함으로 창의융합 공동체 역량을 기른다.

2023년 1학기 컴퓨팅적사고와 알고리즘에 대한 강의는 사전녹화 25분, 대면 수업 75분으로 블렌디드 수업 방식 총 100분 수업이다. 사전녹화에서는 이론을 중심으로 이론과 실습을 병행하여 영상을 제공하였고, 학생들의 질문과 이에 대한 답변은 S 대학교 LMS Q&A 게시판을 이용하였다. 사전녹화 영상을 미리 수업을 듣고, 대면 수업에서는 Engaged Learning 수업 모델을 활용하여 문제 정의, 아이디어 도출, 해결방안적용⋅확인 3단계로 진행하였다. 2023년도 1학기 컴퓨팅적사고와 알고리즘 강의는 15주차로 구성하였고 컴퓨팅적사고와 알고리즘 교과목 개요 및 수업 목표는 <표 3>과 같다.

<표 3>

컴퓨팅적사고와 알고리즘 교과목 개요 및 수업 목표

구분	내용	핵심역량
교과목 개요	본 교과목에서는 주요 알고리즘들을 활용하는 학습을 통해 컴퓨텅적사고의 방식을 익히는데 목적이 있다. 이론과 실습을 통해 알고리즘들의 원리를 학습하고 코딩 테스트 환경에서 적용하는 방식을 학습한다. 팀 프로젝트에서는 Engaged Learning 수업 모델을 활용하여 문제정의, 아이디어 도출, 해결방안적용⋅확인 3단계로 구성되어 있다.

수업목표	자신의 전공에 소프트웨어 기술을 융합할 수 있는 시야와 사고력을 계발한다.	융합역량

	문제에 대한 해결 방안을 모색하고 체계적인 단계로 기술할 수 있는 능력을 계발한다.	창의역량

	문제 해결을 위한 알고리즘을 고안하고 표현할 수 있는 능력을 계발한다.	창의역량

	공동 과제를 해결하는 과정에서 구성원과의 협업과 소통 능력을 배양한다.	공동체역량

Engaged Learning 수업 모델 단계별로 학습자들은 문제 해결을 위해 학습자 주도의 팀 활동을 하였고, 교수자는 퍼실리테이터, 멘토 역할을 하였다. 수업 진행의 전체적인 과정은 <표 4>와 같다. 교과목은 이론, 실습, 팀별 프로젝트 활동으로 강의를 구성하였다. 수업 진행은 1주~11주까지 이론과 실습을 병행하여 기본적인 코딩 방법을 학습하고, 12주~15주에는 Engaged Learning 수업 모델을 적용하여 프로젝트 수업을 진행하였다.

<표 4>

컴퓨팅적사고와 알고리즘 주차별 학습 내용

주차	Engaged Learning 수업 단계	사전녹화	대면 수업	교수자
1~11	계열별 컴퓨팅적사고와 알고리즘 교육 내용 학습

12	1단계 문제정의하기 - 문제정의하기 - 문제탐색	프로젝트 개발을 위한 GUI	팀 활동 - 문제정의하기	퍼실리테이터, 멘토

13	2단계 아이디어 도출 - 자료수집 및 아이디어 나누기 -아이디어 결정 -해결방안 선정	프로젝트 개발을 위한 GUI	팀 활동 - 아이디어 도출 및 해결방안 선정	퍼실리테이터, 멘토

14	3단계 해결방안적용⋅확인 -코딩작업 및 현장 적용 가능 테스트 - 피드백 공유	프로젝트 개발을 위한 GUI	팀 활동 - 해결방안 적용을 위한 코딩작업 및 테스트	퍼실리테이터, 멘토

15	해결방안 확인	프로젝트 개발을 위한 GUI	팀 활동 - 문제해결방안 확인 및 공유	퍼실리테이터, 멘토

3.2.2. Engaged Learning 수업 모델 적용 사례

Engaged Learning 수업모델과 SW 교육 모델인 NDIS모델을 적용하여 소프트, AI융합(11분반) 학생들 팀 중 ‘물리 실험 계산기 제작’을 주제로 팀프로젝트를 진행한 사례로 각 단계별 팀원의 배정과 담당 역할 배정은 [그림 2]와 같다.

[그림 2]

Engaged Learning 수업모델 기반 프로젝트 담당 역할

Engaged Learning 수업모델 1단계는 [그림 3]과 같다. 1단계는 주제를 정하고 프로젝트 이용 대상을 선정 후 프로젝트 목적과 프로젝트 특징을 기술하였다. 물리 공부를 하거나 실험 보고서를 작성할 때 계산하는 과정의 번거로움을 줄이고 물리 학습을 효율적으로 할 수 있도록 물리 실험 계산기 제작을 만들자는 학생들의 의견이 있었고, 포사체 운동, 마찰계수 측정, 옴의 법칙 실험의 계산을 쉽게 하고 실험값과 이론값을 쉽게 비교할 수 있고 단위 변환 계산기를 통해 통일하게 값을 계산할 수 있는 특징의 프로젝트를 선정하고 각자 실험을 하나씩 맡아 실험의 개념과 과정을 조사한 후, 프로그램에 활용할 공식을 선정하였다.

[그림 3]

Engaged Learning + NDIS모델 기반 팀프로젝트 1단계 문제 정의하기

2단계에서는 [그림 4]와 같이 1단계의 문제 정의 요구분석 내용을 토대로 2단계 과정인 아이디어 도출단계에서 flowchart를 사용하여 표현하였다.

[그림 4]

Engaged Learning 2단계 아이디어 도출

3단계에서는 문제 해결책 선정 및 적용단계로 코딩을 담당한 학생들이 [그림 5]와 같이 Python 언어를 활용하여 2단계에서 표현한 아이디어를 실제 사용할 수 있는 프로그램으로 구현하였다.

[그림 5]

Python 언어로 구현(일부 내용)

[그림 6]은 자기 주도적으로 팀 프로젝트를 의논을 통해서 문제를 해결하고(좌), 최종 프로젝트 산출물을 발표하는 사진(우)이다. Engaged Learning 수업 모델을 기반으로 프로젝트 진행 과정에서 교수자는 퍼실리테이터, 멘토 역할을 하였고 학생들은 적극적으로 수업에 참여하였다.

[그림 6]

Engaged Learning 수업 모델을 적용한 학생들 활동 사진

Engaged Learning 수업 모델 수업의 자기 주도적 팀 활동에 참여한 학생들의 자기성찰 내용은 <표 5>와 같다. Engaged Learning 수업을 통해 스스로 문제를 찾고 팀원과의 의사소통 능력이 향상되고 일정을 조율하는 능력이 생겼다는 등의 긍정적인 응답 내용 등을 볼 수 있다.

<표 5>

Engaged Learning수업 참여 자기성찰

Engaged Learning수업 참여 후 자기성찰
Engaged Learning 수업을 통해 프로젝트의 주제를 주변에서 찾는 능력 또한 생겨 만족스러웠습니다.

Engaged Learning 수업을 통해 코딩 실력이 늘었고 주변에서 볼 수 있는 문제들을 수업 내용을 활용해 해결하는 실력이 향상 된 것 같아 뿌듯했습니다.

여러 가지 과제와 팀 프로젝트를 통해 코딩 실력이 향상되었고 생활 속 불편한 점들을 코딩으로 해결할 수 있는 역량을 기를 수 있었다.

원래 혼자서 프로젝트를 많이 진행했었는데, 팀 프로젝트를 진행하면서 팀원들과 소통하는 능력, 일정을 조율하는 능력 등이 향상되었다.

팀원이 있어 모르는 부분이 있으면 물어보기 쉽고, 혼자 해결하려고 하는 것이 아닌 도움을 받으며 팀원과의 의사소통 능력이 향상되었다고 생각한다.

조별과제를 통해 의사소통 능력을 기를 수 있었고, 파이썬을 잘하는 조원이 있어 많은 도움을 받을 수 있었다.

원래 혼자서 프로젝트를 많이 진행했었는데, 팀 프로젝트를 진행하면서 팀원들과 소통하는 능력, 일정을 조율하는 능력 등이 향상되었다.

팀원이 있어 모르는 부분이 있으면 물어보기 쉽고, 혼자 해결하려고 하는 것이 아닌 도움을 받으며 팀원과의 의사소통 능력이 향상되었다고 생각한다.

4. 연구 결과

4.1. 인구통계학적 특성

본 연구는 2023년 1학기 교양 필수 교과목인 컴퓨팅적사교 과목군의 ‘컴퓨팅적사고와 알고리즘’을 수강한 S 대학 1학년 신입생들로 <표 6>에 기술된 바와 같이 9개 분반이다. 표본 조사 분석에 이용된 설문 응답자는 총 188명으로 남학생이 119명(63.3%), 여학생이 69명(36.7%)이다. 분반별 학생은 인문대학(문예 창작, 영화예술), 법과대학(법대) 학생들로 구성된 03 분반 15명(8.1%), IT대학(전자공학, IT융합) 학생들로 구성된 06 분반은 20명(10.8%), 자연대 학생들로 구성된 학생 07 분반은 23명(12.2%), 사회과학대학(사회복지, 행정학부) 학생들로 구성된 08 분반은 20명(10.8%), 사회과학대학(정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육) 학생들로 구성된 09 분반은 18명(9.6%), IT대학(컴퓨터, 글로벌미디어) 학생들로 구성된 10 분반은 28명(14.9%), IT대학(소프트, AI융합) 학생들로 구성된 11 분반은 23명(12.2%), 공과대학(기계, 산업정보) 학생들로 구성된 14 분반은 19명(10.1%), 인문대학(불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠) 학생들로 구성된 15 분반은 22명(11.7%)의 분포로 구성되어 있다.

<표 6>

응답자의 성별, 분반별 빈도 분석 결과

구분		빈도수(명)	구성비율(%)
성별	남	119	63.3

	여	69	36.7

전공 (분반)	문예창작, 영화예술, 법대(03)	15	8.1

	전자공학, IT융합(06)	20	10.8

	자연대(07)	23	12.2

	사회복지, 행정학부(08)	20	10.8

	정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육(09)	18	9.6

	컴퓨터, 글로벌미디어(10)	28	14.9

	소프트, AI융합(11)	23	12.2

	기계, 산업정보(14)	19	10.1

	불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠(15)	22	11.7

4.2. 전공별 코딩 언어 경험

분반별 ‘컴퓨팅적사고와 알고리즘’ 교과목을 수강하기 전 경험한 코딩 언어는 <표 7>에 기술된 바와 같다. 응답자 중 코딩 경험이 없는 학생은 84명(44.68%), 코딩 경험이 있는 학생은 104명(55.3%)을 차지하였다. 교과목에서 다루는 파이썬 프로그램의 코딩 경험자는 코딩 경험자 104명에서 61명(32.45%)을 보였다. 분반별 파이썬 코딩에 대한 학습 경험 여부를 살펴보면 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 분반은 4명(26.7%), 전자공학, IT융합 학생들로 구성된 분반은 10명(50.8%), 자연대 학생들로 구성된 학생들로 구성된 분반은 7명(30.4%), 사회복지, 행정학부 분반은 5명(25.0%), 정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육 학생들로 구성된 분반은 6명(33.3%), 컴퓨터, 글로벌미디어 학생들로 구성된 분반은 9명(32.1%), 소프트, AI융합 분반은 6명(26.1%), 기계,산업정보 학생들로 구성된 분반은 8명(42.1%), 불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠 학생으로 구성된 분반은 6명(27.2%)으로 나타났다.

<표 7>

전공별 코딩 경험 분석

전공 (분반)	빈도/%	코딩 언어											전체

		경험 없음	C	C, C#	C, C++	C, HTML	C, 자바	C++	PHP	스크 래치	자바	파이썬
문예창작, 영화예술, 법대(03)	n	10	1	0	0	0	0	0	0	0	0	4	15

	%	66.7	6.7	.0	.0	.0	.0	.0	.0	.0	.0	26.7	100.0

전자공학, IT융합(06)	n	4	2	0	1	0	0	0	0	3	0	10	20

	%	20.0	10.0	.0	5.0	.0	.0	.0	.0	15.0	.0	50.0	100.0

자연대(07)	n	10	1	0	0	1	1	1	0	2	0	7	23

	%	43.5	4.3	.0	.0	4.3	4.3	4.3	.0	8.7	.0	30.4	100.0

사회복지, 행정학부(08)	n	13	1	0	0	0	0	0	0	1	0	5	20

	%	65.0	5.0	.0	.0	.0	.0	.0	.0	5.0	.0	25.0	100.0

정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육(09)	n	11	0	0	0	0	0	0	0	1	0	6	18

	%	61.1	.0	.0	.0	.0	.0	.0	.0	5.6	.0	33.3	100.0

컴퓨터, 글로벌미디어(10)	n	6	2	0	1	1	1	0	1	6	1	9	28

	%	21.4	7.1	.0	3.6	3.6	3.6	.0	3.6	21.4	3.6	32.1	100.0

소프트, AI융합(11)	n	5	1	1	2	0	2	0	0	6	0	6	23

	%	21.7	4.3	4.3	8.7	.0	8.7	.0	.0	26.1	.0	26.1	100.0

기계, 산업정보(14)	n	11	0	0	0	0	0	0	0	0	0	8	19

	%	57.9	.0	.0	.0	.0	.0	.0	.0	.0	.0	42.1	100.0

불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠(15)	n	14	1	0	0	1	0	0	0	0	0	6	22

	%	63.6	4.5	.0	.0	4.5	.0	.0	.0	.0	.0	27.3	100.0

전체	n	84	9	1	4	3	4	1	1	19	1	61	188

	%	44.68	4.79	0.53	2.13	1.60	2.13	0.53	0.53	10.11	0.53	32.45	100.0

4.3. Engaged Learning 적용 강의 내용 수준 만족도

Engaged Learning 적용 ‘컴퓨팅적사고와 알고리즘’ 교과목의 강의 내용 수준에 대한 만족도의 차이를 알아보기 위해 교차 분석을 실시하였다. 그 결과 χ² = 57.672, p = 0.004(p<0.5)로 Engaged Learning 수업에 대한 만족도 차이가 유의하게 나타났다.

<표 8>은 분반별 강의 내용 수준에 대한 만족도를 분석한 결과이다. 분반별 강의 내용 수준에 대한 만족도를 살펴보면 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 03분 반의 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다) 답변을 보면 5명(33.4%), 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)은 4명(26.7%)으로 학생들의 Engaged Learning 수업에 대해 만족도가 9개 분반 중에서 가장 낮음을 보였고, 소프트, AI융합학과 학생들로 구성된 11분 반이 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다)이 21명(95.0%), 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)은 1명(4.50%)으로 강의 내용 수준에 대한 만족도가 가장 높았다. 강의 내용 수준에 대해 비전공 학생들의 강의 내용 수준에 대한 만족도가 전체적으로 낮음을 보였다.

<표 8>

Engaged Learning 적용 강의 내용 수준 만족도 분석 결과

전공 (분반)	빈도 /%	전혀 아니다	아니다	보통이다	그렇다	매우 그렇다	합계	χ² (p)
문예창작, 영화예술, 법대(03)	n	0	4	6	4	1	15	57.672*

	%	.0	26.7	40.0	26.7	6.7	100.0

전자공학, IT융합(06)	n	0	0	3	13	4	20

	%	.0	.0	15.0	65.0	20.0	100.0

자연대(07)	n	0	0	3	11	9	23

	%	.0	.0	13.0	47.8	39.1	100.0

사회복지, 행정학부(08)	n	0	0	8	8	3	19

	%	.0	.0	42.1	42.1	15.8	100.0

정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육(09)	n	0	1	5	9	3	18

	%	.0	5.6	27.8	50.0	16.7	100.0

컴퓨터, 글로벌미디어(10)	n	2	1	6	16	3	28

	%	7.1	3.6	21.4	57.1	10.7	100.0

소프트, AI융합(11)	n	0	1	0	13	8	22

	%	.0	4.5	.0	59.1	36.4	100.0

기계, 산업정보(14)	n	0	0	2	11	6	19

	%	.0	.0	10.5	57.9	31.6	100.0

불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠(15)	n	1	2	5	12	2	22

	%	4.5	9.1	22.7	54.5	9.1	100.0

Total	n	3	9	38	97	39	186

	%	1.6	4.8	20.4	52.2	21.0	100.0

^* p<0.5

4.4. Engaged Learning 수업 만족도

수집된 자료를 통해 Engaged Learning 수업 모델을 적용한 수업에 대해 분반별 만족도 차이를 알아보기 위하여 교차 분석을 하였다. 그 결과 χ² = 53.320, p = 0.010 (p<0.5)로 Engaged Learning 수업에 대한 만족도 차이가 유의하게 나타났다.

<표 9>는 분반별 Engaged Learning 수업에 대한 만족도를 분석한 결과이다. 분반별 수업 만족도를 살펴보면 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 03분 반의 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다)이 6명(40.0%), 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)은 4명(26.7%)으로 학생들의 Engaged Learning 수업에 대해 만족도가 9개 분반 중에서 가장 낮음을 보였고, 두 번째로 낮은 분반은 불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠 학생들로 구성된 15분반이 긍정적 인식 14명(63.7%)로 낮았다. 전자공학과 IT융합 학생들로 구성된 분반이 Engaged Learning 수업에 대한 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다) 답변을 보면 19명(95.0%), 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)은 0명(0.0%)으로 Engaged Learning 수업에 대한 높은 만족도를 보였다.

<표 9>

Engaged Learning 수업 만족도 분석 결과

전공(분반)	빈도/%	전혀 아니다	아니다	보통이다	그렇다	매우 그렇다	합계	χ² (p)
문예창작, 영화예술, 법대(03)	n	1	3	5	5	1	15	53.320*

	%	6.70	20.00	33.30	33.30	6.70	100.0

전자공학, IT융합(06)	n	0	0	1	14	5	20

	%	0.00	0.00	5.00	70.00	25.00	100.0

자연대(07)	n	0	0	5	10	8	23

	%	0.00	0.00	21.70	43.50	34.80	100.0

사회복지, 행정학부(08)	n	0	1	3	9	7	20

	%	0.00	5.00	15.00	45.00	35.00	100.00

정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육(09)	n	0	0	2	12	4	18

	%	0.00	0.00	11.10	66.70	22.20	100.0

컴퓨터, 글로벌미디어(10)	n	0	0	4	16	8	28

	%	0.00	0.00	14.30	57.10	28.60	100.0

소프트, AI융합(11)	n	1	0	5	10	7	23

	%	4.30	0.00	21.70	43.50	30.40	100.00

기계, 산업정보(14)	n	0	0	2	10	7	19

	%	0.00	0.00	10.50	52.60	36.80	100.0

불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠(15)	n	0	0	8	10	4	22

	%	0.00	0.00	36.40	45.50	18.20	100.0

전체	n	2	4	35	96	51	188

	%	1.10	2.10	18.60	51.10	27.10	100.0

^* p<0.5

4.5. Engaged Learning 팀 활동 참여

분반별 Engaged Learning 수업에 있어 팀 활동에 대한 참여를 비교하였다. <표 10>은 분반별 Engaged Learning 수업에서 팀 활동 참여도를 분석한 결과이다. 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 03분 반이 긍정적 답변(그렇다, 매우 그렇다) 10명(66.70%), 부정적 답변(전혀 아니다, 아니다)은 1명(6.70%)으로 나타났고, 9개 분반 중에서 팀 활동 참여가 가장 낮음을 보였다. 기계, 산업정보 학생들로 구성된 14분 반의 경우 긍정적 답변(그렇다, 매우 그렇다) 18명(94.6%), 부정적 답변(전혀 아니다, 아니다)은 0명(0.0%)으로 팀 활동에 대해 가장 놓은 참여를 보였다. 문예창작, 영화예술, 법대 학생들을 제외한 다른 분반 학생들의 Engaged Learning 수업에 대한 수업 참여도가 80% 이상으로 나타나 많은 학생들이 Engaged Learning 수업의 팀 활동에 적극 참여했음을 알 수 있다.

<표 10>

Engaged Learning 팀 활동 참여

전공(분반)	빈도/%	전혀 아니다	아니다	보통이다	그렇다	매우 그렇다	합계
문예창작, 영화예술, 법대(03)	n	0	1	4	7	3	15

	%	.0	6.7	26.7	46.7	20.0	100.0

전자공학, IT융합(06)	n	0	0	3	10	7	20

	%	.0	.0	15.0	50.0	35.0	100.0

자연대(07)	n	0	0	3	11	9	23

	%	.0	.0	13.0	47.8	39.1	100.0

사회복지, 행정학부(08)	n	0	0	3	9	8	20

	%	.0	.0	15.0	45.0	40.0	100.0

정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육(09)	n	0	0	3	8	7	18

	%	.0	.0	16.7	44.4	38.9	100.0

컴퓨터, 글로벌미디어(10)	n	0	0	4	12	12	28

	%	.0	.0	14.3	42.9	42.9	100.0

소프트, AI융합(11)	n	0	0	4	8	11	23

	%	.0	.0	17.4	34.8	47.8	100.0

기계, 산업정보(14)	n	0	0	1	8	10	19

	%	.0	.0	5.3	42.1	52.6	100.0

불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠(15)	n	0	0	4	11	7	22

	%	.0	.0	18.2	50.0	31.8	100.0

Total	n	0	1	29	84	74	188

	%	.0	.5	15.4	44.7	39.4	100.0

4.6. Engaged Learning 수업 모델 적용 프로젝트 진행 만족도

Engaged Learning 수업 모델을 적용하여 프로젝트를 진행 후 분반별 프로젝트 진행 만족도에 대한 차이를 알아보기 위하여 교차 분석하였다. 그 결과 χ² = 49.324, p = 0.026p<0.5)로 EL수업에 대한 만족도 차이가 유의하게 나타났다. <표 11>은 분반별 프로젝트 진행 만족도를 분석한 결과이다. 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 03분반이 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다) 답변을 보면 4명(26.70%), 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)은 4명(26.70%)으로 프로젝트 수업 만족도가 9개 분반 중에서 가장 낮음을 보였다. 두 번째로 낮은 분반은 불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠 학생들로 구성된 15분반이 긍정적 인식 12명(54.6%)으로 낮았다. 전자공학과 IT융합 학생들로 구성된 분반이 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다) 답변을 보면 19명(95.0%), 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)은 0명(0.0%)으로 Engaged Learning 수업 모델을 적용한 프로젝트 진행 수업에 대한 만족도가 가장 높았다.

<표 11>

EL(Engaged Learning) 적용 프로젝트 진행 만족도

전공 (분반)	빈도/%	전혀 아니다	아니다	보통이다	그렇다	매우 그렇다	합계	χ² (p)
문예창작, 영화예술, 법대(03)	n	1	3	7	3	1	15	49.324*

	%	6.7	20.0	46.7	20.0	6.7	100.0

전자공학, IT융합(06)	n	0	0	1	13	6	20

	%	.0	.0	5.0	65.0	30.0	100.0

자연대(07)	n	1	2	3	10	7	23

	%	4.3	8.7	13.0	43.5	30.4	100.0

사회복지, 행정학부(08)	n	0	1	4	10	5	20

	%	.0	5.0	20.0	50.0	25.0	100.0

정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육(09)	n	0	0	4	9	5	18

	%	.0	.0	22.2	50.0	27.8	100.0

컴퓨터, 글로벌미디어(10)	n	0	0	3	16	9	28

	%	.0	.0	10.7	57.1	32.1	100.0

소프트, AI융합(11)	n	1	0	5	14	3	23

	%	4.3	.0	21.7	60.9	13.0	100.0

기계, 산업정보(14)	n	0	0	2	10	7	19

	%	.0	.0	10.5	52.6	36.8	100.0

불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠(15)	n	0	1	9	8	4	22

	%	.0	4.5	40.9	36.4	18.2	100.0

Total	n	3	7	38	93	47	188

	%	1.6	3.7	20.2	49.5	25.0	100.0

^* p<0.5

4.7. Engaged Learning 활용 수업과 강의식 수업 비교

Engaged Learning을 활용한 수업이 강의식 수업보다 수업 내용을 이해 하는데 효과적인지 비교한 응답은 <표 12>와 같다. 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 03분 반이 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다) 6명(40.40%), 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)은 4명(26.70%)으로 Engaged Learning 수업 방식이 강의식 수업보다 효과적이라는 응답에 9개 분반 중에서 가장 낮음을 보였다. 두 번째로 일어일문, 철학, 사학, 스포츠 학생들로 구성된 15분 반의 경우 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다) 답변을 보면 15명(68.20%), 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)은 2명(9.10%)을 보였다. 전자공학과 IT융합 학생들로 구성된 분반이 긍정적 인식(그렇다, 매우 그렇다) 17명(85.0%), 부정적 인식(전혀 아니다, 아니다)은 0명(0.0%)으로 Engaged Learning 수업 방식이 강의식 수업 방식보다 수업 내용을 이해하는데 만족도가 가장 높았다.

<표 12>

Engaged Learning 활용 수업과 강의식 수업 비교 만족도

전공 (분반)	빈도/%	전혀 아니다	아니다	보통이다	그렇다	매우 그렇다	합계	χ² (p)
문예창작, 영화예술, 법대(03)	n	1	3	5	5	1	15	28.743*

	%	6.7	20.0	33.3	33.3	6.7	100.0

전자공학, IT융합(06)	n	0	0	3	11	6	20

	%	0.0	0.0	15.0	55.0	30.0	100.0

자연대(07)	n	0	1	3	12	7	23

	%	0.0	4.3	13.0	52.2	30.4	100.0

사회복지, 행정학부(08)	n	1	1	3	6	8	19

	%	5.3	5.3	15.8	31.6	42.1	100.0

정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육(09)	n	0	1	3	10	4	18

	%	0.0	5.6	16.7	55.6	22.2	100.0

컴퓨터, 글로벌미디어(10)	n	0	1	5	14	8	28

	%	0.0	3.6	17.9	50.0	28.6	100.0

소프트, AI융합(11)	n	1	2	5	9	6	23

	%	4.3	8.7	21.7	39.1	26.1	100.0

기계, 산업정보(14)	n	0	0	3	7	9	19

	%	0.0	0.0	15.8	36.8	47.4	100.0

불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠(15)	n	0	2	5	11	4	22

	%	0.0	9.1	22.7	50.0	18.2	100.0

Total	n	3	11	35	85	53	187

	%	1.6	5.9	18.7	45.5	28.3	100.0

^* p<0.5

4.8. 컴퓨팅적사고와 알고리즘 수업 학생요구 분석

‘컴퓨팅적사고와 알고리즘’ 수업을 15주 운영 한 후 학생들에게 수업에 대한 개선요구 사항과 특히 좋았던 점에 대해 설문하였다. 학생들의 수업 관련 설문 중 수업에서 개선요구는 <표 13>과 같다. 개선요구 사항으로는 SW 관련 전공 학생들보다 비전공 학생들이 ‘수준에 비해 너무 빠르다’, ‘팀원들과 교류할 시간이 적다’ 등 개선요구 사항이 많았고, 특히 03분반 학생들의 수업 개선 요구사항이 많았다. 수업 운영 시간도 25분의 사전녹화, 75분의 대면 수업 시간으로 비전공 학생들로 구성된 문예창작, 영화예술, 법대 학생들에게는 다소 어려움이 있었음을 알 수 있다. 2025년 1학기 수업부터 학생들의 요구사항을 반영하여 2시간을 모두 대면수업으로 진행한다. 대면 시간이 늘어나면 충분한 실습 시간을 확보하여 여유롭게 팀활동을 할 수 있고, 학생들의 수준에 맞게 수업을 운영하는데 도움이 될 수 있으리라 본다.

<표 13>

수업 개선요구 사항

전공 (분반)	개선 요구 사항
문예창작, 영화예술, 법대(03)	학생들의 수준에 비해 너무 어렵고 빠르다.

	아예 아무것도 모르는 입문자가 듣기에는 진도가 너무 빨라서 아쉬웠습니다.

	팀플 활동에서 팀원들과 교류할 수 있는 기회가 적어 아쉬웠습니다.

	원격 빼고 대면 강의만 하는게 나을 것 같습니다.

전자공학, IT융합(06)	개선요구 사항 없음.

자연대(07)	파이선을 처음 배우는 학생들에게는 많이 어렵고 진도가 빨랐을 수 있다고 생각합니다.

	진도 속도가 빠르고 기본이 갖추어져 있지 않은 학생은 수업을 따라가기 어려움.

사회복지, 행정학부(08)	개선요구 사항 없음.

정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육(09)	원격과 대면 강의가 같이 이루어지는 것이 힘들었다.

	난이도가 있어서 뭔지 잘 이해하지도 못한 채 그냥 교수님께서 주신 자료만 받아쓰기하고 있습니다.

	전면 대면 강의로 진행하는 것이 집중이 더 쉬울 것 같습니다.

	노베이스인 사람에겐 너무 어려웠다.

컴퓨터, 글로벌미디어(10)	수업이 조금 빠른 것 같습니다.

	조별 프로젝트를 진행하는 기간을 늘려주셨으면 좋겠습니다.

소프트, AI융합(11)	원격강의를 동시 진행하는 것보다 대면 수업시간을 늘리는 것이 실력 향상에 도움이 될 것 같습니다.

기계, 산업정보(14)	대면 비대면 병행하는 게 별로에요, 진도가 빨라서 힘들어요.

	수업 방식은 좋았지만 녹화 강의 수업을 없애고 대면 수업시간을 늘리면 좋을 것 같다. 조금 어렵다.

불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠(15)	수업 내용이 너무 어렵게 느껴졌고 진도가 너무 빨랐던 것 같습니다.

	수업 진행 속도가 너무 빨라 놓쳐버리는 경우가 빈번했던 점이 아쉬웠습니다.

학생들의 수업 관련 설문 중 특히 좋았던 점은 <표 14>와 같다. ‘학생 수준에 맞추어서 수업을 적절하게 잘 진행해 주었다’, ‘학생들의 의견을 반영한 수업이었다’, ‘학생의 수준에 맞춰 수업 박자를 조절해 주셔서 좋았습니다’ 등의 응답을 통해 학생들의 수준에 맞추어서 수업을 운영하는 것이 학생들이 수업에 적극적으로 참여하도록 유도하는 효과가 있음을 알 수 있다.

<표 14>

수업 중 특히 좋았던 점

전공 (분반)	수업 중 특히 좋았던 점
문예창작, 영화예술, 법대(03)	문과 학생들에게 최대한 쉽게 가르쳐 주시려고 노력하시는 것 같았습니다. 피피티나 자료도 보기 쉽게 정리되어 있어서 공부하기에도 좋았습니다. 또한 과제나 시험에 대한 부담도 많이 없어서 좋았습니다.

	친절히 학생들 속도를 고려해주시는 것 같아서 감사했어요.

	코딩에 흥미를 느끼게 되었다.

	난이도를 조정해 주셔서 좋았다.

전자공학, IT융합(06)	사전녹화 내용을 대면 수업에서 한 번 정리하면서 진행한 점이 좋았습니다.

	학생 수준에 맞추어서 수업을 적절하게 잘 진행해 주었다.

자연대(07)	학생의 수준에 맞는 강의를 해주셔서 좋았다.

	활동을 유도하는 점이 좋았음

사회복지, 행정학부(08)	교수님께서 학생들의 수준에 맞게 진도를 나가주셔서 수업을 쉽게 잘 따라갈 수 있습니다.

	수업 내용을 이해하기 쉽게 설명해주신 점이 좋았습니다.

	개념을 영상으로 설명하고 직접 하는 걸 해서 좋았다.

정외, 정보사회, 언론홍보, 평생교육(09)	수업 후에 사전녹화된 강의를 들으면서 수업 내용을 복기하고 다시 한번 코딩을 하면서 복습할 수 있어서 좋았다.

	학생들의 의견을 반영한 수업이었다.

	재밌는 수업이었습니다.

컴퓨터, 글로벌미디어(10)	수업 내용을 사전에 미리 공부 할 수 있는 원격 강의와 그를 기반으로 한 대면 강의가 잘 어우러져서 학습 효과가 더 좋았던 것 같다.

	학생들의 수준에 맞춰 수업을 진행해 주시는 부분이 좋았습니다.

소프트, AI융합(11)	수업 자료와 사전 녹화 강의가 자세하고 친절해서 공부하기 좋았어요.

	학생의 수준에 맞춰 수업 박자를 조절해주셔서 좋았습니다.

기계, 산업정보(14)	학생들에 의사를 존중하여 수업해주심

	교수님이 수업을 진행할 때 모르는 부분을 잘 설명해주셔서 알기 쉬웠습니다. 그리고 1대1로 알려주시는 것을 통해 도움이 많이 되었습니다.

불문, 중문, 일어일문, 철학, 사학, 스포츠(15)	학생들의 입장에서 잘 생각해주신 점이 좋았습니다.

	원격 강의 보충도 해주시고 학생들 수준을 고려해주셔서 감사했어요.

5. 결론

본 연구는 Engaged Learning 수업 모델을 적용하여 컴퓨팅적사고 교과목 군의 세부 과목인 교양필수 ‘컴퓨팅적사고와 알고리즘’ 교과목을 새로 개발하여 188명의 1학년 신입생들을 대상으로 15차시 수업을 진행하였고, 학생들의 만족도를 조사하였다. 본 연구의 주요 결과를 요약하면 다음과 같다.

첫째, Engaged Learning 수업 모델을 적용하여 개발한 교과목의 강의 내용에 대한 만족도 차이가 유의하게 나타났다. 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 분반의 만족도가 9개 분반 중에서 가장 낮음을 보였고, 소프트, AI 융합학과 학생들로 구성된 분반의 만족도가 가장 높았다. 비전공 학생들의 강의 내용 수준에 대한 만족도가 전체적으로 낮음을 보였다. 비전공 학생들로 구성된 분반들의 강의 내용의 수준을 낮출 필요가 있음을 분석을 통해 확인할 수 있었다.

둘째, Engaged Learning 수업에 대한 만족도 차이가 유의하게 나타났다. 분반별 수업 만족도를 살펴보면 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 분반의 만족도가 9개 분반 중에서 가장 낮음을 보였고, 전자공학과 IT융합 학생들로 구성된 분반의 Engaged Learning 수업에 대한 높은 만족도를 보였다. Engaged Learning 수업이 팀 활동으로 강의 후 문제를 팀원들끼리 해결해야 하므로 코딩에 익숙한 학생들의 수업 만족도가 높음을 알 수 있었다.

셋째, 분반별 Engaged Learning 수업에 있어 팀 활동에 대한 참여를 비교하였다. 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 분반이 9개 분반 중에서 팀 활동 참여가 가장 낮음을 보였고, 기계, 산업정보 학생들로 구성된 분반이 팀 활동에 대해 가장 놓은 참여를 보였다. 문예창작, 영화예술, 법대 학생들을 제외한 다른 분반 학생들의 Engaged Learning 수업에 대한 수업 참여도가 80% 이상으로 나타나 많은 학생이 Engaged Learning 수업의 팀 활동에 적극 참여했음을 알 수 있다.

넷째, Engaged Learning 수업 모델을 적용한 분반별 프로젝트 진행 만족도에 대한 차이를 알아보기 위하여 교차 분석결과 만족도 차이가 유의하게 나타났다. 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 분반이 프로젝트 수업 만족도가 9개 분반 중에서 가장 낮음을 보였고, 전자공학과 IT융합 학생들로 구성된 분반이 Engaged Learning 수업 모델을 적용한 프로젝트 진행 수업에 대한 만족도가 가장 높았다.

다섯째, Engaged Learning을 활용한 수업이 강의식 수업보다 수업 내용을 이해하는데 효과적인지 비교한 응답은 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 분반이 Engaged Learning 수업 방식이 강의식 수업보다 효과적이라는 응답에 9개 분반 중에서 가장 낮음을 보였고, 전자공학과 IT융합 학생들로 구성된 분반이 Engaged Learning 수업 방식이 강의식 수업 방식보다 수업 내용을 이해하는데 만족도가 가장 높았다.

여섯째, 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 03분 반의 강의 내용, 수업 만족도, 팀 활동 참여, 프로젝트 진행 만족도, Engaged Learning을 활용한 수업의 수업 내용 이해, 모든 항목에서 낮은 만족도를 보였다. 응답자 기준 66.7%가 수강 전 코딩 경험이 없었고, 컴퓨팅적 사고 교과목의 3개의 교과목 중에서 ‘컴퓨팅적사고와 코딩기초’ 분반을 선택해서 수강을 해야 했던 학생들이 교과목 선택을 잘 못 했다는 결과를 도출할 수 있었다. 흥미와 수준에 맞추어 학생들에게 수강 신청 자율권을 주었으나 기초반에 남은 자리가 없어 ‘컴퓨팅적사고와 알고리즘’ 교과목을 신청해서 수업에 참여한 학생 비율이 높았다. 다른 전공 계열 학생들보다 문예창작, 영화예술, 법대 학생들에게 SW 교육이 많이 어렵고, 블렌디드 수업 형태인 25분 온라인 사전학습, 75분 대면 수업을 구성된 시간도 교수자의 많은 도움이 필요한 학생들에게 있어 40명의 많은 학생 배정과 75분이라는 짧은 대면 수업시간은 개선되어야 할 점이다. 교수자는 팀 프로젝트를 활동에서도 정기적으로 학생들에게 피드백을 주어 산출물에서 발생하는 문제를 신속하게 파악하고 도움을 주어야 할 것이다.

Engaged Learning 수업 모델을 적용한 강의 내용의 수준, 수업 만족, 프로젝트 진행에서 분반별로 유의미한 차이를 보였다. 문예창작, 영화예술, 법대 학생들로 구성된 분반이 다른 전공 계열 학생들보다 모두 낮은 만족도를 보였고, 소프트, AI 융합학과 학생들이 Engaged Learning 적용 강의 내용 수준에 대해 가장 만족하였고, 전자공학과 IT융합 학생들의 Engaged Learning을 활용한 수업 방식과 Engaged Learning 수업 모델을 적용한 프로젝트 수업에서 만족도가 가장 높았다. Engaged Learning 활용 수업에 있어 학생 참여도는 긍정 84.1%, 부정은 0.5%를 보였고, Engaged Learning 수업 모델을 활용한 수업 방식이 강의식 수업보다 수업용을 이해하는데 긍정 73.8%, 부정은 7.50%로 나타났다. Engaged Learning 수업 모델을 프로젝트를 만드는 시간에 적용하였기 때문에 SW 코딩이 어렵고 경험이 많이 없는 비전공 학생들에게는 어려움이 있었기에 비전공 학생들에게는 충분한 실습 시간과 교수자의 적극적인 피드백이 필요하리라 본다. Engaged Learning 수업 방식이 교수자가 단순히 지식을 전달하는 강의식 수업 방식보다 학생들의 자기 주도적인 학습과 문제해결 능력에 도움이 되었고, 대학 SW 교양 교육에 있어 학생의 요구에 부응하고 적극적이고 효과적인 학습 환경을 보장할 수 있을 것이다. 본 연구를 통해 Engaged Learning 수업 모델을 적용하여 수업을 운영하는 것이 강의식 수업보다 효과가 있음 알 수 있었고, 다양한 학문 분야에 걸쳐 학생들의 다양한 요구를 수용할 수 있도록 하기 위해서는 충분한 실습(토론) 시간이 확보되어야 하는 한계점은 있으나 대학 교양 교육에서 Engaged Learning 수업 모델은 다른 교과목 수업에서도 활용이 확대될 수 있을 것으로 기대한다.

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