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

<표 2>

3단계 SW기초교육에서 사용하는 프로그래밍 언어

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

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

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

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

<표 4>

대학기초SW입문-사회계열

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

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

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

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

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

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

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

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 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 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

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.