SW교육이 활성화되어 많은 SW교육용 교구들과 교안들이 출시되고 있다. 본 연구에서는 기존 SW교구들이 가지는 특성들을 STEAM 교육 요소에 근거하여 필요 요소들을 분석한다. 이를 통해 피지컬 컴퓨팅을 활용한 SW교육용 교구가 가져야할 기능을 제시하고, SW 교육 현장에 있어서 STEAM형 SW교구 선정에 활용할 수 있도록 한다.
본 연구는 교육 대학원의 인공 지능 교육 과목의 운영사례이다. 주요 교육내용은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육과정 적용후 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등교육 현장에 적용 용이성 등을 고려하여 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용 등을 선호함을 알 수 있었다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용하다고 하였다. 그 외의 바람직한 인공지능교육으로 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등의 필요성이 대두되었다.
2015 개정교육과정은 컴퓨팅 사고력을 향상시키고자 SW교육과정이 포함되었으며 교육 현장에서 활용될 다양한 피지컬 컴퓨팅 기반의 교구가 판매되고 있다. 본 연구는 교수 상황과 교수 목적에 적합한 피지컬 컴퓨팅 기반의 학습도구를 선정하는데 필요한 준거를 마련하여 현장의 도구 선택에 합리적인 판단 근거를 제공하는데 목적이 있다. 평가 준거 마련 방법으로는 25명의 전문가 패널을 통해 델파이 조사 방법을 사용하였다. 그 결과 7개의 영역에 대해 40개의 필수 준거와 11개의 선택 준거로 구성되는 교구 평가 준거가 제시되었다. 또한 도출된 학습 도구 평가 준거를 통해 현재 상용화된 5종의 학습 도구에 대한 평가 결과를 분석하였다. 본 연구를 통해 개발된 교구 평가 준거는 교사들의 합리적인 교구 선택과 교구 개발자의 교구 개발에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구는 교육대학원에서의 인공지능 교육 과목의 운영사례이다. 교육 과정은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등학교 현장으로의 적용 용이성과 수업 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용을 선호하였다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용한 것으로 나타났다. 바람직한 인공지능교육으로는 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등이 요구되었다.
디지털 기술의 발달과 함께 기술과 예술및 디자인의 경계가 모호해졌고, 이미 많은 교육기관에서는 두 분야를 교육에 녹여내고 있다. 그래서 본 연구에서는 창작의 관점으로 초중학생들에게 피지컬 컴퓨팅로 교육하였하였으며, 학생들은 아이디어부터 결과물까지 스스로 작품을 제작하는 경험을 하였다. 나아가 실제 학교 교육현장에서 활용할 수 있을지 방안을 모색해보고자 한다.
피지컬 컴퓨팅은 컴퓨팅을 인간과 환경, 사물의 영역으로 확장한 개념으로 하드웨어와 소프트웨어 통합한 물리적 산출물 기반의 프로그래밍 학습매체로 주목받고 있다. 본 연구에서는 기술적 자유도가 높은 피지컬 컴퓨팅의 특징을 활용한 인터랙티브 프로토타이핑 기반의 프로그래밍 학습 모형을 개발하고 실험연구를 통해 학습 효과를 분석하였다. 실험처치 효과 검증을 위해 초등학교 5학년 59명 학습자를 대상으로 실험집단과 통제집단으로 구성하고 실험집단에는 인터랙티브 프로토타이핑 프로그래밍 학습모형을 적용하고 통제집단에는 선형순차 프로그래밍 학습모형을 적용하였다. 실험처치 전 후 정보과학 창의적 성향 검사를 실시하였고 두 집단의 사전검사 점수를 공변량으로 처리한 공분산분석(ANCOVA) 결과 유의수준 .05에서 학습 효과가 있음을 증명하였다. 이를 통해 초등학교 5학년 학습자를 대상으로 피지컬 컴퓨팅 기반의 인터랙티브 프로토타이핑 프로그래밍 학습모형의 프로그래밍 학습에 적용 가능성을 시사한다.
본 논문에서는 딥아이(DIY) 블록 프로그래밍과 라즈베리파이의 피지컬 컴퓨팅을 활용해 엑츄에이터와 센서를 제어하고 센서를 통해 수집한 데이터를 전처리해 인공지능에 활용함으로써 효율적인 인공지능 교육 방식을 제안한다. 해당 방식은 블록코딩 방식을 사용함으로써 문자코딩 대비 오타을 줄이고 문법 구애율을 낮춤으로써 프로그래밍 입문자의 구문적 어려움을 최소화하고 개념과 전략적 학습을 극대화한다. 블록프로그래밍 사용언어로 파이썬을 채택해 입문자의 편의를 도모하고 파일처리, 크롤링, csv데이터 추출을 통해 인공지능 교육에 활용한다.
최근에 컴퓨팅 기술의 발달과 체감형 콘텐츠에 대한 관심이 높아지면서 교육기관과 문화 시설에서 유아 및 청소년들을 대상으로 한 체험 학습 및 엔터테인먼트적인 성향이 높은 체감형 시스템을 요구하고 있고 투자를 하고 있다. 본 논문에서는 RFID Reader와 Tag 간 1356MHz 대역을 사용하고, Arduino와 다양한 센서들도 함께 적용한 교육용 인터렉티브 지구본 시스템을 제안하였다. 센서가 부착된 능동형 태그를 지구본 속에 부착하는 방법을 이용하여, RFID Reader, Arduino 및 센서와 Google Earth COM API의 연동을 통한 피지컬(Physical) 컴퓨팅 교육용 시스템을 구성하였다.
본 논문은 PBL 기반 프로그래밍 교육방법에 기초하여 피지컬 컴퓨팅 내용을 중심 학습 요소로 선정하였다. 본 논문에서는 아두이노를 활용한 피지컬 컴퓨팅 내용을 개발하고 로봇 프로그래밍 교육 발전에 걸림돌로 작용하는 과도한 비용 문제나 시간적, 공간적 제약과 같은 환경적 여건의 부족 문제를 해소하기 위한, 아두이노 교육 프로그램을 제안한다. 그리고 실험 수업을 통해 교육 현장에 적용함으로써 논리적 사고력과 문제해결력에 미치는 영향을 검증하였다.
국내외적으로 컴퓨팅 사고와 컴퓨터 프로그램 코딩 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 그리고 많은 대학들이 소프트웨어 관련 학과를 비롯하여 비 전공 학과에 컴퓨팅 사고 및 프로그램 코딩 교과목을 개설하고 있는 상황이다. 따라서 본 논문은 소프트웨어 비 전공자를 대상으로 컴퓨팅 사고 개념에 기초해서 프로그램 코딩 교육을 보다 효과적으로 수행할 수 있는 피지컬 컴퓨팅 코딩 교육 방법에 대하여 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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