학교 현장에서의 컴퓨터 교육은 여전히 시범실습위주로 이루어지고 있으며. 초등학교 컴퓨터 교육에서 많은 비중을 차지하는 소프트웨어 교육은 더욱 그러하다. 소프트웨어는 끊임없이 개발되거나 업그레이드 되고 있어 가르쳐야 할 내용이 많아져 새로운 학습방법이 필요하다. 즉 문제사태에서 필요한 기능을 찾아 스스로 문제를 해결하고 다른 응용소프트웨어에 전이 및 파지할 수 있는 능력을 길러주는 학습방법이 필요하다. 그 방법 중의 하나가 구성주의 학습 원리에 부합한 문제중심학습이며 학습의 효과를 높이기 위해서 온라인과 오프라인학습의 장점을 혼합한 B-러닝 방법이 필요하다. 따라서 본 연구는 응용소프트웨어의 적응력을 향상시키기 위해 한글 워드프로세서 학습내용을 학습자의 수준에 맞게 문제중심으로 재구성하고 온라인 학습을 위해 학급커뮤니티를 설계 및 구현하였다. 그리고 문제중심의 B-러닝에 적합한 학습모형을 설계하여 제시하였다. 문제중심의 B-러닝은 구성주의 학습 원리에 적합한 실생활의 문제를 학습내용으로 하고 면대면 교실수업의 장점과 온라인 학습의 장점을 혼합하여 자기주도적으로 탐구학습을 하는 것이므로 응용소프트웨어의 적응력은 향상될 것으로 기대한다.
본 연구에서는 소프트웨어 교육의 효과성을 증진하기 위하여 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형을 분석하고 각 유형에 따른 특징을 살펴봄으로써 보다 전략적인 소프트웨어 교육을 위한 교육적 시사점을 제공하고자 하였다. 이를 위해 K대학교에서 온라인 소프트웨어 교육과정에 참여하고 있는 중학생 429명을 대상으로 설문을 실시하고, 자기주도학습 유형을 분석하기 위해 잠재계층 분석을 실시하였다. 그 결과, 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형은 '최고수준 자기주도학습형(계층 1)', '자기 학습스타일 인식형(계층 2)', '자기 학습스타일 선호형(계층 3)', 그리고 '자기주도학습 부재형(계층 4)'으로 나타났다. 또한 소프트웨어 교육 학습자들의 자기주도학습 유형에 따른 소프트웨어 학업성취도 수준은 '최고수준 자기주도학습형(계층 1)'이 가장 높고, '자기 학습스타일 선호형(계층 3)' 가장 낮은 것으로 확인되었다. 이러한 결과를 바탕으로 소프트웨어 교육을 위한 시사점을 제시하였다.
본 연구는 학생들의 효율적인 학습을 위하여 정보처리이론에 따른 소프트웨어 교육 수업 전략 설계 및 교수학습 활용 방법을 도출하는데 목적이 있다. 정보가 입력되어 인출되기까지의 정보처리과정을 적용해 소프트웨어 교육에서 프로그래밍을 보다 효과적으로 이해하고 적용할 수 있는 원리와 방법을 제시한다. 학습의 과정을 개선하고 소프트웨어 교육 정보를 보다 많이 기억하고 인출할될 수 있도록 돕는 유용한 내용들을 제공한다. 정보처리이론을 소프트웨어 교육 수업에 적용함으로써 학생들은 집중력, 문제해결능력이 향상되고 학습정보에 대해 효과적으로 기억하며 장기간 기억, 인출이 가능해 질 것을 기대한다. 교육 환경이 발전하고 학습방법도 달라지고 있지만 학습자의 인지구조가 변화되진 않을 것이다. 그러므로 발전하는 교육 환경에 맞추어 정보처리이론을 토대한 소프트웨어 교육에서 교수·학습 방법은 지속적으로 연구되어야 한다.
학습 프로세스는 학습참여자인 학습자들과 교수자의 상호적인 활동에 의하여 교수-학습이 이루어지는 과정이라고 할 수 있다. 이러한 과정에서 일련의 학습자료들이 제공되고 만들어진다. 교수-학습이론에서 여러 가지 모델이 제안되어 이용되고 있지만 각 학습참여자의 역할과 학습자료간의 관계가 명시적으로 정의되어 운영되지 못하는 점이 있다. 한편 서비스제공이나 소프트웨어개발과 같은 추상적인 결과물을 생산해야하는 경영학이나 소프트웨어공학에서는 프로세스(과정)의 관리만이 그 결과물의 질을 담보할 수 있다고 생각한다. 결과물의 질관리를 위한 프로세스의 관리는 프로세스의 역할별 활동에 의한 투입/산출물, 프로세스들의 관계를 명시하고, 그에 따른 측정가능한 지표를 개발-분석함으로써 이루어진다. 본 논문에서는 소프트웨어 개발 방법론에 기반하여 구성주의적 교수-학습 프로세스를 정의함으로써 교수활동에 구성주의적 교수-학습이론을 용이하게 적용할 수 있는 지침을 제공하고, 향후 프로세스를 기반으로 하는 교육 서비스사이언스의 기본적 구성요소를 제공하고자 한다.
소프트웨어 교육의 관심이 커짐에 따라 교육부에서 필수로 초등 5~6학년 실과에 소프트웨어 교육을 진행하도록 하였다. 이 연구에서는 학습자 중심 평가를 소프트웨어 교육에 적용하여 그 효과성을 분석하였다. 이를 통해 많은 교사가 학교 현장에서 소프트웨어 교육에 학습자 중심 평가를 적용하여 좀 더 효과적인 소프트웨어 교육이 되었으면 한다. 학습자 중심 평가에서는 학생들이 능동적으로 수업에 참여하고 적극적인 학습 활동을 함으로써 긍정적인 효과를 기대할 수 있다. 학습자 중심 평가를 통해 여러 배경 변수를 고려하여 학생들의 3가지 측면, 창의력, 문제해결력, 정보 활용 능력이 어떻게 변화하는지 확인하고, 소프트웨어 교육에서 학습자 중심 평가가 이 능력들에 어떠한 영향을 미치는지 확인하였다. 연구 결과, 소프트웨어 교육에서 학습자 중심 평가가 창의력, 문제해결력, 정보 활용 능력에 모두 유의미한 효과가 있었고 엔트리/스크래치 공부 경험의 유무 또한 이에 영향을 주었다는 것을 확인할 수 있었다.
최근 학교 교육 현장에서는 교수-학습의 효과 극대화를 위하여 교육정보화 사업이 추진되고 있다. 이를 위하여 교육인적자원부는 컴퓨터 기반 수업(CAI)을 지원하고 특히 학습자가 인지적 구조를 구성할 수 있는 학습 환경 조성을 위해 우수한 교육용 소프트웨어를 개발 보급하여 활용할 수 있도록 지원하고 있다. 그런데 학교 현장에서는 소프트웨어 구입에 따라 매년 그 보유수가 늘어나고 있으며, 이에 따른 효율적인 교육용 소프트웨어 관리의 필요성이 증가되고 있다. 따라서 본 논문에서는 교육용 소프트웨어를 교수 학습용 소프트웨어, 업무 지원용 소프트웨어, 시스템 관리 소프트웨어 3가지로 분류하여 등록하고 사용자별 사용 구분을 두어 보다 효과적으로 시스템을 사용할 수 있는 XML 기반 관리 시스템을 제안한다.
이 논문에서는 학습관리시스템에 대한 다양한 오픈소스 소프트웨어를 비교하고, 사용자들이 쉽게 설치할 수 있고, 다양한 기능을 포함한 무들(moodle), 줌라(joomla)와 Third Party 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 학습 콘텐츠 관리 시스템을 구현하고 분석한다. 오픈소스 소프트웨어인 무들은 국내외에 잘 알려져 있고, 많은 참여자로 인하여 타 오픈소스 소프트웨어에 비해 커뮤니티의 활동이 왕성하고, 여러 운영체제 환경에서 APM(Apache, MySQL, PHP)을 사용하여 비교적 쉽게 설치할 수 있고, 모듈화 구조로 개발되어 확장이 가능하다. 줌라 또한 APM 환경에서 강력한 기능을 가진 CMS로서 CMS에 기반한 LMS 컴포넌트를 제공하여 설치가 가능하다. 쉬운 설치와 강력한 기능, 사용자에게 친숙한 인터페이스로 사용자가 점점 늘고 있다. 이 연구에서 구현된 시스템은 기존의 국내외 상용 소프트웨어와 비교, 평가하여 초기에 많은 비용을 투자하지 않고, 오픈소스 소프트웨어를 활용하여 학습관리시스템 구축을 할 수 있는 가능성을 제시하였다.
요즘 학생들은 대부분의 시간을 컴퓨터 앞에서 보낸다. 컴퓨터를 학습에 이용하는 것이 아니라, 단순 오락을 하기 위한 비싼 가전제품으로 취급, 이미 게임기가 되어 버린지 오래이다. 본 연구에서는 컴퓨터로 문제를 풀고, 해답을 찾고, 오답노트를 자동 작성하여 문제점이 무엇인지 파악할 수 있도록 시스템을 구현하였다. 흥미도 유발을 위한 시각적인 요소가 있어 학생이 지루하기 않고 문제를 연속적으로 풀 수 있도록 도와준다. C#으로 구현된 이 시스템은 학생이 컴퓨터를 사용하기 위해 부팅을 했을 경우 자동 실행되어, 문제를 모두 풀지 않고서는 학생이 원하는 게임이나, 인터넷 등을 할 수가 없게 된다. 이 시스템을 통해 기대되는 효과로는 흥미요소를 가미한 교육학습 동기부여 제공이 가능하고, 오답문제에 대한 반복적인 학습을 통하여 학습능력 배양이 기대된다.
소프트웨어 분류 기법은 저작권 침해 탐지, 악성코드의 분류, 소프트웨어 보관소의 소프트웨어 자동분류 등에 활용할 수 있으며, 불법 소프트웨어의 전송을 차단하기 위한 소프트웨어 필터링 시스템에도 활용할 수 있다. 소프트웨어 필터링 시스템에서 유사도 측정을 통해 불법 소프트웨어를 식별할 경우, 소프트웨어 분류를 활용하여 탐색 범위를 축소하면 평균 비교 횟수를 줄일 수 있다. 본 논문은 API 호출 정보와 기계학습을 통한 윈도우즈 실행파일 분류를 연구한다. 다양한 API 호출 정보 정제 방식과 기계학습 알고리즘을 적용하여 실행파일 분류 성능을 평가한다. 실험 결과, PolyKernel을 사용한 SVM (Support Vector Machine)이 가장 높은 성공률을 보였다. API 호출 정보는 바이너리 실행파일에서 추출할 수 있는 정보이며, 기계학습을 적용하여 변조 프로그램을 식별하고 실행파일의 빠른 분류가 가능하다. 그러므로 API 호출 정보와 기계학습에 기반한 소프트웨어 분류는 소프트웨어 필터링 시스템에 활용하기에 적당하다.
소프트웨어교육의 중요성이 강조되면서, 초등학생의 컴퓨팅사고력 향상을 위한 다양한 교육이 이루어지고 있다. 하지만 선행연구들을 살펴보면 특정 환경이나 학습자만을 고려한 경우가 많아 학교현장에 적용하는 것에 한계가 있다. 따라서 본 연구에서는 교과서의 내용을 바탕으로 학습자에게 영향을 미칠 수 있는 요인인 교구와 컴퓨팅 사고력에 대한 학습자 수준이라는 특성을 고려한 교수·학습활동을 구성하여 소프트웨어교육을 실시하고, 학습자들의 컴퓨팅사고력 향상도 비교를 통해 효과적인 소프트웨어교육 방법의 방향을 제안하였다. 연구결과 교구와 학습자 수준에 따라서 컴퓨팅사고력 향상에 차이가 있는 것으로 나타났는데 구체적으로 활용 교구에 있어서는 비주얼 프로그래밍과 언플러그드 방식을 활용한 교수·학습활동이 보다 효과적이었으며 학습자 수준에 따라서는 사전검사에서 컴퓨팅사고력의 수준이 낮은 것으로 평가된 학생들이 상대적으로 높은 향상도를 보였다. 이러한 경향은 초등학교 소프트웨어교육에서 교수·학습활동을 구성함에 있어 다양한 학습요인을 고려할 필요성이 요구된다고 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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