본 연구에서는 보다 체계적이고 연계성 있는 소프트웨어(정보) 교육의 구현 및 정착을 위해 2015 개정 교육과정의 초·중등 소프트웨어 교육에서 제시하고 있는 내용체계 중, 내용 요소의 학교급별 계열성을 교육부 고시 제2017-126호에서 제시하고 있는 정보·컴퓨터 교사의 기본이수분야의 관점에서 분석하였으며, 전문가 검토를 통해 계열성 분석에 관한 타당도를 확보하여, 그 결과를 초·중등 교사가 현장에서의 교육과정 설계 및 수업 설계 과정에서 교육 내용에 관한 계열성을 고려하는데 참고할 수 있는 자료가 될 수 있도록 표로 구조화하여 제시하였다. 또한 각 계열성 분야의 교육내용에 관한 학교급별 위계성을 탐색하기 위하여 내용 요소와 연계된 성취기준의 핵심어인 학습요소를 분석하였으며, 이를 바탕으로 학교급별 소프트웨어 교육의 연계 방안을 제언하였다.
본 연구는 초등 예비교원들이 정보교육에서 갖추어야하는 교양 수준의 정보교육과정(안)을 개발하는데 목적이 있다. 목적 달성을 위해 첫째, 초등교원 양성대학의 교육과정, 고교-대학 연계 심화과정, 고등교육과정 표준인 CS2013을 비교 분석하여 내용과 수준을 마련하였다. 둘째, 고등교육과정 표준인 J07-GE 분석과 중등교육과정과의 연계성을 고려하여 과목을 구성하였다. 셋째, 과목과 영역, 내용 체계구성 등을 고려하여 전문가 검토를 통해 과목명을 정하였다. 전문가의 의견 분석 결과, 정보 사회에서 발생하는 문제를 컴퓨터과학의 관점으로 접근하기 위하여 컴퓨터과학 I, 컴퓨팅시스템의 기본적인 원리를 이해하는 영역으로 컴퓨터과학 II, 데이터 관리를 포함한 패턴이나 관계를 파악하는 데이터관리 및 분석을 제안하였다. 본 연구는 교원의 기본 역량 강화를 바탕으로 하는 문제해결 능력 향상뿐만 아니라 고등학교 정보과목에 대한 계속성과 계열성을 고려하여, 교양수준의 과목을 제시했다는데 의의가 있다.
프로그래밍의 핵심은 어디까지나 알고리즘 학습에 있으며 이를 통한 창의적이고 논리적인 문제해결력의 향상이 프로그래밍 학습의 목표인 것이다. 그렇다면 어떤 알고리즘들을 어떠한 순서대로 가르치는가에 대한 고민을 좀 더 해 볼 필요가 있으며 그 효과성에 대해서도 연구해 볼 필요가 있을 것이다. 본 연구는 개념적 알고리즘의 내용들을 한국정보올림피아드 초등부 경시부문의 문제들을 이용하여 학습할 수 있도록 알고리즘 학습 교재를 개발하고 이 효과를 검증하였다.
현대사회에서 발생하는 복합적인 문제들은 정보 논리적 사고를 통해 효율적으로 해결할 수 있으며, 정보 논리적 사고력은 정보 교과의 프로그래밍 교육을 통해 효과적으로 신장시킬 수 있다. 본 연구는 학습자의 흥미를 유발하고 집중도를 높일 수 있는 정보 교과 STEAM 커리큘럼을 설계하였고 이를 적용 및 평가하였다. 커리큘럼은 자기 주도적 학습과 조별 학습을 통하여 학습자 간에 상호작용이 이루어질 수 있도록 하였으며 하나의 주제를 가지고 과학, 음악, 정보 교과의 관련 지식을 이해할 수 있도록 구성하였다. 실험은 초등학교 4~6학년에 재학 중인 정보 영재 학생들을 대상으로 아두이노 보드를 활용하여 진행하였다. 연구 결과, 아두이노를 활용한 수업 후에 컴퓨터 과목에 대한 관심도와 프로그래밍에 대한 흥미도가 증가하였다. 75%의 학생들이 컴퓨터에 대한 흥미가 늘어났고 93%의 학생들이 아두이노를 활용한 수업에 긍정적인 응답을 하였다. 연구 결과의 유효성은 t-test를 통해 입증하였다.
본 연구에서는 초중등 모든 전공의 예비교사를 대상으로 하는 AI 교양 교과목을 설계하고자 하였다. 이를 위해 AI 교과목의 주요 영역 및 주차별 하위 주제들과 학생활동 등을 구체적으로 설계하고 13명의 전문가를 통해 2차에 걸친 델파이를 통해 검증받았다. 본 연구의 AI 교양 교과목은 'AI 이해' 영역, 'AI 윤리' 영역, 'AI 교육' 영역의 3개 영역으로 구성하였다. 또한, 연구진 및 전문가의 의견에 따라 주차별 세부 주제를 확정하고 자연스러운 흐름에 따라 총 13주차로 배치하였다. 컴퓨터교육 비전공 학생들의 학습동기 및 학습이해도를 높이기 위해 경험학습 기반 모델을 적용한 학습활동을 학습 내용에 맞게 적절히 배치하여 교수학습에 도움을 주고자 하였다. 향후 초중등 예비교사를 위한 다양한 AI 교육 교과목 개발에 본 연구가 기초 자료로 활용되길 기대한다.
본 연구의 목적은 정보영재학생들의 인지적인 특징을 비교하고 그를 통해 정보영재학생들의 판별과 관찰기준을 제시하며 나아가 적합한 교육과정을 개발하는 데 도움이 되고자 하는 데 있다. 이에 영재학생들의 지속적인 발전과 개발을 위한 기초정신능력이자, 다양한 정보를 수집하고 분석하며 종합하고 적용하는 등 학습능력의 바탕이 되는 '문제해결력'에 대한 연구를 통하여 앞으로 정보 분야의 영재교육이 나아가야 할 방향에 대해 시사점을 제시하고자 한다. 따라서 본 연구에서는 "2012 PISA 컴퓨터 기반 문제해결력 평가틀을 검사도구로 사용하여 정보영재 학생들에게 특징적으로 나타나는 우수한 측면과 보완이 요구되는 특성을 분석함으로써 정보영재학생들을 위한 교육과정이 지향해야 할 목표에 대한 방향을 제시한다.
본 연구는 인공지능의 이해와 교육적 영향에 대한 초등 교사들의 인식을 분석한 것이다. 교사들의 인식을 분석하기 위해 전문가의 자문을 받아 30문항의 설문지를 개발하였다. 초등 교사 151명을 대상으로 설문 자료를 수집하여 t-검정과 일원배치 분산분석을 실시하였다. 분석결과, 여자교사가 남자교사보다 AI의 인식이 적었고 교육의 필요성도 낮았다. 선도학교 운영 여부에 따라 AI교육이 창의성 신장에 도움을 줄 것으로 인식하였다. 경력이 많은 교사일수록, SW교육 연수 경험과 교육 지도 경험이 많을수록 AI의 이해가 좋았으며 교육적 필요성이 높았다. 본 연구 자료가 향후 SW 교육이 현장에 안착하기 위한 자료가 되길 기대한다.
고등교육의 질 관리를 중요하게 생각한 국가들은 다양한 제도나 방법을 통해 교육의 질 강화를 진행하고 있다. 컴퓨터과학 분야에서도 고등교육의 질 관리를 위해 교육과정 표준을 구성하는 등 끊임없이 노력해 왔다. 컴퓨터과학 분야 교육과정 표준에서 언급한 지식영역의 우선순위를 파악해 보면, 내용체계 구성에 시사점을 줄 수 있을 것이다. 따라서 CS2013을 토대로 내용요소에 대한 Tier1, Tier2, Elective의 시수와 세부영역의 수를 중심으로 순위를 도출하였다. 분석결과, 가장 높은 우선순위를 지닌 지식영역으로는 Software Development Fundamentals이었다. 해당 지식영역은 CS2013에서 기초 요소이기 때문에 초급코스로 권장한다고 기술되기도 하였다. 도출되어진 영역별 우선순위가 향후 초중등 정보교육과정이나 고등 교양 정보교육과정, 교원양성기관의 정보교육과정 설정에 시사점을 줄 수 있을 것이다.
본 연구에서는 중학교에서 학습해야 할 알고리즘 분야의 학년별 학습 요소 선정의 타당성을 확보하고, 인접 교과와의 연계성을 분석하여 관련된 증거와 정보를 수집하여 연계 요소를 조정함으로써 알고리즘 분야의 내적 위계를 정립하고, 교과 간에 발생한 수 있는 중복성 문제의 대안을 제시하고자 하였다. 학습 요소 선정의 타당성을 검토하기 위하여 4가지 준거를 구안하였으며, 이를 현재 학교 현장 적합성 검토를 위해 교육인적자원부 웹사이트에 탑재되어 있는 "중학교 컴퓨터 교육과정 개정 시안(초안)에 적용하였다. 또한 인접 교과와의 중복성 검토에서는 중학교 정보 교과의 '문제 해결방법과 절차' 영역과 초등학교 수학과의 '규칙성과 문제 해결' 영역의 내용 중복성이 심각한 것으로 나타났으며, '문제 해결 방법과 절차' 영역의 내용체계는 인접 교과와의 차별화 전략이 필요한 것으로 나타났다.
정보과 교육이 정규교과과정에 편입됨에 따라서 학습자의 정보과 교육과정에 대한 학업 수준을 정확히 진단하고 그에 맞는 등급을 부여할 수 있도록 일종의 이론적 기반이 필요하다. 이에 본 연구에서는 개정 블룸의 교육목표 분류와 지식 유형 분류 이론을 통해 정보과 교육과정의 프로그래밍 분야에 대한 기준을 제시하고자 하였다. 그리고 블룸의 "기억"에서부터 "제작" 단계까지 프로그래밍교육 평가 기준을 제시하였다. 그리고 블룸의 지식 유형 기준에 따라서 사실적 지식에서부터 메타인지 지식까지 프로그래밍의 지식 유형 예제를 제시하였다. 또한, 본 연구에서 프로그래밍 활동을 위해 가장 중요한 블룸의 분류는 "적용", "제작" 그리고 절차적 지식 유형으로 분석하였다. 이러한 블룸의 이론 기반 프로그래밍 평가 기준에 대하여 소프트웨어교육 전문가를 통하여 델파이 조사 을 하였다. 조사 결과 목표분류 기준 신뢰도가 0.90, 합의도가 0.85였으며 지식 유형 분류 기준으로는 신뢰도가 0.90, 합의도가 0.79로 나타났다. 이에 본 연구에서 제시한 기준에 대해서 전문가들은 동의하는 것으로 해석할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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