본 연구는 블록 코딩을 선행 학습한 학생들에게 적용할 수 있는 Python 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 우선 초중등학교 교육과정과 EPL 교재의 분석을 통해 블록코딩 학습자의 수준을 분석하고 블록 코딩에서 사용된 개념을 중심으로 Python 문법을 추출하여 교육과정을 구성한 뒤 PBL 수업에 맞는 Python 교육 프로그램을 총 16차시로 개발하였다. Python 교육프로그램의 적절성을 검증하기 위해 2차의 전문가의 타당도 검사를 하였다. 검사 결과, 1차 타당도 24문항에서 CVR값 .78 점 이상으로 나타나 일부 수정, 보완하였다. 2차 검사에서는 21개 문항은 타당성을 확보하였고 CVR 최소값인 .99 이하인 3개 문항의 내용에 대해 수정하여 교육 프로그램을 완성하였다. 개발된 교육 프로그램이 스크립트코딩을 학습하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.
초등학생을 위한 소프트웨어교육에서 파이썬과 같은 텍스트 기반 프로그래밍언어를 사용해 코딩을 교육하려는 연구가 활발히 이루어지고 있다. 일반적으로 블록 기반의 프로그래밍언어에 비하여 이러한 고급언어는 피지컬 컴퓨팅용 키트 또는 다양한 프로그래밍언어와 결합해 수행하는 학습 활동을 지원하고 있다. 본 연구는 텍스트 기반 언어의 어려움을 극복하기 위해 ARCS 모형을 적용한 컴퓨팅사고력 기반의 코딩 프로젝트를 수행하였다. 실험 결과에서 학생들은 전반적으로 동기유발 측면에서 프로그래밍에 대한 자신감 및 흥미를 나타나고 있으며, 특히 컴퓨팅사고력의 변화에서 반복, 함수, 객체에 대한 이해가 높게 나타났는데, 이러한 경향은 텍스트 기반 언어 사용과 파이썬 모듈의 효과로 여겨진다.
International Journal of Advanced Culture Technology
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제9권1호
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pp.203-209
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2021
When carrying out computer programming, the process of checking and correcting errors in the source code is essential work for the completion of the program. Non-computer majors who are learning programming for the first time receive feedback from instructors to correct errors that occur when writing the source code. However, in a learning environment where the time for the learner to practice alone is long, such as an online learning environment, the learner starts to feel many difficulties in solving program errors by himself/herself. Therefore, training on how to check and correct errors after writing the program source code is necessary. In this paper, various types of errors that can occur in a Python program were described, the errors were classified into simple errors and complex errors according to the characteristics of the errors, and the distributions of errors by Python grammar category were analyzed. In addition, a coding learning process to refer error lists was designed to present a coding learning method that enables learners to solve program errors by themselves.
The aim of this study is to explore the pre-service math teachers' characteristics of education to develop their AI literacy and SW competency, and to derive some implications. We conducted a 14-hours AI and SW education program for pre-service teachers with theory and practice, and an analysis on class observation data, video frames of classes and interview, Python programming assignments and papers. The results of this case study for 3 pre-service teachers are as follows. First, two students understood artificial neural network and deep learning system accurately, furthermore, all students conducted a couple of explorations related with performance improvement of deep learning system with interest. Second, coding and exploration activities using Python improved students' computational thinking as well as SW competency, which help them give convergence education in the future. Third, they responded positively to the necessity of AI literacy and SW competency development, and to applying coding to math class. Lastly, it's necessary to endeavor to give a coding education to the student's eye level according to his or her prerequisite and to ease the burden of student's studying AI technology.
본 연구에서는 다양한 배경을 가진 대학 신입생들이 단기간에 미적분학의 주요 개념을 이해할 수 있도록 돕고, 현실에서 접하는 복잡한 문제들에 대한 문제해결력도 기르면서, 동시에 컴퓨팅 사고력도 신장시킬 수 있는 미적분학 교수 학습에 대하여 논한다. 구체적인 방안으로, 본 연구진은 '파이썬(Python) 기반의 코딩(coding)교육을 적용한 대학 미적분학의 교수 학습' 콘텐츠를 개발하고 실제 수업 현장에 적용하여 유의미한 성과를 거둔 사례를 보고한다. 즉, 파이썬 언어 기반의 코딩교육을 적용한 미적분학 I, II의 구체적인 교수 학습 설계, 실천 계획안 그리고 평가라는 전 과정이 실제로 진행된 사례와 그에 활용된 자료들을 정리하여 공유한다. 개발된 교안과 코드 및 사이버 실습실은 언제 어디서나 무료로 활용할 수 있으며, 교수자와 학생은 공유된 콘텐츠와 학생활동 기록을 참고하며, 자유롭게 미적분학을 교수 학습하고, 주어진 코드를 활용하여 실습하면서 미적분학의 직관적인 이해를 높임과 동시에 컴퓨팅 사고력도 신장시킬 수 있도록 하였다. 또한 교수자는 학생들의 질의 응답 참여, 보고서 발표, 팀워크 등이 포함된 플립드러닝(flipped learning)과 과정중심의 모든 데이터를 기반하여 평가함으로써 학생들의 미적분학 지식에 대한 상향평준화를 돕게 된다. 본 연구에서 제시한 대학 미적분학의 교수 학습 사례는 학생들이 미적분학 개념과 컴퓨팅 사고력을 동시에 신장시켜 사회가 필요로 하는 인재로 성장할 수 있도록 도울 수 있는 가능성을 보여주는 대학 수학 교육의 교수 학습 모델이 될 것으로 본다.
본 논문에서는 파이썬 코딩 플랫폼에서의 LLM(Large Language Models)을 로직 및 문법 에러 확인, 디버깅 도구로 활용할 수 있는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 코딩 플랫폼에서 작성한 파이썬 코드와 함께 발생한 에러 문구 및 프롬프트를 LLM 모델에 입력함으로써 로직(문법) 에러를 식별하고 디버깅에 활용할 수 있다. 특히, 입문자를 고려해 프롬프트를 제한하여 사용의 편의성을 높인다. 이를 통해 파이썬 코딩 교육에서 입문자들의 학습 과정을 원활하게 진행할 수 있으며, 파이썬 코딩에 대한 진입 장벽을 낮출 수 있다.
코딩교육의 의무화로 인해 조기 교육을 위한 코딩교육 프로그램이 성행한다. 하지만 이는 시각 중심적이라 실제 프로그래밍 언어를 접할 때 어려움이 많다. 이를 최소화하기 위해 만든 Python 블록 코딩 웹은 JavaScript, Arduino, Python, Web을 이용하여 시각중심의 블록을 드래그하여 실제 쓰이는 프로그래밍 언어로 바꿔주는 시스템을 개발하였다.
코딩 규칙 준수는 대규모 프로젝트에서 프로그램의 버그를 줄이기 위해, 또 효과적인 유지보수를 위해 필수적이나 코딩 규칙을 학습하기 위한 초보자용 도구는 거의 없는 실정이다. 본 논문에서는 Python 프로그래밍 수업에서 코딩 규칙을 학습할 수 있도록 도와주는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 학습자를 위해 별도의 설치 없이 Python 코딩 규칙 검사 결과를 영어와 한글을 병행하여 출력하는 규칙 검사 뷰어를 통해 학습자의 편의성을 제공한다. 또한, 품질 점수를 계산하여 학습자의 코딩 규칙 학습의 동기를 부여한다. 제안 시스템의 성능을 평가하기 위해 SonarQube와 검출 기능을 비교하였다. 2023년도 1학기 Python 프로그래밍 수업의 제출 코드를 검사한 결과, 제안 시스템이 SonarQube보다 247% 더 많은 종류의 규칙을, 또 235% 더 많은 개수의 규칙을 검사하는 것으로 나타났다. 이러한 비교 연구 결과를 고려할 때, 제안 시스템은 학습자에게 더 나은 코딩 규칙 학습 기회를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 교육용 프로그래밍으로 활용할 수 있는 파이썬을 활용한 수학과 코딩의 융합 수업 교수·학습 자료를 개발하기 위해 중학교 1학년 소인수분해 단원을 중심으로 수업지도안과 학생 활동지를 개발하는데 목표를 두고 있다. 본 연구에서는 파이선 프로그램을 사용해 본 경험이 없는 중학교 학생들에게 적용하여 수학과 코딩의 융합 수업 방법 및 내용의 적절성을 확인하고자 하였다. 이러한 과정에서 중학교 1학년 2명의 학생들에게 적용한 결과의 분석을 통해 교수·학습 자료를 수정·보완 하여 최종 자료를 개발하였다. 본 연구에서 개발한 교수·학습 자료는 코딩을 활용하여 소인수분해를 학습하는 융합수업이 이루어질 수 있도록 수업 방법 및 수업 내용을 구성하였으며 이를 통해 수학과 코딩에 대한 융합 수업이 현장에서 시도될 수 있는 가능성을 보여주었다.
코드 리팩토링은 소프트웨어 시스템의 코드를 변경함으로써 새로운 요구사항 반영, 버그 수정, 코드 구조화 등을 달성하기 위한 유지보수 활동이다. 리팩토링 유형, 리팩토링 효과, 지원 도구 등에 관한 다양한 연구가 진행 중이다. 하지만, 많은 연구들이 자바 응용들을 대상으로 하고 있으며 파이썬 응용에 관한 리팩토링 연구는 사례가 많지 않다. 본 논문은 파이썬으로 개발된 딥러닝 시스템을 대상으로 단일 리팩토링과 복합 리팩토링을 식별하고 특성을 분석하였다. 또한, 딥러닝 응용과 일반 파이썬 응용 두 그룹에서 단일 및 복합 리팩토링 연산의 발생 빈도에 있어 통계학적 유의미한 차이가 있음을 확인하였다. 또한, 커밋 메시지의 키워드를 분석하여 소프트웨어 개발자들의 리팩토링 의도가 커밋 메시지에 반영되었는지를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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