• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.529-538
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• 2014

본 연구는 적응형 이러닝 시스템에서 지원할 적응성 요소를 밝히기 위하여 폐쇄형 설문과 반 구조화된 개방형 설문을 통하여 요구 분석을 하였다. 본 연구는 적응형 이러닝 시스템의 활용이 높은 교육대학 컴퓨터 교육 전공 학생들을 대상으로 적응형 이러닝 시스템에 대한 요구를 분석하고 도출하였다. 요구 분석 절차는 Rossett모델을 적용하였다. 분석 방법은 폐쇄형 설문으로 개략적인 의견을 통계 분석하고 개방형 설문으로 깊이 있는 의견을 추출하였다. 개방형 설문은 응답 내용을 코딩한 후, 코딩된 내용에서 주제를 추출하고, 지속적 비교 방법을 통하여 유목화를 하였다. 그리고 각 주제에 대하여 빈도 분석을 하였다. 연구 결과 적응형 이러닝 시스템에서 적응성 제공 요소로서 기존의 학습 스타일 중심에서 벗어나 학습자 수준, 학습 목표 그리고 학습 내용에 대한 적응성을 제공할 필요가 있음을 알 수 있었다. 특히, 교수 모형은 체계성 및 학습 목표를 효과적으로 도달하게 하는 중요한 요소임이 밝혀졌다.

• 정보교육학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.219-230
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• 2017

본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 교육 방법으로 스프레드시트를 활용한 데이터 과학 교육프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 Rossett의 요구 분석 모형을 적용하여 초등학생 205명과 컴퓨터교육 전공 현직 초등교사 20명을 대상으로 실시한 사전 요구분석 결과를 바탕으로, 교수설계의 대표 모형인 ADDIE 모형의 절차에 따라 개발하였다. 개발한 교육 프로그램의 효과를 검증하기 위해 ${\bigcirc}{\bigcirc}$대학교에서 실시한 교육기부 프로그램의 지원자 표집에 의한 지원자 표본 20명의 학생을 대상으로 총 6일 동안 42차시 수업을 진행하였고 사전 사후 검사 결과를 통해 교육적 효과를 분석하였다. 분석 결과, 본 연구에서 개발한 교육 프로그램이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 효과적임을 알 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.551-562
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• 2020

본 연구는 앱인벤터를 활용한 PBL 기반 데이터 사이언스 교육 수업이 초등학생의 컴퓨팅 사고력과 창의성에 미치는 영향을 알아보기 위한 연구이다. Rossett의 요구분석 모형에 의한 사전 요구분석 결과를 바탕으로 ISD모형인 ADDIE 모형의 절차에 따라 PBL 기반의 데이터 사이언스 교육 수업을 설계하여 초등학생을 대상으로 42차시의 수업을 실시하였다. 대응표본 t검정 결과, 컴퓨팅 사고력은 컴퓨팅 사고력은 사후 검사에서 통계적으로 유의미하게 향상되었음이 입증되었다. 또한, 대응표본 t검정, Wilcoxon 부호 순위 검정 결과 창의성의 하위 요소인 '독창성', '정교성', '성급한 종결에 대한 저항'과 '창의성 평균', '창의성 지수'에서 통계적으로 유의미하게 향상된 것으로 나타났다. 따라서, 앱인벤터를 활용한 PBL 기반 데이터 사이언스 교육 수업이 초등학생의 컴퓨팅 사고력과 창의성 향상에 효과가 있음을 확인할 수 있었다.