본 논문은 플립드 러닝을 기반으로 한 컴퓨터 활용 수업의 효율적인 학습 방안을 제안한다. 기존 전통적 컴퓨터 활용 수업은 강의와 실습을 병행하여 충분한 실습 및 협력적 수업이 어려웠다. 그러나 플립드 러닝 방식의 수업 방식을 적용한 수업에서는 KOCW(Korea Open Courseware)을 디딤 영상으로 활용하여 강의실에 들어오기전에 미리 학습하고, 강의실에서는 상호 토론을 기반으로 협력적 실습수업을 수행하였다. 수업을 진행 한 후 학습동기 검사 도구를 이용하여 성별, 학년별, 전공별로 학습동기와 학습만족도를 측정하였다. 실험 결과 학습자의 학습동기에서 주의 집중 인식 정도, 수업 관련성에 대한 인식 정도, 학습만족도에 대한 인식 정도가 '매우 만족'과 '만족'이 90% 이상으로 분석되었다.
전 세계적으로 코로나 19(COVID-19)의 범유행 장기화는 전 산업에 걸쳐 큰 영향을 주었다. 특히 교육분야에서 온라인 수업(비대면)은 학습 준비 부족과 학습자의 수업 불만 등 온라인 수업에 부정적인 인식이 일부 존재했다. 2020년 실태 조사에 따르면 비대면 수업에 비중은 약 56%이고, 수업 형태가 스트리밍 실시간 수업과 영상 콘텐츠 기반 수업이 대부분을 차지했다. 본 연구는 2020~021년 설문 조사(소프트웨어 활용 실습수업 대학생)를 통해 온라인 수업이 해결해야 할 문제점을 실증 분석하고, 세부 프로그램과 개발 방안(구현 결과)에 대하여 설명한다. 본 연구는 코로나 사태 종식 이후 각 교육기관의 온라인 학습 개발의 발전에 이바지하고자 한다.
Objective: The purpose of this study was to investigate the recognition and qualities of early childhood coding education in childcare center teachers. Methods: 158 childcare center teachers responded to 56 questions on a questionnaire extracted and revised from previous research. Frequency analysis and one-way ANOVA were applied for the data analysis. Results: Many teachers agreed that the software education policy was timely appropriate. Most of them needed the education in order to improve children's creativity and problem solving ability, and answered that it is appropriate to start the education at age 5. Most of them recognized that small group and free choice activities, play activities linked with daily life topics and coding programs by the childcare center teachers were desirable as educational methods. Provision of educational HW/SW environment was a relatively important element for effective implementation of the education. The coding educational qualities perceived by the teachers were not high, and were related to the age of the children they were in charge of and their computer literacy. Conclusion/Implications: The recognition of childcare center teachers was relatively positive, but it is necessary to educate the teachers to improve their recognition and qualities of the education in consideration of teachers' variables.
본 연구는 성별, 학년, 영재교육기간에 따른 초등 정보과학영재의 정보과학에 대한 태도와 귀인성향의 차이를 알아보고, 귀인성향, 정보과학에 대한 태도, ICT 역량과의 관계를 분석하였다. 이를 위해 초등 정보과학영재 72명을 대상으로 설문조사와 분석을 실시하였다. 연구 결과는 첫째, 귀인성향의 차이에서 남자가 여자보다 내적성향이 더 높았고 외적성향은 통계적으로 유의한 차이가 없었다. 5학년이 6학년보다 내적, 외적성향 모두 점수가 높았고 1년과 2년 이상 교육받은 학생들간에 유의한 차이가 없었다. 둘째, 정보과학에 대한 태도의 차이에서 남녀 간의 점수는 통계적으로 유의하지 않았고 5학년이 6학년보다 몇 가지 요인에서 점수가 높았다. 영재교육기간에 따른 차이는 통계적으로 유의하지 않았다. 셋째, 귀인성향은 정보과학에 대한 태도와 내적성향이 정(+)적인 상관관계를 보였고 외적성향은 유의한 상관관계가 없었다. ICT역량의 하위요인인 ICT 원리에 대한 이해는 내적 성향과, SW코딩 능력은 외적성향 중 과제곤란도 요인과 정(+)적인 상관관계를 보였다. ICT 역량의 몇 가지 하위요인과 정보과학에 대한 태도의 하위요인이 정(+)적인 상관관계를 보였다. 시사점은 여학생들이 정보과학의 성취결과를 노력 귀인에 더 많은 비중을 부여하도록 할 필요가 있으며, 고학년 학생들에게 정보과학에 대한 긍정적인 인식을 심어줄 수 있는 계기가 필요하다. 그리고 정보과학영재의 선발 과정에서는 정보과학에 대한 태도 역시 선발 요인으로 비중 있게 고려해야 하며 정보과학학습에 대한 노력에 가치를 두도록 장려할 필요가 있다.
현대사회는 21세기 초반 지식정보사회를 지나 지능정보사회로 바뀌어 가고 있다. 본 연구에서는 지능정보사회에서 요구되는 학습자의 핵심역량을 신장시키기 위하여 인공지능의 한 분야인 머신러닝을 기반으로 소프트웨어 교육 교수-학습 모형을 개발하였다. 본 모형은 인공지능 자체에 대한 학습의 부담감을 줄이고, 머신러닝을 활용하여 문제를 해결하는 과정에서 핵심역량을 신장시키는 것에 중점을 두었다. 개발된 모형의 구체적인 단계는 문제인식 및 분석, 데이터 수집, 데이터 가공 및 선별, ML모델 훈련 및 평가, ML프로그래밍, 적용 및 해결, 공유 및 환류의 7단계로 구성되어 있다. 본 연구에서 개발한 모형을 학생과 학부모를 대상으로 적용한 결과 긍정적인 반응을 얻을 수 있었으며, 이를 통해 머신러닝 기반의 소프트웨어 교육 프로그램의 개발 및 운영에 작은 밑거름을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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