Borich 요구도와 The Locus for Focus Model을 활용한 대학 신입생의 컴퓨팅 사고력 인식수준 분석

• 영문명: Analysis of university freshmen’s perception of computational thinking Using Borich needs and the Locus for Focus model
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 송연옥(Song, Yeon Ok)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제20권 12호, 437~457쪽, 전체 21쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.06.30

국문 초록

본 연구의 목적은 대학 신입생이 인식하고 있는 컴퓨팅 사고력에 대한 요구도를 파악하고 관련 교육의 기초자료를 제공하는 데 있다. 이를 위해 H대학교 ‘창의적사고와코딩’ 강좌를 수강하는 신입생 113명을 대상으로 컴퓨팅 사고력을 측정하였다. 자료수집은 2019년 9월 1주 동안 진행되었다. 수집된 자료는 SPSS 25.0을 사용하여, ①t 검정을 통해 중요도와 현 수준의 차이를 통계적으로 분석하였고, ②Borich 요구도 공식을 활용하여 우선순위 결정을 위한 수치를 산출하였고, ③The Locus for Focus 모델을 활용하여 요구도가 높은 항목을 4사분면으로 구분된 좌표명편에 결과를 시각적으로 제시하였고, ④The Locus for Focus 모델의 HH영역과 LH영역에 속한 항목과 개수를 확인한 다음, 해당 개수만큼 Borich 요구도 우선순위를 결정하여 표로 제시하였다. 주요 분석 결과를 살펴보면, 첫째, 대학 신입생이 인식하고 있는 컴퓨팅 사고력의 중요도와 현 수준은 8개 하위 요소 모두에서 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 학생들은 자신이 인식하는 중요도 대비 현 수준을 매우 낮게 평가하는 경향을 보였으며, 요구도의 최우선 순위는 ‘구현’과 ‘적용’이, 차 순위는 ‘정보 분석’, ‘모델 설계’, ‘알고리즘 표현’인 것으로 확인되었다. 둘째, 이공계와 비이공계 학생 모두 공통으로 ‘구현’과 ‘적용’에 대한 요구가 높았다. 한편, 이공계 학생의 경우 비이공계 학생과 달리 정보나 데이터의 특성을 다양한 방법으로 처리, 분석하여 핵심 요소를 추출할 수 있는 ‘정보 분석’에 대한 요구가 높다는 특징을 보였다. 이를 바탕으로, 대학에서 신입생 대상 컴퓨팅 사고력 교육의 가치 실현을 위한 방안을 제시하였다.

영문 초록

The objective of this study is assessment of needs for computational thinking perceived by university freshmen, and provide basic data for relevant education. To this end, computational thinking of 113 freshmen taking the “Creative Thinking and Coding” course at H University was measured. Data were collected for a week in September 2019. Using SPSS 25.0, this study ① statistically analyzed a difference between the importance and current level through a t-test, ② calculated the figures to set priority using the Borich needs formula, ③ visually presented the results on the coordinates in which items with high needs are divided into quadrants using the Locus for Focus model, and ④ checked the number and items that belong to HH and LH of the Locus for Focus model, and then prioritized the Borich needs to the relevant number and presented them in a table. Key results of the analysis are as follows. First, there were statically significant differences in all 8 subfactors between the importance of computational thinking perceived by university freshmen and the current level—students tended to rate the latter much lower than the former, and the top priority needs were “implementation” and “application,” followed by “information analysis,” “model design,” and “expression of algorithm.” Second, both engineering and non-engineering students showed high needs for “implementation” and “application.” The difference was, unlike non-engineering students, the engineering ones showed higher needs for “information analysis” through which they can process and analyze information or data characteristics in various methods and extract key elements. Based on these findings, this study presents methods to fulfill the value of computational thinking education for freshmen in universities.

목차

Ⅰ. 서 론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 결론 및 제언

참고문헌

키워드

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