개발 중심 모델 기반 교육용 로봇 수업이 예비 교사의 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 효과 분석
Analyzing the Effects of Development-Centered Model-Based Educational Robotics Classes on Pre-service Teachers’Computational Thinking
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초록
디지털 대전환 시대를 맞아 컴퓨팅 사고력이 미래 인재의 핵심 역량으로 강조되고 있다. 특히 2022 개정 교육과정에서 정보과 교육 시수가 초등학교 34시간 이상, 중학교 68시간 이상으로 확대되면서 예비 교사의 컴퓨팅 사고력 함양이 시급한 과제로 대두되고 있다. 본 연구는 2015년 개발된SW교육 교수학습 모형 5가지 중 탐구학습을 기반으로 개발된 개발 중심 모델(DDD 모델)을 적용한 교육용 로봇 수업이 예비 교사의 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 효과를 분석하였다. 연구 대상은 00교육대학교 예비 교사 20명을 대상으로, 탐색-설계-개발의 3단계로 구성된 DDD 모델 기반 교육용 로봇 수업을 15주간(30차시) 실시하였다. 측정 도구는 컴퓨팅 사고력 측정을 위한 지필 평가와 자기 평가, 로봇 기능 설문, DDD 모델의 단계별 컴퓨팅 사고력 함양 효과 설문을 사전-사후로 실시하였다. 컴퓨팅 사고력 지필 평가의 사전-사후 검사를 대응 표본 t-검정한 결과 문제 분해, 추상화, 알고리즘 절차, 자동화의 모든 영역에서 통계적으로 유의한 향상을 보였다. 컴퓨팅 사고력 자기 평가의 사전-사후 검사를 대응 표본 t-검정한 결과에서도 모든 영역에서 유의한 향상을 보였다. 이는 본 수업이 예비 교사의 컴퓨팅 사고력 향상에 효과적이었음을 시사한다. 로봇 기능 설문 결과, 모든 기능에서 크게 향상되었으며, 특히 복합적인 처리능력이 요구되는 센서류(힘센서, 자이로센서)에서 가장 큰 성장을 보였다. DDD 모델의 단계별 컴퓨팅 사고력 함양 효과 설문에서는 설계 단계를 1순위로 선택하였으며, 단계적 연결성 및 순환 구조에 대한 학습자의 인식이 강화되었다. 이러한 결과는 DDD 모델 기반 교육용 로봇 수업이 예비 교사의 컴퓨팅 사고력 함양에 효과적임을 의미한다.
Abstract
In the era of digital transformation, computational thinking (CT) has emerged as a critical competency for future generations. With the 2022 revised curriculum expanding instructional hours in information education to at least 34 hours in elementary schools and 68 hours in middle schools, fostering CT among pre-service teachers has become an urgent priority. This study examines the effects of educational robotics classes, designed using the Development-centered model (DDD model)—one of the five SW education teaching-learning models developed in 2015 and grounded in inquiry learning—on enhancing pre-service teachers’ CT skills. The participants were 20 pre-service teachers from OO National University of Education, who engaged in a 15-week (30-session) robotics course structured around the three stages of the DDD model: Discovery-Design-Development. Data were collected through pre- and post-tests, including written CT assessments, CT self-assessments, a robotics function survey, and a questionnaire on stage-specific CT outcomes within the DDD model. The paired-sample t-test results from the pre- and post-written assessments of computational thinking revealed statistically significant improvements across all domains, including problem decomposition, abstraction, algorithmic procedures, and automation. Similarly, the paired-sample t-test of the self-assessments indicated significant improvements in all areas, suggesting that the course was effective in enhancing pre-service teachers’ computational thinking. The robotics function survey also showed substantial improvements across all functions, with the greatest gains observed in sensor-related functions (e.g., force and gyroscope sensors), which require complex processing abilities. In the survey on the stage-specific effects of the DDD model in fostering CT, participants most frequently selected the design stage as the most influential, while their awareness of sequential connectivity and cyclical structures was reinforced. These findings indicate that educational robotics classes based on the DDD model are effective in cultivating computational thinking among pre-service teachers.