재구성 중심 모델 기반 교육용 로봇 수업이 예비 교사의 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 효과 분석
Analysis the Effects of a Reconstruction-Based Model Utilizing Educational Robots on Pre-service Teachers' Computational Thinking Skills
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본 연구에서는 예비 교사의 컴퓨팅 사고력 향상을 위해 교육용 로봇을 활용하는 재구성 중심 모델 기반 수업을 설계하여 수업을 진행하였다. 학습자들이 교육용 로봇을 활용하여 학습에 즐거움을 느끼고 능동적으로 탐구하며 문제해결에 참여할 수 있도록 수업 단계를 놀이(Use)-수정(Modify)-재구성(reCreate)으로 구성하였다. 기본적인 로봇 프로그램을 탐색(Use)하며 기능을 이해하고, 제시된 프로그램을 디버깅(Modify)한 후 학습한 프로그램을 확장하여 자신만의 프로그램(reCreate)을 만들도록 재구성 중심 모델 기반 교육 자료를 개발하였다. 컴퓨팅 사고력 향상 여부를 확인하기 위해 컴퓨팅 사고력에 대한 지필 평가 및 자기 평가를 사전·사후 검사를 통해 분석하였고, 재구성 중심 모델 기반 수업의 효과성을 확인하기 위한 자기 평가 설문을 사후 검사를 통해 분석하였다. 컴퓨팅 사고력 지필 평가의 사전・사후 검사를 대응 표본 t-검정한 결과는 통계적으로 유의함을 보였다. 특히, 컴퓨팅 사고력의 주요 구성요소인 문제 분해, 추상화, 알고리즘 절차, 자동화 영역에서 통계적으로 유의한 결과를 나타내어 학습자의 컴퓨팅 사고력이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 반면, 컴퓨팅 사고력의 주요 구성요소에 대한 자기 평가 사전・사후 검사의 분석 결과는 자동화 영역에서만 통계적으로 유의한 결과를 나타냈다. 이는 학습자가 문제 분해, 추상화, 알고리즘 절차 영역에 대해서 스스로 뚜렷한 능력 향상을 느끼지 못하고 있으나, 프로그래밍 언어를 활용해서 문제를 해결할 수 있는 능력을 나타내는 자동화 영역에서는 능력이 향상되었다고 인식하고 있음을 보여준다. 재구성 중심 모델 기반 수업의 각 단계 중 컴퓨팅 사고력 향상에 가장 큰 영향을 주는 단계에 대해 53.8%의 학습자들이 놀이 단계를 1순위로 선정하여, 수업 설계 시 기능 습득 및 흥미 유발을 위한 놀이 단계의 설계에 많은 주의를 기울여야 함을 확인할 수 있었다.
Abstract
This study designed and implemented a course based on a reconstruction model utilizing educational robots to enhance the computational thinking skills of pre-service teachers. The course was structured into three stages: Use, Modify, and reCreate, to allow learners to engage with educational robots in a way that fosters enjoyment, active exploration, and participation in problem-solving. Educational materials based on the reconstruction model were developed to allow learners to explore basic robot programs (Use) to understand their functions, debug the presented programs (Modify), and extend the learned programs to create their own (reCreate). To evaluate the improvement in computational thinking skills, both a written test and self-assessment were conducted through pre- and post-tests. A post-test self-assessment survey was also used to assess the effectiveness of the reconstruction-based course. The paired sample t-test results for the pre- and post-written tests on computational thinking showed statistically significant improvements. Particularly, significant results were observed in the key components of computational thinking, including problem decomposition, abstraction, algorithmic procedures, and automation, confirming that learners' computational thinking skills had improved. However, the analysis of the pre- and post-self-assessments for these components showed statistically significant improvement only in the automation component. This suggests that while learners did not perceive a noticeable improvement in their abilities related to problem decomposition, abstraction, or algorithmic procedures, they recognized an increase in their ability to solve problems using programming languages, which is reflected in the automation component. Additionally, 53.8% of learners selected the Use (play) stage as the most influential in improving their computational thinking skills, emphasizing the importance of carefully designing the play stage to facilitate skill acquisition and interest in the course.
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