그룹 구성원
제 13 조 그룹 구성원
김성진 seongjin: 자기소개 : 안녕하세요? 11학번 4학년 재학중인 김성진 학생 입니다. 제 취미는 영상 편집 입니다. 현재 관심을 갖고 있는 직업은 코딩 교육 연구원 입니다. 이유는 아이들에게 재미있게 코딩을 가르키고 싶고 코딩이라는 것과 문화콘텐츠를 결합 시키고 싶기 때문입니다. 학번은 201122109 입니다.
김범조 자기소개 :b6031204: 안녕하세요 소셜미디어 16학번 김범조입니다. 학번은 201623290 이고요. 제 취미는 영화감상, 음악듣기 그리고 게임하기 입디다. 저의 학문적 관심분야는 IT계열의 기술입니다. 그 중에서도 빅데이터에 많은 관심을 가지고 있습니다. 관심분야가 빅데이터이기에 제가 지금 관심을 갖는 직업은 빅데이터 전문가 입니다. 빅데이터 전문가가 된다면 데이터를 활용해 효율적이고 행복한 사회를 만들 수 있다고 생각하고 있기 때문입니다. 데이터사이언스에 관심을 가져서 아주대 소셜미디어 학과에 들어온 만큼 앞으로 열심히 공부할 것입니다.
오준영ohjun60:자기소개 : 안녕하세요 소셜미디어 16학번 오준영입니다. 학번은 201621049입니다. 저는 게임제작에 관심이 있는데 구체적으로 VR게임에 관심이 많습니다. 게임이라는게 단순히 게임제작만 잘해서는 안되고 사용자들의 입맛에 맞는 게임을 제작해야하기때문에 빅데이터를 활용하여 보다 더 좋은 게임을 만드는것이 제 목표입니다.
박규태zldrbxo1078: 안녕하세요 12학번 박규태입니다. 저는 지금 프로그래밍과 음향학에 흥미가 있습니다. 평소에 음향기기나 음악에 대한 관심이 음향학에 대한 관심으로까지 번지게 되었습니다. 그리고 프로그래밍은 전에는 알지 못했지만 점점 하면 할 수록 적성에 맞는 것 같고 재미있어서 관심을 가지게 되었습니다. 앞으로 공부를 하면서 좀 더 명확한 진로를 선택하려 합니다.
가설 설정 과제
13조 그룹과제
201122109 김성진
201621049 오준영
201623290김범조
201221049 박규태
<1> F-test
(1) 영화 관련 가설
가설 1: 소셜미디어의 사용유무가 영화의 흥행성적에 영향을 줄 것이다.
가설 설정 이유:
위의 표는 페이스북 적극 활용사이트와 소극 활용사이트, 그리고 페이스북이 없는 영화로 구분하여 정리한 내용이다. 페이스북을 적극 활용하는 영화는 관객수가 소극적 사이트에 비해서 많은 것을 알수 있다. 소극적 사이트는 페이스북을 운영하지 않는 영화보다 평균 관객 수가 적다는 사실 또한 알 수가 있다.
세 개의 그룹 (페이스북 활용, 소극 활용, 미활용) 의 일별 관객 수의 규모는 개봉일에서 4-8일차, 11-16일차, 18-19일차에서 유의미한 차이가 발견되었다.
페이스북을 적극적으로 활용하는 영화들은 관객 수와 점유율에 있어 페이스북을 활용하지 않는 영화들과 유미의한 차이가 있었다. 그러므로 페이스북같은 소셜미디어가 영화의 흥행성에 영향을 준다는 가설을 지지하는 것이 가능해졌다.
(2) IPTV, VOD 관련 가설
가설2: 연령에 따라 IPTV 사용률에 차이가 날 것이다.
가설 설정 이유: 젊을수록 기기를 사용하는 데 있어 익숙할 것이며 tv를 시청하는 시간이 많기 때문에 IPTV 사용률이 높을 것이며, 고연령층에게 있어 IPTV라는 기기 익숙하지 않을 것이기 때문에 젊은 층에 비해 IPTV 사용률이 낮을 것이라고 예상하였다.
참고문헌: 소셜미디어와 영화산업 관계의 정책적 함의 연구 (송명호, 2014),
IPTV 이용 행태 분석 (정용찬, 2013)
<2> Factorial ANOVA Test
(1) 영화 관련 가설
가설 1. 영화 개봉일과 네티즌 평점에 따라 영화의 흥행성과가 다르게 나타날 것이다.
가설 설정 이유 : 영화의 개봉일이 방학 과 휴가철이 있는 6~8월과 12~2월 이라면 사람들의 여가 시간이 많아 질 것이고, 이에 따라 영화의 관람객도 늘어 날 것이다.
또한, 여름과 겨울엔 영화관의 냉방장치와 난방 장치가 구동되므로 이를 이유삼아 영화관을 찾는 관람객도 꽤 많을 것이다. 이 이유에 더하여 네티즌의 영화 평점도
영화의 흥행 성과에 영향을 미칠 것이다. 사람들은 영화 티켓을 구매하기전 네티즌의 영화 평점을 보고 이를 기준삼아 영화를 고른다. 따라서 네티즌 평점에 따라
영화의 흥행성과가 다르게 나타날 것이다. 그리고 이 두개의 독립변인은 서로 상호적인 영향을 미쳐 개봉일과 평점이 동시에 흥행성과에 영향을 미치는 것도 있을 것이다.
(참조: 영화소비자조사 보고서 [전자자료] / 영화진흥위원회)
가설 2. 영화의 배급사의 규모와 출연 배우의 인지도에 따라 영화의 흥행성과가 다르게 나타날 것이다.
가설 설정 이유: 영화 선택에 있어서 영화 배급사의 브랜드가 영화의 흥행 성과에 영향을 미칠 것이다. 개인마다 선호하는 배급사가 있고 이에 따라 영화를 선택 하게 될 것이다. 또한 영화 출연 배우의 인지도가 영화의 흥행 성과에 영향을 미칠 것이다. 영화에 관여도가 높지 않은 집단은 영화 배우의 인지도를 먼저 보고 영화를 볼지 말지 결정 할 것 이다. 또한 이 두 변인사이에 작용하는 상호 효과가 있을 것이다.
(참조 : 개봉 규모와 수익성에 따른 영화의 분류와 확산 패턴 분석 – 김태구, 대한 산업 공학회)
(2) IPTV, VOD 관련 가설
가설 1. IPTV 의 콘텐츠 다양성과 IPTV 인터페이스의 편리함 정도에 따라 이용률 차이가 날 것이다.
가설 설정 이유 : IPTV 내 콘텐츠 다양성 정도가 사용자의 IPTV 이용률에 영향을 미칠 것 이다. 콘텐츠가 다양할 수록 이용자 수가 많아 질 수도 있고 적어질 수도 있다. 또한 IPTV 인터페이스의 편리함 정도가 이용률에 영향을 미칠 것이다. 인터페이스가 편리하면 사용자의 많은 참여를 이끌어 낼 수도 있고 혹은 아닐 수도 있다.그리고 이 두개의 요인은 서로 상호 작용 하는 점이 있을 것이다
.(참조: 차세대 IPTV 비즈니스 모델 개발을 위한 소비자 가치 분석 : 모바일 IPTV를 중심으로-신민수 외 2명)
가설 2. 방송의 장르와 연령에 따라 IPTV 사용률에 차이가 날 것이다.
가설 설정 이유 : 방송의 장르가 화제성이 있거나 유명한 방송이면 사용자가 구매를 해서라도 시청을 할 것이다. 하지만 시사, 교양과 같이 무거운 주제를 다루는 장르의 방송은 사용자의 구매율이 낮을 것이다. 또한 최신 IP TV 에 익숙한 젊은 연령층에서는 IPTV 콘텐츠 구매 혹은 Cable TV 이용률이 높을 것이다. 하지만 이에 익숙치 않은 고연령층은 이용률이 낮을 것이다.
또한 이 요인간에도 상호작용이 있어 장르와 연령이 동시에 IPTV 사용률에 영향을 미치는 작용점이 존재 할 것이다.
(참고 : 모바일 IPTV 서비스에 대한 지불의사 결정 요인 연구-김동우 외 2명)
<3> Regression
(1) 영화 관련 가설
가설 1. 개봉 전에 SNS에 노출이 많이 된 수입영화 일수록 개봉 후 성공률이 높아진다.
이유 : 모바일 기기의 확산으로 SNS를 이용하는 사람들이 늘어나고 있는데 트위터나 페이스북에영화 홍보 영상을 올려 사람들에게 노출 시키고 그것으로 영화 인지도가 올라가고 인지도가 올라가면 그만큼 개봉 후 영화의 성공률이 높아지게 된다. (참조 : 소셜 빅데이터를 이용한 영화 흥행 요인 분석-이오준 외 3명)
가설 2. 수입영화의 정서가 우리나라와 잘 맞을수록 수입영화의 성공률은 높아진다
이유 : 요즘엔 영화를 보고 관람후기를 개인 블로그나 SNS에 올리는 일이 잦아졌다. 영화가 성공하려면 그런 관람후기에 긍정적인 키워드가 많아야 하는데 영화가 내용은 좋지만 우리나라의 정서가 아니라 잘 이해가 안 간다는 등의 부정적인 키워드가 있으면 수입영화는 우리나라에서 성공할 확률이 적어진다. (참조 : 소셜 빅데이터를 이용한 영화 흥행 요인 분석-이오준 외 3명)
(2) IPTV, VOD 관련 가설
가설 1. 나이가 젊을수록 IPTV 비디오 시청률이 높을 것이다.
이유 : IPTV가입자 비율이 젊은 연령층에서 굉장히 높고, 젊은 연령일수록 SNS에서 화제가 되고 있는 영화, 드라마, 예능 등등에 대해 호기심을 가지고 영상을 찾아 볼 확률이 높기 때문에 젊은 연령일수록 IPTV 비디오 시청률이 높아질 것이다. (참조 : IPTV 초기 수용자 특성에 관한 연구 : 개혁확산이론을 중심으로-이영옥)
가설 2. 모바일 IPTV 사용자의 통신 환경이 좋을수록 콘텐츠의 결제율이 높아진다
이유 : 시대가 지나면서 인터넷 속도가 굉장히 빨라졌다. 하지만 통신사별로 인터넷속도의 차이가 있는 것은 확실하다. 인터넷이 빠르다면 소비자들은 빠른 속도를 이용하여 컨텐츠를 돈을 지불하고 사용할 의사가 생기는 것이다. (참고 : 모바일 IPTV 서비스에 대한 지불의사 결정 요인 연구-김동우 외 2명)
<4>Multiple Regression
(1) 영화 관련 가설
가설 1. 투자규모와 배급사의 경제력에 따라 영화의 관객 수는 증가할 것이다.
이유: 영화산업에 있어서 ‘제작비’라는 것은 큰 맥락을 차지한다. 사실상 제작비는 영화의 완성도와 작품성까지에도 영향을 미친다고 생각한다. 영화 산업이 발전 하면서 촬영 도구, 연출 기법등이 발달하게 되면서 관객들은 더욱 좋은 사운드, 좋은 품질의 화질, 연출, 배우에 대해 많은 관심과 기대감을 갖게 되었고, 이제는 대규모의 자본과 연출로 승부를 보는 블록버스터급의 영화가 세계적으로 늘어가는 추세이다. 하지만 잘 만들어진 영화도 상영관과 배급량을 조절하지 못하면 낭패를 보는 법이다. 치밀한 작전과 배급량을 조절할수 있는 배급사의 경제력에 따라 흥행이 좌우 될 것이다. (참조 : Naver지식백과 영화 흥행 요인 - 제작비, 배급사 파워 <저자:장병희>)
가설 2. 제작팀의 사회적 자본(social capital)의 규모가 클수록, 감독과 제작팀의 작품경험이 많을수록 영화의 흥행률이 높아질 것이다.
이유: 영화산업이 발전하면서 점점 더 고도화 된 기술과 다양한 경험의 필요성이 대두되고 있다. 그에 따라 각종 경력의 전문팀과의 협업과 공동 프로젝트 등은 필수적이 되어가는 추세이다. 그렇기 때문에 사회적 자본의 규모가 클수록 영화의 질은 높아질 것이고, 소비자들의 영화에 대한 기대감도 증가하게 될 것이고, 결국 흥행에도 영향을 미칠 것이다. (참조: 한국영화의 흥행 결정 요인에 관한 연구 : 영화 제작 네트워크와 사회적 자본을 중심으로 - 이요수)
(2) IPTV, VOD 관련 가설
가설 1. IPTV채널내의 영화 광고의 노출 빈도와 인터넷 상에서의 광고 노출이 많을 수록 PTV 영화의 시청률이 높을 것이다.
이유 : 현대인의 주된 습관중 하나는 습관적으로 tv를 시청하는 것이다. 그에 따라 TV에서 제공하는 정보에 쉽고, 반복적으로 노출된다. 그러므로 영화를 보려고 하지 않은 대중들도 티비속에서 나오는 영화에대한 광고에 노출되면 대상 영화에 대한 인식도 높아질 것이고 IPTV를 통해 영화를 소비할 확률도 높아질 것이다. 게다가 현란한 멀티미디어 기능의 인터넷은 소비자의 호기심을 자극하기에 충분하고, 기업의 입장으로서도 인터넷의 기술은 자신들의 광고 메시지를 통하여 잠재적 소비자들의 호기심을 효과적으로 충족시킬 수 있는 수단이 되었다. 이에 따라 소비자들의 인터넷 광고에 대한 특성을 파악하여 개개인의 특성에 맞은 타깃팅이 인터넷 광고의 클릭률을 높이는 효율적 광고라는 인식이 확산되면서 소비자들의 특성파악이 중요하게 되었다. 게다가 IPTV광고의 노출빈도와 인터넷 광고의 노출빈도의 상호작용으로도 큰 영향을 끼칠 것이다. (참조 : IPTV 광고 이용동기가 IPTV 광고 이용행동에 미치는 영향에 관한 연구 - 최민영), (인터넷 광고의 인식도와 구매행태에 관한 실증연구 - 전경화)
9주차 피드백
F-test의 영화 관련 가설에서는 표를 통해 구체적인 수치를 보여주었으나 나머지 가설에서는 표나 통계자료를 인용하지 않은 점이 아쉬웠고, F-test의 IPTV관련 가설에서는 젊을수록 TV를 시청하는 시간이 많다고 하였으나 국가통계포털의 통계자료에 의하면 실제로 60대 이상의 시청률이 가장 높으며 나이가 어릴수록 시청률이 감소한다고 하였기 때문에 가설 설정 이유에서 약간의 수정이 필요할 것으로 보인다. 또한, Multiple Regression의 영화 관련 가설 2번에서 이번 과제가 수입영화의 성공요건임에도 불구하고 참고논문으로 한국영화의 흥행 결정 요인에 관한 연구를 설정한 것은 주제와 어긋나는 것으로 여겨진다. 마지막으로 출처만 밝힐 것이 아니라 논문이나 전문가의 말을 인용하여 가설을 설정한 근거를 좀 더 명확히 뒷받침하였다면 틈잡을 데가 없을 것 같다.
관심사 가설 설정 과제
1.관심사에 대한 소개 :
요즘 프로그래밍 관련 과목을 많이 듣게 되면서 간간히 한 고민이 어떻게 하면 더 친숙하고 재미있게 프로그래밍을 배울 수 있는가에 대한 것이다. 검색해보니 많은 프로그래밍 교육자와 피교육자들이 많은 연구와 실험을 하면서 그 답을 찾고 있다는 것을 알게 되었다. 그중 해답으로 나온 것이 플립드 러닝과 러닝 게임 두가지 였다. 플립드 러닝이란 뒤에서 소개 하겠지만 피교육자가 능동적인 학습을 선행하다가 막힌 부분을 선생님이 도와주어 같이 학습을 해나가는 학습 방법을 말한다. 또한 러닝게임이란 학습의 보조 도구 로써 문제에 대한 접근 방식을 배우고 문제에 대한 두려움을 해소 하고 흥미와 관심을 유발하는대에 주 목적이 있는 게임이다. 코딩 러닝 게임 또한 이러한 차원의 콘텐츠로 피 교육자가 재미있게 코딩에 접할 수 있게 도와주는 좋은 도구이다.
2. 관심사에 대한 설명과 정리:
플립드 러닝이란 전통적으로 수업시간에 진행되었던 활동들이 수업 밖에서 이루어지고, 수업 밖에서 이루어졌던 활동들이 수업시간에 진행된다는 공통적인 특징을 가지고 있다. 즉 “학생이 수업시간에 배울 주요 내용을 인터넷이 가능한 집이나 개인적인 공간에서 동영상을 통해 자율적으로 학습하고 수업시간에는 교수 또는 동료 학생과 함께 토론, 실습, 실험 등의 다양한 활동을하는 것”을 말한다. 피어 튜터링이란 클래스 내에서 구성원이 팀장 팀원을 구성하여 서로 교육자와 피교육자간의 상호관계를 형성하여 전 구성원의 의사소통을 조직화하는 것이다.
또한 최근 코딩에 대한 흥미를 이끌 수 있고 문제 해결 능력을 길러 줄 수 있는 코딩 러닝 게임 이 많이 생겨나고 있다. 2006년 MIT 미디어 연구소에서 “스크래치” 라는 교육용 프로그래밍 언어를 출시한 이래 현재까지 다양한 형태의 코딩 교육 콘텐츠들이 제작되었다. 우선 러닝 게임 이란 ‘초콜릿 브로콜리’ 에 비유할 수 있다. 딱딱하고 어려운 교육적 내용을 게임이 라는 부드러운 콘텐츠로 감싼 것이 러닝 게임이다. 사용자들은 교육 내용을 쉽고 재미 있게 학습 할 수 있으며 능동적으로 학습을 해나갈 수 있다. 코딩 러닝 게임 또한 이와 유사하게 프로그래밍에 대한 흥미와 관심을 이끌어 내는 대에 주 목적이 있고
명령 지시문, 반복문, 조건문 등을 게임을 통해 이해하고 배워나갈 수 있다.
현재 Code.org, MIT 대학, MS, 등 다양한 해외 기관에서 코딩 러닝 게임에 대한 연구를 진행 하고 있다.
MIT 에서 개발한 Scratch 는 세계에서 최초로 개발된 교육용 프로그래밍 언어로써 가장 많은 교육 현장에서 사용되고 있다. 또한 카툰 네트워크 등 다양한 어린이용 미디어 컨텐츠와 결합하여 아이들의 흥미를 이끌어 내고 있는 프로그램 이다.
Code.org 는 2013년 성별, 피부색 과 상관 없이 프로그래밍 교육환경을 제공하기 위해 한 비영리 기업에서 개발한 교육 플랫폼이다.
현재 빌게이츠, 구글, 마이크로 소프트 등에서 많은 지원을 받아 운영되고 있다.
이 두개 외에도 국내의 엔트리 를 포함하여 많은 기관들이 코딩 러닝 게임 연구 및 개발을 진행 하고 있는 중 이다.
3. 가설 설정
(1)F-Test
가설: 수학적 사고능력에 따라 코딩교육효과에 차이를 보일 것이다.
가설 설명: 프로그래밍을 하는 과정은 수학적으로 문제를 해결하는 것과 많은 점을 공통점으로 가지고 있다. 그러므로 수학적 문제해결력이 직접적으로 코딩 교육을 받았을 때 얼마나 빠른 시간안에 이해하고 또 그것을 어떻게 활용하느냐에 차이가 있을 것이라고 생각했다.
(2)Factorial ANOVA Test
가설 : 코딩 러닝 게임의 유무와 연령대에 따라 프로그래밍 수업의 효과가 다르게 나타날 것이다.
가설 설명 : 초등학생 들을 대상으로 간단한 프로그래밍 수업을 진행 했을 때에 러닝게임을 병행한 집단 과 병행하지 않은 집단 간에 성적 차이가 발생 할 것이다. 또한 초등학생 저학년, 중학년, 고학년에 따라서도 프로그래밍 수업 성적이 다르게 나타날 것이다. 그리고 러닝게임 사용 유무와 학년 차이 간에 나타나는 상호작용 점이 존재 할 것이다.
*참고 논문: Learning Games For Programming A Master Thesis (IT University Copenhagen, September 2012, Henrlke Lode 외 2명)
(3)regression
가설: 컴퓨터를 어린 나이부터 접할수록 코딩에 대한 이해가 더 높을 것이다.
-이유 : 코딩은 컴퓨터로 하는 일이므로 어린 나이부터 컴퓨터를 접했다면 컴퓨터에 관한 일을 좀 더 받아들이기 쉬울 것이고 거부감이 없을 것임. 그리고 어렸을 때부터 코딩이 중요한 것이라는 인식을 심어주면 코딩에 대한 열정이 늘어 날 수 있기 때문임.
(4)multiple rregression
가설: ‘플립트 러닝’교육법의 시행여부와 ‘피어 튜터링’교육법 이 학습효과를 증대 시킬 것이다.
가설 설명: 프로그래밍이라는 과목 자체가 학습자의 창의력과 사고력, 응용력 문제해결력을 향상 시킬 수 있는 과목으로 이런 과목을 효과적으로 학습하려면 많은 상호작용, 토론을 통한 학습 등이 필요한데 플립트 러닝(뒤집힌 교실이론)을 이용하게 되면 학생과 교사간의 상호작용 및 토론을 통해 학습내용에 대해 더욱 쉽고 확실하게 접근할 수 있을 것이다. 게다가 피어 튜터를 통해 학생들의 자기주도학습 능력과 협업 능력을 향상시키고 배움의 중심이 학생으로 옮겨가 무엇보다 활기차고 적극적인 수업분위기를 제공할수 있게되고. 이러한 수업방법은 학생들을 주체적으로 만들기 때문에 피어튜터로서의 훈련은 학습효과 뿐만 아니라 리더로서의 역량 강화에도 도움을 줄 것이다.
(참조 : 게임프로그래밍 수업을 위한 플립드 러닝 환경에서 피어튜터링에 관한 연구 - 최영미, 김성중/ 성결대 멀티미디어공학부)
1. 가설 정리 및 얻고자 하는 데이터
F- test
수학적 사고능력에 따라 코딩교육효과에 차이를 보일 것이다. 얻고자 하는 데이터 : 학생들의 수학성적, 프로그래밍 성적
- 학생들의 수학성적 : 초등학생들의 학교에서의 수학 성취도, 즉 중간고사와 기말고사의 총 평균을 수학성적으로 활용.
- 프로그래밍 성적 : 초등학생들의 프로그래밍 성적이다. 일반적인 코드가 아닌 교육용 개발 언어로 프로그래밍을 교육한다. 교육 중에 평가를 실시한 뒤 나온 데이터를 프로그래밍 성적으로 활용한다.
Factorial ANOVA
코딩 러닝 게임의 유무와 연령대에 따라 프로그래밍 수업의 효과가 다르게 나타날 것이다.
얻고자 하는 데이터 : 프로그래밍 성적, 학년
- 프로그래밍 성적: 초등학생들의 프로그래밍 성적이다. 일반적인 코드가 아닌 교육용 개발 언어로 프로그래밍을 교육한다. 교육 중에 평가를 실시한 뒤 나온 데이터를 프로그래밍 성적으로 활용한다.
- 학년: 연령별로 나누어진 학년 데이터를 이용한다.
Regression
컴퓨터를 어린 나이부터 접할수록 코딩에 대한 이해가 더 높을 것이다.
얻고자 하는 데이터 : 컴퓨터를 접한나이, 프로그래밍 성적(코딩에 대한 이해도)
- 컴퓨터를 처음 접한 나이 : 자신이 컴퓨터를 최초로 직접 조작해본 나이로, 컴퓨터에 대한 친숙함에 영향을 끼침.
- 프로그래밍 성적 : 코딩용 프로그래밍을 문제화하여 낸 점수이다.
multiple regression
‘플립트 러닝’교육법의 시행여부와 ‘피어 튜터링’교육법시행여부가 학습효과를 증대 시킬 것이다. 얻고자 하는 데이터 : 프로그래밍 성적, 플립드 러닝, 피어튜터링 교육법 시행 여부
- 프로그래밍 성적 : 초등학생들의 프로그래밍 성적이다. 일반적인 코드가 아닌 교육용 개발 언어로 프로그래밍을 교육한다. 교육 중에 평가를 실시한 뒤 나온 데이터를 프로그래밍 성적으로 활용한다.
- 플립드 러닝시행여부: 해당 교사 및 수업 데이터를 통해 통제 및 확인 할 수 있다.
- 피어 튜터링시행여부 : 해당 교사 및 수업 데이터를 통해 통제 및 확인 할 수 있다.
2. 실험 설정
F- test
가설: 수학적 사고능력에 따라 코딩교육효과에 차이를 보일 것이다.
1) 데이터 수집
학생들의 수학성적: 세종 온빛 초등학교에서 기존 학생들의 수학성적을 바탕으로 반을 나눈다. 반을 나누는 기준은 다음과 같다.
A반: 수학성적 상위 30% 아이들로 구성
B 반: 주로 중위권 아이들로 구성해서 A,C 어느 팀에도 소속되지 않은 아이들로 구성
C 반: 수학성적 하위 30% 아이들로 구성
프로그래밍 성적: 수학성적을 기준으로 분반수업을 한다. 총 세 개의 반이 있으며, 이 세 반 모두 동일한 교육용 프로그래밍 언어를 사용한다. 한 학기 수업을 하여 마지막에 배운 내용을 바탕으로 시험을 치루고 각 반의 프로그래밍 성적 데이터를 얻어낸다.
2) 실험 설정
독립변인: 수학적 사고능력
종속변인: 코딩교육효과
Control Variable: 수학 중간, 기말 점수를 수학적 사고능력으로 정의.
Intervening Variable: 학생의 성별 등등
실험 방법: 세종 온빛 초등학교의 실과 시간에 컴퓨터 코딩 교육을 실시한다. 이 수업은 분반수업으로 진행되며, 분반을 나누는 기준은 학생들의 기존 중간, 기말 수학성적이다. 반은 총 3개 반으로 나뉘어 진행될 것이며 나뉜 반의 특성은 이러하다.
A반: 수학성적 상위 30% 아이들로 구성
B 반: 주로 중위권 아이들로 구성해서 A,C 어느 팀에도 소속되지 않은 아이들로 구성
C 반: 수학성적 하위 30% 아이들로 구성
각 반의 학생수는 약 30명 정도로 예상되며, 각 반 모두 동일한 교육용 프로그래밍 언어를 사용한다. 수업은 한 학기를 단위로 하며, 학기가 끝날 갈 때, 그동안 배운 내용을 바탕으로 학생들은 시험을 치루게 된다. 이 때 각 반의 성적 데이터를 얻는 것이 가능해 질 것이며 이렇게 얻은 성적 데이터를 바탕으로 F-TEST를 시행해 각 그룹의 평균이 가설을 지지하는 것이 가능해 질 만큼 차이를 보이는지 검사한다.
factorial anova
가설 : 코딩 러닝 게임의 유무와 연령대에 따라 프로그래밍 수업의 효과가 다르게 나타날 것이다.
1) 데이터 수집
- 프로그래밍 성적
세종시 온빛 초등학교에서 학년별로 기초 프로그래밍 수업을 진행 한다. 프로그래밍 언어는 scratch, entry 와 같은 교육용 프로그래밍 언어를 사용한다. 학년별로 수준별 프로그래밍 수업을 진행한 후, 기말 시험을 실시하여 프로그래밍 성적을 도출 해낸다. 학년별 수준 수업 내용은 다음과 같다.
저학년(1~2) : 명령 지시문, 반복문 명령어 연습
중학년(3~4): 정보의 표현(이진수), 알고리즘에 대한 쉬운 이해
고학년(5~6): 정보 탐색 알고리즘, 정보 정렬 알고리즘, 최소 신장 거리 알고리즘 등
- 학년
초등학교 교육법에 따라 나누어진 학년기준으로 초등학생들의 학년을 나누어 각 학년별로 데이터를 수집한다.
2) 실험 방법
세종 온빛 초등학교의 실과 시간에 컴퓨터 교육을 실시한다. 이때 교육 집단을 6집단으로 나눈다. 나누어진 집단은 다음과 같다.
러닝 게임 콘텐츠 사용 러닝게임 콘텐츠 미사용
저학년 (1~2) 저학년 & 러닝 게임 콘텐츠 사용 저학년 & 러닝 게임 콘텐츠 미사용
중학년 (3~4) 중학년 & 러닝게임 콘텐츠 사용 중학년 & 러닝게임 콘텐츠 미사용
고학년 (5~6) 고학년 & 러닝게임 콘텐츠 사용 고학년 & 러닝게임 콘텐츠 미사용
집단별 학생수는 30명이다.학년별로, 그리고 러닝게임 콘텐츠 사용 여부 별로 나누어 수업을 진행한다. 러닝 게임 콘텐츠를 사용하는 집단에서는 시중에 출시된 bee bot, koardable, foos 와 같은 코딩 교육 콘텐츠를 제공하고 가정, 학교 등에서 자신의 역량에 맞게 게임을 진행 할 수 있도록 한다.
프로그래밍 수업은 c 언어 와 같은 일반 프로그맹 언어가 아닌 entry, scratch 등과 같은 블록 형태의 교육용 프로그래밍 언어를 사용하고 주어진 문제를 앞서 말한 언어를 통하여 해결 해나가는 수업을 진행 한다.
학기말에는 기말고사를 실시하여, 평가를 하고 이 평가에서 나온 학생들의 점수 데이터를 가지고
프로그래밍 성적이 학년별로, 러닝 게임 콘텐츠 사용 여부에 따라 다르게 나타나는지 통계를 내어본다.
Regression
가설: 컴퓨터를 어린 나이부터 접할수록 코딩에 대한 이해가 더 높을 것이다.
1) 데이터 수집
- 프로그래밍 성적 : 세종 온빛 초등학교에서 컴퓨터를 접한 나이 순서대로 프로그래밍을 시킴. 프로그래밍 수업을 일정기간 이수하고 시험을 실시하여 성적을 도출해낸다. 컴퓨터를 접한 나이를 나누는 기준은 다음과 같다.
- 컴퓨터를 접한 나이 -5~6세 / 7~8세 / 9~10세
2) 실험 방법
가설 : 컴퓨터를 어린 나이부터 접할수록 코딩에 대한 이해가 더 높을 것이다.
독립변인 : 컴퓨터를 접하는 나이
종속변인 : 코딩에 대한 이해도
- 독립변인 측정 방법 : 설문
설문 문항 : 컴퓨터를 본인의 의지로 다룬 것이 몇 세였다고 생각합니까?
- 종속변인 측정 방법 : 시험을 통해 학생들의 프로그래밍 이해도를 알아본다.
Multiple Regression
가설 : ‘플립트 러닝’교육법의 시행여부와 ‘피어 튜터링’교육법시행여부가 학습효과를 증대 시킬 것이다.
1) 데이터 수집
- 프로그래밍 성적
각각의 집단을 대상으로 시험 평가를 시행하여 각 집단의 해당과목 성적의 평균 및 표준편차를 통해 결과값을 도출한다.
- 플립드 러닝, 피어튜터링 실시 여부
각 집단(학급)의 교육법을 달리하여 교육을 실시 한다.
2) 실험 방법
세종시 온빛 초등학교의 5학년 학생들을 모집단으로 설정한 후 교육방법에 따라 4개의 표본집단으로 구분한 후 각각의 교육법을 적용해 기초 프로그래밍 수업을 진행한다.
플립드러닝(토론 및 실습 학습)을 적용한 집단 피어튜터링(조별 학습 및 발표)을 적용한 집단 일반적인 수업(플립드러닝과 피어튜터링 미적용) 집단 플립드러닝과 피어튜터링을 모두 적용한 집단
집단별 학생수는 30명씩 5학년을 대상으로 진행한다.
프로그래밍 수업은 c 언어 와 같은 일반 프로그맹 언어가 아닌 entry, scratch 등과 같은 블록 형태의 교육용 프로그래밍 언어를 사용하고 주어진 문제를 앞서 말한 언어를 통하여 해결 해나가는 수업을 진행 한다.
학기말에는 기말시험을 시행하여 도출된 성적 데이터를 통해 각 집단의 프로그래밍 학습효과에 대해 통계적으로 비교하여 각 학습법의 효용성에 대해 판단한다.
12주차 피드백(13조)
1. F-test의 경우 저학년의 경우 교육과정 상 대부분의 시험문제가 계산문제로 되어있는데 이러한 수학성적이 수학적 사고능력과 동일시 될 수 있는지에 대한 검증이 필요할 것 같다.
2. Factorial Anova에서는 학년별로 수준별 프로그래밍을 명확히 분류한 점이 인상적이다.
3. 실험에서 교육집단을 6집단으로 분류해 multiple regression에서 얻고자 하는 결과값들을 실험을 통해 충분히 도출할 수 있는 것 같아서 매우 인상적이였다.
4. 진짜 연구를 한다는 부분이 전체적으로 가장 인상깊었으며 이대로 실험값만 잘 얻어낸다면 신뢰도 높은 가설이 될 것이다.
13조 최종 과제
코딩 교육 콘텐츠 사용에 따른 프로그래밍 성적 차이 검증
미디어 학부 김성진
미디어 학부 김범조
미디어 학부 오준영
미디어 학부 박규태
1.관심사에 대한 소개
요즘 프로그래밍 관련 과목을 많이 듣게 되면서 간간히 한 고민이 어떻게 하면 더 친숙하고 재미있게 프로그래밍을 배울 수 있는가에 대한 것이다. 검색해보니 많은 프로그래밍 교육자와 피교육자들이 많은 연구와 실험을 하면서 그 답을 찾고 있다는 것을 알게 되었다. 그중 해답으로 나온 것이 플립드 러닝과 러닝 게임 두가지 였다. 플립드 러닝이란 뒤에서 소개 하겠지만 피교육자가 능동적인 학습을 선행하다가 막힌 부분을 선생님이 도와주어 같이 학습을 해나가는 학습 방법을 말한다. 또한 러닝게임이란 학습의 보조 도구 로써 문제에 대한 접근 방식을 배우고 문제에 대한 두려움을 해소 하고 흥미와 관심을 유발하는대에 주 목적이 있는 게임이다. 코딩 러닝 게임 또한 이러한 차원의 콘텐츠로 피 교육자가 재미있게 코딩에 접할 수 있게 도와주는 좋은 도구이다.
2. 관심사에 대한 설명과 정리
플립드 러닝이란 전통적으로 수업시간에 진행되었던 활동들이 수업 밖에서 이루어지고, 수업 밖에서 이루어졌던 활동들이 수업시간에 진행된다는 공통적인 특징을 가지고 있다. 즉 “학생이 수업시간에 배울 주요 내용을 인터넷이 가능한 집이나 개인적인 공간에서 동영상을 통해 자율적으로 학습하고 수업시간에는 교수 또는 동료 학생과 함께 토론, 실습, 실험 등의 다양한 활동을하는 것”을 말한다. 피어 튜터링이란 클래스 내에서 구성원이 팀장 팀원을 구성하여 서로 교육자와 피교육자간의 상호관계를 형성하여 전 구성원의 의사소통을 조직화하는 것이다.
또한 최근 코딩에 대한 흥미를 이끌 수 있고 문제 해결 능력을 길러 줄 수 있는 코딩 러닝 게임 이 많이 생겨나고 있다. 2006년 MIT 미디어 연구소에서 “스크래치” 라는 교육용 프로그래밍 언어를 출시한 이래 현재까지 다양한 형태의 코딩 교육 콘텐츠들이 제작되었다. 우선 러닝 게임 이란 ‘초콜릿 브로콜리’ 에 비유할 수 있다. 딱딱하고 어려운 교육적 내용을 게임이 라는 부드러운 콘텐츠로 감싼 것이 러닝 게임이다. 사용자들은 교육 내용을 쉽고 재미 있게 학습 할 수 있으며 능동적으로 학습을 해나갈 수 있다. 코딩 러닝 게임 또한 이와 유사하게 프로그래밍에 대한 흥미와 관심을 이끌어 내는 대에 주 목적이 있고
명령 지시문, 반복문, 조건문 등을 게임을 통해 이해하고 배워나갈 수 있다.
현재 Code.org, MIT 대학, MS, 등 다양한 해외 기관에서 코딩 러닝 게임에 대한 연구를 진행 하고 있다.
MIT 에서 개발한 Scratch 는 세계에서 최초로 개발된 교육용 프로그래밍 언어로써 가장 많은 교육 현장에서 사용되고 있다. 또한 카툰 네트워크 등 다양한 어린이용 미디어 컨텐츠와 결합하여 아이들의 흥미를 이끌어 내고 있는 프로그램 이다.
Code.org 는 2013년 성별, 피부색 과 상관 없이 프로그래밍 교육환경을 제공하기 위해 한 비영리 기업에서 개발한 교육 플랫폼이다.
현재 빌게이츠, 구글, 마이크로 소프트 등에서 많은 지원을 받아 운영되고 있다.
이 두개 외에도 국내의 엔트리 를 포함하여 많은 기관들이 코딩 러닝 게임 연구 및 개발을 진행 하고 있는 중 이다.
3.연구문제와 가설
(1)F-Test
가설: 수학적 사고능력에 따라 코딩교육효과에 차이를 보일 것이다.
-이유 : 프로그래밍을 하는 과정은 수학적으로 문제를 해결하는 것과 많은 점을 공통점으로 가지고 있다. 그러므로 수학적 문제해결력이 직접적으로 코딩 교육을 받았을 때 얼마나 빠른 시간안에 이해하고 또 그것을 어떻게 활용하느냐에 차이가 있을 것이라고 생각했다.
(2)Factorial ANOVA Test
가설 : 코딩 러닝 게임의 유무와 연령대에 따라 프로그래밍 수업의 효과가 다르게 나타날 것이다.
-이유 : 초등학생 들을 대상으로 간단한 프로그래밍 수업을 진행 했을 때에 러닝게임을 병행한 집단 과 병행하지 않은 집단 간에 성적 차이가 발생 할 것이다. 또한 초등학생 저학년, 중학년, 고학년에 따라서도 프로그래밍 수업 성적이 다르게 나타날 것이다. 그리고 러닝게임 사용 유무와 학년 차이 간에 나타나는 상호작용 점이 존재 할 것이다.
*참고 논문: Learning Games For Programming A Master Thesis (IT University Copenhagen, September 2012, Henrlke Lode 외 2명)
(3)regression
가설: 컴퓨터를 어린 나이부터 접할수록 코딩에 대한 이해가 더 높을 것이다.
-이유 : 코딩은 컴퓨터로 하는 일이므로 어린 나이부터 컴퓨터를 접했다면 컴퓨터에 관한 일을 좀 더 받아들이기 쉬울 것이고 거부감이 없을 것임. 그리고 어렸을 때부터 코딩이 중요한 것이라는 인식을 심어주면 코딩에 대한 열정이 늘어 날 수 있기 때문임.
(4)multiple rregression
가설: ‘플립트 러닝’교육법의 시행여부와 ‘피어 튜터링’교육법 이 학습효과를 증대 시킬 것이다.
-이유 : 프로그래밍이라는 과목 자체가 학습자의 창의력과 사고력, 응용력 문제해결력을 향상 시킬 수 있는 과목으로 이런 과목을 효과적으로 학습하려면 많은 상호작용, 토론을 통한 학습 등이 필요한데 플립트 러닝(뒤집힌 교실이론)을 이용하게 되면 학생과 교사간의 상호작용 및 토론을 통해 학습내용에 대해 더욱 쉽고 확실하게 접근할 수 있을 것이다. 게다가 피어 튜터를 통해 학생들의 자기주도학습 능력과 협업 능력을 향상시키고 배움의 중심이 학생으로 옮겨가 무엇보다 활기차고 적극적인 수업분위기를 제공할수 있게되고. 이러한 수업방법은 학생들을 주체적으로 만들기 때문에 피어튜터로서의 훈련은 학습효과 뿐만 아니라 리더로서의 역량 강화에도 도움을 줄 것이다.
(참조 : 게임프로그래밍 수업을 위한 플립드 러닝 환경에서 피어튜터링에 관한 연구 - 최영미, 김성중/ 성결대 멀티미디어공학부)
4.데이터 수집 설계
F- test
수학적 사고능력에 따라 코딩교육효과에 차이를 보일 것이다. 얻고자 하는 데이터 : 학생들의 수학성적, 프로그래밍 성적
- 학생들의 수학성적 : 초등학생들의 학교에서의 수학 성취도, 즉 중간고사와 기말고사의 총 평균을 수학성적으로 활용.
- 프로그래밍 성적 : 초등학생들의 프로그래밍 성적이다. 일반적인 코드가 아닌 교육용 개발 언어로 프로그래밍을 교육한다. 교육 중에 평가를 실시한 뒤 나온 데이터를 프로그래밍 성적으로 활용한다.
Factorial ANOVA
코딩 러닝 게임의 유무와 연령대에 따라 프로그래밍 수업의 효과가 다르게 나타날 것이다.
얻고자 하는 데이터 : 프로그래밍 성적, 학년
- 프로그래밍 성적: 초등학생들의 프로그래밍 성적이다. 일반적인 코드가 아닌 교육용 개발 언어로 프로그래밍을 교육한다. 교육 중에 평가를 실시한 뒤 나온 데이터를 프로그래밍 성적으로 활용한다.
- 학년: 연령별로 나누어진 학년 데이터를 이용한다.
Regression
컴퓨터를 어린 나이부터 접할수록 코딩에 대한 이해가 더 높을 것이다.
얻고자 하는 데이터 : 컴퓨터를 접한나이, 프로그래밍 성적(코딩에 대한 이해도)
- 컴퓨터를 처음 접한 나이 : 자신이 컴퓨터를 최초로 직접 조작해본 나이로, 컴퓨터에 대한 친숙함에 영향을 끼침.
- 프로그래밍 성적 : 코딩용 프로그래밍을 문제화하여 낸 점수이다.
multiple regression
‘플립트 러닝’교육법의 시행여부와 ‘피어 튜터링’교육법시행여부가 학습효과를 증대 시킬 것이다. 얻고자 하는 데이터 : 프로그래밍 성적, 플립드 러닝, 피어튜터링 교육법 시행 여부
- 프로그래밍 성적 : 초등학생들의 프로그래밍 성적이다. 일반적인 코드가 아닌 교육용 개발 언어로 프로그래밍을 교육한다. 교육 중에 평가를 실시한 뒤 나온 데이터를 프로그래밍 성적으로 활용한다.
- 플립드 러닝시행여부: 해당 교사 및 수업 데이터를 통해 통제 및 확인 할 수 있다.
- 피어 튜터링시행여부 : 해당 교사 및 수업 데이터를 통해 통제 및 확인 할 수 있다.
5.관련 변인의 측정
본 조는 실험을 통해 데이터를 수집한다.
실험 설정
F- test
가설: 수학적 사고능력에 따라 코딩교육효과에 차이를 보일 것이다.
1) 데이터 수집
학생들의 수학성적: 세종 온빛 초등학교에서 기존 학생들의 수학성적을 바탕으로 반을 나눈다. 반을 나누는 기준은 다음과 같다.
A반: 수학성적 상위 30% 아이들로 구성
B 반: 주로 중위권 아이들로 구성해서 A,C 어느 팀에도 소속되지 않은 아이들로 구성
C 반: 수학성적 하위 30% 아이들로 구성
프로그래밍 성적: 수학성적을 기준으로 분반수업을 한다. 총 세 개의 반이 있으며, 이 세 반 모두 동일한 교육용 프로그래밍 언어를 사용한다. 한 학기 수업을 하여 마지막에 배운 내용을 바탕으로 시험을 치루고 각 반의 프로그래밍 성적 데이터를 얻어낸다.
2) 실험 설정
독립변인: 수학적 사고능력
종속변인: 코딩교육효과
Control Variable: 수학 중간, 기말 점수를 수학적 사고능력으로 정의.
Intervening Variable: 학생의 성별 등등
실험 방법: 세종 온빛 초등학교의 실과 시간에 컴퓨터 코딩 교육을 실시한다. 이 수업은 분반수업으로 진행되며, 분반을 나누는 기준은 학생들의 기존 중간, 기말 수학성적이다. 반은 총 3개 반으로 나뉘어 진행될 것이며 나뉜 반의 특성은 이러하다.
A반: 수학성적 상위 30% 아이들로 구성
B 반: 주로 중위권 아이들로 구성해서 A,C 어느 팀에도 소속되지 않은 아이들로 구성
C 반: 수학성적 하위 30% 아이들로 구성
각 반의 학생수는 약 30명 정도로 예상되며, 각 반 모두 동일한 교육용 프로그래밍 언어를 사용한다. 수업은 한 학기를 단위로 하며, 학기가 끝날 갈 때, 그동안 배운 내용을 바탕으로 학생들은 시험을 치루게 된다. 이 때 각 반의 성적 데이터를 얻는 것이 가능해 질 것이며 이렇게 얻은 성적 데이터를 바탕으로 F-TEST를 시행해 각 그룹의 평균이 가설을 지지하는 것이 가능해 질 만큼 차이를 보이는지 검사한다.
factorial anova
가설 : 코딩 러닝 게임의 유무와 연령대에 따라 프로그래밍 수업의 효과가 다르게 나타날 것이다.
1) 데이터 수집
- 프로그래밍 성적
세종시 온빛 초등학교에서 학년별로 기초 프로그래밍 수업을 진행 한다. 프로그래밍 언어는 scratch, entry 와 같은 교육용 프로그래밍 언어를 사용한다. 학년별로 수준별 프로그래밍 수업을 진행한 후, 기말 시험을 실시하여 프로그래밍 성적을 도출 해낸다. 학년별 수준 수업 내용은 다음과 같다.
저학년(1~2) : 명령 지시문, 반복문 명령어 연습
중학년(3~4): 정보의 표현(이진수), 알고리즘에 대한 쉬운 이해
고학년(5~6): 정보 탐색 알고리즘, 정보 정렬 알고리즘, 최소 신장 거리 알고리즘 등
- 학년
초등학교 교육법에 따라 나누어진 학년기준으로 초등학생들의 학년을 나누어 각 학년별로 데이터를 수집한다.
2) 실험 방법
세종 온빛 초등학교의 실과 시간에 컴퓨터 교육을 실시한다. 이때 교육 집단을 6집단으로 나눈다. 나누어진 집단은 다음과 같다.
러닝 게임 콘텐츠 사용 러닝게임 콘텐츠 미사용
저학년 (1~2) 저학년 & 러닝 게임 콘텐츠 사용 저학년 & 러닝 게임 콘텐츠 미사용
중학년 (3~4) 중학년 & 러닝게임 콘텐츠 사용 중학년 & 러닝게임 콘텐츠 미사용
고학년 (5~6) 고학년 & 러닝게임 콘텐츠 사용 고학년 & 러닝게임 콘텐츠 미사용
집단별 학생수는 30명이다.학년별로, 그리고 러닝게임 콘텐츠 사용 여부 별로 나누어 수업을 진행한다. 러닝 게임 콘텐츠를 사용하는 집단에서는 시중에 출시된 bee bot, koardable, foos 와 같은 코딩 교육 콘텐츠를 제공하고 가정, 학교 등에서 자신의 역량에 맞게 게임을 진행 할 수 있도록 한다.
프로그래밍 수업은 c 언어 와 같은 일반 프로그맹 언어가 아닌 entry, scratch 등과 같은 블록 형태의 교육용 프로그래밍 언어를 사용하고 주어진 문제를 앞서 말한 언어를 통하여 해결 해나가는 수업을 진행 한다.
학기말에는 기말고사를 실시하여, 평가를 하고 이 평가에서 나온 학생들의 점수 데이터를 가지고
프로그래밍 성적이 학년별로, 러닝 게임 콘텐츠 사용 여부에 따라 다르게 나타나는지 통계를 내어본다.
Regression
가설: 컴퓨터를 어린 나이부터 접할수록 코딩에 대한 이해가 더 높을 것이다.
1) 데이터 수집
- 프로그래밍 성적 : 세종 온빛 초등학교에서 컴퓨터를 접한 나이 순서대로 프로그래밍을 시킴. 프로그래밍 수업을 일정기간 이수하고 시험을 실시하여 성적을 도출해낸다. 컴퓨터를 접한 나이를 나누는 기준은 다음과 같다.
- 컴퓨터를 접한 나이 -5~6세 / 7~8세 / 9~10세
2) 실험 방법
가설 : 컴퓨터를 어린 나이부터 접할수록 코딩에 대한 이해가 더 높을 것이다.
독립변인 : 컴퓨터를 접하는 나이
종속변인 : 코딩에 대한 이해도
- 독립변인 측정 방법 : 설문
설문 문항 : 컴퓨터를 본인의 의지로 다룬 것이 몇 세였다고 생각합니까?
- 종속변인 측정 방법 : 시험을 통해 학생들의 프로그래밍 이해도를 알아본다.
Multiple Regression
가설 : ‘플립트 러닝’교육법의 시행여부와 ‘피어 튜터링’교육법시행여부가 학습효과를 증대 시킬 것이다.
1) 데이터 수집
- 프로그래밍 성적
각각의 집단을 대상으로 시험 평가를 시행하여 각 집단의 해당과목 성적의 평균 및 표준편차를 통해 결과값을 도출한다.
- 플립드 러닝, 피어튜터링 실시 여부
각 집단(학급)의 교육법을 달리하여 교육을 실시 한다.
2) 실험 방법
세종시 온빛 초등학교의 5학년 학생들을 모집단으로 설정한 후 교육방법에 따라 4개의 표본집단으로 구분한 후 각각의 교육법을 적용해 기초 프로그래밍 수업을 진행한다.
플립드러닝(토론 및 실습 학습)을 적용한 집단 피어튜터링(조별 학습 및 발표)을 적용한 집단 일반적인 수업(플립드러닝과 피어튜터링 미적용) 집단 플립드러닝과 피어튜터링을 모두 적용한 집단
집단별 학생수는 30명씩 5학년을 대상으로 진행한다.
프로그래밍 수업은 c 언어 와 같은 일반 프로그맹 언어가 아닌 entry, scratch 등과 같은 블록 형태의 교육용 프로그래밍 언어를 사용하고 주어진 문제를 앞서 말한 언어를 통하여 해결 해나가는 수업을 진행 한다.
학기말에는 기말시험을 시행하여 도출된 성적 데이터를 통해 각 집단의 프로그래밍 학습효과에 대해 통계적으로 비교하여 각 학습법의 효용성에 대해 판단한다.
6.데이터 분석 및 결과
(1)
F- test (ANOVA Test)
결과:
Fcalculated Value = 1.594
Fcritical value = F(24, 6, p < 0.05) = 3.84
F Calculated Value 1.594< Critical Value 3.84 (1.594<3.84)
이므로 연구가설을 기각하고 0가설을 채택한다.
즉, 수학 성적에 따라 프로그래밍 성적 차이가 나지 않는다 라는 결론이 나왔다.
(2)
ANOVA Test
*1 Factor A
Fcalculated Value = 22.042
Fcritical value = F(2, 5, p < 0.05) = 5.79
F Calculated Value 22.042> Critical Value 5.79 (22.042>5.79)
이므로 학년의 차이에 따라 (저,중,고) 프로그래밍 성적에도 차이가 있음을 알 수 있다.
*2 Factor B
Fcalculated Value = 10.040
Fcritical value = F(1, 5, p < 0.05) = 6.61
F Calculated Value 10.040> Critical Value 6.61 (10.040>6.61)
이므로 코딩교육 콘텐츠 사용 유무가 프로그래밍 성적에 영향을 끼침을 알 수 있다.
*3 Factor A x B
Fcalculated Value = 0.006
Fcritical value = F(2, 5, p < 0.05) = 5.79
F Calculated Value 0.006< Critical Value 5.79 (0.006<5.79)
이므로 학년과 콘텐츠 사용 유무 사이의 상호작용이 없다는 결론이 나왔다.
(3)
Regression
R^2 = 0.672 이므로 컴퓨터를 어릴때 접할수록 프로그래밍 성적이 높다는 결론이 도출 되었다.
(4)
Multiple Regression
R^2 = 0.155 이므로 플립드 러닝과 전통 교육 방법이 동시에 프로그래밍 성적에 영향을 미치지 않는 다는 것을 알 수 있었다.
7.토론 및 결론
데어터 분석을 통해 코딩 교육 콘텐츠 가 프로그래밍 성적에 영향을 끼친다는 것을 알 수 있었다. 이로써 본 연구는 현재 러닝 게임 도입 여부를 고민 하고 있는 학교에 코딩 러닝 교육 콘텐츠 사용을 설득할 수 있는 자료가 되었다.
또한 수학성적과 프로그래밍 성적이 연관성이 없다는 것을 밝힘으로써 수학 때문에 프로그래밍을 배우기 꺼려워 하는 학생들을 설득할 수 있다.
우리 조의 예상대로 나이가 어릴때 컴퓨터를 접할수록 프로그래밍을 쉽게 배운다는 것을 알 수 있었고
컴퓨터 조기교육의 중요성을 알릴수 있는 근거 자료를 마련하게 되었다.
본연구가 갖는 장점은 우리조가 원하는 대로 실험을 통제하고 원하는 상황들을 쉽게 연출 할 수 있다는 것이었다.
반면 단점은 비용과 시간이 많이 든다는 점과 우리가 선택한 집단이 대한민국 초등학생들을 대표하기에는 무리수가 있다는 것이었다.