ICILS 2018 컴퓨팅 사고력 과제에 대한 학생의 응답 행동 유형 분석 (Cluster Analysis of response behavior for ICILS 2018 Computational Thinking Task)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터교육학회
· 수록지 정보 : 컴퓨터교육학회 논문지 / 26권 / 2호 / 1 ~ 10페이지
· 저자명 : 상경아, 전성균

초록

본 연구에서는 ICILS 2018 컴퓨팅 사고력 검사에서 수집된 프로세스 데이터를 사용해 컴퓨팅 사고력 과제를 수행하기 위한 학생들의 문항 응답 행동을 유형화하고, 각 유형별 문제해결 과정의 특성을 분석하여 교육적 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위해 ICILS 2018 컴퓨팅 사고력 공개문항에 대한 우리나라 학생들의 응답 데이터를 사용해 군집분석을 실시하였다. 연구 결과, 학생들의 문항 응답 행동 유형은 6개의 군집(상위, 중상위, 중위1, 중위2, 중위3, 하위)으로 구분되었다. 이중 상위 집단과 중상위 집단을 구분하는 가장 큰 차이점은 시행착오를 거치지 않고 정확하게 과제를 수행하는가 여부였으며, 중위 집단은 문제해결 과정이나 전략에 따라 다시 3개 집단으로 구분할 수 있었다. 또한 문제해결 유형에 따른 군집별 특성을 확인하기 위해 학생의 성별, 교육 포부 수준, 코딩 교육 경험 등 배경 변수들에서 집단 간 차이를 분석하고 이를 토대로 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 교수․학습 측면의 시사점을 논의하였다.

영어초록

In this study, we tried to classify students' response behaviors to perform the ICILS 2018 computational thinking tasks. We analyzed Korean students’response data for the ICILS 2018 computational thinking released task using cluster analysis methods. As a result of the study, students' behavior types were divided into 6 clusters (upper, upper-middle, middle 1, middle 2, middle 3, low). The biggest difference between the upper group and the upper-middle group was whether the task was performed accurately without trial and error, and the middle groups could be distinguished according to the problem-solving process or strategy. In addition, in order to clarify the characteristics of each group, the differences between groups in background variables such as students' gender, educational aspiration level, and coding education experience are analyzed. Based on these results, the implications for teaching and learning for enhancing computational thinking are discussed.

참고자료

· 없음