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    ⅰ ⅱ ⅲ ⅳ ⅴ ⅵ ⅶ ⅷ ⅸ ⅹ Ⅰ Ⅱ Ⅲ Ⅳ Ⅴ Ⅵ Ⅶ Ⅷ Ⅸ Ⅹ
    ا ب ت ث ج ح خ د ذ ر ز س ش ص ض ط ظ ع غ ف ق ک ل م ن ه و ی
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    Computational thinking 기반의 교수-학습이 학습자의 창의적 문제해결에 미치는 효과성 연구

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

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    With the recent increase of the interest in the future knowledge-based society, many countries consider the usage of information technology and creative problem solving as core capacities that the talents who will lead the future society should have. This study aimed to verify the effectiveness of Computational Thinking based teaching and learning on students by connecting the CPS educational model, one of the pedagogical methods for creative problem solving, and nine key concepts of Computational Thinking. To verify the proposed research model, the following procedure was used, and the conclusion below it was arrived at.
    First, the study established a hypothesis and a related model that constructing a teaching and learning model reflecting the key concepts of Computational Thinking onto the CPS elements will affect the students’ creative problem solving skills, and it conducted a verification of such a hypothesis.
    Second, targeting 368 elementary and middle school teachers, a survey was conducted to measure the key concepts of Computational Thinking, their relation to creative problem solving, and applications for classes. The collected survey results were statistically processed with SPSS v.18.0. Among the nine Computational Thinking concepts, the following were shown not to have affected the students’ creative problem solving: Automation in the simple aggression analysis, Automation in the multiple regression analysis, and Problem Decomposition and Automation in the hierarchical regression analysis. As the aim of this study was to investigate the relation between Computational Thinking and creative problem solving, the hierarchical regression analysis was chosen as the final research model. It was concluded that the following seven factors influence creative problem solving: Data Collection, Data Analysis, Data Representation, Abstraction, Algorithms and Procedures, Simulation, and Parallelization.
    Third, based on the final research model, a verification test was conducted with 434 second to sixth grade elementary students. The group was divided into the test group and the control group, and ten information study classes were offered for 11 weeks. The Computational Thinking based CPS educational model was applied to the test group, and the CPS educational model was applied to the control group. The differences between the two groups were analyzed with the two-independent-sample t-test. In the cognitive and definitive areas of creative problem solving, the test group showed some effectiveness, while there was no difference in diffusive thinking in the definitive area between the test and control groups.
    The verification test of the proposed research model was conducted to determine if Computational Thinking, as a thought method of creative problem-solving, systematized and proceduralized the students’ successful experiences of creative problem-solving, thus maximizing the learning retention effect. The verification test results showed that while the Computational Thinking based creative problem solving model resulted in the improvement of the definitive (self-confidence and independence, critical and logical thinking, and motivic elements) and cognitive areas of the students’ creative problem solving, it did not affect the diffusive thinking in the definitive area. Based on the results of the study, it can be concluded that the Computational Thinking based teaching and learning process may help improve the students’ learning capacity and the definitive area of the students’ creative problem solving.
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    With the recent increase of the interest in the future knowledge-based society, many countries consider the usage of information technology and creative problem solving as core capacities that the talents who will lead the future society should have. ...

    With the recent increase of the interest in the future knowledge-based society, many countries consider the usage of information technology and creative problem solving as core capacities that the talents who will lead the future society should have. This study aimed to verify the effectiveness of Computational Thinking based teaching and learning on students by connecting the CPS educational model, one of the pedagogical methods for creative problem solving, and nine key concepts of Computational Thinking. To verify the proposed research model, the following procedure was used, and the conclusion below it was arrived at.
    First, the study established a hypothesis and a related model that constructing a teaching and learning model reflecting the key concepts of Computational Thinking onto the CPS elements will affect the students’ creative problem solving skills, and it conducted a verification of such a hypothesis.
    Second, targeting 368 elementary and middle school teachers, a survey was conducted to measure the key concepts of Computational Thinking, their relation to creative problem solving, and applications for classes. The collected survey results were statistically processed with SPSS v.18.0. Among the nine Computational Thinking concepts, the following were shown not to have affected the students’ creative problem solving: Automation in the simple aggression analysis, Automation in the multiple regression analysis, and Problem Decomposition and Automation in the hierarchical regression analysis. As the aim of this study was to investigate the relation between Computational Thinking and creative problem solving, the hierarchical regression analysis was chosen as the final research model. It was concluded that the following seven factors influence creative problem solving: Data Collection, Data Analysis, Data Representation, Abstraction, Algorithms and Procedures, Simulation, and Parallelization.
    Third, based on the final research model, a verification test was conducted with 434 second to sixth grade elementary students. The group was divided into the test group and the control group, and ten information study classes were offered for 11 weeks. The Computational Thinking based CPS educational model was applied to the test group, and the CPS educational model was applied to the control group. The differences between the two groups were analyzed with the two-independent-sample t-test. In the cognitive and definitive areas of creative problem solving, the test group showed some effectiveness, while there was no difference in diffusive thinking in the definitive area between the test and control groups.
    The verification test of the proposed research model was conducted to determine if Computational Thinking, as a thought method of creative problem-solving, systematized and proceduralized the students’ successful experiences of creative problem-solving, thus maximizing the learning retention effect. The verification test results showed that while the Computational Thinking based creative problem solving model resulted in the improvement of the definitive (self-confidence and independence, critical and logical thinking, and motivic elements) and cognitive areas of the students’ creative problem solving, it did not affect the diffusive thinking in the definitive area. Based on the results of the study, it can be concluded that the Computational Thinking based teaching and learning process may help improve the students’ learning capacity and the definitive area of the students’ creative problem solving.

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

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    영어
    최근 지식기반의 미래사회에 대한 관심이 높아지면서 각 나라마다 미래사회를 이끌어갈 인재가 갖추어야 하는 핵심역량에 하나로 정보기술의 활용과 창의적 문제해결력을 들고 있다. 본 연구는 창의적 문제해결의 교육방법 중 하나인 CPS 교육모형과 Computational Thinking의 9가지 주요개념을 연계하여 Computational Thinking 기반의 교수-학습이 학습자에게 주는 효과성을 검증하고자 한다.
    본 연구의 연구모형을 검증하기 위해 다음과 같은 절차와 결론을 정리한다.
    첫째, Treffinger, Isaksen & Dorval(2006)의 CPS 구성요소에 Computational Thinking의 주요개념을 반영하여 교수-학습안을 구성할 경우 창의적 문제해결에 영향을 줄 수 있다는 연구가설 및 모형을 설정하고 검증을 실시하였다.
    둘째, 초․중등교사 368명을 대상으로 Computational Thinking의 주요개념과 창의적 문제해결과의 관련성 및 수업의 활용방향등을 측정하기 위해 설문을 실시하였다. 수집된 설문내용은 SPSS 18.0을 활용하여 통계처리 하였다. 그 결과 단순회귀분석에서는 Computational Thinking의 9가지 개념 중 자동화(Automation)가 창의적 문제해결에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 다중회귀분석의 결과는 Computational Thinking의 9가지 개념 중 자동화(Automation)가 창의적 문제해결에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 위계적 회귀분석의 결과 문제분해(Problem Decomposition)와 자동화(Automation)이 창의적 문제해결에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구의 목적은 Computational Thinking과 창의적 문제해결과의 관련성을 연구하고자 함이므로 최종 연구모형은 위계적 회귀분석의 결과를 선택하였다. 따라서, 자료수집(Data Collection), 자료분석(Data Analysis), 자료표현(Data Representation), 추상화(Abstraction), 알고리즘과 절차(Algorithms&Procedures), 시뮬레이션(Simulation), 병렬화(Parallelization)의 7가지 개념이 창의적 문제해결에 영향을 주는 요인으로 결론을 내렸다.
    셋째, 최종 연구모델을 바탕으로 초등학교 2～6학년 434명에게 실험검증을 실시하였다. 실험검증의 방법으로는 실험집단과 통제집단으로 집단을 구분한 뒤 실험집단은 Computational Thinking 기반의 CPS 교육모형을 통제집단에는 CPS 교육모형을 적용하여 11주간 10차시에 걸쳐 정보교과 수업을 실시하였다. 두 집단간 차이는 독립표본 t검정(two-independent sample t-test)을 실시하였으며 그 결과 실험집단은 인지적 측면과 창의적 문제해결의 정의적 영역에서 다수 효과성을 보였으나 정의적 영역의 확산적 사고 부분은 실험집단과 통제집단의 차이가 없었다.
    본 연구는 창의적 문제해결 능력의 사고 기법 중 하나로 Computational Thinking 중심의 사고가 학습자의 창의적 문제해결에 대한 성공적 경험을 체계화, 절차화함으로써 학습의 파지효과를 증대시킬 수 있다. 라는 연구 결과를 입증하기 위하여 연구모형을 실험검증 하였다. 실험검증 결과 Computational Thinking 기반의 창의적 문제해결 모형은 학습자의 정의적 부분(자기 확신성 및 독립성, 비판적· 논리적 사고, 동기적 요소)과 인지적 부분에는 향상을 가져왔으나, 정의적 영역의 확산적 사고에는 영향을 미치지 못했다. 본 연구의 결과를 토대로, 창의적 문제해결의 신장을 위해서는 Computational Thinking 기반의 교수-학습과정이 학습자의 학습능력 향상 및 정의적 영역에 영향을 미칠 수 있다. 는 결론을 도출할 수 있다.
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    최근 지식기반의 미래사회에 대한 관심이 높아지면서 각 나라마다 미래사회를 이끌어갈 인재가 갖추어야 하는 핵심역량에 하나로 정보기술의 활용과 창의적 문제해결력을 들고 있다. 본 연...

    최근 지식기반의 미래사회에 대한 관심이 높아지면서 각 나라마다 미래사회를 이끌어갈 인재가 갖추어야 하는 핵심역량에 하나로 정보기술의 활용과 창의적 문제해결력을 들고 있다. 본 연구는 창의적 문제해결의 교육방법 중 하나인 CPS 교육모형과 Computational Thinking의 9가지 주요개념을 연계하여 Computational Thinking 기반의 교수-학습이 학습자에게 주는 효과성을 검증하고자 한다.
    본 연구의 연구모형을 검증하기 위해 다음과 같은 절차와 결론을 정리한다.
    첫째, Treffinger, Isaksen & Dorval(2006)의 CPS 구성요소에 Computational Thinking의 주요개념을 반영하여 교수-학습안을 구성할 경우 창의적 문제해결에 영향을 줄 수 있다는 연구가설 및 모형을 설정하고 검증을 실시하였다.
    둘째, 초․중등교사 368명을 대상으로 Computational Thinking의 주요개념과 창의적 문제해결과의 관련성 및 수업의 활용방향등을 측정하기 위해 설문을 실시하였다. 수집된 설문내용은 SPSS 18.0을 활용하여 통계처리 하였다. 그 결과 단순회귀분석에서는 Computational Thinking의 9가지 개념 중 자동화(Automation)가 창의적 문제해결에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 다중회귀분석의 결과는 Computational Thinking의 9가지 개념 중 자동화(Automation)가 창의적 문제해결에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 위계적 회귀분석의 결과 문제분해(Problem Decomposition)와 자동화(Automation)이 창의적 문제해결에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다. 본 연구의 목적은 Computational Thinking과 창의적 문제해결과의 관련성을 연구하고자 함이므로 최종 연구모형은 위계적 회귀분석의 결과를 선택하였다. 따라서, 자료수집(Data Collection), 자료분석(Data Analysis), 자료표현(Data Representation), 추상화(Abstraction), 알고리즘과 절차(Algorithms&Procedures), 시뮬레이션(Simulation), 병렬화(Parallelization)의 7가지 개념이 창의적 문제해결에 영향을 주는 요인으로 결론을 내렸다.
    셋째, 최종 연구모델을 바탕으로 초등학교 2～6학년 434명에게 실험검증을 실시하였다. 실험검증의 방법으로는 실험집단과 통제집단으로 집단을 구분한 뒤 실험집단은 Computational Thinking 기반의 CPS 교육모형을 통제집단에는 CPS 교육모형을 적용하여 11주간 10차시에 걸쳐 정보교과 수업을 실시하였다. 두 집단간 차이는 독립표본 t검정(two-independent sample t-test)을 실시하였으며 그 결과 실험집단은 인지적 측면과 창의적 문제해결의 정의적 영역에서 다수 효과성을 보였으나 정의적 영역의 확산적 사고 부분은 실험집단과 통제집단의 차이가 없었다.
    본 연구는 창의적 문제해결 능력의 사고 기법 중 하나로 Computational Thinking 중심의 사고가 학습자의 창의적 문제해결에 대한 성공적 경험을 체계화, 절차화함으로써 학습의 파지효과를 증대시킬 수 있다. 라는 연구 결과를 입증하기 위하여 연구모형을 실험검증 하였다. 실험검증 결과 Computational Thinking 기반의 창의적 문제해결 모형은 학습자의 정의적 부분(자기 확신성 및 독립성, 비판적· 논리적 사고, 동기적 요소)과 인지적 부분에는 향상을 가져왔으나, 정의적 영역의 확산적 사고에는 영향을 미치지 못했다. 본 연구의 결과를 토대로, 창의적 문제해결의 신장을 위해서는 Computational Thinking 기반의 교수-학습과정이 학습자의 학습능력 향상 및 정의적 영역에 영향을 미칠 수 있다. 는 결론을 도출할 수 있다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 목 차
    • 제 1 장 서 론 1
    • 제 1 절 연구의 필요성 1
    • 제 2 절 연구의 목적 3
    • 목 차
    • 제 1 장 서 론 1
    • 제 1 절 연구의 필요성 1
    • 제 2 절 연구의 목적 3
    • 제 3 절 연구의 방법 5
    • 제 4 절 주요 용어의 개념 정의 7
    • 제 2 장 이론적 배경 10
    • 제 1 절 Computational Thinking의 배경 10
    • 1. Computational Thinking의 개념 및 특징 10
    • 2. Computational Thinking의 핵심요소 14
    • 제 2 절 창의적 문제해결의 학습 모형 15
    • 1. 창의적 문제해결의 개념 15
    • 2. 창의적 문제해결의 학습모형 15
    • 3. 창의적 문제해결의 평가방법 19
    • 제 3 절 선행연구의 분석 20
    • 1. Computational Thinking의 선행연구 20
    • 2. 창의적 문제해결의 선행연구 23
    • 제 3 장 연구가설과 연구모형의 설정 25
    • 제 1 절 연구모형의 설정 25
    • 제 2 절 연구가설의 설정 27
    • 제 3 절 측정방법 설정 및 변수 설정 31
    • 1. 측정방법 설정 31
    • 2. 변수설정 32
    • 제 4 장 연구가설의 분석 및 결과 40
    • 제 1 절 연구대상의 설정 40
    • 제 2 절 표본의 특성 40
    • 1. 전체표본의 기본적 특징 40
    • 2. 수업방식에 대한 표본의 특징 43
    • 제 3 절 타당성 및 신뢰성 검증 54
    • 1. 타당성 검정 54
    • 2. 신뢰도 검증 58
    • 제 4 절 변수 계산 61
    • 제 5 절 상관관계 분석 64
    • 제 6 절 회귀분석 68
    • 1. 단순회귀분석 69
    • 2. 다중회귀분석 79
    • 3. 위계적 회귀분석 검증 91
    • 제 5 장 연구가설의 실험 검증 및 결과 97
    • 제 1 절 실험검증의 대상 97
    • 1. 연구대상 97
    • 2. 연구설계 97
    • 3. 연구도구 99
    • 제 2 절 실험검증 방법 100
    • 1. 사전검사 100
    • 2. 실험처치 104
    • 3. 사후검사 111
    • 제 3 절 실험 검증의 결과 115
    • 1. 창의적 문제해결의 정의적 검증결과 115
    • 2. 창의적 문제해결의 인지적 검증결과 117
    • 제 6 장 논의 118
    • 제 1 절 연구모형 가설검증의 시사점 118
    • 제 2 절 실험검증 결과의 시사점 120
    • 제 3 절 연구의 기여도 및 제한점 121
    • 제 7 장 결론 122
    • 제 1 절 요약 및 결론 122
    • 제 2 절 제언 및 향후 연구 방향 125
    • 참고문헌 127
    • 부 록 133
    • ABSTRACT 146
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    참고문헌 (Reference)

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    2. Scientific creativity, Barron,F, , 1963

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    10. Creativity-A componential approach, Urban,K.K., Creativity; A componential approach, , 1995

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    7. Creative behavior guidebook, Parnes, Sidney Jay, Scribner, Creative behavior guidebook, , 1967

    8. 문제발견연구의 탐색, 하주현 ( Ju Hyun Hah ), 한국교육심리학회, "교육심리연구, , 2005

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