중학생의 알고리즘적 사고력 향상을 위한 내러티브 기반 정보교육 모형(NBICT)의 개발 및 적용

국문 초록 (Abstract)

중학생의 알고리즘적 사고력 향상을 위한 내러티브 기반 정보교육 모형(NBICT)의 개발 및 적용 이 정 숙 한국교원대학교 대학원 컴퓨터교육 전공 (지도교수 최 현 종) 본 연구는 디지털 전환 시대의 요구와 2022 개정 정보과 교육과정의 방향에 따라, 중학생의 알고리즘적 사고력을 효과적으로 향상시키기 위 한 내러티브 기반 정보교육 모형(NBICT: Narrative-Based Informatics Core Concept Teaching)을 개발하고, 그 교육적 효과성과 타당성을 실 증적으로 검증하는 것을 목적으로 하였다. 기존 절차 중심 알고리즘 교 육의 한계를 극복하기 위해, 초등 국어 교과서에 수록된 문학 작품의 이야기 구조를 활용하여 정보과 핵심 개념을 맥락화한 교수·학습 모형 을 설계하였다. 연구는 설계기반연구(DBR)의 순환적 절차에 따라, 알 고리즘 개념의 내러티브적 해석, 교수·학습 전략 도출, 수업자료 및 평 가도구 개발, 전문가 3차 검토, 중학교 1학년 대상 실제 수업 적용 및 피드백 반영의 과정을 거쳐 진행되었다. 개발된 NBICT 모형은 문제 분해, 추상화, 조건문, 반복문, 변수, 리스트, 논리 연산, 중첩 제어구조, 함수, 디버깅의 9개 핵심 개념을 중심으로 6차시 수업으로 구성되었으 ※이논문은 2025년 8월 한국교원대학교대학원위원회에제출된교육학박사학위논문임. 며, 충청북도 소재 중학교 1학년 142명을 대상으로 실험집단에는 NBICT 모형을, 통제집단에는 언플러그드 교수법을 적용하였다. 효과 검증은 알고리즘적 사고력, 핵심개념 이해도, 학습 동기에 대한 사전· 사후 검사를 통해 수행되었으며, 대응표본 t-검정, 독립표본 t-검정, 공 분산분석(ANCOVA), 문항반응이론(IRT 2PL 모형) 등을 활용하여 양 적 분석을 실시하였다. 그 결과, 핵심개념 이해도에서 실험집단이 매우 큰 효과 크기(Cohen's d = 1.64, p < .001)를 보였으며, 집단 간 사후 차이 또한 통계적으로 매우 유의미하였다(t = -4.01, p < .001, 부분 η² = .19). 알고리즘적 사고력은 실험집단 내 유의미한 향상(t = -5.99, p <.001, d = .72)을 보였으나, 집단 간 차이는 유의하지 않았다. 학습 동 기는 실험집단에서만 유의하게 증가하였다(t = -2.10, p = .037, d = 0.18). 질적 분석은 학생 면담(260개 의미단위, κ = 0.81), 교사 면담, 교 사 성찰일지(κ = 0.91) 등을 통해 수행되었으며, 높은 코딩 일치도로 신뢰성을 확보하였다. 학생들은 동화/서사 활용 효과(25.0%), 흥미·몰입 (21.2%), 이해도 증진(15.4%) 순으로 긍정적 반응을 보였으며, 어려움 과 제약은 3.8%에 불과하였다. 교사들은 이야기 구조가 추상 개념에 대한 진입 장벽을 낮추고 자연스러운 인지적 참여를 유도한다고 평가 하였다. 전문가 12명의 검토에서는 I-CVI 0.93, CVR 0.85로 매우 높은 내용 타당도가 확인되었다. 이 연구는 절차 중심의 알고리즘 교육이 지 닌 한계를 극복하고, 이야기적 사고를 통해 정보과 핵심 개념을 실제 맥락에서 학습할 수 있는 새로운 교수·학습 전략을 제시함으로써, 정보 교육 분야에서 구성주의적 수업 설계 이론과 실천의 통합적 기여를 제 공한다. NBICT 모형은 중학생의 개념 이해와 정의적 역량을 동시에 향상시킬 수 있는 실천 가능한 대안으로서, 2022 개정 교육과정 시대의 알고리즘 교육 혁신에 기여할 것으로 기대된다. 주요어: 내러티브 기반 정보교육, 알고리즘적 사고력, 교수학습 모형, 설계기반연구, 2022 개정 정보과 교육과정, 중학교 정보교육

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구 문제 4
• 3. 용어의 정의5
• 가. 알고리즘적 사고력5
• 나. 내러티브 기반 교육 9
• 다. 핵심 개념 11
• 라. 학습 동기 13
• Ⅱ. 이론적 배경
• 1. 알고리즘적 사고력 15
• 가. 알고리즘적 사고력의 개념 15
• 나. 알고리즘적 사고력의 구성요소18
• 다. 알고리즘적 사고력의 중요성 23
• 라. 알고리즘 교육의 동향 27
• 2. 내러티브 기반 학습의 이론적 기초 38
• 가. 구성주의 관점에서의 내러티브 기반 학습 38
• 나. 내러티브 기반 정보교육 연구 동향 43
• 다. 내러티브 기반 정보교육 연구의 한계와 본 연구의 차별성 46
• 3. 이야기 기반 교수법의 유형과 특징 49
• 가. 노벨 엔지니어링 50
• 나. 디지털 스토리텔링 55
• 다. 시나리오 기반 학습 61
• 4. 언플러그드 학습 66
• 5. 설계기반연구 69
• 가. 설계기반연구의 정의 및 특징 69
• 나. 설계기반연구의 순환 구조 70
• 6. 중학교 정보교육과 알고리즘 72
• 가. 2022 개정 정보과 교육과정 분석 72
• 나. 알고리즘 교육의 교수학습 방법의 한계75
• 다. 정보과 알고리즘 교수학습 모형 연구 81
• 라. 정보과 핵심 개념과 내러티브의 연결 가능성 84
• Ⅲ. 연구 방법
• 1. 연구 설계 86
• 가. 연구 절차 86
• 나. 연구 대상 및 기간 89
• 다. 윤리적 고려 사항89
• Ⅳ. NBICT 모형 개발
• 1. 교수학습 설계 원리90
• 가. 알고리즘 핵심 개념의 내러티브적 해석 92
• 나. NBICT 모형의 수업 설계를 구성한 설계 원리와 전략 100
• 2. 모형 설계 및 전문가 검토103
• 가. 초기 NBICT 모형 구조화103
• 나. 1차 전문가 검토 결과 및 반영 사항107
• 다. 수업 차시 구성 및 교수 자료 개발 113
• 라. 평가도구 개발 122
• 마. 2차 전문가 검토 결과 및 반영 사항139
• Ⅴ. NBICT 모형의 적용 및 분석
• 1. 실험 설계 및 현장 적용 145
• 가. 실험 설계 개요 145
• 나. 수업 적용 절차 및 운영 148
• 2. NBICT 모형의 교육적 효과 분석 152
• 가. 양적 분석 결과 152
• 나. 질적 분석 결과 190
• 3. 3차 전문가 검토를 통한 개선 방향 도출 196
• 4. 전문가 검토 기반 NBICT 모형의 정교화 200
• 가. 학습자 중심 수업 구조 개선 200
• 나. 통합형 내러티브 교수자료 개발203
• 다. 알고리즘 개념별 평가준거 개발 205
• 5. 최종 NBICT 모형의 차별성 분석 209
• 가. 최종 NBICT 모형의 구조와 특징 209
• 나. 기존 이야기 기반 교수법과의 차별성 분석213
• Ⅵ. 결론 및 제언
• 1. 요약 217
• 2. 결론 218
• 3. 의의 219
• 4. 연구의 한계 및 후속 연구 제언 220
• 참고문헌223
• ABSTRACT 238
• 부록 241