연구결과 가. 코딩교육 이러닝의 교육적 특징 - 해외 코딩 교육 이러닝 분석

코딩교육 이러닝의 교육적 특징을 학습 내용과 학습 방법이라는 두 가지 측면으 로 분류하였다.

가)　학습 내용

코딩교육 이러닝이 제공하는 학습 내용을 분석하기 위해 컴퓨터적 사고력 프레임 워크를 활용하여 어떤 요소들이 학습 내용에 포함되어 있는지 확인하였다. 확인된 사실은 코딩교육 이러닝에서 컴퓨터적 사고력의 모든 요소를 학습내용으로 다루지 는 않는다는 점이었다. 대부분의 이러닝에서 컴퓨터적 사고력 개념을 일반적으로 모두 학습 내용으로 포함하고 있었으나 컴퓨터적 사고력 연습의 리믹스해서 재사용 하기, 모듈화해서 추상화하기는 각각 53%, 40%만 포함하고 있었다. 이는 이러닝 방 식이 학습자가 무언가를 창작하는 도구를 제공하는 개방형 방식이 아니라면 리믹스 해서 재사용하기를 학습 내용으로 포함시키기 어렵고, 모듈화해서 추상화하기는 난 이도가 높은 고차원 학습이기 때문에 초등, 중등용으로 개발된 이러닝이나 게임 방 식 혹은 코딩에 대한 동기를 고양시키려는 목적으로 만들어진 이러닝에선 의도적으 로 포함시키지 않은 것으로 사료된다. 또한 이러닝의 학습 대상 학년이 높아질수록 컴퓨터적 사고력 프레임워크 요소들을 많이 포함하고 있었다.

컴퓨터적 사고력 관점의 질문하기(Questioning)가 학습 내용에 포함되지 않은 것 은 질문하기가 단순히 궁금한 것을 물어보는 차원이 아니라 새로운 방식으로 사고 하는 사고 방식의 변화와 관련이 있기 때문에 아직 코딩교육 이러닝에선 이 부분을 학습하기 위해 어떤 학습 내용을 포함시켜야 하는지에 대해 개발되지 않은 것으로 보인다.

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<표 Ⅵ-1> 코딩교육 이러닝의 학습내용 체크테이블

1. Codecademy 2. Code Avengers 3. Code Combat 4. Code.org 5. CodeHS 6. Hopscotch 7. Kodable 8. Kodu Game Lab 9. Lightbot 10. Made With Code 11. MIT App Inventor 12. Mozilla Thimble 13. Scratch 14. Stencyl 15.Tynker

나) 학습 방법

코딩교육 이러닝에서 확인된 교육 방법은 크게 4가지로 분류되어 분석되었다.

Salmon(2013)의 5단계 이러닝 학습발달 단계를 참고하여 ‘동기부여’, ‘지식 이해’,

‘지식 구성’, ‘정보 교환’이라는 범주가 도출되었고, 이들 학습단계를 수행하는 교수 전략들이 확인되었다.

[그림 Ⅵ-1] 교육 방법에 대한 4가지 범주

동기부여 범주에선 코딩교육 이러닝은 각각 고무적 동영상, 배지 및 포인트, 캐릭 터 사용하기, 온라인 수료장 발급을 활용하고 있었다.

고무적 동영상에서 Code.org의 경우 미국의 오마바 대통령까지 영상에 나와 학생 들에게 코딩을 배울 것을 격려하는 등 빌게이츠, 마크 주커버그와 같은 기업의 유 명인사나 모델이나 스포츠 스타, IT 전문가 등이 나와 학습자의 동기부여를 촉진하 고 있었다. 특히 튜토리얼 동영상의 경우 초등학생들이 등장해 코딩 과제에 대한 가이드를 하는 부분도 많았는데 보통은 성인들이 강사로 나와 강의를 하는 일반적 인 추세와 달리 학습자와 비슷한 나이 대의 학생들이 강사로 나와 학습자와의 심리 적 거리감을 좁히게 되어 동기부여가 더욱 촉진되는 것으로 보였다.

Made With Code는 특별히 여학생들의 코딩교육을 장려하는 것을 목표로 만들어 졌는데, 여기서 사용하는 동영상들은 각계 각층에 이미 성공적으로 진출한 여성 멘 토들의 생생한 경험담을 보여 주어 학생들의 동기를 자극하고 있었다.

Code.org는 앵그리버드, 스타워즈, 엘사와 안나와 같은 아이들에게 친숙한 캐릭터 가 학습 과정에 등장시켜 학생들의 학습동기를 자극하며 코스 하나를 완료하게 되 면 온라인 수료장을 발급해주어 학습자가 학습성취감을 느낄 수 있게 해주고 있었 다.

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지식이해 범주에선 튜토리얼, 라이브 프리뷰, 게임하기 방법이 사용되고 있었는데 Codecademy와 같이 100% 텍스트 위주로 튜토리얼이 제공되는 경우도 있는가 하면 Code.org와 같이 동영상 위주로 튜토리얼이 구성된 경우도 있었다. 일반적으로 텍 스트, 이미지, 동영상 방식을 혼용해서 튜토리얼을 제공하고 있었다. 라이브 프리뷰 는 학습자가 코딩을 수행할 때 바로 코딩의 결과를 확인할 수 있는 기능인데 즉각 적인 결과 확인이 가능하다는 점이 학습의 효율성을 증진하고 있었다. 라이브 프리 뷰는 레고 블록을 조립하듯이 블록을 드래그앤 드랍 방식으로 조립하면서 코딩을 하는 블록클리 방식과 코딩을 위한 종합 도구 모음을 제공하는 툴킷(Toolkit) 방식, 그리고 텍스트 코딩 방식을 사용하고 있었다.

일반적으로 블록클리 방식은 코딩 개념을 쉽게 경험해준다는 장점이 있는데 같은 블록클리 방식을 차용하더라도 Creation 작업 기능을 지원하느냐의 여부에 따라 사 용 난이도는 차이가 있었다. Creation 작업 기능을 지원하는 Scratch나 Tynker는 복잡한 기능을 구현할 수 있는 다양한 도구들을 지원하공 있는 것에 반해 코딩교육 을 격려하는 목적이 강하며 제한된 Creation 작업을 지원하는 Made With Code의 경우엔 제한되고 단순한 기능을 구현하는 것에 그치고 있었다.

학습자가 게임을 하면서 지식 이해를 촉진하는 방식은 여러 이러닝에서 활용하고 있었는데, 이는 게임화(gamification) 모델을 이러닝에 적용한 결과로 보인다. 게임 은 뚜렷한 목표가 있고, 이를 달성하게 하는 도전과제가 주어지며, 특정 규칙 한도 내에서 시행착오 끝에 과제를 달성했을 때 학습자가 성취감을 느끼게 한다. 게임 속에서 성장을 경험하면서 만족감을 느끼게 되는 것인데, 이를 게임화 되어 가는 것이라고 한다(김성동 외 2명, 2012). Code Combat의 경우 게임 방식을 학습 전략 의 일부로 사용한 다른 이러닝들에 비해 학습 방식 전부가 게임을 플레이하면서 코 딩 개념에 대해 학습하게 하는 것이었다. 다른 이러닝들의 인터페이스는 학습을 위 한 것임을 직관적으로 알 수 있지만 Code Combat은 인터페이스 조차 마치 게임 화면과 같았다. 결과적으로 학습자들은 자신이 게임을 한다고 인식하며 학습을 하 고 있다고 인식하지 못하는 경우도 많았다.

Code.org는 다른 이러닝들과 달리 유일하게 언플러그드 활동(unplugged activity) 학습을 지원하고 있었다. 언플러그드 활동은 컴퓨터 없이 컴퓨터 과학에 대한 개념을 학습하게 하는 학습 활동이다. 언플러그드 활동은 컴퓨터 과학에 흥미 를 점점 잃고 있는 학생들을 위해 개발된 교수 전략인데 학습자가 컴퓨터 없이 컴 퓨터 과학에서 실제로 다루고 있는 흥미 있는 아이디어들을 체험하게 함으로서 컴 퓨터 과학에 대한 흥미를 너무 이른 시기에 잃지 않도록 하기 위해 개발되었다. 학 생들은 컴퓨터를 그저 도구나 장난감으로 여기기 때문에 언플러그드 활동을 통해 실제로 컴퓨터 과학이 컴퓨터라는 도구 이상의 것임을 이해하고, 컴퓨터 과학에서 다루는 알고리즘, 그래픽, 인터페이스 디자인과 같은 중요한 개념들을 컴퓨터 없이

쉽게 이해할 수 있게 해준다(Bell외 3명, 2009).

지식구성 범주에선 코딩교육 이러닝은 퀴즈, 과제, Creation 작업을 지원하고 있 었다. 퀴즈 관련하여 특이할만한 점은 2개의 이러닝을 제외하고 퀴즈가 사용되지 않고 있었는데 이는 일반적인 이러닝의 설계와는 다른 점이었다. 또 73%의 이러닝 이 Creation 작업을 지원하고 있었는데 이는 코딩교육의 목표가 무언가를 창조하는 능력의 계발이라는 컴퓨터적 사고력 철학과 잘 부합한다.

정보교환 범주에선 학습자가 만든 저작물을 공유하거나 다른 학습자의 저작물을 재사용하여 새로운 저작물을 만드는 기능을 모든 이러닝이 60% 이상 지원하고 있 었다. 학습자는 무언가를 만드는 경험 이상으로 저작권에 대한 개념을 학습하며 협 업했을 때 더 창의적인 저작물을 만들 수 있는 경험을 하게 된다.

<표 Ⅵ-2> 코딩교육 이러닝 교수전략 테이블

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나. 코딩교육 이러닝 활용 경험자들의 의견

전반적으로 코딩교육 이러닝 활용 경험자들의 의견은 긍정적이었다. 우선 긍정적 인 의견과 부정적인 의견의 빈도수를 각 코딩교육 이러닝 간에 비교를 해보았을 때 긍정적인 의견이 나온 비율은 83.4%, 부정적인 의견이 나온 비율은 16.6%였다. 이 것은 코딩교육 이러닝 활용 경험자들이 코딩교육 이러닝에 대해 83.4%의 확률로 긍 정적인 의견을 진술한다는 뜻이다.

그러나 코딩교육 이러닝들의 극성 빈도 비율을 개별적으로 살펴보았을 때엔 각 이러닝마다 차이가 존재하였다. 가장 높은 긍정적 의견 빈도를 보인 상위 3개의 이 러닝은 웹페이지 작성에 대해 교육하는 Mozilla Thimble(93.3%), 여학생들에 초점 을 맞춘 이러닝인 Made With Code(91.7%), 블록코딩 방식의 가장 널리 사용되는 Scratch(90.8%)였다. 가장 낮은 긍정적 의견 빈도를 비온 하위 3개 이러닝은 Tynker(68.2%), Code Avengers(74.5%), Lightbot(76.9%)였다. 이와 같은 분석을 아 래의 표와 그림으로 제시하였다.

<표 Ⅵ-3> 오피니언 빈도 비율

[그림 Ⅵ-2] 오피니언 빈도 비율

[그림 Ⅳ-3] 오피니언 오리엔테이션 점수

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코딩교육 이러닝 긍정 부정

Code Avengers 51.8% -14.4%

Code.org 60.3% -9.7%

Codecademy 61.3% -7.7%

CodeCombat 57.2% -11.0%

CodeHS 55.7% -12.5%

Hopscotch 60.5% -6.5%

Kodable 60.4% -9.2%

Kodu Game

Lab 55.6% -9.9%

Lightbot 54.6% -14.5%

Made With

Code 67.6% -5.1%

MIT App

Inventor 56.4% -14.5%

Mozilla

Thimble 68.4% -2.7%

Scratch 64.7% -5.1%

stencyl 61.8% -6.2%

코딩교육 이러닝들에 대한 경험자들의 의견 오리엔테이션 점수 평균은 49.1%였 다. 이는 긍정성과 부정성을 모두 감안했을 때 경험자들이 코딩교육 이러닝에 대해 평균적으로 49.1%의 긍정성을 보인다는 의미이다. 가장 높은 점수를 보인 상위 3개 이러닝은 Mozilla Thimble(65.7%), Made With Code(62.5%), Scratch(59.6%)였다.

이는 평균적으로 경험자들이 이들 상위 3개 이러닝에 대해 좋아한다(60.9%) 수준의 긍정성을 보이는 것으로 해석할 수 있다. 가장 낮은 점수를 보인 하위 3개 이러닝 은 Tynker(29.6%), Code Avengers(37.4%), Lightbot(40.2%)이었다.

긍정성과 부정성 각각의 비율을 합산했을 때 위에서 언급된 오리엔테이션 점수가 계산되는데, 오리엔테이션 긍정성과 부정성이 각각 어느 정도의 비율로 오리엔테이 션 점수를 구성하고 있는지도 확인하였다. 가장 높은 긍정성 비율을 보인 상위 3개 코딩교육 이러닝은 오리엔테이션 점수 순위와 동일하게 Mozilla Thimble(68.4%), Made With Code(67.6%), Scratch(64.7%)였다. 가장 높은 부정성 비율을 보인 상위 3개 이러닝은 Tynker(-17.2%), MIT App Inventor(-14.5%), Lightbot(-14.5%)이었 다. 오리엔테이션 점수와 비교했을 때 Lightbot보다 오리엔테이션 점수가 약간 더 높은 MIT App Inventor의 부정성 비율이 Lightbot보다 약간 더 높았는데, 이는 MIT App Inventor의 긍정성 비율이 Lightbot보다 부정성 비율에 비해 더 높았기 때문에 부정성 비율을 상쇄한 것으로 해석할 수 있다.

<표 Ⅵ-4> 오피니언 오리엔테이션 비율

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