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비전공자의 온라인 프로그래밍 학습에서 협력경험 분석 : 네이버 Edwith의 사례를 중심으로

원문정보

Analyzing Collaborative Experiences in Online Programming Learning for Non-Majors : A Case Study of Edwith

고은지, 이정민, 강지윤, 이예은, 양세영

피인용수 : 0(자료제공 : 네이버학술정보)

초록

영어

As social dynamics, such as the rise of artificial intelligence, reshape our world, interest in programming is surging among professional programmers and individuals from diverse academic backgrounds. In response to the cognitive challenges non-majors face in programming, collaborative learning has emerged as a key pedagogical approach. Accordingly, this study analyzes collaborative experiences in online programming learning and provides implications for learning and learning environment design. Topic modeling and word cloud analysis were conducted on forums and comments where collaborative experiences mainly appear. As a result, it was confirmed that lectures and attendance verification, quizzes and mission verification, question and answer exchanges, and social interaction occur. Moreover, learners who assumed the role of leader in a team showed higher learning participation than general learners. Through these findings, this study highlights the need for systematic community and curriculum design tailored to specific objectives and member role design. It is expected to serve as a reference for designing online programming learning accessible to individuals of all backgrounds.

한국어

인공지능의 등장 등 사회적 변화로 인해 비전공자의 프로그래밍 학습에 대한 관심이 높아지고 있다. 비전공자의 프로그래밍에 대한 인지적 어려움을 해결하기 위한 학습 전략으로 협력학습이 주목받고 있으며, 이에 따라 본 연구에서는 온라인 프로그래밍 학습에서의 협력경험에 대해 분석하고 학습 및 학습환경 설계에 대한 시사점을 제안하고자 연구를 수행하였다. 협력경험이 주로 나타나는 포럼과 코멘트를 대상으로 토픽 모델링과 워드클라우드 분석을 실시하였으며, 그 결과 강의 및 출석 인증, 퀴즈 및 미션 인증, 질의 응답, 사회적 상호작용이 일어나는 것을 확인하였다. 또한, 팀에서 책임자의 역할을 수행하는 학습자는 일반 학습자보다 높은 학습 참여를 보였다. 이와 같은 결과를 통해 본 연구는 목적에 따른 체계적인 커뮤니티와 커리큘럼의 설계, 구성원의 역할 설계에 대한 필요성을 제안하였으며, 이러한 연구의 시사점은 누구나 접근 가능한 온라인 프로그래밍 학습 설계에 참고자료가 될 것으로 기대한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 선행연구
2.1 비전공자의 프로그래밍 학습
2.2 프로그래밍 학습에서의 협력
2.3 협력적 학습 경험 분석
3. 연구방법
3.1 데이터셋 및 연구대상
3.2 자료분석방법
4. 연구결과
4.1 토픽 모델링
4.2 워드 클라우드 분석
4.3 리드 부스터와 부스터의 학습 참여도 차이
5. 결론
참고문헌

저자정보

  • 고은지 Eunji Koh . 이화여자대학교 교육공학과
  • 이정민 Jeongmin Lee. 이화여자대학교 교육공학과
  • 강지윤 Jiyun Kang. 이화여자대학교 교육공학과
  • 이예은 Yeeun Lee. 이화여자대학교 교육공학과
  • 양세영 Seyeong Yang. 이화여자대학교 교육공학과

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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