교양수업에서 비전공자의 IT 융합 교육을 위한 PBL 활용 교육 모델-컴퓨팅적 사고 중심으로

2-1 컴퓨팅적 사고

2006년 Wing[3]은 일상의 문제를 해결하는 과정에서 문제를 분석하여 문제의 핵심요소를 추출하고 이를 정형화하여 해답을 찾아 컴퓨터로 자동화 할 수 있는 능력을 컴퓨팅 사고라 정의하였다. 즉, 실세계의 문제를 컴퓨터 기기로 자동화하기 위해서는 현실 문제를 정확히 이해하고 개념화하여 인간의 상상력, 창의력, 사고력을 컴퓨터에 심어주어 컴퓨터가 사람처럼 행동할 수 있도록 하는 것이다. 컴퓨팅 사고력은 컴퓨터 전공자뿐만 아니라 모든 분야에서도 적용 가능한 보편적인 사고로써, 읽기, 쓰기, 셈하기와 같은 근본적인 학습이 되어야 한다고 주장하고 있다. 컴퓨팅 사고력을 함양하기 위해 학습해야 할 중심 모델로써, 영국의 BBC에서는 컴퓨팅적 사고를 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘의 4가지 구성요소를 제안하고 있다[4]. 미국의 컴퓨터과학교사협회(CSTA)와 국제교육공학협회(ISTE)는 학생들이 문제를 해결하는 과정을 자료수집, 데이터 분석, 데이터 표현, 문제 분할, 추상화, 알고리즘 및 절차, 자동화, 시뮬레이션, 병렬화의 9단계 과정으로 분리하여 문제를 정의하고 해결방안을 모색할 수 있도록 가르치고 있다[5][6]. 2015년 한국교육개발원은 컴퓨팅 사고의 학습 모델로써 분해(Decomposition), 패턴인식(Pattern Recognition), 추상화(Abstraction), 알고리즘(Algorithm)의 4가지와 프로그래밍(Programming) 선택적 항목을 포함한 DPAA(P)을 소프트웨어 교수-학습 모델로써 제시하였다[6].

2-2 소프트웨어 교육 현황 및 교육 방법

컴퓨팅적 사고력이 강조되면서 국내에서는 2015년도 교육과정 개정을 통해 2018년부터 소프트웨어 교육을 교과과정에 포함함으로써 소프트웨어 교육의 필요성을 강조하였다[7]. 미래창조과학부와 정보통신기술진흥센터는 4차 산업혁명의 디지털 시대를 이끌어갈 창의적 인재를 육성하기 위한 일환으로 소프트웨어 중점대학 사업을 시작하였다. 고려대를 포함한 8개 대학에서 시작한 소프트웨어 중점사업은 2019년까지 35개 대학으로 확대하여 시행되고 있다.

컴퓨팅 사고력을 함양하기 위한 소프트웨어 교육 방법으로는 언플러그드(Unplugged), 피지컬 컴퓨팅(Pysical computing), 블록기반 프로그래밍(EPL; Educaitonal Programming Language), 고급 프로그래밍 언어 교육이 있다[6]. 언플러그드 교육은 학생들이 컴퓨터 없이 퍼즐, 게임 또는 카드 놀이등 다양한 도구를 활용하여 컴퓨터에 대해 이해하는 과정을 학습하는 방법이다[8]. 피지컬 컴퓨팅은 프로그래밍 학습을 위해 블록, 회로 및 로봇등의 센서를 활용하는 방법이다[9]. 블록 기반 프로그래밍은 전공자가 프로그래밍 개발을 위해 사용하는 텍스트 기반의 고급 프로그래밍이 아닌 레고(Lego)와 같은 블록 쌓기 방식으로 프로그램의 개념 및 흐름을 학습할 수 있는 방식이다[10]-[12]. 고급 프로그래밍 언어 교육은 대학에서 많이 사용하는 교육으로써 파이썬과 같은 텍스트 기반의 코딩 교육이다[9].

2-3 교양 교과에서 비전공자 대상의 소프트웨어 교육에 대한 고찰

최근 대학들은 학생들의 창의적 사고력을 소프트웨어로 구현 가능한 인재를 발굴하기 위한 소프트웨어 중점대학의 목표를 기반으로 IT 전공자 외에 비전공자에게도 소프트웨어 교육을 의미화하여 교양 교과과정을 편성하고 있다. 하지만 컴퓨팅 사고력 함양만을 볼 때 문화적, 사회적 주제의 전체적인 문제 분석을 중점으로 학습한 비이공계열 학생들에는 절차적 문제해결 중심인 컴퓨팅 사고 교육이 생소함을 느끼는 요인으로 보여지고 있다[13]. 이 문제를 해결하기 위하여 많은 연구에서 컴퓨터의 이해 및 컴퓨팅 사고력 증진을 위하여 실습을 통한 프로그래밍 교육의 필요성을 언급하고 비전공자 학습자를 위한 코딩교육이 제시되고 있다. 컴퓨팅 사고력의 이론수업을 실제 코딩 실습수업으로 연계하면서 학습자는 정보처리기기로 자동화하기 위한 문제 분석 과정 및 알고리즘 기술 과정을 통하여 문제 해결 역량 및 논리적 사고, 창의력을 키울 수 있다. 또한 프로그래밍 실습은 자연스럽게 컴퓨팅적 사고력에 대한 학습자의 내적 동기와 지적 호기심을 향상 시킬 수 있음을 지적하였다[14]. [9]는 비전공자를 대상으로 실시한 프로그래밍 학습의 체감 난이도가 이론 수업에서는 전공자와 차이가 없으나 실습, 과제, 팀 프로젝트와 같은 실제 프로그램을 구현하는 측면에서는 체감 난이도가 높음을 확인하였다. [15]는 스크래치를 이용한 프로그래밍 교육에서 코딩 오류에 대한 수정, 전공과의 비관련성, 문법의 어려움과 프로그래밍의 생소함에 의해 프로그래밍 학습을 어려워한다고 하였다. [16]은 비전공 학습자들은 변수, 리스트의 개념, 아이디어를 생각하고 프로그램으로 작성하는 과정에서 어떤 명령어를 선택해야 하는지에 대한 고민 순으로 어려움이 있음을 확인하였다.

2-4 문제 해결 중심의 교육 방법

비전공자들이 컴퓨팅 사고력을 함양하기 위해서는 소프트웨어 교육 중심이든 컴퓨팅 사고력 중심이든 교수자가 아닌 학생 스스로 문제를 해결할 수 있는 능력을 배양하는 것이 중요하다. 기존의 컴퓨팅 사고력 함양은 정형화된 강의계획에 의한 교수 중심의 수동적 수업이거나 프로그래밍 실습과 예제 중심의 수업이 주를 이루고 있다[15][16]. 컴퓨팅 사고력의 이해와 학습자의 내적, 지적 호기심을 향상시키기 위해 소프트웨어 교육 중심으로 학습이 이루어지는 것은 옳으나 고등학교에서 사회적, 문화적인 전반적인 문제를 기반으로 고등학교에서 학습된 비전공자인 경우 일반적인 사고력과 현실 문제를 컴퓨터의 세계에서 자동화하여 옮기는 사고력의 관계는 낯설게 느껴질 수 있다[16]. 이를 위해서 학생 스스로 문제를 발견하고 구성원과의 상호작용에 의해 지식을 습득할 수 있는 문제중심학습 또는 프로젝트 중심 학습을 고려해 볼 필요가 있다. PBL(Problem Based Learning)은 1994년 Barrows에 의해 소개된 학생 중심의 교육 설계 방법으로써 학습자의 긍정적인 학습참여를 통해 자기 주도적인 학습 능력을 기르는 데 효과가 있음을 증명하였다. Barrows는 문제기반 학습의 특징으로 학습이 소집단 안에서 학생중심으로 이루어지며 교육자는 조력자, 안내자의 역할을 한다. 또한 문제해결 능력을 개발하는 수단으로서의 문제는 학습을 위한 자극과 핵심으로써 조직한다고 하였다. Barrows는 PBL의 단계를 수업 전개 단계, 문제 제시 단계, 문제 후속 단계, 결과물 제시 및 발표 단계, 문제 완결과 해결이후의 단계로 구성하였다[17][18]. 이를 논문[19]는 PBL 교수 설계 모형으로 분석, 설계, 개발, 구현, 평가의 3가지 디자인 모델로 분류하고 5개의 PBL을 컴퓨터 공학 입문 수업에 적용하여 운영하였다. 그 결과 학습 내용에 대한 이해, 협동학습에 대한 이해, 실제적 경험, 창의 문제 해결력, 프리젠테이션 스킬, 의사소통 능력, 자기 주도적 학습 능력, 자신감과 같은 긍정적인 효과를 확인하였다. 그 외에도 학생 중심의 문제 해결 방법으로는 인간 중심의 문제를 도출하고 단계적, 체계적으로 문제를 해결해나가는 디자인 씽킹[20], 창의적 문제 해결 능력을 갖춘 현장 실무형 인재양성을 위한 캡스톤디자인[21] 등이 있고 그 효과성을 각 연구에서 입증하였다.

비전공자를 대상으로 창의력 사고와 문제해결능력을 향상시킬 수 있는 전략은 소프트웨어 중심 교육에서 벗어나 PBL과 디자인 싱킹과 같은 교육과정을 활용해야 한다. 하지만 기존 PBL을 통한 문제해결방식은 블록기반 방식의 스크래치나 앱 인벤터를 이용한 PBL활용 방법이 중심을 이룬다. 비전공자를 위한 소프트웨어 교육은 기초수준의 교육이다[24]. 따라서 주제의 범위 및 복잡도에 따라 프로그래밍의 난이도가 구현 범위를 벗어날 수 있으며 이에 따른 결과가 학생들에게 프로그램에 대한 거부감을 줄 수 있다. 뿐만 아니라 그룹 시간 조율, 참여 시간 등에 대한 어려움을 표현하기도 한다[19]. 이를 위해 본 논문에서는 전공 분야 및 응용 가능한 어플리케이션을 컴퓨팅적 사고의 구성요소로 분석함으로써 소프트웨어 개발 과정 및 논리적 흐름의 중요성을 간접적으로 경험 할 수 있도록 하였다. 이 과정에서 비전공자의 논리적 사고력과 문제 해결 능력 향상을 위해 문제중심학습인 PBL 방식을 활용하고자 한다.

3-1 교육내용

수업은 매주 온라인 50분, 오프라인 50분의 블렌디드 런닝(Blended Learning)으로 이루어진다. 온라인에서는 컴퓨팅적 사고의 정의, 컴퓨터, 소프트웨어와 프로그램에 대한 이해 그리고 컴퓨팅적 사고의 구성 요소들에 대한 설명과 예제를 통하여 컴퓨팅적 사고에 대한 이론적 학습을 진행한다. 오프라인은 소프트웨어와 정보처리 기기의 동작 원리에 대한 이해를 돕기 위하여 교육용 프로그램인 스크래치(6주)와 파이션(7주)의 실습을 통해 구체적으로 학습한다. 단, 비전공자라는 점을 감안하여 소프트웨어 개발을 전문적인 단계까지 학습하지는 않는다. 전반적인 주차별 학습내용은 표1과 같다. 오프라인 수업은 매 주차마다 실습 예제가 주어지며 스스로 해결할 수 있는 간략한 문제를 제시하여 과제 게시판에 업로드 하도록 하였다. 이는 추후 평가항목 중 과제 및 참여도(10%)점수로 적용함으로써 모든 학생들이 수업 중 프로그래밍을 통하여 소프트웨어를 이용한 문제 해결 능력을 함양하고자 하는데 있다.

Table 1.

Computational thinking Course syllabus for Non-Major

3-2 PBL 진행방법

본 과목은 학생들이 컴퓨터 전공자들이 문제를 분석하고 해결하는 과정을 학습하여 자신의 전공 및 업무 분야에 적용할 수 있는 사고력을 습득하는데 있다. 이를 위해 이론을 통하여 컴퓨팅적 사고력에 대한 기본적인 지식을 습득하고 프로그래밍 언어 중 스크래치와 파이썬을 학습함으로써 디지털 세대에 맞게 소프트웨어 Maker로써의 컴퓨터를 활용할 수 있는 능력을 함양하는데 있다. 따라서 본 연구에서는 학습 주체인 학습자가 스스로 문제점을 찾고 그에 대한 해결방안을 협업 활동을 통해 심도있게 사고할 수 있는 기회를 부여하고자 PBL(Project/Problem Based Learning) 교육 방식에서 문제 제시 단계, 문제 후속 단계, 결과물 제시 및 발표 단계 활용하였다[17]. 하지만 소프트웨어 교육을 통하여 학생 스스로 문제를 해결하는 과정을 학습하고 결과물로 PBL을 이용하여 프로그램을 개발하는 단계 대신 분석 결과를 발표하고 보고서를 작성하는 단계로 제한하여 프로그램 개발까지는 진행하지 않았다.

그 이유는 첫째, 이 수업은 교양필수 교과목으로 학생들에게 프로그래밍에 대한 이해와 흥미를 유발하는 초기 단계로써 쉬운 예제 중심으로 실습을 진행하였고 이에 대한 응용문제를 제시하여 간략히 문제를 해결하도록 진행한다. 둘째, PBL 기반의 프로그래밍 교육은 학습자가 선택한 주제의 범위 및 복잡도에 따라 프로그래밍의 난이도가 비전공자가 수행할 수 있는 구현 범위를 벗어날 수 있다. 셋째, 문제를 해결하기 위한 컴퓨터와 프로그램의 복잡한 기술이 학생들에게 프로그램에 대한 거부감을 줄 수 있다. 또한 학생들에게 이 교과목이 소프트웨어를 개발하는 교과목으로 오해를 불러일으킬 수 있다. 따라서 본 교과목에서는 PBL을 활용한 수업 진행 방향으로 컴퓨팅적 사고가 전공이나 일상적인 문제를 해결하는데 도움이 되는지에 대해 초점을 맞추고 연구를 진행하였다.

교양과목에서 비전공자 컴퓨팅 사고력 교육과정의 목표를 달성하기 위한 PBL의 활용 목표는 다음과 같다.

• (1) 소통과 협업 과정을 통하여 주제 선정 및 해결과정과 같은 복잡한 문제를 해결할 수 있다.규모가 크거나 복잡한 문제는 여러 사람이 공유할 경우 업무 분장과 원활한 의사 소통에 따라 결과물의 품질이 달라진다[22]. 주제를 선정하는 과정에서 자료 조사와 공유가 필요하다. 그리고 선택된 주제의 범위에 따라 각자의 역할이 형성된다. 이 과정에서 복잡한 문제에 대한 소통과, 협업에 대한 중요성을 배울 수 있다.
• (2) 문제(주제)에 대한 해결과정을 절차적, 체계적, 논리적으로 표현할 수 있다.주어진 문제 또는 주제에 대한 해답을 찾기 위한 과정으로 가장 먼저 문제를 분석한다. 문제를 분석한다는 것은 문제에 대한 정확한 이해를 의미한다. 이런 분석을 구체적인 요소로 분리하고 세분화 할 수 있다면 논리를 바탕으로 절차적이고 체계적으로 기술할 수 있다. 또한 해결과정을 명시적이고 시각적으로 표현한다면 해결방법을 구성하고 검토할 수 있는 역량을 계발할 수 있다[23].
• (3) 컴퓨팅 사고력을 현실 세계의 문제 또는 전공과 연계할 수 있는 융합적 시야와 사고력을 계발한다.비전공자의 입장에서는 컴퓨팅 사고력이 전공자만을 위한 필수 요소라 생각할 수 있다. 하지만 전공과 관련된 IT 제품을 검색하고 분석하는 과정에서 융합을 통한 전공의 기여도 및 활용 범위를 다시 생각해 볼 수 있는 기회를 제공하고 소프트웨어 교육을 통해 실세계와 컴퓨터 환경의 차이를 이해 할 수 있다. 이런 학습 과정은 소프트웨어 전문가와의 협업과정에서 발생할 수 있는 분야간 차이를 극복하는데 도움을 줄 것이다.

조별 프로젝트는 3~4명이 한 팀을 구성하도록 하였다. 주제는 전공과 IT를 결합할 수 있는 제품이나 아이디어라면 무엇이든지 가능하며 주제가 난해하다면 실생활에 필요한 IT 결합 아이디어이면 선택하도록 하였다. 그 결과로써 회의록, 발표 자료, 발표 영상, 최종 보고서, 성찰 일지를 제출하도록 하였다. 보고서 및 발표 내용은 조에서 선택한 주제를 문제로 인식하고 문제해결과정에 학습한 컴퓨팅적 사고의 구성요소(자료수집, 분석, 분해, 추상화(일반화), 패턴인식, 알고리즘)를 활용하여 기술하도록 하였다. 이런 결과물들은 학습자들에게 컴퓨팅적 사고에 대한 이론적인 내용을 기반으로 전공 및 실생활에 문제해결과정으로 적용해 볼 수 있는 기회를 제공할 수 있다.

2) 문제 해결 과정 단계

이 단계는 컴퓨팅 사고에서 제시하는 구성요소를 바탕으로 주어진 문제를 논리적으로 분석하고 이를 글, 기호 또는 그림으로 해결 과정을 구체적으로 기술하는 단계이다. 가장 먼저 주제를 바탕으로 문제를 분석하여 문제를 정확히 이해하도록 한다. 그리고 컴퓨팅적 사고의 구성요소를 이용하여 분석한 자료를 구체화하고 과정을 기술하도록 하였다. 컴퓨팅 사고의 구성요소는 2015년 한국교육개발원의 5단계 학습 모델[6]을 본 교과목의 환경과 특성에 맞게 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘으로 분리하여 작성하도록 하였다. 이 모델 중 자동화를 위한 프로그래밍은 제외하였다. 선택된 4가지 구성요소에 대한 정의는 표 2와 같다. 각 조에서 결정된 주제에 대해서 컴퓨팅적 사고에서 다루어지는 4가지 구성요소를 활용하여 문제를 분석하고 해결하도록 하였다.

Table 2.

DPAAP Model of Computational Thinking[6]

① 분해하기
큰 문제를 작은 문제들로 나눠 문제를 세분화하여 기술하고 동시에 역할 분담이 가능하도록 한다.
② 패턴 찾기
문제에서 반복적인 사항이나 규칙들을 찾아 기술한다.
③ 추상화(일반화)하기
복잡한 문제를 단순화하여 문제를 일반화 시키고 세부사항들을 분리하여 구체적으로 기술한다.
④ 알고리즘 작성하기
각각의 작은 문제들의 흐름을 잘 정의된 절차적 방법으로 단계적이고 체계적으로 기술한다. 기술 방법은 알고리즘 표현방법인 자연어 또는 순서도를 이용하여 작성하도록 하였다. 그리고 분해 과정에서 만들어진 작은 문제들의 흐름을 기반으로 전반적인 절차를 기술한다.

4-1 제출한 발표 영상 및 발표 자료

발표영상은 발표 시간문제로 모두 발표하지 못할 경우를 대비하여 발표하는 모습을 영상으로 촬영(10분 내외)하여 과제 게시판에 제출하도록 하였다. 발표자의 영상노출 의무는 부여하지 않았다. 하지만 몇몇 조는 단순한 발표 모습 대신에 문제해결과정을 대화형식으로 풀어나가는 역할극 형식으로 촬영하기도 하였다.

4-2 설문 결과

본 교과목을 마친 후 학생들의 학업 성취도 및 컴퓨팅 사고력의 이해도를 파악하기 위해 사후 설문을 실시하였다. 본 설문에서는 235명이 응답하였다. 표 3과 표 4에서 볼 수 있듯이 응답자의 성별 분포에서는 남학생보다 여학생의 비율이 약 17% 많았다. 그중 38.1%로 인문대학 학생들이 가장 많았고 다음으로 경영대학 학생들이 많았다.

Table 3.

Respondent gender ratio

Table 4.

College profile of respondents

1) 프로그래밍에 대한 흥미도

비전공 학생들에게 프로그래밍은 생소할 수 있다. 본 논문은 실습 과정의 프로그래밍에 대한 흥미도를 확인해 보았다. 표 5에서 보이는 바와 같이 프로그래밍 흥미도는 ‘그렇다’ 이상의 응답이 46% 였다. 하지만 표 6의 프로그래밍 경험 유무에서 불 수 있듯이 이미지 기반의 스크래치는 이전 경험이 약 35%정도 있었고 텍스트 기반의 파이썬은 약 8%로 경험이 없는 경우가 대부분이었다. 전체 프로그래밍 흥미도의 응답은 이미 이전 경험이 있는 학생들이 갖는 흥미도에 영향을 받을 수 있지만 전반적으로 긍정적인 효과를 가졌다고 할 수 있다.

Table 5.

Programming language interest rate

Table 6.

Programming experience

또한 표 7에서 볼수 있듯이 쉬운 블록 기반의 스크래치에 비해 파이썬에 많은 흥미를 갖고 있음을 알 수 있다. 프로그램의 경험 유무와 비교해 봤을 때 이는 대학 수준에 맞는 새로운 언어에 대한 지적 호기심에 의한 결과라 할 수 있다.

Table 7.

Interest rate by type of programming

2) 컴퓨팅 사고력의 문제 해결 효율성

개인의 성향이나 학습방법 및 과정에 따라 문제의 해결방법이 다르게 나타날 수 있다. 교과 내용을 통해 문제를 해결하는 것이 전공이나 개인적인 성향에 비추어 새로운 사고력을 함양하는데 도움이 되는지 확인해 보았다. 표 8의 컴퓨팅 사고력을 이용한 문제해결 효율성 부분에서 31%만이 긍정적인 효과가 나타남을 확인할 수 있었다. 이는 교양 교과에 주어지는 부담과 사고력은 짧은 시간에 함양하는 데 무리가 있음을 알려주는 결과라 할 수 있다. 하지만 컴퓨팅적 사고를 통한 다른 분야의 적용도를 확인해 보았을 때 표 9의 결과에서 볼 수 있듯이 약 56% 정도가 전공이나 일상적인 문제 해결을 위해 새로운 사고를 활용할 의지를 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 특히 데이터를 다루어야 하는 경제통상대학의 경우 학과 전공의 학습내용과 진로에 영향을 미칠 수 있으므로 활용 측면에 대해 높은 결과를 보였다.

Table 8.

Efficiency degree of problem solving using computational thinking

Table 9.

Utilization to solve major or general problems

3) 프로젝트를 통한 전공과 IT 융합의 이해 정도

이 교과목에서는 컴퓨팅적 사고에 대한 이론적인 내용 뿐만 아니라 프로그래밍 실습을 통한 소프트웨어 교육까지 함께 이루어지고 있다. 이 과정에서 비전공자들은 IT 계열 교과목에 대한 거부감을 느끼고 있었고 이를 전공과의 융합으로 이끌어 내는 것이 쉽지 않았다[15][16]. 이를 극복하고자 전공과 IT의 융합이라는 주제로 전공과 관련된 상용 어플리케이션 또는 전공과 연결할 수 있는 아이디어를 컴퓨팅적 사고 요소를 기반으로 분석하는 시간을 가졌고 이 과정에서 PBL을 활용하여 진행하였다. 이로써 본 교과목의 목표에 달성하고자 시도하였다. 그 결과 표 10에서 볼 수 있듯이 전공과 IT 융합에 대해서는 교과목 이해도가 52%였다. 이로써 전공과 연결할 수 있는 융합 교육이 문제 해결력, 사고력 향상 효과와 관련이 있음을 확인할 수 있었다[14].

Table 10.

Understanding of convergence between major and IT

4) 컴퓨팅적 사고의 이해를 위한 PBL 활용의 효과성

전공 어플리케이션 분석 및 아이디어를 구성하는 과정에서 PBL을 활용한 프로젝트를 통하여 교과목과 컴퓨팅 사고의 이해 정도에서 표 11와 표 12과 같이 각각 60%와 64%의 긍정적인 답변을 확인하였다. 하지만 문제해결과정을 알고리즘으로 표현하는 효과성에 대해서는 높은 긍정적인 효과를 볼 수 없었다. 이는 컴퓨터 과학에서 사용하는 문제해결 기술 방법이 문장 중심에 익숙한 학생들에게는 여전히 생소하게 받아들여질 수 있다[2]. 따라서 프로젝트 주제를 좀 더 명확히 할 필요와 프로젝트 진행 기간을 늘릴 필요가 있고 실습 역시 일상적인 생활에 깊이 연관 지을 수 있는 예제로 재편성할 필요가 있다[19].

Table 11.

Degree of understanding of the subject through the project

Table 12.

Understanding of computational thinking using project

Table 13.

Effectiveness of Algorithm Expression Method

4-3 성찰일지에 작성된 주관식 응답

설문 결과와 성찰일지를 보면 타 전공에 비해 인문계열 학생들이 전공과 IT를 결합할 수 있는 아이디어를 도출해 내는 것은 어려워보였다. 이는 학습자의 전공 관련성에도 영향이 있음을 알 수 있다. 하지만 컴퓨팅적 사고력을 활용한다는 점에 대해 새로운 도전에 관심을 보였고 그 결과 IT와 전공의 융합부분에 대해 긍정적인 반응을 보였다.

• 응답1) 문제의 패턴을 찾는 것과 추상화라는 것의 개념이 가장 어려웠던 것 같다.
• 응답2) 문제분석, 패턴, 추상화와 같은 컴퓨터의 여러 가지 개념을 전공과 관련시키려고 하는 과정에서 정확한 개념을 파악하기 위해 수업했던 내용을 다시 찾아보는 복습의 계기도 되었던 것 같다.
• 응답3) 전혀 컴퓨터와 관련 없을 것이라 생각한 우리의 전공이 프로그램으로 연결될 수 있다고 생각하니 새로운 경험이었다.
• 응답4) 이번 활동을 통해 인문학을 공부한다고 해서 인문학만 고집하는 편협한 시각보다는 보다 넓은 시각으로 여러 분야를 두루 살필 수 있는 계기가 된 것 같다.
• 응답5) 평소에 불편을 겪고 있었던 문제를 해결할 수 있는 프로그램을 생각해 볼 수 있었다는 점에서 앞으로 컴퓨팅 기술이 나의 전공과 관련된 일에도 충분히 활용될 수 있다는 점을 느꼈다.
• 응답6) 우리가 구상한 이 프로그램이 현실화된다면 나와 같은 고고학을 어려워하는 사람도 좀 더 쉽게 고고학을 공부할 수 있지 않을까 하는 생각이 들었다.
• 응답7) 막상 프로그램을 생각하다보니 행정과 IT의 결합은 필수적이라는 것을 알 수 있었다. 컴퓨팅적 사고의 접근이 실생활에 얼마나 유용한지 깨닫게 되는 유익한 시간이었다.
• 응답8) 프로젝트를 준비하면서 아이디어나 상황을 설정하는 것도 그렇고 준비해야 할 것들이 많아 약간은 고단한 과제라는 생각이 들기도 했다. 하지만 직접 이렇게 준비하고 해나가는 과정을 거쳐서 ‘컴퓨팅적 사고를 통한 문제 해결 과정’을 확실히 내 머릿속에 남긴 것 같다. ‘컴퓨팅적 사고’ 수업을 계기로 일상생활을 하면서 IT와 연관해볼 수 있는 것들에 대해 많이 생각하게 될 것 같다.
• 응답9) 문제를 파악하고 방법을 통해 문제 해결 방식을 도출하는 순서의 큰 틀은 비슷하지만, 그 속에서 서로 다른 현상에서 비슷함을 찾는 패턴 분석, 복잡한 문제를 간단히 나타내는 추상화, 사고의 과정을 도식화하는 알고리즘 등은 힘든 와중 우리에게 신선함을 주었다.