Computational Thinking

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1 Computational Thinking
& Coding 이점숙 / 소프트웨어와 컴퓨팅 사고 Software and Computational Thinking ⓒ생능출판&김대수

2 컴퓨팅 사고의 배경 앨빈 토플러가 주장한 ‘정보화의 물결’이 현실화된 시대 인터넷과 스마트폰을 통해 엄청난 속도로 정보 전달
사물인터넷과 빅데이터의 시대가 머지않아 전개될 것 인공지능에 대한 관심과 연구가 급격히 확대되는 추세 일상적인 사고와는 다른 컴퓨팅 사고에 대한 관심이 급증 다양하고 복잡한 문제해결을 위해 컴퓨팅 사고 능력 필요 4차 산업혁명의 추진을 위한 컴퓨팅 사고의 필요성 커짐

3 컴퓨팅 사고의 출발 1980년 MIT의 파퍼트(Papert) 교수가 처음 사용
파퍼트는 컴퓨터과학자, 수학자, 발달학습 이론의 권위자 2006년 카네기멜런 대학의 지넷 윙(Jeannette M. Wing) 교수 ACM 저널에 ‘컴퓨팅 사고’ 게재 후 큰 관심 불러일으킴 최근 들어 다양한 분야에서 큰 관심과 각광을 받기 시작

4 컴퓨팅 사고에 대한 윙 교수의 주장 ‘컴퓨팅 사고’는 문제해결을 위해 컴퓨터과학자들이 사고하는 방법과 그와 관련된 기본적인 문제해결 기술로부터 출발하였음 키워드 : 컴퓨팅 사고, 컴퓨터, 문제해결 등 윙 교수의 주장 “컴퓨팅 사고는 컴퓨터과학자에게만 적용되는 것이 아니며, 누구에게나 일반적으로 적용되는 사고방식과 기술의 집합으로 배우고 익혀서 사용할 가치가 충분하다”

5 인간의 사고 체계 인간의 사고력, 문자를 통해 후대에 전수, 문명과 기술발전
17세기 파스칼은 “인간은 생각하는 갈대이다.” -> 생각하는 힘 강조 인간의 사고 중 감각적 사고는 인간의 기본적인 사고 경험과 학습적 사고는 지적(知的) 사고 컴퓨팅 사고와 창의적 사고가 겹치면서 상단에 존재

6 사고의 힘(Thinking Power)과 중요성
독일의 철학자 데카르트(Descartes)는 사고의 중요성 강조 “나는 생각한다, 그러므로 존재한다,” IBM의 사훈 ‘Think’, 세계 굴지의 컴퓨터 회사로 성장 MS의 빌 게이츠 회장의 조용히 생각하는 ‘Think Week’ 기간 애플의 스티브 잡스는 생전에 ‘Think Different’를 자주 강조

7 컴퓨팅 사고의 특성과 중요성 컴퓨팅 사고 개념은 원래부터 컴퓨터과학의 중요한 기반을 형성
컴퓨터과학자들이 문제를 해결하는 가장 효율적인 방법, 즉 주어진 문제를 해결할 수 있는 가장 빠르고 정확한 방법을 찾는데 관심을 가져 옴 예) 검색 및 정렬 알고리즘 “시간이나 메모리를 가장 적게 사용하는 최선의 방법” 윙 교수가 ‘컴퓨팅 사고’ 발표 이후 유효성이 널리 알려짐 ‘컴퓨팅 사고’를 통한 문제해결 방법이 다른 분야들에도 폭넓게 적용될 수 있다 -> 컴퓨팅 사고의 중요성 증대

8 컴퓨팅 사고에서 문제해결을 위한 고려사항 문제를 해결했을 경우에 정확한 답을 얻을 수 있는가?
문제를 해결할 수 있는 가장 효율적인 방법인가? 가장 빠르고 논리적인 해결 방법인가? 최소한의 시간과 메모리 등을 사용하여 해결 가능한가? 그 방법이 다른 문제들을 해결하는데도 쓰일 수 있는가?

9 컴퓨팅 사고를 통해 향상시킬 수 있는 능력 복잡한 것을 자신감 있게 다루는 능력 어려운 문제들을 지속적으로 다루는 능력
애매한 것을 인내심을 가지고 다루는 능력 열린(open-minded) 문제를 다루는 능력 문제해결을 위해 다른 사람들과 협력하는 능력

10 컴퓨팅 사고와 코딩 교육에 대한 관심 정부를 비롯한 많은 관계자들이 코딩 교육에 관심
코딩 교육은 미래 세대에게 제공해야 할 기본적인 교육 소프트웨어 교육의 목적은 전문 프로그래머의 육성은 아님 컴퓨팅 사고를 갖춘 많은 인재들을 양성하는데 초점 목표는 정해졌으나 구체적 실천방안은 아직까지 미흡한 편

11 컴퓨팅 사고의 7단계 모델

12 컴퓨팅 사고의 7단계 모델 [1] 문제 분석(Analysis) 단계 - 주어진 문제나 시스템에 대한 논리적 분석을 통하여 핵심 사항들을 구체적으로 점검하고 분석 [2] 데이터 수집과 표현(Data Collection & Representation) 단계 - 문제해결과 관련된 정보들을 컴퓨터를 통하여 수집하며, - 데이터를 적절한 그래프, 차트, 영상 등의 형태로 표현 [3] 분해(Decomposition) 단계 - 복잡한 문제를 보다 쉽게 다룰 수 있도록 여러 개의 작은 부분들로 쪼개어 분해

13 컴퓨팅 사고의 7단계 모델 [4] 패턴인식(Pattern Recognition) 단계 - 문제로부터 유사성과 패턴들을 발견 - 문제 내에서의 패턴, 경향, 규칙성 등을 관찰하여 인식 [5] 추상화(Abstraction) 단계 - 문제에서 필요 없는 부분들을 걸러냄 - 꼭 필요한 것만을 분리해내어 집중하는 과정 - 복잡한 문제나 아이디어를 단순화 - 핵심적인 개념에 초점을 맞추어 일반적인 원리를 찾아냄

14 컴퓨팅 사고의 7단계 모델 [6] 알고리즘(Algorithm) 단계 - 문제를 해결하는 일련의 논리적인 지시서 작성
- 문제에 대한 단계적인 해결책, 설명, 지시 사항들을 설계 [7] 평가(Evaluation) 단계 - 알고리즘의 정확성, 해답의 적절성, 효율성 등을 최종 점검 - 평가 완료 후에는 알고리즘을 기반으로 코딩으로 이어짐 - 최종적으로 컴퓨터를 작동시켜 원하는 결과 도출

15 컴퓨팅 사고의 7단계 모델

16 영상 보기 “4차 산업혁명은 어떤 인재를 원하는가”
1. 2. koreaba.com "4차 산업혁명 인재“ 검색 3. KBS 홈페이지 이용하여 2016년 11월 11일 프로그램 명견만리

17 코딩(coding)?

18 사람

19 컴퓨터의 겉

20 컴퓨터의 속

21 컴퓨터의 동작 CPU를 중심으로 한 자료 신호와 명령 신호의 흐름

22 코드(code) – 기억장치 속에 코드 컴퓨터가 수행할 일의 절차들, 즉 프로그램을 기록하기 위해 사용하는 기호

23 코딩(coding)? 코드들을 이용해서 프로그램을 작성하는 것 즉 프로그래밍(programming)하는 것

24 코딩을 위한 도구 컴퓨터 언어 스크래치 Scratch 우리가 사용할 코딩 도구 C, C++, C# Java, MFC
Visual Basic Scratch 등 우리가 사용할 코딩 도구

25 참고하세요

26 컴퓨팅 사고의 핵심 요소들에 대한 이해 분해 의미: 주어진 문제를 여러 개의 작은 크기나 과정들로 나눔
① 미술 : 그림을 그리기 전에 작은 작업들로 분해하여 단계적 완성

27 (1) 분해 - 미술, 문학, 앱 만들기(계속) ② 문학 - 한 편의 시를 분석할 경우 다양한 영역으로 분해하여 분석 - 시를 구조, 음율, 이미지, 어조, 의미 등의 영역으로 분석

28 (1) 분해 - 미술, 문학, 앱 만들기(계속) ③ 앱(App) 만들기 - 앱 만들기는 복잡한 문제로서 여러 가지 상황의 고려가 필요 - 여러 개의 작은 일들로 분해하여 명확하고 효율적으로 해결 - 여러 사람들이 분해된 일을 나누어 병렬로 수행 가능 예) 각 팀원들에게 그래픽, 오디오나 테스트 부분 등을 할당

29 (1) 분해 - 미술, 문학, 앱 만들기(계속) ③ 앱(App) 만들기(계속) 다음과 같이 여러 가지 작은 문제들로 분해한 후 해결 - 만들고자 하는 앱의 종류는 무엇인가? - 앱의 핵심 기능은 무엇인가? - 어떤 형태의 앱인가? - 앱을 사용할 주된 대상은 누구인가? - 앱을 만들기 위해 어떤 소프트웨어를 사용할까? - 앱을 어떤 방법으로 테스트할 것인가? - 앱을 출시하여 어떤 방법으로 수익을 올릴까? 등

30 (2) 패턴인식 - 경제학, 수열(계속) ① 경제학 - 주식거래에서의 오르고 내리는 패턴을 발견하여 실제 투자에 반영

31 (2) 패턴인식 - 경제학, 수열(계속) ② 일정한 규칙을 통한 패턴인식의 예
[예제 5.1] 패턴인식을 통하여 [5단계]에 올 조약돌의 개수를 알아보자. (풀이) 조약돌의 개수가 일정하게 커지는 패턴의 변화에 주목 조약돌의 개수는 차례로 1, 3, 6, 10 규칙을 찾으면 2, 3, 4, 5 등 차이가 1씩 더 커지는 패턴인식 따라서 [5단계]는 10＋5＝15개

32 (3) 추상화 - 화학, 생물, 도형 의미: 패턴과 경향을 규칙, 원리, 일반화, 통찰력을 통해 추상화 ① 화학
- 서로 다른 물질들의 화학적 결합과 상호작용의 규칙을 결정 - 일정한 규칙을 찾아내는 것도 추상화에 속함

33 (3) 추상화 - 화학, 생물, 도형(계속) ② 생물학 - 멘델(Mendel)의 강낭콩 실험으로 멘델의 법칙을 밝혀낸 원리
- 유전자의 우성과 열성의 3:1 비율과 9:3:3:1 비율 - 현상으로부터 일정한 규칙을 일반화하는 것도 추상화의 예

34 (3) 추상화 - 화학, 생물, 도형(계속) ③ 특징추출을 통한 추상화의 예
- 주어진 패턴에서 공통된 특징을 추출해내는 능력도 추상화 [예제 5.2] 특징추출을 통해 서로 다른 한 가지를 찾아내고, 그 이유를 밝히시오. (풀이) (2)번을 제외한 세 도형들은 면의 개수가 1개인 특징을 추출해낼 수 있다. 따라서 면의 개수가 2개인 (2)번이 정답

35 (4) 알고리즘 - 요리, 게임, 면적 의미: 문제해결이나 처리 과정에서의 순서를 단계적으로 서술 ① 요리
- 순서에 입각하여 단계적으로 서술하는 것이 알고리즘 - 어떤 종류의 음식을 만드는 요리법이 요리 알고리즘 - 레시피(recipe)가 요리의 질을 좌우하는 결정적 요소

36 (4) 알고리즘 - 요리, 게임, 면적(계속) ② 게임 - 게임에서 알고리즘의 적용은 매우 중요
- 게임에서 목표지점까지 도달하기 위한 과정을 차례로 표현 - 출발에서 목표까지의 효율적인 접근 방법과 과정

37 (4) 알고리즘 - 요리, 게임, 면적(계속) ③ 삼각형의 면적 구하기 [예제 5.3] 삼각형의 면적을 구하는 알고리즘
(풀이) 4단계를 차례로 거치면 바로 삼각형의 면적을 구하는 알고리즘