데이터 모델링 교육 효과 비교 연구

초록

세 개 강좌의 교육 방식(시험 문제 풀이 vs. 교재 활용)과 과제량 차이를 두고 데이터 모델링 개념 습득 성과를 비교하였다. 과제 수를 늘리고 교재를 활용한 강좌가 시험 점수에서 유의하게 높은 결과를 보였다.

상세 요약

본 연구는 데이터 모델링이라는 핵심 전산학 과목의 교육 효과를 정량적으로 평가하고자 세 개의 강좌를 대상으로 실험 설계를 적용하였다. 첫 번째와 두 번째 강좌는 모두 시험 문제 풀이를 중심으로 학습했으나, 두 번째 강좌는 첫 번째 강좌 대비 과제 수를 2.5배로 늘렸다. 세 번째 강좌는 인쇄된 연습 교재를 사용해 과제를 수행하도록 하였으며, 과제 수는 첫 번째 강좌와 동일하게 유지하였다. 연구자는 각 강좌의 최종 시험 점수를 주요 성과 지표로 삼아, 과제 양과 학습 도구(시험 문제 vs. 교재)의 차이가 학습 성과에 미치는 영향을 통계적으로 검증하였다. 분석에는 일원배치 분산분석(ANOVA)과 사후 검정(Tukey HSD)을 활용해 세 집단 간 평균 차이가 통계적으로 유의한지를 확인하였다. 결과는 두 번째 강좌와 세 번째 강좌 모두 첫 번째 강좌에 비해 평균 점수가 유의하게 높았으며, 특히 교재를 활용한 세 번째 강좌가 가장 큰 향상을 보였다. 이는 과제 양의 증가가 학습 효과를 촉진함과 동시에, 교재 기반의 자기주도 학습이 개념 이해를 심화시킬 수 있음을 시사한다. 그러나 연구는 표본 크기와 강좌별 학생들의 사전 지식 수준 차이를 충분히 통제하지 못했으며, 장기적인 학습 유지 효과에 대한 추적이 부족하다는 한계가 있다. 향후 연구에서는 무작위 배정 실험과 장기 추적 조사를 통해 교육 개입의 인과관계를 보다 명확히 규명할 필요가 있다.