"데이터 구조 및 알고리즘 수업에서 실제 삶과 관련될 수 있다는 인식: 비전공자를 위한 정의 중심 수업의 태도와 기대"

Core Concepts

이 수업은 학생들의 컴퓨팅 자신감과 소속감을 높이는 데 도움이 되었지만, 여성, 비이진자 및 남성이 아닌 학생들은 여전히 남성 학생들에 비해 낮은 자신감과 소속감을 보고했다. 또한 학생들은 프로그래밍 실습과 기술 면접 준비에 대한 요구사항을 가지고 있었지만, 정의 중심 접근법에 대해서도 대체로 긍정적인 반응을 보였다.

Abstract

이 연구는 정의 중심 데이터 구조 및 알고리즘 수업을 수강한 대학생들의 태도와 기대를 조사했다.
학생들의 컴퓨팅 자신감, 컴퓨팅에 대한 인식, 소속감이 수업 전후로 어떻게 변화했는지 분석했다. 전체적으로 학생들의 자신감과 소속감이 유의미하게 증가했지만, 여성, 비이진자 및 남성이 아닌 학생들은 여전히 남성 학생들에 비해 낮은 수준을 보였다. 인종별로는 차이가 없었다.
학생들의 수업 경험과 기대에 대한 자유 응답 분석 결과, 대부분의 학생들이 긍정적인 반응을 보였고 정의 중심 접근법을 높이 평가했다. 하지만 일부 학생들은 프로그래밍 실습과 기술 면접 준비에 대한 요구사항을 가지고 있었다.
이 결과를 바탕으로 향후 정의 중심 데이터 구조 및 알고리즘 수업 설계에 대한 시사점을 제시했다. 특히 기술 면접 준비와 같은 학생들의 요구사항을 어떻게 충족시킬 수 있을지, 그리고 정의 중심 접근법과 전문적 준비 사이의 균형을 어떻게 유지할 수 있을지에 대해 논의했다.

Stats

"이 수업을 통해 LeetCode 문제를 혼자 해결할 수 있게 되었고 알고리즘을 설계하는 방법을 알게 되었습니다."
"이 수업에서 배운 개념들이 서로 연결되어 있다는 것을 알게 되었습니다."

Quotes

"이 수업을 통해 프로그래밍이 단순히 효율성을 최대화하는 것이 아니라 사회에 미치는 영향을 고려해야 한다는 것을 배웠습니다."
"이 수업에서는 내 관심사인 헬스 정보학 분야에 데이터 구조와 알고리즘을 적용할 수 있는 방법을 배웠습니다."

Key Insights Distilled From

"It Can Relate to Real Lives"

by Anna Batra,I... at arxiv.org 03-19-2024

https://arxiv.org/pdf/2312.12620.pdf

Deeper Inquiries

정의 중심 접근법을 다른 컴퓨팅 교과목에 어떻게 적용할 수 있을까?

정의 중심 접근법은 학생들이 세계를 이해하고 자신의 위치를 찾아내며 원하는 변화를 이끌어내는 데 교육이 어떻게 도움이 될 수 있는지 강조하는 방법론입니다. 이러한 방법론을 다른 컴퓨팅 교과목에 적용하기 위해서는 먼저 각 교과목의 목표와 내용을 분석하여 어떤 부분이 정의 중심적인 요소를 통합할 수 있는지 확인해야 합니다.
예를 들어, 프로그래밍 교육에서는 학생들에게 코드를 작성하는 기술뿐만 아니라 윤리적 책임과 사회적 영향에 대한 이해를 강조할 수 있습니다. 데이터 과학이나 인공지능 교육에서는 알고리즘 설계 과정에서 편향성과 공정성에 대한 고려를 강조할 수 있습니다. 이를 통해 학생들은 기술적 역량뿐만 아니라 사회적 책임감을 함께 갖추는 방향으로 교육이 진행될 수 있습니다.

기술 면접 준비와 정의 중심 접근법 사이의 긍정적인 상호작용은 어떻게 만들어낼 수 있을까?

기술 면접 준비와 정의 중심 접근법은 상호 보완적인 요소를 갖고 있습니다. 기술 면접은 주로 기술적 문제 해결 능력을 평가하는 과정이지만, 정의 중심 접근법은 학생들에게 윤리적 고려와 사회적 영향을 강조합니다. 이 두 가지를 효과적으로 결합하기 위해서는 다음과 같은 방법을 고려할 수 있습니다.

기술 면접 준비 과정에서 윤리적 문제 해결 능력 강화: 학생들에게 기술적 문제 해결 능력뿐만 아니라 윤리적 측면에서의 접근 방법을 강조하여 기술 면접에서 윤리적 문제에 대한 태도와 해결 능력을 함께 갖출 수 있도록 지도합니다.

프로젝트 및 과제에서 사회적 영향 고려: 학생들이 프로젝트나 과제를 수행할 때 사회적 문제에 대한 고려 사항을 포함시키고, 이를 통해 기술적 솔루션의 사회적 영향을 고려하도록 유도합니다.

윤리적 논의 및 케이스 스터디 도입: 수업 내에서 윤리적 논의나 사례 연구를 통해 학생들이 기술적 결정이 사회에 미치는 영향을 심도 있게 이해하고 논의할 수 있도록 유도합니다.

이러한 방법을 통해 학생들은 기술 면접 준비 과정에서 뿐만 아니라 실무에서도 윤리적이고 사회적으로 책임 있는 전문가로 성장할 수 있습니다.

이 수업에서 다루지 않은 어떤 사회적 이슈들이 데이터 구조 및 알고리즘 설계에 중요한 영향을 미칠 수 있을까?

이 수업에서 다루지 않은 사회적 이슈 중 하나는 데이터의 편향성과 공정성 문제입니다. 데이터 구조 및 알고리즘 설계는 데이터를 기반으로 이루어지기 때문에 데이터의 품질과 공정성은 매우 중요합니다.
예를 들어, 특정 그룹에 대한 편향된 데이터를 사용하거나 공정하지 않은 데이터 수집 방법을 사용할 경우, 알고리즘의 결과도 편향될 수 있습니다. 이는 인공지능 시스템에서 흔히 발생하는 문제로, 이를 해결하기 위해서는 데이터 수집과 가공 과정에서 공정성을 고려하는 것이 필요합니다.
또한, 개인정보 보호와 데이터 보안 문제도 데이터 구조 및 알고리즘 설계에 중요한 영향을 미칠 수 있습니다. 학생들이 이러한 사회적 이슈들을 인식하고 고려하면서 데이터 구조와 알고리즘을 설계하는 것은 보다 윤리적이고 사회적으로 책임 있는 기술 전문가로 성장하는 데 도움이 될 것입니다.