Earticle

본 논문에서는 코딩 학습 중 학습자의 인지 부하 감소를 목적으로 자연어 처리 모델을 이용하여 전이학습 및 미세조정을 통해 블록 프로그래밍 환경에서 이미 이루어진 학습자의 블록을 학습하여 학습자에게 다음 단계에서 선택가능한 블록을 생성하고 추천해주는 머신러닝 기반 블록 코드 생성 및 추천 모델을 개발하였다. 모델 개발을 위해 훈련용 데이터셋은 블록 프로그래밍 언어인 ‘엔트리’ 사이트의 인기 프로젝트 50개의 블록 코드를 전 처리하여 제작하였으며, 훈련 데이터셋과 검증 데이터셋 및 테스트 데이터셋으로 나누어 LSTM, Seq2Seq, GPT-2 모델을 기반으로 블록 코드를 생성하는 모델을 개발하였다. 개발된 모델의 성능 평가 결과, GPT-2가 LSTM과 Seq2Seq 모델보다 문장의 유사도를 측정하는 BLEU와 ROUGE 지표에서 더 높은 성능을 보였다. GPT-2 모델을 통해 실제 생성된 데이터를 확인한 결과 블록의 개수가 1개 또는 17개인 경우를 제외하면 BLEU와 ROUGE 점수에서 비교적 유사한 성능을 내는 것을 알 수 있었다.

In this paper, we develop a machine learning based block code generation and recommendation model for the purpose of reducing cognitive load of learners during coding education that learns the learners block that has been made in the block programming environment using natural processing model and fine-tuning and then gen­erates and recommends the selectable blocks for the next step. To develop the model, the training dataset was produced by pre-processing 50 block codes that were on the popular block programming language web site ‘Entry’. Also, after dividing the pre-processed blocks into training dataset, verification dataset and test dataset, we developed a model that generates block codes based on LSTM, Seq2Seq, and GPT-2 model. In the results of the performance evaluation of the developed model, GPT-2 showed a higher performance than the LSTM and Seq2Seq model in the BLEU and ROUGE scores which measure sentence similarity. The data results generated through the GPT-2 model, show that the performance was relatively similar in the BLEU and ROUGE scores ex­cept for the case where the number of blocks was 1 or 17.

본 연구는 대학 신입생을 대상으로 한 파이썬 입문 강의에서 블록 기반, 텍스트 기반, 혼합형 교수법의 효과성을 조사하였다. 60명의 학생이 세 그룹으로 무작위 배정되어 각기 다른 교수법을 13주간 적용받았다. 학습 성과, 문제 해결 능력, 학생 태도는 시험, 코딩 연습, 설문 조사 및 인터뷰를 통해 평가되었다. 결과적으로 모든 그룹에서 유의미한 향상이 나타났으며, 혼합형 교수법을 적용한 그룹이 가장 높은 사후 평가 점수(81.2점)와 최종 프로젝트에서 최고 성과(평균 89.3점)를 기록하였다. 혼합형 교수법은 블록 기반 프로그래밍의 접근성과 텍스트 기반 코딩의 심층성을 효과적으로 결합하여, 시각적 표현에서 텍스트 표현으로의 점진적인 전환을 통해 학습을 단계적으로 지원하였다. 이 접근법은 다양한 학습자의 요구를 충족시키면서도 고급 프로그래밍 기술 습득을 준비하도록 설계되었다. 혼합형 그룹의 학생들은 자신감, 즐거움, 몰입감에서 가장 큰 향상을 보고하였다. 연구 결과는 혼합형 교수법이 개념적 이해, 코딩 숙련도 및 학습 만족도를 증진하는 데 가장 효과적임을 강조하고 있다.

This study investigates the effectiveness of block-based, text-based, and hybrid instructional approaches in introductory Python courses for community college freshmen. Sixty students were randomly assigned to three groups, each following a distinct instructional method over a 13-week semester. Learning outcomes, problem-solving skills, and student attitudes were evaluated using exams, coding exercises, surveys, and interviews. The results revealed significant improvements across all groups, with the hybrid approach achieving the highest post-test scores (81.2 points) and the best project performance(average of 89.3 points in the final project). The hybrid method effectively combined the accessibility of block-based programming with the depth of text-based coding, employing a gradual transition from visual to textual representations. This approach scaffolded learning, addressing the needs of diverse learners while equipping them with advanced programming skills. Students in the hybrid group reported the greatest improvements in confidence, enjoyment, and engagement. The findings underscore the hybrid approach as the most effective for promoting conceptual understanding, coding proficiency, and overall satisfaction among diverse learners.

본 연구는 2022 개정 교육과정 교과서를 기반으로 블록 프로그래밍 자동 채점 및 피드백 시스템을 설계하고 예비 교원을 대상으로 사용성 및 학습 효과를 평가하였다. 요구 분석 결과, 교사들은 학습자 간 수준 차이로 인한 개별화 지도와 학습자의 오류에 대한 피드백 제공에 어려움을 느끼고 있었다. 이에 본 연구에서는 학습 데이터 수집, 정답 코드 기반 자동 채점 및 피드백 제공, 교수자용 대시보드 제공을 설계 원리로 설정하였다. 사용성 평가 결과, 전체 문항 평균 4.29점으로 응답자들은 시스템이 학습하기 쉽고 사용이 편리하다고 응답하였다. 또한 개선된 시스템을 적용한 수업에서 엔트리 스터디 모드 기반 수업과 비교하여 예비 교원의 프로그래밍 자기효능감이 유의미하게 향상되었다. 본 시스템은 블록 프로그래밍 수업에서 교사의 평가 부담을 낮추고 과정 중심의 개별화 피드백을 지원한다는 의의가 있다. 그러나 소규모 예비 교원 표본을 대상으로 한 예비 연구로서 한계를 갖는다. 향후 연구에서는 충분한 표본을 확보하고 실제 초등학교 현장에 적용하여 학습 효과를 실질적으로 검증할 필요가 있다.

This study designed an automatic grading and feedback system for block-based programming based on the 2022 Revised National Curriculum, and evaluated its usability and learning effects with pre-service teachers. A needs analysis found that teachers had difficulty providing individualized instruction and timely feedback due to varying learner levels. The system was built on three design principles: learning data collection, reference code-based automatic grading and feedback, and an instructor dashboard. Usability evaluation yielded a mean score of 4.29, with respondents rating the system as easy to learn and use. Pre-service teachers who used the improved system showed a statistically significant gain in programming self-efficacy compared to those using Entry's built-in study mode. The system reduces teachers' assessment burden and supports individualized feedback in block-based programming instruction. As a preliminary study with a small sample, future research should validate learning effects with a larger sample in actual elementary school settings.

2015 개정 교육과정에서 초등학교 실과, 중학교 정보의 필수화에 따라 국립특수교육원에서는 장애 학생을 위 한 소프트웨어 교과서를 개발하여 보급하였다. 교육 기회 형평성의 관점에서 제공된 교과서이지만, 시각장애 학 생을 대상으로 한 프로그래밍 교육에 관한 내용은 미비하였다. 이에 본 연구는 시각장애 학생을 대상으로 프로 그래밍 교육의 효과를 확인하고, 향후 프로그래밍 교육의 방향성을 제공하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달 성을 위해 초등학교 6학년 시각장애 학생을 대상으로 프로그래밍 수업을 진행하였다. 로봇과 연동한 블록 기반 프로그래밍 도구인 Blocks4All을 활용한 연구 결과, 학생의 수업 참여도는 적극적이었으며, 프로그래밍 유용성, 흥미도, 자신감 등이 높게 나타났다. 본 연구는 시각장애 학생을 대상으로 한 프로그래밍 교육의 가능성을 확인 했다는 데 의의가 있다.

The National Institute of Special Education developed and distributed software textbooks for disabled students according to the necessity of practical course in elementary school and information in middle school in the 2015 revised curriculum. It is a textbook provided from the perspective of education opportunity equity but the content of programming education for visually impaired students was insufficient. Therefore this study was conducted for the purpose of confirming the effectiveness of programming education for visual impaired students and providing the direction of future programming education. In order to achieve the purpose, programming classes were conducted for blind students in the 6th grade of elementary school. As a result of a study using “Blocks4All”, a block-based programming tool with robots, students participated in classes actively and efficacy, intrest, and usefulness of programming are high. This study is meaningful in that it confirmed the possibility of programming education for visually impaired students.

본 연구에서는 블록 프로그래밍 언어인 엔트리를 활용하여 묘사적 글쓰기 활동을 교육대학교 1학년 학생을 대상 으로 약 1개월 간 강의를 진행하고, 학생들의 글쓰기 인식과 태도, 묘사하기 능력, 컴퓨팅사고력, 학습자 역량 등 교 육적 효과가 어떠한지를 분석하였다. 그 결과, 엔트리를 활용한 묘사적 글쓰기 활동이 학생들의 쓰기 인식과 태도 변화에는 영향을 미치지 못하였지만, 묘사적 글쓰기 방법을 구체적으로 알게 되었고, 묘사 대상을 시선에 따라 묘사 하는 능력이 향상된 것으로 나타났으며, 컴퓨팅사고력과 비판적 사고력이 향상된 것으로 나타났다. 이러한 연구 결 과를 토대로 향후 프로그래밍 언어를 활용한 다양한 글쓰기 교육과 그에 따른 연구가 지속될 수 있기를 기대한다.

To determine the educational effects of writing to describe using Entry, block-based programming language, we instructed first year students at the national university of education on these activities for four weeks and analyzed the changes in their writing perception and attitude, ability of descriptive writing, computational thinking and learner’s competencies. As a result, writing to describe using Entry did not affect students' writing perception and attitude change. However, the experimented students who wrote to describe using Entry became acquainted with the way of writing to describe, and improved their ability to describe objects. In addition, the computational thinking and critical thinking improved. Based on these results, it is hopped to be used as a basic material for expanding the education of descriptive writing using programming languages.

최근 SW 교육의 관심이 증대되고 프로그래밍 교육이 대학 학부교육의 주요한 부분으로 인식되고 있다. 특히 프로그래밍 입문 도구로서 블록 기반 프로그래밍 도구가 널리 사용되고 있으며 프로그래밍 입문자에게 기존 프로그래밍 언어와 비교하여 매우 다양한 장점들을 제공하고 있다. 한편 블록기반 프로그래밍 도구로 작성된 코드가 스크립트 언어일 경우 스크립트의 품질과 수준을 정교하게 측정하기 위해서는 상당한 노력을 기울어야 한다. 따라서 블록기반 프로그래밍 코드의 품질측정과 관련된 대부분의 연구는 단순히 프로그래밍 개념과 연관된 블록의 사용개수를 정량화하여 스크립트의 수준을 평가하고 있다. 그 결과 기존연구의 기법으로는 취약수준을 측정하거나 스크립트에 명시되지 않는 프로그래밍 개념에 대한 평가가 어렵다. 본 연구는 블록기반 프로그래밍 스크립트의 품질측정 및 취약수준 분석이 가능한 프레임워크를 제안한다. 프레임워크에서는 블록기반 프로그래밍 언어들이 내포한 다양한 프로그래밍 개념을 구조화한 평가 매트릭스를 구축하고 동 지표를 기반으로 스크립트의 품질 측정과 항목별 취약점 개선에 따른 수준향상 모델을 제안함으로써 개인별 수준진단 및 향후 개선 가능한 목표수준을 예측할 수 있도록 하였다.

It is the latest fashion of interesting with software education in public school environment and also consider as high priority issue of curriculum for college freshman with programming 101 course. The block-based programming tool is used widely for the beginner and provides several positive features compare than text-based programming language tools. To measure quality of programming code elaborately which is based script language, it is need to very tough manual process. As a result the previously research related with evaluation of block-based script code has been focused very simple methods in which normalize the number of blocks used which is related with programming concept. In such cases in this, it is difficult to measure structural vulnerability of script code and implicit programming concept which doesn’t expose. In this research, the frameworks proposed which enable to measure and evaluate quality of code script of block-based programming tools and also provides method to find of vulnerability of script code. In this framework, the quality metrics is constructed to structuralize implicit programming concept and then developed the quality measure and vulnerability model of script to improve level of programming. Consequently, the proposed method enable to check of level of programming and predict the heuristic target level.

예비교사들이 프로그래밍 수업에서 겪는 다양한 어려움을 해결하기 위해서 팀 기반의 프로그래밍 방법이 많 이 적용되고 있다. 그들에게 필요한 효율적인 협업 전략을 마련하기 위해서는 학습자의 프로그래밍 역량에 미치 는 다양한 협업요인들을 분석해야 할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 학습자들의 협업 요인들을 크게 개인 역량과 팀 역량으로 구분하여 설문조사를 실시하고 학습자들의 프로그래밍 역량과의 관계를 분석하였다. 검증결 과 프로그램 설계역량에는 학습자 개인역량 모든 요소와 자료공유 기술과 같은 협업에 필요한 기술인 팀 테크닉 및 팀 협력도 등에서 유의미한 결과를 보였다. 그리고 프로그램 구현역량에는 개인의 학습이해도, 팀 협력도가 영향을 주는 것으로 분석되었다. 또한 팀 테크닉이 상대적으로 높은 그룹이 프로그래밍 역량과 흥미도 및 만족 도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 이에 예비교사들에게 실질적으로 필요한 협업 전략을 프로그래밍 과정에 따라 개인역량 및 팀 역량과 관련된 유의미한 요소들을 연계하여 제시하였다.

Team-based programming methods are widely applied to solve various difficulties that pre-service teachers experience in the programming lessons. To prepare effective collaboration strategies necessary for them, it is necessary to analyze various collaborative factors that affect learners' programming competencies. Therefore, in this article, a questionnaire survey was conducted by dividing learners' collaboration factors into individual and team competencies, and the relationship between learners' programming competencies was analyzed. As a result of the verification, the program design competency showed significant results in all elements of the learner's personal competency, team techniques such as data sharing skills necessary for collaboration, and team collaboration. It was analyzed that an individual's understanding of learning and team collaboration influenced the program implementation competency. In addition, the group with relatively high team technique showed significant differences in programming competence, interest, and satisfaction. Accordingly, by linking meaningful factors related to individual and team competencies according to the programming process, a collaborative strategy practically necessary for pre-service teachers was suggested.

프로그래밍 교육은 컴퓨팅 사고력과 문제해결력을 기르는 것을 목표로 하며 이를 위해 블록 프로그래밍 언어 를 활용한 프로그래밍 교육이 진행되고 있다. 프로그래밍 교육 방법 중 디버깅 기반 교육은 작성하는 코드에 대 해 파악하고 스스로 수정하며 논리적 사고력과 문제해결력 향상을 위한 교육 방법으로 사용할 수 있다. 효과적 인 디버깅 기반 교육을 위해서는 오류가 포함된 프로그램을 생성하는 것이 중요하며 뮤테이션 연산자는 적합한 접근법이 될 수 있다. 하지만 뮤테이션 연산자를 적용해 오류가 포함된 뮤턴트를 생성할 때 equivalent mutant 와 같은 문제점들이 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 이전 연구에서 제안한 뮤테이션 연산자를 바탕으로 오 류를 생성하기 위한 사전/사후 조건을 분석하여 제시하고자 한다. 이를 통해 프로그래밍 교육에서 효과적으로 오류가 포함된 문제를 생성하고 이를 바탕으로 교육에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.

Programming education aims to improve computational thinking and problem-solving skills. Block programming language is one of the mainly used method for education. Debugging-based programming education can be used as a method to enhance logical thinking and problem-solving skills by increasing understanding of codes and modifying them. For this, generating mutants which are modified programs from original programs including inserted errors, is a crucial activities. Mutation operators can be a suitable approach for generating mutants. However, there also have a equivalent mutant problem. This paper aims to analyze and propose pre/post-conditions for generating errors based on the mutation operator suggested in previous research. This is expected to enable the effective generation of error-containing problems in programming education and their utilization for teaching purposes.

현재 프로그래밍 교육은 문제해결력을 향상하기 위한 교육으로 프로그래밍과 같은 다양한 방법을 통해 진행되 며 오류가 포함된 프로그램으로부터 오류를 탐지하고 수정하는 디버깅 기반의 교육 방법 또한 논리적 사고력과 문제해결력을 향상하는 중요한 방법이다. 디버깅을 활용한 교육을 위해서는 오류가 포함된 프로그램을 생성하는 것이 중요하지만, 기존 연구들에서는 학생들의 프로그래밍 단계에서 발생할 수 있는 오류 분석에 치중하는 등 교 육용 블록 프로그래밍의 오류 생성에 관련된 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 디버깅 기반 프로그래밍 교 육을 위해 블록 기반의 교육용 프로그래밍 언어에서 오류가 포함된 프로그램을 생성해 디버깅 교육을 효과적으로 지원하기 위한 뮤테이션 연산자를 제안한다. 제안하는 뮤테이션 연산자는 문헌 연구 등을 통해 기존 프로그래밍 언어에서 사용된 뮤테이션 연산자와 자주 발생하는 오류 유형을 분석하여 블록 프로그래밍 언어에 적용할 수 있 도록 오브젝트/스프라이트 수준과 블록 수준에서 각각 12개와 16개로 제안한다. 또한 본 논문에서는 사례 연구를 통해 제안된 뮤테이션 연산자가 오류가 포함된 프로그램을 체계적으로 생성할 수 있음을 확인하였다.

Currently, programming education is delivered through various methods including programming to enhance problem- solving skills. Among these methods, a debugging based approach in which errors in faulty programs are detected and corrected, is also an useful and important means of improving logical reasoning and problem-solving abilities. Generating programs that contain errors is crucial for effective debugging-based instruction, existing studies has mainly focused on analyzing errors which occur during programming, and there is relatively little research on generating errors in educational block programming languages. In this paper, we propose mutation operators for educational block programming language to effectively support debugging by generating programs with errors. We analyzed mutation operators used in conventional programming languages and identified occurring error types, subsequently defining a set of mutation operators applicable to block-based programming languages. The proposed mutation operators are organized into two groups which consist of 12 and 16 operators respectively. We also performed a case study to demonstrate that the proposed mutation operators can systematically generate programs containing errors.

인공지능이 우리 생활의 다양한 곳에 사용되기 시작하였으며, 최근 그 영역 또한 점차 확대되고 있다. 하지만 인 공지능에 대한 교육이 초등학생을 대상으로 이루어지고 있지 않기 때문에 학생들이 인공지능 기술에 대해 어렵게 인식하는 경향이 있다. 이에 본 논문에서는 교육용 프로그래밍 언어와 인공지능 교육 방법을 고찰하고, 인공지능에 대한 교육을 실시함으로써 학생들의 인공지능 기술에 대한 태도의 변화를 살펴보았다. 이를 위해 학생들의 수준에 적절한 블록형 프로그래밍 언어 기반 인공지능 기술에 대한 교육을 실시하였다. 그리고 학생들의 인공지능 기술에 대한 태도를 단일집단 사전사후 검사를 통해 태도의 변화를 살펴보았다. 그 결과 인공지능에 대한 흥미, 인공지능 기술에 대한 접근 가능성, 학교에서 인공지능 기술에 대한 교육의 필요성에 있어 유의미한 향상을 가져왔다.

Artificial intelligence has begun to be used in various parts of our lives, and recently its sphere has been expanding. However, students tend to find it difficult to recognize artificial intelligence technology because education on artificial intelligence is not being conducted on elementary school students. This paper examined the teaching programming language and artificial intelligence teaching methods, and looked at the changes in students' attitudes toward artificial intelligence technology by conducting education on artificial intelligence. To this end, education on block-type programming language-based artificial intelligence technology was provided to students' level. And we looked at students' attitudes toward artificial intelligence technology through a single group pre-postmortem. As a result, it brought about significant improvements in interest in artificial intelligence, possible access to artificial intelligence technology and the need for education on artificial intelligence technology in schools.

The block-based programming tool is used widely for the beginner and provides several positive features compare than text-based programming language tools. To measure quality of programming code elaborately which is based script language, it is need to very tough manual process. As a result the previously research related with evaluation of block-based script code has been focused very simple methods in which normalize the number of blocks used which is related with programming concept. This study proposes the framework that can measure the quality of block-based programming script, and can analyze the level of vulnerability. At the framework, the quality metric conceptualize various programming concepts contained in block-based programming languages. In this framework, the quality metrics is constructed to structuralize implicit programming concept and then developed the quality measure and vulnerability model of script to improve level of programming. Consequently, the proposed methods enable to check of level of programming and predict the heuristic target level. The proposed method in this study was applied to the scripts derived from the scratch programming classes in Universities of Education during the last 7 years, so as to confirm the differentiation from the preceding evaluation model and studies and to verify the usefulness and superiority of the proposed model.

인공지능 교육 프로그래밍 학습과정에서 발생되는 초보자들의 어려움을 해소하기 위해 다양한 오류들과 해결 방법을 유형화하여 분석할 필요가 있다. 따라서 연구에서는 AI교육 영역을 데이터분석, AI활용 및 AI모델 3가지 영역으로 분류하고 이에 따른 프로그래밍 과정에서 겪는 어려움과 해결 방법 유형을 분석하였다. 연구 결과 알고리즘 생성은 전체 영역의 공통적 영향 요인이며 데이터분석, AI활용 및 AI모델 영역으로 갈수록 다양한 요인들이 작용하였다. 학습자 수준에 따른 오류 해결 방법은 상위 수준은 강의 공유문서, 인터넷 검색을 선택하였으나 하위 수준은 팀원이나 교수에게 질문, 강의 공유문서 및 인터넷 검색 등 보다 다양한 방법들이 필요하였다. 또한 예비교사들은 블록 기반 AI 프로그래밍에서 오류 원인 찾기, AI 인식과 이벤트 처리 등의 해결에 어려움을 느끼는 것으로 나타났다. 따라서 연구 결과는 학습자 수준을 고려한 효과적인 AI교육 프로그래밍 학습 방안 마련을 위한 기초 연구로 활용될 수 있다.

In order to solve the difficulties of beginners in the process of learning artificial intelligence education programming, it is necessary to categorize and analyze various errors and solutions. Therefore, in the study, AI education areas were classified into three areas: data analysis, AI utilization, and AI model, and the types of difficulties and solutions experienced in the programming process were analyzed. As a result of the study, algorithm generation is a common influencing factor in the entire area, and various factors have worked in the areas of data analysis, AI utilization, and AI model. As for the error resolution method according to the learner level, the upper level selected lecture-sharing documents and Internet search, but the lower level required more various methods such as asking questions to team members or professors, lecture-sharing documents, and Internet search. In addition, pre-service teachers were found to have difficulty in finding the cause of error, AI recognizing, and events processing in block-based AI programming. Therefore, the research results can be used as a basic study to prepare an effective AI education programming learning plan considering the learner level.

현재 초, 중등학교에서 이루어지고 있는 블록 기반 프로그래밍 언어가 학생의 흥미를 끌고 학습 동기를 가지게 하는지 조사하고자 하였다. 또 블록 기반 프로그래밍 언어가 학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 얼마나 많은 도움을 주고, 고등학교에서 배울 텍스트 기반 프로그래밍의 학습에 좋은 영향을 미칠 수 있을지 연구하고자 하였다. 또한, 4차 산업혁명 시대에 각광받는 인공지능과 프로그래밍이 연계된 교육의 방향에 대하여 연구하고자 하였다. 소프트웨어 교육에 대한 관심이 크게 증가하여 초등학교에서부터 고등학교까지 소프트웨어나 정보 교육은 이전과 비교할 수 없을 만큼 양과 질적인 성장을 이루었다. 하지만 인공지능 분야에서는 이제 논의가 시작되긴 하였지만 아직 우리 교육에 자리를 잡았다고 할 수는 없는 상황이다. 블록 기반 프로그래밍과 텍스트 기반 프로그래밍이 어떻게 인공지능과 접목되어 교육되면 좋을지 논의하고자 한다.

The purpose of this study was to investigate whether block-based programming language, which is currently being used in elementary and secondary schools, attracts students' interest and motivates them to learn. In addition, this study was to investigate how block-based programming language can help students improve their computing thinking ability and have a good effect on learning text-based programming to learn in high school. In addition, this study tried to study the direction of education linked with artificial intelligence and programming, which are popular in the era of the Fourth Industrial Revolution. The interest in software education has increased so much that software and information education from elementary school to high school has achieved quantitative and qualitative growth that can not be compared with before. However, in the field of artificial intelligence, discussions have begun, but we can not say that we have yet established ourselves in our education. We will discuss how block-based programming and text-based programming will be combined with artificial intelligence and educated.

초중등 프로그래밍 교육에서 Scratch로 대변되는 블록 프로그래밍 환경은 학습자의 특성과 인지수준에 적합하여 활용이 권장되고 있을 뿐 아니라 프로그래밍 초보자도 쉽게 사용할 수 있어 전세계적으로 활용되고 있다. 블록 프로그래밍 환경 이후 데이터 처리과정에 대한 이해, 알고리즘의 정교성과 효율성 측면에 대한 이해, 간단한 SW를 제작하는 활동을 위해 텍스트 프로그래밍 환경으로의 전이는 필수적일뿐 아니라 교육과정에서도 단계적으로 제시하고 있다. 본 연구에서는 블록 프로그래밍 환경에서 텍스트 프로그래밍 환경으로 전이하기 위한 목적으로 온라인 평가 시스템인 WithBlock를 개발하였다. 개발한 시스템은 동일한 알고리즘 문제를 블록과 텍스트 프로그래밍 환경 모두에서 풀이가 가능할 뿐 아니라 작성한 코드를 자동으로 채점하여 즉시적인 피드백을 제공할 수 있어 초중등 프로그래밍 교육에 활용할 수 있다. 개발한 시스템의 프로그래밍 교육에 적용 가능성을 분석하기 위한 목적으로 사용성, 학습 가능성, 흥미와 만족을 설문하였고, 설문결과 프로그래밍 교육에 활용 가능함을 보여주었다.

Block programming environment, which is represented by Scratch in elementary and middle school programming education, is suitable for learner's characteristics and cognitive level, and is recommended not only for beginners. Transference to the text programming environment after the block programming is essential for understanding the data processing process, understanding the accuracy and efficiency aspects of algorithms, and creating SW activity. In addition, it is presented step by step in the programming curriculum. In this study, developed WithBlock the online evaluation system for the purpose of transference from a block programming to a text programming environment. The developed system can solve the same algorithm problem in both block and text programming environment, and it can be used for elementary and secondary programming education by automatically scoring the written code and providing immediate feedback. In order to applicable to programming education in elementary and secondary surveyed the usability, learning possibility, interest and satisfaction of WithBlock. The results of the survey showed that it can be used for programming education.