Earticle

최근 4차 산업혁명 시대에 접어들면서 사회적으로 코딩교육에 대한 관심이 높아지고, 학교 내 강좌 개설이 확대 되고 있다. 코딩교육은 기존 전공자 중심의 강좌 개설에서 비전공자를 대상으로 한 교양강좌 개설의 형태로 강좌수가 증가 하고 있다. 소프트웨어 교육을 통한 컴퓨팅 사고 및 창의력 중심의 교육에 대한 중요성이 강조되면서 효과적인 코딩 교육에 대한 연구가 절실히 요구 된다. 본 연구는 학습자의 참여와 흥미를 높이는 효과적인 코딩학습 모델에 대한 연구를 진행하였 다. 제안된 학습 모델은 학습자가 수업의 중심이 되는 프로젝트를 미리 디자인 하고, 이를 해결하는 과정에서 다양한 문법의 인지와 자료 탐색을 수행하도록 설계 하였다. 제안된 학습 모델의 적용과 사례 분석을 통하여 향상된 학습 결과를 확인 하였 다. 제안한 학습 모델을 다양한 코딩 수업 과정에 적용한다면 보다 향상된 학습 성과를 올릴 수 있을 것으로 기대된다.

With our society entering the Fourth Industrial Revolution, there has been heightened interest in coding education, which has led to an increased number of coding classes offered in schools. Once catered to degree holders only, coding courses are now being offered as liberal arts courses to even non-majors. As the importance of computing abilities and creativity-oriented education through software learning becomes increasingly pronounced, the need for research on effective coding learning is growing more urgent. The present study sought an effective coding education model that would encourage and enhance learners' participation and interest in coding. The proposed learning model is designed to invoke learner 's recognition of various coding grammars and data search in the process of designing and performing their own unique project. Application of the proposed learning model and analysis of such case studies showed improvement in learning outcomes. One can expect improved performance among learners if the proposed learning model is applied to various coding courses.

Aiming at the poor compression quality of traditional image compression coding (ICC) algorithm, a multi-description ICC algorithm based on depth learning is put forward in this study. In this study, first an image compression algorithm was designed based on multi-description coding theory. Image compression samples were collected, and the measurement matrix was calculated. Then, it processed the multi-description ICC sample set by using the convolutional self-coding neural system in depth learning. Compressing the wavelet coefficients after coding and synthesizing the multi-description image band sparse matrix obtained the multi-description ICC sequence. Averaging the multi-description image coding data in accordance with the effective single point's position could finally realize the compression coding of multi-description images. According to experimental results, the designed algorithm consumes less time for image compression, and exhibits better image compression quality and better image reconstruction effect.

본 논문은 웹 기반 코딩 플랫폼인 CodeWalks를 Open edX 학습관리시스템(LMS)과 통합하여 코딩 교육을 개선하는 방안을 제시하였다. 제안된 시스템은 RESTful API와 사용자 정의 XBlock을 활용하여 CodeWalks와 Open edX 간의 원활한 통신을 구현하였으며, 이를 통해 실시간 코딩 활동 모니터링, 포괄적인 학습자 분석, 자동화된 퀴즈 채점, 그리고 블록 기반 및 텍스트 기반 코딩 인터페이스의 통합과 같은 핵심 기능을 제공하였다. 또한, Open edX의 분석 모듈인 edX Insights와 Figures를 통합하여 학습자 진행 상황을 정밀하게 추적하고 분석할 수 있는 강력한 프레임워크를 구축하였다. 정량적 분석 결과, 제안된 시스템은 학습자의 참여도(31% 증가, p < 0.001), 과제 완료율(23% 상승, χ² = 45.2, p < 0.001), 오류율(41% 감소, p < 0.001), 블록 기반에서 텍스트 기반 코딩으로의 전환율(73% vs. 52%, χ² = 38.7, p < 0.001), 그리고 학습자 만족도(중앙값 4.4 vs. 3.7, U = 76,234, p < 0.001)에서 통계적으로 유의미한 개선을 보였다. 이 연구는 코딩 초보자들의 학습 어려움을 해결하고 개인화된 학습 환경을 제공함으로써, 더 효과적이고 접근성 높은 코딩 교육의 새로운 가능성을 제시하였다.

This paper proposes integrating the CodeWalks coding platform with Open edX LMS to enhance coding education. The system uses RESTful APIs and custom XBlocks for seamless communication, enabling real-time monitoring, comprehensive analytics, and automated assessment. Integration with edX Insights and Figures provides detailed learner progress tracking. Quantitative analysis reveals significant improvements in the experimental group: 31% increase in engagement rate (p < 0.001), 22% higher completion rate (χ² = 45.2, p < 0.001), 41% decrease in error rate (p < 0.001), improved transition to text-based coding (73% vs 52%, χ² = 38.7, p < 0.001), and higher learner satisfaction (median 4.4 vs 3.7, U = 76,234, p < 0.001). The integrated platform addresses challenges faced by coding novices and offers a personalized learning environment. This study contributes to effective online coding education and provides a foundation for future innovations in educational technology.

본 논문에서는 교육용 코딩퍼즐게임의 모델링에 대하여 분석하고 이를 바탕으로 유·아동에게 효 과적인 형식의 코딩게임을 구현하며, 그 적합도를 평가한다. 시중에 출시된 여러 코딩퍼즐게임들 의 핵심체계가 되는 학습개념, UI체계, 게임시스템의 특징과 문제점을 분석한 후, 이를 바탕으로 새로운 학습용 퍼즐게임을 개발한다. 개발된 게임의 학습개념, UI체계, 게임시스템을 소개하고, 개 발된 게임을 실제로 적용한 어린이집 모의수업과 실습수업 진행과정에 대하여 기술한다. 실제로 게임을 실행하게 되는 아이들에게 있어서 적정 수준의 단계가 어느 정도인지를 판단하기 위해 개 발된 게임에 대해서 어린이집 방과후 학습교사들의 평가로 개념의 시각화, 직관적 요소, 난이도 조절의 세 항목에 대하여 평가과정(각각 5점 만점)을 거쳤다. 그 결과로 개발된 게임은 직관적 요 소에서 4.08점, 난이도 조절에서 3.72점, 개념의 시각화에서 3.44점을 나타내어 모두 보통 이상의 결과를 나타냈다. 개념의 시각화를 위해서는 개념 자체를 활용할 수 있는 포맷의 적용, 직관적 요 소로 스테이지의 시작과 종료를 알리는 명확한 요소의 적용, 난이도 조절로는 연습문제 챕터의 적 용이 주요한 것으로 나타났다.

In this paper, we analyze the modeling of educational coding games, implement coding games that are effective for infants and children, and evaluate the suitability for children. After analyzing the learning concepts, UI system, and characteristics of game system that are core to various coding puzzle games on the market, new puzzle game is developed based on these analytics. The learning concepts, UI system and game system of the developed game are introduced and the mock-up and practical course of the daycare center where the developed game is applied is described. The evaluation process for all three items of concept visualization, intuitive element, and difficulty control were evaluated (each 5 perfect score) by daycare center teachers for the game developed to determine the level of play in practice. The developed game displayed 4.08 points in the intuitive element, 3.72 points in difficulty control, and 3.44 points in concept visualization, all with above-normal results. For the visualization of concepts, the application of formatting that can be used in the concept itself, for the intuitive elements the application of clear elements that signal the beginning and end of stages, and for the difficulty control the application of exercise chapter were found to be the main factors.

현재 국내 대학에서는 비전공자 대상 코딩 교육을 의무화하는 추세이지만 비전공자 대상 교육 프로그램이나 코딩 도구에 따른 효과 분석과 관련된 사례는 부족하다. 본 연구에서는 교육대학교 1학년 38명을 대상으로 텍스트 기반 코딩 도구와 블록 기반 코딩 도구로 병행학습하는 프로그램을 개발하고 학습효과와 학습자는 어떤 도구를 선호하는지에 대해 분석하였다. 분석 결과, 학습자는 코딩에 대한 이해도, 문제 해결력, 학습 동기, 자기 효능감의 4가지 영역에서 모두 향상되었으며 통계적으로도 유의미하게 평가되었다. 학습 후 선호하는 도구를 28.9%는 텍스트 기반 코딩 도구, 71.1%는 블록 기반 코딩 도구를 선택하였다. 텍스트 기반 도구를 선택한 이유로는 주로 언어의 전문성과 실용성에 근거했으며 블록 기반 도구를 선택한 이유는 용이성, 접근성, 흥미 요소, 교육적 활용 가능성을 주요 원인으로 제시하였다. 또한 코딩 도구 선택을 기반으로 한 효과 분석 결과는 향후 비전공자 대상 혹은 교육대학교의 코딩 교육에서 코딩 도구 선정의 참고 자료로 역할을 기대할 수 있을 것이다.

Coding education is increasingly mandatory for non-majors in Korean universities, yet studies on effective programs and tools for these learners remain limited. This study developed a hybrid program combining textbased and block-based coding tools and applied it to 38 first-year education students. The aim was to evaluate learning outcomes and explore tool preferences. Results showed significant improvement across four domains?coding comprehension, problem-solving ability, learning motivation, and self-efficacy?between pre- and post-tests. After the program, 28.9% of students preferred text-based tools, citing professionalism and practical applicability, while 71.1% favored block-based tools for their ease of use, accessibility, engagement, and educational value. These findings indicate that integrating text-based and block-based tools can enhance coding education for non-majors, improving both cognitive and affective outcomes. Moreover, learners’ preferences highlight the importance of tool choice in designing effective curricula, particularly in colleges of education.

최근 우리 생활 속에서 인공지능에 대한 개념이 익숙해지고 필요성이 증가하면서 유아부터의 코딩 교육에 대한 수요도 함께 증가하고 있으나 어떤 코딩 도구로 학습해야 하는지에 대한 정보와 연구는 매우 적었다. 본 연구에서 는 초등 1학년을 대상으로 코딩 학습의 가능성을 확인하고 코딩 학습 도구를 2D기반으로 학습하는 경우와 3D기반 으로 학습하는 경우의 효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 10차시의 코딩 학습 프로그램을 설계하고 전문가 검증 을 통해 보완한 후 적용하였다. 프로그램에 참여한 2D기반 학습반은 코딩에 대한 흥미도에서는 3D기반 학습반보다 상승 폭이 높았으며 자기 효능감에서는 자신감, 과제 난이도에 따른 대응 영역에서 2D기반 학습반의 상승 폭이 높 았으나 대인관계 영역에서는 3D기반 학습반의 상승 폭이 더 높았다. 이 결과는 초등 저학년에서도 코딩 교육의 긍 정적 효과를 얻을 수 있으며 코딩 도구 선택시에 참고할 수 있는 자료로 가치가 있으리라 여겨진다.

Recently, as the concept of artificial intelligence has become more familiar and the need for it has increased in our lives, the demand for coding education from early childhood has also increased, but there has been very little information and research on what coding tools to use for learning. In this study, we attempted to confirm the possibility of coding learning for first grade elementary school students and analyze the effects of learning coding learning tools on a 2D basis and on a 3D basis. To this end, a coding learning program for the 10th session was designed, supplemented through expert verification, and then applied. The 2D-based learning class that participated in the program showed a higher increase in interest in coding than the 3D-based learning class. In terms of self-efficacy, the 2D-based learning class showed a higher increase in the areas of confidence and response to task difficulty, but the 3D-based learning class showed a higher increase in the interpersonal relationship area. These results show that even lower elementary school students can obtain positive effects from coding education and are believed to be valuable as reference data when selecting coding tools.

본 연구의 목적은 카드 코딩 기반의 로봇을 활용한 SW 교육이 초등학교 저학년 학생들의 학습 동기 및 태도 변화에 미치는 영향을 알아보는 것이다. 이를 위하여 초등학교 3학년 학생들을 대상으로 명령 카드를 이용하여 코딩하는 뚜루뚜루 로봇을 이용하여 순차, 반복, 이벤트, 제어 등의 CT 개념을 기초로 하여 8시간의 SW 교육을 실시하였다. 실험을 위해 사전 사후로 SW 교육에 대한 학습동기와 로봇기반의 SW 교육에 대한 태도를 검사하 였다. 그 결과, 학생들의 SW 교육에 대한 학습 동기는 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 또한, 로봇기반의 SW교육에 대한 태도는 "좋은, 편리한, 재미있는, 쉬운, 친근한, 활발한(활동적), 특별한, 이해할 수 있는, 편한, 단 순한" 이라는 이미지가 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 이러한 연구 결과는 SW 교육의 다양한 접근을 통한 교육 대상 확대에 기여할 것으로 기대한다.

The purpose of this study is to investigate the effects of SW education using robot based on card coding on learning motivation and attitude of elementary school students. To do this, we conducted 8-hour SW education based on the CT concept of sequence, repetition, event, and control using the Truetrue, which is coded by command card for the 3rd grade of elementary school students. For the experiment, we examined the learning motivation for SW education and the attitude toward SW education based on the robot in advance. As a result, the students' motivation to learn SW education showed a statistically significant improvement. In addition, the attitude toward robot-based SW education improved statistically significantly as "good, convenient, interesting, easy, friendly, active, special, understandable, easy, simple". These results are expected to contribute to the expansion of education through various approaches of SW education.

본 연구는 비전공자 학생들 대상으로 효과적인 프로그래밍 학습이 가능하도록 학습 분석을 활용한 플립러닝 교수법의 효과성을 살펴보고자 한다. ADDIE모형을 적용한 플립러닝 프로그래밍 수업모형을 설계한 후 본교에서 운영 하고 있는 강의지원시스템의 학습관련 자료를 크롤링하였다. 크롤링 자료를 교수자가 쉽게 이해할 수 있도록 대시보드 로 제공하여 교수자는 이를 바탕으로 수업을 보다 효율적으로 설계하여 개별 맞춤 학습이 가능하도록 하였다. 한 학기 수업을 통해 수집된 학습관련 데이터를 바탕으로 분석한 결과 학과, 학년, 출결여부, 과제제출 여부, 예/복습 수강여부가 학업성취도에 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 설문 분석결과 학습 분석을 통한 교수자의 개별화된 피드백이 자기 주도적 학습에 많은 도움이 되었다고 응답하였다. 본 연구는 학습자의 학습을 촉진시키고 교수자는 교수활동을 개선할 수 있는 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다. 향후 학습자들의 학습과 관련된 소셜네트워크서비스의 내용도 크롤링하여 학습자들의 학습상황을 분석하고자 한다.

The study aims to examine the effectiveness of flipped learning teaching methods by using learning analytics to enable effective programming learning for non-major students. After designing a flipped learning programming class model applied with the ADDIE model, learning-related data of the lecture support system operated by the school was processed with crawling. By providing data processed with crawling through a dashboard so that the instructor can understand it easily, the instructor can design classes more efficiently and provide individually tailored learning based on this. As a result of analysis based on the learning-related data collected through one semester class, it was found that the department, academic year, attendance, assignment submission, and preliminary/review attendance had an effect on academic achievement. As a result of survey analysis, they responded that the individualized feedback of instructors through learning analysis was very helpful in self-directed learning. It is expected that it will serve as an opportunity for instructors to provide a foundation for enhancing teaching activities. In the future, the contents of social network services related to learners’ learning will be processed with crawling to analyze learners’ learning situations.

본 연구는 인공지능(AI) 기반 학습 경험 플랫폼(LXP)이 경영대학 학생의 코딩 교육 성취도에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 연구를 위해 2022년부터 2024년까지 H대학교 경영대학 1학년 학생들을 대상으로 전통적 대면 강의, AI 도구의 부분적 활용, 그리고 AI LXP 및 AI 튜터 기능을 통합한 전면 활용 단계를 비교하는 종단적 사례연구를 수행하였다. 사전 점수를 공변량으로 설정한 공변량 분석(ANCOVA) 결과, 체계적인 프롬프트 엔지니어링 교육과 실시간 학습 지원 플랫폼을 결합한 2024년 집단의 성취도가 이전연도 대비 통계적으로 유의미하게 향상 되었음을 확인하였다. 이는 단순한 AI 도입보다 학습자의 리터러시 역량을 강화하고 지능형 플랫폼을 통해 즉각적인 피드백을 제공하는 것이 성취도 향상의 핵심 동인임을 시사한다. 본 연구의 결과는 AI 시대 비전공자 대상 코딩 교육을 위한 맞춤형 학습 환경 구축과 교수자의 역할 변화 등 교육 패러다임 전환의 필요성을 구체적으로 제시한다.

This study empirically analyzes the impact of AI-based Learning Experience Platforms (LXP) on the coding education achievement of business school students. A longitudinal case study was conducted from 2022 to 2024 at H University, comparing three distinct phases: traditional face-to-face instruction, partial instrumental use of AI, and full integration of AI LXP and AI tutor functions. According to the Analysis of Covariance (ANCOVA) results, using pre-test scores as a covariate, the 2024 group—which combined systematic prompt engineering education with a real-time learning support platform—showed a statistically significant increase in achievement compared to the 2022 and 2023 groups. These findings suggest that enhancing learners' AI literacy and providing immediate feedback through intelligent platforms are the primary drivers of improved performance, rather than the mere introduction of technology. This research underscores the necessity of a pedagogical shift, including the construction of personalized learning environments and changes in the role of instructors for non-major coding education in the AI era.

본 산업/직업 자동코딩 시스템은 조사 대상자들이 응답한 방대한 양의 산업/직업을 설명하는 자연어 데이터에 통계 분류 코드를 자동으로 부여하는 시스템이다. 본 연구는 기존의 정보검색 기반의 산업/직업 자동코딩시스템과 다르 게 딥러닝을 이용하여 색인 DB가 필요하지 않고 분류 수준에 상관없이 코드를 부여할 수 있는 시스템을 제안한다. 또 한, 자연어 처리에 특화된 딥러닝 기법인 KoBERT를 적용한 제안 모델은 인구주택총조사 산업/직업 코드 분류, 그리고 사업체기초조사 산업 코드 분류에서 각각 95.65%, 91.45%, 97.66%의 Top 10 정확도를 보인다. 제안한 모델 실험 후 향후 개선 가능성을 데이터/모델링 관점으로 분석한다.

An Automated Industry and Occupation Coding System assigns statistical classification code to the enormous amount of natural language data collected from people who write about their industry and occupation. Unlike previous studies that applied information retrieval, we propose a system that does not need an index database and gives proper code regardless of the level of classification. Also, we show our model, which utilized KoBERT that achieves high performance in natural language downstream tasks with deep learning, outperforms baseline. Our method achieves 95.65%, 91.51%, and 97.66% in Occupation/Industry Code Classification of Population and Housing Census, and Industry Code Classification of Census on Basic Characteristics of Establishments. Moreover, we also demonstrate future improvements through error analysis in the respect of data and modeling.

소프트웨어 교육이 2015 초등교육과정에서 의무화되었고, 실과 교과의 창의적 설계와 만들기 과정은 매우 중요한 영역의 하나이다. 이 연구에서는 실과 교과에서 디자인과 메이커 그리고 코딩 의 융합교육이 가능한 학습 자료의 개발을 위해 수행되었다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 실과 교과를 중심으로 하여 코딩과 디자인 및 메이커 활동을 포함하는 주제 탐구와 내용 에 대한 구안을 통해 융합교육이 가능한 학습 자료를 개발할 수 있었다. 둘째, 제안된 학습 주제와 내용, 차시운영 등의 수업 적용성을 확인하기 위해 전문가가 타당성 검토를 하였으며 전문가 의견을 학습 자료에 반영하였다. 셋째 , 제안된 학습 자료에 대한 타당성 확보를 통해 소프트웨어 교육 등의 실과 교육내용을 중 심으로 한 다른 교과의 융합 교육에 대한 새로운 접근 방향을 제시하였다. 이 연구를 기초로 하여 디자인 씽킹 프로세스를 통한 디자인 및 메이커 활동에서 2015 실과 교 육과정의 소프트웨어 영역의 성취 기준을 달성할 수 있는 다양한 학습 자료 개발 및 적용에 대한 연구가 후속되길 기대한다.

Software education is essential in the 2015 revised elementary curriculum, and the creative design and hand-on practice of Practical Arts subject is an important area. This study was conducted to develop learning materials for the intergrated educaiton of design, maker and coding activities in the elementary class. The results of this study are as follows. First, it was possible to develop learning materials for design and maker education, including coding activities, by fusing STEAM-related subjects, focusing on the contents of Practical Arts subject. Second, the developed learning materials were reviewed ans revised by the experts to confirm the validity of the applicability of the field through the improvement of the contents of the lessons. Third, this study presented the themes and contents for the convergence education of design, maker, and coding activities, and confirmed the validity. This suggests a new approach to the convergence education in the classroom. It is hoped that further research will be conducted on the development and application of various learning materials that can achieve the achievement criteria of the 2015 software curriculum in the design and maker activities through the design thinking process.

본 연구는 마이크로비트와 레트로 아케이드 게임 코딩 키트를 활용한 게임 제작 기반의 블록코딩 수업이 초등 정보 영재의 창의적 문제해결력, 컴퓨팅 사고력, 학습 몰입에 미치는 영향을 분석하고자 하였다. 20명의 정보 영재 학생을 대상으로 10차시 수업을 실시하고, 사전-사후 검사를 통해 효과를 측정하였다. 또한 개방형 설문, 수업 관찰, 산출물 분석 등 질적 자료를 수집하여 학습자의 학습 경험을 심층적으로 분석하였다. 분석 결과 세 변인 모두에서 통계적으로 유의미한 향상이 나타났으며, 특히 컴퓨팅 사고력 향상이 두드러졌다. 학생들은 수업을 통해 창의적인 아이디어 발상, 문제 해결 전략 구상, 반복적 디버깅 등의 과정을 경험하며 자기 주도성과 몰입을 높였다. 질적 분 석에서도 수업에 대한 높은 흥미와 성취감이 보고되었다. 이러한 결과는 게임 제작 기반 블록코딩 수업이 정보 영 재의 사고력과 정서적 참여를 동시에 증진시킬 수 있는 효과적인 교수학습 전략이 될 수 있음을 시사한다.

This study aimed to analyze the effects of a game-based block coding program using Micro:bit and retro arcade game coding kits on the creative problem-solving ability, computational thinking, and learning engagement of sixth-grade gifted students in information science. The program was conducted over 10 sessions with 20 gifted students, and its effectiveness was measured through pre- and post-tests. In addition, qualitative data such as open-ended surveys, class observations, and analysis of student artifacts were collected to examine learners’ experiences in depth. The analysis revealed statistically significant improvements in all three variables, with a particularly notable increase in computational thinking. Students experienced processes such as generating creative ideas, devising problem-solving strategies, and engaging in iterative debugging, which enhanced their self-directed learning and engagement. The qualitative analysis also reported high levels of interest and a strong sense of achievement among students. These results suggest that a game development-based block coding program can serve as an effective instructional strategy to simultaneously enhance both cognitive skills and emotional engagement in gifted students in information science.

Due to the government's announcement of the 2025 policy mandating coding education, there is a growing need for effective coding learning methods in elementary education. However, there are few methods available that can easily help younger students understand coding. While text-based coding and visual block coding methods exist, they have limitations. To address these issues, we propose a block coding learning platform that combines virtual reality (VR) technology with gamification elements. The traditional two dimensional (2D) block coding methods have some limitations, so this platform aims to overcome these by providing an environment where learners can intuitively understand and experience coding in a three dimensional (3D) virtual space. The primary goal is to enhance immersive, learner-centered experiences and improve creative problem-solving skills and computational thinking. This study proposes an experimental approach to demonstrate the effectiveness of a learning platform that combines VR technology with block coding. Furthermore, we expect that the VR-based platform will significantly contribute to improving the quality of education and promoting self-directed learning among students.

One of popular approaches to coding at primary and secondary levels is recently based on an educational programming language like Scratch or Entry consisting of block instructions. It is possible for learners to not only understand easily the language but also improve coding abilities in the aspects of computational thinking and creativity, compared with general-purpose programming languages. However, there has been little research on how to learn or teach the coding, even if the coding education of using an educational programming language is just growing up. In particular, there have little cases of applying a pair programming scheme to an educational programming language education, which has been widely used in the existing programming education or software development process. An educational programming language, which has the set of block instructions, is simple in the viewpoint of syntax and possible to write a code within a short time. Therefore, it is easy to apply an instant pair programming scheme due to less tricky work for the cooperation between a pair of programmers, compared with a general-purpose programming language. In this paper, we focus on reflecting the characteristics of an educational programming language and having the advantages of pair programming. We propose how to apply an effective pair programming scheme to coding education. To learn block instructions of Entry educational programming language as well as improve coding abilities, we design a novel pair programming scheme that provides collaborative and competitive mode between a pair of programmers focusing on the secondary school students. We seek to learn all block instructions with minimized pair programming steps as far as possible. We expect that our approach will contribute to reducing coding difficulty and learning coding skills from each other through collaboration between coding learners.

This paper investigates how network latency, security protocols, and traffic loads collectively influence both learning outcomes and user satisfaction in a generative AI–driven real-time coding education environment. An experiment with 80 undergraduate participants was conducted, assigning each to specific combinations of latency (low, mid, high), security (low, mid, high), and traffic (low, mid, high) via a partial Latin square approach. Quantitative measures (e.g., task completion rate, response times, error rate) and qualitative data (e.g., interviews, cognitive load surveys) were collected. Statistical analyses (ANOVA, effect sizes) reveal that high latency and stringent security significantly increased response delays (p < .01), thereby reducing learning performance and satisfaction, while heavy traffic (100+ concurrent users) further exacerbated error rates and degraded user experience. These findings highlight the importance of balancing security requirements with system responsiveness to fully exploit the benefits of generative AI–based coding support.

In this paper, we propose a design and development of instructional cards to understand the grammar of coding, solving the problems and extending the computational thinking in the robot-driven environment. First, we designed the input/output module of the robot to process the coding grammar through the function analysis of the robot. And we designed the module of command card to learn coding grammar using color sensors. We have proven the validity of the designed instruction card by examining the experts to see if it is suitable for coding grammar learning. Designed robot and command card were developed with 28 cards and sensor robot. After applying the developed robot and command card to the elementary school students, the questionnaire showed that students grow the understanding and confidence of coding. In addition, students showed an increased need for programming learning.

The present study aims to investigate whether Korean EFL high school students engage in phonological coding when learning English vocabulary and whether phonological accessibility affects their vocabulary learning. Ninety-nine EFL Korean high school students participated in an experiment based on a 2x2 factorial design. The independent variables were learning condition (control versus articulatory suppression) and stimulus word type (phonologically regular versus irregular) and the dependent variable was short-term recall task scores. The findings showed a statistically significant main effect of learning condition and word type on the recall scores, and an interaction effect of the two independent variables on the recall scores. These results suggest that Korean EFL high school students do in fact engage in phonological coding when learning English vocabulary, that phonological accessibility is positively related to English vocabulary learning, and that interference with phonological coding is a more significant factor when learning phonologically irregular as opposed to regular words.

SW중심사회의 창의적 인재를 위한 핵심 역량 중 코딩능력에 대한 중요도가 높아지고 있다. 이러한 능력을 배양하기 위해서 학습자의 지식 형성을 웹 상에서 능동적으로 학습할 수 있는 온라인 코딩교육 시스템이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 코딩능력에 대한 효과적인 학습과 효율적인 실습을 위해 자동화된 평가가 가능한 온라인 평가(online judge) 모듈 기반의 온라인 코딩 교육 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 대학교의 C 프로그래밍 언어 수업에 적용되었으며, 시스템 상에서 166명이 학생이 46,288번의 코드 작성으로 61개의 실습과제를 수행하였다. 전체 학습자의 59.46%가 제안 시스템을 활용한 코딩 학습으로 학습 능력이 향상되었음을 응답하였다.

4차 산업혁명으로 인한 사회 변화에 따라 국내는 물론 해외에서도 소프트웨어 중심 사회를 선도할 인재를 확보하기 위해 코딩교육을 강화하고 있다. 코딩교육에 대한 관심이 늘어감에 따라 프로그래밍 언어 교육의 중요성 또한 강조되고 있을 뿐만 아니라 초중등학교에서 그와 관련된 교과목을 신설하고 있다. 그러나 초등학교에서 코딩교육을 담당할 예비 초등교사는 논리적 사고를 요구하는 프로그래밍 학습을 어려워한다. 따라서 본 연구에서는 예비 초등교사의 코딩교육에 널리 알려진 교육용 프로그래밍 언어인 스크래치를 활용하는 블렌디드 러닝 기반 코딩교육 프로그램을 설계하였다. 이 교육 프로그램을 실험집단 대상으로 14주 동안 적용한 다음 학생들의 학습몰입과 학업적 자기효능감에 미친 영향을 조사하였다. 수집된 자료는 SPSS를 사용하여 t 검증을 통해 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 실험집단의 학습몰입은 비교집단에 비해 통계적으로 유의한 차이를 보였다(t=-7.034, p<.001). 둘째, 실험집단의 학업적 자기효능감은 비교집단에 비해 통계적으로 유의한 차이를 보였다(t=-3.861, p<.001). 그 결과 블렌디드 러닝 기반 코딩교육이 예비 초등교사의 학습몰입과 학업적 자기효능감에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다.

In accordance with the social changes caused by the 4th industrial revolution, coding education is being strengthened to secure talented individuals who will lead the software-oriented society both at home and abroad. The importance of programming language education is also being emphasized as interest in coding education increases, and related subjects are being introduced to elementary and secondary schools. But, prospective elementary teachers who will be in charge of coding education in elementary schools find it difficult to learn programming that requires logical thinking. Consequently, this study designed a blended learning-based coding education program utilizing scratch, a widely known educational programming language, to educate prospective elementary teachers about coding. This educational program was applied to the experimental group for 14 weeks to determine its effect on students' academic self-efficacy and learning flow. The collected data were analyzed using SPSS through a t-test, and the results are presented below. As a first finding, the experimental group had a statistically significant difference in learning flow compared with the control group (t=-7.034, p<.001). Second, the academic self-efficacy of the experimental group showed a significant difference compared to that of the control group (t=-3.861, p<.001). The results showed that blended learning-based coding education improved the learning flow and academic self-efficacy of prospective elementary teachers.