컴퓨팅 사고(Computational Thinking)는 컴퓨터로 처리할 수 있는 형태로 문제와 해결책을 표현하는 사고 과정이다. 컴퓨터에게 뭘 해야 할지를 사람이 설명해 주는 것이라고 볼 수 있다. 복잡한 문제를 컴퓨터가 효과적으로 처리할 수 있는 단위로 분해(decomposition), 문제 간 유사성을 찾는 패턴 인식(pattern recognition), 문제의 핵심만 추려 복잡한 문제를 단순화하는 추상화(abstraction), 일련의 규칙과 절차에 따라 문제를 해결하는 알고리즘 기법 등을 사용하여 사람과 컴퓨터 모두가 문제를 처리할 수 있는 형태로 표현한다. 1980년에 MIT의 시모어 페퍼트(Seymour Papert) 교수가 처음 사용한 용어이며, 2006년 당시 카네기 멜런 대학교(Carnegie Mellon University)의 교수였던 지넷 윙(Jeannette Wing)이 컴퓨팅 사고를 아동 교육의 필수 요소로 제시하면서 CT 보급의 결정적인 역할을 하였다. <출처: IT용어사전>
이 가이드는 부산대학교 교양필수과목에 개설된 ‘컴퓨팅 사고와 인공지능’ 강좌의 교육과 학습에 필요한 학술정보를 담고 있다. 논리적 사고 능력을 향상시키고, 4차 산업혁명 시대에 자신의 전공과 정보통신기술을 융합할 수 있는 역량을 배양한다.
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수강자의 TIP
학술정보가이드 서포터즈의 활동보고서와 댓글을 참고하여 작성되었습니다.
2022-1 [분반:204]
한 주에 동영상 강의와 대면 강의가 동시에 시행되는 수업이다. 책을 중심으로 수업을 하고, 엔트리 프로그램으로 실습을 한다. 온라인 강의는 수강 후에 퀴즈를 풀어야 하고, 대면 강의 후에는 과제를 제출해야 한다. 이공계열의 학생과 인문, 예체능 계열 학생들의 책이 나누어져 다른 분반에서 수업을 진행하기 때문에 프로그래밍에 대한 지식이 없는 학생들도 편하게 수업을 들을 수 있다. 시험은 이론 시험과 엔트리 실습 시험 두 가지가 있으며, 실습 시험은 오픈북으로 진행된다.
2022-1 [분반:204]
엔트리 과제: 실습 후 매 수업 과제를 제출한다. 주로 교재 내에 있는 실습을 활용하는 경우가 많다. 연습문제와 비슷하게 응용한 과제가 나오거나, 시험 문제로 출제되는 경우가 많기 때문에 꼭 한 번 풀어보는 것이 좋다.
5분 퀴즈: 매주 PLATO로 온라인 수업을 듣고 5분 제한시간이 걸린 퀴즈를 풀어야 한다. 퀴즈의 비중은 작은 편이지만 이론 시험이 퀴즈와 비슷한 방식으로 진행된다. 이론 문제와 엔트리 코드에 관한 간단한 문제도 나오기 때문에 수업과 실습을 마친 후에 푸는 것이 좋다.
2022-1 [분반:204]
이론 시험: 컴퓨팅 사고와 문제해결 전략, 빅데이터와 인공지능에 대해 온라인 수업으로 진행한 내용 위주로 나온다. 매주 풀었던 온라인 퀴즈와 유사하게 PLATO를 통해 퀴즈를 제한시간 동안 풀고 바로 이어서 엔트리 실습 시험을 진행한다. 엔트리 시험은 오픈북이지만, 이론 시험은 오픈북이 아니다. 특히 퀴즈와 비슷한 문제가 많이 나오기 때문에 퀴즈를 통해 복습하는 것을 추천한다.
2022-1 [분반:204]
엔트리 실습 시험: 2개에서 3개의 실습 파일을 만들어 PLATO를 통해 시간 안에 제출하면 된다. 제출하고 전송을 누르는 시간까지 파일이 서버에 전달이 된 상태여야 되기 때문에 촉박하지 않게 서둘러야 하는 시험이다. 시험 실습 파일은 시험 때 제공되는 시험용 파일 위에 실습을 진행하여야 하므로, 파일을 열 수 있도록 엔트리 프로그램을 컴퓨터에 미리 설치, 혹은 노트북을 통해 시험을 풀 것이라면 엔트리를 미리 설치해 가는 것을 추천한다.
실제 수업에서 교수님이 강의해주시는 내용을 즉각즉각 따라간다면 어렵지 않게 강의를 잘 따라갈 수 있다.
교재에 나와있는 문제도 함께 풀어보면 컴퓨터 능력 향상에 도움이 된다.
또 인공지능에 대해 개념적으로나 실습적으로나 배울 수 있다.
교수님께서 수업하시는 내용만 문제 없이 잘 따라 간다면 크게 어렵지 않은 수업이다. 다만 교수님이 매주 진행하는 새로운 문제를 자신 스스로 최대한 생각하고 해보는 것이 중요한 것 같다. 교수님이 후에 알려주시는 방법과 대조도 해보며 자신이 만든 엔트리에 무슨 문제가 있는지 찾는 것 또한 중요한 것 같다. 따라서 수업 시간에 최대한 집중한다면 크게 어렵지 않다.
알고리즘적 사고에 대해 설명을 차근차근해주시고 진도가 빠른편이라고 할수있지만 앞에서 배운 내용들이 계속 반복활용되어지기 때문에 복습이 자연스럽게 된다. 일상에서 자연스럽게 행동하던 것들을 알고리즘으로 어떻게 구성하고 표현할수있는가, 인공지능을 스마트하게 활용하려면 어떤방식을 쓸수있는가를 잘 알수 있는 강의이다.
학부과정이기 때문에 진도가 매우 빠르게 나가고, 이 때문에 이 과목은 중고등학교 때 엔트리나 스크래치 몇 번 만져봤다고 되는 과목이 아니다. 이 과목에서 성적을 잘 받기 위한 조건은 그냥 재능의 영역인 것 같다. 알고리즘적 사고를 이해하는데 탁월하면 그렇게 어렵지 않을 것이고, 그렇지 않다면 난이도는 기하급수적으로 올라간다. 결론은 화이팅하라는 것이다.