초등학생이 프로그래밍 과제를 풀 때 가장 어려워하는 것은 코드 작성 자체보다 '어떻게 시작해야 할지'와 '틀렸을 때 어떻게 수정해야 할지'를 스스로 파악하는 것이다. 이른바 자기조절학습 능력이 부족하기 때문이다.
이 연구는 고학년 초등학생 45명을 대상으로 수행평가 플랫폼에 SRL 지원 기능을 내장해 프로그래밍 과제를 수행하게 한 뒤 그 효과를 평가했다. 플랫폼에는 문제해결 전략을 실행하도록 돕는 스캐폴딩과 자동 채점 기능이 포함됐다. 혼합 연구 방법으로 설문과 인터뷰를 병행했다.
정량 분석 결과, 수행평가 플랫폼이 학생의 SRL 기술 발달에 도움을 준 것으로 나타났다. 특히 과제 계획, 진행 모니터링, 결과 반성의 세 단계에서 유의미한 개선이 확인됐다. 정성 분석에서는 내장된 SRL 스캐폴딩과 자동 채점 기능이 프로그래밍 과제 해결에 핵심적인 도움을 준 것으로 드러났다.
흥미로운 발견은 알고리즘적 사고가 학생들이 SRL 지원을 가장 필요로 하는 프로그래밍 영역이라는 점이다. 논리적 순서를 설계하고 오류를 추적하는 능력은 초등학생에게 특히 도전적이며,이 부분에서 추가적인 스캐폴딩 설계가 필요하다.
한계로는 표본 크기가 작아 통계적 검증력에 제약이 있고, 통제군이 없어 플랫폼 없는 환경과의 직접 비교가 어렵다는 점, 그리고 단기干预으로 장기적 SRL 발달 효과를 파악하기 어렵다는 점이 있다.
교육자를 위한 실천법은 다음과 같다. 프로그래밍 교육 도구를 선택할 때 자동 채점과 단계별 힌트 제공 기능이 있는지 확인하라. 과제 설계 시 '계획→실행→점검→수정'의 루프를 명시적으로 요구하라. 특히 알고리즘 설계 단계에서 의사코드 작성이나 순서도 그리기 활동을 추가로 제공하라. 학생이 스스로 오류를 찾고 수정하는 '디버깅 일기'를 쓰게 하라.
출처: 📖 *Supporting the Self-Regulated Learning of Primary School Students With a Performance-Based Assessment Platform for Programming Education* | 논문 원문 ※ 이 기사는 교육학 연구를 바탕으로 작성되었습니다.
When primary school students tackle programming tasks, their biggest challenge is often not writing the code itself but figuring out where to start and how to fix mistakes—skills that fall under self-regulated learning (SRL). Young learners typically lack the metacognitive strategies to plan, monitor, and adjust their approach independently.
This study embedded SRL support features into a performance-based assessment platform used by 45 senior primary students for programming tasks. The platform included scaffolding for problem-solving strategies and an automatic marking function. A mixed-methods approach combined a student survey with thematic analysis of interviews from 20 participants.
Quantitative results showed that the platform significantly benefited students' SRL skill development, with notable improvements in task planning, progress monitoring, and outcome reflection. Qualitative analysis revealed that the embedded SRL scaffolding and automatic marking were the most valued features, helping students stay on track and receive immediate feedback without waiting for a teacher.
A particularly interesting finding was that algorithmic thinking emerged as the programming area where students most needed additional SRL support. Designing logical sequences and tracing errors proved especially challenging for primary-aged learners, suggesting that future platforms should provide targeted scaffolding for this phase.
Limitations include the small sample size affecting statistical power, the absence of a control group, and the short-term nature of the intervention, which prevents conclusions about sustained SRL development.
Practical steps for educators: when selecting programming education tools, prioritize those with automatic marking and stepwise hint features. Design tasks that explicitly require a plan-execute-check-revise loop. Add pseudocode writing or flowchart activities before coding to scaffold algorithmic thinking. Encourage students to keep debugging journals where they record errors found and strategies used, fostering metacognitive awareness.
출처: 📖 *Supporting the Self-Regulated Learning of Primary School Students With a Performance-Based Assessment Platform for Programming Education* | 논문 원문 ※ 이 기사는 교육학 연구를 바탕으로 작성되었습니다.
