뜻 컴퓨팅 사고는 문제를 작은 단계로 나누고, 중요한 것만 남겨 규칙을 세우고, 그 규칙이 맞는지 직접 확인하는 사고입니다.
같은 입력에 늘 같은 답이 나오는 절차(CT 1.0)에서 시작해, 데이터에서 규칙을 배우고 답에 불확실성이 따르는 방식(CT 2.0)으로 넓혀 갑니다.
AI 시대에 필요한 까닭
AI가 코드를 대신 써 줄수록, 무엇을 만들지 나누고 결과가 맞는지 따지는 일은 학생 몫으로 남습니다. AI 모델은 규칙을 데이터에서 배우기 때문에 같은 질문에도 답이 달라질 수 있습니다. 이 차이를 알아야 결과를 제대로 읽습니다.
CIT에서 가르치는 방법: 종이 알고리즘 먼저
코드를 열기 전에 순서도나 의사코드로 절차를 적고, 친구가 그 절차만 보고 손으로 실행해 봅니다. 고학년은 같은 문제를 직접 쓴 규칙으로 한 번, 데이터로 학습한 모델로 한 번 풀어 어디서 각각 틀리는지 비교합니다.
학년별로 무엇을 할 수 있으면 능숙한가요
- 초등 다섯 단계 안팎의 절차를 순서대로 적고, 친구가 따라 했을 때 어긋난 단계를 스스로 찾아 고칩니다.
- 중등 문제를 함수 단위로 나누고, 경계값을 포함한 테스트를 먼저 적은 뒤 코드를 씁니다.
- 고등 직접 쓴 규칙과 데이터로 학습한 모델의 장단점을 오류 사례로 비교해 설명합니다.
네 단계로 기록합니다
- 1 시작 어른이 단계를 짚어 주면 해냅니다.
- 2 성장 익숙한 과제에서는 스스로 해내고, 낯선 과제에서는 도움을 받습니다.
- 3 능숙 학년 지표를 낯선 과제에서도 스스로 보여 줍니다.
- 4 확장 다른 사람에게 가르치거나 새 분야로 옮겨 씁니다.
프로젝트 고리에서 이 기술을 쓰는 단계
- 3. 계산 무엇을 계산할지 명세로 못 박고, 손으로 알고리즘을 그린 뒤에 코드로 옮깁니다.
근거
- Wing, J. M. (2006). Computational thinking. Communications of the ACM, 49(3), 33–35. 컴퓨팅 사고는 컴퓨터 과학자만이 아니라 모두에게 필요한 기본 역량이라는 주장입니다.
- Miao, F. & Shiohira, K. (2024). AI Competency Framework for Students. UNESCO. 네 영역의 12개 역량을 이해, 적용, 창조의 세 단계로 나눕니다.
이 기술을 기르는 과정
- 비전 로보틱스 · 로봇은 실제로 무엇을 보고 있을까?
- AI 올림피아드 트랙 · 모델은 배울 때 무엇을 배우는 걸까?
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T2 시스템 사고T3 비판·과학적 사고T4 데이터·확률적 사고
제1원리 사고 (First Principles Thinking): 모든 수업은 제1원리 질문 하나로 시작합니다. 메타인지: 모든 수업은 거꾸로 설명하기(teach-back)나 신뢰 보정 점검으로 끝납니다.