최근 몇 년간 세계적인 컨설팅 기업들이 디자인 회사를 인수하기 시작하였다. 이는 고객들의 요구와 해결 방법이 점차 복잡해지면서 컨설팅 기업들에게 기존과는 다른 새로운 문제 해결 접근법이 필요했기 때문이다[4]. 이에 컨설팅 기업들은 고객의 니즈를 공감하는 것에서부터 시작하여 창의적인 해결책을 찾아가는 디자이너들의 일하는 방식인 디자인씽킹에 관심을 가지게 되었다. 실제로 GE의 수석디자이너가 새로운 문제 해결 접근법인 디자인씽킹 교육을 받은 후 소아 환자의 MRI 공포심에 공감하여 우주정거장 MRI와 같은 창의적인 해결책을 도입함으로써 매출과 직접 연결시킨 사례는 매우 유명하다[5].

이와 같이 비즈니스 전략으로서 주목을 받고 있는 디자인씽킹에 대해 세계적으로 가장 혁신적인 기업으로 알려진 IDEO의 CEO인 Tim Brown은 다음과 같이 정의하고 있다.

“Design thinking is a human-centered approach to innovation that draws from the designer's toolkit to integrate the needs of people, the possibilities of technology, and the requirements for business success.”[6]

비즈니스적인 관점에서 다루어지던 디자인씽킹은 미국의 스탠포드 대학의 d. school에서 도입하면서 교육 분야에 확산되기 시작하였으며 다양한 프로세스를 가진다[7]. 이 중 본 연구에서는 <그림 1>과 같이 해결할 문제에 대해 공감하기, 공감한 문제를 정의하기, 정의된 문제를 해결하기 위한 아이디어 생성하기, 결정된 아이디어를 구체화하기 위한 프로토타입 제작하기, 평가하기의 Standford d. school의 5단계[8]을 활용하였다.

이러한 과정을 통해 학생들은 현실 세계에서 직면할 수 있는 문제를 혹은 현실세계에서 직면한 문제를 팀원들과 함께 창의적으로 해결하게 된다. 이 과정에서 무엇보다 중요한 것은 사용자인 고객이 인식하는 문제를 디자이너, 개발자 등 문제 해결자가 정확하게 공감하는 것이다. 해결할 문제를 정확하게 공감해야 사용자의 입장에서 불편함을 제대로 해결할 수 있기 때문이다. 마지막 단계에서 프로토타입을 사용자에게 평가하도록 하는 것도 고객의 공감을 충분히 이해하고 잘 이끌어 냈는지를 확인하는 작업이라고 할 수 있다.

이와 같이 공감을 토대로 시작되는 인간 중심의 문제 해결 방법인 디자인씽킹프로세스는 학생들의 전인적 발달을 도모하는 우리의 교육 목표에 부합하면서 다양한 분야에 적용되고 있다.

제 4차 산업 혁명을 이끌어 가는 핵심 키워드인 로봇은 그 가치를 인정받으면서 제조 분야 뿐 아니라 서비스 분야에서도 다양하게 활용되고 있다. 이에 로봇 산업은 빠른 속도로 성장하고 있으며 특히 교육용 로봇 분야의 성장률은 더욱 빠르게 증가하고 있다[9]. 로봇 교육은 영어교사로봇과 같이 로봇이 직접 교육을 담당하는 경우와 교육용 로봇이라 불리우는 Hands-on robot을 교육의 목적에 맞게 다양하게 활용하는 경우로 나눌 수 있는 데 본 연구에서의 로봇 교육은 Hands-on robot을 활용한 교육을 말한다.

Hands—on robot을 활용한 로봇 교육은 미국의 MIT에서 아이들의 장난감 블록인 레고에 MCU, 센서, 모터 등을 장착한 마인드스톰을 출시하면서 활성화되기 시작하였다[10]. 레고 마인드스톰과 같이 교육을 기반으로 한 대학을 중심으로 발전한 미국의 로봇 교육과 달리 우리나라의 로봇 교육은 Hands-on robot 제조 기업의 비즈니스 전략으로 발전되었다[11]-[12]. 이와 함께 로봇 경진대회이 확산되면서 로봇 교육의 수요가 기하급수적으로 확산되었으며 사교육 과열, 흥미 및 성과 위주의 교육으로 인해 다양한 부작용을 양산하였다[11]-[12]. 2005년 시범 적용을 시작으로 도입된 청소년 과학탐구대회의 ‘로봇 과학’ 부문이 2011년 과열된 경쟁구도로 인한 지나친 민원 발생, 사교육기관의 지나친 개입, 라인트레이서 종목의 교육적 가치의 모호함, 현장 교사에 의한 지도의 어려움 등을 이유로 폐지된 것은 그 당시 로봇 교육의 부작용을 확인할 수 있는 대표적인 사례라고 할 수 있다.

이러한 부작용에도 불구하고 로봇 교육의 필요성이 끊임없이 이어지고 있다. 이는 로봇에 대한 이해가 미래 사회를 살아가는데 꼭 필요한 소양이라는 인식[12]와 함께 STEM/STEAM, SW 교육, 메이커 교육 등 다양한 교육 정책이 쏟아져 나올 때마다 이에 부합하는 교육 아이템으로 로봇이 포함되고 있기 때문이다. 이러한 외재적 가치 뿐 아니라 내재적 가치 또한 뛰어나다. 로봇 교육은 다양한 과목에서 배운 내용을 통합하는 능력, 문제 해결능력, 창의성, 협동심, 논리적 사고력 등 고차원적인 사고능력이 신장될 뿐 아니라 기술·공학적인 흥미와 소양을 갖추게 되는 등 교육적 효과가 뛰어나다[11]-[14]. 이와 같이 내·외재적 가치가 뛰어난 로봇 교육은 정보 영재 교육, 동아리 교육 등 일부 교육에서 활용되었던 것이 2008년 지식경제부의 교육용로봇시범사업을 통해 공교육 중심의 지원이 확산되기 시작하였다. 또한 공교육 교사 중심의 다양한 연구 활동을 통해 교육적 의미를 가진 다양한 콘텐츠의 개발이 이어지고 있고, 교육적 가치를 가진 공교육 교사 중심의 경진대회의 확산이 이루어지면서 사교육 중심의 로봇 교육이 초, 중, 고등학교, 공교육 중심의 로봇 교육으로 매우 보편화되었다. 특히 초등학교 실과 및 중·고등학교의 기술·가정 및 정보 과목에 로봇과 관련된 내용 요소 및 성취기준이 포함되고 전문계 고등학교에 로봇 하드웨어 개발 및 로봇 소프트웨어 개발 과목이 교육과정에 포함되면서 초, 중, 고등학교에서 로봇과 관련된 교육이 국가 교육과정을 통해 교육되고 있다[15]. 이는 초, 중, 고등학교 뿐 아니라 대학교의 프로그래밍 입문 교육[16], 공학설계교육[17], 시스템설계교육[18] 등에 도입되면서 대학에까지 확대되고 있다. 최근에는 공과 대학에서의 교육 뿐 아니라 비전공자의 SW 교육 등이 확산되면서 교양과 전공을 불문하고 다양한 분야에서 로봇 교육이 이루어지고 있다. 이와 같이 대학에서의 로봇 교육이 확산되고 있지만 대학의 로봇 교육에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 따라서 대학 교육 현장에서의 활용도가 높은 로봇 교육에 대한 콘텐츠 개발, 효과성 검증 등의 관련 연구가 요구된다.

2016 다보스포럼에서 언급되기 시작하면서 전 세계의 화두가 된 제 4차 산업혁명은 우리의 일상생활 뿐 아니라 일자리에도 많은 변화를 가져올 것이다. 이에 국가, 지자체 및 기업에서는 교육기관에게 제 4차 산업혁명을 선도할 인재 양성을 요구하고 있다.

Future of Jobs Report의 ‘Top 10 skiils in 2020’은 이전에 발표된 ‘Top 10 skiils in 2015’에 비해 많은 변화가 있었다. 특히, 이전에 없었던 다른 사람들과의 협업과 인지적 유연성이 요구되고 있으며 ‘Top 10 skiils in 2015’에서 마지막 순위인 였던 skill인 창의성은 순위가 상승하여 보다 중요한 역량이 되었다[19].

이와 같이 최근 몇 년 사이에 우리 사회와 교육 전반에 걸쳐 강조되고 있는 창의성은 대학생의 학습 역량의 핵심 구성 요인에 포함되어 있다[20]-[21]. 특히 제 4차 산업 혁명에서 로봇, AI, 빅데이터 등의 핵심 기술의 중요성이 강조되면서 IT 분야를 비롯한 공학도에게 창의성은 더욱 요구되고 있다[22]-[23]. 그러나 공학이라는 학문의 특성에 비추어 보았을 때, 창의성의 구성 요인 중 하나인 유창성보다는 실용적이고 합리적인 해법인 표준화된 답변을 요구하고 있으며 문제 해결의 과정보다는 결과론적인 문제 해결에 집중하고 있어[24] 창의성과는 동떨어진 교육이 이루어지고 있는 것처럼 보인다. 실제로 국내 공학계열 대학생의 창의성 검사 연구에서 인문·사회, 경상, 법정, 자연, 공학, 예·체능계열 학생 중 공학 계열의 학생들이 평균보다 평균보다 낮은 점수를 나타내었으며 인문·사회, 예·체능 계열의 학생에 비해 창의적 능력인 연속성, 요소 추가, 주제 완성의 측면에서도 평균보다 낮은 점수를 나타냈다[25].

창의성에 대한 다양한 정의가 있지만, 사전적 정의는 새로운 것을 생각해내는 특성이다[26]. 공학도에게 새로운 것을 생각해내는 창의성이야 말로 중요한 특성이라고 할 수 있는데 이는 인간에게 유익한 새로운 기술을 끊임없이 개발해야 하기 때문이다. 공학도에게 관련 분야의 전문적인 부분과 관련한 창의성은 매우 중요하며 꼭 갖추어야 한다. 이와 함께 일상생활에서 발현되는 보편적인 창의성인 일상적 창의성 또한 매우 중요하다[27]-[28]. 왜냐하면 공학도가 해결해야 할 문제가 결국 일상생활의 문제들이기 때문이다. 즉, 인간이 직면하는 일상적인 여러 가지 문제들을 해결하기 위해 다양하고 새로운 해결책을 탐색하고 개발하는 역량인 창의성은 공학도에게 필수적으로 요구된다고 할 수 있다. 결국 이러한 역량을 기르기 위해 스탠포드대학 뿐 아니라 다양한 교육기관에서도 디자인씽킹프로세스와 같은 새로운 사고 방식을 도입하여 교육하고 있는 것이다.

또한, 일상적 창의성과 상관관계가 높은 창의적 자기 효능감[29]을 가지는 것이 창의성 함양에 매우 중요한데 이는 개인이 창의적인 활동을 하면서 자신이 창의적인 행동을 성공적으로 할 수 있다고 믿는 신념을 의미한다[30]. 특히 공학도의 수행 중에 흔히 발생할 수 있는 기존방식과 너무 달라 사회적으로 받아들이기 어려운 과제인 경우 특히 더 높은001 자기 효능감이 요구된다[31]. 많은 연구자들은 창의성 발달을 예측하는데 있어 학생들의 능력보다는 학생 자신의 성공에 대한 확신 또는 믿음과 같은 내적 동기와 자신감이 중요하다고 강조하고 있다[32].

따라서 이 연구에서는 IT 분야 공과 대학생의 창의성이 디자인씽킹 프로세스를 기반으로 한 로봇 교육을 통해 변화되는지 확인하고 분석하기 위해 일상적 창의성과 창의적 자기 효능감을 검사도구로 활용하고자 한다.

이 연구는 디자인씽킹프로세스에 기반한 로봇 교육프로그램이 IT분야 공과 대학생의 창의성에 미치는 효과를 알아보기 위한 것으로서 <그림 2>와 같이 단일집단 사전·사후 검사 설계(One-Group Pretest-Posttest Design)[33]을 사용하였다.

디자인씽킹프로세스기반의 로봇 교육을 받기 전과 후의 차이를 검증하기 위해 사전 검사는 디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육을 시작하기 전인 1주차에 실시하였으며, 사후 검사는 15주차의 교육을 모두 마치고 기말시험을 치른 직후 실시하였다. 디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육은 한 학기동안 이루어졌으며 구체적인 교육내용은 <표 1>과 같다. 1주차부터 3주차까지 총 9시간, 그리고 4주차부터 10주차의 3시간 중 2시간은 로봇의 하드웨어와 소프트웨어에 관한 교육을 실시하였으며 4주차부터 10주차의 3시간 중 1시간과 11주차부터 15주차까지 총 15시간은 디자인씽킹프로세스기반의 로봇 교육프로그램이 운영되었다. 즉, 정규수업 시간 총 45시간 중 22시간의 디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육이 이루어졌으며 팀은 학생들의 희망대로 하되 2~4인으로 구성하도록 하였다. 정규수업 시간 이외에 교수자 멘토링 시간이 추가되었으며 진행 상황에 따라 팀별로 별도의 활동이 이루어졌다.

이 연구는 A대학교 IT관련학과의 교육과정에 편성된 ‘Creative Robotics’과목을 수강한 120명의 학생 중 디자인씽킹 기반의 로봇 교육프로그램을 받은 학생 81명을 대상으로 하였다. 이 중 초, 중, 고등학교에서 로봇 교육을 받은 학생은 전체 학생의 10%인 8명이였다. 8명 중 7명은 초등학교 방과 후 활동을 통해 로봇 교육을 경험한 학생이였으며, 1명은 고등학교 동아리 활동에서 로봇 교육을 일부 경험한 학생이였다. 8명의 학생은 연구에 활용된 교육용 로봇 Hands-on robot을 통해 교육 받은 경험이 전무 하였다.

디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육프로그램을 받은 81명의 학생 중 사전검사와 사후검사 중 하나를 실시하지 않은 3명, 한 문항이라도 누락하거나 불성실하게 응답한 7명과 전 문항을 동일한 번호로 응답한 2명을 제외한 69명을 대상으로 연구가 수행되었다.

이 연구의 목적을 달성하기 위한 창의성 검사 도구는 일상적 창의성 검사 도구(Everyday Creativity Scale)와 창의적 자기 효능감 검사도구(Creative Self-Efficacy Scale)이며 검사도구의 내용은 <표 2>와 같다.

일상적 창의성을 측정하기 위하여 정은이, 박용한[27]이 개발한 검사도구를 활용하였다. 응답형식은 5점 Likert 척도(1점: 매우 그렇지 않다. ~ 5점 : 매우 그렇다)이며 총 36문항, 6요인(독창적 유연성, 대안적 해결력, 모험적 자유 추구, 이타적 자아 확신, 관계적 개방성, 개성적 독립성, 탐구적 몰입)으로 구성되어 있다. 검사도구의 신뢰도를 확보하기 위하여 Cronbach의 α계수를 확인하였으며 각 요인별로 0.642 ~ 0.937의 신뢰도를 나타냈으며 전체 신뢰도는 0.957로 높은 수준의 신뢰도를 가지고 있는 것으로 확인되었다.

창의적 자기 효능감을 측정하기 위하여 하유경, 조한익[29]이 개발한 검사도구를 활용하였다. 응답 형식은 일상적 창의성 검사도구와 마찬가지로 5점 Likert 척도(1점: 매우 그렇지 않다. ~ 5점 : 매우 그렇다.)이며 총 20문항, 2요인(창의적 사고, 창의적 수행)으로 구성되어 있다. 검사도구의 신뢰도를 확보하기 위하여 Cronbach의 α계수를 확인하였으며 각 요인별로 0.893~ 0.901의 신뢰도를 나타냈으며 전체 신뢰도는 0.935로 높은 수준의 신뢰도를 가지고 있는 것으로 확인되었다.

이 연구에서는 수집된 자료의 분석을 위해 SPSS 21프로그램을 사용하였다. 일상적 창의성과 창의적 자기 효능감을 분석하기 위하여 평균, 표준편차와 같은 기술통계량과 사전검사와 사후검사를 비교하기 위해 대응표본 t검정(p＜0.05)을 실시하였다. 또한, 디자인씽킹프로세스를 활용한 로봇 교육프로그램이 영향을 준 일상적 창의성과 창의적 자기 효능감의 하위요인들은 서로 어떻게 영향을 주고 받았는지 알아보기 위하여 피어슨 상관관계 분석(p＜0.05)을 실시하였다.

디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육이 IT 전공자의 일상적 창의성에 미치는 영향을 분석하기 위하여 사전 검사와 사후 검사 결과를 대응표본 t검증으로 분석하였으며 먼저 기술통계량을 분석한 결과는 <표 3>과 같다. 일상적 창의성은 사전 검사에서 2.8338점으로 나타났으나 사후검사에서는 3.6486점으로 나타났다. 교육 전과 교육 후의 차이가 0.8148점으로 나타나고 이에 대한 유의확률이 0.000으로 유의한 것으로 확인되었으므로 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다(p＜.01). 따라서 디자인씽킹기반의 로봇 교육프로그램은 IT분야 공과 대학생의 일상적 창의성에 효과가 있는 것으로 판단할 수 있다.

일상적 창의성에 대한 보다 세밀한 분석을 위하여 7가지 하위 요인별로 분석하였으며 그 결과는 <표 4>와 같다.

디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육프로그램은 IT 전공자의 일상적 창의성에 효과가 있었으며 각각의 하위요인에 대해서도 효과가 있는 것으로 나타났다. 이렇게 효과를 나타낸 7가지 하위요인들이 서로 연관성을 가지고 영향을 주고 받았는지 살펴보기 위하여 피어슨 상관분석을 한 결과는 <표 5>와 같다.

하위요인 4에 해당하는 이타적 자아확신과 하위요인 3에 해당하는 관계적 개방성 간에만 유의하지 않는 것으로 나타났으며 나머지 하위요인들의 상관관계는 서로 유의한 것으로 나타났다(p＜.01). 특히 하위요인 1번의 독창적 유용성과 하위요인 5번의 관계적 개방성 그리고 하위요인 5번의 관계적 개방성과 하위요인 6번의 개성적 독립성의 상관관계는 유의확률 0.05에서 서로 유의한 것으로 나타났다. 따라서 IT분야 공과 대학생들이 디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육프로그램을 받으면서 일상적 창의성이 향상될 때, 이타적 자아확신과 관계적 개방성 간을 제외한 각각의 하위요인들이 서로 상관관계를 가지고 영향을 주는 것이라고 할 수 있다.

디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육이 IT 전공자의 창의적 자기 효능감에 미치는 영향을 분석하기 위하여 사전 검사와 사후 검사 결과를 대응 표본 t검증으로 분석하였으며 먼저 기술통계량을 분석한 결과는 <표 6>과 같다.

창의적 자기 효능감은 교육 전에는 3.4086점이 나타난 반면에 교육 후에는 3.5304점으로 나타났으며 이에 대한 유의확률이 0.014로 유의한 것으로 확인되었으므로 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다(p＜.01). 따라서 디자인씽킹기반의 로봇 교육프로그램은 IT분야 공과 대학생의 창의적 자기 효능감에 효과가 있는 것으로 판단할 수 있다.

창의적 자기 효능감에 대한 보다 세밀한 분석을 위하여 2가지 하위 요인별로 분석하였으며 그 결과는 <표 7>과 같다.

창의적 자기 효능감의 하위요인 중 창의적 사고와 창의적 수행은 사전검사에 비해 사후검사에서 각각 1.01493점, 0.86087점 높게 나타났다. 2가지 하위 요인인 창의적 사고와 창의적 수행에 대한 유의 확률은 .000으로서 p＜.01수준에서 통계적으로 유의한 것으로 확인되었다. 즉, 창의적 자기 효능감의 2가지 하위요인은 모두 귀무가설을 기각하고 대립가설을 채택한다. 따라서 디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육프로그램은 IT분야 공과 대학생의 창의적 사고와 창의적 수행에 있어 효과가 있는 것으로 판단할 수 있다.

디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육프로그램은 IT 전공자의 창의적 자기 효능감에 효과가 있었으며 각각의 하위요인에 대해서도 효과가 있는 것으로 나타났다. 이렇게 효과를 나타낸 창의적 사고와 창의적 수행은 서로 연관성을 가지고 영향을 주고 받았는지 알아보기 위하여 피어슨 상관분석을 한 결과는 <표 8>과 같다.

분석 결과, 창의적 사고와 창의적 수행간의 상관관계가 유의한 것으로 확인되었다(p＜0.01). 즉, IT분야 공과 대학생들이 디자인씽킹프로세스 기반의 로봇 교육프로그램을 받으면서 창의적 자기 효능감이 향상될 때, 창의적 사고와 창의적 수행의 2가지 하위요인들은 서로 상관관계를 가지며 영향을 주는 것이라고 판단할 수 있다.