MATLAB 및 Simulink를 사용한 컴퓨팅 사고

커리큘럼에 정량적 프로그래밍 통합하기

컴퓨팅 사고는 문제와 그 해답을 공식화하기 위한 과정입니다. 컴퓨팅 사고는 컴퓨터과학에 뿌리를 두고 있지만 다른 많은 학문 분야에서도 대학생, 나아가 K-12 수준의 학생들을 교육하기 위한 필수적이고 기본적인 접근법으로 컴퓨팅 사고를 채택했습니다.

컴퓨팅 사고는 컴퓨터 과학자뿐만 아니라 모든 이들을 위한 기본적인 역량입니다.

Dr. Jeannette Wing, Director of the Data Science Institute, Columbia University

컴퓨팅 사고에서는 수학, 과학 및 공학 문제를 풀 때 전통적인 컴퓨터 프로그래밍 기법을 적용하여 프로그래밍 언어, 또는 다른 실행 가능한 응용 프로그램 소프트웨어로 이러한 문제를 표현합니다. 사고자의 아이디어는 재사용 및 유지 관리 가능한 형식으로 표현되고 수집되며, 컴퓨터는 해답을 생성할 수 있습니다. 예를 들어 지구과학자가 기후 변화 또는 지진 활동이 미치는 영향을 예측하기 위한 수학 모델을 개발할 때 컴퓨팅 사고가 사용됩니다. 마찬가지로 신경과학자는 뇌파와 근육 운동에서 생성되는 신호 데이터를 분석하는 알고리즘을 사용하여 최적의 인공 기관을 계획합니다. 두 경우 모두 계산 모델을 사용하여 과학 및 공학 개념을 표현합니다.

최근 몇 년 사이 지구과학, 생물학, 물리학과 같은 여러 과학 및 수학 분야의 교육자들은 NSF, NIH, EU와 같은 조직 및 그 외 여러 과학 관련 단체의 후원을 받아 응용 계산을 수용하도록 교육과정, 커리큘럼, 나아가 전체 학부를 혁신하는 대대적인 작업을 수행했습니다. 이들의 공통적인 목표는 교육, 사고, 학습, 그리고 궁극적으로 기상 연구소, 금융 투자 업체, 자율주행 및 첨단 의사 결정 지원 기술에 초점을 둔 기업과 같은 업무 환경에 컴퓨팅 사고 모범 사례와 소프트웨어 툴을 도입하는 것입니다.

컴퓨팅 사고를 통해 학생은 크고 작은 문제를 논리적이고 확장 가능한 방식으로 풀 수 있습니다. 그림 1에서 볼 수 있듯이 4개의 주요 과정과 기술이 컴퓨팅 사고 프레임워크를 구성합니다.1

  1. 분해: 크고 복잡한 문제를 해결 가능한, 더 작고 다루기 쉬운 여러 문제로 나누기
  2. 패턴 인식: 문제 간의 유사성과 이전에 풀었던 방법 파악
  3. 추상화: 관련성 없는 정보 식별 및 문제 해결에 중요한 정보에만 집중
  4. 알고리즘: 더 작고 다루기 쉬운 문제를 순차적으로 해결하기 위한 간단하고 확장 가능한 단계 설계
그림 1. 컴퓨팅 사고의 네 가지 근간.

그림 1. 컴퓨팅 사고의 네 가지 근간.

컴퓨팅 사고 역량을 키우기 위해서는 관련 숙제 문제 세트 및 연구 프로젝트를 포함하여 관련된 과학 및 수학 교육과정에 적합한 소프트웨어 툴이 필요합니다. 학생의 정량적 역량과 프로그래밍 역량이 발전함에 따라 소프트웨어도 학생과 함께 성장해야 합니다. 컴퓨팅 사고를 운용화하기 위해서는 데이터 분석, 알고리즘 개발, 모델 설계, 코드 생성과 같은 작업이 필요합니다.

MATLAB®Simulink®는 이러한 컴퓨팅 사고 작업은 물론 계산 금융생물학, 머신러닝딥러닝을 포함한 데이터 분석, 신호 처리영상 처리와 같은 관련 응용 분야도 지원하고 실현합니다.

1 “Introduction to computational thinking,” Bitesize, BBC, October 2018. https://www.bbc.co.uk/bitesize/guides/zp92mp3/revision/1.


MATLAB 코스웨어

공학 및 과학을 교육하기 위한 예제, 비디오, 커리큘럼, 교재 및 모범 사례


교육과 학습을 위한 소프트웨어 툴

참조: MATLAB을 활용한 생물학 강의, MATLAB을 활용한 화학 강의, MATLAB을 활용한 심리학 및 신경과학 강의, MATLAB을 활용한 계량경제학 강의, MATLAB을 활용한 정량적 금융 및 리스크 관리 강의