전자기학과 양자역학의 발전을 통해 태어난 반도체는 컴퓨터와 정보통신 기술의 향상을 이끌었으며 이를 이용한 계산과 추론은 복잡한 물리학적 현상의 분석과 문제 풀이에 매우 유용하게 쓰이고 있다. 특히 최근 10여 년간 기계학습과 딥러닝의 향상으로 인해 전통적으로 컴퓨터를 이용했던 수치해석이나 시뮬레이션 외에도 새로운 현상의 발견이나 새로운 소재나 물질 예측 등 물리학 분야 전반에서 전산물리(Computational Physics)가 중요하게 드러나고 있다. 이에 따라 대부분의 물리학 전공 분야를 학습하기 위한 교육과정에 수치해석이나 시뮬레이션, 가상 실험 등의 전산물리학과 관련된 내용을 포함해 운영하고 있다[1-4].

컴퓨터나 태블릿, 스마트폰 등 스마트 기기의 활용은 물리 교수학습 측면에서도 매우 중요하다. 정보통신기기나 도구를 활용한 학습 방법과 전략은 2000년대부터 주목받기 시작하였으며, 이를 통해 학생의 물리에 대한 흥미와 긍정적 태도 함양은 물론 실험이나 탐구에 대한 과정적 능력의 습득, 관련 개념과 지식 이해 등 다양한 효과가 기대되고 있다[5,6]. 이에 사범대학의 예비 물리교사 양성과정에 전산물리 과목이 개설·운영되고 있다. 특히, 최근 아두이노나 레고 마인드스톰 등 손쉽게 프로그래밍하거나 간단한 조작만으로도 구현할 수 있는 피지컬 컴퓨팅 기기가 널리 보급되면서 이와 같은 도구를 활용한 물리 실험과 교육용 자료들이 개발·공유되고 있다[7-10].

컴퓨터를 이용한 물리 실험이나 탐구, 활동의 수행은 장점과 한계를 동시에 갖는다[11]. 전산물리는 비용이나 안전성, 실험의 복잡성 등으로 인해 직접 수행하기 어려운 활동을 대체하여 구체적인 경험을 제공하고, 과학적 모형이나 이론과 데이터의 관계 등을 추론하는 등 과학적 사고에도 도움을 주기 때문에 긍정적으로 평가받고 있다[12-14]. 그러나 특정 프로그램 언어나 도구를 이용하려면 이를 새롭게 배워야 하는 어려움이 있고, 가상 환경과 실제 세계나 현상에 대한 괴리 등으로 인한 인식적 어려움을 겪기도 한다[15,16]. 특히 이미 학습한 개념이라 하더라도 이를 코드나 동작을 구현해야 하는 어려움이 있을 뿐만 아니라 기대하는 결과가 나타나지 않았을 때의 좌절이나 스트레스, 개방적 상황에서의 예기치 않는 문제로 인한 당황 등을 경험하여 물리에 대한 부정적 인식을 심화하기도 한다[17].

과학 교사의 경우에도 이와 유사하게 컴퓨터를 이용한 수업에서 장단점을 함께 보고하고 있다. 예를 들면 엠비엘(MBL, Microcomputer-Based Laboratories)을 이용하는 경우, 손으로 직접 조작하는 경우에 비해 실험 결과를 얻기 쉽지만 동시에 센서의 민감도나 특성에 따라 결과를 해석하기에 어려울 수 있으며, 학생들의 호기심이나 흥미를 유발하는 데에는 매우 효과적이지만 개념 이해와 같은 인지적 측면에서는 상대적으로 더 부정적으로 응답하고 있다[18,19].

이와 같은 연구는 주로 물리학 전공자를 위한 전산물리의 효과와 운영에 대해 주로 이뤄졌으며, 컴퓨터를 이용한 모델링이나 계산의 사용은 오랫동안 물리교육에서 이뤄졌음에도 불구하고 예비 물리교사들에게 해당 교과목이나 내용이 얼마나 효과적이며, 어떠한 인식을 가지고 있는지, 각 대학의 전산물리 교육의 운영 현황에 대해서는 거의 보고된 바가 없다[20]. 이에 따라 본 연구에서는 전국 사범대학 물리교육 전공이 개설된 주요 대학에서 운영되고 있는 전산물리 교육의 현황을 조사하고, 이를 기반으로 예비 물리교사가 함양해야 할 능력에 도움이 되는 전산물리 과목의 방향과 과제에 대해 시사점을 제공하고자 한다.

1. 연구 대상

본 연구에서는 예비 물리교사를 양성하는 전국 사범대학의 물리교육과(과학교육과)에서 전산물리 교과목을 어떻게 운영하고 있는지를 분석하기 위하여 우선 각 대학의 전산물리 강의 여부를 확인하였다. 전국 16개 사범대학의 소속 교수를 통해 전산물리 강의 여부를 확인한 결과, 2022학년도에는 12개 대학에서 강의를 개설하고 있었다. 전산물리 교과목은 예비 물리교사 기본 이수 과목 중 하나이지만, 다른 교과목의 이수를 통해 교사 자격을 취득할 수 있기 때문에 4개 대학은 전공선택으로 운영하거나 미개설하고 있었는데, 2개 대학은 전산물리 교과목 개설이 꽤 오랫동안 이루어지지 않고 있었으며, 나머지 2개 대학은 학생들의 선택 여부에 따라 운영 여부가 결정되었는데, 마지막으로 강의가 개설된 해는 2014년, 2018년이었다. 이에 따라 2014년 이후에 전산물리 강의를 운영한 14개 대학의 강의계획서를 1차 분석 대상으로 하였다.

이후 5개 대학(Table 1의 A, D, E, H, J 대학)의 전산물리 교과목 운영 교수를 대상으로 설문 또는 면담을 진행하였다. 5개 대학을 선정한 이유는 이 대학들의 전산물리 교육과정이 본 연구에서 분석한 항목의 특징이 잘 드러났기 때문이다. D 대학은 물리교육 관점의 내용으로만 구성되어 있었고, J 대학은 물리학 관점의 내용으로만 구성되어 있었다. A, E, H 대학은 물리학과 물리교육 관점의 내용을 모두 포함하고 있는데, A 대학은 상대적으로 물리학 관점의 비율이 높았고, H 대학은 물리교육 관점의 내용 비율이 높았다. 한편 E 대학은 다른 대학과 달리 피지컬 컴퓨팅과 관련된 내용이 많이 포함된 특징이 있었다.

Table 1 Results of Computational Physics Curriculum Analysis.

	University	A	B	C	D	E	F	G	H	I	J	K	L	M	N	total	%
Category
Contents	Digital literacy	Programming skill	5	9	3	0	6	0	2	1	4	6	6	0	2	8	52	30.8
		Data analysis	0	0	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	1	0	2	1.2
		Understanding AI	2	2	0	0	0	0	0	0	0	1	0	0	4	2	11	6.5
	Physics	understanding Physics	4	0	0	0	0	0	4	0	0	0	0	15	2	0	25	14.8
		Numerical analysis	1	0	8	0	0	0	4	2	0	4	6	0	4	0	29	17.2
	Physics education	Use of digital technology in educational contexts	0	0	0	10	2	2	0	6	5	0	0	0	0	0	25	14.8
		Data visualization and simulation	2	4	2	0	0	3	0	0	4	0	0	0	0	0	15	8.9
		Physical computing	0	0	0	0	5	3	0	0	0	0	0	0	0	2	10	5.9
	Sub total		14	15	13	10	13	8	10	9	13	12	12	15	13	12	169	100.0
Level	Secondary school		2	4	0	0	0	6	4	0	1	0	0	0	0	0	17	32.1
	General physics		4	0	0	0	0	0	0	0	3	0	0	0	0	0	7	13.2
	Undergraduate Year 2–4		0	1	5	0	0	0	0	0	0	4	1	15	3	0	29	54.7
	Graduate school or higher		0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	0	00.0
	Sub total		6	5	5	0	0	6	4	0	4	4	1	15	3	0	53	100.0

2. 분석 방법

각 대학의 강의계획서에는 교과목 기본 정보, 교수자 정보, 수업 형태 및 평가 방법, 교수학습 방법 등과 함께 주차 별 수업 내용이 제시되어 있다. 본 연구에서는 이 중에서 교과목 기본 정보와 주차 별 수업 내용을 분석하였다.

전산물리는 물리학과에서도 운영하는 교과목이기 때문에 물리 내용 이해를 주된 목적으로 하는 교과목으로 편성하고 있는 대학이 있었다. 또한 물리교사 양성 기본이수과목이기 때문에 물리교육 관점에서 교과 내용을 구성한 대학도 있었다. 대부분의 대학은 이 두 관점을 섞어서 교과 내용을 구성하고 있었으며, 공통으로 기본적인 디지털 소양을 다루고 있었다. 본 연구에서는 우선 강의계획서에 제시된 강좌의 목표를 기준으로 물리학과 물리교육 중 어느 영역에 중점을 두고 있는지 분석하였다.

본 연구에서는 주차 별 강의 내용을 디지털 소양 관점, 물리학 관점, 물리교육 관점의 3가지 대범주로 나누었다. 이후 유사한 것을 묶어 세부 분석 범주로 정하는 귀납적 범주화 분석 방법을 활용하여 분석하였다[21]. 디지털 소양 관점은 ‘프로그래밍 능력’, ‘데이터 분석’, ‘인공지능 이해’ 등으로 구분하였고, 물리학 관점은 ‘물리 내용 이해’, ‘수치해석’ 등으로, 물리교육 관점은 ‘교육 맥락 디지털 기술 활용’, ‘데이터 시각화 및 시뮬레이션’, ‘피지컬 컴퓨팅’ 등으로 세부 범주를 정했다.

모든 대학에서는 전산물리를 3학점으로 운영하고 있는데, 15주로 편성된 강의 중 강의 소개, 중간고사, 학기말고사를 포함해 전산물리 범주에 포함되지 않은 강의 내용을 제외한 주 수(number of weeks)를 제시하였다. 또한 제시된 내용 수준을 중등학교, 일반물리학, 학부 2–4학년, 대학원 이상 등으로 분석한 결과를 포함하였다. 예로 포물선 운동이나 물결파 등과 같이 고등학교 교과서에 제시된 내용을 다루는 경우는 ‘중등학교’로 분류한 것과 같이 해당 물리 내용을 다루는 학년급을 기준으로 분류하였다.

전산물리 강의를 진행하는 교수들에 대한 설문 및 면담은 구조화된 질문 5가지를 토대로 진행하였다. 질문의 내용은 ‘1. 전산물리 강의의 목표 (교수님께서는 전산물리 강의를 통해서 예비 물리교사들이 어떤 역량을 갖추기를 기대하셨나요?)’, ‘2. 전산물리 강의 내용 구성의 경과 (전산물리는 통일된 교육과정이 없어 여러 대학에서 다양한 내용으로 진행되고 있습니다. (예: 디지털 기술을 이용한 과학 수업(excel, 유튜브 제작, 수업 시연 등), 수치해석(시뮬레이션), 데이터 과학(통계), 피지컬 컴퓨팅(아두이노 등), 기계학습 등) 교수님께서는 어떤 부분을 중점으로 강의를 계획하셨는지, 그리고 그렇게 계획한 이유는 무엇인지요? 이전에 다른 내용으로 강의하셨다면 전산물리 강의 내용이 어떻게 변하였는지를 말씀 부탁드립니다.)’, ‘3. 전산물리 강의의 특징과 사례 (OO대학교의 전산물리 수업에는 실습이 많이 포함된 것으로 알고 있습니다(예: 아두이노 프로그래밍). 어떤 식으로 강의를 진행하시는지 한 차시 강의에 대해 예를 들어 설명 부탁드립니다.)’, ‘4. 강의에 대한 자체 평가 (강의 결과, 학생들이 교수님께서 의도하신 수업 목표를 잘 달성하였다고 생각하시는지요? 긍정적인 부분과 아쉬운 부분이 있으면 간단히 말씀 부탁드립니다.)’, ‘5. 강의 개선 계획 (차후에 전산물리 강의를 진행한다면, 어떤 부분을 개선하실 계획인지요?)’ 등이었다. 설문과 면담 내용은 연구의 결과에서 특징으로 제시한 내용에 맞추어 정리하였고, 이를 교육과정 분석 결과와 함께 분석하였다.

본 연구에서는 대학별 전산물리 강의 목표 분석과 내용 분석의 결과를 제시하고, 설문과 면담 결과를 바탕으로 전산물리 강의의 특징을 ‘강의 목표와 강의 내용의 정합성’, ‘교육 환경의 변화에 따른 강의 내용의 변화’, ‘전산물리 강의에서 사용되는 도구’ 등의 관점으로 논의하였다.

1. 전산물리 강좌의 목표

전산물리 강좌의 목표와 주안점을 통해 전산물리 강좌의 목표가 무엇인지 분석하였는데, 크게 물리교육에 강조점을 두는 경우와 물리학에 강조점을 두는 경우로 구분할 수 있었다. 물리교육에 강조점을 두는 경우는 물리 교사로서 갖춰야 할 현장의 전문성을 기르는 데 초점을 두는 것이었으며, 물리학에 강조점을 두는 경우는 물리학의 문제 해결 과정 중 하나로 전산물리를 다루는 것이었다.

강의계획서를 바탕으로 살펴보면, 크게 물리교육 중심 강의와 물리학 중심 강의로 나눌 수 있으며, 해당 대학 수는 각각 7개로 같았다. 이는 물리 교사 자격 기준의 평가 영역 및 평가 내용 요소에 전산물리가 기본이수과목 및 분야로 지정되어 있지만, 학교마다 서로 다른 내용들에 대해 수업을 진행하고 있어 통일된 내용 요소를 추출하지 못하였다는 점을 보고한 2008년의 상황과 크게 다르지 않은 것이라고 볼 수 있었다. 2008년의 해당 보고서[22]에서는 이러한 이유로 평가 영역 및 평가 내용 요소가 구체적으로 제시되지 못하였는데 15년이 지난 현재에도 유사한 결과를 보였다.

물리교육에 강조점을 둔 강좌와 물리학에 강조점을 둔 강좌로 구분하여 각각의 특징을 살펴보면 다음과 같았다. 물리교육에 강조점을 두는 강의에서는 최종적으로 물리 교수학습자료를 개발하거나, 수업에서 직접 활용할 수 있는 방법에 관한 내용이 명시적으로 나타났다. 모두 물리교사로서 수업 역량을 키우는 데 초점을 두고 있으며, 최종적인 산출물로 물리 학습자료를 명시적으로 언급한 경우(3개 대학)와 과학 수업에 적용하는 역량을 기르는 것을 최종 목표로 제시한 사례(4개 대학)가 이에 해당한다. 물리교육을 중심에 두는 경우, 강의에서 배운 전산물리 방법을 직접 수업에 적용할 수 있는 방법에 초점을 두거나 아두이노나 정보통신기술을 활용하여 수업에 적용할 수 있도록 하여, 전산물리를 다양한 관점에서 활용하고 적용하는 데 초점을 두고 있었다. 이와 관련한 강의계획서에 제시된 목표의 예시를 제시하면 다음과 같다.

예비교사로써 물리교육에 필요한 멀티미디어를 활용할 수 있는 능력을 기르고 멀티미디어를 이용한 전산물리 교육자료를 개발한다. 또한 자료개발을 통하여 물리개념 및 지도에 대한 종합적이고 체계적인 이해를 높이고 이를 바탕으로 효과적인 물리 교수학습자료를 설계할 수 있다.

(A 대학)

본 교과에서는 중등 예비 과학교사들이 전문성을 향상시키기 위한 일환으로 정보통신기술(ICT)을 이용하여 과학 수업에 적용하기 위한 방법 및 전략을 모색해 보고 이를 실제 과학 수업에 적용할 수 있는 능력을 키우는 것을 목표로 한다.

(D 대학)

컴퓨터 시뮬레이션을 할 수 있는 프로그램 및 언어(Excel, Visual Basic, Python)를 학습하고, 중고등학교 수업에 제시되는 물리적 상황을 컴퓨터 프로그래밍을 통해 시뮬레이션한다. 이후 수치해석 방법에 대하여 배우고 python을 이용한 교재를 작성해 본다.

(G 대학)

본 강좌는 현대 정보통신 사회와 4차 산업혁명 기반 사회에서 물리학의 STEM 적 접근을 이해하고, IT 기반 기술과 물리학의 관련성을 이해하여 물리교사로서 물리학의 다양한 측면과 활용 방법에 대한 지도 능력을 높이기 위한 과목이다.

(N 대학)

이상의 예와 같이, 전산물리 강좌가 물리 예비교사들의 수업 전문성을 높이기 위한 강좌임이 강의계획서에 분명히 드러나고 있음을 알 수 있다.

한편, 물리학에 강조점을 둔 강의에서는 물리 개념을 이해하거나, 물리 문제를 풀기 위한 프로그래밍 활용 능력에 초점을 두고 있었다. 물리학 중심으로 구분된 강의계획서에는 모두 문제 해결이 명시적으로 언급되었으며, 이를 통해 물리 내용에 대한 이해를 높이는 방법의 하나로 전산물리를 활용하는 것으로 최종적으로 물리학의 이해를 돕거나, 물리학 연구의 한 방법으로서 그 이해를 심화하는 것을 명시적으로 목표로 언급하는 것으로 나타났다. 즉, 물리학자로서 물리학의 기본 개념을 이해하고, 물리학을 이해하고 탐구하는 기본적인 소양 중 하나를 익히도록 하는 데 초점을 두는 것으로 나타났다. 그리고, 소프트웨어의 발달이 물리학뿐 아니라 사회 전반에 어떤 영향을 주는지를 포함하고자 하는 경우도 있었다. 이와 관련한 강의계획서에 제시된 목표의 예시를 제시하면 다음과 같다.

컴퓨터가 개발됨에 따라 물리학을 하는 데 있어서도 이론적인 접근과 실험을 통한 방법 외에 컴퓨터를 이용하여 물리 문제들을 다루게 되었고 점점 그 중요성이 커지고 있다. 전산물리학에서는 매트랩 프로그래밍 언어를 학습하여 기본적인 수치해석과 컴퓨터 모의실험 등을 학습하고, 컴퓨터를 이용하여 물리 문제를 해결하고 물리 내용들에 대한 이해를 높일 수 있도록 한다.

(C 대학)

1) 많이 사용되는 프로그래밍 언어 중 하나인 파이썬의 기초를 배우고 응용한다. 2) 주어진 문제를 풀기 위한 코딩 과정을 통하여 논리적 사고를 발전시킨다. 3) 소프트웨어의 발달이 우리 사회를 어떻게 바꾸고 있는지를 이해한다.

(J 대학)

물리학자들이 실제 연구에서 자주 사용하는 응용 사항 중 하나인 기본적인 unix 사용법과 latex를 이용한 문서 작성법을 배운다. 개인이 정한 물리에 관한 주제를 조사, PPT 작성을 통하여, 학생들이 직접 세미나 발표를 한다. C, C++ 언어를 이용한 컴퓨터 프로그래밍 기초를 배우며, C++ 언어에 근거한 ROOT 사용법을 수행한다. 수치해석(numerical method)의 기본 개념을 이해하고, 수치해석 방법을 이용하여 간단한 물리 문제를 풀어본다.

(K 대학)

이상의 예와 같이 전산물리 강의의 내용을 물리학에 강조점을 두고 있는 대학에서는 전산물리 교과목을 통해서 다루는 내용들을 중심으로 목표를 기술하였을 뿐, 사범대학의 예비교사 양성과 연관을 지어 기술하지 않고 있음을 확인할 수 있다.

2. 전산물리 강의의 주차 별 내용

예비 물리교사 양성과정 교육과정 중에 전산물리를 운영한 14개 대학의 강의계획서의 주차 별 내용을 ‘물리학 관련’, ‘물리교육 관련’, ‘디지털 소양 관련’ 등으로 분석하여 그 결과를 Table 1에 제시하였다. 이중 ‘디지털 소양 관련’은 물리학이나 물리교육과 관련 없이 일반적인 프로그래밍이나 인공지능과 관련된 내용을 다루는 것으로 분류하였다.

또한 제시된 내용 수준을 중등학교, 일반물리학, 학부 2–4학년, 대학원 이상 등으로 분석한 결과를 포함하였다. 모든 대학에서는 전산물리를 3학점으로 운영하고 있는데, 15주로 편성된 강의 중 강의 소개, 중간고사, 학기말고사를 포함해 전산물리 범주에 포함되지 않은 강의 내용을 제외한 주 수(number of weeks)를 제시하였다.

분석 결과, 주차 별 강의 내용 분석의 대범주인 디지털 소양 관점, 물리학 관점, 물리교육 관점 등에 대해서 각각 38.5%, 32.0%, 29.6%로 비슷한 비율을 나타내었다. 세부 범주별로 가장 많은 대학에서 전산물리에서 강의하고 있는 내용은 디지털 소양 관점의 ‘프로그래밍 능력’에 대한 내용으로 11개 대학에서 총 52주의 시간이 배정되었으며 전체의 30.8%에 해당하였다. 두 번째로 높은 비율을 차지한 것은 물리학 관점의 ‘수치해석’으로 총 7개 대학에서 29주(17.2%)였으며, 그다음으로는 물리교육 관점의 ‘교육 맥락 디지털 기술 활용’으로 5개 대학의 25주(14.8%)였다.

디지털 소양 관점에서는 파이썬, VBA, 블록 코딩 등의 프로그래밍을 학습하는 ‘프로그래밍 능력’ 관련 내용을 11개 대학에서 포함하였다. 여러 대학들은 다양한 프로그래밍 언어 학습을 강의하고 있었는데, A 대학, G 대학, M 대학에서는 파이썬을, B 대학에서는 VBA를, C 대학과 H 대학은 매트랩을, K 대학은 유닉스(Unix), 레이텍(Latex), C++ 등을, E 대학에서는 아두이노 프로그래밍을, 그리고 N 대학에서는 블록 코딩을 학습하고 있었다. 데이터 과학이나 교육 통계 등의 내용을 학습하는 ‘데이터 분석’에 대해서는 불과 2개 대학에서 각 1주씩만 제시하고 있어 사례가 매우 적었는데, M 대학에서는 빅데이터와 네트워크 분석 연구에 대한 내용을 학습하고 있었다. 마지막으로 ‘인공지능 이해’와 관련해서는 5개 대학에서 진행하고 있었는데, A 대학에서는 ‘AI 기술 구현을 위한 프로그래밍 언어 및 과학 탐구 방향의 전환 과정 이해’라는 내용으로 인공지능을 과학교육과 연관을 지어 학습하는 내용을 제시하였고, B 대학에서는 AI 프로그래밍을, J 대학에서는 신경망과 심층학습을 간단히 소개하였다. M 대학에서는 퍼셉트론과 학습, 인공신경망을 이용한 숫자 인식과 같은 응용사례를 제시하였으며, M 대학에서는 로봇과 인공지능에 대한 학습 내용을 포함하였다.

물리학 관점에서 물리 개념을 이해하는 것을 목적으로 하는 ‘물리 내용 이해’ 범주의 예로는 A 대학에서 4주 동안 역학/전자기학, 양자역학/열 및 통계역학 등으로 구분하여 시뮬레이션을 시행한 예나 G 대학에서 4주 동안 역학 시뮬레이션(1주: 포물선 운동, 2주: 단순조화진동자, 감쇄조화진동자), 전자기 시뮬레이션(3주: 전기장과 전위), 파동 시뮬레이션(4주: 물결파, 파동) 등을 수행한 것이 대표적인 사례이다. ‘수치해석’을 포함한 대학은 7개 대학이었는데, 그 중 L 대학에서는 일반물리 및 전공 물리학에서 배우는 내용(예: 전하와 전기장, 맥스웰 방정식, 전자기파, 상대론 등)을 파이썬을 이용하여 풀이함으로써 물리를 이해하는 데 도움을 주는 강의를 진행하고 있었다. “물리 문제는 수학을 사용하여 풀이가 가능하고, 특히 대수방정식이나 미분방정식 형태로 표현되기 때문에 컴퓨터를 이용하여 방정식의 해를 구하는 방법을 익혀 물리 문제를 풀이하고 이로부터 물리 현상을 잘 이해할 수 있을 것”이라는 L 대학의 ‘전산물리교육연구’ 강의의 교과목 개요에서 ‘수치해석’ 내용을 전산물리 강의에서 제시한 이유를 잘 이해할 수 있다. C 대학에서도 8주 동안 ‘수치해석’ 관련 강의를 진행했는데, 수치해석으로 미적분, 미분방정식을 풀이하거나, 몬테카를로 방법을 익히고, 모델 시뮬레이션을 수행하는 내용으로 진행되었다. 또한 G 대학, H 대학, J 대학, M 대학 등에서도 미분방정식 풀이나 몬테카를로 방법을 강의하였다.

물리교육 범주에서 ‘교육 맥락 디지털 기술 활용’과 관련된 내용은 5개 대학이 포함하였는데, 10주에 걸쳐 강의를 진행한 D 대학에서는 과학교육에서 ICT 활용 수업에 대한 이론 및 실습 강의와 함께 예비교사들의 모의수업을 진행하였고, H 대학에서는 구글에서 제공하는 다양한 기능(예: 구글 문서, 스프레드시트)을 익히고, 구글 클래스룸을 활용한 온라인 기반 수업 운영과 수업 실연을 진행하였으며, I 대학에서는 엑셀을 기반으로 한 수식, 그래프 작성, 엑셀 매크로 활용 등의 학습을 포함하였다.

‘데이터 시각화 및 시뮬레이션’은 시뮬레이션 도구를 활용한 강의인데, 5개 대학에서 2–4주에 걸쳐 관련된 강의를 진행하였다. B 대학에서는 VBA 프로그래밍을 이용하여 등가속 운동, 포물선 운동 등을 시연하는 것을 학습하였으며, F 대학에서는 인터랙티브 피직스(Interactive Physics)라는 물리 전용 시뮬레이션 도구를 이용한 강의를 진행하였다. 한편 피지컬 컴퓨팅을 강의 내용으로 제시한 대학은 3개 대학이었는데, 그중 E 대학에서는 아두이노 기반 프로그래밍을 6주간 학습한 이후에 5주 동안 마이크로컴퓨터(아두이노)를 활용하여 하드웨어를 결합한 실험 활동을 수행하였다. 또한 F 대학에서는 엠비엘의 운동 센서와 온도 센서를 이용한 실험 활동을 포함하였다.

전산물리에서 수행하는 물리 내용의 수준을 분석하였는데, 중등학교 수준이 32.1%, 일반물리학 수준이 13.2%였다. 고등학교 물리학 내용과 일반물리학 내용의 수준이 비슷하였는데, 둘을 합한 비율(45.3%)이 학부 물리 전공 수준의 내용보다 적었다. 물리학 관점의 강의에서 물리 내용 이해를 목적으로 전산물리 내용이 편성되는 경우가 많았기 때문에 물리 전공 내용 수준으로 진행된 것이 많았을 것으로 생각된다.

3. 전산물리 강의 운영의 특징

전산물리 강의 운영상의 특징을 ‘강의 목표와 강의 내용의 정합성’, ‘환경의 변화에 따른 강의 내용의 변화’, ‘강의에서 다루는 도구 유형’ 관점에서 살펴보았다.

1) 강의의 목표와 주차 별 강의 내용의 정합성 분석

강의계획서에서 기술하고 있는 목표에 대한 분석 결과에서 나타나듯이, 강의의 목표를 물리교육에 두는 경우와 물리학에 두는 경우로 크게 구분할 수 있었다. 하지만 일부 강의에서는 교수자의 의도와 실제 강의의 내용 구성에서 목표와 다소 차이점이 있는 경우도 있었다. 예를 들어, A 대학과 G 대학의 경우, 강의 목표에서는 물리 학습 자료개발과 같은 물리교육에 주안점을 두고 있었지만, 실제 강의에서 물리교육 관한 내용의 구성보다는 물리학 내용에 해당하는 주차가 대부분으로 구성되어 있는 것으로 나타났다. 또한 N 대학의 경우는 상당 부분을 디지털 소양을 계발하는데 강의 내용을 할애하는 것으로 나타났다. 현재 전산물리 강의에서 물리교육에 강조점을 두어 강의를 하는 경우에도 시간의 문제 등 다양한 이유로 실제 교육 현장의 적용까지 충분히 다루지는 못하고 있다고 할 수 있다. 한편, D 대학과 F 대학의 경우는 물리교육 관점의 내용에 강의 전부를 할애하고 있어, 디지털 소양 계발이나 물리학에서 전산물리를 활용하는 방법에 대한 경험이나 전문적 지식을 계발하는 데에는 한계가 있는 것으로 보였다. 또한 I 대학의 경우는, 목표에서는 물리학에 강조점을 두고 있으나, 실제 강의계획서의 주차 별 내용에서는 물리학보다는 물리교육의 내용을 중심으로 다루는 것으로 나타났다. 물리교육 관점에서 다루는 내용이 전혀 없는 대학도 있었는데, J, K, L, M 대학의 경우, 교수자는 물리 개념 이해와 탐구에 초점을 두고 있었고, 물리교육 관점에서 강의의 방향성을 설정하지 않는다고 볼 수 있었다.

이와 같이 학교마다 강의의 양상과 목적이 크게 다르며, 교수자가 물리교육에 관한 관점을 강조하고 있다고 하더라도, 그것이 실제 강의계획에서 그 교육적 활용에 관한 내용이 명시적으로 반영되지 않거나, 혹은 지나치게 물리교육에 관한 관점만을 강조하여, 예비교사들의 디지털 소양이나 물리학 관점에서 전문성에 관한 내용을 다루지 못하는 경우도 볼 수 있었다. 물론 실제 강의의 모든 내용을 강의계획서의 내용만으로 분석하여 판단하는 데에는 한계가 있지만, 적어도 분석 결과가 알려주는 것은, 대학마다 서로 목표와 내용 운영에 있어 통일되지 않은 형태로 강의가 이뤄지고 있으며 강의의 목표를 주차 별 내용에 충분히 살리지 못하고 있다는 점이다. 이에 사범대학에서 개설되는 전산물리 과목이 어떻게 차별화되어야 하는지에 대한 연구가 필요함을 시사하는 것이라 할 수 있다.

2) 교육 환경의 변화에 따른 강의 내용의 변화

전산물리 강의를 운영하는 교수들에게 전산물리 강의의 내용을 구성하는 데 영향을 준 요인이 무엇인지 확인하기 위해 이전의 강의 내용을 포함한 강의 내용의 변화 과정을 질문하였다. 대부분의 교수들이 전산물리의 교육과정이 표준화되어 있지 않기 때문에 학기마다 강의를 어떻게 운영할 것인지를 고민하고 있는데, 교육 환경의 변화에 맞추어 강의의 내용과 방법을 계속 개선해 나가고 있었다.

D 대학의 교수는 전산물리 교과목을 통해 예비교사들이 정보통신기술을 활용하여 중등학교의 수업을 설계하여 운영할 수 있는 역량을 강화하는 것을 목적으로 한다고 응답했다. 최근 SW 중심대학, 4차 산업혁명을 대비한 인공지능 관련 교과목 강화 등과 같이 대학 차원의 교양 또는 전공에서 다양한 교과목을 운영하고 있는데, 이러한 교과목들이 전산물리에서 진행하는 내용들과 중복이 되었다. 전산물리가 예비 물리교사의 기본이수과목으로 지정된 이유는 컴퓨터활용능력을 기반으로 예비교사들의 중고등학교에서 수업 운영 역량을 키우는 것을 목적으로 하고 있기 때문이라고 생각했다. 이 때문에 D 대학에서는 예비교사들이 다양한 정보통신기술 활용 능력과 관련된 기능을 익히고, 정보통신기술을 활용한 수업모형을 배운 후에 예비교사들이 직접 정보통신기술을 활용한 수업을 설계해보고 수업 시연을 통해 평가하는 과정으로 강의를 진행하는 것이 필요하다고 생각했다. 전산물리는 다른 기본이수과목과 비교해서 수업목표가 명확하게 제시되어 있지도 않고, 관련된 교재도 마련되지 않아 어떻게 수업을 진행해야 할지 어려움이 많았다고 한다. 매년 학생들의 반응을 살펴보고 학생들에게 도움이 될 수 있는 내용을 추가하면서 강의를 변화시키고 있다고 응답했다.

이와 같이 강의 내용이 변하는 과정은 다른 대학에서도 유사하게 찾아볼 수 있었다. H 대학에서는 기존의 전산물리 강의에서 매트랩에서 사용되는 기초 함수를 학습하고 행렬을 연산하고 이를 통해 연립방정식의 해를 구하는 과정을 학습하는 방법과 같이 매트랩을 이용한 수치해석을 중심으로 한 내용을 다루고, 파이썬 프로그래밍을 학습하는 과정으로 진행되었다. 그런데 예비교사들에게 더 필요한 내용이 무엇인지에 대한 고민을 통해, 구글에서 제공하는 다양한 온라인 소프트웨어를 활용하는 것이 낫다고 판단하였고 구글 클래스룸과 같은 학습관리시트템(LMS) 활용 능력을 높이는 방향으로 변경하여 강의를 진행하였다고 응답했다.

2010년 이전에는 수업에서 컴퓨터를 활용하는 경우는 사무용 프로그램(워드프로세서, 스프레드시트)이 주를 이루었고, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 물리 문제를 풀이하는 과정이나 엠비엘 활용은 아주 드물게 관찰되는 활동이었다. 그런데 COVID-19를 통해 온라인을 통한 학습이 보편적으로 되었고, 모든 학생들이 컴퓨터는 물론 스마트 기기를 이용해 다양한 활동을 수행할 수 있는 환경이 되었다. 수년 전부터는 아두이노, 마이크로비트 등과 같이 마이크로컴퓨터를 활용하는 방법이 도입되어 여러 가지 센서를 활용하고 스스로 코딩을 하는 등 환경의 변화가 크게 나타났다.

이러한 환경의 변화는 전산물리 강의의 변화에 직접적인 원인이 되었다. E 대학의 교수는 10여 년 이상 전산물리를 강의해왔는데, 매년 ‘무엇을 하면 예비교사들이 일선 학교에 발령받았을 때 도움이 될까?’를 고민해왔다. 처음에는 컴퓨터로 할 수 있는 여러 가지 활동들(예: 한글 워드프로세서, 엑셀, 파워포인트, UCC 만들기)을 수행했는데, 이것이 전산물리에서 요구하는 내용인지 고민이 되었다고 한다. 그가 생각하는 전산물리의 목적은 ‘컴퓨터를 활용해 수치해석도 하고, 중등학교에서 활용할 수도 있는 것을 배우는 것’이라고 생각해서 그 이후에 엑셀을 중심으로 강의 내용을 변경했다. 학교의 업무에 필요한 엑셀의 기본내용에 대한 학습과 엑셀 내장 프로그램인 비주얼 베이직을 활용한 프로그래밍으로 진행했다. 그렇지만 이것이 전산물리와 잘 맞지 않는다는 한계를 느끼고 5–6년 전에 새롭게 도입된 아두이노 보드를 이용한 내용으로 강의를 변경하였다고 한다. 이 과정에 대한 이야기를 옮기면 다음과 같다.

5–6년 전부터는 아두이노 보드란 하드웨어가 유행을 하기 시작하길래 수업 내용을 모두 아두이노 코딩으로 바꿔버렸습니다. 그 이유는 일선 학교에서 물리교사라면 반드시 갖추어야 할 역량이라 생각하였고, 프로그래밍 언어를 조금이라도 배운다면 전산물리학의 주된 목적인 수치해석도 스스로 할 수 있을 것이라 판단하였습니다. 중간고사까지는 아두이노 코딩에 필요한 C-언어 문법 강의와 간단한 실습을 지도하고, 중간고사 이후에는 자율주제를 선정해 학생들이 직접 만들고 싶은 것을 만들게 합니다. (중략) 물론 자율주제에는 물리적인 요소가 들어가도록 유도를 합니다.

(E 대학 전산물리 담당 교수)

아두이노와 같은 마이크로컴퓨터는 물리와 연관된 실험을 수행할 수도 있을 뿐만 아니라 코딩 능력을 요구하기 때문에 프로그래밍에 대한 학습도 필요하다. 2015 개정 교육과정에 의한 고등학교 물리학 교과서에서도 마이크로컴퓨터를 이용한 실험이 포함되었는데[23], 2022 개정 교육과정에서는 디지털 소양 능력을 강조하고 있어 더 많은 활동이 포함될 가능성이 있어 예비 교사교육에서 포함할 필요가 있다. 물론 짧은 강의에서 하드웨어 제어는 물론 코딩을 위한 프로그래밍까지 모두 학습하기에는 어려움이 많다. 엠비엘은 장치의 가격이 비싸서 학교에 도입되기 어려운 데 반해, 마이크로컴퓨터는 저렴함에도 불구하고 학교에 도입되지 못한 이유가 바로 이 때문일 것이다.

E 대학의 교수는 예비교사들이 코딩을 완전히 이해하지 못해도 공개되어 있는 코드를 가져와서 필요한 부분만 수정하는 역량만 있으면 학교에서 학생들을 지도하는 데 어려움이 없을 것으로 생각해 강의의 수준을 조정하였다고 하였다. 그가 진행한 강의 중 하나를 살펴보면(예: 강의주제 - 아날로그 입력과 시리얼 모니터), 아두이노 코딩 문법 중 아날로그 입력과 시리얼 모니터를 활용해 출력값을 확인하는 내용을 강의를 통해 진행하고, 예비교사들에게 강의 내용을 확인해서 코딩할 수 있는 과제를 제시해서 이를 실습을 통해 수행하도록 했다. 기본적으로는 광센서에 대한 원리와 사용법을 배우고, 코딩을 통해 광센서 양단에 인가된 전압을 시리얼 모니터에 출력하는 것을 수행한 이후에 빛의 유무에 따라 발광다이오드(LED)를 켜고 끄는 과정을 수행하도록 했다. 이 과정에서 어려움이 있는 학생들에게 개별 지도를 했다고 한다.

3) 전산물리 강의에서 다루어지는 도구 유형

일반적으로 대학의 전산물리 강의에서 다루어지고 있는 도구들은 크게 스프레드시트, 수학 컴퓨팅 패키지, 범용프로그래밍 언어 등의 3가지 종류로 구분된다. Table 2에 제시한 바와 같이 스프레드시트는 구글이나 엑셀 등을 사용하며, 수학 컴퓨팅 패키지는 매스매티카, 매트랩 등이 있으며, 범용프로그래밍 언어로는 포트란, C, 자바, 파이썬 등이 이에 해당한다[24]. 이밖에 comSOL, Ansys 등과 같이 물리학자들이 주로 사용하는 물리학용 소프트웨어도 사용될 수 있다. 분석 결과, 본 연구에서 수집된 전국 사범대의 강의계획서에는 물리학용 소프트웨어는 사용되고 있지 않았으나, 나머지 세 가지 유형은 모두 다루어지고 있었으며, 사범대의 특성을 반영한 정보통신기술, 피지컬 컴퓨팅이나 엠비엘 등 물리교육을 위한 디지털 교육 등도 추가로 다루어지고 있었다. 한 가지 유형만 다루는 대학은 거의 없었으며 3가지 유형을 대학마다 다양하게 조합하여 다루고 있었다.

Table 2 Examples of computational tools.

Categories	Examples
Spreadsheets	google, excel
Integrated mathematical computing package	Mathematica, Maple, Matlab,
General-purpose programming	Fortran, C, Java, Python

첫 번째 유형인 스프레드시트 사용법을 다룬 대학은 H 대학과 I 대학인데, 각 엑셀과 구글을 사용 프로그램으로 활용하고 있었다. 예를 들면 H 대학에서는 구글 스프레드시트에서 함수를 활용하고, 수치를 해석하며, 구글 설문지를 분석하는 내용을 다루고 있었으며, I 대학에서는 엑셀 입문부터 데이터, 수식 입력, 그래프 작성 등의 내용으로 4주를 할애하고 있었다.

두 번째 유형인 컴퓨팅 패키지 활용에 해당하는 사례로는 C 대학, I 대학, H 대학 강의계획서에서 볼 수 있는 매트랩에 대한 강의인데, 이를 활용하여 행렬 연산이나 미분방정식 등을 푸는 내용을 포함하고 있었다. C 대학의 경우 매트랩을 강의 전체의 기본 프로그래밍 언어로 설정하여 언어 익히기부터 수치해석을 위한 주요 도구로 활용하여 운영하고 있었다. 한편, I 대학과 H 대학은 스프레드시트 프로그램을 시작으로 매트랩을 통한 수치해석으로 심화하는 과정으로 구성되어 있었다.

세 번째 유형인 프로그래밍 언어를 다룬 강의를 보면, 파이썬이 5개 대학(A, G, J, L, M)에서 다루어져 가장 일반적인 프로그래밍 도구로 사용되고 있었다. 다음으로 많이 다루어진 엑셀 VBA를 사용하여 프로그래밍하는 유형으로는 G, I, B, F 등의 4개의 대학이 해당하였는데, G 대학을 제외하면 파이썬과 엑셀 VBA를 동시에 다루는 경우는 없었다. K 대학 한 곳에서는 C언어를 사용하여 프로그래밍 기초를 배우고 수치해석으로 연결하고 있었다. 즉, 대부분의 대학이 프로그래밍 언어를 다루고 있었으며, 교수자마다 다양한 언어를 이용하여 프로그래밍 기초를 다루지만 주로 하나의 언어로 접근하며, 그중에서는 파이썬을 많이 사용한다는 것을 알 수 있다.

이외에도 위의 3가지 유형에는 포함되지 않지만, 물리학과의 전산물리 강의와는 차별된 특징으로 중등교육에서 활용할 수 있는 블록 코딩, 피지컬 컴퓨팅(아두이노), 엠비엘, 정보통신기술 수업, 인공지능 소개 등에 대한 내용을 일부 대학(F, N, E)에서 다루고 있었다. 특히 E 대학의 경우 아두이노 활용을 강의의 목표로 설정하고 있으며, 한 학기 전체과정이 아두이노를 익히고 이를 통한 창작품 만들기로 구성하고 있었다. 이렇게 구성한 이유는 강의 내용의 변화에 대한 내용에서 다루었듯이 담당 교수와의 면담을 통해 알 수 있었는데, 학교 현장에서 아두이노의 확산을 인지하고 수업 내용을 모두 아두이노에 대한 내용으로 바꾸었기 때문이었다. 이후 현장 교사가 된 졸업생들의 만족도가 높았기 때문에 이러한 형태를 유지하고 있다고 응답하였다. 유일하게 엠비엘을 다루고 있는 F 대학의 사례에서는 강의 마지막 2주차에 운동 센서와 온도 센서 사용법만을 짧게 다루고 있어, 현재 사범대 전산물리 강의에서 엠비엘은 거의 다루어지지 않는 것으로 볼 수 있다. F 대학의 경우 물리 수업 설계와 교수학습 과정안 작성에 5주를 할애하고 있어 전산물리 강의를 교과교육 강의의 보완책으로 활용하고 있는 것으로 나타났다.

종합하면, 현재 사범대에서 전산물리는 기본적인 프로그래밍 언어인 파이썬이나 엑셀 VBA, 또는 범용패키지인 매트랩을 소개하여 프로그래밍 기초를 다룬 후 물리학 문제에 활용하는 내용으로 구성된 경우가 가장 많으며, 일부 대학에서는 중등교육을 염두에 두고 중등 물리 수업에서 바로 활용 가능한 블록 코딩, 피지컬 컴퓨팅 등의 내용을 일부 다루고 있었다. 그러나 세부적으로 보면, 대학 물리학의 이해를 위한 내용과 중등 물리교육을 위한 내용이 유기적으로 연결되는 모습은 보이지 않았다. 대부분을 차지한 유형인 파이썬이나 엑셀 VBA 프로그래밍 언어를 전반부에 학습하고 후반부에 물리 문제를 푸는 강의 유형의 경우 대학 물리학의 내용으로 다루어지고 중등 물리 수업에 활용방안이나 연결 방법에 대한 시도는 강의계획에 구성되지 않아 예비 물리교사를 위한 고려가 아직 부족한 것으로 나타났다. 또한, 한 학기 강의의 한계가 원인이 될 수 있겠지만, 전산물리의 실습 수준이 대부분 프로그래밍 언어 기초를 다루고 몇 가지 예제를 풀어보는 강의계획으로 구성된 경우가 많아 학습자가 실제로 자신의 물리 문제를 모델링하고 코딩하여 문제를 해결하는 과정은 포함되지 못하였다. 이는 A 대학의 전산물리를 강의한 교수의 면담 내용에서도 나타난다.

궁극적으로는 컴퓨터 프로그래밍에 대한 전문적인 역량을 갖추기를 기대하였으나, 학생들의 경험 및 기초 소양의 차이가 커서 프로그래밍 입문 수준으로 수업을 진행하였습니다. 그 결과, 파이썬 프로그램을 경험해보고, 기초적인 관련 지식을 쌓는 정도의 효과가 있을 것으로 생각합니다.

(A 대학 전산물리 담당 교수)

학부 전산물리의 학습 결과물로서 모델의 코딩, 알고리즘과 계산 도구의 선택, 코드 디버그, 테스트 및 유효성 검사, 마지막으로 물리적 통찰력의 추출 등을 제안한 미국 물리교사협회(AAPT)의 권장사항[24]의 관점에서 볼 때 매우 기초적인 수준에 그치고 있다고 볼 수 있다.

본 연구에서는 전국 사범대학 물리교육 전공이 개설된 주요 대학에서 운영되고 있는 전산물리 교육의 현황을 조사하고, 이를 기반으로 사범대 전산물리 과목의 방향과 과제에 대해 시사점을 제공하고자 하였다. 분석 결과를 요약하고 이에 따른 시사점을 논의하면 다음과 같다.

첫째, 2022년 강의계획서를 기준으로 현재 전국 사범대에서 다루는 전산물리 강좌는 기본이수과목임에도 불구하고, 강의의 목표와 내용에 있어 통일되거나 기본적인 요소의 합의된 형태나 구성은 찾기 어려웠다. 물론 3학점, 단 학기로 운영된다는 체제상의 공통점은 있으나 그 대상이 미래의 물리학 연구자와 물리 교사로 양분되어 운영되고 있다. 대학마다 강좌의 목표가 ‘예비교사로서 물리교육에 필요한 전산물리 자료 개발 능력’을 설정한 대학(예: A 대학)부터, ‘물리학자들이 실제 연구에서 자주 사용하는 도구를 배우는 것’을 목표로 하는 대학(예: K 대학)의 유형이 존재하였으며 이는 주차 별 내용 구성에도 영향을 미쳤다. 즉, 현재 사범대의 전산물리의 다양성의 이유 중 하나는 과목의 정체성과 관련이 있는 것으로 보인다. 교수학습 설계에서 학습자의 어떤 역량을 함양하기 위한 것인지에 대한 목표 설정은 이후 내용과 평가 방법에도 영향을 미친다. 그런데 현재 전산물리는 그 대상이 미래의 물리학자인지, 물리교사인지에 대한 설정이 혼재되어 있으며, 이에 따라 상당히 넓은 스펙트럼의 내용 구성이 나타나고 있다.

따라서 전산물리를 통해 함양되길 기대되는 예비교사 역량에 대한 합의가 우선되어야 하며, 이에 기반해서 교육과정 구성의 기본 요소에 대한 합의가 필요하다. 물론 대학에서 강의를 구성하는 교수자의 자율적인 내용 구성도 어느 정도는 보장되어야 하지만, 최근 디지털 리터러시나 컴퓨팅 역량의 중요성이 증대되고 있는 시점에서 예비 물리교사에게 요구되는 관련 역량을 명확히 하고, 이를 함양하기 위한 교육과정을 개발하는 것은 미래 물리교육의 방향성을 이끌어주는 중요한 과제 중 하나가 될 것이다.

둘째, 현재 전산물리 강의에서 중등 교과서의 시뮬레이션 실험이나 관련 내용을 다루는 경우는 찾기 어려웠다. 일반적인 교수학습과정안 작성법을 다루거나, AI 관련 소양을 다루는 사례는 있었으나 현재 중등 물리 교육과정에 대한 연구를 바탕으로 연계 활동을 구성하는 것이 부족하였다. 전산물리 강의의 목적으로 컴퓨터를 이용하여 물리학을 이해하는 것이 포함되는 것은 기본적이지만 중등학교 교사가 되기 위한 기본이수과목의 역할을 하기 위해서는 대학 수준을 포함하기에 앞서 중등학교 수준의 물리 내용을 컴퓨터로 시연하는 내용이 포함될 필요가 있다. 고등학교 교육과정이나 교과서에서도 시뮬레이션이 제시되어 있는데, 2015 개정 과학과 교육과정 「물리학 II」의 ‘중력 렌즈 효과 가상 실험’과 2022 개정 과학과 교육과정 「전자기와 양자」의 ‘전자의 이중 슬릿 실험에 대한 컴퓨터 모의실험하기’가 대표적인 예다. 2015 개정 과학과 교육과정에 의한 교과서를 분석한 연구 결과[23]를 보면 고등학교 물리학 교과서에 총 17개의 시뮬레이션이 제시되어 있다. 이처럼 중등학교 수업에서 시뮬레이션의 도입이 활발하게 이루어지고 있고, 앞으로 그 경향이 확산할 것을 고려하면 전산물리에서 다루는 내용의 수준을 중등학교 수준을 포함할 수 있도록 구성할 필요가 있다.

셋째, 현재 전산물리 강의에서 다루어지고 있는 전산물리의 내용이나 도구의 수준 또한 대학마다 다양하였으며, 전산물리의 기초부터 심화된 단계를 다루는 사례는 찾기 어려웠다. 현재는 단학기로 운영되는 제한 때문에 스프레드시트나 파이썬 코딩 기초와 같이 매우 기본적인 컴퓨팅 기술의 도입에 그치고 있어 실제로 코딩 연습과 중등 물리 교육과정과의 연계 활동이 쉽지 않다. 컴퓨팅 기술은 학습자 스스로의 실습 활동이 중요한데 이에 대한 기회가 부족한 형편이다. 이를 위해 물리학 또는 물리실험을 다루는 다른 강의나 물리교재연구 및 지도법 강의와의 연계된 교육과정 구성이 필요할 것으로 보인다. 이를 통해 미래의 예비 물리교사들이 단순히 다른 사람이 작성한 코딩을 읽는 정도가 아니라 스스로 코딩을 실습하고 중등학교에서 다루는 물리 문제에 대해 컴퓨팅 기술을 통해 탐구를 수행할 수 있는 실제 탐구와 유사한 경험이 이루어질 수 있는 방안이 고려되어야 할 것이다. 즉, 전산물리가 물리교육에서 자연스럽게 다루어지기 위해서는 코딩교육과 같은 형태가 아니라 물리 탐구의 자연스러운 일부분으로서 탐구의 맥락으로 다루어져야 할 것이며, 이러한 기회를 예비교사들이 교사 교육과정에서 경험할 필요가 있다. 예로 역학, 전자기학, 광학 등의 물리학을 다루는 강의에서 중등교육과 연계한 강의가 이루어질 필요가 있고, 그 속에서 해당 영역의 전산물리 내용을 포함하도록 하는 방안이 가능할 것이다.

넷째, 최근 AI 교육이나 디지털 리터러시가 미래사회의 중요한 이슈로 주목받으면서[25] 전산물리 강의에도 일부 도입되어 다루어지고 있다. 2022 개정 과학과 교육과정[26]에서도 디지털 리터러시가 중요하게 도입되었다는 점을 고려하면 관련된 내용이 사범대 물리 교육과정에서도 반영되어야 하는 시점이다. 따라서 현재처럼 전산물리 강의에서 이를 일부 다루는 방법으로 포용할지, 아니면 독립적 주제로 새로 교육과정을 설계할지에 대한 논의가 필요하다. 물리학 이해나 분석 등의 측면에서 기계학습이나 딥러닝이 공개 데이터 등을 분석하기 위해서 필요하고, 피지컬 컴퓨팅에서도 적용되기 때문에 이를 다루는 것은 필요할 것이다. 그러나 인공지능 전반에 대한 이해, 디지털 역량의 문제는 전산물리에서 관련 내용을 다루기 위한 기초적인, 혹은 사전 기술의 성격을 띠기 때문에 관련 교육내용을 연계 교과목으로 구성하는 방안이 가능할 것이나 이에 대한 다양한 대안 모색이 필요하다. 즉, 전체 예비 물리교사 양성 교육과정의 측면에서 전산물리의 역할을 재고해 보아야 한다. 즉, 전산물리가 추구해야 할 방향과 과제에 대해 실제 물리교육 전문가들의 논의가 필요하다. 학습자들이 사는 세상 속에서는 첨단 물리교육, 인공지능/데이터를 다루는 부분이 매우 중요하고 파급효과가 커지고 있음에도 물리교사 양성과정에서 거의 관련 프로그램을 다루어주고 있지 못한 것에 대한 성찰이 필요한 시점으로 보인다.

마지막으로 대학별로 전산물리의 변화 과정을 살펴보면, 많은 대학에서 빠른 시대변화와 현장의 요구에 부응하기 위해 다양한 변화의 시도를 하고 있었다. 그러나 변화의 방법에 대해서는 교수자마다 개별적인 노력의 반영으로 나타나 파이썬을 도입하기도 하고, 엑셀 VBA를 쓰다가 아두이노를 도입하는 등, 시행착오의 모습을 보였다. 역학이나 전자기학 등 다른 교과의 경우 주로 사용되는 교재가 있는 점에 비해 전산물리는 공통적으로 사용되는 교재가 없는 상황에서 사회와 현장의 빠른 변화는 교수자가 개별적으로 감당하기에는 어려운 점이 있다. 사범대에서 사용할 전산물리 교재에 대한 공동개발이나 필수 내용 요소의 계발 등의 시도가 필요할 것으로 보인다.

본 연구에서는 전국 사범대의 전산물리 강의의 운영 실태에 대해 살펴보고 이에 대한 시사점을 살펴보았는데 강의계획서와 교수자의 면담으로 이루어져 실제 수업의 모습을 확인하지는 못하였다는 한계를 가지며 실제 강의 운영에 대한 면밀한 분석이 추가로 요청된다. 그러나 본 연구에서 제시한 분석 결과만으로도 전산물리 운영에 대한 다양한 시사점을 살펴볼 수 있다. 현재 이루어지고 있는 전산물리의 다양한 형태와 구성요소에 대한 이해를 바탕으로 미래역량을 고려하여 앞으로 전산물리가 추구해야 할 방향이나 관련 물리교사 역량, 이에 따른 프로그램 구성에 대한 연구가 후속 연구로 이어져 교육 현장의 혁신을 이끌 예비 물리교사 양성과정으로 이어지길 바란다.