태양계 천체의 역학적 분류를 위한 데이터 사이언스 기반 천문 교육 콘텐츠 개발
Utilizing Data Science in Astronomy Education: Focusing on the Dynamical Classification of Celestial Bodies in the Solar System
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초록
본 연구는 미래 인재에게 요구되는 핵심 역량으로 데이터 리터러시의 중요성이 부각됨에 따라, 태양계 천체 분류 교육에서 기존의 물리적 분류 기준뿐만 아니라 이심률과 장반경 등 역학적 분류 기준을 중심으로, 현직·예비 교사와 일부 중·고등학생을 위한 심화 학습 활동에 적용할 수 있는 데이터 사이언스 기반 과학 교육 콘텐츠를 개발한 것이다. 이를 위해 파이썬 활용을 위해 주피터 노트북을 활용하였으며, 6단계 데이터 사이언스 절차에 따라 태양계 천체 카탈로그 데이터를 다루고, 역학적 분류 개념과 9가지 데이터 리터러시 역량을 함양할 수 있도록 교육 콘텐츠를 구조화하였다. 활동지를 기반으로 간단한 코딩을 통해 천문학자처럼 카탈로그 데이터를 처리하고, 2·3차원 궤도 및 통계 분석을 통한 역학적 분류 과정을 경험할 수 있도록 구성하였다. 프로토타입은 궤도 예측의 정확성 측면에서 성능 검증을 실시하였고, 파일럿 테스트는 데이터 사이언스와 코딩 경험이 있는 지구과학 현직 교사 및 박사과정생을 대상으로 진행하였다. 그 결과, 데이터 분석의 각 단계에서 데이터 사이언스 절차의 유용성과 역학적 분류 기준에 대한 이해, 그리고 교사 연수 자료로서의 효과성이 확인되었다.
Abstract
This study developed astronomy education content that applies data science to the classification of Solar System celestial bodies, focusing on dynamical criteria such as orbital eccentricity and semi-major axis. In response to the growing importance of data data literacy as a core competency for the future talent, the content was designed for in- service and pre-service teachers anf for advanced learning activities for secondary school students, and was implemented in Python using Jupyter Notebook.It follows a six-step data science process to foster nine core data literacy competencies. Worksheets guide learners in simple coding, orbital visualization, and statistical analysis, enabling hands-on experience with dynamical classification in a manner similar to authentic astronomical practice. The prototype was validated for orbital prediction accuracy, and a pilot test with Earth science teachers and doctoral students demonstrated its effectiveness for both understanding dynamical classification and supporting teacher professional development. Results confirmed the usefulness of the data-science procedure at each stage of analysis, enhanced understanding of dynamical criteria, and the value of the content as teacher-training material.