데이터 사이언스를 적용한 ‘H-R도’ 교사교육프로그램 개발
Development of ‘H-R Diagram’ Teacher Education Program Applying Data Science
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초록
본 연구에서는 별의 특성과 일생에 대한 내용 전문성 향상과 빅데이터 교수역량 강화를 목적으로 데이터 사이언스를 적용한 ‘H-R도’ 교사교육프로그램을 개발하였다. 대용량 입력 자료는 히파르쿠스 위성 자료와 미국 변광성관측협회(American Association of Variable Star Observers) 의 공유 데이터 아카이브에서 추출하여 이용하였다. 별의 통계적 특성과 일생을 이해할 수 있도록 ‘H-R도’ 표현 과정에 기초통계 처리 및 분석과데이터 가시화를 구성하였다. 천문학 내용전문가 2인과 현장교육 전문가 5인의 검토과정을 거쳐 최종 프로그램이 완성되었다. 단계별 목적, 기본 개념 안내, 코드에 대한 설명안내, 직접 코딩, 실행, 그리고 평가의 전 과정이 구글 코랩 상에서 수행되게 구성하여 효율성과 활용도를 높였다. 완성된 프로그램을 현장전문가와 예비 교사를 대상으로 적용해본 결과, 별의 특성과 일생에 대한 내용 전문성 향상, 빅데이터 속성의 이해, 지식정보 처리, 교수 능력 향상에서 효과성을 확인할 수 있었다.
Abstract
In this study, a teacher education program was developed that applied data science to ‘Herzsprung-Russel diagram’ for the purpose of enhancing the professionalism of the contents of the characteristics and the life cycle of stars and strengthening the teaching capacity of big data for teachers. Large-capacity data extracted from the HIPPARCOS satellite data and the shared data archive of the American Association of Variable Star Observers(AAVSO) were used as input data. Statistical processing analysis and data visualization are strategically organized in the process of ‘H-R diagram’ representation to understand the statistical properties and lifetimes of stars. The final program was completed, through a review process by two astronomy content experts and five field education experts. The entire process of stepped purposes, basic concept guide, code explanation guide, direct coding, execution, and evaluation was done on Google Colab, in order to increasing efficiency and usability. As a result of applying the completed program to field experts and pre-service teachers, it was possible to confirm the effectiveness in improving expertise of knowledge, understanding the attributes of big data, processing knowledge information, and improving teaching ability about the characteristics and the life cycle of stars
참고문헌 (21)
- 교육부, "과학교육 종합계획(안)", ~ (2020)
- "2015", ~
- 국가정보화 전략위원회, "빅데이터를 활용한 스마트 정부 구현(안)", ~ (2011)
- 김진수, "STEAM 교육론" (2012), 양서원
- 김진영, "헬로 데이터 과학" (2016), 한빛미디어
- 손미현, "지식정보처리역량 함양을 위한 데이터 기반 과학탐구모형 개발", 박사, pp.2020
- 정대홍, "지식정보화 사회에서의 과학탐구 교육 방향성 탐색", 현장과학교육, 14(3), pp.401~414 (2020), 한국현장과학교육학회[DOI]
- 이명호, "데이터 사이언스 교과과정에 대한 연구", 한국비블리아학회지, 27(1), pp.263~290 (2016), 한국비블리아학회[DOI]
- 임종헌, "4차 산업혁명사회에서 교육의 방향과 교원의 역량에 관한 탐색적 연구", 한국교육, 44(2), pp.5~32 (2017), 한국교육개발원[DOI]
- 최병영, "고등학교 정치과목에서 빅데이터를 활용한 융합수업의 사례 연구 - 구글 트렌드와 R을 이용한 데이터 시각화를 중심으로 -", 사회과교육연구, 25(2), pp.115~131 (2018), 한국사회교과교육학회
- 하민경, "현직 및 예비 지구과학교사의 ‘별의 진화’에 대한 개념 이해 분석", 한국지구과학회지, 40(5), pp.538~547 (2019), 한국지구과학회[DOI]
- 지식정보사회의 교사역할 및 역량 탐색, "홍선주", 한국교육과정평가원, ~ (2017)
- Ahsaan SU, "Big data analytics: Challenges and technologies", International Journal of Engineering, pp.75~79 (2019)
- Airey J, "Unpacking the Hertzsprung-Russell diagram: A social semiotic analysis of the disciplinary and pedagogical affordances of a central resource in astronomy", Designs for Learning, 11(1), pp.99~07 (2019)
- "Information Literacy Competency Standards for Higher Education" (2000)[URL]
- Babusiaux C, "Gaia Data Release 2 Observational Hertzsprung-Russell diagrams", Astronomy & Astrophysics, 616, pp.A10~ (2018)
- Butler D, "Agencies join forces to share data", Nature, 446, pp.354~ (2007)
- "Construction of Hertzsprung-Russell diagrams in Python" (2014)[URL]
- Shi Y, "Explore new field of data science under big data era : Preface for ICDS 2014", Procedia Computer Science, 30, pp.1~3 (2014)
- Woodrow J, "The Hertzsprung-Russell Diagram-explaining a difficult concept", The Science Teacher, 58(8), pp.52~57 (1991)
- Zhang Y, "Astronomy in the big data era", Data Science Journal, 14(11), pp.1~9 (2015)