예비교사의 데이터 리터러시 역량 증진을 위한 빅데이터 분석 교양강좌의 개발 및 적용
The Development and Application of the Big Data Analysis Course for the Improvement of the Data Literacy Competency of Teacher Training College Students
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초록
최근, 급격히 발전하는 미래 디지털 사회를 살아갈 학생들의 디지털 리터러시와 데이터 리터러시 관련 기초소양 교육이 강조되고 있다. 이에 일반 대학과 교육 대학에서도 기초소양으로서 빅데이터 및 데이터 리터러시 향상을 위한 교육의 수요가 많아지고 있다. 이에 본 연구는 예비교사를 위한 빅데이터 분석 교양강좌를 설계 및 적용하고 데이터 리터러시에 미치는 영향을 분석하였다. 투입 프로그램에 대한 흥미도와 이해도 분석 결과, 예비 교사의 수준에 적절한 형태임을 확인했으며, 데이터 리터러시의 ‘지식’, ‘기능’, ‘가치와 태도’의 모든 영역에서 유의미한 역량의 향상이 있는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과가 체계적인 데이터 리터러시 관련 교육 연구에 도움을 주어 학생과 예비교사들의 데이터 리터러시를 증진하는데 이바지할 수 있기를 기대한다.
Abstract
Recently, basic literacy education related to digital literacy and data literacy has been emphasized for students who will live in a rapidly developing future digital society. Accordingly, demand for education to improve big data and data literacy is also increasing in general universities and universities of education as basic knowledge. Therefore, this study designed and applied big data analysis courses for pre-service teachers and analyzed the impact on data literacy. As a result of analyzing the interest and understanding of the input program, it was confirmed that it was an appropriate form for the level of pre-service teachers, and there was a significant improvement in competencies in all areas of ‘knowledge’, ‘skills', and ’values and attitudes' of data literacy. It is hoped that the results of this study will contribute to enhancing the data literacy of students and pre-served teachers by helping with systematic data literacy educational research.
참고문헌 (34)
- 배화순, "데이터 리터러시의 사회과 교육적 함의", 시민교육연구, 51(1), pp.95~120 (2019), 한국사회과교육학회[DOI]
- Bhargava, R., "Designing tools and activities for data literacy learners", Workshop on Data Literacy (2015)
- Carlson, J., "Determining data information literacy needs : A study of students and research faculty", Libraries and the Academy, 11(2), pp.629~657 (2011)
- D’Ignazio, C., "Approaches to building big data literacy", Proceedings of the Bloomberg data for good exchange conference (2015)
- 한상우, "인문학 기반 데이터 리터러시 개념에 대한 연구", 정보관리학회지, 35(4), pp.223~236 (2018), 한국정보관리학회[DOI]
- Hattwig, D., "Visual literacy standards in higher education : New opportunities for libraries and student learning", Libraries and Academy, 13(1), pp.61~89 (2013)
- 홍지연, "초등학생의 데이터 리터러시 함양을 위한 AI 데이터 과학 교육 프로그램 개발", 정보교육학회논문지, 24(6), pp.633~641 (2020), 한국정보교육학회[DOI]
- 허경, "엔트리를 활용한 초등 데이터 과학 교육 사례 연구", 정보교육학회논문지, 24(5), pp.473~481 (2020), 한국정보교육학회[DOI]
- 허경, "교사교육을 위한 공공 빅데이터 수집 및 스프레드시트 활용 기초 데이터과학 교육 사례 연구", 정보교육학회논문지, 25(3), pp.459~469 (2021), 한국정보교육학회[DOI]
- 전수진, "초중등 예비교사의 인공지능 교육을 위한 교양 교과목 설계", 정보교육학회논문지, 25(5), pp.859~869 (2021), 한국정보교육학회[DOI]
- 김혜영, "21세기 핵심 역량 강화를 위한 대학 교양기초교육으로서의 데이터 리터러시 (Data Literacy) 분석", 교양교육연구, 14(6), pp.147~159 (2020), 한국교양교육학회
- 김재경, "비전공자 대상의 데이터과학 교과목 개발과 컴퓨팅 사고력 효과 분석", 컴퓨터교육학회 논문지, 24(3), pp.23~31 (2021), 한국컴퓨터교육학회[DOI]
- Kim, S., "Analysis of International Educational Trends and Learning Tools for Artificial Intelligence Education", The Journal of Korean Association of Computer Education, 23(2), pp.25~28 (2019)
- 김슬기, "초․중등 AI 교육을 위한 데이터 리터러시 정의 및 구성 요소 연구", 정보교육학회논문지, 25(5), pp.691~704 (2021), 한국정보교육학회[DOI]
- Kim, Y., "Data Science Education Program to Improve Computational Thinking and Creativity", Doctor, pp.2018
- 2019 Global SW Education Conference Issue Paper: Age of AI, SW Education is reconsidered, "KOFAC", KOFAC, ~ (2019)
- 구덕회, "문제 해결 학습 모형 기반의 데이터 과학 교육 프로그램 개발", 한국초등교육, 31, pp.203~215 (2020), 초등교육연구원[DOI]
- "A Plan to Spread AI SW Education for People Across the Country" (2020)[URL]
- "National Strategy for Artificial Intelligence" (2020)[URL]
- 이은경, "국내외 초·중등학교 인공지능 교육과정 분석", 컴퓨터교육학회 논문지, 23(1), pp.37~44 (2020), 한국컴퓨터교육학회[DOI]
- A study on measuring the digital literacy level of elementary and middle school students at the national level in 2018, "Lee, H.", KERIS, ~ (2018)
- Lee, Y., "Basic Artificial Intelligence" (2021), Cmass
- Mandinach, E. B., "A systemic view of implementing data literacy in educator preparation", Educational Researcher, 42(1), pp.30~37 (2013)
- Mandinach, E. B., "What does it mean for teachers to be data literate : Laying out the skills, knowledge, and dispositions", Teaching and Teacher Education, 60, pp.366~376 (2016)
- "Key Points of the 2022 Revised Curriculum Introductions" (2021)[URL]
- No, K., "The proper methods of statistical analysis for dissertation SPSS & AMOS" (2019), Hanbit
- The future of education and skills:Education 2030, "OECD", OECD, ~ (2018)
- 오경선, "빅데이터 기반의 AI기초교양교육이 학부생의 정의적 태도에 미치는 영향", 정보교육학회논문지, 24(5), pp.463~471 (2020), 한국정보교육학회[DOI]
- 박윤수, "보편적 빅데이터와 빅데이터 교육의 방향성 연구 - 빅데이터 전문가의 인식 조사를 기반으로", 정보교육학회논문지, 24(2), pp.201~214 (2020), 한국정보교육학회[DOI]
- Polit, D. F., "The content validity index : are you sure you know what's being reported? Critique and recommendations", Research in nursing & health, 29(5), pp.489~497 (2006)
- "Data literacy workforce assesment" (2018)[URL]
- Shields, M., "Information literacy, statistical literacy, data literacy", IASSIST quarterly, 28(2-3), pp.6~6 (2005)
- Song, Y., "The Data-Driven Debate (DDD)Instructional Model for Improving Data Literacy", Master, Department of Education, pp.2021
- Swan, K., "Challenges to cross-disciplinary curricula:Data literacy and divergent disciplinary perspectives", Annual Conference of the American Educational Research Association (2009)