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논문KCI 등재

초등교사 대상의 기초 데이터 과학 교육의 사례 연구

A Case Study of the Curriculum of Data Science for Elementary School Teachers

조정희
한국정보교육학회 (Korean Association Of Information Education)|2021.12|정보교육학회논문지 (JOURNAL OF The Korean Association of information Education)|제25권 제6호|pp. 899-906|DOI http://dx.doi.org/10.14352/jkaie.2021.25.6.899

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교육과정Data Science소프트웨어 교육Software Education초등교육Elementary EducationEducation Curriculum데이터과학

초록

데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 정보기술, 도메인 지식 등 여러 분야의 융합 학문으로써 다양한 학문에서 제공하는 복합적인 기술을 이용하여 데이터를 분석하고 의미 있는 결과를 도출한다. 데이터 과학은 인공지능과 함께 4차산업혁명의 핵심기술로써, 고도의 전문성을 요하는 데이터 과학자의 양성을 위해 세계의 대학과 기업에서는 다양한 프로그램들을 활발히 개발하고 있다. 이러한 사회적 흐름에 맞추어, 초등 교육 현장에서도 데이터 과학 교육의 중요성을 인식하고 학생들이 데이터를 이해하고 활용하도록 관련 콘텐츠를 개발하고자 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 데이터 과학 교육을 목적으로 강의 콘텐츠를 제안하고, 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 15차시 교육 과정을 통해 적용하였다. 그리고, 본 논문에서 제안된 데이터 과학 교육 사례의 효과성을 분석하기 위해 학습자들로부터 수집한 설문을 바탕으로 만족도 분석을 실시하였다.

Abstract

Data science is a discipline comprised of the academic fields of statistics, computer science, information technology, and domain knowledge. It analyzes data and derives meaningful results using complex technologies. Data science, along with artificial intelligence, is a core technology of the 4th industrial revolution; consequently, universities and companies worldwide are actively developing programs to develop data scientists who require high levels of expertise. In line with this undertaking, the field of elementary education has recognized the importance of data science education and so various studies have been conducted to develop curricula designed to help students understand how to use data. This paper proposes a curriculum for the purpose of educating elementary school teachers who are mostly non-majors in the computer field about data science. Satisfaction analysis was conducted based on questionnaires collected from students to analyze the effectiveness of the data science education proposed in this paper.

참고문헌 (26)

  1. 2020 Data Industry Survey, "Korea Data Agency", Korea Data Agency, ~ (2020)
  2. Jo, W. S., "Big Data Utilization and Data Scientist", Communications of the Korean Institute of Information Scientists and Engineers, 32(1), pp.59~65 (2014)
  3. Song, H. M., "A Study of Development for job Competency in the bigdata using DACUM method", masters, pp.2015
  4. Rappa, M., "Science in Analytics:Goals, Learning, and Outcomes", Master, pp.2011
  5. 구덕회, "문제 해결 학습 모형 기반의 데이터 과학 교육 프로그램 개발", 한국초등교육, 31, pp.203~215 (2020), 초등교육연구원
  6. 홍지연, "초등학생의 데이터 리터러시 함양을 위한 AI 데이터 과학 교육 프로그램 개발", 정보교육학회논문지, 24(6), pp.633~641 (2020), 한국정보교육학회
  7. 허경, "엔트리를 활용한 초등 데이터 과학 교육 사례 연구", 정보교육학회논문지, 24(5), pp.473~481 (2020), 한국정보교육학회[DOI]
  8. 김용민, "앱인벤터를 활용한 PBL 기반 데이터 사이언스 교육 수업이 초등학생의 컴퓨팅 사고력과 창의성 향상에 미치는 효과", 정보교육학회논문지, 24(6), pp.551~562 (2020), 한국정보교육학회
  9. "Big Data, for better or worse: 90%of world's data generated over last two years" (2013)[URL]
  10. "Data Never Sleeps 6.0"[URL]
  11. Shi, Y., "Explore New Field of Data Science Under Big Data Era:Preface for ICDS 2014", Procedia Computer Science, 30, pp.1~3 (2014)
  12. Bruce, P., "Practical statistics for data scientists: 50 essential concepts" (2017), O'Reilly Media, Inc
  13. O'Neil, C., "Doing data science:Straight talk from the frontline" (2013), O'Reilly Media, Inc
  14. Rajaraman, A., "Mining of massive datasets" (2011), Cambridge University Press
  15. "The 7 Biggest Technology Trends That Will Transform Telecoms In 2020" (2019)[URL]
  16. 조정희, "Marmot: 공간 빅데이터 처리를 위한 하둡 기반의 고성능 데이터 저장 관리 시스템", 대한공간정보학회지, 26(1), pp.3~10 (2018), 대한공간정보학회[DOI]
  17. White, T., "Hadoop: The Definitive Guide" (2012), O’Reilly Media, Inc.
  18. Zaharia, M., "Spark : Cluster Computing with Working Sets", Proceedings of the 2nd USENIX conference on Hot topics in cloud computing, 10, pp.10~10 (2010)
  19. Eldawy, A., "SpatialHadoop: Towards flexible and scalable spatial processing using MapReduce", Proceedings of the SIGMOD PhD symposium 2014, pp.46~50 (2014)
  20. Park, H. S., "Analyzing the current status of how education is conducted for data science, suggesting directionality, and present the data science integration class plan", master, pp.2020
  21. 김봉철, "데이터 과학 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력에 미치는 효과: 마이크로비트의 센서 기능을 중심으로", 정보교육학회논문지, 25(2), pp.337~346 (2021), 한국정보교육학회[DOI]
  22. 허경, "교사교육을 위한 공공 빅데이터 수집 및 스프레드시트 활용 기초 데이터과학 교육 사례 연구", 정보교육학회논문지, 25(3), pp.459~469 (2021), 한국정보교육학회
  23. 정소영, "AI 비지도 학습 기반의 학교폭력 예방 데이터 분석 시스템 개발", 정보교육학회논문지, 25(5), pp.741~750 (2021), 한국정보교육학회[DOI]
  24. 이명호, "데이터 사이언스 교과과정에 대한 연구", 한국비블리아학회지, 27(1), pp.263~290 (2016), 한국비블리아학회[DOI]
  25. 이혜원, "데이터과학 교육과정에 대한 분석적 연구", 한국문헌정보학회지, 54(1), pp.365~385 (2020), 한국문헌정보학회
  26. 김재경, "비전공자 대상의 데이터과학 교과목 개발과 컴퓨팅 사고력 효과 분석", 컴퓨터교육학회 논문지, 24(3), pp.23~31 (2021), 한국컴퓨터교육학회

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