문제 해결 학습 모형 기반의 데이터 과학 교육 프로그램 개발
Data science education program based on problem solving learning
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최근 4차 산업혁명 기술의 발전으로 인하여 인공지능 기술을 도입하고 활용하는 체제가 점차적으로자리 잡아 가고 있으며, 초중등학교에서 인공지능을 교육해야 한다는 공감대도 커져가고 있다. 기존의18세기에 시작된 산업혁명이 국가 간의 경쟁력 차이를 가져온 것처럼 오늘날의 인공지능 혁명도 다시한번 더 국가 간의 격차를 가져올 것으로 예상되고 있다. 이러한 시기에 있어, 데이터 과학은 인공지능기술의 중요한 영역이고 학교 교육과정에 체계적으로 반영해야 할 교과내용 분야이다. 그래서 본 연구에서는 데이터 과학 교과 내용의 특성을 반영한 교육 프로그램을 개발하였다. 연구 절차는 선행 연구분석-교수 학습 단계 설정-차시별 지도계획 수립-교육 프로그램 개발 단계로 진행하였다. 연구를 통해개발한 데이터 과학 교육 프로그램은 ‘문제정의-탐색-문제 해결’의 문제 중심 학습 모형을 기반으로 하여 데이터의 특성을 이해하고, 이를 처리하는 과정을 학습하는데 중점을 두어 ‘문제 정의–데이터 수집–데이터 분석–데이터 표현–평가 및 일반화’로 수정·보완하여 설계하였다. 또한, 수정 보완한 수업 모형을적용하기 위한 실제적인 교육 프로그램으로 차시별 지도계획을 수립하였다. 총 10차시분이며, 데이터와 정보, 데이터와 인공지능, 데이터 수집1, 데이터 수집2, 데이터 분석1, 데이터 분석2, 데이터 표현1,데이터 표현2, 공공데이터 활용, 데이터 활용 문제 해결로 구성하였다. 그리고 지도계획에 따른 차시별교재를 개발하였다. 본 연구를 통해 개발한 데이터 과학 교육 프로그램은 인공지능 교육의 기반이 되는데이터 과학을 지도하기 위한 참조 모델로 사용 될 것으로 기대한다. 또한, 앞으로 데이터 과학에 대한교수학습 연구가 인공지능 분야는 물론이고 다학문 교과와 융합적으로 이루어지길 바란다.
Abstract
Recently, due to the development of the 4th industrial revolution technology, the system ofintroducing and utilizing artificial intelligence technology is gradually taking place, and the consensusthat education of artificial intelligence in elementary and secondary schools is growing. Just as theIndustrial Revolution, which began in the 18th century, made a difference in competitiveness amongcountries, today's AI revolution is expected to once again create a gap between countries. At thistime, data science is an important area of artificial intelligence technology and a subject area thatshould be systematically reflected in the school curriculum. Therefore, in this study, an educationalprogram reflecting the characteristics of data science education was developed. The data scienceeducation program developed through research is based on the problem-oriented learning model of'problem definition-exploration-problem solving', and focuses on learning the process ofunderstanding the characteristics of data and processing it. Collection-data analysis-dataexpression-evaluation and generalization. In addition, as a practical education program to apply themodified and supplemented teaching model, instructional plans for each hour were established, andexample training materials for each hour were developed. It is expected that the data scienceeducation program developed through this study will be a reference model for teaching data sciencethat is the basis of AI education. In addition, we hope that future teaching and learning research ondata science will be converged not only in the field of artificial intelligence but also inmultidisciplinary subjects.
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