초등학생을 위한 데이터 과학 교육 프로그램 개발 및 적용
A study on the development and application of a data science education program for elementary school students
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본 연구는 초등학생을 위한 데이터 과학 교육 프로그램을 개발하고 그 효과성을 검증하는 것을 목적으로 한다. 4차 산업혁명 시대의 사회적 요구에 맞추어 2022 개정 교육과정에서는 정보교육을 강조하고 있으나 실제 초등학교에서 데이터 과학을 어떻게 가르쳐야 할지에 대한 연구는 부족한 현황이다. 이에 본 연구는 체계적 교수 설계를 위한 RPISD(Rapid Prototyping to Instructional Systems Design) 방법론과 교육내용의 계열성을 안내하는 단순화 조건법(SCM: Simplifying Condition Method)을 적용하면서 다섯 가지 설계 원리를 확인하여 엔트리 블록코딩 소프트웨어 기반의 8개의 주제, 총 32차시로 이루어진 데이터 과학 교육 프로그램을 개발하였다. 선행문헌 검토 및 현직 데이터 과학자 면담을 통해 5개의 설계 원리를 확인하였으며, 이를 토대로 교육 프로그램(5개의 주제, 총 12차시)을 개발하여 초등학생 59명을 대상으로 적용한 결과, 데이터 리터러시 사전, 사후 검사의 전체 평균이 2.82에서 3.98로 상승하였다(t=7.915, p<.001). 본 연구는 RPISD 방법론과 SCM 기반의 5가지 설계 원리를 적용하여 최적의 데이터 과학 교육 프로그램을 개발할 수 있는가를 보여주면서, 개발된 교육 프로그램이 데이터 리터러시 향상에 효과적이었다는 점을 밝히고 있다.
Abstract
This study aims to develop a data science education program for elementary school students and verify its effectiveness on improving data literacy. In line with the increasing social needs for data scientists, educational needs for data science have expanded. However, research on how to teach data science in elementary schools is not sufficient. In this study, we developed a data science education program consisting of 8 topics and 32 hours using Entry, a block coding-based software education tool. We identified five design principles through literature review and experts interviews. The education program(5 topics and 12 hours) was developed based on the design principles using SCM (Simplifying Condition Method) and RPISD (Rapid Prototyping to Instructional Systems Design) model, and it was implemented on 59 elementary school students. The pre-post testing on data literacy showed that the education program improved data literacy significantly, with its average increase from 2.82 to 3.98(N=44, t=7.915, p<.001). This study has its theoretical and practical meanings in that effective data science educational programs for elementary students could be developed by design principles with SCM and RPISD model; it reflected the thoughts of incumbent data scientists in the developing process and proved that the program was effective in improving data literacy.
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