DOI QR코드

DOI QR Code

Study on Big Data Utilization Plans in Mathematics Education

수학교육에서 빅데이터 활용 방안에 대한 소고

  • Received : 2014.11.09
  • Accepted : 2014.11.26
  • Published : 2014.11.30

Abstract

How will the field of education react to the big data craze that has recently seeped into every aspect of society? To search for ways to use big data in mathematics education, this study first examined the concept of big data and examples of its application, and then pursued directions for future research in two ways. First, changes in the representation and acceptance of data are required because of changes in technology and the environment. In other words, the learning content and methodology of data treatment need to be changed by describing a myriad amount of data visually or by 'analyzing and inferring' data to provide data efficiently and clearly. Additionally, the mathematics education field needs to foster changes in curricula to facilitate the improvement of students' learning capacity in the 21st century. Second, it is necessary to more actively collect data on general education and not merely on teaching or learning to identify new information, pursue positive changes in the teaching and learning of mathematics, and stimulate interest and research in the field so that it can be used to make policy decisions regarding mathematics education.

최근 사회의 각 분야에서 언급되고 있는 빅데이터 열풍을 교육분야에서는 어떻게 수용 혹은 활용할 것인가? 본 연구는 수학교육에서의 빅데이터 활용 방안을 모색하기 위해 먼저 빅데이터의 개념과 활용 예시 등에 대해 살펴본 후, 두 가지로 향후 연구 방향을 모색하였다. 먼저, 기술과 환경의 변화에 따라 데이터 표현과 수용방식의 변화가 요구되고 있다. 다시 말해 수많은 정보들을 시각적으로 묘사하거나 필요한 정보를 '분석하고 추론'하여 효율적이고 명확하게 제공할 수 있도록 데이터를 다루는 학습 내용 및 방법의 변화가 요구되고 있고, 수학교육계는 21세기 학습자 역량강화와 연계하여 이를 수용하기 위한 교육과정 변화를 주도할 필요가 있다. 두 번째, 교수 학습 측면 뿐 아니라 교육분야에서 보다 적극적으로 필요한 데이터들을 수집하고 이러한 데이터 속에 기존에 알지 못했던 새로운 정보들을 파악함으로써, 이를 활용한 효율적인 수학교수 학습 변화를 추구하고 수학 교육에 대한 정책적 결정 등에 활용할 수 있도록 많은 관심과 연구를 촉진할 필요가 있다.

Keywords

References

  1. 고호경.김동원.이환철.최태영 (2013). 근거이론적 접근에 따른 수학학습 상담 발문 유형에 대한 연구. 한국학교수학회논문집, 17(1), 73-92.
  2. 구주나 (2014). 한국어 텍스트 마이닝의 특징 고찰 및 실제 빅데이터에의 적용. 숙명여자대학교대학원 석사학위논문.
  3. 김정숙 (2012), 빅 데이터 활용과 관련기술 고찰, 한국콘텐츠학회지, 10(1), 9-116.
  4. 김지숙 (2013). 빅데이터 활용과 분석기법 고찰. 고려대학교대학원 석사학위논문.
  5. 김지현.김홍.손광은.송윤수.윤지혜.임희창.정상호.전주홍 (2014). 빅데이터의 의학적 활용. 정보과학회지, 특집호 3. 18-26.
  6. 김성수 (2014). 의료기관의 빅데이터 활용방안에 대한 연구. Journal of Digital Convergence, 12(2), 397-407. https://doi.org/10.14400/JDC.2014.12.2.397
  7. 김윤정.최희석.한희준.김재수 (2013). 국가 현안 대응을 위한 빅데이터 활용 방안 : 국가과학기술지식정보서비스를 중심으로. 2013년 한국컴퓨터종합학술대회 논문집, 558-560.
  8. 김한수.김준교 (2014). 스포츠 인포그래픽스(infographics)의 효과적인 정보 표현 방법에 관한 연구: 인터넷 신문을 중심으로. 디지털디자인학연구, 14(1), 252-260.
  9. 노규성 (2014). 사례분석을 통한 지방행정의 빅데이터 활용 전략. Journal of Digital Convergence, 12(1), 87-97. https://doi.org/10.14400/JDPM.2014.12.1.89
  10. 박준호.복경수.유재수 (2014). 빅데이터 병렬 처리 기술 동향. 정보과학회지, 특집호 1. 18-26.
  11. 박춘자 (2011). 스마트 러닝환경에서의 디지털교과서 개발 모델. 숭실대학교 박사학위논문.
  12. 백기복.김정훈 (2013). 리더십개발 연구: 현황과 과제. 대한경영학회지, 26(7), 1929-1946.
  13. 성정숙.김현철 (2013). 국내외 디지털교과서 특성 및 동향 분석 : 콘텐츠 플랫폼 중심으로. 한국컴퓨터교육학회 하계 학술발표논문지, 17(2), 51-56.
  14. 손정은 (2013). 교육 이슈 빅데이터에 대한 자동 분류 처리 기술에 관한 연구. 동의대학교 대학원 석사학위논문.
  15. 송지숙 (2014). 스마트교육의 현황 및 빅데이터 기반 스마트교육의 활용방안. 숙명여자대학교 교육대학원 석사학위논문.
  16. 심규석.김영훈.이정훈.김진현.박윤재 (2014). 빅데이터 분석을 위한 맵리듀스 알고리즘의 최근 연구 동향. 정보과학회지, 특집호 1. 27-32.
  17. 안종욱.이미숙.신동빈 (2013). 공간빅데이터 개념 및 체계 구축방안 연구. Journal of Korea Spatial Information Society, 21(5), 43-51. https://doi.org/10.12672/ksis.2013.21.5.043
  18. 양성은 (2014). 하둡 기반의 빅데이터 영상 처리를 통한 차량 이동경로 추적 시스템의 설계 및 구현. 강원대학교대학원 석사학위논문.
  19. 이상훈 (2013). SNS상에서 빅 데이터를 활용한 인포그래픽스 연구. 경북대학교 대학원 석사학위논문.
  20. 이성훈 (2013). 공공서비스 지원을 위한 빅데이터. 2013 한국정보기술학회 하계학술대회 논문집, 121-123.
  21. 임현정 (2014). 스마트 음악 교육을 위한 ICT 기반 기술 동향 조사 연구. 공주대학교 대학원 석사학위논문.
  22. 장영재 (2013). 교통 물류의 빅데이터 응용사례. 한국경영과학회/대한산업공학회 춘계공동학술대회 논문집, 5, 889-907.
  23. 전원표 (2014). 능동학습법을 이용한 개체명 사전 자동 구축. 강원대학교대학원 석사학위논문.
  24. 조완섭 (2014). 빅데이터 활용과 데이터 과학자. 정보과학학회지, 1, 59-65.
  25. 조인동 (2011). 데이터 마이닝과 소셜 네트워크 분석을 통한 학술 키워드 추천 방법론. 국민대학교대학원 석사학위논문.
  26. 최지은 (2014). 창의적 문제해결력 증진을 위한 퍼즐활용 교육의 효과. 한국교원대학교 석사학위 논문.
  27. 한국정보화진흥원 (2013). 새로운 미래를 여는 빅데이터 시대. 서울: 한국정보화진흥원.
  28. Charmaz. K. (2013). 근거이론의 구성 [Constructing Grounded Theory: A Practical Guided through Qualitative Anaysis] (박현선.이상균.이채원 역). 서울: 학지사 (원전은 2006에 출판).
  29. Johnson, L., Adams Becker, S., Cummins, M., Estrada, V., Freeman, A., and Ludgate, H. (2013). NMC Horizon Report: 2013 Higher Education Edition. The New Media Consortium.
  30. Strauss, A., & Corbin, J. (1998). Basics of qualitative research: technique and procedures for developing grounded theory. New York: SAGE Publications, Inc.
  31. Manyika. J. et al. (2011). Big data: The next frontier for innovation, competition and productivity. McKinsey Global Institute.
  32. Zhou, X. (2013). Network Design in the Big-Data Age. UNIVERSITY OF CALIFORNIA doctoral Dissertation.