• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.473-481
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• 2020

데이터과학은 스몰데이터 분석에서 출발하여, 빅데이터 분석을 위한 머신러닝, 딥러닝까지 포함하고 있다. 데이터과학은 인공지능 기술의 핵심 영역이고, 학교 교육과정에 체계적으로 반영해야 할 내용이다. 데이터과학 교육을 위해, 엔트리에서도 초등교육용 데이터 분석 도구를 제공하고 있다. 빅데이터 분석에서는 데이터 표본을 추출하여, 통계학적인 추측과 판단을 통해 분석결과를 해석한다. 본 논문에서는 통계학적인 지식을 필요로 하는 빅데이터 분석 영역을 초등영역에서 제외하기로 하고, 초등영역에 초점을 맞춘 데이터과학 교육 사례를 제안하였다. 이를 위해서, 일반적인 데이터과학 교육 단계를 먼저 설명하고, 초등 데이터과학 교육 단계를 새롭게 제안하였다. 그리고 엔트리에서 제공하는 공공 스몰 데이터를 사용한 데이터 변수 값 비교 사례와 데이터 변수 간 상관관계 분석 사례를 초등 데이터과학 교육 단계에 따라 제안하였다. 본 논문에서 제안된 엔트리 데이터분석 사례들을 활용하면, 여러 교과에서 발생하는 데이터를 사용한 초등 데이터과학 융합 교육이 가능하다. 또한, 엔트리를 사용하여 텍스트, 음성 및 영상인식 AI 도구와 결합한 데이터과학 교육 자료도 개발 가능하다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.899-906
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• 2021

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.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.417-425
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• 2022

2022년 8월 교육부 국무회의에서 보고된 '디지털 인재 양성 종합방안'은 SW교육, AI교육을 중심으로 한 정보교육의 질적, 양적 확대를 골자로 하고 있다. 인공지능 시대가 도래함에 따라 데이터 과학 교육 또한 정보교육의 한 분야로 주목받고 있다. 데이터 과학은 본래 다양한 학문이 융합된 분야이며 데이터 분석 및 모델링, 머신러닝 등에 고도화된 기술이 활용되고 있다. 본 연구에서는 문헌연구 및 선행연구 분석을 통해 데이터 과학 교육의 수업모형 초안을 구안하고 사용성 평가 및 전문가 검증을 통해 최종 수업모형을 개발하였다. 탐색적 데이터 분석, 확증적 데이터 분석과 같이 데이터 과학의 요소에서 교육 효과를 기대할 수 있는 다양한 학습요소를 학습 단계에 구성하는 등 데이터 과학 교육의 구체적인 방안을 제시하였다는 데 의의가 있다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권1호
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• pp.81-94
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• 2024

이 연구에서는 생활 속 위험 문제 중 하나인 '소음'에 대해 예비교사들이 수행한 과학탐구 사례를 중심으로 서로 다른 유형의 데이터 활용에서 나타나는 인식적 특징을 탐색하고 비교하였다. 이를 위해, 소음에 대한 탐구 보고서를 수집하고, 탐구 보고서에서 1차 데이터와 2차 데이터가 어떻게 과학탐구에 활용되는지, 데이터의 유형에 따라 탐구 설계, 자료 수집 및 분석 과정이 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 연구 결과, 센서 기반의 1차 데이터는 핵심 현상을 측정하고 관찰하는 주체가 탐구자 자신이지만, 2차 데이터는 공공 기관에서 이미 측정 대상과 방법을 결정하여 데이터로 제시하였기 때문에 예비교사들은 공공 데이터의 특징을 먼저 조사하고 탐구 목적에 맞게 선별적으로 활용하였다. 이러한 차이로 인해 탐구 과정에서 요구되는 인식적 고려 사항과 방식이 서로 달랐다. 끝으로 이러한 연구 결과가 과학탐구 교수학습 및 탐구 지도를 위한 교사교육, 그리고 변동성과 불확실성이 극대화될 VUCA 시대를 대비한 위험 대응 역량 교육의 측면에서 갖는 교육적 시사점을 논의하였다.

• 응용통계연구
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• 제37권1호
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• pp.49-59
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• 2024

2010년을 전후로 미국에서 시작된 데이터과학의 인기는 국내 대학의 여러 통계학과 교육에 큰 영향을 주고 있다. 그러나 국내 학술지에서는 데이터과학을 효율적으로 교육하기 위한 컴퓨팅 환경 구축과 활용을 다루는 연구 결과는 많지 않다. 본 논문은 국내의 통계학과 및 데이터과학 관련 학과의 교육과 연구에 적합한 컴퓨팅 인프라 구축과 활용에 관한 문제를 논의하고 해결책을 제시한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.393-400
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• 2021

데이터 과학은 문제를 정의하고 수집된 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내어 문제를 해결하는 과학적인 학문이다. 인공지능 기술의 도입으로 인해 데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 데이터 과학 교육의 중요성에 대한 인식도 증가하고 있다. 그러나, 한국 데이터 산업진흥원에서 2020년 데이터 산업 현황을 조사하여 발표한 결과에 의하면 국내 데이터 산업의 시장규모가 급성장하고 있음에 불구하고, 향후 5년 이내에 데이터 전문가의 부족률은 31.4%에 이를 것으로 예측하였다. 이러한 사회적 분위기 속에서, 초등 교육 현장에서는 학생들의 컴퓨팅 사고력과 창의력 향상을 위하여 데이터 과학 교육을 도입하고자 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 교육을 목적으로 개발하여 현장에서 활용하고 있는 데이터 과학 강의의 콘텐츠를 제안하였다. 해당 콘텐츠는 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 적용한 후, 학습자들이 이해하기에 어려움이 있었던 내용을 세부적으로 파악하고 원인을 분석하여 개선점을 도출하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권1호
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• pp.365-385
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• 2020

이 연구에서는 2019년 10월 현재 우리나라에 개설된 데이터과학 교육과정의 현황을 분석하기 위해 먼저, 데이터과학 분야의 교육과정을 분석한 기존 연구와 데이터과학 분야 전문가에게 요구되는 역량에 대한 분석을 진행하였고, 이를 바탕으로 우리나라에 개설된 80개의 교육과정과 2,041개의 교과목을 대상으로 학문 영역 특징 기반 분석, 데이터 전문가 역량 기반 분석과 교과목명 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과, 우리나라에서의 데이터과학 전공 교육은 기술과 직업 실무적 관점보다는 학문적 접근을 바탕으로 한 연구 중심의 전문적 교육과정으로 자리 잡았으며, 통계적 분석 역량을 중심으로 많은 교과가 개설되었고, 정보기술, 통계학, 경영학을 중심으로 한 학제적 특성이 교육과정에 반영되었음을 확인하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권3호
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• pp.471-477
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• 2022

본 연구에서는 고교학점제에서 데이터과학 과목을 신청한 학생들을 위하여 교육 프로그램을 개발하였다. 이에 데이터과학교육에 대하여 기존 연구와 요구사항을 분석하고 학습 계획을 설계하였으며, 단계별 교육 프로그램에 따라 교육 프로그램을 개발하였다. 또한 기존 연구에서 고교학점제를 위한 데이터과학교육에 대한 연구가 활발하지 않았으므로 기존의 학교 현장에서 연구되었던 데이터 과학 교육에 대한 연구를 참고하여 문제 정의, 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석, 데이터 시각화, 모의 분석의 단계로 연구를 진행하였다. 본 연구를 통하여 고교학점제에서 데이터과학교육에 대한 연구가 더욱 활발해질 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.337-346
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• 2021

사회 각종 분야에서 데이터 과학이 활용되는 비율이 높아지고 있음에도 불구하고 데이터 과학 교육 프로그램에 대한 연구는 비교적 미비한 실정이다. 본 연구에서는 초등학생을 대상으로하는 데이터 과학 교육 프로그램을 개발하여 그 효과를 검증하였다. 피지컬 컴퓨팅 도구 중에 하나인 마이크로비트를 활용하여 데이터를 수집하는 프로그램을 제작해 보고, 수집된 데이터를 분석하여 결과를 도출하는 데이터 과학의 단계를 수행하는 교육 프로그램을 개발하였다. 00대학교 정보영재과정을 수강하고 있는 초등학생 6학년 10명을 대상으로 연구를 진행하였으며, 효과를 검증하기 위하여 컴퓨팅 사고력 사전·사후 검사를 실시하였다. 그 결과 본 연구를 통해 개발된 데이터 과학 교육 프로그램이 초등학생의 컴퓨팅 사고력을 향상시키는 데 유의미한 효과가 있음을 알 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.633-641
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• 2020

인공지능으로 구현되는 지능과 데이터 및 네트워크 기술에 기반한 지능정보기술의 발전은 사회 전반에 혁신을 유발하고 광범위한 사회, 경제적 파급력을 보여주고 있다. 이에 국외는 물론 국내에서도 다가오는 미래사회를 이끌어갈 인재 양성을 위해 AI 교육을 서두르고 있는 실정이다. 데이터는 인공지능의 중요한 부분으로서 데이터를 수집, 처리, 분석하여 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있는 데이터 리터러시는 AI 소양과 더불어 함께 신장시켜야 할 중요한 역량으로 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 초등학생의 데이터 리터러시를 키워줄 수 있는 AI 데이터과학 교육 프로그램을 개발하여 이를 실험반에 적용, 사전-사후 대응표본 t-test를 통해 그 효과성을 검증하였다. 그 결과 데이터 리터러시의 네 가지 세부 역량인 데이터 이해, 수집, 분석, 표현에서 모두 통계적으로 유의미하게 향상된 결과를 나타내어 AI 데이터과학 교육 프로그램이 학생들의 데이터 리터러시 향상에 효과적임을 알 수 있었다.