With the development of digital technology, the industrial structure is becoming digitalize. The government selected big data as the key technology of the 4th industrial revolution. Among them, big data is widely used to create new values and services by utilizing vast amounts of information. In order to cultivate professional manpower for the use of big data, various education programs are provided at universities. We intend to develop a curriculum for systematic training of talented people who can acquire knowledge about the three stages of collection, analysis, and application of big data. To this end, subjects are classified into basic competency, technical competency, analysis competency, and business competency based on the big data competency model proposed by the Korea Internet & Security Agency.
정부는 능력중심사회 만들기를 핵심 국정과제로 확정하고, 국가직무능력표준(NCS, National Competency Standards) 개발 및 활용 계획을 발표하였다. 그 일환으로 정부는 2014년까지 833개 직종에 대해 국가직무능력표준을 개발했다. 그러나 빅데이터의 경우 새롭게 등장한 직무로서 아직 산업현장에서도 안정적인 직무 형태로 자리매김했다고 볼 수 없는 상황이며, 융합적이고 다학제적인 성격을 지니고 있다. 또한 주요 선진국이나 국내를 막론하고 빅데이터를 활용하기 위한 다양한 형태의 지식과 기술(skills)의 교육 및 직무역량 모형 등이 나오고 있지만, 확실히 정착된 것은 아니며 다소간의 혼선이 있는 상황이다. 이에 본 연구는 기업 및 조직이 효과적인 빅데이터 활용을 하도록 하기 위한 빅데이터 직무능력 참조 모형을 제시하고자 하는 목적 실현을 위해 네가지 직무 유형을 도출하고 이를 수행하기 위한 우리는 능력단위요소로 20개 지식과 15개 기술을 정리하였다.
Purpose The purpose of this study is to understand the current status of MIS curriculum and to find ways to improve it. In addition, the results of the research can be used as basic data for improving MIS curriculum. Design/methodology/approach A research framework was designed to derive research results using the keyword network analysis method of this study: 1) Keywords were extracted based on the six units of the big data analysis job competency. 2) And based on the extracted keywords, the relationship between the keywords and MIS curriculum for each university was identified. Findings In the MIS curriculum information of a few universities, education related to big data analysis was conducted. 1) In the MIS curriculum of a few universities, education related to big data analysis was conducted. However, MIS curriculum of the university, which is the subject of analysis, education focused on concepts and theory rather than practical education was conducted. 2) And it was confirmed that there is a difference from the education required by the industry.
빅데이터 분석은 경영 및 산업현장에서 다양하게 분석되고 사용되고 있으며, 경영의사결정에서 중요한 역할을 한다. 경영분석 업무에 종사하는 빅데이터 분석 직무자의 직무능력은 반드시 미시적인 IT 기술 습득이 요구되는 것이 아니라, Data Scientist로서 다양한 경험과 인문학적 지식과 분석력이 요구되어진다. 그러나, 국가직무능력표준(NCS: National Competency Standards)을 기반으로 하는 국공립 교육기관 및 직무교육기관의 빅데이터 교육은 소프트웨어 공학적 측면에서 진행되고 있으며, 이러한 교육 방법론은 비 기술기반 전공자에게는 어렵고, 비효율적인 결과를 초래하기도 한다. 따라서, 우리는 현재의 빅데이터 플렛폼과 그와 관련된 기술을 분석하여, 그 중에서 현장 직무자에게 반드시 필요한 직무능력 요구수준이 무엇인지를 정의하였다. 그리고, 이를 바탕으로 비 기술기반 전공자를 위한 빅데이터 분석 및 시각화 기법 교육과정을 구성하였다. 특화된 본 교육과정을 경영현장에서 경영분석에 종사하는 금융기관 실무자를 중심으로 Pilot test를 실시한 결과 좀 더 개선된 교육효과를 얻을 수 있었다. 이에 본 연구에서 제시되는 교육방법은 산업전반에서 효율적으로 빅데이터 직무 수행과, 비 기술기반 전공 직무자를 대상으로 빅데이터 분석 및 시각화 교육이 활성화되는 계기가 될 것이다.
빅데이터 기술이 미래 보건의료 패러다임변화를 선도할 핵심기술로 부각되면서, 보건의료 담당 공무원들에 대한 빅데이터 교육 필요성이 높아지고 있다. 한국은 전국민 건강보험데이터 등 세계적 수준의 빅데이터 보유국으로서, 데이터 기반의 미래 예측과 정책수립을 통해 보건정책의 성과향상 및 지속가능성이 주목받고 있다. 이에 따라 현업에서 보건의료를 담당하는 공무원을 위한 보건의료 데이터 자원 활용 전문인재양성교육 콘텐츠에 대한 수요는 증대되고 있으나, 현장에 적합한 인적자원개발을 위한 보건의료분야 국가직무능력표준(NCS, National Competency Standards)이나 학습모듈이 없다. 본 연구에서는 보건업무 담당 공무원들의 빅데이터 직무 역량강화를 위해, 타분야 빅데이터 관련 NCS를 고려하여, 현업에서 보건의료분야 공공데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 역량을 갖춘 공무원양성을 위한 보건의료 빅데이터 교육모듈과 콘텐츠를 도출하였다.
본 연구는 대학생 성격 5요인과 창의 융합 역량의 관계를 분석하여 일반적으로 누구나 지닌 성격 5요인을 고려하여 학생 역량을 강화하는 데 기초 자료를 제공하고자 한다. 연구대상으로 G지역 사립대학에 재학 중인 대학생 511명을 대상으로 실시하였다. 전공 계열은 인문사회 계열, 자연과학 계열, 공학 계열로 구분하여 외향성, 친화성, 성실성, 신경증, 경험에 대한 개방성을 포함한 성격 5요인과 창의적 능력, 창의적 성격, 창의적 리더십, 융합적 사고, 융합적 가치 창출을 포함한 창의 융합 역량에 관해 설문조사를 실시하였다. 수집된 자료는 SPSS 21.0 프로그램을 사용하여 F검증, Pearson의 상관관계 분석과 회귀분석을 실시하였다. 자료 분석 결과 첫째, 성격 5요인과 창의 융합 역량은 전공 계열별 차이를 보였다. 둘째, 성격 5요인과 창의 융합 역량은 전체적으로 유의미한 정적 상관관계가 나타났다. 셋째, 성격 5요인 중 외향성과 성실성은 창의 융합 역량을 의미 있게 예측하는 변인으로 나타났다. 결론적으로 창의 융합 역량 강화를 위해 전공 계열과 성격 5요인이 고려되어야 함을 지지할 수 있다.
This paper focuses on competencies of data scientists and behavioral intention that affect big data analysis performance. This experiment examined nine core factors required by data scientists. In order to investigate this, we conducted a survey to gather data from 103 data scientists who participated in big data competition at Kaggle platform and used factor analysis and PLS-SEM for the analysis methods. The results show that some key competency factors have influential effect on the big data analysis performance. This study is to provide a new theoretical basis needed for relevant research by analyzing the structural relationship between the individual competencies and performance, and practically to identify the priorities of the core competencies that data scientists must have.
International Journal of Knowledge Content Development & Technology
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제14권3호
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pp.115-140
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2024
With the advent of the Fourth Industrial Revolution and the era of big data, the ability to handle data has become essential. This has heightened the importance and necessity of data literacy competencies. The purpose of this study is to propose a framework for data literacy competencies. To achieve this goal, data literacy frameworks from eight countries and twelve pieces of literature on data literacy competencies were analyzed and synthesized, resulting in five categories and twenty-three competencies. The five categories are: data understanding and ethics, data collection and management, data analysis and evaluation, data utilization, and data governance and systems. It is hoped that the data literacy competency framework proposed in this study will serve as a foundational resource for policies, curricula, and the enhancement of individual data literacy competencies.
Purpose: This study suggests that Six Sigma MBB should be used as a key talent to lead the fourth industrial revolution era by training them with big data processing capability. Methods: Through the analysis between articles on the fourth industrial revolution and Six Sigma related papers, common competencies of data scientists and Six Sigma MBBs were identified and the big data analysis capabilities needed for Six Sigma MBB were derived. Then, training was conducted to improve the big data analysis capabilities so that Six Sigma MBB is able to design algorithms required in the fourth industrial revolution era. Results: Six Sigma MBBs, equipped with the knowledge in field site improvement and basic statistics, were provided with 40 hours of big data analysis training and then were made to design a big data algorithm. Positive results were obtained after applying a AI algorithm which could forecast process defects in a field site. Conclusion: Six Sigma MBB equipped with big data capability will make the best talent for the fourth industrial revolution era. A Six Sigma MBB has an excellent capability for improving field sites. Utilizing the competencies of MBB can be a key to success in the fourth industrial revolution. We hope that the results of this study will be shared with many companies and many more improved case studies will arise in the future as a result of this study.
With increasing demands for medical care by society, the medical system, and general citizens and rapid changes in doctor's awareness, the competencies required of doctors are also changing. The goal of this study was to develop a doctor's competency framework from the patient's perspective, and to make it the basis for the development of milestones and entrustable professional activities for each period of medical student education and resident training. To this end, a big data analysis using topic modeling was performed on domestic and international research papers (2011-2020), domestic newspaper articles (2016-2020), and domestic social networking service data (2016-2020) related to doctor's competencies. Delphi surveys were conducted twice with 28 medical education experts. In addition, a survey was conducted on doctor's competencies among 1,000 citizens, 407 nurses, 237 medical students, 361 majors, and 200 specialists. Through the above process, six core competencies, 16 sub-competencies, and 47 competencies were derived as subject-oriented doctor's competencies. The core competencies were: (1) competency related to disease and health as an expert; (2) competency related to patients as a communicator; (3) competency related to colleagues as a collaborator; (4) competency related to society as a health care leader (5) competency related to oneself as a professional, and (6) competency related to academics as a scholar who contributes to the development of medicine.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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