본 연구의 목적은 가짜뉴스의 개념과 정의를 오정보/허위정보를 중심으로 살펴보고 현대사회가 가짜뉴스와 같은 정보왜곡으로 인한 사회 현실 왜곡, 민주주의 훼손에 대해 대응할 방안을 살펴보고자 하는 것이다. 이를 위해 가짜뉴스의 개념을 사실성과 속이고자 하는 의도성에 바탕해 살펴보고, 가짜뉴스의 생성과 파급이 이루어지는 우리의 사회 환경을 데이터화 관점에서 살펴보았다. 이러한 환경에서 인류의 정보접근과 활용에 중추적 역할을 하는 도서관계는 UN 2030 의제인 지속가능한 발전목표의 실현을 위해 보편적 리터러시 교육의 구축과 제공을 위해 힘써야 할 것이라 주장하였다. 데이터화 정도와 사회의 정치·경제·사회·문화적 배경에 따라 데이터 커뮤니케이션 유형을 조사 분석하여 해당 사회를 이해하는 것이 보편적 리터러시 교육항목 구성에 핵심이며 이런 이유로 보편적 리터러시는 각각의 사회가 가지는 데이터화 정도와 이용자에 따라 유연성있게 구현되어야 한다고 결론지었다.
Policy literacy plays a critical role in enhancing deliberative communication among the public, policymakers, and experts. It also helps develop a positive view of policy by the public, which facilitates public acceptance. Despite its importance, however, policy literacy has received little attention in energy policy practice. Therefore, this study explores factors affecting the public's understanding and knowledge (i.e., policy literacy) of nuclear and new-renewable energy policies. Accordingly, we analyzed data from an online survey of 790 laypeople in Korea. Specifically, we examined the effects of trust, transparency, and policy public relations (PR) on the policy literacy of the public regarding the two alternative energy sources. The analysis revealed that people showed higher policy literacy about the alternative sources when provided with more transparent information and exposed to more policy PR activities. However, we found that trust in energy plant operators played a negligible role in improving policy literacy for both energy sources. Based on these findings, we developed some policy suggestions to secure the energy policy literacy of the public.
AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활에서부터 사회, 경제에 이르기까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 하지만 국내외 관련 연구를 살펴보면 데이터 리터러시에 대한 정의와 구성 요소의 내용과 범위가 연구자에 따라 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의와 구성 요소에 활용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2Vec 딥러닝 자연어 처리 방법을 통해 단어의 관계와 의미 유사도를 분석하여 객관적이고 포괄적인 정의와 구성 요소를 제시하였다. 그리고 전문가 검토를 통해 수정 보완하여 데이터 리터러시를 '문제를 해결하기 위해 데이터를 수집하고 분석 및 활용하여 정보로 처리하는 지식 구성과 의사소통의 기초 능력'으로 정의하였으며, '지식, 기능, 가치와 태도'로 각각의 구성 요소를 범주화하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의와 구성 요소가 AI 교육 체계화와 학생들의 미래 역량 관련 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.
This study was designed to compare mothers' beliefs of literacy development and home literacy environment and to explore how the children interacted with their mother during literacy activities and how they used the strategies to develop knowledge of literacy. The qualitative data was collected from multiple sources of naturalistic information and analyzed through triangulation of diverse methods including participant observations in the home, parental during literacy events, written logs kept by the mothers, the children's writing products, three emergent assessment forms, and photographs. The three preschoolers and their mothers provided different literacy experiences to support their children's emerging conventional literacy development. Child 1's mother highly valued the rich home literacy environment and the child 1's initiative interactions during literacy events. Child 3's home literacy context was very similar to her Montessori classroom's phonic approach and writing skills. Child 2 was provided with an inappropriate literacy environment at home through direct instruction and an emphasis on correct writing. All of the children were interested and attended to story. Child 1 interacted with her mother in expanded cycles as child's initiation, mother's clarification, and child's evaluation, compared with the child 2's simple cycle and the child 3's classroom-like cycle as mother's initiation, child's response, and mother's evaluation. The children and their mothers employed a number of diverse strategies to understand knowledge of literacy. Importantly parent education needs to emphasize the importance of playful one to one mother-child interaction, a functional holistic literacy environment., and strategies for expanding child's knowledge with parent as mediator.
본 연구는 평생교육과 연계한 공공도서관의 정보활용 교육 방안을 제시하기 위하여 지방평생교육센터로 지정된 공공도서관에서 수행하고 있는 평생교육 프로그램을 조사하여 e-learning과 오프라인 프로그램으로 나누어 분석하였으며 정보활용교육이 활발한 공공도서 관의 정보활용교육의 실제 사례를 수집하여 분석하였다.
The purpose of this study is to prepare basic data that can be applied to the development of personalized programs in which chronic patients can actively participate in health care on their own, by analyzing the relationship between health literacy, level of metal health, and level of life health of patients with chronic diseases. For the study, the Korean Medical Panel's annual data(Version 2.1) was used, and 4,095 people aged 19 or older with chronic diseases and without disabilities were extracted, and frequency analysis, t-test, ANOVA, and chi-squared goodness of fit test, etc. were performed with IBM SPSS Statistics 26.0. As a result, it was found that the higher health literacy, the higher level of mental health and level of life health. In addition, the distribution between health literacy, level of mental health, and level of life health was found to be different from each other. Respondents with higher ability to health literacy tend to evaluate level of metal health and life health lower, and the rate of change in this trend was relatively higher than the rate of change in the tendency to evaluate level of mental health and life health higher in respondents with lower ability to health literacy.
이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.
인공 지능 기술의 발달과 소프트웨어 중심 사회로의 변화로 누구나 접근 가능할 수 있으며 안정적이고 지속 가능한 다양한 오픈 콘텐츠 속에서 어떻게 접근, 이해, 활용하고, 또한 새로운 오픈 콘텐츠를 어떻게 만들고 공유하는지에 대한 디지털 리터러시 교육의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 시점에서 본 논문은 디지털 리터러시를 데이터, 도구, 장치 요소에 대한 각각 하위의 리터러시 개념인 컴퓨터 리터러시, ICT 리터러시, 정보 리터러시로 계층화하고 인지적 능력과 비인지적 능력을 포함하는 개념으로 정의하였다. 또한 오픈 콘텐츠는 OER(Open Educational Resource)과 Open Access 운동과 같이 누구나 자유롭게 사용하고 공유할 수 있는 교수-학습 자료로 정의하고, 두 정의를 기반으로 한 디지털 리터러시 요소 활용 방안으로 디지털 리터러시 교육을 위한 3단계 전략을 마련하여 디지털 환경에서 오픈 콘텐츠를 선정하고, 다음으로 디지털 리터러시 교육 방안을 제시하며, 마지막으로 디지털 리터러시 역량을 함양하기 위한 교육 활동을 실시하는 교육 프레임을 제시하였다.
본 연구의 목적은 팬데믹 상황이 가져오는 인류의 정보행동 변화를 이해하고 생애교육으로서의 데이터 리터러시의 사회적 맥락을 검토하고자 하는 연구이다. 또한 변화된 환경을 이해하고 예견된 동향을 바탕으로 포스트 팬데믹 시대 도서관 서비스에 제안도 포함된 연구이다. 이를 위해 데이터화와 팬데믹이라는 현재 우리 사회를 강타하는 두 현상을 개괄적으로 검토하였고, 팬데믹에 대응하는 도서관 정보 서비스 관련 연구들을 살펴보았다. 이를 바탕으로 팬데믹 시대 데이터 리터러시가 가지는 사회적 의미를 재확인하고 IFLA에서 제시한 동향 20가지를 바탕으로 도서관이 처한 환경적 변화를 살펴보았다. 이 과정을 통해 데이터 리터러시의 구현과 도서관 서비스의 방향을 제안함으로써 연구를 마무리했다.
본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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