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: The aim of this study was to identify the relationships between health literacy competencies and patient-centered care among clinical nurses. Methods: The participants of this study were 254 nurses working in two hospitals in the D region. The data were collected from July to August 2020. The health literacy competencies for registered nurses scale and individualized care scale were utilized. Descriptive statistics, independent t-test, ANOVA, Pearson's correlation coefficient and multiple regression analysis were used for data analysis. Results: The mean of health literacy competencies was 3.16±0.31 points on a four-point scale, and the average of patient-centered care was 3.69±0.50 points on a five-point scale. Regarding the nurses' general characteristics, patient-centered care showed significant differences according to age (F=4.68, p=.010), marital status (t=-2.38, p=.018), religion (F=3.03, p=.030), total clinical experience (F=2.94, p=.021) and prior health literacy knowledge (t=3.20, p=.002). As a result of a hierarchical multiple regression analysis, health literacy competencies (β=.63) were found to significantly influence patient-centered care. The explanatory power of the model was 41.0% (F=25.58, p<.001). Conclusion: The study suggests that nurse's health literacy competencies should be developed in order to improve patient-centered care. Nursing education should include an emphasis on integrating health literacy into the nursing school curriculum.
본 연구에서는 북미에서 연구데이터 관리 서비스를 제공하는 121개 대학도서관 중 연구데이터 관리 교육 프로그램을 제공하는 51개 기관을 대상으로 제공되는 교육 프로그램의 내용을 12개 데이터 리터러시 세부 역량에 기반을 두어 분석하고 시사점을 제시하는 것을 목적으로 하였다. 내용 분석을 위해 집합 교육 프로그램의 제목 317개와 온라인 튜토리얼의 상위 목차 제목 42개를 수집하였으며 선행연구에서 제시된 12개 데이터 리터러시 세부 역량에 따라 코딩을 수행하였다. 집합 교육 프로그램 중에서는 데이터 처리 및 분석 역량에 대한 교육 프로그램이 가장 많은 것으로 나타났으며, 가장 많은 수의 기관에서 데이터 관리 및 조직 역량에 대한 교육을 제공하고 있었다. 데이터 시각화 및 표현은 집합 교육 프로그램 중에서 세 번째로 많이 다루어지는 역량이었다. 그러나 나머지 9개 역량에 대한 교육 프로그램은 매우 적은 것으로 나타나 교육 프로그램 내용이 특정 역량에 집중되어 있음을 알 수 있다. 집합 교육 없이 자체 개발한 온라인 튜토리얼을 제공하는 기관은 5곳이었으며 목차 제목을 분석한 결과 데이터 보존, 윤리 및 데이터 인용, 데이터 관리 및 조직 역량에 대한 교육 내용을 중점적으로 다루고 있어 집합 교육 프로그램에서 강조되는 역량과 차이를 보였다. 효과적인 연구데이터 관리 교육 프로그램 운영을 위해서는 대학도서관 사서들이 전통적으로 교육하고 강조해왔던 역량뿐만 아니라 데이터 처리와 분석, 데이터 시각화와 표현 등 연구자들의 연구 결과 도출에 필요한 데이터 리터러시 세부 역량에 대한 이해와 지원이 요청된다. 또한 연구데이터 관리 서비스와 관련된 사서들의 계속 교육을 지원하는 교육 자원의 개발도 필요할 것이다.
본 연구의 목적은 문헌정보학 중심의 인문학 기반 데이터 리터러시 개념과 세부 역량을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내외 데이터, 정보, 디지털 리터러시 등의 관련 연구를 비교 분석하여 데이터 리터러시의 개념을 정의하고, 인문학 관련 개념으로 디지털 인문학 주요 개념을 연계하여 11개 항목의 인문학 기반 데이터 리터러시의 기본 요소를 설계하였다. 본 연구결과는 향후 데이터 리터러시 프레임워크 설계의 기초자료로 이용할 수 있을 것으로 기대된다.
OECD는 학습 프레임워크를 개발하고 국제 비교 연구의 일환으로 교육과정을 분석하는 Education 2030 프로젝트를 수행하고 있다. 우리나라는 OECD Education 2030 프로젝트의 일환으로 수행된 국어, 수학, 사회/역사, 과학, 체육, 예술(미술/음악), 기술·가정/정보 교과에 대한 교육과정 내용 맵핑 연구(Curriculum Content Mapping, 이하 CCM)의 본 검사에 참여하였다. 본 연구는 CCM 본검사에 참여한 결과 중 수학과의 내용을 정리한 것으로, 우리나라 2015 개정 중학교 수학과 교육과정에 CCM 프레임워크의 역량이 어느 정도로 어떻게 반영되었는지를 확인하고 이를 바탕으로 우리나라 수학과 교육과정 및 교육과정 국제 비교 연구를 위한 시사점을 도출하였다.
최근, 급격히 발전하는 미래 디지털 사회를 살아갈 학생들의 디지털 리터러시와 데이터 리터러시 관련 기초소양 교육이 강조되고 있다. 이에 일반 대학과 교육 대학에서도 기초소양으로서 빅데이터 및 데이터 리터러시 향상을 위한 교육의 수요가 많아지고 있다. 이에 본 연구는 예비교사를 위한 빅데이터 분석 교양강좌를 설계 및 적용하고 데이터 리터러시에 미치는 영향을 분석하였다. 투입 프로그램에 대한 흥미도와 이해도 분석 결과, 예비교사의 수준에 적절한 형태임을 확인했으며, 데이터 리터러시의 '지식', '기능', '가치와 태도'의 모든 영역에서 유의미한 역량의 향상이 있는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과가 체계적인 데이터 리터러시 관련 교육 연구에 도움을 주어 학생과 예비교사들의 데이터 리터러시를 증진하는데 이바지할 수 있기를 기대한다.
Purpose: In the era of the Fourth Industrial Revolution, individuals equipped with fundamental understanding and practical skills in artificial intelligence (AI) are essential. This study aimed to validate the effectiveness of AI education for enhancing AI literacy among business major student. Research design, data and methodology: Data for analyzing the effectiveness of the AI Fundamental Education Program for business major students were collected through surveys conducted at the beginning and end of the semester. Structural equation modeling was employed to perform basic statistical analyses regarding gender, grade, and prior software (SW) education duration. To validate the effectiveness of AI education, seven variables - AI interest, AI perception, data analysis/utilization, AI projects, AI literacy, AI self-efficacy, and AI learning persistence - were defined and derived. Results: All seven operationally defined variables showed statistically significant positive changes. The average differences were observed as follows: 0.47 for AI interest, 0.32 for AI perception, 0.37 for data analysis/utilization, 0.27 for AI projects, 0.25 for AI literacy, 0.39 for AI self-efficacy, and 0.41 for AI learning persistence. Statistically, AI interest exhibited the most substantial average difference. Conclusions: Through this study, the applied AI education was confirmed to enhance learners' overall competencies in AI, proving its utility and effectiveness in AI literacy education for business major students. Future research endeavors should build upon these results, focusing on ongoing studies related to AI education programs tailored to learners from diverse academic backgrounds and conducting continuous efficacy evaluations.
Purpose: This study aimed to determine the core competencies for 119 emergency medical technicians (EMTs) and to provide evidence for the development and utilization of 119 EMTs, education and training programs. Methods: Data were collected with a questionnaire that consisted of items on the general characteristics of the subjects (8 items) and importance and satisfaction levels for 10 competencies, including 34 items on subfactors. The Borich Needs Assessment Model was used in designing the questionnaire. A locus for focus model was used to derive the top priority competencies for the improvement of core competency in the profession. Data were analyzed with by SPSS ver.21 (IBM, Armonk, NY, USA). Results: The core competencies for 119 EMTs were derived from technical competency, information competency, communication competency, problem-solving competency, self-development competency and interpersonal competency. In addition, among the sub-factors of these competencies, 16 abilities (including leadership), ability to apply technical knowledge, technical comprehension, conflict management ability, ability to create documents, problem handling ability, ability to think, technical selection ability, and computer literacy were included in the priority category. Conclusion: This study derived and presented the core competencies for 119 EMTs to enable them to meet the modern day requirements of their roles, which may contribute to enhancing their professionalism.
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.
본 연구는 성균관대학교에서 교양과목으로 실시하고 있는 온라인 정보문해 2학점 과목의 교육 효과 및 만족도를 평가하고자 하였다. 이를 위해 쌍방향 온라인 튜토리얼 방식으로 정보문해 교수 학습안을 구안하였으며, 2006년 1학기 정보문해 과목의 수강생 284명 중 9개 계열 251명의 정보문해 교육 사전 사후 테스트 결과와 246명의 학기말 강의 평가결과를 분석하였다. 연구결과 5개의 일반적인 정보문해 능력이 모두 향상됨으로써 온라인 정보문해 과목의 교육 효과가 높은 것으로 나타났으나 계열에 따라 교육 효과에 차이가 있었다. 그리고 온라인 정보문해 과목의 교육 내용과 구성에 대해 비교적 높은 만족도를 나타내었다. 따라서 정규 교양과목으로서 온라인 정보문해 교육은 대학생에게 일반적인 정보문해를 가르치기 위한 매우 효과적인 방법임이 밝혀졌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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