논문 103편

본 연구는 경찰공무원의 데이터 리터러시가 직무역량에 미치는 영향력을 분석하고 경찰 공무원의 데이터 리터러시 수준을 높이고 조직성과를 제고하기 위한 정책적 제언을 제시 하는데 목적이 있다. 이를 위해 K광역시 및 J도 소속 경찰공무원 102명을 대상으로 조사연 구를 실시하였다. 연구의 결과 첫째, 경찰공무원의 데이터 리터러시 수준은 3.58점, 직무역 량 수준은 3.62점으로 높게 나타났으며, 일반적 특성에 따른 직무역량은 계급과 소속에서 차이가 있는 것으로 나타났다. 둘째, 데이터 의사결정과 직무역량 간의 상관관계가 가장 높게 나타났다. 셋째, 데이터 리터러시와 소속(시･도경찰청)이 직무역량에 영향을 미치는 변인으로 나타났다. 이에 경찰공무원의 데이터 리터러시 수준을 높이고 직무역량을 제고하 기 위해서, 첫째, 데이터 기반 의사결정 조직문화를 구축하기 위해 데이터 검증체계를 강화 하고 데이터를 업무에 적용할 수 있는 플랫폼 운영, 둘째, 데이터 활용을 지원하기 위한 제도 마련과 데이터 격차를 줄이기 위한 구성원 수준별 맞춤형 프로그램 마련, 셋째, 공공･ 민간부문의 데이터를 분석하고 부서나 관계기관 간 협력을 위한 클라우드 구축･운영 등을 제시하였다. 본 연구는 조사 대상을 특정지역의 일부 경찰공무원만 선정하여 조사했기 때 문에 본 연구결과를 일반화시키기에는 한계가 있으며, 향후 보다 많은 지역의 경찰공무원 을 대상으로 디지털 리터러시 수준을 향상시키기 위한 체계적인 프로그램 개발 연구와 직 무역량에 영향을 미칠 수 있는 디지털 리터러시 변인들 간의 관계에 대해 연구가 이루어져 야할 것이다.

현대 사회는 인공지능, 빅데이터와 같은 데이터 기반의 디지털 신기술을 중심으로 한 광범위한 변화를 맞이하고 있다. 이러한 디지털 전환은 새로운 생활 방식을 요구하며, 사회 구성원들은 디지털 정보 이해를 넘어 새로운 정보를 창출하고 문제를 해결할 수 있는 능력이 필수적으로 요구된다. 이런 배경하에 컴퓨팅 사고력과 데이터 리터러시의 중요성이 더욱 강조되고 있으며, 이 두 가지 역량 사이의 관계를 탐구하고 통합하는 방안에 관한 연구의 필요성이 점차 커지고 있다. 이에 본 연구에서는 김진수(2011)의 PDIE 모형을 기반으로 초등학교 교과의 데이터 리터러시 요소를 식별하고, 이를 문제 해결 중심의 소프트웨어(SW) 교육과 연계한 14차시의 SW융합교육 프로그램을 개발하여 현장에 적용하였다. 연구 결과, 데이터 리터러시 기반의 SW융합교육을 수행한 학생이 전통적인 SW교육을 받은 학생에 비해 컴퓨팅 사고력이 유의미하게 향상된 것을 확인할 수 있었다. 이러한 결과는 컴퓨팅 사고력과 데이터 리터러시를 통합적으로 발전시키는 것이 학습자들의 컴퓨팅 사고력 함양에 효과적임을 시사한다. 따라서, 복잡한 현대 사회의 문제를 해결하고, 지속 가능한 혁신을 끌어내기 위해 이 두 가지 역량 사이의 상호작용을 이해하고, 이를 교육과정과 학습 전략에 효과적으로 통합하는 연구가 앞으로도 계속되기를 기대한다.

디지털 대전환 시대에 데이터 기반 기술은 사회 변화를 주도하는 핵심 요소로 자리 잡고 있으며, 데이터 리터러시는 정보의 홍수 속에서 유의미한 통찰을 도출하고 문제 해결과 의사결정에 필요한 필수 역량으로 주목받고 있다. 국제적으로 OECD, 유럽연합, 영국의 ODI 등 다양한 기관에서 데이터 리터러시의 중요성을 강조하고 있으며, 우리나라 역시 2022 개정 교육과정에서 데이터 리터러시 교육을 강화하였다. 본 연구는 2022 개정 교육과정의 성취기준을 분석하여 초등학교 교과별, 학년별 데이터 리터러시의 반영 여부를 확인하고, Norman Webb의 DoK(Depth of Knowledge) 수준을 통해 그 깊이를 확인하고자 하였다. 이를 위해 국어, 수학, 사회, 과학, 실과 교과의 성취기준을 대상으로 분석을 진행하였다. 연구 결과, 데이터 리터러시와 관련된 성취기준은 과학과 사회 교과에서 가장 많이 나타나며, 수학, 국어, 실과 교과에서도 다양한 데이터 리터러시 요소가 강조되었다. 데이터 리터러시 성취기준은 주로 DoK1부터 DoK3 수준에 분포되어 있으며, 일부 과목에서는 DoK4 수준 나타났다. 본 연구가 교육과정의 개선 방향을 제시하고, 효과적인 데이터 리터러시 교육 개발의 기초 자료로 활용되길 기대한다.

이 연구는 데이터 기반의 과학 탐구 보고서에 나타난 데이터 리터러시 요소를 분석하는 탐색적 사례 연구로서 과학 탐구의 맥락에서 데이터 리터러시를 고찰하였다. 이를 위해 선행연구로부터 데이터 리터러시 세부 요소를 규명하고, 2022 개정 과학과 교육과정의 과정·기능 영역과 연계하여 구안한 분석틀을 활용해 무선 날씨 센서를 활용한 데이터 기반의 탐구 보고서를 분석하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 학생 대부분은 데이터 수집과 데이터 시각화는 원활히 수행하였으나 데이터 기반 질문 생성과 데이터 전처리, 데이터 평가 단계에서 어려움을 겪는 것으로 나타났다. 이에 따라 탐구 과정 구성 요소와 관련하여 데이터 리터러시를 함양하기 위해서는 데이터 기반 질문 생성, 데이터 추출 및 전처리, 데이터 평가 등의 요소에 초점을 맞춘 체계적인 지도 방안이 필요함을 논의하였다. 데이터 리터러시 함양 교육이 특히 강조되는 2022 개정 과학과 교육과정의 적용을 앞둔 시점에서 이 연구가 과학 탐구에서 데이터 리터러시를 효과적으로 통합하는 방안의 논의에서 하나의 근거가 될 수 있기를 기대한다.

본 연구는 메타버스 기반 학습환경에서 문제해결형 데이터 분석 수업이 학습자의 데이터 리터러시와학습 흥미에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 문제해결형 데이터 분석 수업은 데이터 분석의 이해, 문제해결 전략세우기, 데이터 수집 및 분석, 데이터 시각화, 결과 해석의 설계 단계에 따라 학습과정을 문제해결 모형을 바탕으로 8차시의 수업안을 구성하였다. 연구는 초등학교 3~4학년군 2개 학급20명을 대상으로 실험집단과 통제집단으로 나눈 후 실험집단은 메타버스 기반 학습환경 속에서 문제해결형 데이터 분석 수업을 실행하였고, 통제집단은 일반적인 수업을 실행하였다. 연구 결과 메타버스기반 학습환경에서 문제해결형 데이터 분석 수업은 학습자의 데이터 리터러시와 학습 흥미에 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 내용분석 결과 또한 데이터 리터러시와 학습 흥미에 긍정적인 효과가 있는 것으로 분석되었다. 하지만, 데이터 리터러시와 관련한 내용분석 결과에서 어느정도 어려움이있었다는 것도 살펴볼 수 있었다. 결과적으로 메타버스 기반 학습환경에서 문제해결형 데이터 분석수업은 학습자들의 데이터 리터러시와 학습흥미 향상에 도움을 주는 것을 의미하나, 본 수업을 활용또는 재구성할 시 학생들의 발달단계에 따라 데이터 리터러시 측면에서 재구조화가 필요함을 시사한다. 본 연구는 메타버스 기반 학습환경에서 문제해결형 데이터 분석 수업이 학습자의 데이터 리터러시와 학습흥미의 향상을 모색하는 교육현장에 시사점을 제시함에 의의가 있다

간호대학생의 데이터 리터러시, e헬스 리터러시, 디지털헬스케어사용의도에 관한 연구
 
 안 성 아ㆍ공 정 현
 
 연구 목적: 본 연구는 간호대학생의 데이터 리터러시, e헬스 리터러시, 디지털헬스케어 사용의도에 관해 조사하고, 이들의 상관관계 및 디지털헬스케어 사용의도에 영향을 미치는 요인을 파악하는데 목적을 두었다.
 연구 방법: G도 J시에 소재한 간호학과에 재학중인 재학생 188명을 대상으로 설문조사를 통해 자료를 수집하였다. 자료수집기간은 2023년 4월 1일부터 4월 30일까지 설문조사를 실시하였고 SPSS WIN 21 프로그램을 이용하여 자료를 처리하였다.
 연구 내용: 데이터 리터러시는 5점 만점에 평균 3.64점, e헬스 리터러시 5점 만점에 평균 4.01점, 디지털헬스케어 사용의도는 7점 만점에 평균 5.48점으로 나타났다. 디지털헬스케어 사용의도는 데이터 리터러시와 e헬스 리터러시와 유의한 정적 상관관계가 있는 것으로 나타났으며, 디지털헬스케어 사용의도에 영향을 미치는 요인으로 데이터 리터러시, e헬스 리터러시, 전공만족도이었으며, 이들 변수의 설명력은 57.0%이었다.
 결론 및 제언: 본 연구 결과를 바탕으로 간호학사 교육프로그램이나 교육 방법을 개선하고, 간호대학생들의 디지털헬스케어 역량을 강화할 있는 정책 및 교육 방향을 고려할 필요가 있다.
 
 
 핵심어: 간호대학생, 데이터 리터러시, 디지털 헬스케어, e헬스 리터러시, 의도

최근 교육 현장에서 데이터 활용 및 데이터기반 의사결정의 중요성이 강조되며 교사의 데이터 리터러시를 함양하기 위한 교육의 필요성이 제기되고 있다. 교사를 위한 데이터 리터러시는 교육 과정에서 획득 및 활용할 수 있는 다양한 유형의 데이터를 수집, 분석, 해석하여 이를 교육적 행동으로 연결하는 역량을 의미한다. 생성형 인공지능은 쉽고 빠르게 데이터 분석을 학습할 수 있도록 도와준다는 점에서 데이터 리터러시 교육 시 효과적으로 활용될 수 있다. 본 연구에서는 생성형 인공지능을 활용한 데이터 리터러시 교육 프로그램을 설계하고, 실행하여 효과성 평가를 실시하였다. 연구 결과, 개발된 프로그램은 데이터 리터러시를 향상시키는 것으로 나타났으나 프로그램 차시 확대, 교육적 맥락의 실사례 제공 등의 보완할 점도 발견되어, 설계한 프로그램을 수정 및 보완하여 최종 프로그램을 도출하였다. 본 연구는 예비교사를 위한 데이터 리터러시 교육 프로그램을 개발함으로써, 예비교사 및 교사를 위한 데이터 리터러시 교육을 설계 및 실행 시 참고할 수 있는 기초자료를 제공했다는 데 연구의 의의가 있다.

데이터기반행정의 추진과 함께 데이터 기반 의사결정의 질적 수준에 대한 관심이 증가하고 있다. 현대 행정환경에서 질 높은 의사결정을 위해서는 데이터 활용을 촉진할 수 있는 조직문화와 공무원의 데이터 문해력 역량이 핵심적인 요인 으로 작용한다. 이에 본 연구는 데이터 기반 조직문화와 의사결정 품질 간의 관계에서 데이터 문해력의 매개효과를 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 2022년 한국행정연구원에서 조사한 데이터기반행정 인식 조사자료를 활용하 여 공무원 472명을 대상으로 구조방정식 분석을 수행하였다. 분석 결과, 데이터 기반 조직문화는 데이터 문해력과 의 사결정 품질에 모두 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 데이터 문해력 중 데이터 활용과 성찰 역량만이 의사결정 품질에 유의미하게 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구의 결과를 토대로 데이터 기반 의사결 정 품질 제고를 위한 정책적 시사점을 제시하였다.

이 연구는 초등학교 4학년 학생을 대상으로 통계 기반 데이터 융합 교육 프로그램이 데이터 리터러시에 미치는 영향을 알아보기 위해 수행하였다. 이를 위하여 데이터 리터러시와 통계 기반 교육에 대한 선행연구 고찰을 토대로 실과, 수학과, 사회과의 내용 요소를 선정하여 5회기 분량의 프로그램을 개발하였다. 사회과에서 다루는 우리 지역의 환경문제에 대해 문제 기반 학습 모형의 단계에 따라 문제를 이해하고, 데이터를 기반으로 해결 방안을 모색하고 분석한 후 제안해 봄으로써 지역 문제를 과학적, 합리적으로 해결할 수 있도록 프로그램을 설계하였다. 통계 기반 의사소통)의 두 영역으로 구성된 5단계 리커트 척도 데이터 리터러시 검사지와 데이터 활용 교육 소감문의 두 검사도구를 사용하여 프로그램의 효과성을 분석하였다. 본 연구의 결과는 아래와 같다. 첫째, 초등학생 4학년 수준에 맞는 통계 기반 데이터 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 우리 지역의 환경문제를 소재로 하여 공공데이터를 기반으로 문제와 그 원인을 파악하고 해결 방안을 제시하는 실생활 중심의 활동으로, 직접 스프레드시트를 활용하여 데이터를 그래프로 시각화하는 활동을 중심으로 구성하였다. 이를 통해 실생활 수준의 통계 기반 데이터 융합 교육이 될 수 있도록 개발하였다. 둘째, 통계 기반 데이터 융합 교육 프로그램은 초등학생 4학년의 데이터 리터러시를 종합적으로 신장시키는 것으로 나타났다(p<0.01). 세부 영역별로는 데이터 이해, 데이터 수집ㆍ준비, 데이터 평가, 데이터 표현, 데이터 기반 의사소통의 5개 영역에서 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미하게 신장하였다. 그러나, 데이터 분석(t=1.305, p>0.05) 영역은 평균은 소폭 상승하였으나 통계적으로 유의미하게 나타나지 않았다. 이러한 결과를 통해 통계 기반 데이터 융합 교육 프로그램은 학생들의 데이터 리터러시 함양에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 학습자의 몰입을 유도할 수 있는 환경문제를 소재로 하여 통계와 데이터를 기반으로 분석한다는 측면에서 다양한 데이터 융합 교육 프로그램 개발 시 참고자료로써 활용할 수 있을 것이다.

This paper presents an ethical framework designed to support the development of critical data literacy for research methods courses and data training programmes in higher education. The framework we present draws upon our reviews of literature, course syllabi and existing frameworks on data ethics.

In this article, we investigate the community-driven science happening organically in elite athletics as a means of engaging a community of learners--collegiate athletes, many of whom come from underrepresented groups--in STEM. We aim to recognize the data literacy practices inherent in sports play

Building on the need for developing educational responses to the impact of data practices in our everyday lives, a new curriculum called Nayah-Irú was designed and implemented in the context of five alternative schools in Uruguay. Nayah-Irú aimed at fostering Critical Data Literacy (CDL) using specu

Students need &quot;critical data literacy&quot; skills to help make sense of the multitude of information available to them, especially as it relates to high-stakes issues of social justice. The authors describe two curriculum modules they developed--one on income equality, one on immigration--that

본 연구의 목적은 ChatGPT와 같은 생성형 AI 시대를 맞아 이와 같은 언어모델에 대해 소개하고, 이를 활용한 도서관의 데이터 리터러시 교육 구성요소를 고민하고 방향을 제시하고자 하는 연구이다. 이를 위해 다음과 같은 세 가지 연구 문제를 제시하였다. 먼저 ChatGPT 유사 언어모델의 기술적 특징을 살펴보고, 이후 생성형 인공지능 기술 기반 서비스 플랫폼을 활용하여 적합한, 정확한 정보를 유용하게 활용하기 위한 이용자의 데이터 리터러시 역량 교육의 필요성을 주창하였다. 마지막으로 ChatGPT 시대 도서관 데이터 리터러시 교육을 위해 데이터에 대한 이해, 데이터 생성, 데이터 수집, 데이터 검증, 데이터 관리, 데이터 이용 및 공유, 데이터 윤리와 같은 7개 구성항목을 포함한 데이터 리터러시 교육 구성안을 제안하였다. 결론적으로 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능 기술이 이용자의 정보 활용에 많은 영향을 미치게 될 것이라 예상되는 만큼 도서관은 이러한 기술의 장단점, 문제점 등에 대해 한발 먼저 고민하고 이를 통해 도서관의 정보서비스를 한층 개선할 수 있는 토대로 삼아야 할 것을 강조하며 마무리했다.

본 연구의 목적은 “데이터 리터러시를 어떻게 (재)정의해야 할 것인가”라는 질문에대한 논의점들을 언어적 측면에서 마련하는 데 있다.언어를 어떻게 바라보느냐에 따라 결과적으로 리터러시의 의미론적,사회 가치적 가정들이 형성될 수 있다는 것이 본연구의 핵심 가정이다.우선 언어의 정의에 따라 달라지는 의미론적 가정들을 크게 세갈래로 나누어 살펴본다.‘표상으로서의 언어’,‘관계성을 가진 단위로서의 언어’,‘상대적인 물질성을 가진 존재물로서의 언어’이다.이를 토대로 데이터 리터러시가 두드러지게 적용되어 이슈화 되어 온 학계와 사회 전반의 현상을 유연하게 선택해 분석한다.데이터 리터러시의 현황에서 데이터라는 언어적 존재물을 바탕으로 의미가 어떻게 해석되고 생산되고 있는지 살펴보기 위함이다.크게 ‘읽기와 의미 해석’,‘쓰기와의미 생성’이라는 잠정적인 틀로 나누고,두 영역에서 데이터가 의미화하는 과정에서어떠한 가정들이 자리 잡고 있는지 알아본다.분석 결과를 종합하여 데이터 리터러시의 (재)정의에 있어 근본적인 논의가 될 수 있는 세 지점들을 제기하고 후속연구를 제안한다.

이 연구의 목적은 국내 대학 및 연구기관의 소속 연구자를 위한 연구데이터 관리 교육 프로그램 개발을 위한 가이드를 제시하는 것이다. 해당 프로그램 가이드를 제시하기 위하여 먼저, 해외 연구데이터 관리를 위한 교육 프로그램을 조사 및 분석하였다. 조사 및 분석 대상 교육 프로그램은 RDMRose, RDMLA, DataONE, 캐나다 디지털 연구 연합, NNLM, 파르테노스 그리고 Coursera이다. 또한 해당 교육 프로그램의 적절성을 확인하기 위하여 국내에서 연구된 데이터 리터러시 세부 역량을 통해 검토하였다. 검토 결과 데이터 리터러시 세부 역량을 대부분 충족하고 있었다. 마지막으로 조사 및 분석한 연구데이터 관리 교육 프로그램을 종합하여 연구자를 위한 프로그램 가이드를 제시하였다. 본 연구의 결과는 대학 및 기관에 소속된 연구자에게 체계적으로 지원하고 활성화할 수 있는 연구데이터 관리 교육 프로그램 개발에 도움이 될 것이다.

4차 산업혁명의 핵심 기반 기술인 인공지능(AI, Artificail Intelligence)은 인지능력, 학습능력, 추론능력인 인간의 고차원적인 사고능력을 구현하게 한다. 본 연구의 목적은 이러한 4차 산업혁명의 시대에서 학습자가 본인 주변 생활 속에서 일어나는 사회적 이슈를 인공지능의 예측 기능을 통해 파악하고, 데이터를 근거로 문제의 해결책을 제안하는 일련의 과정을 통해 데이터 리터러시를 함양시킬 수 있는 수업모형 개발에 있다. 이를 위해 선행 문헌 검토를 통해 기존 문제해결학습 모형에 인공지능을 융합하여 데이터 리터러시 향상을 위한 수업 모형 및 설계원리와 상세지침을 개발하고, 이를 고등학생 대상의 수업에 적용하여 실행하였다. 연구 결과 학생들의 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미(p<.001)하게 향상되었으므로 본 연구의 수업 모형이 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 주었음을 확인할 수 있었고, 앞으로 관련 연구로 이어지길 기대해 본다.

2020년 이후 코로나19는 전세계적 팬데믹으로 확산되었다.감염 확산과 동시에우리는 매일 아침,전국 단위의 확진자 수를 직접 확인하거나 문자메시지로 전달받는일에 익숙해졌다.확진자 수가 중요한 것은 확진자 수에 비례하여 사망자도 증가하기때문이다.3년 동안,우리는 코로나19라고 하는 신종 감염병으로 인한 확진자 수와 사망자 수를 언론 보도나 정부 발표를 통해 매일 확인할 수 있었다.&#xD; 리터러시는 개인의 의사소통과 사회적 참여에 필수적인 능력이다.그 중에서도 데이터 리터러시의 중요성은 더욱 강조되고 있다.우리는 팬데믹 시대에 숫자로 표현된 확진자수,사망자수,치명률들에 익숙해졌다.데이터 리터러시를 올바르게 이해한다면,그 숫자가 바로 생명을 의미하는 것임을 깨달아야 한다.이 논문이 주목하고자하는 것은 팬데믹 시대에 흔히 마주치는 숫자들,그 숫자들에 담겨 있는 생명의 문제이다.&#xD; 우리는 3년 동안,많은 ‘숫자’들을 보았다.그러나 우리는 숫자에 감춰진 생명과 사람,고통,아픔,눈물을 세심히 들여다보지 못했다.재난적 감염병 상황에서의 숫자는곧 생명이다.팬데믹 과정에서 우리에게 익숙해졌던 그 숫자들은 곧 생명을 의미하는데이터였다.우리는 그것에 대해 보다 인간답게 이해할 필요가 있다.그것이 바로 우리에게 필요한 팬데믹 시대의 데이터 리터러시이다.

목적 본 연구는 중학생을 대상으로 한 시민성 함양을 위한 데이터 리터러시 수업의 설계전략 및 상세지침을 도출하는 것을 목적으로하였다.&#xD; 방법 데이터 리터러시, 시민성, 인공지능 리터러시, 사회 시민성, 기업가 역량과 관련된 선행연구 검토를 통해 1차 설계지침을 개발하였고, 전문가 6인의 타당도 검토 결과를 바탕으로 설계전략 및 상세 지침을 수정하였다. 이를 서울시 C여중의 1학년 2학기 자유학년제 주제선택 프로그램인 ‘학습자 주도 프로젝트’과정 중 ‘탐구 기초 역량 습득’ 단계에 투입하여 현장 평가를 실시하였다. 현장평가에는 2차시에 걸친 수업에 C 중학교의 ‘학습자 주도 프로젝트’ 수업 담당교사 3인과 중학교 1학년 학생 61명(4개 학급)이 참여하였고 교수자와 학습자의 반응을 다각적으로 수집하여 최종적으로 시민성 함양을 위한 중학생 대상 데이터 리터러시 수업 설계 전략6개와 13개의 상세지침을 개발하였다.&#xD; 결과 전문가 타당도 검토를 통해서 중학생 수준에 맞는 수업이 되고, 시민성 함양이라는 목적이 드러나도록 표현을 수정하였다. 현장평가를 통해 교수자와 학습자가 긍정적으로 반응한 부분인 실제 문제와 연결된 데이터의 제시, 직접 데이터를 다루고 참여할 수 있는부분 등을 강조하였고, 수학에 대한 기초가 부족한 학생들을 위한 스캐폴딩을 고려하여 최종 설계전략과 상세지침을 개발하였다.&#xD; 결론 본 연구는 중학교 현장 교사들이 시민성 함양을 위한 데이터 리티러시 수업을 모듈형으로 다양한 교육과정에 연계하여 설계하는 데에 실질적인 가이드라인을 제공할 것으로 기대하고 있다.

목적 본 연구에서는 데이터 리터러시를 강화한 R&E 프로그램을 개발하고, 과학영재학교 학생들에게 적용해 봄으로써 프로그램의효과성을 검증하고자 한다.&#xD; 방법 수도권의 한 과학영재학교 1학년 학생 4명에게 개발한 R&E 프로그램을 적용하였다. 학생들이 R&E 프로그램에서 겪는 어려움, 이를 극복해가는 과정과 데이터 리터러시의 기여에 초점을 두고 학생들의 연구 산출물, 학생 기록지, 참여 관찰 자료, 영상과음성 자료, 면담 자료를 분석하였다.&#xD; 결과 학생들은 R&E 프로그램에 참여하면서 데이터 리터러시를 함양할 수 있었으며, 스스로 연구 주제 도출 과정에서 부족하다고생각했던 부분들을 보완할 수 있었다고 생각하였다. 구체적으로 학생들은 프로그램을 통해 함양한 데이터 수집 및 조직 능력, 데이터활용 및 분석 능력, 데이터 기반 의사소통 능력을 활용하여 데이터에서 직접적으로 드러나 있지 않았던 정보를 획득하고, 이에 대한궁금증을 문제화하여 연구 주제로 발전시킬 수 있었다.&#xD; 결론 이 연구에서는 R&E 프로그램에 참여하는 학생들이 자율적인 환경에서 과학자로서의 소양 함양을 효과적으로 이룰 수 있는방안을 모색하는 것을 목적으로 하여 최근 강조되고 있는 데이터 리터러시 함양에 초점을 둔 R&E 프로그램을 개발하였으며, 학생들에게 적용 후 효과를 알아보고자 하였다. 이러한 시도는 새로운 교육 방법을 제안하는데 그 의의가 있으며, 본 연구의 결과는 급변하는 사회에 적응하기 위한 방법으로 데이터 리터러시가 중요할 뿐 아니라 이를 함양할 수 있는 다양한 교육 프로그램 개발에 대한 연구의 필요성을 시사한다.

이 연구는 대학 교양교육으로서의 정량적 사고 교육의 가능성과 중요성을 제시하고, 이에 대한개선 방안을 모색해 보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 지역국립대인 S대의 <정량적 사고와 컴퓨팅사고> 교과목 운영 사례를 분석하고, 교과목 운영 성과와 문제점, 개선 방안을 제시해 보았다.&#xD; S대에서는 2020학년도부터 선택필수교양으로서 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목을 개설하여 운영하고 있다. 이 교과목은 양적 관계를 기반으로 하는 정량적 사고력과 일상의 알고리즘을 위한컴퓨팅 사고력을 증진시키는 것을 목적으로 개설되었다. 이 교과목에서는 수학이나 과학 공식을 활용한단순 문제 풀이식 수업이 아닌 정량적 데이터를 논리적 절차에 따라 해석해 보는 활동 중심의 수업으로 이루어진다.&#xD; 이 교과목에 대한 수업 평가 및 만족도 조사 결과, 수강생들은 대체로 이 교과목의 수업 내용에 만족하고 있으며, 정량적 및 컴퓨팅 사고력 기반의 창의적 문제 해결에 도움이 되었다고 평가하였다.&#xD; 그러나 교과목 운영에 있어서 인문사회계열 학생들의 수강률 저조, 분반 간 교과 운영의 이원화, 담당교수 확보의 어려움이라는 문제점이 발견되었다.&#xD; 이러한 <정량적 사고와 컴퓨팅 사고> 교과목의 운영 개선을 위해서는 인문사회계열 학생들의 수강참여를 높일 수 있도록 이 교과목이 데이터에 대한 이해와 해석에 기반에 둔 사고력 증진 교과목이라는인식 개선이 필요하다. 또한 과목 운영의 취지에 부합한 교과목 내용을 지속해서 연구해 줄 수 있는 전문교수진의 확보가 중요하다. 이러한 개선안 적용을 통해 데이터 기반의 과학적 사고력을 높일 수 있는 교양교과목 개발이 지속되어야 할 것이다.

목적 본 연구는 데이터 리터러시의 관점에서 국가별 초등 수학 교육과정 성취기준을 분석하고 수학 교과서 문제의 비구조성(ill-struc tured)을 비교 분석하여 교육과정 및 교과서 문제 개발의 방향을 제시하는 데 목적이 있다.&#xD; 방법 데이터 리터러시 관점에서 한국, 미국, 일본, 인도의 초등 수학 교육과정 성취기준을 분석하기 위해 데이터 리터러시의 구성요소를 선정하고 국가별 교육과정의 성취기준이 구성 요소의 내용을 반영하고 있는지 초점을 두고 분석하였다. 성취기준을 분류한후에는 국가별로 제시된 성취기준의 인지 수준을 분석하기 위해 TIMSS 2019 평가 개발의 지표가 되는 수학 인지 영역을 분석 준거로 성취기준의 수준을 비교 분석하였고, 국가별 수학 교과서 문제의 비구조성(ill-structured)을 실제성, 복잡성, 개방성의 측면에서 살펴보았다.&#xD; 결과 한국은 다른 국가에 비해 교육과정 성취기준에서 데이터 리터러시의 다양한 측면이 다루어지지 않았고 고차원적 사고를 요구하는 인지 영역에 있어서 낮은 비율을 보였다. 또한 교과서 문제의 비구조성(ill-structured) 분석 결과 실제 상황을 모방하고 상황에대한 묘사와 정보를 제공한다는 점에서 실제성이 나타났으나 복잡성과 개방성이 비교적 드러나지 않아 향후 학습자에게 의미 있는교과서 문제 개발의 필요성을 확인하였다.&#xD; 결론 교육과정 성취기준에서 데이터 리터러시의 관점 및 구성 요소에 대해 다양한 측면과 고차원적 사고를 강조하고 ‘데이터 윤리’와연계하여 지도될 필요가 있다. 수학 교과서 문제는 실세계와 연계된 문제해결력을 신장하고 수학 교육의 목표를 실현하고자 하는측면에서 비구조성(ill-structured)의 실제성, 복잡성, 개방성의 특성이 체계적으로 드러나도록 제시되어야 한다. 예비교사 및 교사들을 위해서 데이터 리터러시 역량 및 비구조성(ill-structured)에 대한 배경 지식 함양 및 교수⋅학습 설계를 지원하는 연수 및 프로그램의 개발이 후속연구로 이루어질 것을 제안하였다.

본 논문은 초등학생을 대상으로 데이터 리터러시 향상을 위한 인공지능 융합 프로젝트 수업을 개발하고 그 효과성을 검증하였다. 학습자 실태 및 요구와 2022 개정 초등학교 교육과정을 분석하여 초등학교 학생 수준에 적합한데이터 리터러시 구성 요소와 이를 융합하여 인공지능 교육 프로그램을 구성할 수 있는 교과와 성취기준들을 선정하였다. 이를 바탕으로 프로젝트 수업의 주제와 전체 목표 및 세부 목표를 정한 후, 수업의 차시별 학습주제와 그에맞는 활동을 구성하고 수업 내용을 구조화하여 총 18차시로 설계하였다. 각 차시별 수업에 필요한 교수·학습 자료를개발하여, 초등학교 4학년 한 개 학급을 대상으로 인공지능 융합 프로젝트 수업을 하였다. 데이터 리터러시의 향상정도를 비교할 수 있도록 프로젝트 수업 적용 전과 후로 사전·사후 평가를 실시하였다. 분석한 결과에 따르면 인공지능 융합 프로젝트 수업이 초등학생들의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.

본 논문에서는 급속하게 디지털 경제로 전환되고 있는 중소기업 최고경영자의 혁신성이 기업성과에 미치는 영향과 데이터 리터러시가 어떤 매개 기능을 수행하는지 리더십 스타일에 따라 상관관계가 조절되는지를 분석하였다. 혁신성은 기업성과에 긍정적 영향을 미치고 데이터 리터러시가혁신성과 기업성과 간의 관계를 부분 매개 하는 것을 확인하였다. 변혁적 리더십은 혁신성과 기업성과 간의 관계에서 조절 효과를 보여주고 있으며 거래적 리더십은 조절 효과가 나타나지 않았다. 자유방임적 리더십은 혁신성과 데이터 리터러시 간의 관계에서 조절 효과가 있다. 이러한 결과는 혁신성이 조직의 경영성과를 높이기 위한 유효한 수단이 되는 것을 알 수 있으며 자유방임적 리더십의 중요성을 일깨우고 경영전략 수립에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

빅데이터 시대에 데이터 문해력은 조직의 합리적 의사결정에 필수적인 역량이 되고 있다. 하지만 조직의 의사결정자들은 데이터 활용의 중요성을 인식하면서도 데이터 문해력이 부족하여 의사결정 과정에서 데이터를 충분히 활용하지 못하고 있는 실정이다. 지금까지 데이터 문해력에 관한 선행 연구들은 전문적인 데이터 기술을 이용하여 데이터 분석 결과를 생성하는 생산자 관점에서 데이터 문해력을 정의하고 역량을 기술하였다. 하지만 조직의 의사결정자는 데이터 분석 결과를 이해하고 해석하고 활용하는 이용자 관점의 업무를 주로 수행한다. 이에 본 연구는 문헌 조사와 검토를 통해 의사결정자에게 필요한 문해력을 정의하고 역량을 기술하는 개념적인 프레임워크를 개발하였다. 프레임워크를 통해 살펴본 바에 의하면, 의사결정자는 문제를 주도적으로 정의하고 데이터 전문가와 소통하고 협업할 수 있는 수준의 데이터 기술에 대한 기초적인 이해가 필요하다. 의사결정자에게 가장 중요한 데이터 문해력은 도메인의 전문 지식을 바탕으로 분석 결과를 비판적이고 맥락적으로 해석하여 가능성이 높은 실행 계획을 수립하는 것이다. 본 연구에서 제시하는 프레임워크는 의사결정자의 역할과 책임에 부합하는 데이터 문해력을 이해하고 개발하는 데 도움이 될 것이다.

본 연구는 일반 시민이 지녀야 할 데이터에 대한 이해와 데이터 인력 양성 정책에 필요한 기본 개념 틀을 제공하기 위해 데이터 리터러시를 재개념화했다. 이를 위해 확장된 데이터의 특성을 고찰하였고 데이터 리터러시에 관한 선행연구를 분석하여 전문가 검토를 거친 후, 재개념화된 데이터 리터러시를 제시했다. 재개념화된 데이터 리터러시에는 지식, 기술, 맥락의 세 범주와 범주별 하위 요소로 구성되어 있다. 주로 데이터를 다루는 기술 범주를 강조하였던 기존의 데이터 리터러시의 개념에 데이터의 맥락 범주를 추가하여 맥락의 범위, 시간성, 가치 지향 요소도 명시했다. 또한 지식 범주에도 요소를 구체적으로 제시했다. 재개념화된 데이터 리터러시는 정보화, 인력 양성, 행정 등의 분야에서 교육과정과 교육 프로그램 개발 등에 활용될 수 있을 것이다.

지능 정보화 사회로의 변화에 따라 시민들은 일상에서 수시로 표, 그림, 지도, 그래프 등의 다양한 데이터를 접하고, 데이터에 기반하여 사회 현상이나 이슈를 확인하게 되었다. 현대 사회를 살아가기 위해서 시민들은 데이터를 수집하거나 분석하고, 필요에 따라 데이터를 적절하게 가공하여 활용할 수 있는 역량, 즉 데이터 리터러시를 반드시 갖추어야 한다. 그동안 사회과에서는 사회 현상이나 쟁점, 문제 등을 다루는 과정에서 다양한 형식의 데이터를 폭넓게 활용하였다. 하지만 2022 개정 교육과정의 도입, 인공지능에 기반한 디지털 교과서의 개발 등과 같은 최근의 교육 정책적 변화는 기존의 사회과 데이터 활용 교육에서 이루어지던 수준을 넘어서는 새로운 데이터 리터러시 교육을 요구할 것으로 보인다. 즉, 앞으로는 그동안 사회과에서 활용되었던 데이터의 양이나 수준을 넘어서는 차원의 교육이 필요할 것으로 예상되며, 이러한 변화에 발맞추어 사회 교사는 데이터 리터러시 역량을 반드시 갖추어야 할 필요가 있다. 이에 이 연구에서는 초등학교 사회과 수업에 필요한 데이터 리터러시 역량이 무엇인지 살펴보고, 현재 초등학교 사회과 수업에서 이루어지고 있는 데이터 리터러시 교육의 현황 및 쟁점을 심층 면담을 통해 분석함으로써 초등 교사의 데이터 리터러시 역량 강화 및 사회과 데이터 리터러시 교육을 위한 구체적인 지원 방안을 도출하고자 한다. 면담 결과, 교사들은 데이터 리터러시에 대하여 다소 익숙하지만 낯설다는 의견을 제시하였으나, 사회 수업에서 데이터는 반드시 다루어져야 한다는 점에 대해서 대체로 동의하는 것으로 나타났다. 그러나 실제 초등 사회 수업에서 데이터를 직접 수집하거나 분석하여 교수·학습 자료로 활용하는 데에는 여러 가지 한계가 작용하며, 구체적으로는 학생의 데이터 이해 정도의 차이, 데이터 리터러시 함양을 위한 교사 간 협력에서의 어려움 등이 발생하는 것으로 나타났다. 이러한 부분을 해결하기 위해서는 데이터 리터러시 교육을 위한 사회과 교육과정 및 교과서의 개선, 초등 사회과 데이터 리터러시 교육을 위한 자료 개발 및 공유, 물리적 환경의 마련 등이 뒷받침되어야 할 것이다.

목적 본 연구에서는 초등학생을 위한 노벨 엔지니어링(이하 NE) 기반의 데이터 리터러시 교육 프로그램을 총 7회기(22차시) 분량으로 개발 적용하고, 초등학생용 데이터 리터러시 검사 도구를 활용하여 효과성을 검증했다.&#xD; 방법 충청북도 소재 초등학교 6학년 2개 학급을 대상으로 실험집단(19명)과 통제집단(18명)으로 구분하여 실험 처치 후에 대한독립 표본 t 검정을 실시하고, 각각에 대해 사전-사후 대응 표본 t 검정을 실시하고 비교했다.&#xD; 결과 실험집단과 통제집단에 대한 독립 표본 t 검정 결과, 데이터 리터러시 전체와 4개 하위 영역 중 ‘데이터 수집 및 이해, 데이터분석 및 평가, 데이터 기반 의사소통’ 영역에서 통계적으로 유의한 차이가 있었다. 실험집단의 사전-사후 대응 표본 t 검정 결과, 실험 처치 전후로 데이터 리터러시 전체와 하위 영역 모두에서 통계적으로 유의한 향상을 확인했다.&#xD; 결론 연구의 결론 및 시사점으로 수업 설계 시 데이터 리터러시의 하위 영역을 고려한 구체적인 접근의 필요, NE 기반 수업의 특징에의한 ‘의사소통 역량’ 영역의 함양과 학습자에게 상황 제시 방법으로서의 이점, 다양한 컴퓨팅 환경을 활용하는 수업에서 학습자지원을 위한 교수⋅학습 전략 제공의 필요성, 그리고 학습자 대상의 데이터 인식에 관한 추가적 연구와 이에 기반한 교육 프로그램개발의 필요성 등을 제시했다.

본 연구의 목적은 4차 산업 빅데이터 시대를 맞아 요구되는 데이터 리터러시 역량을 함양하기 위한 교과목을 개발하는 데 다양한 문헌고찰과 더불어 학습자인 학생의 요구를 반영한 교과목 수업내용, 방법, 교육매체, 수업평가 방식 등을 도출하여 제시하는 데 있다. 특히 학습자인 학생의 눈높이에서 요구되는 내용이 무엇인지를 파악하여 반영하는 데 주안점을 두었다. 이를 위해 J 대학의 데이터 리터러시 교양 교과목 개발 사례를 통해 살펴보았다. 데이터 리터러시 교과목 개발을 위해 학술적으로 선행연구 고찰을 통해 수업모형 구성을 위한 요소들을 도출한 뒤, 이를 기반으로 학습자인 학생 대상으로 요소들에 대한 요구도 조사가 이루어졌다. 그 결과를 토대로 실제 수업 적용가능한 학습자 맞춤형 그리고 학습자 데이터 리터러시 역량 강화를 위한 주차별 수업내용, 수업방식, 교수학습법, 수업활용 매체, 수업평가 등이 도출되었다. J대학에서 개발된 내용은 차년도 교양 교과목으로 신설 운영되어 평가가 이루어지게 되어 있다. 이러한 J대학의, 종합적인 개발 내용은 향후 타 대학에서 관련 교과목 개발 연구에 있어 기초 자료로서 참고될 수 있으리라 본다.

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.

본 연구의 목적은 예비교사의 데이터 리터러시를 측정할 수 있는 도구를 개발하고 그 타당성을 검증하는 것이다. 이를 위해 선행연구 고찰을 통해 예비교사 데이터 리터러시의 하위영역을 구성하고 전문가 의견을 청취하여 예비 설문을 구성하였다. 또한, 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 실시하여 측정도구를 타당화하고자 하였다. 선행연구 고찰과 전문가 타당화를 통해 35개의 예비문항이 도출되었고, 이를 229명의 예비교사를 대상으로 1차 설문을 수집하였고, 탐색적 요인분석을 실시한 결과 10문항을 제외한 25문항이 구성되었다. 최종문항으로 2차 설문을 수집하여 291개의 데이터로 확인적 요인분석을 실시하였는데, TLI 값은 .903, CFI 값은 .914, RMSEA 값은 .064로 자료의 적합도가 검증되어, 예비교사 데이터 리터러시를 측정하기 위한 측정도구의 단일차원성이 검증되었다. 또한, 집중타당도와 변별타당도 검증을 실시한 결과, 집중타당도와 변별타당도를 모두 확보하여 모델의 타당성이 검증되었다. 문제 확인 및 정의, 데이터 수집 및 관리, 데이터 분석 및 표현, 교수적 의사결정, 평가 및 성찰 총 5개 영역, 25문항으로 구성된 최종도구의 전체 신뢰도는 .95로 나타났다. 본 연구는 예비교사를 위한 데이터 교육의 필요성을 제기하고 데이터 교육에서 활용할 수 있는 데이터 리터러시 프레임워크를 제공하였다. 아울러, 개발된 측정도구를 활용함으로써 예비교사의 데이터 리터러시를 점검하고, 예비교사의 데이터 리터러시를 증진시킬 수 있는 사범대 교과과정이나 교사를 위한 연수과정의 설계 및 개발에 기초자료로 활용할 수 있다는 점에서 연구의 의의가 있다.

본 연구는 데이터 과학 분야의 학습 경험이나 기술이 부족한 인문학 및 예술 전공 학생들을 위한 데이터문해력 입문 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 연구의 방법으로 먼저, 일반인 또는 데이터 과학 관련 전공자가 아닌 대학생을 대상으로 하는 데이터 문해력 교육의 현황과 문제점을 고찰하였다. 그리고 문제점을 해결하는 방법으로서 디자인 분야의 방법론이지만 성공적인 학제적 교육 콘텐츠로 활용되고 있는 디자인 씽킹 교육의사례들을 연구하여 시사점을 도출하였다. 이를 바탕으로 학습자의 관심과 학습 비전 구축에 도움이 되는 교수 학습 방법을 검토, 적용하여 데이터 문해력 교육의 내용과 방법을 개선한 입문 교육 콘텐츠를 제작하였다. 사례 연구 콘텐츠는 디자인 전공자를 대상으로 한 데이터 문해력 입문 프로그램으로 개발하였다. 제작한 교육 콘텐츠는데이터 과학 및 데이터-디자인 융합 교육 전문가의 평가, 검토와 입문 프로그램 참여 학생 피드백을 통하여 개발한 교육 콘텐츠의 활용도를 검증하고, 향후 과제를 도출하였다.

4차 산업혁명 시대의 기술 중심에는 데이터가 있다. 데이터로 문제를 발견하고 의미를 해석하며 다른 사람들과의 데이터 기반으로 효과적인 의사소통과 합리적인 의사결정을 할 수 있는 데이터 리터러시가 현대 사회의 필수 소양으로 논의된다. 이러한 맥락에서 본 연구는 대학생의 데이터 리터러시를 측정할 수 있는 진단 도구를 타당화하고 신입생의 데이터 리터러시 수준을 살펴봄으로써 대학 교양교육으로서 데이터 리터러시 교육의 필요성을 검토하고 향후 관련 교육과정에 시사점을 제공하고자 수행되었다. 자료수집은 수도권 소재 A 대학의 신입생 3,510명으로부터 이루어졌으며, 진단 도구의 타당화를 위해 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 시행하였다. 분석 결과 최종 19문항이 선정되었고, 도구는 양호한 신뢰도와 타당도를 보였다. 이후 기술통계로 신입생의 데이터 리터러시 수준을 분석하였으며, 데이터 리터러시가 성별, 계열별 차이가 있는지 t-test, ANOVA를 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 신입생의 데이터 리터러시는 높지 않았고, 세부적으로 데이터 분석과 데이터 도구 활용 하위요인에서 특히 낮은 결과를 보였다. 성별 비교 결과에서는 유의한 차이가 없었으나, 계열 간에는 유의한 차이를 보였으며 이공계에 비해 인문⋅사회 및 예체능 계열이 낮게 나타났다. 연구 결과를 토대로 기초교양교육에서 데이터 리터러시 교육의 필요성을 논의하고 도구를 활용한 데이터 분석 역량 함양을 위한 제언을 하였다.

본 연구는 초등학생을 위한 데이터 리터러시 융합 교육 프로그램을 설계를 목적으로 하였다. 바야흐로 정보화의 시대에서 미래 인재 양성을 위하여 컴퓨팅, AI, 데이터 리터러시 함양 교육은 필수적이다. 2022 개정 교육과정 총론에서는 모든 교과교육에서 디지털 및 데이터 리터러시 역량을 기르고 디지털 융합 수업을 위해 교육과정을 재구성하도록 하고 있다. 이러한 교육 현장의 분위기에 힘입어 데이터 리터러시 연구가 활발한 사회과와, 융합할 수 있는 데이터 리터러시 교육 프로그램을 설계하려 한다. 본 연구에서는 초등학생 4학년 대상의 데이터 리터러시 교육 프로그램 설계를 위해 사회과 성취기준, 데이터 리터러시 학습요소 분석, 4학년 학생의 데이터 리터러시 역량 분석, 소프트웨어 활용 및 컴퓨팅 역량을 분석하였다. 이를 토대로 사회과 융합 데이터 리터러시 함양 프로그램 수업 주제를 개발하여 제안하였다.

데이터는 4차 산업혁명 시기의 중요한 자원으로 인식되고 있다. 사회의 다양한 영역에서는 데이터에 대한 중요성을 인식하고 있으며 데이터 관련 역량에 대한 정의 및 역량 향상을 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 연구에서는 지식 정보화 시대에 필요한 기본적 자질로 강조되고 있는 데이터 리터러시를 향상할 수 있는 수업 방법에 대한 탐구를 실시하였다. 구체적으로 학습자가 스스로 문제를 인식하고 그 문제를 해결해 나가는 과정인 탐구학습 방식의 수업 모형을 바탕으로 수업을 설계하였으며, 탐구학습의 과정에서 문제를 해결할 수 있는 지식과 기능에 대한 교육이 포함된 수업 모형인 KEDI 탐구학습 모형을 적용하여 교과 연계 데이터 리터러시 수업 설계 연구를 진행하였다. 본 연구를 통해 학생들이 데이터에 대한 다양한 지식과 기능을 바탕으로 실생활 문제를 해결하며, 탐구 능력을 증진하는 탐구학습 기반의 수업이 이루어질 수 있을 것으로 기대한다.

미래 디지털 사회에서 단순히 진보된 기술을 다루는 것보다 중요한 것은 그 기술의 원천인 데이터를 분석하고 합리적으로 판단함으로써 새로운 가치를 창출할 수 있는 데이터 리터러시를 함양하는 것이다. 이에 본 연구에서는 인공지능 시대를 살아갈 초등학생들의 데이터 리터러시를 향상시킬 수 있도록 총 8차시의 교육 프로그램을 설계하였다. 교육 프로그램은 데이터 과학 교수학습의 절차를 바탕으로 인공지능 교육플랫폼을 활용하여 자신의 의사결정 데이터를 수집·분석·표현하고 평가함으로써 데이터와 상호작용하는 경험을 제공하도록 구성하였다. 본 연구가 초등학교 학습자를 위한 다양한 데이터 리터러시 교육이 이루어지는데 도움이 되기를 기대한다.

본 연구는 2022 개정 교육과정에서 제시하고 있는 디지털 소양 및 인공지능 교육을 위한 정책적 제언을 위해 수행되었다. 구체적으로 데이터 리터러시 교육과 관련된 연구 동향을 연구 시기, 교육기관, 연구 내용, 연구 과목에 따라서 분석하였다. 이를 위해 학술연구정보서비스에서 데이터 리터러시로 검색된 554개의 논문 중 교육과 관련되고, 제목에 해당 키워드가 쓰인 논문 24편을 대상으로 동향 분석 연구를 수행하였으며, 빈도분석 및 백분율 산출을 통해 자료 분석을 실시하였다. 연구의 결과를 토대로 데이터 리터러시 교육 연구는 인공지능 교육에 관한 관심이 커짐에 따라 2017년 이후부터 본격적으로 시작되었음을 알 수 있었다. 교육기관에 있어서는 중고등학교의 교육이 가장 활발하게 이루어졌으며, 연구 과목에 있어서는 다른 과목과의 융합 수업보다는 실과·정보의 단일 과목에 적용된 연구가 주를 이루었다. 개정될 교육과정에서는 인공지능 교육의 연장선상에서 데이터 리터러시를 다루어야 할 필요가 있으며, 학생들의 삶과 연계하기 위해 타 과목과 연계한 연구가 요구된다.

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, 예비 교사의 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.

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.

현 시대는 데이터가 핵심요소로 작용함에 따라 미래 사회는 학생들에게 데이터에 대한 이해 및 활용 능력을 요구하고 있다. 데이터 과학에 대한 사회적인 관심이 커지면서 데이터 과학 교육의 중요성은 강조되고 있으나, 학교 현장에 적용할 수 있는 실질적인 수업 모형은 부족한 실정이다. 이에 본 연구는 선행 연구를 토대로 인수다시분해(PCPVAS) 모형을 제안하였다. 인수다시분해 모형은 문제 인식, 데이터 수집하기, 데이터 다듬기, 데이터 시각화하기, 데이터 분석하기, 문제 해결의 6단계로 구성된다. 이 수업모형에서 학생들은 데이터 과학의 절차를 경험하고 결과를 산출하며 데이터 과학자로서의 소양을 익히게 된다. 본 연구에서는 인수다시분해 모형을 토대로 초등학생을 위한 10차시 교육프로그램과 교재를 제시하였다. 이러한 수업모형을 통해 향후 데이터 과학 수업을 진행함에 있어 유용할 수 있기를 기대한다.