논문 103편

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.

To promote understanding of and interest in working with data among diverse student populations, we developed and studied a high school mathematics curriculum module that examines income inequality in the United States. Designed as a multi-week set of applied data investigations, the module supports

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.

데이터 사회로 접어드는 시점에서 데이터 리터러시 교육에 대한 관심이 높은 가운데 이에 맞는 창의력 교육에도 주목해야할 필요가 대두되고 있다. 데이터 리터러시의 특징 중에서 데이터 큐레이션은 데이터를 배열하는 데 있어 인지적 비축분과 창의적 사고를 요구하는데 여기서 말하는 창의적 사고란 이성적 논리뿐 아니라 ‘아하! 순간’으로 불리는 직관적 통찰력(영감)도 포함한다. 데이터 큐레이션에 필요한 유추 능력은 데이터에 대한 완벽한 이해를 요구한다. 그리고 이러한 유추 능력을 기르는 데 시는 훌륭한 방법으로 이미 여러 사례가 있다. 특히 데이터를 바탕에 두는 관찰을 통한 시 짓기는 데이터 큐레이션을 만드는 창의적인 활동으로 수치 데이터 시각화 일변도의 데이터 리터러시 교육을 발전시키는 데 기여할 수 있을 것으로 보인다. 조선 후기에 활동한 송남 조재삼은 그가 교육 서적으로 규정한 그의 데이터베이스인 『송남잡지』에서 시를 활용한 데이터 큐레이션을 보여주는데 교육적 관점에서 보았을 때 이러한 양상은 다분히 데이터 리터러시를 교육하려는 목적을 지니고 있던 것으로 여겨진다. 이를 참고하여 오늘날 데이터 리터러시 교육에 접목시켜볼 만하다.

목적 본 연구는 4차 산업혁명시대에 즈음하여 유아교육의 방향이 어떻게 되어야 하는지를 빅데이터를 활용한 유아교사의 데이터리터러시에 대하여 알아보았다.
 방법 이를 위해 빅데이터를 활용한 유아 교사들의 데이터 리터러시에 대한 국내⋅외 학술지 60여 편과 교육과정 문서, 교육부 웹페이지 등을 분석대상으로 삼았고, 빅데이터를 활용한 교사들의 역할과 교육철학, 윤리 등을 기준으로 분석하였다.
 결과 첫째, 교육목표가 딛고 있는 가치의 구성적 기반을 확고히 하는 역할이고 둘째, 미래 사회에서도 지속 가능한 교사의 교육철학적 원칙이 되며 셋째, 교사의 시간, 지속적인 교육 및 실제 경험과 연결해야 할 필요가 있으며 넷째, 본래의 동기 부여와 지속적인관심을 촉진하며 다섯째, 교육을 조정하는 효과적인 의사결정에 적극 활용하는 것이고 여섯째, 책임감 있고 윤리적인 데이터를 사용하는 것이며 마지막으로, 각 교과과정의 집중적인 통합을 통해 데이터 활용 능력이 습득된다는 것을 알 수 있었다.
 결론 이를 위하여 유아교육에 적합한 자료를 선별하기 위한 유아교사를 위한 데이터 리터러시 교육이 이루어질 필요가 있음을 제안하는 바이다.

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.

최근 빠르게 변화하는 내·외부 환경에 대응하기 위해 데이터 분석 역량이 강조되고 있다. 본 연구는 조직문화가 데이터기반 성과창출의 결정적인 역할을 한다는 점에 주목하여 조직문화 유형에 따른 데이터 리터러시와 데이터 분석 성숙도의관계를 실증적으로 규명하였다. 첫 번째 분석 주제인 데이터 리터러시와 데이터 분석 활용도의 관계에서는 조직 구성원의 데이터리터러시가 높을수록 조직의 데이터 분석 성숙도가 높다고 인식하고 있었다. 두 번째 주제인 조직문화와 데이터 분석 활용도의 관계를살펴보면, 조직 구성원이 조직의 문화를 관계지향 문화와 혁신지향 문화라고 인식할수록 데이터 분석 성숙도가 높아진다고 인식하고있다. 세 번째 분석인 데이터 리터러시와 데이터 분석 성숙도의 관계성은 관계지향 문화와 위계지향 문화에 의해서 달라짐을발견하였다. 관계지향 문화는 데이터 리터러시가 데이터 분석 성숙도 인식에 미치는 영향에 대한 상승효과로 나타났으나, 위계지향문화는 완충효과가 있는 것으로 나타났다.

4차 산업혁명 시대가 오면서 사회가 필요로 하는 인재는 단순히 지식을 많이 암기하는 사람이 아니라 새로운 문제를 찾아내고 다수와의 협업을 통해 이를 창의적이고 효율적으로 해결할 수 있는 사람으로 바뀌고 있다. 이에 더하여 지금은 데이터에 기반하여 의사결정이 이루어지고 이를 통해 사회가 개선되는 빅데이터(Big Data) 사회라 볼 수 있으므로 새로운 인재는 문제 해결과 관련된 데이터를 수집하고 이해하여 필요한 정보를 분석하는 역량이 필요한 시대가 되었다. 새로운 2015 개정 교육과정에서는 4차 산업혁명 시대에 발맞추어 초‧중‧고(K-12) 학생들에게 소프트웨어에 기반한 문제해결 역량을 키워주기 위하여 소프트웨어 교육을 강화하였다. 하지만 지금의 소프트웨어 교육은 코딩과 같은 프로그래밍을 중심으로 실시되며 문제를 해결하는 첫 번째 단계인 데이터 리터러시(data literacy)는 중요성이 덜하게 여겨져 왔다. 따라서 본 연구에서는 데이터 리터러시를 활용한 소프트웨어 교육이 중학생의 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구를 위해 데이터 리터러시를 활용한 소프트웨어 수업을 CT-CPS 모형에 기반하여 설계하고 적용하였다. 본 연구의 검증을 위해 중학교 1학년 학생을 대상으로 통제집단과 실험집단으로 나누고 통제집단에는 데이터 리터러시가 포함되지 않은 수업을 적용하고, 실험집단에는 데이터 리터러시가 포함된 수업을 적용하였다. 실험 결과 데이터 리터러시를 활용한 소프트웨어 교육이 중학생의 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력 향상에 통계적으로 유의미한 효과가 있음을 검증하였다.

데이터의 양이 기하급수적으로 증가하는 21세기 디지털 정보시대에 데이터에 근거한 의사결정 능력은 무엇보다 중요한 능력으로 간주된다. 직장에서의 성공 여부는 학부 전공보다는 비판적 사고, 분명한의사소통능력, 복잡한 문제해결 능력 등으로 좌우되며 이러한 능력은 데이터 리터러시를 통해서 함양된다. 이 연구는 해외 대학교를 포함한 여러 분야에서 진행하고 있는 데이터 리터러시 관련 교육내용을조사하고, 이를 바탕으로 21세기 핵심 역량 강화를 위한 교양기초교육으로서의 데이터 리터러시를분석하였다.
 리터러시는 개인이 자신의 목표를 달성하고, 지식과 잠재력을 계발하며, 지역사회를 비롯해 더 넓은사회에 완전히 참여할 수 있도록 하는 일련의 학습을 포함한다. 데이터 리터러시는 현실 세계의 데이터를다양한 관점에서 바라보고, 근거 있는 적절한 판단과 결정을 할 수 있는 문제해결 능력이며, 비판적사고를 통해 지식을 창출하는 근간이다. 교양기초교육에서 데이터 리터러시의 특징은 다음과 같다.
 첫째, 비판적 사고를 포함한 사고의 확장과 지식 창출을 통해 21세기 핵심 역량을 제고한다. 둘째, 문⋅이과 전공과 관계없이 데이터 분석을 위한 기초통계 지식이 필요하고 파이썬이나 엑셀과 같은프로그램을 사용할 수 있으며, 학습내용이 매우 실용적이고 구체적이며 흥미롭다. 셋째, 교양의 기초교육영역에 개설된 컴퓨팅적 사고, 기초과학, 대학수학, 통계학 등의 과목별 교과목표 범위 내에서 개인적, 사회적, 과학적 맥락의 데이터를 활용하여 프로젝트 기반 학습 방식이 가능하다.
 데이터 리터러시는 데이터 사용 의존도가 높아지는 사회에서 인재가 반드시 갖추어야 할 능력이고왜곡된 데이터가 만들어낸 가짜 뉴스를 구분할 수 있는 민주시민의 기본 역량이다. 이것이 바로 대학의교양기초교육에서 데이터 리터러시에 관심을 두어야 하는 이유이다.

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 데이터 리터러시 향상을 위한 데이터 기반 토론 수업을 가능하게 하는 수업 모형과 교수전략을 개발하는 것을 목적으로 한다. 빅 데이터 시대가 도래하면서 데이터를 활용하여 실생활의 다양한 문제를 해결하는 역량으로서의 데이터 리터러시가 강조되고 있으나 현재 데이터 과학 교육은 실제적인 맥락에서 데이터를 분석해보거나 데이터를 활용한 의사소통 활동을 포함하지 않는 등의 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 데이터를 활용하여 자신의 의견을 뒷받침하고 타인을 설득하는 등 실제적 문제를 해결하는 경험으로서의 데이터 기반 토론 수업 모형을 개발하였다. 설계․개발 연구 방법에 따라 선행문헌 검토를 통해 도출된 수업 모형, 교수전략을 경험적 탐색과 전문가 타당화, 외적 타당화를 통해 검증한 결과, 1) 수업 준비, 2) 수업 안내, 3) 데이터 탐색 및 문제 발견 지원, 4) 논제 설정 및 이해 지원, 5) 데이터 분석 시연, 6) 논리 구성 및 데이터 분석 지원, 7) 데이터 기반 토론 수행 지원, 8) 정리 및 평가의 8단계 모형과 26개의 교수전략 및 64개의 세부 지침이 개발되었다. 외적 타당화에 참여한 고등학생 141명을 대상으로 데이터 리터러시 사전-사후 검사를 한 결과 t값이 12.1로 통계적으로 유의미한 증가를 보였다. 본 연구는 데이터 리터러시의 구성 요소를 총체적으로 반영한 수업 모형을 개발하였다는 점, 여러 교과의 융합을 통해 학습자의 융합적 지식 구성을 촉진하였다는 점, 개발된 수업을 실제 현장에 적용하였을 때 데이터 리터러시 향상에 효과적임을 확인하였다는 점에서 의의를 지닌다.

Recently, ‘ontact’ has newly emerged as the hottest keyword in the non-face-to-face era. In this study, the author aims to analyze the CONCOR big data in an attempt to investigate possible ways to promote non-face-to-face education from the data literacy perspectives. In this study, data crawling involves use of Textom to collect and analyze data during the last year, 2020 from Naver (blog, café, news, web doc, knowledge-in, academic information), Google and Youtube. Regarding non-face-to-face and face-to-face issues, the collected big data is analyzed by the UCINET solution analysis method, thus yielding a matrix of keywords and the resulting 50 keywords most frequently used are suggested depending on the node size by using the visualization method. Finally, those areas applicable to various fields are suggested as a result.
 According to the CONCOR analysis results, five big groups are suggested. First, keywords including task, platform, implementation, quality, satisfaction, data and so on form a group that is named as ‘platform implementation’. Second, keywords including untact, video, new deal, free, subscription and so on form a group that is named as ‘ontact market’. Th

본 연구는 인문사회 중심의 컴퓨테이셔널 사고력(CT) 개발 방법을 체계화하고 확산하기 위한 데이터 리터러시 교육 방안을 제시하는데 그 목적을 두었다. 우선, 데이터 리터러시란 전공 영역에서 문제를 발견하고 디지털 자료를 활용, 데이터로 처리 및 분석하여 해석 가능한 지식으로 변환하고 이면에 숨겨진 함의를 파악하는 역량으로 개념화하였다. 이를 바탕으로 본 연구는 데이터 리터러시 교육이 인문사회 중심의 CT 개발에 효과적으로 활용될 수 있는 다음의 실천적 방법들을 도출했다. 첫째, 인문사회 전공 교과과정에서 다뤄지는 개념과 이론에 기초하여 문제를 제기하고 이를 해결하는 과정으로써 데이터를 활용하는 스토리텔링의 제공이다. 둘째, 소프트웨어를 구성하는 오픈소스 프로그래밍언어의 코드와 문법 구조를 사례에 기초하여 배경을 설명하고 문제 해결에 적용하는 워크플로우의 개발과 공유이다. 셋째, 그래픽 사용자 인터페이스에 기반하여 체계적인 사용이 편리한 데이터 분석 소프트웨어의 개발과 튜토리얼 제작이다. 넷째, 지속 가능한 데이터 리터러시 교육 방안의 마련과 효과적인 운영에 필요한 행정 업무와 재정을 지원하는 대학과 정책담당자와의 협력관계 조성이다. 끝으로, 인문사회 중심의 CT 개발은 학제간 물리적 결합을 넘어 유기적 연구체계에 기초한 융합 교육 환경의 구축이 필요함을 역설하고 이러한 원칙에 따라 운영되는 데이터 리터러시 교육방안을 제안했다.

디지털 시대를 맞아 데이터에 대한 관심이 높아지는 시점에 사회과 교육을 통한 데이터 리터러시 함양은 필요하다. 사회과 교육에서 데이터 리터러시 교육의 교수-학습 실태를 파악하기 위해서는 교과서 내용을 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구는 사회과 교육에서 데이터 리터러시 함양을 위해 2015 교육과정 중, 고등학교 사회 교과서의 데이터 시각화 내용 분석을 중심으로 탐색해 보았다. 이 연구에서 확인하였듯이, 2015 교육과정 중, 고등학교 사회 교과서에서 데이터 시각화의 분포가 단계적이고 체계적이지 못하여, 학생들이 데이터 시각화 이해에 걸림돌이 되고 있다. 학생들이 데이터 시각화를 더 잘 이해하고 활용하도록 사회과 연구, 교사 교육 및 교실 수업에서 데이터 리터러시를 중시해야 한다. 데이터 시각화를 통한 데이터 리터러시 함양을 위해 사회과 교육과정과 교과서 및 교육 실천에서 필요한 논의와 과제가 무엇인가를 밝혀주는 더 많은 연구들이 후속 연구로 필요할 것이다.

데이터의 중요성이 높아짐에 따라 최근 데이터 리터러시가 중요한 개념으로 등장하였다. 본 연구는 인문학 기반 데이터 리터러시 모형을 설계하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 데이터 리터러시 관련 연구를 분석하여 도출한 데이터 리터러시 세부 역량과 디지털 인문학 교육 프로그램의 주요 내용을 분석하여 인문학의 주요한 교육 내용을 결합하여 데이터 리터러시 모형을 설계하였다. 본 연구의 결과인 데이터 리터러시 모형을 적용하여 대학에서 데이터 리터러시 교과 운영시 적용이 가능할 것이며, 향후 데이터 리터러시의 효과성을 평가하는 후속연구를 제안하고자 한다.

4차 산업혁명을 맞이하면서 인류는 이전의 그 어느 시대보다 데이터의 중요성을 실감하고 있다. 과거와는 비교할 수 없는 방대한 양과 복잡성을 특징으로 하는 빅데이터 환경이 데이터 리터러시가 강조되는 배경이며, 이러한 시대상을 반영하여 교양교육에서도 데이터 생산, 가공, 분석, 활용의 중요성을 인지하고 이와 관련한 역량을 제시할 필요가 있다. 본 연구에서는 선행연구에서 제시된 데이터 리터러시의 개념 및 역량을 고찰하고, 데이터 리터러시와 유사한 의미를 가지는 관련 리터러시 개념들을 정의하며 이들 간의 관계성을 알아본다. 이를 바탕으로 두 가지 주안점을 도출하여 교양교육과의 연계성을 논의하고 교양으로서의 데이터 리터러시 교육 내용을 탐색한다. 데이터 리터러시에 대한 교양교육으로서의 시도는 아직 미흡한 상황이며, 실제 교양교육 현장에서 적용할 수 있는 수업모형 등에 대한 운영 사례는 부족하다. 본 연구에서 소개된 데이터 리터러시 웨비나 운영 사례와 설문 데이터 분석 결과는 향후 수업설계를 위한 참고자료로 활용되기를 바라며, 교양으로서의 데이터 리터러시가 교양교육 수요자들로 하여금 현 시대가 요구하는 보편적인 데이터 활용 능력 및 데이터에 대한 비판적 이해를 갖추도록 돕는 것이어야 함을 주장하면서 향후 이 분야에 대한 지속적인 관심과 후속 연구를 기대한다.

본 연구는 지식 정보화 사회의 도래와 함께 데이터에 대한 관심이 높아지는 시점에서 사회과 교육의 차원에서 데이터 리터러시 교육의 필요성을 탐색하고, 사회과 데이터 리터러시 교육의 함의를 도출하는 것을 목적으로 한다. 사회과에서는 교육과정 차원에서 데이터 리터러시에 대한 부분을 포함하고 있으며, 교과서 내에서도 각종 표, 그래프 등을 제시하는 등 데이터를 주요 학습 요소로 활용하고 있다. 그럼에도 불구하고 사회과 교육 내에서 데이터 리터러시 관련 논의는 충분히 이루어지지 못한 측면이 있으며, 이에 본 연구에서는 시민 교육적 차원에서 사회과 데이터 리터러시 교육의 목적 및 방향 등을 제시하고자 하였다. 사회과 교육에서의 데이터 리터러시 교육은 기술적 차원이나 수학 및 통계적 차원에서 이루어지기 보다는 시민의 기본적 역량 함양의 관점에서 이루어져야 하며, 데이터를 수집하거나 활용하고, 데이터를 활용하여 의사소통을 할 수 있는 차원까지 나아갈 필요가 있다. 이를 통해 학생들의 일상생활에서 데이터가 갖는 의미를 교과 교육의 차원에서 탐색할 수 있도록 지원할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 사회과 데이터 리터러시 교육을 위하여 교육과정 및 교과서에 대한 연구, 교수·학습 방법에 대한 방안 모색이 선행되어야 하며, 데이터를 비판적으로 읽고 해석할 수 있는 시민적 자질이 필요함을 제언하였다.

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.

데이터 리터러시(data literacy)는 데이터를 읽고 이해하고 분석하며 수용및 활용할 수 있는 능력이다. 연구자들이 중국문학 텍스트와 데이터 리터러시를 상호 결합한다면, 그동안 이론연구 기반에서는 볼 수 없었던 텍스트의 특징을 새롭게 발견할 수 있을 것이다.
 본 연구에서는 중국 현대작가인 쑤퉁과 그의 장편소설을 대상으로 코퍼스, 빅데이터, 네트워크 분석툴을 활용하여 문학 데이터를 분석하였다. 구체적으로 첫째, 쑤퉁의 장편소설 10편에 대한 코퍼스 분석을 시도하여 작가가 높은 빈도로 사용한 어휘들과 소설의 서사적 특징과의 관계를 파악하였다. 둘째, 웹과 SNS를 기반으로 “쑤퉁”에 대한 빅데이터 분석을 수행하여 쑤퉁과 키워드, 비평가, 작가 등과의 관계성을 파악하였다. 셋째, 쑤퉁 장편소설 10편에 대한 텍스트 네트워크 분석을 수행하였으며 이를 통해 소설 내의 키워드 간의 관계성을 파악하였다.
 이상의 분석을 통해 연구자가 문학작가나 텍스트를 대상으로 실질적인데이터 분석을 수행할 수 있는 기본 방향을 제시함과 동시에 데이터 기반문학비평의 영역을 확장할 수 있는 가능성을 제시하였다.

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 데이터 리터러시라는 개념에 대한 재접근을 시도하는 연구로 개념에 대한 정리와 함께 여타 다른 리터러시와의 차이점은 무엇이고, 도서관 정보서비스에 데이터 리터러시를 활용하는 이유와 방법은 무엇인가에 대한 해답을 도출하고자 했다. 연구결과에 따르면 데이터 리터러시는 다른 리터러시 개념들과의 상호작용에 있어 가장 중심적인 역할을 하는, 미래사회 인류가 살아가는데 필수적인 데이터기반 문제해결능력으로 이해되어야 한다. 이러한 개념정의를 바탕으로 도서관 정보서비스에 데이터 리터러시를 적용할 때 교육 서비스와 연구지원 서비스 측면 모두에 활용을 제안하였으며 각각의 구체적 서비스안을 제시하였다. 결과적으로 데이터 기반 사회에 이용자에게 필요한 데이터 활용 능력을 데이터 리터러시로 규정하고 여타 다른 리터러시와의 차이점을 구분함으로써 데이터 리터러시가 왜 현대 사회에 이용자에게 필요한 데이터 활용 능력인가를 설명하고자 했으며 이를 통해 어떠한 도서관 정보서비스를 구현할 수 있을지에 대한 고민과 제안으로 마무리했다.