The Journal of the Korea Contents Association (한국콘텐츠학회논문지)

The Korea Contents Association (한국콘텐츠학회)
권호 표지
DOI QR코드

DOI QR Code

Data Literacy Education in Design Curriculum of Higher Education Focused on Development of Design-Data Convergence Curriculum

디자인 교과과정에서의 데이터 문해력 교육에 관한 연구 -디자인-데이터 융합 교과 개발 사례를 중심으로

  • 이현진 (홍익대학교 디자인컨버전스학부)
  • Received : 2022.02.23
  • Accepted : 2022.04.29
  • Published : 2022.05.28
Download PDF
⟨ Previous Next ⟩

Abstract

This study explores convergence curriculum for design and data science, and applies data science knowledge on undergraduate design classes for designer's data literacy. First, related studies about data literacy education for non-data science major's, and data driven design project cases are explored, then design competency and data competency based on NCS are studied. Then this study developed 3 step design-data convergence curriculum model for designers' data literacy. The curriculum model is applied on case study classes, which are Big data and UX design(2) classes. The learning results and student's feedback of the case study classes are collected and analyzed to prove the design-data convergence curriculum, and the results provide findings and implications of the design-data convergence class case study.

본 연구는 향후 디자이너의 업무 역량에 매우 중대한 역할을 하게 될 데이터 문해력 확보를 위하여 디자인 대학 교과과정에서의 데이터 문해력 관련 교육목표와 교과 구성, 교육 내용을 연구하였다. 연구의 방법은 먼저 비전공자를 위한 데이터 문해력 교육의 사례들과 디자인 실무 현장의 데이터 기술 활용 현황을 살펴보았고, 현장 직무 중심 디자인 역량에 대한 선행 연구와 디자인 프로세스 모델을 바탕으로 디자인 분야에서 요구되는 데이터 관련 전공 능력을 도출하였다. 그리고 NCS에 기반한 빅데이터 기획과 분석 분야의 교육 내용을 조사하여, 디자인 전공 능력에 필요한 데이터 기술 관련 교과 내용을 연계하여 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육 모듈을 3단계의 디자인-데이터 융합 교과 모델로 구성하였다. 개발된 융합 교과 모델을 바탕으로 필요한 단위 교과목과 강의 계획, 과목 간 연계 구조를 개발하였으며, 초, 중급 수준의 디자인-데이터 융합 교과목을 운영한 사례 연구를 통하여 교육모델의 교육 내용과 교육 성과를 검증하였다. 그리고 교과 운영 사례 연구의 발견 점들을 바탕으로 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육의 구체적 실천 방안을 제시하고, 사례 연구의 한계를 명시하였다.

Keywords

Acknowledgement

본 연구는 2021학년도 홍익대학교 학술연구진흥비에 의하여 지원되었음

References

  1. L. Bradshaw, The Great Data Revolution-The Future of Data Driven Innovation, The U.S. Chamber of Commerce Foundation, 2014.
  2. B. Baumer, "A Data Science Course for Undergraduates: Thinking With Data," The Amerian Stastician, Vol.69, No.4, pp.334-342, 2015. https://doi.org/10.1080/00031305.2015.1081105
  3. S. Kross and P. Guo, "Practitioners Teaching Data Science in Industry and Academia: Expectations, Workflows, and Challenges," CHI 2019 Proceedings, ACMCHI, paper 263, May 4-9, 2017.
  4. https://dedalus.pa.itd.cnr.it/en/project/dissemination-material.html
  5. D. Taibi et al, "Developing Data Literacy Competences at University: the experience of the DELALUS project," 2021 Online Teaching for Mobile Education Conference(OT4ME), IEEE, Nov. 22-25 2021.
  6. P. Kun et al. "Creative Data Work in the Design Process," Creative & Cognition '19 Conference, pp.346-358, ACM, Jun. 23-26, 2019.
  7. G. Dove et al, "UX Design Innovation: Challenges for Working with Machine Learning as a Design Material," CHI 2017, pp.278-287, ACMCHI, May 6-11, 2017.
  8. 오병근, 이병학, 장윤선, "현장 직무중심 디자인 역량별 요구도 분석," Archives of Design Research Vol.31, No.1, pp.111-122, 2018. https://doi.org/10.15187/adr.2018.02.31.1.111
  9. https://www.ncs.go.kr/unity/th03/ncsSearchMain.do
  10. 조성준, 김현용, 박서영, 안용대, 임성연, 빅데이터 커리어 가이드북, 길벗, 2022.
  11. 방경란, "디자인 대학교육 연구에 나타난 연구주제 동향 분석," 한국디자인포럼, Vol.23, No.4, pp.227-236, 2018. https://doi.org/10.21326/KSDT.2018.23.4.020
  12. 김미성, "대학 융합 교육의 국내 연구 동향 분석:2011년~2020년 등재지에 게재된 학술논문을 중심으로," 교육방법연구, Vol.33, No.1, pp.77-98, 2021.
  13. 로라 클라인, UX for Lean Startups, 한빛미디어, 2014.
  14. Andrew Campbell. StudentLife Dataset 2014. https://studentlife.cs.dartmouth.edu/. September 20, 2021.
  15. 김태은, 손세미, 이현진, "데이터 기반 디자인 연구 방법론을 적용한 대학생의 정서적 안정감 지원 서비스 디자인 연구 - AI 챗봇 '헬로우봇' 서비스 리디자인을 중심으로," HCI2022 학술대회 Proceeding, 한국HCI학회, pp.693-696, 2022.2.11.