• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제35권2호
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• pp.153-172
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• 2021

미래 사회는 데이터를 다룰 수 있는 역량이 특히 중요해질 것이라 예측되며, 따라서 통계적 지식과 더불어 통계적 사고력을 갖춘 교사 교육이 필요한 시대가 되었다. 이에 따라 본 연구는 연구자들이 개발한 데이터 분석 프로젝트를 예비 교사들에게 적용해본 뒤 이들의 통계적 지식의 변화를 살펴보고 통계적 사고력을 활용한 데이터 기반 의사 결정 경험의 내용을 살펴보았다. 해당 프로젝트를 통해 예비 교사들은 실제 데이터를 공학적 도구를 통해 분석하는 기회를 가질 수 있었다. 연구를 위해 혼합연구 모형을 적용하여 예비 교사들의 통계적 지식의 변화를 양적으로 분석하였고 데이터 기반 의사 결정의 경험을 질적으로 살펴보았다. 그 결과 예비 교사들은 모평균과 표본평균의 관계, 그리고 모평균 추정 및 해석에 관한 통계적 지식이 부족한 것으로 드러났다. 데이터 기반 의사 결정에 관해서는 데이터와 분석 방법 및 분석 결과에 대한 이해의 깊이에 차이를 보였으며 이러한 차이는 예비 교사들이 한 모둠에서 같이 활동한 경우에도 발생하였다. 이와 같은 결과를 바탕으로 통계 교육의 질 제고를 위한 제안점을 논하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.141-151
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• 2022

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.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.607-614
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• 2020

본 연구에서는 데이터 시각화 교육에 초점을 맞춘 스크래치를 초등학교 예비교사 26명에게 적용하여 창의성 향상에 미치는 효과를 분석해 보았다. 현직 초등교사 60명을 대상으로 실시한 요구분석 결과를 바탕으로, 데이터 시각화의 절차에 따른 스크래치를 활용한 프로그램을 개발하였다. 개발한 교육 프로그램을 초등학교 예비교사 26명에게 총 4개월 동안 42시간의 수업을 진행하였다. 창의성 증진을 살펴보기 위해 창의성 검사를 실시하여 사전·사후 비교 검사를 통해 적용한 프로그램의 효과를 분석하였다. 분석 결과 초등학교 예비 교사를 대상으로 한 데이터 시각화 교육 중심 스크래치를 활용한 소프트웨어 교육은 초등학교 예비교사들의 창의성 하위요소 중 유창성, 정교성, 창의성 평균, 창의성 지수에 유의미한 효과가 있는 것으로 확인되었다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1998년도 국제 컨퍼런스: 국가경쟁력 향상을 위한 디지틀도서관 구축방안
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• pp.421-430
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• 1998

지식경영을 위한 다양한 대상 업무중에서 텍스트 데이터의 마이닝은 특히 중요하다. 그 이유는 텍스트 데이터가 양적인 면에서 가장 풍부하고, 또 발견할 수 있는 지식을 가장 많이 포함하고 있기 때문이다. 본 논문에서는 텍스트 데이터베이스에서 지식발견을 위한 한 과정으로 텍스트 데이터베이스 내의 텍스트들을 분류하는 기법을 기술한다. 특히 문서 분류 방법은 데이터베이스의 일부 데이터를 훈련, 예제로 간주하여 교사 학습 알고리즘을 통해 학습한 후 나머지 데이터를 이용해 분류 정확성을 검증 및 향상시킨다. 시험 데이터로는 인터넷의 뉴스그룹의 기사를 이용하였고, 시험 결과 분류의 정확성은 한글 및 영문 모두 최소 70% 이상으로 나타났다.

• 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
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• 제43권1호
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• pp.81-94
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• 2024

이 연구에서는 생활 속 위험 문제 중 하나인 '소음'에 대해 예비교사들이 수행한 과학탐구 사례를 중심으로 서로 다른 유형의 데이터 활용에서 나타나는 인식적 특징을 탐색하고 비교하였다. 이를 위해, 소음에 대한 탐구 보고서를 수집하고, 탐구 보고서에서 1차 데이터와 2차 데이터가 어떻게 과학탐구에 활용되는지, 데이터의 유형에 따라 탐구 설계, 자료 수집 및 분석 과정이 어떻게 달라지는지를 분석하였다. 연구 결과, 센서 기반의 1차 데이터는 핵심 현상을 측정하고 관찰하는 주체가 탐구자 자신이지만, 2차 데이터는 공공 기관에서 이미 측정 대상과 방법을 결정하여 데이터로 제시하였기 때문에 예비교사들은 공공 데이터의 특징을 먼저 조사하고 탐구 목적에 맞게 선별적으로 활용하였다. 이러한 차이로 인해 탐구 과정에서 요구되는 인식적 고려 사항과 방식이 서로 달랐다. 끝으로 이러한 연구 결과가 과학탐구 교수학습 및 탐구 지도를 위한 교사교육, 그리고 변동성과 불확실성이 극대화될 VUCA 시대를 대비한 위험 대응 역량 교육의 측면에서 갖는 교육적 시사점을 논의하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.459-469
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• 2021

본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권4호
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• pp.513-520
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• 2024

본 연구는 AI의 학교교육 영향이 확대됨에 따른 교사의 직무 변화에 대한 연구이다. 전통적으로 교사는 교실 수업, 교육과정 개발, 평가 및 피드백과 같은 핵심 업무를 담당해왔다. AI는 이러한 과정을 자동화할 수 있으며, 특히 개인화된 학습을 통해 효율성을 높일 수 있으며 학생 추적, 행동 감지 및 그룹 활동 분석과 같은 복잡한 교실 관리 작업을 지원할 수 있다. 그러나 AI는 상담 및 대인 커뮤니케이션과 같은 학생 생활 지도에 중요한 측면을 자동화가 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 직무에서 AI가 직접적으로 상담활동을 대체 하는 것은 어렵지만, 데이터 기반의 인사이트와 사전 대화 자료를 제공함으로써 교사를 지원할 수 있다. AI시대의 교사 역량 강화 요소로는 심화 학습 운영 전문성, 데이터셋 분석 능력, 개별학습 운영 능력, 학생 및 학부모 상담역량, 그리고 AI디지털 역량이 필요하다. 교사는 AI와 협업하여 창의성과 확장적 추상능력을 강조하는 수업을 운영하고, AI시스템에서 생성된 데이터셋을 분석하고 개별화된 학습 경로를 조정하는 역량을 가져야 한다. 또한 개별화된 학습과 학생 상담에 집중하여 AI로 대체되기 어려운 부분을 수행해야 한다. 교사의 기본적인 역량으로는 AI디지털 소양 능력이 필요하며, AI시스템에 대한 이해와 학생 데이터 관리 역량이 요구된다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2004년도 동계학술대회
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• pp.538-547
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• 2004

학교 업무의 효율화를 위해 조직한 교무분장업무가 담당교사의 전문성 부족과 업무관련 정보의 비체계적인 생산, 활용, 관리로 인해 많은 교사들이 업무처리에 어려움을 느낀다. 그리고 이러한 어려움으로 학습지도와 학급관리에 충분한 시간을 투자하지 못하는 경우도 생긴다. 하지만 지금까지 갖추어진 학교의 정보화 기반을 활용한다면 정보의 생산, 활용, 관리가 효율적으로 이루어질 수 있다. 이에 본 연구에서는 교무분장 부서에서 다루고 있는 업무를 세분화하여 멀티미디어의 어떤 유형이 사용되는지 알아보고, 이를 바탕으로 멀티미디어 데이터 중 이미지, 사운드, 동영상 데이터 제작방법을 제시하여 교사들이 학교업무에서 처리하는 정보들을 멀티미디어 데이터 제작의 기본방법에 맞게 제작하여 학교업무의 효율성을 높이도록 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.45-49
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• 2013

기존 연구에서는 질의 응답 시스템에서 정답 유형을 분류하기 위해 패턴 매칭 방식이나 교사 학습(Supervised Learning)을 이용했다. 패턴 매칭 방식은 질의 분석을 통해 수동으로 패턴을 구축해야 한다. 교사 학습에서는 훈련 데이터 전체에 정답 유형이 태깅(Tagging)되어야 하며, 이를 위해서는 사용자의 질의에 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업이 많이 필요하다. 웹을 통해 정답 유형이 태깅되지 않은 대용량의 사용자 질의 말뭉치를 구할 수 있지만, 이 데이터에는 정답 유형이 태깅되어 있지 않다. 따라서, 대용량의 사용자 질의에 비례하여, 정답 유형을 수동으로 태깅하는 작업량이 증가한다. 앞서 언급한 두 가지 방법론에서, 정답 유형 분류를 위해 수작업이 많이 필요하다는 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 일부 태깅된 훈련 데이터를 필요로 하는 반교사 학습(Semi-supervised Learning)에 기반한 정답 유형 분류를 제안한다. 이는 정답 유형 분류 작업에 필요한 노동력을 최소화함으로 대용량의 데이터를 통한 효율적 질의 응답 시스템 구축을 가능하게 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제32권4호
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• pp.555-573
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• 2018

본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 수학수업에서 나타나는 교사의 감성적 언어를 확인하고자 하였다. 이를 위해 우수 수업 동영상을 활용하여 수업에서 발생하는 교사의 수업 언어 데이터를 수집하였다. 추출한 비정형 데이터에 대한 분석 과정은 데이터 수집, 데이터 전처리, 텍스트 마이닝 분석의 세 가지 단계로 진행하였다. 분석 결과 수학 수업에서 오고가는 담화 중에서 교사의 감성적 반응을 나타내는 언어는 거의 나타나지 않았으며, 이를 통해 수업의 정의적 영역 측면에서의 시사점을 도출하였다.