• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.391-394
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• 2023

본 연구에서는 국내 초·중·고 정보교육에서 이뤄지고 있는 데이터 교육 연구 동향을 분석하여, 향후 데이터 교육의 연구 방향을 제안하고자 하였다. 이를 위해 2015년부터 2023년 5월까지 게재된 국내 논문 중 데이터 교육 관련 논문 45편을 발행 연도, 연구 대상, 연구 분야, 데이터 리터러시 요소별로 분석하였다. 분석 결과 데이터 교육은 초등학생을 대상으로 집중적으로 이뤄지고 있었고 개발 및 적용 관련 연구가 가장 많이 이뤄지고 있었다. 또한 데이터 리터러시의 전 요소를 포함한 연구와 인공지능과 관련된 연구의 비중이 높음을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 바탕으로 SW·AI 교육을 위한 데이터 교육이 활발히 이뤄지길 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.439-448
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• 2022

본 연구에서는 공공데이터포털에서 제공하는 교육관련 데이터를 검색하고 토픽모델링 기법을 활용한 분류를 통해 어떠한 데이터의 종류가 구축되어 있으며 활용이 가능한지를 살펴보고자 하였다. 공공데이터포털의 데이터에 대하여 분류체계를 기준으로 교육분야의 파일데이터는 3,072건이 수집되었으며, 검색어를 활용하여 '교육'을 검색하여 나타난 파일데이터 2,361건으로 나타났다. 각각의 데이터셋에 대하여 불용어처리를 실시하고 데이터 전처리를 수행하여 LDA기반 토픽모델링을 활용하여 텍스트마이닝 분석을 실시하였다. 사전에 교육으로 분류된 데이터셋에서는 현재 재학중인 학교급별 학생을 대상으로 지원하는 프로그램과 정보에 대한 내용이 제공되고 있었다. 한편, 교육으로 검색하여 수집된 데이터셋에서는 장애인, 학부모, 노인, 아동 등 평생교육의 관점으로 제공되는 교육 프로그램 및 지원현황이라는 특징이 나타났다. 데이터과학기반의 의사결정 및 문제해결력을 기르기 위해 공공데이터포털이 제공하는 데이터에서 교육과정 및 내용이 충분히 제공되는 것도 좋은 기회가 될 것이다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2018년도 동계학술대회
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• pp.41-44
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• 2018

교육데이터마이닝은 다양한 교육 환경에서 생성되는 막대한 양의 데이터를 활용하여 학습자들의 학습 유형, 학습 진도를 분석, 예측하고 교육 성취를 효과적으로 향상시키는 것을 목적으로 한다. 효과적인 교육데이터마이닝 결과를 얻기 위해서는 교육데이터에 대한 정제 과정이 필요하며 DBSCAN 클러스터링을 통해 교육데이터에 포함된 노이즈 데이터를 제거하고 생성된 각 클러스터에서 동일한 비율로 데이터를 추출함으로써 편향되지 않은 표본 데이터를 생성할 수 있다. 하지만 DBSCAN은 두 개의 전역 매개변수에 의해 다양한 밀도분포를 가지는 클러스터를 생성할 수 없다는 문제점이 있으며 이는 교육 데이터를 정제함에 있어 치명적인 문제점이 될 수 있다. 본 논문에서는 DBSCAN의 문제점을 개선하고 클러스터링 정확도를 향상시키기 위해 고정된 매개변수를 사용하지 않고 각 밀도분포에 대해 최적의 입력 매개변수를 결정함으로써 다양한 밀도분포를 가지는 클러스터들을 효과적으로 생성하는 C-DBSCAN을 제안한다.

• 정보관리학회지
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• 제35권4호
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• pp.7-36
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• 2018

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.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.473-481
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• 2020

데이터과학은 스몰데이터 분석에서 출발하여, 빅데이터 분석을 위한 머신러닝, 딥러닝까지 포함하고 있다. 데이터과학은 인공지능 기술의 핵심 영역이고, 학교 교육과정에 체계적으로 반영해야 할 내용이다. 데이터과학 교육을 위해, 엔트리에서도 초등교육용 데이터 분석 도구를 제공하고 있다. 빅데이터 분석에서는 데이터 표본을 추출하여, 통계학적인 추측과 판단을 통해 분석결과를 해석한다. 본 논문에서는 통계학적인 지식을 필요로 하는 빅데이터 분석 영역을 초등영역에서 제외하기로 하고, 초등영역에 초점을 맞춘 데이터과학 교육 사례를 제안하였다. 이를 위해서, 일반적인 데이터과학 교육 단계를 먼저 설명하고, 초등 데이터과학 교육 단계를 새롭게 제안하였다. 그리고 엔트리에서 제공하는 공공 스몰 데이터를 사용한 데이터 변수 값 비교 사례와 데이터 변수 간 상관관계 분석 사례를 초등 데이터과학 교육 단계에 따라 제안하였다. 본 논문에서 제안된 엔트리 데이터분석 사례들을 활용하면, 여러 교과에서 발생하는 데이터를 사용한 초등 데이터과학 융합 교육이 가능하다. 또한, 엔트리를 사용하여 텍스트, 음성 및 영상인식 AI 도구와 결합한 데이터과학 교육 자료도 개발 가능하다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권9호
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• pp.39-47
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• 2020

본 연구는 교육청 공무원들의 데이터 활용 실태와 빅데이터 활용에 대한 인식을 조사하여 광역시·도교육청 차원에서의 빅데이터 활용을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 이를 위하여 A도교육청 공무원 440명을 대상으로 온라인 설문을 진행하였다. 조사결과 교육청 공무원들이 업무에 활용하는 데이터 유형과 출처는 다양하였으며, 데이터 활용에 있어 데이터 수집 및 정제가 가장 어려운 부분으로 인식하고 있었다. 그러나 데이터 활용을 위한 소속 교육청의 인프라는 부족한 실정으로, 빅데이터 인프라 구축이 가장 필요한 요소인 것으로 나타났다. 빅데이터에 대한 지식수준은 낮지만 빅데이터 활용의 관심과 필요성을 높게 인식하고 있었다. 빅데이터 활용 목적은 현재의 교육 문제점과 해결 대안, 미래 예측에 대한 전망과 해결, 교육 수요자들의 요구 파악 등 교육정책 의제 설정과 관련되어 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.417-425
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• 2022

2022년 8월 교육부 국무회의에서 보고된 '디지털 인재 양성 종합방안'은 SW교육, AI교육을 중심으로 한 정보교육의 질적, 양적 확대를 골자로 하고 있다. 인공지능 시대가 도래함에 따라 데이터 과학 교육 또한 정보교육의 한 분야로 주목받고 있다. 데이터 과학은 본래 다양한 학문이 융합된 분야이며 데이터 분석 및 모델링, 머신러닝 등에 고도화된 기술이 활용되고 있다. 본 연구에서는 문헌연구 및 선행연구 분석을 통해 데이터 과학 교육의 수업모형 초안을 구안하고 사용성 평가 및 전문가 검증을 통해 최종 수업모형을 개발하였다. 탐색적 데이터 분석, 확증적 데이터 분석과 같이 데이터 과학의 요소에서 교육 효과를 기대할 수 있는 다양한 학습요소를 학습 단계에 구성하는 등 데이터 과학 교육의 구체적인 방안을 제시하였다는 데 의의가 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제13권3호
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• pp.435-442
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• 2021

본 연구에서는 학교 운동부 학생 선수들에게 스포츠 데이터 활용에 대한 전반적인 소양을 교육하는 프로그램을 개발하였다. 이에 스포츠 데이터에 대하여 기존 연구와 요구사항에 대하여 분석하고 학습 계획을 설계하였으며, 단계별 교육 프로그램에 따라 교육 프로그램을 개발하였다. 또한 기존 연구에서 학교 운동부 및 성인 스포츠 관계자들을 위한 데이터 과학 교육에 대한 연구가 전무하므로, 기존의 학교 현장에서 연구되었던 데이터 과학 교육에 대한 연구를 참고하여 문제 정의, 데이터 수집, 데이터 전처리, 데이터 분석, 데이터 시각화, 모의 분석의 단계로 연구를 진행하였다. 본 연구를 통하여 스포츠 데이터에 대한 스포츠 산업의 관심이 높아질 것으로 기대한다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.685-696
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• 2022

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.