• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.441-442
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• 2014

최근 IT 시장에서는 빅 데이터가 새로운 패러다임으로 주목받으면서 모든 분야에서 빅 데이터를 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 빅 데이터를 활용한 스마트교육에서는 학생들의 모든 학습활동 자료가 쉽게 수집될 수 있을 뿐만 아니라 모든 학생의 자료 또한 수집이 가능하다. 빅 데이터를 통한 학습자 맞춤형 교육은 현재 진행되는 스마트 교육의 진정한 효과로써 나타날 수 있을 것으로 여겨진다. 따라서 본 논문에서는 학습자의 학업 성취도 향상의 요인인 학습 내용에 대한 관심과 흥미를 기준으로 분석한 빅 데이터를 활용하는 개인 맞춤형 교육 시스템을 설계하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.201-214
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• 2020

최근 데이터 관련 법안이 개정되면서 빅데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 빅데이터 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 활용하기 위해서는 높은 수준의 지식과 스킬이 필요하고, 이를 모두 교육하기에는 오랜 시간과 많은 비용이 소요된다. 이에 본 연구를 통해 산업 현장에서 사용되는 광범위한 영역의 빅데이터를 보편적 빅데이터(Universal Big Data)로 정의하고, 대학교 수준에서 보편적 빅데이터를 교육하기 위해서 중점적으로 교육해야 할 지식 영역을 산출하고자 한다. 이를 위해 빅데이터 관련 산업에 종사하는 전문인력을 구분하기 위한 기준을 마련하고, 설문 조사를 통해 빅데이터에 대한 인식을 조사했다. 조사 결과에 의하면 전문가들은 컴퓨터과학에서 의미하는 빅데이터보다 광범위한 범위의 데이터를 빅데이터로 인식하고 있었으며, 빅데이터의 가공 과정에 반드시 빅데이터 처리 프레임워크 또는 고성능 컴퓨터가 필요한 것은 아니라고 인식하고 있었다. 이는 빅데이터를 교육하기 위해서는 컴퓨터과학(공학)적 지식과 스킬보다는 빅데이터의 분석 방법과 응용 방법을 중심으로 교육해야 한다는 것을 의미한다. 분석 결과를 바탕으로 본 논문에서는 보편적 빅데이터 교육을 위한 새로운 패러다임을 제안하고자 한다.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권3호
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• pp.471-477
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• 2022

본 연구에서는 고교학점제에서 데이터과학 과목을 신청한 학생들을 위하여 교육 프로그램을 개발하였다. 이에 데이터과학교육에 대하여 기존 연구와 요구사항을 분석하고 학습 계획을 설계하였으며, 단계별 교육 프로그램에 따라 교육 프로그램을 개발하였다. 또한 기존 연구에서 고교학점제를 위한 데이터과학교육에 대한 연구가 활발하지 않았으므로 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 고교학점제에서 데이터과학교육에 대한 연구가 더욱 활발해질 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.633-641
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• 2020

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.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.567-568
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• 2023

본 논문에서는 블록체인 기반 DID기술을 이용하여 원격교육에서 발생하는 학습데이터를 효율적으로 관리하기 위한 방법으로, 학습데이터 가중치를 고려한 DID 메타데이터관리방법을 제안하였다. 메타데이터의 식별자에 대하여 특정위치로 데이터 가중치를 검색하도록 하고 해당 가중치에 따라 처리방법을 다양화 할 수 있다. 본문에서는 블록체인의 Zero Knowledge Proof 방식 처리에 차별화를 두어 메타데이터를 처리하였으며 데이터 처리속도 및 데이터관리에 효율성높일 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권5호
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• pp.236-242
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• 2020

빅데이터 기술이 미래 보건의료 패러다임변화를 선도할 핵심기술로 부각되면서, 보건의료 담당 공무원들에 대한 빅데이터 교육 필요성이 높아지고 있다. 한국은 전국민 건강보험데이터 등 세계적 수준의 빅데이터 보유국으로서, 데이터 기반의 미래 예측과 정책수립을 통해 보건정책의 성과향상 및 지속가능성이 주목받고 있다. 이에 따라 현업에서 보건의료를 담당하는 공무원을 위한 보건의료 데이터 자원 활용 전문인재양성교육 콘텐츠에 대한 수요는 증대되고 있으나, 현장에 적합한 인적자원개발을 위한 보건의료분야 국가직무능력표준(NCS, National Competency Standards)이나 학습모듈이 없다. 본 연구에서는 보건업무 담당 공무원들의 빅데이터 직무 역량강화를 위해, 타분야 빅데이터 관련 NCS를 고려하여, 현업에서 보건의료분야 공공데이터를 효율적으로 활용할 수 있는 역량을 갖춘 공무원양성을 위한 보건의료 빅데이터 교육모듈과 콘텐츠를 도출하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제28권4호
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• pp.573-588
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• 2014

최근 사회의 각 분야에서 언급되고 있는 빅데이터 열풍을 교육분야에서는 어떻게 수용 혹은 활용할 것인가? 본 연구는 수학교육에서의 빅데이터 활용 방안을 모색하기 위해 먼저 빅데이터의 개념과 활용 예시 등에 대해 살펴본 후, 두 가지로 향후 연구 방향을 모색하였다. 먼저, 기술과 환경의 변화에 따라 데이터 표현과 수용방식의 변화가 요구되고 있다. 다시 말해 수많은 정보들을 시각적으로 묘사하거나 필요한 정보를 '분석하고 추론'하여 효율적이고 명확하게 제공할 수 있도록 데이터를 다루는 학습 내용 및 방법의 변화가 요구되고 있고, 수학교육계는 21세기 학습자 역량강화와 연계하여 이를 수용하기 위한 교육과정 변화를 주도할 필요가 있다. 두 번째, 교수 학습 측면 뿐 아니라 교육분야에서 보다 적극적으로 필요한 데이터들을 수집하고 이러한 데이터 속에 기존에 알지 못했던 새로운 정보들을 파악함으로써, 이를 활용한 효율적인 수학교수 학습 변화를 추구하고 수학 교육에 대한 정책적 결정 등에 활용할 수 있도록 많은 관심과 연구를 촉진할 필요가 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권1호
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• pp.115-137
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• 2023

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.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.297-298
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• 2020

본 논문에서는 머신러닝 학습에 있어 데이터 전처리의 중요성과 기존 데이터 전처리 기능을 가진 교육용 실습 플랫폼 서비스의 단점은 개선할 수 있는 데이터 전처리 학습을 위한 교육용 블록코딩 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 머신러닝 모델의 학습데이터는 데이터 전처리에 따라 모델의 정확도에 큰 영향을 미치므로 데이터를 다양하게 활용하기 위해서는 전처리의 필요성을 깨닫고 과정을 정확하게 이해해야 한다. 따라서 데이터를 처리하는 과정을 이해하고 전처리를 직접 실행해 볼 수 있는 교육용 프로그래밍 언어 기반 D.I.Y 실습 플랫폼을 구현한다.