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초록

영어

The purpose of this study is to investigate the effects of Data Science Education classes using PBL-based App Inventor on elementary student Computational Thinking and Creativity. Based on the results of the pre-requisite analysis by Rossett’s demand analysis model, PBL-based Data Science Education class was designed according to the procedure of ADDIE model which is 42 hours of classroom instruction for elementary student. As a result of the Paired t-test, it was proved that the Computational Thinking was statistically significantly improved in the post-test. In addition, as a result of the Paired t-test and Wilcoxon’s signed rank test, it was found that the sub-factors of Creativity were ‘Originality’, ‘Fluency’, ‘Closure’, ‘Average’, and ‘Index’. Therefore, it was confirmed that the PBL-based Data Science Education class using App Inventor is effective in improving Computational Thinking and Creativity of elementary student.

한국어

본 연구는 앱인벤터를 활용한 PBL 기반 데이터 사이언스 교육 수업이 초등학생의 컴퓨팅 사고력과 창의성에 미치는 영향을 알아보기 위한 연구이다. Rossett의 요구분석 모형에 의한 사전 요구분석 결과를 바탕으로 ISD모 형인 ADDIE 모형의 절차에 따라 PBL 기반의 데이터 사이언스 교육 수업을 설계하여 초등학생을 대상으로 42 차시의 수업을 실시하였다. 대응표본 t검정 결과, 컴퓨팅 사고력은 컴퓨팅 사고력은 사후 검사에서 통계적으로 유의미하게 향상되었음이 입증되었다. 또한, 대응표본 t검정, Wilcoxon 부호 순위 검정 결과 창의성의 하위 요소 인 ‘독창성’, ‘정교성’, ‘성급한 종결에 대한 저항’과 ‘창의성 평균’, ‘창의성 지수’에서 통계적으로 유의미하게 향상 된 것으로 나타났다. 따라서, 앱인벤터를 활용한 PBL 기반 데이터 사이언스 교육 수업이 초등학생의 컴퓨팅 사 고력과 창의성 향상에 효과가 있음을 확인할 수 있었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1. PBL
2.2. 앱인벤터
2.3. 데이터 사이언스
2.4. 컴퓨팅 사고력(Computing Thinking)
2.5. 창의성
2.6. 선행연구 분석
3. 연구방법
4. 데이터 사이언스 교육 프로그램 개발의 실제 및 적용
4.1. 분석(Analysis)
4.2. 설계(Design)
4.3. 개발(Development) 및 실행(Implementation)
4.4. 평가(Evaluation)
5. 결론
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저자

• 김용민 [ Yongmin Kim | 제주시교육지원청 ]

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발행기관

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• 간행물명

  정보교육학회논문지 [Journal of The Korean Association of Information Education]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1229-3245

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 374 DDC 375