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초록

영어

The ‘Comprehensive Plan for Nurturing Digital Talents’ reported at the Cabinet meeting of the Ministry of Education in August 2022 focuses on qualitative and quantitative expansion of informatics education centered on SW, AI education. With the advent of the era of artificial intelligence, data science education is also drawing attention as a field of informatics education. Data science is originally a field where various studies are fused, and advanced technologies are being used for data analysis, modeling, and machine learning. This study devised a draft of the instructional model of data science education through literature research and analysis of previous studies, and developed a final instructional model through usability test and expert validation.

한국어

2022년 8월 교육부 국무회의에서 보고된 ‘디지털 인재 양성 종합방안’은 SW교육, AI교육을 중심으로 한 정보 교육의 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 수 업모형 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 단계 에 구성하는 등 데이터 과학 교육의 구체적인 방안을 제시하였다는 데 의의가 있다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1. 확증적 데이터 분석
2.2. 탐색적 데이터 분석
2.3. 창의적 문제 해결 수업모형
3. 연구방법
3.1. 수업모형 초안 개발
3.2. 사용성 평가
3.3. 수업모형 보완
3.4. 전문가 타당도 검증
4. 연구결과
4.1. 최종 수업모형 개발
5. 결론 및 제언
참고문헌

키워드

저자

• 김봉철 [ Bongchul Kim | 제주대학교 ]
• 김봄솔 [ Bomsol Kim | 제주대학교 ]
• 김종훈 [ Jonghoon Kim | 제주대학교 ] 교신저자

참고문헌

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