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영어

This study aims to develop an instructional model of data science education that considers learners' cognitive development stages in elementary schools and to present strategies and processes to collect the data for problem- solving using public data. The instructional model for data science education is based on the problem-solving process linked to computational thinking derived from the life cycle of data science based on Agency, Abstraction, and Modeling, the framework of cognitive learning environment for artificial intelligence education. Social influences are considered at all stages of the instructional process, and collection and discovery through data identification have been strengthened. In particular, the instructional model was composed of activities to discover problems, collect data to solve problems and visualize data analysis results while performing the problem-solving process.

한국어

본 연구에서는 초등학교에서 학습자의 인지적 발달단계를 고려한 데이터사이언스 교육의 교수학습모형을 개발 하는데 목표를 두고 있으며, 공공데이터를 활용하여 데이터를 수집하고 문제해결에 필요한 데이터를 찾기 위한 전 략과 과정을 제시하고자 하였다. 데이터사이언스 교육을 위한 교수학습모형은 인공지능 교육을 위한 인지적 학습 환경의 프레임워크인 Agency(인지적학습보조), Abstraction(추상화), Modeling(알고리즘구현)을 기반으로 데이터사 이언스 생명주기에서 도출된 컴퓨팅사고력과 연계된 문제해결의 과정을 토대로 교수학습모형이 구성되었다. 교수 학습과정의 모든 단계에서 사회적 영향을 고려하며, 데이터 식별을 통한 수집과 발견이 강화되었다. 특히, 일상에 서의 다양한 문제를 해결하기 위해 문제를 발견하고 이를 해결하기 위한 데이터를 수집하며 문제해결의 과정을 수행하면서 데이터 분석결과를 시각화하는 활동으로 교수학습모형이 구성되었다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
3. 연구 목적 및 연구 방법
4. 개정 교육과정 총론의 디지털 교육 지원 체계
5. 초등학교 정보교육의 데이터사이언스 교육
6. 컴퓨팅사고력 기반 데이터사이언스 생명주기 분석
7. 공공데이터활용 데이터사이언스 교육 모형 설계
8. 결론 및 제언
참고문헌

키워드

저자

• 신승기 [ Seungki Shin | 서울교육대학교 컴퓨터교육과 ]

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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