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초록

영어

In recent years, with the growth of data science, research on data visualization literacy, which is the ability to analyze and visualize data and interpret its meaning, has been actively conducted. This research focused on the analysis of data visualization tools for improving data visualization literacy. The results of the research are as follows. First, we set four criteria: tool intuition, data input convenience, graph diversity, and graph operability, and analyzed eight types of data visualization tools and presented the results. Second, we analyze and present the effectiveness of web-based data visualization tools and different template offerings. We hope that the above research results will give you a lot of help in choosing a data visualization tool to improve your data visualization literacy.

한국어

최근 데이터 과학의 성장과 함께 데이터를 분석하고 시각화하여 그 의미를 해석하는 능력인 데이터 시각화 리터러시에 관한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 본 연구는 데이터 시각화 리터러시 향상을 위한 교육에서 사용할 수 있는 데이터 시각화 도구 분석에 초점을 두고 진행되었다. 본 연구에서는 도구의 직관성, 데이터 입력 의 편의성, 그래프의 다양성, 그래프 조작성이라는 네 가지 기준을 설정하고 8종의 데이터 시각화 도구를 분석하 여 결과를 제시하였다. 다음으로 웹 기반 데이터 시각화 도구와 다양한 템플릿 제공의 효과를 분석하여 제시하 였다. 이상의 연구 결과는 데이터 시각화 리터러시 향상을 위한 데이터 시각화 도구 선택에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1. 데이터 시각화 리터러시
2.2. 데이터 시각화 도구
3. 데이터 시각화 도구 분석
3.1. 워드클라우드
3.2. WordItOut
3.3. Canva
3.4. Visme
3.5. Infogram
3.6. Google Looker Studio
3.7. Flourish
3.8. ChartBlocks
4. 결론 및 제언
참고문헌

키워드

저자

• 이승현 [ Seunghyun Lee | 대구매천초등학교 ]
• 이영호 [ Youngho Lee | 대구교육대학교 컴퓨터교육과 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물

표지보기 관심저널 등록

• 간행물명

  정보교육연구 [The Korean Association of Information Education Research Journal]

• 간기

  연3회

• pISSN

  2982-4656

• 수록기간

  2023~2026

• 십진분류

  KDC 374 DDC 375