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데이터 리터러시 향상을 위한 데이터 기반 토론 수업 모형 및 교수전략 개발 연구 = A Developmental Study of an Instructional Model and Strategies for Data-Driven Debate (DDD) to Improve Data Literacy
저자
송유경 ( Yukyeong Song ) ; 송석리 ( Sukree Song ) ; 김예지 ( Yeji Kim ) ; 임철일 ( Cheolil Lim ) 연구자관계분석
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2021
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943-982(40쪽)
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본 연구는 데이터 리터러시 향상을 위한 데이터 기반 토론 수업을 가능하게 하는 수업 모형과 교수전략을 개발하는 것을 목적으로 한다. 빅 데이터 시대가 도래하면서 데이터를 활용하여 실생활의 다양한 문제를 해결하는 역량으로서의 데이터 리터러시가 강조되고 있으나 현재 데이터 과학 교육은 실제적인 맥락에서 데이터를 분석해보거나 데이터를 활용한 의사소통 활동을 포함하지 않는 등의 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 데이터를 활용하여 자신의 의견을 뒷받침하고 타인을 설득하는 등 실제적 문제를 해결하는 경험으로서의 데이터 기반 토론 수업 모형을 개발하였다. 설계ㆍ개발 연구 방법에 따라 선행문헌 검토를 통해 도출된 수업 모형, 교수전략을 경험적 탐색과 전문가 타당화, 외적 타당화를 통해 검증한 결과, 1) 수업 준비, 2) 수업 안내, 3) 데이터 탐색 및 문제 발견 지원, 4) 논제 설정 및 이해 지원, 5) 데이터 분석 시연, 6) 논리 구성 및 데이터 분석 지원, 7) 데이터 기반 토론 수행 지원, 8) 정리 및 평가의 8단계 모형과 26개의 교수전략 및 64개의 세부 지침이 개발되었다. 외적 타당화에 참여한 고등학생 141명을 대상으로 데이터 리터러시 사전-사후 검사를 한 결과 t값이 12.1로 통계적으로 유의미한 증가를 보였다. 본 연구는 데이터 리터러시의 구성 요소를 총체적으로 반영한 수업 모형을 개발하였다는 점, 여러 교과의 융합을 통해 학습자의 융합적 지식 구성을 촉진하였다는 점, 개발된 수업을 실제 현장에 적용하였을 때 데이터 리터러시 향상에 효과적임을 확인하였다는 점에서 의의를 지닌다.
더보기This study aims to develop an instructional model and teaching strategies for the Data-Driven Debate (DDD) class. Data Literacy is one of the chief competencies as it enables us to solve real-world problems using data. So far, however, data science education has focused only on analytic skills and has overlooked the importance of data interpretation and communication skills. I developed the DDD class that helps students to use data to support their opinions in debates. I used the design and development research approach, which included a literature review and internal and external validation. The final model includes eight steps: 1) Preparation, 2) Orientation, 3) Question Posing, 4) Debate Topic Setting, 5) Data Analysis, 6) Argument Building, 7) DDD Implementation, 8) Evaluation and Wrap-up. 26 strategies and 64 detailed guidelines were also developed. The pre-post testing on 141 high school students showed that the model was effective in improving data literacy (t=12.1***). This research produced an interdisciplinary instructional approach for data literacy.
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연월일 | 이력구분 | 이력상세 | 등재구분 |
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2027 | 평가예정 | 재인증평가 신청대상 (재인증) | |
2021-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (재인증) | KCI등재 |
2018-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2011-01-01 | 평가 | 등재학술지 유지 (등재유지) | KCI등재 |
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2003-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) | KCI후보 |
2002-01-01 | 평가 | 등재후보 1차 FAIL (등재후보1차) | KCI후보 |
1999-07-01 | 평가 | 등재후보학술지 선정 (신규평가) | KCI후보 |
기준연도 | WOS-KCI 통합IF(2년) | KCIF(2년) | KCIF(3년) |
---|---|---|---|
2016 | 3.7 | 3.7 | 3.26 |
KCIF(4년) | KCIF(5년) | 중심성지수(3년) | 즉시성지수 |
2.89 | 2.68 | 3.751 | 0.75 |
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