[논문]WWT 빅데이터를 활용한 중학교 STEAM 프로그램 개발 및 적용

유상미; 김형범; 김용기; 김흥태

doi:10.15523/jksese.2021.14.1.33

WWT 빅데이터를 활용한 중학교 STEAM 프로그램 개발 및 적용
Development and Application of Middle School STEAM Program Using Big Data of World Wide Telescope 원문보기

대한지구과학교육학회지 = Journal of the Korean society of earth science education, v.14 no.1, 2021년, pp.33 - 47

유상미 (한성대학교) , 김형범 (충북대학교) , 김용기 (충북대학교) , 김흥태 (서원대학교)

초록
AI-Helper

최근 빅데이터에 기반한 교육의 활성화가 요구됨에 따라, 이 연구에서는 2015 개정 과학과 교육과정에서 '태양계', '별과 우주' 내용 요소를 중심으로, WWT 빅데이터를 활용한 천문교육 STEAM 프로그램을 개발하고, 이에 대한 효과성을 알아보고자 무선 표집된 1개의 중학교 176명의 학생들에게 이를 적용하여 창의적 문제해결, STEAM 태도 및 STEAM 만족도를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 천문 데이터 시각화 플랫폼인 WWT(World Wide Telescope) 빅데이터를 활용하여 학생들이 적극적이고 자발적으로 학습에 참여할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 둘째, 창의적 문제해결 측정 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서 '과제집중' 구인을 제외한 '아이디어 수정', '이미지화', '비유', '아이디어 생성', '정교성' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 셋째, STEAM 태도 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서는 '배려', '유용성·가치 인식' 구인을 제외한 '흥미', '소통', '자아 개념', '자아 효능감', '이공계 진로선택' 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻었다. 넷째, STEAM 프로그램 적용 후에 실시한 STEAM 만족도 검사에서는 하위구인들의 평균값의 범위가 3.16 ~ 3.90으로, WWT 빅데이터를 활용한 STEAM 프로그램을 통해 학생들의 과학교과에 대한 이해와 관심이 향상되었음을 확인할 수 있었다.

Abstract ▼ AI-Helper

This study developed a big data-based STEAM (Science, Technology, Engineering, Art & Mathematics) program using WWT (World Wide Telescope), focusing on content elements of 'solar system', 'star and universe' in the 2015 revised science curriculum, and in order to find out the effectiveness of the STEAM program, analyzed creative problem solving, STEAM attitude, and STEAM satisfaction by applying it to one middle school 176 students simple random sampled. The results of this study are as follows. First, we developed a program to encourage students to actively and voluntarily participating, utilizing the astronomical data platform WWT. Second, in the paired t-test based on the difference between the pre- and post-scores of the creative problem solving measurement test, significant statistical test results were shown in 'idea adaptation', 'imaging', 'analogy', 'idea production' and 'elaboration' sub-factors except 'attention task' sub-factor (p < .05). Third, in the paired t-test based on the difference between the pre- and post-scores of the STEAM attitude test, significant statistical test results were shown in 'interest', 'communication', 'self-concept', 'self-efficacy' and 'science and engineering career choice' sub-factors except 'consideration' and 'usefulness / value recognition' sub-factors (p < .05). Fourth, in the STEAM satisfaction test conducted after class application, the average values of sub-factors were 3.16~3.90. The results indicated that students' understanding and interest in the science subject improved significantly through the big data-based STEAM program using the WWT.

주제어

표/그림 (20)

그림 Fig. 1. Research process
그림 Fig. 2. Experimental design
표 Table 1. STEAM elements and learning contents
표 Table 2. Teaching and learning program of STEAM program using big data of world wide telescope
그림 Fig. 3. Activities of 'Creative Design' step
그림 Fig. 4. Activities of 'Emotional Touch' step
표 Table 3. The sub-construct about satisfaction of STEAM
표 Table 4. Two-dependent sample t - test about 'idea adaptation'
표 Table 5. Two-dependent sample t - test about 'imaging'
표 Table 6. Two-dependent sample t - test about 'attention task'
표 Table 7. Two-dependent sample t - test about 'analogy'
표 Table 8. Two-dependent sample t - test about 'idea production'
표 Table 9. Two-dependent sample t - test about 'elaboration'
표 Table 10. Two-dependent sample t - test about the STEAM attitude
그림 Fig. 5. Satisfaction and fun of participants about STEAM program
그림 Fig. 6. Engagement and content level about STEAM program
그림 Fig. 7. The features of STEAM program
그림 Fig. 8. The difficulties of STEAM program
그림 Fig. 9. Participation intention of STEAM program
그림 Fig. 10. Average by sub-construct about satisfaction of STEAM program

참고문헌 (34)

교육부(2016). 지능정보사회에 대응한 중장기 교육정책의 방향과 전략(試案). 세종: 교육부.
권영옥(2013). 빅데이터를 활용한 맞춤형 교육 서비스 활성화 방안연구. 한국지능정보시스템학회지, 19(2), 87-100.
김범기, 이항로, 김기정(1996). 천문 개념 성취도와 공간능력과의 상관관계에 관한 연구. 한국초등과학교육학회지, 24(2), 216-225.
김용기, 김형범, 조규동, 한신(2018). HTE-STEAM(융합인재교육) 프로그램 개발 및 효과-자유학기제 수업 활용 사례를 중심으로. 대한지구과학교육학회지, 11(3), 224-236.

원문보기 상세보기
김정아, 김민규, 유혜진, 김용민, 김종훈(2019). 파이썬을 활용한 데이터 시각화 교육이 초등학교 6학년 학생의 컴퓨팅 사고력에 미치는 효과. 정보교육학회논문지, 23(3), 197-206.

원문보기 상세보기
노은혜, 김종진, 이휴환, 이경헌, 윤경란(2016). '빅데이터의 바다에서 진로찾기' 수학 기반 STEAM 프로그램 개발 적용. 수학교육학술지, 2016(3), 423-427.
명전옥(2001). 예비 교사들이 지구과학 문제 해결실패요인: 달과 행성의 운동을 중심으로. 한국지구과학회지, 22(5), 339-349.
미래창조과학부(2016). 제4차 산업혁명에 대응한 지능정보사회 중장기 종합대책. 세종: 미래창조과학부.
박윤수, 이수진(2020). 보편적 빅데이터와 빅데이터 교육의 방향성 연구-빅데이터 전문가의 인식조사를 기반으로. 한국정보교육학회지, 24(2), 201-214.
박지수(2019). 사회과 학습자료로서 데이터 시각화 기법의 효과 연구: 초등학교 3, 4학년을 대상으로. 사회과교육, 58(3), 57-73.
박찬솔, 손정우(2020). 탐구적 과학 글쓰기를 통한 데이터 기반 과학 탐구학습이 초등학생의 과학과 핵심역량에 미치는 영향. 교사교육연구, 59(2), 245-258.
박현주, 우규환, 최원호(2004). 고등학교 과학 동아리 활동 경험이 학생들의 진로선택에 영향을 준 사례 연구. 한국과학교육학회지, 24(6), 1070-1081.

원문보기 상세보기
손미현(2020). 지식정보처리역량 함양을 위한 데이터 기반 과학탐구 모형 개발. 서울대학교 박사학위논문.
송대진(2015). 빅데이터 기반 STEAM 융합 교육. ie 매거진, 22(2), 48-50.
양윤정, 유미현(2017). 빅데이터를 활용한 수학 기반 STEAM 프로그램이 중학생 영재의 창의적 문제해결력, 수학 진로지향도 및 STEAM 핵심 역량에 미치는 영향. 영재교육연구, 27(4), 607-629.

상세보기
이재영(2019). 빅데이터를 활용한 환경교육의 국내외 변화추세에 대한 통시적 분석. 환경교육, 32(3), 261-275.

상세보기
이희후(2019). 데이터 시각화 도구를 활용한 STEAM 프로그램이 초등학생의 지식정보처리 역량, 과학 기술에 대한 태도에 미치는 효과. 한국교원대학교 석사학위논문.
임청환, 정진우(1993). 국민학교 자연과 천문분야 내용분석과 문제점. 한국과학교육학회지, 13(2), 247-256.

원문보기 상세보기
정민(2016). 2016년 다보스 포럼의 주요 내용과 시사점: '4차 산업 혁명', 글로벌 성장 원동력으로 (보고서 번호: 16-2). 서울: 현대경제연구원.
정현도, 이효녕(2017). 중학교 자유학기제에 적합한 과학 탐구 중심의 융합인재교육 프로그램 개발 및 적용. 과학교육연구지, 41(3), 334-350.

원문보기 상세보기
조영임(2013). 빅데이터의 이해와 주요 이슈들. 한국지역정보화학회지, 16(3), 43-65.
한국과학창의재단(2018). 2017년 융합인재교육(STEAM) 사업 성과분석 연구 (보고서 번호 2017-047). 서울: 한국과학창의재단.
한신, 김형범, 이창환(2020). 창의적 사고기법을 활용한 창의교육 수업프로그램 개발 및 적용. 대한지구과학교육학회지, 13(2), 162-174.

원문보기 상세보기
Csikszentmihalyi, M., & Wolfe, R. (2000). New conceptions and research approaches to creativity: Implications of a systems perspective for creativity in education. In K. A. Heller, F. J. Monks, R. J. Sternberg, & R. F. Subotnik (Eds.), International handbook of giftedness and talent (2nd ed., pp. 81-94). New York, NY: Elsevier.
Fouh, E., Akbar, M., & Shaffer, C. A. (2012). The role of visualization in computer science education. Computers in the Schools, 29, 95-117.

상세보기
Gentner, D., & Stevens, A. L. (1983). Mental models. Hillsdale, NJ: Lawrence Erlbaum Associates.
Goodman, A., Fay, J., Muench, A., Pepe, A., Udomprasert, P., & Wong, C. (2012). Worldwide telescope in research and education, arXiv:1201.1285, pp. 1-4. Retrieved from https://arxiv.org/pdf/1201.1285.pdf
Hsieh, Y. J., & Cifuentes, L. (2006). Student-generated visualization as a study strategy for science concept learning. Educational Technology and Society, 9(3), 137-148.

상세보기
Jeong, S., & Kim, H. (2015). The effect of a climate change monitoring program on students' knowledge and perceptions of STEAM education in Korea. Eurasia Journal of Mathematics, Science & Technology Education, 11(6), 1321-1338.
Lubart, T. I. (2001). Models of the creative process: Past, present and future. Creativity Research Journal, 13(3-4), 295-308.

상세보기
Miller, A., & Dumford, A. (2014). Creative cognitive processes in higher education. Journal of Creative Behavior, 50(4), 282-293.

상세보기
Root-Bernstein, R. S., & Root-Bernstein, M. (1999). Sparks of genius: The thirteen thinking tools of the world's most creative people. New York: Houghton Mifflin.
Rosenfield, P., Fay, J., Gilchrist, R. K., & Otor, O. J. (2018). AAS WorldWide telescope: A seamless, cross-platform data visualization engine for astronomy research, education, and democratizing data. The American Astronomical Society, 236(1), 22.
Yakman, G. (2008). STΣ@M Education: An overview of creating a model of integrative education, PATT. Retrieved from http://www.steamedu.com/2088_PATT_Publication.pdf

저자의 다른 논문 :

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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