$\require{mediawiki-texvc}$

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

예비교사의 데이터 리터러시 역량 증진을 위한 빅데이터 분석 교양강좌의 개발 및 적용
The Development and Application of the Big Data Analysis Course for the Improvement of the Data Literacy Competency of Teacher Training College Students 원문보기

정보교육학회논문지 = Journal of the Korean Association of Information Education, v.26 no.2, 2022년, pp.141 - 151  

김슬기 (한국교원대학교) ,  김태영 (한국교원대학교)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

최근, 급격히 발전하는 미래 디지털 사회를 살아갈 학생들의 디지털 리터러시와 데이터 리터러시 관련 기초소양 교육이 강조되고 있다. 이에 일반 대학과 교육 대학에서도 기초소양으로서 빅데이터 및 데이터 리터러시 향상을 위한 교육의 수요가 많아지고 있다. 이에 본 연구는 예비교사를 위한 빅데이터 분석 교양강좌를 설계 및 적용하고 데이터 리터러시에 미치는 영향을 분석하였다. 투입 프로그램에 대한 흥미도와 이해도 분석 결과, 예비교사의 수준에 적절한 형태임을 확인했으며, 데이터 리터러시의 '지식', '기능', '가치와 태도'의 모든 영역에서 유의미한 역량의 향상이 있는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과가 체계적인 데이터 리터러시 관련 교육 연구에 도움을 주어 학생과 예비교사들의 데이터 리터러시를 증진하는데 이바지할 수 있기를 기대한다.

Abstract AI-Helper 아이콘AI-Helper

Recently, basic literacy education related to digital literacy and data literacy has been emphasized for students who will live in a rapidly developing future digital society. Accordingly, demand for education to improve big data and data literacy is also increasing in general universities and unive...

주제어

참고문헌 (34)

  1. Bae, H. (2019). Educational Implications of Data Literacy in Social Studies. Theory and Research in Citizenship Education, 51(1), 95-120. 

  2. Bhargava, R., & D'Ignazio, C. (2015, June). Designing tools and activities for data literacy learners. In Workshop on Data Literacy, Webscience. 

  3. Carlson, J., Fosmire, M., Miller, C. C., & Nelson, M. S. (2011). Determining data information literacy needs: A study of students and research faculty. portal: Libraries and the Academy. 11(2), 629-657. 

  4. D'Ignazio, C., & Bhargava, R. (2015, September). Approaches to building big data literacy. In Proceedings of the Bloomberg data for good exchange conference. 

  5. Han, S. W. (2018). A study about the concept of data literacy based on digital humanities. Journal of the Korean Society for information Management, 35(4), 223-236. 

  6. Hattwig, D., Bussert, K., Medaille, A., Burgess, J. (2013). Visual literacy standards in higher education: New opportunities for libraries and student learning. Libraries and Academy, 13(1), 61-89. 

  7. Hong, J., Kim, Y. (2020) Development of AI Data Science Education Program to Foster Data Literacy of Elementary School Students. Journal of The Korean Association of Information Education, 24(5), 463-471. 

  8. Hur, K. (2020). A Study on Elementary Education Examples for Data Science using Entry. Journal of The Korean Association of Information Education, 24(5), 473-481. 

  9. Hur, K.. (2021). A Case Study of Basic Data Science Education using Public Big Data Collection and Spreadsheets for Teacher Education. Journal of The Korean Association of Information Education, 25(3), 459-469. 

  10. Jun, S., Jeon, Y., Jeong, I. (2021). Design of Liberal Arts Subjects for Artificial Intelligence Education for Pre-Teachers in Elementary and Secondary Schools. Journal of The Korean Association of Information Education, 25(5), 859-869. 

  11. Kim, H. (2020). Analysis of Data Literacy in the Core Curriculum to Improve Students' 4C Skills: Communication, Collaboration, Critical Thinking, and Creativity. Korean Journal of General Education, 14(6), 147-159. 

  12. Kim, J., Sohn, E. (2021) Development of Data Science Course and Analysis of Computational Thinking Effect for non-Major Students. Journal of The Korean Association of Information Education 24(3), 23-31. 

  13. Kim, S., Kim, S., Kim, H. (2019). Analysis of International Educational Trends and Learning Tools for Artificial Intelligence Education. The Journal of Korean Association of Computer Education, 23(2), 25-28. 

  14. Kim, S., Kim, T. (2021). A Study of the Definition and Components of Data Literacy for K-12 AI Education. Journal of The Korean Association of Information Education, 25(5), 691-704. 

  15. Kim, Y. (2018). Data Science Education Program to Improve Computational Thinking and Creativity. Doctor thesis. Jeju. Jeju National Unversity. 

  16. KOFAC. (2019). 2019 Global SW Education Conference Issue Paper: Age of AI, SW Education is reconsidered. Seoul. KOFAC. 

  17. Koo, D., Kim, D. (2020). Data science education program based on problem solving learning. The Journal of Korea Elementary Education, 31, 203-215. 

  18. Korean Government. (2020). A Plan to Spread AI SW Education for People Across the Country. https://www.4th-ir.go.kr/article/download/710. 

  19. Korean Government. (2020) National Strategy for Artificial Intelligence. https://www.korea.kr/common/download.do?fileId190114031&tblKeyGMN. 

  20. Lee, E. (2020). A Comparative Analysis of Contents Related to Artificial Intelligence in National and International K-12 Curriculum. The Journal of Korean Association of Computer Education, 23(1), 37-44. 

  21. Lee, H., Kim, S., Kim, H., Lee, W., Lim, S., Park, S. (2019). A study on measuring the digital literacy level of elementary and middle school students at the national level in 2018. Daegu, KERIS. 

  22. Lee, Y., Jang, B., Lim, J., Park, J., Seo, M., Lee, D., Kim, H. (2021) Basic Artificial Intelligence, Seoul, Cmass. 

  23. Mandinach, E. B., Gummer, E. S. (2013). A systemic view of implementing data literacy in educator preparation. Educational Researcher, 42(1), 30-37. 

  24. Mandinach, E. B., Gummer, E. S. (2016). What does it mean for teachers to be data literate: Laying out the skills, knowledge, and dispositions. Teaching and Teacher Education, 60, 366-376. 

  25. Ministry of Education. (2021) Key Points of the 2022 Revised Curriculum Introductions, https://www.moe.go.kr/boardCnts/view.do?boardID294&boardSeq89671&lev0&searchTypenull&statusYNW&page1&smoe&m020402&opTypeN. 

  26. No, K. (2019). The proper methods of statistical analysis for dissertation SPSS & AMOS. Seoul. Hanbit. 

  27. OECD. (2018). The future of education and skills: Education 2030. OECD Education Working Papers. 

  28. Oh, K., Kim, H. (2020). An Analysis of the Influence big data analysis-based AI education on Affective Attitude towards Artificial Intelligence. Journal of The Korean Association of Information Education, 24(5), 463-471. 

  29. Park, Y., Lee, S. (2020). Study on the Direction of Universal Big Data and Big Data Education-Based on the Survey of Big Data Experts. Journal of The Korean Association of Information Education, 24(2), 201-214. 

  30. Polit, D. F., & Beck, C. T. (2006). The content validity index: are you sure you know what's being reported? Critique and recommendations. Research in nursing & health, 29(5), 489-497. 

  31. Qilk. (2018). Data literacy workforce assesment. https://thedataliteracyproject.org/resources. 

  32. Shields, M. (2005). Information literacy, statistical literacy, data literacy. IASSIST quarterly, 28(2-3), 6-6. 

  33. Song, Y. (2021). The Data-Driven Debate (DDD) Instructional Model for Improving Data Literacy. Master Thesis. Seoul. Department of Education The Graduate School Seoul National University 

  34. Swan, K., Vahey, P. J., Rafanan, K., Stanford, T. (2009). Challenges to cross-disciplinary curricula: Data literacy and divergent disciplinary perspectives. In Annual Conference of the American Educational Research Association. San Diego, CA. 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

BRONZE

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로