[논문]A Study on the Development of a Problem Bank in an Automated Assessment Module for Data Visualization Based on Public Data

HakNeung Go; Sangsu Jeong; Youngjun Lee

doi:10.9708/jksci.2024.29.05.203

[국내논문] A Study on the Development of a Problem Bank in an Automated Assessment Module for Data Visualization Based on Public Data

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.29 no.5, 2024년, pp.203 - 211

HakNeung Go (Songjeong Jungang Elementary School) , Sangsu Jeong (Geyonggi Science High School for the Gifted) , Youngjun Lee (Dept. of Computer Education, Korea National University of Education)

초록
AI-Helper

프로그래밍 언어를 활용한 데이터 시각화는 처리하는 데이터 양, 처리 시간, 유연성에서 효율성과 효과성을 향상시킬 수 있으나 프로그래밍에 익숙해지기 위해 연습이 필요하다. 이에 본 연구에서는 프로그래밍 자동 평가 시스템에서 데이터 시각화를 연습하기 위한 공공데이터 기반 문제은행을 개발하였다. 공공데이터는 교육과정에서 제시한 주제로 수집하였으며 학습자가 데이터 시각화하기에 적절한 형태로 가공하였다. 문제는 다양한 데이터 시각화 방법을 학습하기 위해 수학교육과정과 연계하여 개발하였다. 개발한 문제는 전문가 검토 및 파일럿 테스트를 실시하였으며 문항의 수준, 데이터 시각화를 통한 수학 교육의 가능성을 확인하였다. 하지만 학생에게 흥미가 떨어지는 주제라는 의견을 받았으며 이를 보완하기 위해 학생이 중심이 되는 데이터를 활용하여 추가로 문항을 개발하였다. 개발한 문제 은행은 초등학교 정보영재 또는 중학교 이상에서 파이썬을 학습한 경험이 있는 학생이 데이터 시각화를 배울 때 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

Abstract ▼ AI-Helper

Utilizing programming languages for data visualization can enhance the efficiency and effectiveness in handling data volume, processing time, and flexibility. However, practice is required to become proficient in programming. Therefore public data-based the problem bank was developed to practice data visualization in a programming automatic assessment system. Public data were collected based on topics suggested in the curriculum and were preprocessed to make it suitable for users to visualize. The problem bank was associated with the mathematics curriculum to learn various data visualization methods. The developed problems were reviewed to expert and pilot testing, which validated the level of the questions and the potential of integrating data visualization in math education. However, feedback indicated a lack of student interest in the topics, leading us to develop additional questions using student-center data. The developed problem bank is expected to be used when students who have learned Python in primary school information gifted or middle school or higher learn data visualization.

Keyword

표/그림 (14)

그림 Fig. 1. Question Bank Structure
표 Table 1. Data Topics and Graph
표 Table 2. Draft_Framework of the question
그림 Fig. 2. Output of a Problem
그림 Fig. 3. Results of the assessment when answer is incorrect
그림 Fig. 4. Results of the assessment when answer is correct
표 Table 3. Questionnaire of content validity review 1
표 Table 5. Result of I-CVI statics analysis
표 Table 3. Questionnaire of content validity review 2
표 Table 4. Experts involved in the review
그림 Fig. 5. Output of a Problem
표 Table 6. Revised_Framework of the question
표 Table 7. Data Topics and Graph
표 Table 8. Number of Questions developed

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

이에 본 연구에서는 주피터 노트북 기반 데이터 시각화 자동 평가 모듈에서 활용하기 위한 문항을 개발하고자 한다. 특히 실제 데이터를 가지고 학습할 수 있도록 공공데이터를 활용하며 데이터 시각화 학습 요소는 수학 교육과정의 자료와 가능성 영역에서 제시한 내용 체계와 연계하고자 한다.
본 연구에서는 데이터 분석 전 과정을 다루는 것이 아닌 정제된 데이터를 바탕으로 데이터 시각화에 한정하여 문제를 개발하였다.
공공 데이터이기는 하지만 출처, 제공하는 공공기관을 제시하지 않아 실제 데이터로 인식하지 않을 수 있다. 따라서 데이터를 설명하는 곳에 데이터를 제공하는 웹사이트를 링크로 연결하여 필요시 제공하는 웹사이트를 방문하여 확인할 수 있도록 하였다. Table 6.
이에 본 연구에서는 프로그래밍 언어를 활용한 데이터 시각화 학습에서 데이터 시각화 자동 평가 모듈에서 활용할 수 있는 공공 데이터 기반의 문제를 개발하였다.

제안 방법

데이터 시각화 자동 평가 시스템은 주피터 노트북을 기반으로 작동하며, matplotlib 라이브러리를 MATLAB 방식으로 데이터 시각화하는 것을 자동 평가 및 자가 평가할 수 있도록 개발되었다. 개발된 모듈은 GitHub에 배포하여 무료로 사용할 수 있다.
문제 제시는 문제 출력 함수를 이용하여 Code cell output에 문제를 출력한다. 문제를 서식 있는 형태로 제공하기 위하여 문제는 HTML Tag가 포함된 문자열로 저장하였으며 문제 출력 함수는 HTML 태그를 렌더링하여 출력한다.
공공데이터별로 수학 교육과정에서 제시한 그래프와 관련된 학습 요소를 반영한 2 ~４개의 문제와 모범 답안을 개발하였다. 공공데이터, 문항, 모범 답안은 데이터 시각화 자동 평가 모듈에서 문제출력함수, 평가함수에서 활용할 수 있도록 문제은행으로 작성하였다.
데이터 시각화 자동 평가 시스템에서 활용할 공공 데이터 기반한 문제는 타당도를 확인하기 위해 전문가 검토를 실시하였다. 내용 타당도 검토 문항은 선행연구를 토대로 컴퓨터 교육 석사학위 이상의 교사 3인과 협의로 구성했으며 문항의 상세 내용은 Table 3과 같다.
초등학생 2명은 2022년, 2023년 파이썬 기초 프로그래밍을 프로그래밍 자동 평가 시스템을 이용하여 학습했으며 2023년 10월 3주부터 11월 1주까지 방과후 수업을 통해 데이터 시각화를 학습한 학생들이다. 학생들은 데이터 시각화에 앞서 그래프에 대한 설명을 제공했으며 이후 공공 데이터를 기반으로 한 데이터 시각화 자동 평가 모듈을 이용하여 학습하였다. 공공데이터 기반 데이터 시각화 학습 이후 각각 학생들과 인터뷰를 통해 문제의 적절성, 데이터의 적절성, 문제에 대한 학생의 의견을 검토하였다.
학생들은 데이터 시각화에 앞서 그래프에 대한 설명을 제공했으며 이후 공공 데이터를 기반으로 한 데이터 시각화 자동 평가 모듈을 이용하여 학습하였다. 공공데이터 기반 데이터 시각화 학습 이후 각각 학생들과 인터뷰를 통해 문제의 적절성, 데이터의 적절성, 문제에 대한 학생의 의견을 검토하였다.
전문가 의견과 학생 의견 중 데이터가 학생에게 공감되지 않는 의견을 반영하여 학생을 주제 한 학교 내 안전사고, 학생 건강검진 결과 및 표본 데이터를 바탕으로 문항을 추가로 개발하였다. Table 7.
공공데이터와 그래프 학습 요소를 바탕으로 문제 설명, 데이터·그래프 설명, 데이터·그래프 예시를 문제 구성요소로 하여 문제와 모범답안을 개발한 후 데이터 시각화 자동 평가 모듈에 적용하였다
본 연구에서 개발한 문제는 기존의 연구에서 제시한 데이터 분석 전 과정을 다루는 것이 아닌 데이터 시각화에 초점을 맞추어 연습할 수 있도록 하였다. 이를 위해 인위적인 데이터가 아닌 실제 데이터인 공공데이터를 수집하고 전처리하여 제공하였다.
파이썬을 학습한 경험이 있는 2인을 대상으로 데이터 시각화 자동 평가 모듈에서 개발한 문항을 토대로 학습하며 파일럿 테스트를 실시하였다. 학생들은 문항의 난이도는 적절하며, 파이썬으로 시각화 하는 것이 수학(그래프) 공부에 도움이 된다고 대답하였다.
하지만 데이터가 학생에게 친숙하지 않아 흥미가 떨어진다고 대답하였다. 이에 학생들에게 친숙할 수 있는 자료(학교 내 안전 사고, 건강검진)를 바탕으로 추가로 문항을 최종 개발하였다.
본 연구에서 개발한 문항은 전문가 검토를 통해 전체적인 내용 타당도를 확보하였고 전문가 의견을 바탕으로 수정·보완했지만 효과성 검증은 이루어지지 않았다. 추후 연구에서 학습자를 대상으로 데이터 리터러시 등의 검사지를 이용하여 사전 사후 점사를 통해 본 문항의 효과성을 통계적으로 검증하고자 해야 할 것이다.

대상 데이터

데이터 시각화에 활용하는 데이터는 교육과정에서 제시하고 학생의 관심을 고려한 공공데이터를 활용하였다. 또한 수학 교육과정에서 제시한 그래프와 관련된 내용요소를 반영하여 다양한 데이터 시각화 방법을 익히고 데이터 특징에 맞는 그래프를 선택할 수 있도록 하였다.
문제를 개발하는 데 활용한 공공데이터는 수학 교육과정에서 제시한 ‘여러 가지 사회 문제’, ‘환경 문제’, ‘지속가능한 발전’인 범교과 주제를 선정하였다
문제를 개발하는 데 활용한 공공데이터는 수학 교육과정에서 제시한 ‘여러 가지 사회 문제’, ‘환경 문제’, ‘지속가능한 발전’인 범교과 주제를 선정하였다. 선정한 데이터는 음식물 쓰레기, 전기 발전 원료, 육아 휴직, 사교육비, 교통사고, 영화, 지하철 혼잡도, 공공자전거, 고령화 데이터이다. Table 1.
개발한 문항을 초등학생 2명(6학년 1명 학생A, 6학년 1명 학생B)에게 파일럿 테스트를 하였다. 초등학생 2명은 2022년, 2023년 파이썬 기초 프로그래밍을 프로그래밍 자동 평가 시스템을 이용하여 학습했으며 2023년 10월 3주부터 11월 1주까지 방과후 수업을 통해 데이터 시각화를 학습한 학생들이다. 학생들은 데이터 시각화에 앞서 그래프에 대한 설명을 제공했으며 이후 공공 데이터를 기반으로 한 데이터 시각화 자동 평가 모듈을 이용하여 학습하였다.
이를 위해 교육과정에서 제시하는 ‘지속 가능 발전’, ‘여러 가지 사회 문제’, ‘환경’을 주제로 9개의 데이터를 선정하였다

데이터처리

각 문항은 ‘매우 부적절하다’, ‘부적절하다’, ‘적절하다’, ‘매우 적절하다’의 4점 리커트 척도로 구성하였고 영역별로 전문가 의견을 서술할 수 있도록 제시하였다. 전문가들의 검토 결과를 수집하여 I-CVI(Item Content Validity Index) 산출식을 활용하여 내용 타당도를 분석하였다. I-CVI 계산식은 다음과 같다.

이론/모형

코드 평가는 개인의 주피터 노트북 커널에서 평가가 실시된다. 따라서 평가할 코드 작성은 Code cell을 커널에 파일로 저장하는 매직 커맨드(%%writefile filename)을 이용한다. 평가 기능은 파일로 저장한 평가할 파일을 평가함수의 매개변수로 이용하며 Code cell output에 평가 결과를 출력한다.

성능/효과

데이터 시각화 자동 평가 모듈은 문제 제시, 평가할 코드 작성, 평가 기능으로 구현되었다. 문제 제시는 문제 출력 함수를 이용하여 Code cell output에 문제를 출력한다.
개발한 문항은 10인의 프로그래밍·수학 전문가로부터 내용타당도 검사를 실시했으며 모든 문항에 대해서 타당도가 있음을 확인하였다

후속연구

본 연구에서 개발한 문항은 전문가 검토를 통해 전체적인 내용 타당도를 확보하였고 전문가 의견을 바탕으로 수정·보완했지만 효과성 검증은 이루어지지 않았다. 추후 연구에서 학습자를 대상으로 데이터 리터러시 등의 검사지를 이용하여 사전 사후 점사를 통해 본 문항의 효과성을 통계적으로 검증하고자 해야 할 것이다.

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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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