비전공자 대상의 데이터과학 교과목 개발과 컴퓨팅 사고력 효과 분석 (Development of Data Science Course and Analysis of Computational Thinking Effect for non-Major Students)

서지정보

· 발행기관 : 한국컴퓨터교육학회
· 수록지 정보 : 컴퓨터교육학회 논문지 / 24권 / 3호 / 23 ~ 31페이지
· 저자명 : 김재경, 손의성

초록

데이터과학은 데이터를 통하여 자연과 사회 현상을 이해하고 의미 있는 정보와 지식을 발견하여 문제 해결을 하는 과학적 방법론이다. 데이터를 수집하여 분석하고 알고리즘으로 결과를 도출하는 데이터과학의 문제 해결과정은 올바른 컴퓨팅 사고를 필요로 하며, 다양한 전공 분야에 융합되어 실용적인 활용이 가능한 학문이다. 본 논문에서는 학습자의 컴퓨팅 사고력과 효능감 향상을 위해 비전공자를 대상으로 하는 데이터과학 교양 과목을 ADDIE 모델에 따라 개발하고 교육 효과를 평가하였다. 이를 위하여 컴퓨팅 사고 요소에 맞게 데이터과학의 문제 해결 과정을 단계별로 설계하였으며, 콘텐츠 개발 및 교육을 실시하고 평가 단계에서 사전·사후 검사를 통해 교육 효과를 분석하였다. 제시된 컴퓨팅 사고력 측정 도구를 이용하여 Likert 5단계 척도로 조사한 결과, 학습자의 컴퓨팅 사고력이 평균 3.12점에서 3.97점으로 향상된 것으로 나타났으며, 효능감 및 SW에 대한 흥미도 3.78점에서 4.22점으로 향상되었음을 확인하였다(p<0.05).

영어초록

Data science is a scientific methodology that understands actual phenomena through data and solves problems by discovering meaningful information and knowledge. The problem solving process of data science, which collects and analyzes data and derives results with algorithm, requires clear computational thinking and is a discipline that can be used practically by being fused to various major fields. In this paper, in order to improve learner's computing thinking ability and sense of efficacy, data science liberal arts course for non-majors were developed according to the ADDIE model. The data science problem-solving process was designed according to the corresponding computational thinking elements and education were conducted to improve the corresponding competency. The education effects were analyzed through pre- and post-tests. As a result, using the proposed CT evaluation tool of 5 point Likert scale, the learner's computing thinking ability was improved from 3.12 to 3.97 points on average, and the sense of efficacy and interest in SW improved from 3.78 to 4.22 points(p<0.05).

참고자료

· 없음