직무
15시간
1학점
수업향상
AI 빅데이터 시대를 읽는 힘! 학교에서 바로 쓰는 데이터 리터러시
송석리
외 3명
60,000원
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연수소개
학습목표
- - 인공지능 시대의 교육에서 데이터 리터러시가 왜 중요한지 설명할 수 있다.
- - 데이터 리터러시를 키우기 위한 다양한 사례를 살펴보며 수업에 적용할 수 있는 인사이트를 발견할 수 있다.
- - 간단한 데이터 시각화부터 학교에서 유용하게 응용할 수 있는 통계적 지식과 머신러닝 방법론까지 데이터에 대한 전문 지식을 바탕으로 수업과 업무를 데이터라는 새로운 렌즈로 바라볼 수 있다.
학습개요
- - 2016년 알파고 이후 잠잠한 듯 보였던 인공지능은 거침없는 속도로 사회의 변화를 가속화시키고 있다. 이렇게 급변하는 시대에서 우리 교육은, 우리 선생님들은 어떤 미래를 준비해야하는가? 라는 질문에 대해 많은 전문가들은 ‘데이터 리터러시’를 강조하고 있다.
- - 2022 개정 교육과정에서 제시하는 3가지 기초 소양인 ‘언어 소양’, ‘수리 소양’, ‘디지털 소양’의 근간이 된 OECD Learning Compass 2030을 살펴보면 Core Foundation으로 ‘literacy’, ‘numeracy’, ‘data & digital literacy’를 꼽고 있는데, 그 중 데이터 리터러시에 대해 다음과 같이 설명한다.
- - 우리 교육 현장에는 아직 데이터 리터러시라는 말이 낯설고 추상적으로 느껴지는 것이 사실이다. 이에 본 연수에서는 인공지능 시대에 왜 데이터 리터러시가 더 중요해지고 있는지를 살펴보고 데이터 리터러시가 초중고등학교 수업에서 어떻게 적용될 수 있는지 다양한 사례를 소개한다.
- - 데이터 리터러시를 키우는데 필수적인 데이터 시각화 방법과 학교 맥락을 중심으로 한 기초적 통계 지식을 실습을 통해 살펴보며 교실에서 필요한 핵심적인 내용을 소개한다.
- - 본 연수는 데이터 리터러시에 대한 기본적인 이해를 돕는 연수로 구체적인 데이터 분석 기법이나 도구 사용 방법을 다루지는 않지만 더 심도있게 연구를 하기 원하는 선생님들을 위한 구체적인 팁도 연수 말미에 안내하고 있다.
평가기준
| 진도율(필수) | 진도90% 이상 |
|---|---|
| 시험(필수) | 30% |
| 학습참여(필수) | 50% |
| 강의평가(필수) | 20% |
| 출석시험 | 없음 |
| 합계 | 100% |
- * 이수기준 진도율 - 90% 이상
- * 이수기준 점수 - (학습진도율 90% 이상, 온라인시험, 학습참여, 강의평가 응시), 총점 100점 만점에 60점 이상
연수후기
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연수목차
- 1
인공지능의 핵심, 데이터 시대의 시작
- 2
데이터 과학과 데이터 리터러시
- 3
데이터에 질문하기 연습 (1)
- 4
데이터에 질문하기 연습 (2)
- 5
더 나은 설문조사를 위해 알아야 할 것들
- 6
데이터의 역설적 의미와 숨은 변수 찾아내기
- 7
성적 데이터로 기초 통계 맛보기
- 8
데이터 속 숨어있는 관계 찾아내기
- 9
인공지능 기반 데이터 패턴 예측 (1)
- 10
인공지능 기반 데이터 패턴 예측 (2)
- 11
삶과 연계된 데이터 기반 프로젝트 수업
- 12
통계적 사고를 길러주는 수업
- 13
확률적 사고를 길러주는 수업
- 14
데이터 분석의 꽃, 통계적 함정에 빠지지 않는 법
- 15
AI 빅데이터 시대, 데이터 관련 수업을 위한 꿀팁
강사소개
| 강사명 | 송석리 |
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<경력>
<저서>
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| 강사명 | 이정윤 |
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| 강사명 | 정유진 |
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| 강사명 | 황수빈 |
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<경력>
<저서>
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연수기간 선택 (복습기간 1년)