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저자정보
양혜지 (고려대학교) 김자미 (고려대학교) 이원규 (고려대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2021년도 동계 학술발표논문집 제25권 제1호(A)
발행연도
2021.1
수록면
89 - 92 (4page)

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데이터 과학은 정보기술로 데이터를 처리하고 그 결과를 분석하여 유의미한 정보를 추출할 수 있도록 하는 분야이다. ACM/IEEE는 Computing Curricula (CC) 2005 이후 15년 만에 CC 2020 초안을 발표하면서, 데이터 과학 분야를 추가하였다. 한국, 미국, 인도, 일본, 중국 등 각국은 K-12 대상으로 AI, 데이터 과학의 교육을 강화하기 위한 정책을 제시하고 있다. 이러한 흐름에서 본 연구는 ‘데이터 과학을 위한 컴퓨팅 역량 프레임워크(DS 202x)’를 분석하여, 교육과정 개발을 위한 기초자료를 제공하는 데 목적을 두었다. 목적 달성을 위해, DS 202x 프레임워크의 구성과 내용을 분석하였다. 역량 프레임워크 구성의 특징을 분석하였고, 내용은 CS 2013의 주제와 DS 202x의 지식을 비교·분석하여 지식 영역을 대응하였다. 분석 결과, 첫째, DS 202x는 11개 지식 영역, 하위 분야가 역량과 연계되며, 역량은 지식, 기술, 기질을 종합적으로 고려하고 있다. 둘째, CS 2013의 지능형 시스템과 DS 202x의 AI 영역이 동일한 개념의 내용을 포함하고 있다. 셋째, DS 202x와 CS 2013의 지식 영역이 1개 이상 상호대응되었다. 넷째, DS 202x는 기초적인 컴퓨팅의 내용을 별도의 지식 영역으로 구성하였다. 또한, 데이터의 사용자, 개발자 측면에서 데이터를 처리하는 데 발생 가능한 SW윤리 내용을 중요하게 고려하였다. 본 연구는 최신의 표준 문헌에 나타난 데이터 과학 분야의 동향을 탐색하여, 데이터 과학 교육과정 개발을 위한 초석을 마련했다는 데 의의가 있다.
#데이터 과학 #컴퓨팅 교육과정 #역량 프레임워크

목차

요약
1. 서론
2. Computing Curricula의 동향과 DS 202x의 도입
3. DS 202x 프레임워크 구성의 특징
4. Data Science 202x의 내용 분석
5. 결론 및 논의
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