실제적 데이터를 활용한 생명과학 수업이 고등학생의 데이터 리터러시와 그래프 능력에 미치는 영향

Abstract

오늘날 시공간을 뛰어넘어 자연 현상에 대한 방대한 데이터의 생성과 축적이 이루어지고 있고, 과학교육에서는 실제적 데이터가 그래프나 표 등의 형태로 빈번하게 제시되고 있다. 빅데이터 시대의 도래로 인해 데이터를 해독하는 능력인 데이터 리터러시가 매우 중요해졌다. 이에 본 연구에서는 과학교육 맥락에서 데이터 리터러시를 함양할 수 있는 교수학습 방법으로 실제적 데이터를 활용한 생명과학 수업을 개발하여 제안하였고, 본 수업을 고등학생에게 적용한 후 데이터 리터러시와 그래프 능력에 미치는 영향을 학생들의 인식과 함께 분석하고자 하였다. 본 연구에는 서울 소재 K고등학교 2학년 4개 학급의 학생 71명이 참여하였으며, 정규 수업 시간에 생명과학Ⅰ 교과의 Ⅴ. 생태계와 상호 작용 단원에서 수업 주제를 정하여 총 18차시를 운영하였다. 실제적 데이터를 활용한 생명과학 수업 개발의 3가지 주안점은 다음과 같다. 첫째, 데이터 리터러시의 세 가지 요소 모두가 수업 전반에 걸쳐 적용될 수 있도록 하였다. 둘째, 실제적 데이터의 복잡성을 고려하여 수업을 개발하였다. 셋째, 능동적 학습 실천을 통한 학생 중심 수업이 되도록 개발하였다. 참여 학생들은 수업 전후 데이터 리터러시와 그래프 능력을 측정하는 검사도구에 응답하였고, 수업 후 1회에 한하여 본 수업에 대한 인식을 묻는 설문에 응답하였다. 연구결과, 참여 학생들의 데이터 리터러시와 그래프 능력의 모든 영역에서 통계적으로 유의하게 긍정적인 변화가 나타났다. 설문 결과에서도 학생들은 본 수업에 대해 긍정적으로 인식한 것으로 나타났다. 이를 통해 실제적 데이터를 활용한 생명과학 수업이 데이터 리터러시를 함양하는 방안이 될 수 있다는 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 과학교육에서 시대적 흐름에 따라 점차 강조되는 데이터 리터러시를 함양할 수 있도록 실제적 데이터를 활용하는 구체적인 교수학습 방법에 대해 논의하는 출발점이 될 수 있을 것이다. 더 나아가 이에 대한 연구의 활성화를 위한 토대를 마련할 것으로 기대한다.;Today, vast amounts of data on natural phenomena are being generated and accumulated beyond time and space, and authentic data are frequently presented in the form of graphs or tables in science education. With the advent of the big data era, data literacy, the ability to decipher data, has become very important. Therefore, in this study, a life science class using authentic data was developed and proposed as a teaching and learning method that can cultivate data literacy in the context of science education. After applying this class to high school students, the effect on data literacy and graphing skills was analyzed along with students' perceptions. In this study, 71 students from 4 classes in the second grade of K High School in Seoul participated, and during the regular class time, a total of 18 lessons were operated by selecting the class topic in ‘V. In the Interaction with Ecosystem’ of the Life Science I subject. The three main points of developing life science classes using authentic data are as follows. First, all three elements of data literacy was applied throughout the class. Second, the class was developed considering the complexity of authentic data. Third, the class was developed to become a student-centered class through active learning practice. Participating students responded to a test tool that measures data literacy and graphing skills before and after class. After class, they answered the questionnaire asking about their perception of this class only once. As a result of the study, statistically significant positive changes were found in all areas of data literacy and graphing skills of participating students. The results of the survey also showed that the students perceived this class positively. Through this, it was possible to confirm the possibility that life science classes using authentic data could be a way to cultivate data literacy. This study can serve as a starting point for discussing specific teaching and learning methods using authentic data to cultivate data literacy, which is increasingly emphasized according to the times in science education. Furthermore, it is expected that the foundation will be laid for the vitalization of research on this subject.