자료 수집 교육과정에서의 윤리성과 평가

Abstract

우리는 일상생활에서 매 순간 통계를 접하며 살아가고 있다. 통계의 결과 자체는 무미건조한 숫자의 나열에 불과하지만, 그것을 분석하고 해석함으로써 사회를 진단하거나 앞으로의 변화를 예측하고 바람직한 방향으로 이끌 수 있다. 그러나 이렇게 유용한 통계가 잘못 사용될 경우에는 심각한 통계 윤리적 문제를 야기한다. 통계적 윤리성 문제에는 통계적 행위의 정당성과 윤리적 타당성에 대한 목적론적 윤리성과, 이와는 무관하게 통계로 인해 파생적으로 윤리성 문제를 지닌 파생적 윤리성 문제로 나뉜다(이영하, 2014). 이러한 통계적 윤리성 문제는 특히 자료 수집 단계에서 가장 문제가 된다. 이는 가장 오류를 범하기 쉬운 단계이며, 자료 수집 단계에서 잘못된 자료를 수집하게 되면 어떠한 분석과 해석을 하더라도 쓸모없는 통계가 되기 때문이다. 따라서 통계교육에서도 자료 수집 단계에서부터 중요하게 다루어져야 하고, 또 이는 수행이 기반이 되는 활동이기 때문에 평가에 있어서도 반드시 수행평가가 함께 수반되어야 한다. 그러나 현행의 교육과정은 자료 수집 단계의 중요성을 간과하여 자료의 처리에만 관심을 두고 있다. 결국 잘못된 자료 수집으로 인해 통계 윤리 문제를 초래하고 이는 심각한 사회문제로도 발전할 수 있게 된다. 따라서 본 연구에서는 자료 수집 단계의 중요성을 인식시키고, 자료 수집의 오류를 최소화하고자 다음과 같이 연구문제를 선정하였다. 연구문제 1. 통계 조사에서 자료 수집의 오류로 인한 문제점은 무엇인가? 1-1. 자료 수집의 오류로 인해 어떠한 통계적 윤리성 문제가 발생하는가? 1-2. 자료 수집의 오류를 예방하는 방법은 무엇인가? 연구문제 2. 수학 교육에서 자료 수집 교육은 어떻게 이루어지고 있는가? 2-1. 교육과정에서 자료 수집에 대한 내용을 어떻게 다루고 있는가? 2-2. 자료 수집 교육을 위한 수행평가는 어떻게 구성하는가? 연구문제 1에서 자료 수집의 오류는 8가지로 분류할 수 있다. 이영하(2014)는 통계 윤리성 문제를 목적론적 윤리성과 파생적 윤리성으로 구분하였다. 처음의 7가지는 목적론적 윤리성 문제에 해당되고 마지막 오류는 파생적 윤리성에 해당된다. 첫 번째로는 모집단 추출 시 누락이나 과원이 생기는 경우이고, 두 번째 오류는 실험 설계로 인한 오류이다. 세 번째는 불분명한 용어의 정의로 인해 생기는 오류이고, 네 번째는 질의, 응답 간의 소통에 의한 것이다. 다섯 번째 오류는 응답자가 허위로 응답하거나 무성의하게 응답한 경우이고, 여섯 번째는 무응답에 따른 응답 보상과 시간, 비용에 따른 절단 효과로 인해 발생하는 문제이다. 일곱 번째 오류는 특정 응답을 유도하는 질문으로 인한 오류로 이상 일곱 가지가 통계적 목적론적 윤리성으로 구분된다. 마지막 여덟 번째는 파생적 윤리성 문제로서 도덕성 문제를 들 수 있다. 이러한 오류를 예방하는 방법으로는 모집단의 누락이나 과원이 발생하지 않도록 대표성을 띠는 표본을 추출해야 하고, 실험 설계의 오류를 방지하기 위해서는 전문가의 자문을 구하거나, 사전 조사를 실시하는 것이 바람직하다. 또한 불분명한 용어로 인한 오해를 예방하려면 사전에 용어에 대한 명확한 정의와 기준을 제시해야 한다. 질의, 응답 간의 소통으로 인한 오해를 예방하려면 질문지 작성에 신중해야 하고, 이 또한 사전 조사를 통해 최소화할 수 있다. 응답자의 허위 답변이나 무성의한 답변을 줄이려면 응답자가 답변을 정확하고 성실하게 할 수 있는 질문지와 환경을 마련해야 한다. 무응답에 따른 보상에도 조직적인 패턴이 나타나지 않도록 신중해야 하고, 결측 데이터에 대한 처리 방법도 사전에 마련해야 하며 특정 응답을 유도하는 질문은 삼가야 할 것이다. 마지막으로 도덕성 문제가 야기되는 경우에는 사회 법규를 위반하지 않는 선에서 통계와 도덕의 가치에 우선순위를 두고 조사가 이루어져야 할 것이다. 이처럼 자료 수집 단계에는 다양한 오류 발생의 위험이 있고, 그만큼 어려움이 따르는 활동이므로 매우 중요한 단계라 할 수 있다. 따라서 연구문제 2에서는 학교 현장에서는 자료 수집 교육이 어떻게 다루어지고 있는지 분석하고, 이를 개선해보고자 수행평가 모델을 제시하였다. 먼저 학교 교육에서 자료 수집 교육은 거의 전무한 실정이었다. 교육과정에서는 자료 수집 교육에 대해 대체로 선언적인 표현에 그치고 있으며 내용요소나 성취 기준에서도 초등학교 이후로는 자료 수집에 대한 내용이 생략되어 있어 이에 대한 구체적인 교수·학습 방법이나 평가방법 또한 제시되어 있지 않았다. 교과서에서도 마찬가지로 자료 수집에 대한 내용은 단원의 마무리 활동으로 간단히 소개되는 정도였다. 이마저도 자료의 처리에 대한 활동이 대부분이고, 학생들 스스로 자료를 수집하는 활동은 거의 찾아보기 힘들었다. 사실상 학교 교육에서 자료 수집에 대한 교육은 거의 이루어지지 않는다고 볼 수 있었다. 따라서 본 연구의 후반부에 수행평가와 탐구활동에 대한 모델을 몇 가지 소개하였다. 수행평가 1의 전통시장과 할인마트의 가격 비교 활동을 통해 자료 수집 단계에서 비교 기준 설정에 대한 중요성을 학습할 수 있도록 하였다. 수행평가 2에서는 핸드폰 사용량을 조사하도록 하여 표본 추출의 방법과 조사 장소, 설문지의 작성 등 자료 수집 단계의 전반적인 내용을 직접 계획, 수행하도록 하여 자료 수집 단계의 어려움을 인식하고 그 중요성을 깨닫게 하며 더불어 이로 인한 통계 윤리 문제도 다루도록 하였다. 수행평가 3에서는 집단 따돌림에 대한 조사 방법을 선택하게 함으로써 조사 방법의 장·단점을 알게 하고 궁극적으로 목적에 맞는 조사가 되도록 수행평가를 구성하였다. 탐구활동 1에서는 윤리적으로 문제가 되는 주제를 제시하여 통계의 파생적 윤리성에 대해 인식할 수 있도록 하고, 이를 방지할 수 있는 방안에 대해 생각해보도록 구성하였다. 탐구활동 2에서는 자료 수집의 오류와 그에 대한 원인을 연결할 수 있도록 제시하여 자료 수집 단계에서 발생할 수 있는 문제점을 사전에 예방할 수 있도록 하였다. 탐구활동 3에서는 실제 자료 수집을 수행하기 전에 올바른 질문지의 작성을 위해 예시를 통해 문제점을 파악하고 직접 질문을 작성해보는 연습을 하도록 구성하였다. 본 연구에서 제시한 수행평가와 탐구활동으로 인해 학생들은 자료 수집 단계의 어려움을 인식하여 그 중요성을 깨닫게 될 것으로 기대된다. 또한 이를 수행하는 과정에서 여러 가지 오류 상황을 직접 경험해 봄으로써 자료 수집의 오류를 최소화할 수 있는 방안에 대해서도 학습할 수 있을 것이다. 자료 수집의 전 과정을 직접 경험해 봄으로써 통계적 소양을 키울 수 있고, 통계 자료를 수용함에 있어서도 비판적인 시각으로 바라볼 수 있을 것이다. 매일같이 넘쳐나는 통계적 거짓말 속에서 학생들이 통계를 비판적으로 수용하고, 또한 통계를 윤리적으로 행할 때 비로소 통계교육의 가치가 빛날 것이며, 본 연구가 이를 위해 조금이나마 앞장설 수 있기를 기대해 본다.;We encounter statistics every second. Even though the results of statistics are just the enumeration of dry numbers, its analysis and interpretation can diagnose a society or forecast the changes of the future, lead to a desirable direction. However, in case that this useful statistics is misused, serious problems may occur. Statistical ethical issues are classified into justification of statistical behavior and teleological ethicality about ethical appropriateness and regardless of this, the derivative ethical problem with the ethical problem that occurs derivatively due to statistics(Lee Young ha, 2014). This statistical ethical problem becomes the biggest problem at particularly the data collection stage. It is an easy stage to most make a mistake and when wrong data are collected at the data collection stage, it becomes useless data no matter what analysis and interpretation are applied. Therefore, it should be carefully treated importantly from the data collection stage even in statistics education, and furthermore because it is an activity to accompany performance, performance evaluation should be accompanied for evaluation. But the current curriculum disregards the importance of the data collection stage but is interested in only data processing. Eventually statistical ethical problems are caused due to wrong data collection and this may develop to serious social problems. Accordingly, this study selected following research problems in order to make the importance of the data collection stage recognized and minimize the mistake of data collection. Research problem 1. What problems are caused by the errors of data collection in a statistical survey? 1-1. What statistical ethical problems occur due to the errors of data collection? 1-2. What can be planned to prevent of it? Research problems 2. What kind of education to perform data collection can be made? 2-1. What kind of curriculum may constitute concerning data collection? 2-2. How to realize the performance evaluation on the education of it? The mistakes of data collection can be classified into 8 types. The initial 7 types correspond to the teleological ethical problem and the last mistake to derivative ethicality. The first mistake is omission or the exceeding number of the group when a population is extracted, and the second mistake occurs due to experimental design. The third is the mistake due to the definition of vague terms, and the fourth is caused by communication for questions and responses. The fifth mistake is the case of false responses by respondents or insincere respondents, and the sixth is a problem due to response compensation and time followed by non-response and a problem due to the cutting effect followed by costs. The seventh mistake is caused by questions inducing specific responses, and the above seven mistakes are classified as statistical teleological ethicality. In addition, the last eighth is the ethical problem as the derivative ethicality problem. As a solution, a sample that has representativeness in order to prevent the omission or exceeding number of the population, and the advice of experts is consulted or a previous survey is conducted to prevent the mistake of experimental design. In addition, in order to avoid the mistake due to the use of unclear terms, the accurate definitions of terms and standards should be provided in advance. So as to prevent the mistake due to the communication for questions and responses, it is required to carefully prepare for a questionnaire, and this can be also minimized through a previous survey. For reducing the falsehood or insincere responses of respondents, a questionnaire and environment to make respondents accurately and sincerely reply should be prepared. Carefulness is needed to prevent organizational patterns from being shown even in the compensation according to non-response, and the processing method of missing data should be prepared in advance, and any questions to induce specific responses should be restrained. At last, in case that the ethicality problem is caused, statistics and moral values should be emphasized within the scope of social regulations to proceed with a survey. Like this, because the data collection stage is easy to bring about mistakes and has difficulties, it can be considered to be quite an important stage. Accordingly, research problem 2 analyzed how the school field handles data collection education and suggested a performance evaluation model to improve it. First of all, data collection education is nearly not performed in school education. Since it generally stays at a declaratory expression and the contents on data collection are omitted even on the content elements or achievement standards after elementary school, detailed teaching and learning methods or evaluation methods are not suggested. The textbook also simply introduces the contents of data collection as the finish activity of the unit. This is composed of mainly the activity to process data and the students‘ own activity to collect data for themselves was hardly seen. In fact, it was considered that education on data collection in school was scarcely given. Therefore, the latter half of this study introduces several models about performance evaluation and inquiry activities. The price comparison activity of traditional markets and retail outlets in performance evaluation 1 gave a chance for students to learn the importance of comparison standard establishment in the data collection stage. Performance evaluation 2 let students investigate the usage of mobile phones to directly plan and perform the whole contents of the data collection stage such as preparation for sample extraction methods, investigation places and questionnaires and recognize the difficulties of the data collection stage and realize its importance and furthermore, deal with statistical ethical problems due to the procedures. Performance evaluation 3 let them select investigation methods on group ostracism to know the good and weak points of investigation methods and finally, compose of performance evaluation in order to be in compliance with the purpose. Inquiry activity 1 suggested subjects that become ethical problems to let them recognize statistical derivative ethicality and composed a plan to think of prevention of the problems. Inquiry activity 2 suggested a plan to connect the causes of the mistakes of data collection to prevent problems in advance that can occur in the data collection stage. Inquiry activity 3 composed of practices to understand problems and directly prepare for questions through examples before performing actual data collection. Thanks to the performance evaluation and inquiry activities suggested by this study, students seem to be going to recognize the difficulties at the data collection stage and realize its importance. In addition, they can learn plans to minimize the mistakes of data collection by directly experiencing diverse mistake situations in the course of its performance. They may also have a critical viewpoint in accommodating statistical data as well as grow statistical knowledge by directly experiencing the whole course of data collection. The value of statistics education can be highlighted at the end when students critically accommodate statistics and perform statistics ethically in statistical lies exploding in daily life, and it is hoped that this study may lead it a little bit.