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AI 빅데이터 시대를 읽는 힘! 학교에서 바로 쓰는 데이터 리터러시
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연수 정보 직무 / 15시간  / 1학점
연수 금액 60,000원
교재 정보 교재 없음
추가 구성품 추가 구성품 없음
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  • 재화의 정보에 관한 사항(이러닝)

    1. 제작자 또는 공급자: (주)비상교육
    2. 이용기간: 콘텐츠 구매 시, 신청한 연수 기간 동안 이용 (이후 복습기간 1년 제공)
    3. 상품 제공 방식: 연중 무휴, 24시간 실시간 스트리밍 서비스 제공
    4. 최소 시스템 사양, 필수 소프트웨어:
     -CPU의 경우 듀얼코어 1.5GHz급 이상을 권장하며, 운영시스템은 Windows 10이상의 운영시스템을 필요로 합니다. 브라우저는 Edge, 크롬, 파이어폭스 등에서 이용 가능합니다.
    5. 청약철회 또는 계약의 해제 해지에 따른 효과: 구매자의 단순변심에 의한 경우 콘텐츠 제공(연수 시작일) 7일 이내에 청약 철회를 할 수 있습니다.
    6. 소비자 상담 관련 전화번호: 비바샘 원격교육연수원 고객센터 1544-9044

    과정소개

    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.

    평가방법

    평가기준 진도율
    (필수)    		 시험
    (필수)    		 학습참여
    (필수)    		 강의평가
    (필수)    		 출석시험 합계
    평가비율(%) 진도90% 이상 30% 50% 20% 없음 100%

    * 이수기준 진도율 - 90% 이상

    * 이수기준 점수 - (학습진도율 90% 이상, 온라인시험, 학습참여, 강의평가 응시), 총점 100점 만점에 60점 이상

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    제목 작성자 작성일 평가
  • 강좌 목차
    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
  • 강사 송석리 강사명 송석리
    주요경력
    및
    활동분야

      <경력>

      • 서울고등학교 교사
      • 모두의 데이터교육 MODA 연구회 활동
      • 2022 개정 교육과정 데이터 과학 교육과정 연구원
      • 2015 개정 교육과정 인공지능 수학 교육과정 연구원


      <저서>

      • 송석리, 서승희(2021). 파이썬 무작정 따라하기. 길벗
      • 송석리(2019). 모두의 데이터 분석 WITH 파이썬. 길벗
    강사 이정윤 강사명 이정윤
    주요경력
    및
    활동분야
      • 세화여자고등학교 교사
      • 모두의 데이터교육 MODA 연구회 활동
      • 2022년 LG CNS 「AI 지니어스 아카데미」 참여
      • 2021-2022 온라인콘텐츠 선도학교 담당 교사
    강사 정유진 강사명 정유진
    주요경력
    및
    활동분야
      • 서울강동초등학교 교사
      • 모두의 데이터교육 MODA 연구회 활동
      • 2022년 ㈜타임교육C&P 플레이팩토 창의사고력 워크북 개발 및 검수
      • 2022년 데이터과학 연구팀(MODA) 주관 데이터 기반 교과융합수업 자료집 개발
    강사 황수빈 강사명 황수빈
    주요경력
    및
    활동분야

      <경력>

      • 대청중학교 수학 교사
      • 모두의 데이터교육 MODA 연구회 활동
      • 서울대학교 수학교육과 석사 졸업(학위논문: 기계학습을 이용한 수학 문항 반응 예측에 관한 연구, 2022)
      • 2022년 서울시교육청 인공지능 선도교사단 활동


      <저서>

      • 황수빈 외 공저(2021). 온라인 수업으로 항해하다. 교육과학사