인공지능, 빅데이터, 사물인터넷과 같은 기술의 급속한 발전은 현대 사회를 대규모 정보를 실시간으로 처리해야 하는 환경으로 재구성하였다. 그 결과 학생에게 데이터 리터러시와 정보처리 역량은 필수적인 요소가 되었다. 과학 교육은 탐구 과정—관찰, 데이터 수집, 분석, 해석—이 데이터 분석에 수반되는 단계와 밀접하게 대응되므로 이러한 능력을 함양하는 데 적합한 위치에 있다. 이러한 한계를 보완하기 위해 본 연구는 공개된 COVID-19 데이터셋을 활용하는 과학 탐구 프로그램을 개발하고, 학생들의 일상 경험과 밀접하게 연관된 주제를 적용하여, D 광역시의 2학년 고등학생 125명에게 이를 실행하였다. 3시간에 걸친 수업 프로그램은 (1) 빅데이터 이해, (2) 문제 파악, (3) 데이터 수집 계획 수립, (4) 데이터 분석 및 시각화, (5) 결론 도출 및 결과 발표의 다섯 단계로 구성되었다. 빅데이터 분석 활동은 개별적으로 수행되었으며, 학생들은 Google Classroom을 통해 제출한 Google Slides에서 자신의 작업을 자유롭게 기술하였다. 수업의 효과는 데이터 리터러시 평가와 수업 만족도 설문을 통해 평가되었다. 그 결과, 공개 데이터를 활용한 빅데이터 기반 탐구 활동은 학생들의 데이터 리터러시와 수업에 대한 만족에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 또한 연구 결과는 탐구 과정 전반에 걸친 교사의 지속적인 안내와 피드백의 중요성을 강조한다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구는 향후 과학 수업이 빅데이터 분석에서 정량적 접근뿐 아니라 정성적 접근도 포함할 필요가 있음을 제시한다.

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