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pISSN : 2005-5668 ㅣ eISSN : 2289-0386

대한지구과학교육학회지, Vol.14 no.1 (2021)
pp.33~47

DOI : 10.15523/JKSESE.2021.14.1.033

WWT 빅데이터를 활용한 중학교 STEAM 프로그램 개발 및 적용

유상미

(한성대학교 교수)

김형범

(충북대학교 교수)

김용기

(충북대학교 교수)

김흥태

(서원대학교 교수)

최근 빅데이터에 기반한 교육의 활성화가 요구됨에 따라, 이 연구에서는 2015 개정 과학과 교육과정에서 ‘태양계’, ‘별과 우주’ 내용 요소를 중심으로, WWT 빅 데이터를 활용한 천문교육 STEAM 프로그램을 개발하 고, 이에 대한 효과성을 알아보고자 무선 표집된 1개의 중학교 176명의 학생들에게 이를 적용하여 창의적 문 제해결, STEAM 태도 및 STEAM 만족도를 분석하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 천문 데이터 시각화 플랫폼인 WWT(World Wide Telescope) 빅데이 터를 활용하여 학생들이 적극적이고 자발적으로 학습 에 참여할 수 있도록 프로그램을 개발하였다. 둘째, 창 의적 문제해결 측정 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서 ‘과제집중’ 구인을 제외한 ‘아이 디어 수정’, ‘이미지화’, ‘비유’, ‘아이디어 생성’, ‘정교 성’ 구인에서 유의미한 통계적 검정 결과(p < .05)를 얻 었다. 셋째, STEAM 태도 검사의 사전·사후 점수 차에 의한 대응표본 t 검정에서는 ‘배려’, ‘유용성·가치 인식’ 구인을 제외한 ‘흥미’, ‘소통’, ‘자아 개념’, ‘자아 효능 감’, ‘이공계 진로선택’ 구인에서 유의미한 통계적 검 정 결과(p < .05)를 얻었다. 넷째, STEAM 프로그램 적 용 후에 실시한 STEAM 만족도 검사에서는 하위구인 들의 평균값의 범위가 3.16 ∼ 3.90으로, WWT 빅데이 터를 활용한 STEAM 프로그램을 통해 학생들의 과학 교과에 대한 이해와 관심이 향상되었음을 확인할 수 있었다.

Development and Application of Middle School STEAM Program Using Big Data of World Wide Telescope

Samgmi You

Hyoungbum Kim

Yonggi Kim

Heoungtae Kim

This study developed a big data-based STEAM (Science, Technology, Engineering, Art & Mathematics) program using WWT (World Wide Telescope), focusing on content elements of ‘solar system’, ‘star and universe’ in the 2015 revised science curriculum, and in order to find out the effectiveness of the STEAM program, analyzed creative problem solving, STEAM attitude, and STEAM satisfaction by applying it to one middle school 176 students simple random sampled. The results of this study are as follows. First, we developed a program to encourage students to actively and voluntarily participating, utilizing the astronomical data platform WWT. Second, in the paired t-test based on the difference between the pre- and post-scores of the creative problem solving measurement test, significant statistical test results were shown in ‘idea adaptation’, ‘imaging’, ‘analogy’, ‘idea production’ and ‘elaboration’ sub-factors except ‘attention task’ sub-factor (p < .05). Third, in the paired t-test based on the difference between the pre- and post-scores of the STEAM attitude test, significant statistical test results were shown in ‘interest’, ‘communication’, ‘self-concept’, ‘self-efficacy’ and ‘science and engineering career choice’ sub-factors except ‘consideration’ and ‘usefulness / value recognition’ sub-factors (p < .05). Fourth, in the STEAM satisfaction test conducted after class application, the average values of sub-factors were 3.16∼3.90. The results indicated that students’ understanding and interest in the science subject improved significantly through the big data-based STEAM program using the WWT.

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