4차 산업혁명 시대의 기술 중심에는 데이터가 있다. 데이터로 문제를 발견하고 의미를 해석하며 다른 사람들과의 데이터 기반으로 효과적인 의사소통과 합리적인 의사결정을 할 수 있는 데이터 리터러시가 현대 사회의 필수 소양으로 논의된다. 이러한 맥락에서 본 연구는 대학생의 데이터 리터러시를 측정할 수 있는 진단 도구를 타당화하고 신입생의 데이터 리터러시 수준을 살펴봄으로써 대학 교양교육으로서 데이터 리터러시 교육의 필요성을 검토하고 향후 관련 교육과정에 시사점을 제공하고자 수행되었다. 자료수집은 수도권 소재 A 대학의 신입생 3,510명으로부터 이루어졌으며, 진단 도구의 타당화를 위해 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 시행하였다. 분석 결과 최종 19문항이 선정되었고, 도구는 양호한 신뢰도와 타당도를 보였다. 이후 기술통계로 신입생의 데이터 리터러시 수준을 분석하였으며, 데이터 리터러시가 성별, 계열별 차이가 있는지 t-test, ANOVA를 활용하여 분석하였다. 분석 결과, 신입생의 데이터 리터러시는 높지 않았고, 세부적으로 데이터 분석과 데이터 도구 활용 하위요인에서 특히 낮은 결과를 보였다. 성별 비교 결과에서는 유의한 차이가 없었으나, 계열 간에는 유의한 차이를 보였으며 이공계에 비해 인문⋅사회 및 예체능 계열이 낮게 나타났다. 연구 결과를 토대로 기초교양교육에서 데이터 리터러시 교육의 필요성을 논의하고 도구를 활용한 데이터 분석 역량 함양을 위한 제언을 하였다.
The key technology in the 4th Industrial Revolution era is related to data. Data literacy, which can uncover various problems from raw data, interpret meanings, lead to more effective communication, and allow for people to make more rational decisions, is discussed as an essential skill in modern society. In this context, this study was conducted to consider the need for data literacy education, particularly in the field of liberal arts education, in order to validate a measurement tool for college students, to analyze the data literacy level of freshmen, and to provide implications for the future curriculum. Data were collected from 3,510 freshmen from A University in the metropolitan area, and the validity of the diagnostic tool was verified through exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. As a result, 19 items were finalized, and the instrument showed good reliability and validity. Following this, the level of data literacy of freshmen was analyzed with descriptive statistics, and a t-test and ANOVA were used to see if there was a significant difference in data literacy according to gender and colleges. The results showed that the data literacy of freshmen was not high, and the results were particularly low in data analysis and the utilization of the data analysis tool. There was no significant difference between genders, but there were significant differences among colleges. Data literacy of students in the arts, physical education, the humanities and the social sciences was lower than those of students in the natural sciences and engineering. Based on these findings, the necessity of data literacy education was discussed in liberal arts education, and suggestions were made to develop data analysis capabilities using certain tools.
1. 서론
2. 연구 방법
3. 연구 결과
4. 논의 및 결론
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