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중국의 문해력 증진 전략
중국의 문해력 증진 전략
과거 몇 백 년 동안 문맹 퇴치가 인류 진보에 기여했던 것과 마찬가지로, 데이터 문해력(data literacy) 증진은 개인과 기업이 시대의 흐름을 따라가는 데 중요한 역할을 하게 되었다. 더 중요한 것은 데이터 문해력이 더 이상 과학자와 기술 전문가에게만 필요한 것이 아니라 일반 대중에게도 필요한 기본 능력이 되고 있다는 사실이다. 본 기사에서는 다양한 문해력 개념 중에서 빅데이터 시대에 중요하게 떠오르는 데이터 문해력 교육이 이웃 국가인 중국에서 어떻게 인식되고, 교사와 학생에게 어떻게 교육되고 있는지 살펴보고자 한다.
1. 데이터 문해력 교육의 개념과 인식
최근 몇 년 동안 정보화 기술이 급속히 발전하고, 빅데이터가 출현하면서 사람들의 생활 방식, 업무 습관, 사고방식에 영향을 주었을 뿐만 아니라 각 분야에 큰 도전과 기회를 가져오고 있다. 데이터 수집·공유가 일상적인 일이 되었고, 빅데이터분석 결과는 뉴스, 비즈니스, 정부와 사회에 없어서는 안 될 지표가 되었으며, 이는 학생, 시민 등 모든 사람에게 점점 더 중요해지고 있다(智能观, 2020. 3. 19). 이러한 빅데이터 시대에 요구되는 중요한 능력으로 ‘데이터 문해력’이 떠오르고 있다.
글로벌 시장 분석 전문 회사인 ‘인터내셔널 데이터 코퍼레이션(International Data Corporation, IDC)’은 2025년까지 전 세계의 데이터가 양적으로 10배 이상 성장할 것이며, 데이터와 정보가 비즈니스의 제2의 언어로 간주될 것이라고 예측하였다. 또한, 사물인터넷(Internet of Things)은 전례 없는 막대한 데이터를 만들어내고 있으며 기술과 데이터는 우리에게 새로운 직업과 일자리 창출 등 새로운 기회를 가져다 줄 것으로 예측된다. 따라서 기업은 유효한 정보를 더 많이 얻기 위해 데이터를 분석하고 이를 사용하여 제품 설계와 관련하여 조언을 하고, 최선의 고객 서비스를 제공하는 데 참여할 수 있는 능력을 갖춘 인재를 필요로 한다. 그러나 중국 내에서 현재 이러한 능력에 대한 교육이 보편화 되지 않고 있으며, 16∼24세 연령층에서 단지 20%만이 데이터를 읽고 쓰는 것에서 자유로운 상황이다(智能观, 2020. 3. 19).
어학 사전에서 ‘문해력’은 ‘글을 읽고 이해하는 능력’으로 정의되어 있다. 하지만 우리는 현재 넘쳐나는 정보 속에서 정보와 연속적으로 상호작용하며 살아가기 때문에 정보를 읽고 이로부터 우리자신에게 유용한 정보를 분별하는 능력이 필요하다. 참고로 이러한 정보에는 문자와 함께 이미지, 통계 데이터, 동영상 등 다양한 종류가 있고, 이 때문에 글을 이해하는 문해력뿐만 아니라, 숫자 문해력, 통계 문해력, 미디어 문해력, 이미지 문해력, 게임 문해력 등 다양한 문해력도 중요하다(중앙일보, 2019. 7. 8). 또한, 4차 산업혁명시대에 진입함에 따라 데이터가 점점 더 중요한 동력의 원천이자 변혁의 기반이 되면서 데이터 문해력이 특히 더 부각되고 있다. 데이터 문해력은 데이터를 읽고, 이해하는 것뿐만 아니라 새로운 데이터를 가공하여 전달하며 그것들을 정보로써 추출해 내는 능력을 말한다. 이는 식자(识字)를 일반 개념으로 사용하는 문해력과 유사한 면이 있지만, 데이터 문해력이 데이터의 처리와 관련된 능력에 치중한다는 점에서 조금 다르다고 할 수 있다(智能观, 2020. 3. 19). 데이터 처리 능력은 데이터를 더 빨리 분석하고 해석할 수 있도록 데이터를 간소화하며, 이로부터 데이터의 조작(handling) 가능성을 발견하는 능력을 말한다.
중국에서 데이터 문해력에 대한 연구는 아직 매우 초보적인 단계에 있지만, 최근 데이터 문해력에 대한 관심이 증가하면서 여러 학자들이 이에 대한 개념을 정리하고 있다. 아래는 중국 학자들이 제시한 데이터 문해력에 대한 개념이다.
첫째, 张静波(2013)에 따르면 데이터 문해력은 데이터 정보 문해력(data information literacy)이라고도 하는데, 이는 데이터의 감지와 수집, 조직과 관리, 처리와 분석, 공유와 창조적 활용 등에 관한 연구자의 능력, 데이터의 생산, 관리 및 배포에 있어서의 도덕적 행위이다. 데이터 문해력과 정보 문해력의 개념 간 밀접한 관계가 있는데, 정보 문해력(information literacy)은 통상적으로 ‘정보를 찾고, 확인하고, 평가할 수 있는 그리고 더 나아가 그 정보를 효과적으로 활용하여 주어진 문제를 해결할 수 있는 능력’을 의미한다고 명시하였다. 참고로 데이터는 미가공되고(raw) 조직화되어 있지 않는 상태의 사실 등을 의미하는 직접적인 처리와 가공이 필요한 디지털 대상인 반면, 정보는 더 넓고 추상적인 개념으로 데이터가 특정 맥락에서 가공, 구조화, 및 조직화를 거쳐 사용가능화 된 상태를 의미한다는 점에서 ‘데이터 문해력’은 ‘정보 문해력’의 한 갈래로 볼 수 있다. 따라서 ‘정보 문해력’은 이미 정보화 시대를 살아가는 일반 시민들이 갖추어야 할 능력의 하나로 여겨지고 있다고 보았다.
둘째, 李远韶(2017)는 데이터 문해력의 개념으로부터 ‘학생의 데이터 문해력’을 정의하였는데, 이는 데이터 수집 의식, 데이터 분석 능력과 데이터 통합 사고를 포함한다고 보았다. 따라서 데이터 문해력 교육은 난이도가 낮은 데이터 수집 의식의 함양부터 시작하여 데이터 분석 능력, 그리고 데이터 통합사고 함양 순으로 단계를 높여 가는 순서로 이루어져야 한다는 견해를 제시하였다.
셋째, 중국 바이두 백과사전(百度百科)에 따르면, 데이터 문해력은 일종의 매개 소양, 정보 소양 등 개념의 연장으로, 최소한 다음 다섯 가지 측면을 포함한다. 즉, 데이터에 대한 민감성, 데이터의 수집 능력, 데이터의 분석·처리 능력, 데이터를 활용한 의사결정 능력, 데이터에 대한 비판적 사고이다(百度, 2016. 7. 22).
한편 현재 중국에서 데이터 문해력과 관련한 연구는 빅데이터, 도서관과 데이터 소양 교육, 정보 소양 교육, 과학 데이터 관리, 데이터 가시화 등 다섯 가지 측면에 집중되어 있다(王康·王晓慧, 2018). 일부 대학에서는 통계 분석 프로그램인 사회 과학 통계 패키지(statistical package for social science, SPSS)를 활용한 데이터 분석 강의를 개설하고 이를 과학적 연구 수단으로 학생들에게 지도하기도 한다. 하지만 데이터 문해력의 중요성이 커지는 속도에 비해 중국에서는 이에 대한 연구와 교육 실천이 아직 부족한 상황이다. 또한 여전히 대부분 학교에서는 데이터 문해력 지도에 대한 의식이 부족하다(张静波, 2013).
2. 데이터 문해력 증진을 위한 노력
1) 초중등 교사의 데이터 문해력 증진 연수
빅데이터 시대에 시시각각 엄청난 양의 데이터가 발생하고 있기 때문에 초중등교사의 데이터 분석과 처리 능력을 향상시켜야 할 필요성이 제기되고 있다. 하지만 중국에서 교사의 데이터 문해력 증진을 위한 교육 실천이 아직 정책적으로 이루어지고 있지 않다. 다만 일부 교사와 학자들에 의해 데이터 분석 능력 증진의 필요성이 제기되면서 수학·과학 교과를 중심으로 이를 강조하거나 일상생활 속의 데이터 활용·분석과 연계하려는 노력이 이루어지고 있는 정도이다. 어떻게 하면 교사들이 교육 데이터 마인드를 갖추게 할 수 있을지, 어떻게 하면 데이터가 교사의 손에서 수업을 최적화하는 수단으로 발휘될 수 있을지 등에 대한 논의가 진행 중이다.
교사의 데이터 문해력은 빅데이터 기술과 교육 분야의 깊이 있는 융합 발전을 위한 시대적 요구로서, 데이터에 의한 교육 패러다임 전환을 가속화하는 데 있어 관건이라 할 수 있다. 초중등교사, 사범대학 학생, 교육 관리자와 연구자를 막론하고 빅데이터 발전의 시대적 흐름을 따라가고 교육 데이터의 잠재적 가치를 분석하고 발굴하여 교수학습의 최적화와 변혁을 더 효과적으로 뒷받침해야 한다.
예컨대 장쑤(江苏) 성 쉬저우(徐州) 시 ‘강소사범대학(江苏師范大學)’의 경우, 초중고 교사와 사범대학 학생을 위한 데이터 소양 교육과정을 개설하였다. 이 과정에는 빅데이터 교육 이념, 교사의 데이터 소양의 함의와 동태, 교육 데이터의 처리와 분석, 교육 데이터 가시화, 교육 데이터 의식 등 5가지 주제를 담고 있다. 수업은 학습자의 데이터 의식, 데이터 지식, 데이터 스킬, 그리고 데이터 논리를 효율적으로 향상시키기 위한 내용으로 구성되었으며, 학습자들에게 높은 데이터 소양을 갖도록 하여 새로운 시대에서 요구되어지는 교육 발전의 현실적 수요에 부응하도록 하고 있다(学校云, 2019).
쉬저우 시 교육국은 또한 강소사범대학 스마트교육학원과 공동으로 ‘쉬저우 시 초중등 교사 데이터 소양 특별 연수’를 실시하고 있다. 이 연수는 쉬저우 시 초중등 교사들의 데이터 소양 제고를 위한 계획의 구체적인 조치로 행해지고 있는데, 교사들의 데이터 문해력을 증진하여 인터넷 시대의 요구에 부합하는 혁신형 교사진을 양성하는데 그 목적이 있다. 연수 내용으로는 교육 빅데이터 기초지식, 교육 빅데이터의 수집과 분석, 교육 빅데이터의 학교교육 내 도입, 빅데이터 지원 하의 교육의 혁신적 실천, 그리고 교육 빅데이터 사고와 윤리 등이다. 이를 통해 교사들이 교육 데이터를 수집, 처리하고 수업에 활용할 수 있는 능력을 함양하도록 하려는 것이다(徐州市教育局, 2019).
2) 초중등 교과에서의 데이터 문해력 교육
최근 점점 더 많은 사람들이 데이터 분석 능력이 학생들의 문제 분석 및 해결을 위해 중요한 의의를 지닌다는 것을 깨닫기 시작하면서(晏冬凤, 2020), 이를 수학·과학 교과과정에서 함양해야 하는 핵심 소양으로 꼽고 있다. 중국의 ‘전일제 의무교육 수학과정 표준’에서는 “수학 수업에서 학생의 데이터 분석 능력을 키우는 데 중점을 두어야 한다”라고 명시한다. 또한, ‘표준’에서는 수학 수업에서 빅데이터 마인드를 어떻게 결합하여 초중등학생에게 데이터 소양교육을 전개할 것인지 수학 교사는 진지하게 고민해 보아야 한다고 강조한다(李远韶, 2017). 이에 중국의 수학 교사들은 특히 ‘통계와 확률’ 영역의 지도 연구를 통해 학생들의 데이터 분석능력을 향상시키고자 노력을 기울이고 있다.
중국 ‘초등학교 과학교육과정 표준’에서도 “학생들에게 과학적 소양 함양의 중요한 부분으로 과학지식, 과학탐구, 과학태도, 과학기술, 사회와 환경 등 영역을 학습함과 동시에 과학탐구 능력을 향상시켜야 한다”라고 명시한다. 특히 중고등학생의 경우 실제 조작(hnadling)을 함과 동시에 실험 데이터의 수집, 분석, 반추의 과정에 더욱 중점을 두는 등 데이터 분석능력이 중요하다고 강조한다.
3. 특징과 시사점
학교는 학생들이 새로운 환경에서 제대로 성장할 수 있도록 육성하는 중요한 역할을 하는 곳이며, 학교에서의 수업은 새로운 시대의 기능 요구와 일치해야 한다. 전통적인 직업이 인공지능, 기계 학습, 예측 분석과 같은 신기술에 의해 대체되어 가고 있는 시대에 직면하여 학교는 이를 대비하고 적응할 수 있는 역량을 함양할 수 있도록 데이터 문해력 증진과 같은 미래교육에 힘쓸 필요가 있다. 이에 앞에서 살펴본 중국의 교사, 학생 대상의 데이터 문해력 증진 경험과 문제의식으로부터 다음과 같은 시사점을 제시할 수 있다.
첫째, 일상생활 속에서 데이터 의식을 함양시킨다. 데이터는 일종의 정보로 사람들이 어떤 현상을 인식하고 유효한 결정을 내리도록 돕는다. 일상생활 속 어디서나 데이터를 볼 수 있는데, 예를 들어 책이나 인터넷, 또는 TV에서도 다양한 데이터를 접하게 된다. 교사는 이러한 생활 속 데이터를 활용해 학생들이 흥미를 가질만한 예제를 만들어 설명할 수 있다. 데이터 의식은 특히 수학과 과학 등 교과에서 학생들의 데이터 분석 능력을 향상시키기 위한 기초가 된다. 따라서 교사는 수업과정에서 학생들의 데이터 응용 의식을 중점적으로 지도하고, 효율적인 교수학습방식을 통해 학생들이 데이터 분석에 대한 개념적 이해를 갖도록 해야 한다. 이러한 의식 함양을 통해 현실 속에서 데이터가 어떻게 활용되고, 어떤 의의가 있는지 이해하도록 돕는다면, 학생들의 데이터 분석능력은 크게 향상될 수 있을 것이다.
둘째, 데이터 분석 방법을 파악하도록 지도한다. 데이터 분석은 복잡한 사고과정으로 전통적인 주입식 교수학습방식으로는 이를 함양시키기 어렵다. 교사들은 수업 중 학생들에게 부단히 사고하는 과정을 통해 유용한 정보를 획득하고 능동적으로 이를 분석하여 실생활에서 부딪히는 문제를 스스로 해결해보도록 지도해야 한다. 데이터를 이용해 실제 문제를 해결하고 유용한 정보를 얻는 것이 학생들의 데이터 분석능력을 함양시키는 궁극적인 목표이기 때문이다.
셋째, 학생들이 데이터를 수집하는 의식을 함양할 수 있는 상황을 조성해야 한다. 데이터 분석능력은 직접적인 경험과정을 통해 상대적으로 용이하게 증진할 수 있다. 학생들은 먼저 데이터에 친근감을 가져야만 데이터 분석 문제의 유효성을 경험할 수 있으며, 이어서 데이터와 관련된 학습의 이니셔티브(initiative)와 자각성을 불러일으킬 수 있다. 따라서 학생들의 데이터 처리 능력을 신장시키기 위하여 우선 그들이 실험과정에서 의도적으로 데이터를 수집하고 분석하도록 해야 한다. 교사는 이러한 풍부한 현실 상황을 바탕으로 실제 문제 해결에 있어서 데이터가 어떤 역할을 하는지를 학생들이 깨닫도록 도와야 한다.
참고문헌
∙ 王康·王晓慧(2018). 国内数据素养研究热点分析. 上海高校图书情报工作研究, 28, 110(02), 76-80.
∙ 晏冬凤(2020). 核心素养下小学数学数据分析能力探究. 读与写, 6, 190.
∙ 李远韶(2017). 大数据时代如何培养小学生的数据素养. 新课程研究旬刊, 5, 6-7.
∙ 张静波(2013). 大数据时代的数据素养教育. 科学:上海, 65(4), 29-32.
∙ 徐州市教育局(2019). 徐州市举办中小学教师数据素养专题培训. 江苏科技报E教中国,5.
∙ 百度(2016. 7. 22). 数据素养. https://baike.baidu.com/item/数据素养/922411?fr=aladdin에서 2020. 3. 24 인출.
∙ 智能观(2020. 3. 19). 数据专家呼吁:将“数据素养”添加到主流课程. https://baijiahao.baidu.com/s?id=1628419208569844240&wfr=spider&for=pc에서 2020. 3. 25 인출.
∙ 중앙일보(2019. 7. 8). “이동진 어려운말, 잘난체” 기생충 평 논란…심각한 韓문해력. https://news.joins.com/article/23518356에서 2020. 3. 29 인출.
∙ 学校云(2019). 中小学教师数据素养. https://www.icourse163.org/course/preview/XZNU-1205950802?tid=1206243203에서 2020. 3. 31 인출.
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