안녕하세요~ 팝콘쌤입니다.😊 제가 올해부터는 영재 과고에 근무하게 되면서 학생들과 했던 EDA(Exploratory Data Analysis, 탐색적 데이터 분석) 프로젝트 수업을 선생님들과 공유하려고 합니다. 수업을 준비하면서 기대했던 목적과 수업 진행 과정, 수업 후 느꼈던 점들을 공유해 보면서 다양한 프로젝트 수업을 고민하시는 선생님들에게 도움이 되었으면 합니다. 그럼 저의 수업 사례를 살펴보러 가 보실까요~~ 😅
프로젝트 수업 개요학교 : OO과학고등학교
대상 : 데이터과학을 신청한 2학년 학생
평가기준
| 평가요소 | 최상 | 상 | 중 | 하 |
|---|---|---|---|---|
| ① 산출물의 완성한 정도는 어떠한가? | 5 | 4 | 3 | 2 |
| ② 산출물은 주어진 조건대로 완성하였는가? | 5 | 4 | 3 | 2 |
| ③ 산출물을 기한 내에 제출하였는가? | 5 | 4 | 3 | 2 |
| ④ 맡은 역할을 수행한 정도는 어떠한가? | 5 | 4 | 3 | 2 |
총점 : 20(만점) ~ 8(기본 점수) (단, 프로그램 등 표절 행위 발생 시, 미제출 시 0점 처리
프로젝트 수업의 목적
학생들이 실생활과 관련된 주제를 스스로 탐색하여 문제를 설정하여, 설정된 비구조화된 문제를 추상화하고 구체화하는 과정을 통해 문제를 분석하는 능력을 기를수 있도록 합니다. 이 과정에서 데이터과학 시간에 학습한 Pandas, Numpy 라이브러리를 활용하여 데이터를 수집·처리·분석하고, 다양한 시각화 라이브러리를 이용해 분석 결과를 시각적으로 표현하도록 하였습니다. 분석 결과를 바탕으로 도출한 결론과 인사이트를 다른 학생들에게 발표 하도록 진행하였습니다. 이를 통해 학생들이 실생활 문제 해결 능력, 데이터 분석 역량, 시각화 능력, 의사소통 능력을 종합적으로 키울 수 있도록 지도 하였습니다.
프로젝트 산출물 내용요소| EDA* 명칭 | 내용 |
|---|---|
| 문제정의 | EDA 주제 정하기 |
| 데이터 수집 | 수집한 데이터의 종류 및 속성 분석, 수집한 데이터의 출처 작성 |
| 프로젝트 계획 제출 | EDA 전처리, 필요한 데이터가 문제해결에 필요한지 확인 |
| 데이터 분석 | 데이터간 관계 설정 및 데이터 분석 |
| 프로젝트 결과 제출 | 문제정의와 관련된 결론 작성, 데이터 시각화 표현 포함, EDA 파일과 발표 PPT 파일 함께 제출 |
EDA는 Exploratory Data Analysis의 약자로, 우리말로는 탐색적 데이터 분석이라고 합니다. 이는 데이터를 본격적으로 분석하거나 모델링하기 전에 데이터를 다양한 관점에서 탐색하고 이해하는 과정을 의미합니다.
수업 진행 방식
학생들은 프로젝트 산출물의 주요 내용 요소에 따라 코랩을 활용해 과제를 수행합니다.
예를 들어, 프로젝트 중간과제는 다음과 같은 단계로 나뉘어 진행됩니다.