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영어

This study explored the errors and context occurred during high school students' data analysis processes. For the study, 222 data inquiry reports produced by 74 students from ‘A’ High School were collected and explored the detailed error types in the data analysis processes such as data collection and preprocessing, data representation, and data interpretation. The results of study found that in the data interpretation process, students had a somewhat insufficient understanding of seasonal variations and periodic patterns about weather elements. And, various types of errors were identified in the data representation process, such as basic unit in graphs, legend settings, trend lines. The causes of these errors are the feature of authoring tools, misconceptions related to weather elements, and cognitive biases, etc. Based on the study's results, educational implications for big data education, a significant topic in future science education, were derived. And related follow-up studies were suggested.

한국어

본 연구에서는 고등학생들의 기상 데이터 분석 과정에서 나타나는 오류와 오류의 발생적 맥락에 대해 탐색하였다. 연구를 위해 A 고등학교 74명의 학생들이 제작한 222개의 기상 데이터 탐구 활동 내용을 수집하 고, 데이터 수집 및 해석, 데이터 표현, 데이터 해석 과정에서 나타난 세부 오류 유형을 탐색하였다. 연구의 결과로 데이터 해석 과정에서는 학생들이 기상요소의 계절적 변동과 주기적 패턴에 대한 이해가 다소 미흡 하다는 것을 확인하였다. 또한, 데이터 표현 과정에서 는 그래프의 단위 표현, 범례 설정, 추세선 활용 등에 서 다양한 유형의 오류가 있음을 확인하였다. 오류가 발생하는 원인으로는 저작 도구의 특징, 오개념과 인 지적 편향 등이 있었다. 연구 결과를 바탕으로 미래 사 회 과학 교육의 중요한 화두인 빅데이터 활용 교육에 대한 교육적 시사점을 도출하였다. 그리고 이와 관련 한 후속 연구를 제언하였다.