earticle

영어

As the importance of data literacy in elementary education is emphasized, there is a lack of systematic assessment tools that consider the cognitive developmental stages of elementary students. This study developed and validated a tool to measure elementary students' data literacy by cognitive depth, applying Webb's DOK (Depth of Knowledge) theory. The research began with an initial 7-factor theoretical model derived from a literature review, followed by an expert Delphi survey, a preliminary survey (N=223), and a main survey (N=221). An exploratory factor analysis revealed that the initial 7-factor model converged into a more parsimonious 4-factor structure for elementary students: ‘Understanding & Collection’, ‘Management & Preprocessing’, ‘Analysis & Representation’, and ‘Data-driven Communication’. This 4-factor, 22-item model demonstrated good model fit in a confirmatory factor analysis (CFI=.958, TLI=.952, RMSEA=.064), high reliability (α=.971), and secured discriminant validity through HTMT analysis. The tool developed in this study is expected to contribute to systematically diagnosing elementary students' data literacy and designing customized education.

한국어

데이터 사회의 도래와 함께 초등교육에서 데이터 리터러시의 중요성이 강조되고 있으나, 초등학생의 인지발달 단계를 고려한 체계적인 측정도구는 부족한 실정이다. 본 연구는 Webb의 DOK(Depth of Knowledge) 이론을 적 용하여 초등학생의 데이터 리터러시를 인지적 깊이의 관점에서 측정하는 도구를 개발하고 타당화하였다. 연구는 문헌연구를 통해 7개의 초기 이론 요인을 설정하고, 전문가 델파이 조사, 예비조사(223명), 본조사(221명)의 절차로 진행되었다. 탐색적 요인분석 결과, 초기 7요인 모델은 초등학생 수준에서 4개의 핵심 요인(이해 및 수집, 관리 및 전처리, 분석 및 표현, 데이터 기반 의사소통)으로 수렴되는 구조를 보였다. 이 4요인 22문항 모델은 확인적 요인 분석 결과 양호한 모형 적합도(CFI=.958, TLI=.952, RMSEA=.064)와 높은 신뢰도(α=.971)를 나타냈으며, HTMT 분석을 통해 판별 타당도 또한 확보하였다. 본 연구에서 개발된 측정도구는 초등학생의 데이터 리터러시를 체계적 으로 진단하고 맞춤형 교육을 설계하는 데 기여할 것으로 기대된다.