모두가 그렇지는 않겠지만, 달력에 쓰여진 2022년이라는 숫자가 무색할 만큼
학생들에게 이루어지는 교육방식은 90년대에 머무는 경우가 적지 않다.
과학의 원소기호, 지역화 교육, 파닉스, 사칙연산도 뭐, 중요하지 않다는 것은 아니다.
물론 필요하고, 기초교육으로서 중요한 의미를 지닌다.
그런데 조금만 다르게 생각해보면, 이런 작은 데이터 하나하나를 공부하고 외우는 것보다
데이터를 검색하여, 나에게 필요한 정보를 수집해서 재가공할 줄 안다면
한 권의 책에서 한 단락을 암기하고 있는 것보다
도서관에 들어가 내가 꼭 필요한 부분을 검색하여 발췌할 수 있는
더 포괄적이고 거시적인 능력을 가지게 될 것이다.
이런 의미에서 나는 이전의 교육 방식을 답습하는 것은 꽤 지루하고 비효율적인 방법이라고 생각하는 사람이다.
그렇다면 데이터 교육은 무엇일까?
학년과 수준에 따라서 단계별 데이터 교육을 할 수 있다.
1단계 : 데이터 중요성 인식
수많은 데이터 속에서 어떤 데이터가 유의미하고 나에게 필요한 것인지 중요성을 발견하는 연습을 하는 것이다.
마치 운동장의 수많은 모래알에서 내가 찾고자 하는 조약돌을 발견하는 것 같은!
2단계 : 데이터 시각화, 분석
나에게 주어진 데이터를 시각적으로 나타낸다. 그래프로 나타내거나 표로 정리하는 것을 의미한다.
그리고 시각화된 데이터를 보고 이 데이터가 어떤 의미를 갖는지 분석해본다.
경향을 유출해보는 것이다.
3단계 : 데이터로 문제해결
1단계와 2단계를 통해 문제해결을 하는 단계이다.
가장 먼저 내가 해결해야 하는 문제가 무엇인지 확인한다.
문제를 해결하기 위한 데이터를 준비한다.
정제되어 있지 않은 수많은 데이터(Row data) 중에 나에게 유의미한 데이터를 선별하여 재가공한 후,
표나 그래프로 시각화를 하고 분석한다.
최종적으로 이 자료를 근거로 문제 해결을 위한 안을 도출하는 것이 이 단계의 핵심이다.