이큐레이션(E-curation) 역사 수업 - 『유년필독』을 중심으로 -

최원재

추천

검색

자료유형: 학술저널

저자정보: 최원재 (동국대학교 문화학술원)

저널정보: 동국역사문화연구소(구 동국사학회) 동국사학 동국사학 제72호

발행연도: 2021.12

수록면: 157 - 198 (42page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

초록· 키워드

오류제보하기

AI가 산업의 중심에 서는 새로운 세상을 준비하는 새로운 교육 방법으로 본연구자는 이큐레이션이라는 수업 모델을 제안한다. 이큐레이션은 데이터 리터러시, 디지털 리터러시, 도메인 지식이 한데 어우러져 작동하는 디지털 데이터 내러티브로 educational curation의 합성어이자 electronic curation의 합성어이다. 이큐레이션의 장점은 개인적으로는 AI 역량의 기본이 되는 데이터 리터러시와 디지털 리터러시를 최대한 활용하여 마치 큐레이션을 하듯이 쉽게 학습자가 미개척분야에서 도메인 지식을 축적해가면서 동시에 학습 몰입도 및 학업 성취도를 최대한 끌어내 미래 역량을 준비할 수 있다는 점이다. 그리고 집단적으로는 이큐레이션의 결과물이 모두에게 공유되어 데이터 순환의 장을 만들게 된다는 점도 간과할수 없다. 게다가 온라인 수업에 적합하다. 온라인에서 이큐레이션의 결과로 게시된 네트워크 그래프를 보고 다른 연구자가 수정을 요청할 수도 있고 데이터를 추가할 수도 있다. 이큐레이션은 개인 학습자 중심의 교육 방법을 넘어 커뮤니티 중심의 데이터 지향성을 갖기 때문이다. 이번 연구는 『유년필독』이라는 사료를 연구 소재로 삼아 시뮬레이션 수업을 만들면서 역사학과 교육학의 입장에서 디지털 데이터 내러티브인 이큐레이션이수업에서 활용되는 모습을 보여주고 그 역할과 효과를 탐색해보는 것에 목적을 두었다. 가상의 수업 학습자 A, B, C가 『유년필독』 관련 도메인 지식을 쌓아가며 이를 이큐레이션으로 네트워크 그래프를 만들고 합쳐 분석하고 디지털로 전환한 디지털 북 『유년필독』을 연동한 결과 이들은 『유년필독』의 저자가 현채 외에 안중식, 이도영까지 모두 3인이었을 것일지도 모른다는 가설에 대해 디지털 데이터 내러티브하는 가운데 이 3인의 근대성 경험이 『유년필독』에 반영되었고, 이것이 현채의 근대 계몽적 글로뿐만 아니라 안중식, 이도영의 근대적인 사실적 삽화로도 표현되었다고 결론내렸다. 시뮬레이션 수업 결과 학생들은 데이터를 탐색하면서 즉각적으로 궁금한 점에 대해서 도메인 지식을 쌓았고 특히 데이터와 데이터가 연결되는 새로운 접점에서는 그 즉시 새로운 도메인 지식을 쌓을 것으로 예상되었다. 그리고 서로의 결과를 공유하며 데이터의 선순환을 이룰 것으로 기대되었다. 시뮬레이션 수업에서 도출된 학생들의 의견은 어디까지나 잠정적인 것이며 교사에 의해 평가되고 보완되어야 이큐레이션은 종결된다. 그리고 교사에게도 역시 전문적인 도메인 지식, 디지털 데이터 리터러시 활용 능력과 관련해서 동료 교사들이나 상위 기관 교원들과의 협업이 중요해졌다. 이번 연구가 이큐레이션의 가이드북으로 활용되기를 바란다.

In preparing for the society where AI serves as an industrially fundamental factor I suggest E-curation. It is a new means of educational approach which operates as digital data narrative consisting of data literacy, digital literacy, and domain knowledge standing for educational curation and electronic curation. E-curation allows individual students(/researchers) to be ready for the capacity necessary in the future, make use of basic AI skills such as data literacy and digital literacy, and fully get academic involvement and achievements in their study, simultaneously accumulating domain knowledge. Besides, it invites every one to where the results of E-curation are shared and a data- circulation community is built. What is more, E-curation suits online class. Some researchers can require for correction and add more data when studying network graphs as a result of E-curation published on the websites as E-curation is community-oriented not individual student-driven. The purpose of this paper is to show how E-curation can be used in history class from the historical and educational perspective, and I composed a simulation class in which three students research into ‘Yunyeonpildok’ published in 1907 with one teacher in order to prove how effectively E-curation can develop students’ digital data narrative. Three virtual students study domain knowledge about ‘Yunyeonpildok’ and make network graphs by way of E-curation. They analyze the data which the book contains by creating network graphs. They connect the finds to the digital ‘Yunyeonpildok’ they created themselves and make a hypothesis that ‘Yunyeonpildok’ could be written by not only Che Hyeon as already known but also Jungshik Ahn and Doyoung Lee. According to their hypothesis, their experiences on modernity could be reflected on ‘Yunyeonpildok’ and Che Heyon’s modernity-enlightening writings and illustrations whose realistic modernity derived from Jungshik Ahn and Doyoung Lee influenced ‘Yunyeonpildok’, which, however, is nothing but one of the possible conclusions and should be verified by teachers or experts. In E-curation teachers also cooperate with other colleagues and college professors with regards to domain knowledge and digital data literacy.

#디지털 데이터 내러티브 #이큐레이션 #역사 수업 #AI #디지털 데이터 리터러시 #Digital Data Narrative #E-Curation #History Class #AI #Digital Data Literacy

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

최원재

소속기관 동국대학교 문화학술원

주요연구분야 인문학 > 역사학

논문수 2 이용수 51

최근 본 자료

전체보기

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)