- P-ISSN1013-0799
- E-ISSN2586-2073
- KCI
데이터사이언스 관련 교과목의 강의 계획서 분석: ALA의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램을 중심으로
An Examination of the Course Syllabi related to Data Science at the ALA-accredited Library and Information Science Programs
- hyoungjoo.park@cnu.ac.kr
초록
본 연구는 미국도서관협회(American Library Association, ALA)의 인가를 받은 문헌정보학 프로그램에서 제공하는 데이터사이언스와 관련된 수업의 내용을 조사했다. 연구의 목적은 강의 계획서의 내용 분석을 통해 해당 수업에서 다뤄지는 교과목 명, 교과 설명, 학습 목표, 주차 별 주제를 살펴보는 것이다. 문헌정보학 프로그램에서의 데이터사이언스와 관련된 필수 과목 및 선택 과목은, 데이터사이언스 개론, 데이터 마이닝, 데이터베이스, 데이터 분석, 데이터 시각화, 데이터 큐레이션 및 관리, 머신 러닝, 메타데이터, 컴퓨터 프로그래밍 등 데이터사이언스 전 분야에 걸쳐 다양하게 교과목이 개설되어 있었다. 본 연구의 결과는 문헌정보학 프로그램에서 데이터사이언스 교과 과정을 개설 및 개정할 때 논의의 시작점이 될 수 있는 기초 자료가 되어 운영 역량을 강화하는데 활용되기를 기대한다.
- keywords
- 데이터사이언스, 데이터사이언스 관련 교과, 문헌정보학 교과, 교과목 개발, data science, data science curriculum, LIS curriculum, course development
Abstract
This preliminary study examined the status of data science-related course syllabi in the American Library Association (ALA) accredited Library and Information Science (LIS) programs. The purpose of this study was to explore LIS course syllabi related to data science, such as course title, course description, learning outcomes, and weekly topics. LIS programs offer various topics in data science such as the introduction to data science, data mining, database, data analysis, data visualization, data curation and management, machine learning, metadata, and computer programming. This study contributes to helping instructors develop or revise course materials to improve course competencies related to data science in the ALA-accredited LIS programs.
- keywords
- 데이터사이언스, 데이터사이언스 관련 교과, 문헌정보학 교과, 교과목 개발, data science, data science curriculum, LIS curriculum, course development
- 투고일Submission Date
- 2022-02-14
- 수정일Revised Date
- 2022-03-04
- 게재확정일Accepted Date
- 2022-03-17
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