[논문 리뷰] Scratch Community Blocks: Supporting Children as Data Scientists

Sayamindu Dasgupta, Benjamin Mako Hill|arXiv (Cornell University)|2017. 02. 01.

Teaching and Learning Programming참고 문헌 36인용 수 26

한 줄 요약

이 논문은 어린이가 자신의 스크래치 온라인 커뮤니티 참여에 대한 데이터를 프로그래밍적으로 접근하고 분석하며 시각화할 수 있도록 해주는 블록 기반 프로그래밍 시스템인 '스크래치 커뮤니티 블록'을 소개한다. 이 시스템은 어린이들이 데이터 과학자로서 스스로 행동함으로써 자기 반성, 개인 분석, 수업 중심 학습을 경험하게 하며, 자신의 경험에 기반한 사용자 생성 데이터 시각화와 분석을 통해 실현된다.

ABSTRACT

In this paper, we present Scratch Community Blocks, a new system that enables children to programmatically access, analyze, and visualize data about their participation in Scratch, an online community for learning computer programming. At its core, our approach involves a shift in who analyzes data: from adult data scientists to young learners themselves. We first introduce the goals and design of the system and then demonstrate it by describing example projects that illustrate its functionality. Next, we show through a series of case studies how the system engages children in not only representing data and answering questions with data but also in self-reflection about their own learning and participation.

연구 동기 및 목표

• 어린이가 스크래치 온라인 커뮤니티에서의 참여에 대한 능동적인 데이터 분석가가 되도록 하여, 데이터 분석을 어른 주도에서 청소년 주도로 전환한다.
• 어린이가 자신의 개인적 관심사와 정체성을 반영하는 맞춤형 데이터 시각화 및 분석 도구를 만들 수 있도록 함으로써 수업 중심 학습을 지원한다.
• 어린이가 자신의 스크래치 활동에 대한 데이터를 탐색하고 표현할 수 있도록 하여 학습과 사회적 참여에 대한 자기 반성을 촉진한다.
• 추상적인 데이터셋이 아닌 개인적으로 관련성이 있고 자발적으로 생성한 데이터에 기반하여 데이터 과학 교육의 영향을 확장한다.
• 블록 기반 프로그래밍이 비공식적이고 청소년 중심의 학습 환경에서 데이터 리터러시와 개인 분석을 지원하는 데 어떻게 적응될 수 있는지 탐구한다.

제안 방법

• 이 시스템은 사용자가 자신의 스크래치 프로젝트, 상호작용, 커뮤니티 활동에 대한 데이터를 쿼리하고 검색할 수 있도록 하는 사용자 정의 프로그래밍 블록 세트를 제공한다.
• 어린이들은 블록 기반의 시각적 프로그래밍 인터페이스를 사용하여 스크래치 커뮤니티 API에서 데이터를 접근하고, 필터링하며, 시각화하는 스크립트를 작성한다.
• 실시간으로 프로젝트 제목이나 사용자 통계를 표시하는 동적 시각 피드백을 통해 반복적인 데이터 탐색을 지원한다.
• 프로젝트들은 스크래치 커뮤니티 내에서 공유되어, 공동의 데이터 도구를 통해 동료 학습과 협업 기반의 반성을 가능하게 한다.
• 디자인은 수업 중심 학습과 '자기 자신을 수치화하는 운동'의 원칙을 통합하여 학습자 주도성과 개인적 의미 부여를 강조한다.
• 사용성과 참여도를 평가하기 위해 어린이 대상 베타 테스트를 실시하였으며, 사례 연구를 통해 청소년들이 시스템을 어떻게 활용하여 개인의 학습과 참여 패턴을 탐색하는지 분석하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 어떻게 어린이들이 온라인 학습 커뮤니티에서의 자신들의 참여에 대한 데이터를 분석할 수 있도록 할 수 있는가?
• RQ2 청소년들은 스크래치에서 자신의 학습과 사회적 상호작용을 반성하기 위해 어떤 방식으로 데이터 분석 도구를 사용하는가?
• RQ3 직접 커뮤니티 데이터에 접근할 수 있게 되었을 때 어린이들이 만드는 데이터 시각화와 분석 프로젝트의 유형은 어떤가?
• RQ4 개인화된 데이터 도구를 만들 수 있게 되는 것이 어린이들의 데이터 과학 참여도와 자기 반성에 어떤 영향을 미치는가?
• RQ5 창의적인 프로그래밍 환경에서 자신의 행동 데이터를 분석하는 데 있어 청소년 학습자들이 겪는 주요 과제는 무엇인가?

주요 결과

• 어린이들은 프로젝트 인기도, 활동 타임라인, 사회적 네트워크 패턴 등의 시각화를 포함하여 다양한 데이터 프로젝트를 만들었으며, 이는 데이터에 대한 의미 있는 참여를 보여준다.
• 이 시스템은 청소년들이 자신의 참여에 대해 개인적인 질문을 던지고 답할 수 있도록 허용하여, 예를 들어 프로젝트를 얼마나 자주 공유했는지 또는 활동이 시간에 따라 어떻게 변화했는지 추적할 수 있도록 했다.
• 사례 연구에서는 어린이들이 데이터 분석을 단순한 표현을 넘어서 자기 반성의 수단으로도 활용하는 것을 확인했으며, 예를 들어 학습 패턴이나 사회적 유대 관계를 식별하는 데 사용했다.
• 사용성 문제에도 불구하고 많은 어린이들이 데이터 기반 프로젝트를 성공적으로 제작하고 공유했으며, 이는 비공식적 학습 환경에서 청소년 주도의 데이터 과학에 큰 잠재력을 지니고 있음을 시사한다.
• 이 시스템은 어린이가 자신의 경험과 관련된 질문에 답하는 도구를 만들면서 데이터 과학을 배우는 방식으로 수업 중심 학습을 지원했다.
• 이 프로젝트는 어린이가 의미 있고 개인적인 맥락에서 자신이 생성한 데이터를 분석함으로써 진정한 데이터 과학 실천을 경험할 수 있음을 입증했다. 단지 이론을 배우는 것을 넘어서 말이다.