[논문 리뷰] Teaching the Foundations of Data Science: An Interdisciplinary Approach

Daniel Adomako Asamoah, Derek Doran외 1명|arXiv (Cornell University)|2015. 12. 14.

Big Data and Business Intelligence참고 문헌 19인용 수 15

한 줄 요약

이 논문은 라이트 스테이트 대학교의 관리정보학과와 컴퓨터공학과의 교수가 공동으로 강의하는 다학제적 데이터 과학 수업을 제시하며, 양 분야의 시각을 통합하여 기초적인 데이터 과학 개념을 교육한다. 이 수업은 다양한 배경을 가진 학생들 간의 다학제적 협업을 성공적으로 촉진하였으며, 학생들은 높은 만족도와 측정 가능한 학습 성과를 보고하였다.

ABSTRACT

The astronomical growth of data has necessitated the need for educating well-qualified data scientists to derive deep insights from large and complex data sets generated by organizations. In this paper, we present our interdisciplinary approach and experiences in teaching a Data Science course, the first of its kind offered at the Wright State University. Two faculty members from the Management Information Systems (MIS) and Computer Science (CS) departments designed and co-taught the course with perspectives from their previous research and teaching experiences. Students in the class had mix backgrounds with mainly MIS and CS majors. Students' learning outcomes and post course survey responses suggested that the course delivered a broad overview of data science as desired, and that students worked synergistically with those of different majors in collaborative lab assignments and in a semester long project. The interdisciplinary pedagogy helped build collaboration and create satisfaction among learners.

연구 동기 및 목표

• 숙련된 데이터 과학자에 대한 수요 증가에 대응하기 위해 기초 데이터 과학 커리큘럼을 개발하기 위해.
• 한 개의 수업에서 관리정보학과와 컴퓨터공학과의 시각을 통합하기 위해.
• 다양한 전공 배경을 가진 학생들의 학습 성과와 협업 효과성을 평가하기 위해.
• 다학제적 교육법이 학생 만족도와 프로젝트 성과에 미치는 영향을 평가하기 위해.

제안 방법

• 수업은 MIS 및 CS 학과의 교수진이 공동으로 강의하여 각자의 연구 및 교육 전문성을 활용하였다.
• MIS 및 CS 전공 학생들이 함께 수강하여 다학제적 협업을 촉진하였다.
• 커리큘럼에는 협업 기반의 랩 과제와 실생활 데이터 과학 워크플로우를 시뮬레이션하는 학기 종료형 팀 프로젝트가 포함되었다.
• 학습 성과는 수업 후 설문조사와 프로젝트 평가를 통해 평가되었다.
• 수업 구조는 실습 중심의 팀 기반 학습을 강조하여 실용적인 데이터 과학 역량을 기르는 데 중점을 두었다.
• 학생들의 피드백은 설문조사를 통해 수집되어 만족도와 인지된 학습 성과를 평가하기 위해 활용되었다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 다양한 학문적 배경을 가진 학생들에게 기초 데이터 과학을 가르치는 데 다학제적 접근이 얼마나 효과적인가?
• RQ2 다른 전공에서 온 학생들이 팀 기반 데이터 과학 프로젝트에서 얼마나 효과적으로 협업하는가?
• RQ3 다른 부서에서 온 학생들이 다학제적 데이터 과학 수업에서 느끼는 학습 성과와 만족도는 어떠한가?
• RQ4 MIS와 CS의 시각을 통합함으로써 학생들이 데이터 과학의 기본 원리를 이해하는 데 어떤 영향을 미치는가?

주요 결과

• 학생들은 데이터 과학 개념에 대해 광범위한 이해를 보였으며, 이는 수업의 교육 목표를 달성했다는 것을 시사한다.
• 협업 기반의 랩 과제와 학기 종료형 프로젝트가 MIS 및 CS 전공 학생들 간의 효과적인 팀워크를 촉진하였다.
• 수업 후 설문 조사 결과, 다학제적 접근에 대해 높은 수준의 학생 만족도가 나타났다.
• 이 수업은 다양한 학문적 배경을 가진 학생들 사이에서 협업 능력을 향상시키고 학습 성과를 향상시키는 데 성공하였다.
• 학생들은 MIS와 CS의 시각 통합이 실생활 데이터 과학 응용을 이해하는 데 있어 가치 있다고 평가하였다.
• 다학제적 교육법은 긍정적인 학습 경험을 제공하고 데이터 과학 주제에 대한 참여도를 향상시켰다.