[논문 리뷰] Teachers' perception of Jupyter and R Shiny as digital tools for open education and science

Jozef Hanč, Peter Štrauch외 2명|arXiv (Cornell University)|2020. 07. 22.

Online Learning and Analytics인용 수 10

한 줄 요약

이 연구는 과학 교육과 오픈 사이언스를 위한 오픈 디지털 도구로 Jupyter와 R Shiny를 사용하는 물리 교사들의 인식을 조사한다. Jupyter는 직관적인 인터페이스를 지녔음에도 불구하고, 현직 교사들은 이를 활용할 준비가 되어 있지 않으며, 지도 품질에 대한 실시간 피드백을 제공하는 R Shiny를 높이 평가한다. 반면, 수업 준비 교사들과 박사 과정 학생들은 Jupyter를 쉽게 수용하며, 상호작용적이고 재현 가능한 학습을 통해 데이터 리터러시 향상과 전문성 발달에 기여하는 데서 그 가치를 인식한다.

ABSTRACT

During the last ten years advances in open-source digital technology, used especially by data science, led to very accessible ways how to obtain, store, process, analyze or share data in almost every human activity. Data science tools bring not only transparency, accessibility, and reproducibility in open science, but also give benefits in open education as learning tools for improving effectiveness of instruction. Together with our pedagogical introduction and review of Jupyter as an interactive multimedia learning tool, we present our three-years long research in the framework of a complex mixed-methods approach which examines physics teachers' perception of Jupyter technology in three groups: Ph.D. candidates in physics education research (PER) ($N = 9$), pre-service physics teachers ($N = 33$) and in-service physics teachers ($N = 40$). Despite the fact that open-source Jupyter notebooks are natural and easy as email or web, the results suggest that in-service teachers are not prepared for Jupyter technology and open analysis, but positively accept open education data presented via another open-source data science tool, R Shiny interactive web application, as an important form of immediate feedback and learning about the quality of their instruction. Simultaneously our instruction results in the frame of the Flipped Learning also indicate that young beginning PER researchers and pre-service physics teachers can master key digital skills to work with Jupyter technology appreciating its big impact on their learning, data and statistical literacy or professional development. All results support the ongoing worldwide effort to implement Jupyter in traditional education as a promising free open-source interactive learning tool to foster learning process, especially for the upcoming young generation.

연구 동기 및 목표

• 물리 교사들이 오픈 교육과 과학 교육을 위한 도구로 Jupyter와 R Shiny를 어떻게 인식하는지 조사하기.
• 현직, 수업 준비, 박사 수준의 물리 교사들이 Jupyter 기술을 얼마나 준비하고 수용할 수 있는지 평가하기.
• Jupyter와 R Shiny가 과학 교육에서 데이터 리터러시, 지도 피드백, 전문성 발달을 지원하는 데 얼마나 효과적인지 평가하기.
• 뒤집힌 학습과 디지털 리터러시가 교사 교육에서 데이터 과학 도구의 도입을 촉진하는 데 어떻게 기여하는지 탐색하기.

제안 방법

• 3년간의 종단적 연구로, 세 그룹(물리 교육 연구 박사 과정 학생 9명, 수업 준비 물리 교사 33명, 현직 물리 교사 40명)에 대한 혼합 방법 연구.
• 자료 수집은 사용자 경험 설문지(UEQ), 정성적 인터뷰, 뒤집힌 학습 개입 기간 동안의 관찰 평가를 포함한다.
• Jupyter 노트북은 파이썬과 R 커널을 사용해 상호작용적이고 재현 가능한 수업과 데이터 분석에 활용되었다.
• 교내에서 개발한 R Shiny 웹 애플리케이션을 통해 오픈 교육 자료를 활용해 지도 품질에 대한 실시간 상호작용형 피드백을 제공하였다.
• 통계 분석에는 클러스터 분석과 다변량 기법을 사용해 학습 성과와 기술 수용 패턴을 평가하였다.
• 연구는 Jupyter를 교사 교육에 통합하기 위해 뒤집힌 학습 모델을 활용하였으며, 지도 지원을 받는 자율 학습을 강조하였다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 현직 물리 교사들은 Jupyter 노트북을 지도에 활용할 때의 사용성과 관련성에 대해 어떻게 인식하는가?
• RQ2 수업 준비 물리 교사들과 물리 교육 연구 박사 과정 학생들은 Jupyter를 얼마나 수용하고, 데이터 리터러시 및 전문성 발달에 어떤 이점을 얻는가?
• RQ3 R Shiny 기반 상호작용 웹 애플리케이션은 지도 품질에 대한 즉각적인 피드백을 제공하는 데 얼마나 효과적인가?
• RQ4 Jupyter와 R Shiny와 같은 오픈소스 데이터 과학 도구를 교사 교육 프로그램에 통합하는 데 있어 주요 장애 요인과 촉진 요인은 무엇인가?

주요 결과

• 현직 물리 교사들은 Jupyter의 직관적인 인터페이스를 인정하지만, 지도에 활용하기 위한 준비가 되어 있지 않으며, 다른 도구에 비해 접근성이 떨어진다고 느낀다.
• 수업 준비 교사들과 물리 교육 연구 박사 과정 학생들은 Jupyter를 성공적으로 습득하였으며, 데이터 및 통계 리터러시 향상에 기여하는 데서 그 역할에 대해 매우 높이 평가한다.
• 현직 교사들은 R Shiny 웹 애플리케이션을 통해 지도 품질에 대한 실시간 상호작용형 피드백을 긍정적으로 수용하였으며, 특히 즉각적인 데이터 시각화 기능을 높이 평가한다.
• 연구에서는 정서적 요인과 사용 용이성의 인식이 R Shiny 수용에 큰 영향을 미치며, 특히 젊은 교사들에게서 두드러진다.
• Jupyter의 재현 가능성, 투명성, 유연성 등의 강점은 고급 데이터 분석과 학습에 있어 유용하다고 인식되었지만, 초도 수용을 위해서는 특별한 지원이 필요하다.
• 결과적으로 Jupyter에 대한 단발성 교육만으로는 부족하며, 지속적인 지원과 디지털 리터러시 통합이 필수적임을 시사한다. 특히 저성취 및 여성 교사들에게서 이는 더욱 중요하다.