고등학교 데이터 과학 · 데이터 모델링과 평가 · 2022 개정 교육과정
[12데과03-03] 성취기준 해설과 수업·평가 예시
성취기준 원문
[12데과03-03] 데이터의 속성에 대한 유사성을 측정하고 분석하여 군집을 형성하고, 군집 분석 결과의 의미를 해석한다.
성취기준 해설
데이터의 속성을 바탕으로 유사도가 높은 데이터끼리 묶어 다수의 군집으로 나누고 군집 내 유사성과 군집 간 상이성을 설명할 수 있어야 한다.
쉽게 풀어 보면
속성값 사이의 거리로 데이터끼리 얼마나 비슷한지 측정하고, 유사한 데이터끼리 묶어 군집을 만든 뒤 각 군집이 무엇을 뜻하는지 해석하는 성취기준이에요. 군집 안은 서로 가깝고 군집 사이는 멀어야 한다는 원리를 직접 계산과 그래프로 확인하게 해요.
학습지 문항 예시 예시
유사도로 군집 만들기
- 점 P(1, 1)와 점 Q(4, 5) 사이의 유클리드 거리를 구하세요.
- 네 점 A(1, 1), B(2, 1), C(8, 9), D(9, 8)를 두 군집으로 나누고, 각 군집의 중심 좌표를 구하세요.
- 학생들의 '한 달 용돈(원)'과 '하루 운동 시간(분)'으로 군집을 만들 때 두 속성의 범위를 맞추어야 하는 이유를 쓰세요.
- 군집 분석 결과 세 군집이 나왔을 때 각 군집에 이름을 붙이려면 무엇을 살펴봐야 하는지 쓰세요.
수업 흐름 예시 예시
- 도입: 반 친구들의 좋아하는 운동과 음악 취향 카드를 비슷한 것끼리 손으로 묶어 보고 묶은 기준을 말해 봐요.
- 전개 1: 유클리드 거리로 유사도를 계산하는 방법과 k-평균 군집의 과정(중심 정하기, 가까운 중심에 배정하기, 중심 다시 계산하기)을 좌표 예제로 익혀요.
- 전개 2: 학생 생활 데이터(수면 시간, 운동 시간, 스마트폰 사용 시간)를 정규화한 뒤 k값을 바꾸어 군집을 만들고 결과를 산점도로 그려요.
- 정리: 군집별 속성 평균을 비교해 군집에 이름을 붙이고, 군집 내 유사성과 군집 간 차이를 근거로 설명해요.
서술형 평가 문항과 채점 기준 예시
학생들의 하루 수면 시간과 스마트폰 사용 시간 데이터를 군집 분석하여 세 개의 군집을 얻었다. 유사도를 측정한 방법과 군집이 만들어지는 과정을 설명하고, 각 군집의 특징을 해석해 이름을 붙인 뒤 군집 내 유사성과 군집 간 상이성을 근거로 결과의 타당성을 서술하시오.
| 수준 | 채점 기준 |
|---|---|
| 상 | 거리 기반 유사도 측정과 군집 형성 과정을 정확히 설명하고, 군집별 속성 특징으로 의미 있는 이름을 붙이며, 군집 내 거리와 군집 간 거리를 근거로 타당성을 판단함 |
| 중 | 군집 형성 과정과 군집 해석은 제시했으나 유사성·상이성 근거가 모호함 |
| 하 | 군집을 그림으로만 나누고 유사도 측정 방법이나 군집의 의미를 설명하지 못함 |
세특 기재 예시 예시
군집 분석 실습에서 좌표 위 네 점의 유클리드 거리를 직접 계산하여 가까운 점끼리 묶고 군집 중심을 구하는 과정을 단계별로 설명함. 용돈과 운동 시간처럼 범위가 크게 다른 속성 때문에 군집이 한 속성에 치우치는 문제를 발견하고 정규화 후 다시 분석함. 수면 시간과 스마트폰 사용 시간의 군집별 평균을 비교해 특징이 드러나는 이름을 붙이고 군집 내 유사성을 근거로 해석함.
이 예시는 207자, 나이스 기준 507Byte예요. 과목별 세특은 1,500Byte(500자)까지 써요. 내 문장은 나이스 글자수·바이트 계산기로 세어 볼 수 있어요.
세특에는 학생이 실제로 한 활동과 교사가 관찰한 내용만 써요. 대회명·기관명처럼 쓰면 안 되는 내용은 생기부 기재 금지 사전에서 확인할 수 있어요.
학생들이 자주 헷갈리는 점
군집 분석을 정답 그룹이 정해진 분류와 같다고 생각하는 학생이 많아요. 군집 분석은 정답 없이 비슷한 것끼리 묶는 방법이라 k값이나 속성 선택에 따라 결과가 달라지고, 군집의 의미는 분석자가 속성 특징을 보고 해석해야 한다는 점을 짚어 주세요.
이 영역의 적용 시 고려 사항 (고시 원문)
- 데이터 모델링 과정에서 다양한 데이터 분석 방법을 비교하여 활용하고, 데이터 해석 과정에서 등장하는 여러 견해를 상호 존중하고 비판적 시각으로 바라봄으로써 합리적으로 문제를 해결할 수 있도록 교수·학습을 구성하도록 한다.
- 데이터 분석을 위한 도구는 학습자의 디지털 역량을 사전에 파악하여 학습자의 인지적인 부담이 적은 방향으로 선정하도록 한다. 학습에 사용하는 기기나 운영 체제에 비교적 독립적인 소프트웨어나 프로그래밍 언어를 활용하여 다양한 학습 환경에서 학습자의 접근성을 보장하도록 한다.
- 최소 성취수준을 보장하기 위하여 교수자가 제시한 데이터 분석 과정을 바탕으로 데이터 모델의 개념을 제시하고, 여러 가지 분석 방법을 구별하여 설명할 수 있는지 평가한다. 또한, 비교적 명확하게 해석 결과가 도출되는 데이터셋을 제공하여 학습자가 최소한의 데이터 분석 과정을 체험하고 의미를 인식할 수 있는 학습 과정을 제공하도록 한다.
같은 영역의 다른 성취기준
왓퀴즈는 이런 AI예요
왓퀴즈는 한국 학교의 수업과 기록 업무에 맞춘 교사용 AI예요. 이 사전과 같은 2022 개정 교육과정 성취기준 데이터로 학습지, 수업 PPT, 평가계획서 초안을 만들고, 2026학년도 학교생활기록부 기재요령 원문을 바탕으로 세특 초안을 쓰고 기재 금지 표현을 검사해요.