데이터로 세상을 읽는『데이터 과학 에듀케이터』

AI 시대의 필수 생존 언어, 데이터 과학 에듀케이터

30시간 완성 문제해결형 학습 경험 설계자 성장 프로젝트

요즘 교육 트렌드는 눈에 보이게 바뀌고 있어요.
학생이든 성인이든 “AI와 함께 문제를 해결하는 능력”이 점점 기본이 되고,
프리랜서 강사도 지식을 전달하는 사람이 아니라 문제 해결 경험을 이끌어주는 사람이 요구되고 있죠.

그런 와중에 강사들이 공통적으로 말하는 어려움은 비슷해요.

• 문법 설명에서 끝나버리는 일방적이고 휘발되는 수업
• 프로젝트 수업 운영 과정에서 발생하는 예상치 못한 문제들
• 학습자의 창의적 사고를 촉진하는 좋은 질문법에 대한 막연함
• 팀 프로젝트 갈등을 관리하는 방법에 대한 어려움
• 점수가 아닌 성장 과정을 보여주는 평가 방법에 대한 갈증

이 과정은 이런 현실적인 문제를 8주간 직접 경험하면서 해결하도록 설계되어, 
학습자의 문제해결 역량과 성장을 이끌어내는 AI 시대 맞춤형 디지털 PBL 에듀케이터로 성장할 수 있도록 돕습니다.

이런 강사님께 특히 추천합니다

• 복잡한 코딩 없이 , 구글 스프레드시트로 실생활 기반의 데이터 분석 수업을 진행하려는 강사
• AI시대의 필수 생존 키트인 데이터 리터러시와 데이터 사고 장착을 목표로 하는 교육자
• 5D PBL기반으로 학습 경험을 설계하고, 학생들을 '데이터 탐험가'로 이끌고자 하는 코치
• 6대 핵심 역량 에 기반한 '과정 중심 평가'를 마스터하고 싶은 교육 전문가

⭐ 핵심 차별점 1

'데이터 리터러시(Data Literacy)'는 AI 시대의 필수 생존 키트

AI가 쏟아내는 수많은 정보 속에서 무엇이 진짜인지 가려내고, 
데이터를 근거로 논리적으로 소통하는 능력, 그 근간이 바로 데이터 리터러시입니다. 
"내 주변의 문제를 데이터로 정의하고, 분석하고, 시각화하여 설득하는
" 데이터 사고력(Data Thinking)을 장착합니다. 
이는 비전공 성인, 직무 전환자, 그리고 교육자 모두에게 강력한 무기가 될 것입니다.

⭐ 핵심 차별점 2

 5D PBL 기반의 '생활 밀착형 데이터 탐정' 프로젝트

최적화한 5D PBL(Discover-Define-Design-Develop-Deliver)을 기반으로 학습합니다.

• PBL + 플립러닝 운영 방식:
  플립러닝: 기본 개념은 사전 학습, 수업 시간은 질문·토론·프로젝트 코칭 중심
  5D 프레임워크: Discover(발견) > Define(정의) > Design(설계) > Develop(개발) > Deliver(전달)

5D 프레임워크에 따른 체계적인 프로젝트 관리 프로세스를 경험합니다. 
이는 학교, 기업, 창업 어디서든 통용되는 강력한 실무 역량이 됩니다.

 ✅ 운영 도구 : 맘잡고 & 구글 스프레드 시트
 ✅ 학습 구성 : 이러닝(7h) + 자율학습(5h) + 라이브학습(18h) = 총 30시간
 ✅ 라이브 세션 : 26년 1/13~3/3 매주 화요일 19:00~21:00 
      (라이브 코칭 시간은 변경될 수 있습니다. 자세한 문의는 메일 또는 유선 문의 바랍니다.)
  바로 현장에 적용할 수 있는 실용적 도구를 제공합니다.

⭐ 핵심 차별점 3

AI 시대의 진짜 실력, '과정 중심 평가' 스킬

결과보다 논리를 보는 '과정 중심 평가' 노하우 전수 데이터 분석에 정답은 없습니다. 
하지만 '좋은 논리'는 존재합니다.
이 과정은 "평균 값이 얼마냐"를 채점하지 않고, "왜 그 데이터를 선택했는가?"라는 과정을 평가합니다. 
여러분은 8주간의 여정을 안내할 '데이터 탐정 가이드(루브릭)'를 받게 됩니다.

• 제공: 6대 역량 과정평가 루브릭

이 도구 하나로 초중고·성인·기업교육 어디에서든 학습자의 성장경로를 눈에 보이게 정리할 수 있습니다.
프리랜서 강사에게는 자신의 교육 품질을 설명할 수 있는 가장 강력한 무기가 됩니다.

💡 '데이터 에듀케이터' 8주 커리큘럼

[ 1주차 ] 기반 다지기: '데이터 탐정단' 입단과 관점의 전환

"통계는 지루하다"는 편견을 깨는 주간입니다. 
우리는 '데이터 탐정단' 입단 신청서를 쓰며, 데이터가 기술이 아닌 '세상을 보는 관점'임을 선포합니다. 
코치가 어떻게 학생들의 막연한 호기심을 '분석 가능한 주제'로(Source 1) 연결해주는지, 
그 동기부여의 기술을 직접 경험합니다.

[ 2주차 ] 문제 정의: 숫자에 속지 않는 '진짜 질문' 던지기

무작정 데이터를 모으기 전에, '가설'을 세우는 법을 배웁니다.
 "평균의 함정" 등 데이터의 거짓말을 간파하고, 
코치가 "이 데이터로 무엇을 증명하고 싶나요?"라는 질문을 통해
어떻게 학생들의 사고를 좁혀주는지(Define) 배웁니다. 
[데이터 정의서]를 작성하며 분석의 방향을 날카롭게 잡는 법을 익힙니다.

[ 3주차 ] 분석 설계: 화려한 차트보다 탄탄한 '스토리'

데이터 분석의 실패는 '도구'가 아니라 '설계' 부족에서 옵니다. 
도구를 만지기 전, [분석 스토리보드]를 통해 어떤 차트로 어떤 이야기를 전달할지 기획합니다. 
'Garbage In, Garbage Out(쓰레기가 들어가면 쓰레기가 나온다)'을 배우며, 
데이터 전처리 계획을 세우는 논리적 사고 과정을 코칭받습니다.

[ 4주차 ] 도구 활용: 구글 시트로 끝내는 '데이터 요리' (자격증 대비)
이제 도구(구글 시트)를 만납니다. 어려운 함수? 필요 없습니다. 
자격시험과 실무에 꼭 필요한 5대 핵심 함수(SUM, IF, COUNT 등)와 
피벗 테이블만으로 데이터를 자유자재로 요리하는 법을 배웁니다. 
"코딩 없이도 데이터 분석이 이렇게 쉽다니!"라는 효능감을 
학생들에게 어떻게 심어줄지 그 교수법을 체득합니다.

[ 5주차 ] 시각화와 해석: '그리기'를 넘어 '읽어내기'

예쁜 그래프를 그리는 것이 목표가 아닙니다. 
그래프 속에 숨겨진 '인사이트'를 읽어내는 것이 핵심입니다. 
"이 차트에서 가장 중요한 사실 3가지는 무엇인가요?" 코치의 질문을 통해 
팩트(Fact)와 의견(Opinion)을 구분하는 법을 배우고, 
데이터 윤리(왜곡 금지)를 갖춘 정직한 분석가로 성장합니다.

[ 6주차 ] 스토리텔링: 데이터로 제안하는 '해결책'

분석가는 숫자로 말하지 않습니다. 
상대방의 언어로 번역해주는 '스토리텔러'여야 합니다. 
[인사이트-근거-제안]의 3단 공식을 통해, 단순히 현상을 나열하는 리포트가 아니라 
행동(Action)을 이끌어내는 설득력 있는 보고서를 완성합니다.

[ 7주차 ] 발표와 피드백: 심사가 아닌 '성장'을 코칭하다.

드디어 결과물을 공유합니다. 
여러분은 심사위원이 아닌 '촉진자'로서, 루브릭(Source 2)에 근거하여 학생들을 평가합니다. 
"분석 기술이 뛰어납니다"가 아니라, "논리적 흐름이 매우 설득력 있습니다"와 같이 
과정과 성장을 짚어주는 구체적인 피드백 기술을 마스터합니다.

[ 8주차 ] 회고와 전이: 경험을 자격과 역량으로 완성하다

프로젝트는 끝났지만, 배움은 이어집니다. 
KPT 회고를 통해 '데이터 탐정'으로서 겪은 시행착오를 자산으로 만듭니다. 
마지막으로 자격시험 대비 핵심 포인트(함수, 해석, 작성법)를 최종 점검하며, 
'데이터 교육 전문가'로서 현장에 나갈 준비를 마칩니다.