# data[].attributes.headline
디지털 문해력 검사도구 

# data[].attributes.subject
디지털 문해력 검사도구 

# data[].attributes.body
Google Forms 사본 만들기

# data[].attributes.headline
생성형 AI로 검사 데이터를 분석해보세요

# data[].attributes.subject
생성형 AI로 검사 데이터를 분석해보세요

# data[].attributes.body
1. 📊 기초 통계 및 전체 요약

우리 학교 학생 전체의 디지털 문해력 점수 평균을 구하고 최고점, 최저점이 누구인지 탐색해줘.

n개 학년(반)의 영역별 평균을 산출해줘.

2. 🧪 집단 간 비교 (t검정/일원분산분석)

4개 학년 간 디지털 문해력 총점의 차이를 ANOVA로 분석해줘.

반별로 영역별 평균 점수를 비교해봐. 유의한 차이가 있니?

남학생과 여학생의 디지털 시민 역량 차이를 t검정으로 알려줘.

3. 🔄 상관관계 분석

국어 시험 점수와 디지털 문해력 총점의 상관 관계를 분석해줘.

테크놀로지 활용 역량과 디지털 메이커 역량의 상관 관계는 통계적으로 유의해?

# data[].attributes.headline
디지털 책임규약 선서문 (한글 파일)

# data[].attributes.subject
디지털 책임규약 선서문 (한글 파일)

# data[].attributes.attachment_link.title
디지털 책임규약 선서문

# data[].attributes.headline
초등학교 생성형 AI 교육 우수 사례

# data[].attributes.subject
초등학교 생성형 AI 교육 우수 사례

# data[].attributes.body
본문자료 : 한국교육학술정보원 생성형 AI를 활용한 교수학습 운영 가이드

1. 서울시교육청 <생성형 AI 교육자료: ChatGPT 사례 중심으로>
https://bit.ly/3PAtXpi

2. 경상북도교육청 <생성형 AI 활용 길라잡이>
https://bit.ly/3PU7dBK

3. 인천광역시교육청 <ChatGPT 이해와 교수학습가이드>
https://www.youtube.com/watch?v=ixHx3azk-pI

4.

# data[].attributes.attachment_link.title
[GM 2024-05] 생성형 AI를 활용한 교수학습 운영 가이드_f (1)

# data[].attributes.headline
디지털 교육 격차 관련 정책, 통계

# data[].attributes.subject
디지털 교육 격차 관련 정책, 통계

# data[].attributes.body
4. 📈 시각화 요청

학년별 전체 평균 점수를 막대그래프로 시각화해줘.

5개 영역 점수를 반별로 비교하는 누적막대그래프를 만들어줘.

데이터 활용 역량에서 상·중·하위 학생 비율을 원그래프로 나타내줘.

5. 🌱 학생 이해 및 격려 중심 해석

디지털 문해력이 낮은 학생 그룹의 데이터를 바탕으로, 강점이나 변화 가능성을 중심으로 피드백을 만들어줘.

학년 간 평균 차이를 해석할 때 성장단계에 따른 발달 관점도 고려해서 설명해줘.

6. 📘 질적 분석적 해석 요청

이 통계 결과를 통해 어떤 교육적 시사점이 있을까?

디지털 문해력에서 특정 영역 점수가 낮은 원인을 학생 관점에서 추론해줘.

정량적 분석 외에도, 어떤 정성적(관찰, 인터뷰 등) 자료가 함께 필요할지 제안해줘.

# data[].attributes.headline
교육 데이터 분석을 위한 안내자료

# data[].attributes.subject
교육 데이터 분석을 위한 안내자료

# data[].attributes.body
1. 양적 분석이란 무엇인가요?

🧮양적 분석은 수치(숫자) 데이터를 수집하고, 계산하고, 비교하고, 시각화하여 특정한 경향이나 패턴을 파악하는 방법입니다.

학생 설문 결과에서 ‘만족도 평균’ 구하기, 출석률과 학업성취도의 '상관 관계' 분석하기 등이 있습니다.

📝 쉽게 말하면, 숫자를 가지고 의미를 찾는 활동이에요!

2. 어떤 데이터가 필요할까요?

📁 양적 분석에서는 주로 수량화된 자료를 사용합니다.

시험 점수, 출석 일수, 설문 응답(1~5점 척도 등)

3. 통계 관련 용어

📊 t-검정, 일원분산분석

2개 이상의 집단 간 평균 차이가 통계적으로 유의미한지를 판단하는 분석

🔄 상관 분석 (Correlation)

두 변수 간의 관계 정도(강도와 방향)를 수치로 표현, 상관은 원인과 결과를 말하지 않음, 단지 연관성을 보여줌

📉 p값 (p-value)

차이나 관계가 '우연히 나타날 확률'을 수치로 표현, 일반적으로 p < 0.05면 "통계적으로 유의하다(우연히 일어나는 일이 아니다)"고 말해요

데이터는 학생을 이해하는 하나의 도구일 뿐, 학생의 성장 가능성과 변화의 여지는 지금처럼 예쁘게 바라봐주세요. 😊