대학 사회통계 입문, 무엇을, 어떻게 가르칠 것인가?

introductory social statistics에 대한 이미지 검색결과

1) 가장 중요한 점은 학생들에게 “나도 통계를 할 수 있다”는 자신감을 심어주는 일이다. 사회과학 전공자들 중 수포자가 많다. 그들도 통계학이 중요하다는 사실은 안다. 도전할 자신이 없을 뿐이다.

대학 수업이 그들에게 새로 출발할 기회를 주어야 한다. 중고등학교에서 배운 지식을 전제로 가르치기보다는 필요한 부분은 중고등학교 수준부터 더 쉽고 자상하게 가르치는 게 바람직하다. 단, 한 명이라도 더 통계에 흥미를 느끼게 해야 한다.

기초통계 정도는 4년제 대학 학생이면 누구나 충분히  잘 배울 수 있고 사용할 수 있다. 통계를 포기하면 학생들이 좋은 직장의 절반을 포기해야 함을 명심하자. 

2) 초급 통계에서 가설 검증이나 회귀분석까지 다루지 않아도 될 것이다. 학생들 다수를 수업에 따라오게 하면서 한 학기에 그것까지 하기는 무리이다. 그래야 진도에 여유가 있다. 그리고 사실 현업에서 가설 검증나 회귀분석까지 하지 않아도 기술통계만으로도 업무를 충분히 멋지게 처리할 수 있다. 빅데이터 시대에는 특히 그렇다.

3) 매주 퀴즈를 시행한다. 퀴즈는 학생들이 꾸준히 공부하게 하는 방법이며, 또한 교수자가 학생들이 지난 주 수업을 잘 이해했는 지를 파악하는 효과적인 방법이기도 하다. 만약 다수의 학생이 전주의 수업을 이해하지 못했다고 판단되면 보충 수업을 해서 학생들의 이해를 끌어올려야 할 것이다.

수강생의 10%가 퀴즈에 실패하면 학생들 자신의 책임이 클 지 몰라도 수강생의 30% 이상이 퀴즈를 맞추지 못하면 교수자의 잘못이라고 판단하는 게 옳다. 철저히 준비해서 다시 가르쳐야 한다.

교수자 자신의 지식을 전달하는 것이 교육은 아니다. 교육은 학습자가 목표로 하는 지식과 능력을 습득했을 때 완성된다.  다수의 학생들이 교수자의 강의를 알아듣지 못하면 그것은 전적으로 교수자의 실패이다. 인터넷을 뒤져보면 통계를 쉽게 가르치는 데 보탬이 되는 자료가 수두룩하다. 선진국의 학교들에서 한 명의 학생이라도 더 알아듣게 하기 위해서 얼마나 다양한 자료를 사용하는 지 모른다.

통계 교육에서는 특히 시뮬레이션 방법이 효과적이다. 웹사이트나 유튜브에서 시뮬레이션 자료를 찾든 지 아니면 스스로 개발해야 할 것이다.

4) 테크니컬한 부분의 설명에만 그쳐서는 안된다. 학생들이 현실의 맥락에서 그것의 쓰임새를 인식하면서 수업에 임하도록 유도해야 한다. 학생들은 지식의 현실 적용가능성을 절실히 느낄수록 더 열심히 공부한다. 통계 수업에서 학생들의 학습 동기와 몰입은 크게 두 가지에 의해 좌우된다. 그것은 해당 지식의 필요성에 대한 인식지식 습득에 대한 자신감이다.

5) 기술통계를 제대로 활용하는 능력을 기르는데 정성을 기울여야 한다. 간단한 통계라도 정확히, 능숙하게 사용할 수 있게 해주어야 한다. 이상치(outlier)를 발견하는 박스플롯, 분포의 모양을 추정하는 히스토그램, 두 변수의 관계를 보여주는 산포도, 이동평균이나 기하평균, IQR, 사분위수, 백분위수, 확률변수, 확률분포, 조건부 확률, 베이즈 정리, 이산확률분포, 연속확률분포, 이항분포, 정규분포, 표준정규분포, z-값, 상관계수 등을 제대로 이해하고 현실 문제를 해결하는 데 사용할 수 있게 훈련시켜야 할 것이다.

6) SPSS나 SAS 같은 통계전용 프로그램 대신에 MS 엑셀을 사용하는 편이 다수의 학생들에게 도움이 될 것이다. 그리고 학생들이 엑셀 사용에 흥미 있어 한다는 사실도 중요하다. 교수에게 편한 도구가 아니라 학생들에게 유익한 도구를 채택해야 한다.

엑셀은 편리하고 유용할 뿐 아니라 SPSS로 할 수 있는 어떤 통계 분석도 가능하다. 마치 SPSS를 써야 전문적인 통계 분석을 할 수 있는 것처럼 행동하지 말자. 그것은 진실이 아니다. 엑셀에 추가 프로그램을 덧붙이면 모든 기초 통계 기법을 구현할 수 있다.

7) 학생들이 스마트폰 앱을 사용하는 방법에도 익숙하게 해주면 좋다. 엑셀, Probability Distributions 앱은 아주 유용하다. 학생들이 훗날 직장에서 바로 바로 통계 지식을 사용할 수 있으면 주위 동료나 상급자들에게 깊은 인상을 심어줄 수 있을 것이다.

클라우드 컴퓨팅 서비스와 스마트폰 앱만 잘 사용하면 즉시 업무에 관련된 공공 데이터를 불러와서 스마트폰으로 분석할 수 있다. 스마트폰에 모니터나 빔프로젝터를 연결하면 금상첨화이다.

8) 한편으로는 학생들이 초급 통계를 실제로 적용할 수 있게 훈련하고, 다른 한편으로는 학생들이 중급 과목을 잘 따라갈 수 있도록 기초를 다져주어야 한다. 조건부 확률과 베이즈 정리는 중급 이상에서 예측분석(predictive analytics)을 하는 데 필수적인 기초이다. 베이즈 정리에 확률분포만 결합하면 훌륭한 예측분석이 가능하다. 학률변수와 확률분포는 학생들에게 다소 어려운 주제이지만 좋은 사례들과 시뮬레이션 기법을 적절히 사용하면 효과적인 교육이 될 수 있다.

9) 끝으로 현실에서 가져온 연습 문제를 최대한 많이 풀어야 한다. 교수자에게 쉽지 않은 일이지만 학생들을 위해서는 생생한 실제 사례를 하나라도 더 소개해야 한다.  (윤영민, 2018-06-28)

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