효과적인 데이터 분석을 위한 창의적 문제해결에 대한 연구 : 디자인씽킹을 중심으로

국문 초록 (Abstract)

4차 산업 시대에 접어들면서 데이터는 폭발적으로 증가하며 데이터 중심 패러다임의 변화가 발생했다. 이로써 데이터의 관심과 중요성이 커지는 시대가 되었고 이러한 데이터를 다각적으로 분석하고 그 속에서 새로운 인사이트를 발견하는 데이터사이언티스트라는 직업이 생겨났다.
데이터사이언티스트를 통해 효과적으로 데이터를 분석하기 위한 역량을 알아본다. 데이터사이언티스트는 무의미한 데이터 속에서 의미 있는 인사이트를 찾아내는 기존의 직업과는 차별적인 필수 역량이 중요시되고 있다. 따라서 이러한 역할을 효과적으로 하기 위해서는 창의적 문제해결 능력은 필수조건으로 보고 있다. 창의적 문제해결 능력을 향상시키는 법을 알아보기 이전에 창의적 문제해결이란 무엇인지에 대해 창의성, 문제해결, 창의적 문제해결로 분해하여 각각의 선행 이론을 확인해 본다. 효과적으로 창의성을 향상 시킬 수 있는 방법으로 이 연구에서 택한 디자인씽킹에 대한 이론적 고찰을 해본다. 이러한 디자인씽킹이 창의성 향상에 얼마나 큰 효과가 있는지 교육을 통해 검증해 본다. 28명의 용인시 고등학교 2학년 학생을 대상으로 2일간의 디자인씽킹 교육을 받게 한 후, 사전/사후 한국교육 개발원에서 개발한 KEDI 창의적 인성 검증 테스트를 하였다. SPSS 18.0을 사용하였고 신뢰도 분석, 정규성 검증, 대응T검증을 실시하여 창의성의 변화를 측정했다. 측정 결과 창의성이 통계적으로 의의 있게 향상된 것으로 나타났다.
검증을 통하여 디자인씽킹 교육이 창의적 문제해결 능력을 향상 시키는 데 도움이 될 수 있다는 결론을 얻을 수 있었다. 따라서 창의적 문제해결 능력이 필요하고, 이 능력을 향상하기를 원하는 직업군의 사람들에게 디자인씽킹 교육이 도움 될 것으로 보았다. 차후 연구에서는 데이터사이언티스트를 대상으로 하는 디자인씽킹 교육을 통해 데이터 분석 능력이 창의적 문제해결에 얼마나 크게 영향을 미치고 작용하는지에 대한 연구, 검증이 필요할 것이다.


주제어 : 데이터사이언티스트, 창의성, 창의적 문제해결, 가추법, 디자인씽킹

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ . 서론 1
• 1.1 연구의 배경 및 목적 1
• Ⅱ. 이론적 고찰 5
• 2.1 데이터 분석적 사고 5
• ① 데이터 중심의 패러다임의 변화 5
• ② 데이터사이언티스트의 역할 7
• ③ 데이터사이언티스트의 중요 역량 9
• 2.2. 창의적 문제해결 11
• ① 창의성 11
• ② 문제해결 13
• ③ 창의적 문제해결 15
• Ⅲ. 연구 적용 프로세스 17
• 3.1. 디자인씽킹(Design Thinking)과 가추법(abduction) 17
• 3.2. 디자인씽킹의 실천 모델 19
• ① 스탠포드 d.school 20
• ② IDEO의 3I 22
• ③ 포츠담 대학의 하소-플래트너 연구소 23
• ④ 영국 디자인 카운슬의 더블다이아몬드 모델 24
• Ⅳ. 연구가설 26
• Ⅴ. 연구방법 27
• 5.1. 연구 대상 선정 27
• 5.2. 측정도구 28
• ① 창의적 검사도구 고찰 28
• ② KEDI의 창의적 인성검사 30
• 5.3. 연구 절차 33
• 5.4. 자료처리 및 통계분석 방법 33
• Ⅶ. 연구결과 및 해석 34
• Ⅴ. 결론 및 논의 40
• 참고문헌 42
• 부 록 : KEDI 창의적 인성검사 사전/사후 검사지 46
• 영문초록 49