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◼️ 교육 (Education)

재미있고 가치있는 교육에 대한 비전과 방향을 고민합니다.
데이터리차드
지식을 효과적으로 학습하는 방법
#️⃣ 지식을 학습하는 순서 지식을 학습하는 것은 단순히 정보를 더하는 수학이 아닙니다. 호모 사피엔스, 즉 슬기로운 사람인 우리에게 학습하는 경험이 매우 중요합니다. 학습 경험은 단순히 정보를 한쪽에서만 받아들이는 것이 아니라, 단순히 정보를 한쪽에서만 받아들이는 것이 아니라, 실제로 배운 내용을 체험하고 사용하면서 지식은 확장되고 변형되기도 하며, 또 새로운 형태로 태어납니다. 데이터를 재미있고 가치있게 배울수 있도록 학습 자료를 만들면서 느낀 점들을 3가지 순서로 정리해보았습니다. 1️⃣ 서론 - 흥미 유발하기 서론은 학습자의 흥미를 유발하는 역할을 합니다. 흥미를 유발하기 위해 주제나 카테고리와 관련된 이야기나 비유를 제공합니다. 이를 통해 학습자들은 주제에 대한 흥미와 호기심을 갖게 됩니다. 2️⃣ 본론 - 지식 전달하기 본론에서는 핵심 개념과 세부 개념들을 순서대로 전달합니다. 핵심 개념에 대한 정의와 핵심 개념과 연결된 세부 개념들을 설명하고, 실제 활용 사례나 예제를 통해 학습자들이 개념을 적용할 수 있는 방법을 제시합니다. 또한, 간단한 연습 문제를 내어 학습자들의 이해도를 확인하고, 추가 자료로 더 알아보면 좋은 개념들을 제공하여 학습을 확장할 수 있도록 돕습니다. 3️⃣ 결론 - 지식 확장하기 결론에서는 학습자들이 배운 내용을 실제로 활용할 수 있는 미션이나 엑티비티를 제안합니다. 또한, 자주 하는 질문들을 정리하여 추가 질문을 받고, 참고한 인용 자료를 레퍼런스로 제공합니다. 서론 - 흥미 유발하기 본론 - 지식 전달하기 결론 - 지식 확장하기 1️⃣ 서론 - 흥미 유발하기 1. 주제/ 카테고리를 관통하는 이야기 / 비유를 먼저 제공하여 흥미를 유발합니다. 🧑🏻‍💻 혹시 ~ 한 경험이 있나요? 그래서 ~ 하지 않았나요? 2. 자연스럽게 배울 주제 / 카테고리 소개를 소개합니다. 🧑🏻‍💻 그래서 우리가 오늘 배울 내용은 ~입니다. 3. 제공한 이야기 / 비유와 연결하여 주제/ 카테고리를 배워야 하는 이유를 제시합니다. 🧑🏻‍💻 ~를 알게 되면 우리는 ~를 할수 있게 됩니다. 4. 배우기 전에 필요한 준비물이 어떤 것이 있는지 알려줍니다. 🧑🏻‍💻 ~ 배우기 전에 ~하기 때문에 ~를 준비해주세요. 2️⃣ 본론 - 지식 전달하기 핵심 개념 / 토픽에 대한 정의를 내립니다. 핵심 개념 / 토픽이 몇개의 세부 개념 / 토픽으로 나누어져 있는지 제공합니다. 세부 개념 / 토픽을 설명합니다 세부 개념 / 토픽을 설명합니다 세부 개념 / 토픽을 설명합니다 핵심 개념을 익히기 위해 세부 개념을 아는 것이 얼마나 중요한지를 이야기합니다. 실제 활용 사례 / 예제를 통해 세부 내용들을 하나하나씩 적용할수 있는 방법을 제공합니다. 연습 문제를 제공하여 세부 개념을 잘 이해했는지를 확인합니다. 연습 문제 1 연습 문제 2 연습 문제 3 더 알면 좋은 개념들을 추가 자료로 제공합니다. 지금까지 배운 내용을 요약하여 한 페이지로 보여줍니다. 3️⃣ 결론 - 지식 확장하기 지금까지 배운 내용을 적용할수 잇는 팀으로 할수 있는 미션 / 엑티비티를 제안합니다. 자주 하는 질문들을 정리하여 마지막에 리스트로 보여주고 추가 질문을 받습니다. 참고한 인용 / 자료를 레퍼런스(Reference)로 제공합니다. 👇 데이터 분석가로 당당하게 태어나는 데분당태 챌린지 살펴보기
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데이터리차드
MIT 최고의 강의
처음 본 순간, 저분께 배울수 있는 기회가 더 이상 없음에 애석했습니다. 정보를 전달하는 방법에 대해 이처럼 훌륭하게 전달해주는 교육자가 있다는 것은 큰 행운일 것입니다. 꼭 한번 보시길 추천드립니다 :) #데이터리차드 #데이터교육 #정보전달
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데이터리차드
학습은 즐거움을 동반한 책임이다.
✅ 학습의 즐거움 인생에서 즐겁고 유익한 경험을 이야기할때 저는 항상 새롭게 무엇을 배울 때가 떠오르는데요. 새로운 지식을 배우거나 또는 모르는 내용에 대해 학습할때, 인생이 풍요로워지고, 자아가 확장하는 느낌을 받습니다. 저는 지속적이고 건강한 행복을 얻기 위해서는 배움이라는 요소가 꼭 필요하다고 생각합니다. 배움은 그만큼 저의 삶에서 중요한 부분이며, 저의 행복과 배움은 서로 긴밀하게 연결되어 있습니다. ✅ 배움의 책임감 하지만 새로운 학습은 원치않은 부작용을 가져오기도 하는데요. 학습은 초반에는 높은 성취감과 흥미를 제공하지만,새로운 학습에 지나치게 집착하면, 다른 측면의 삶을 소홀히 할 가능성이 있습니다. 또 지나치게 학습하는 경우, 이로 인해 스트레스가 증가하고 건강에 악영향을 줍니다. 또한 한 분야에만 몰두하는 학습은, 다른 분야의 지식과 경험을 왜곡하고 낮추어보는 결과를 낳을 수도 있습니다. 따라서, 우리는 학습과 관련된 부작용을 의식적으로 억제하고, 새로운 학습을 조절하고 균형 있게 유지하는 것이 중요합니다. 학습은 삶의 질을 향상시키고, 능력 역시 향상시킬 수 있지만, 이를 위해서는 장기적인 접근 방식과 균형있는 태도가 필요합니다. 저는 이 것을 배움의 책임감이라고 부릅니다. 이 때 배움은 우리가 어떤 목표를 향해 나아가고자 하는 마음과 밀접한 연관이 있습니다. 우리가 달성하려는 것이 무엇이든, 그것을 위해서는 의식적인 책임감이 필요합니다. 우리는 학습의 과정에서 그 책임감에 대해 끊임없이 성찰하고 얻은 것들을 활용하여 사회를 이롭게 한다면 배움은 더욱 큰 가치를 만들수 있습니다. ✅ 배움의 무게 배움에 대한 책임감은 때로는 무거울 수 있습니다. 하지만 어려운 과제를 마주하거나, 새로운 분야를 탐색하거나, 자신의 능력을 향상시킬 때 책임감을 가질때만, 우리는 진짜 자신의 능력과 열정을 발휘할수 있으며, 진정한 배움을 즐길 수 있습니다. #데이터리차드 #데이터교육 #배움의즐거움 #배움의책임감
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데이터리차드
데이터 리차드와 데이터 분석가 따라하기 클래스
데이터 분석가는 판타지 소설에 등장하는 마검사와 같은 존재입니다. 마검사는 강력한 마법을 쓸수 없습니다. 마법사가 만들어내는 한방으로 적을 쓰러뜨리는 강력한 마법을 발휘하지 못합니다. 마치 데이터 분석가가 현역 개발자분들과의 같은 레벨의 코딩 능력이나 프로그래밍을 하기가 매우 힘들듯이 말이죠. 마검사는 그렇다고 검사보다 강하지 않습니다. 실전 경험과 무수한 훈련으로 다져진 그들의 엄청난 체력과 검술에 비해 마검사는 순수한 힘으로는 강력한 검사들을 절대 이기지 못할 것입니다. 데이터 분석가들이 기획자와 마케터분들이 쌓아온 수많은 경험치와 전문 지식들을 모두 흡수하여 소화하기에는 매우 방대한 양입니다. 양쪽 모두 어중간해지기 쉬운 애매한 포지션인 마검사는 항상 자신이 누구인지 끊임없이 고민해야 하는 포지션입니다. 데이터 분석가 역시 마찬가지로 개발자와 마케터, 기획자들 사이에서 자신이 어떤 포지션을 맡아야 할지 고민해야 하는 경우들이 많죠. 하지만 마검사는 매우 특별한 존재입니다. 마법과 검술 둘다 할줄 안다는 것은 두개의 장점을 조합하여 항상 최상의 전투 능력을 만들어낼수 있다는 뜻입니다. 즉 다양한 스킬들을 조합하여 검사나 마법사들이 만들어낼수 없는 다양한 형태의 공격을 할수 있습니다. 데이터 분석가 역시 마케터 & 기획자의 지식과 개발자의 테크니컬 스킬을 둘 다 흡수하여 비즈니스 임팩트를 만들수 있는 하이브리드형 인재입니다. 이런 특별한 마검사를 꿈꾸는 이들을 위해 데이터 리차드의 데이터 분석가 따라하기 클래스가 여러분의 지침서가 되길 바랍니다. 프로그래밍 스킬인 SQL, 기획자 & 마케터를 위한 대시보드 제작 도구인 Power BI 를 통해 누구보다 멋지고 강력한 마검사로 태어나보는 것은 어떨까요? 오늘도 데이터로 성장하는 탐험가들을 위해 데이터 리차드가 응원하겠습니다 :) #데이터리차드 #데이터교육 #온라인클래스 #클래스101
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데이터리차드
우리에게는 자신만의 꿈이 있습니다
안녕하세요. 데이터 리차드입니다. 여러분들의 💫꿈은 무엇인가요? 여러분들이 살면서 꼭 이루고싶은 💫목표는 무엇인가요? 여러분들이 가장 가슴이 뛰는 💫순간은 언제인가요? 많은 사람들이 이런말을 하더라구요. "꿈, 그거 어른되면 다 소용없어." "안정적으로 살고, 등따시고 배부르면 그게 좋은거야." "어떻게 하고 싶은 것만 하고 살아? 하기 싫은 것도 해야 그게 어른인거야." 이 이야기를 들으면서 생각했습니다. "아, 어른이 되는 것은 많은 것들을 포기할줄 아는 사람이 되는 것이구나" 그런데, 제가 어른이 되어 보니까 아니더라구요. 어른들이 오히려 더 많은 꿈을 꾸면서 살아야 하더라구요. 제가 그렇게 생각하게 된 이유를 말씀드릴게요. 저는 30대 초반이라는 나이에 미국에서 "빅테크 개발자"라는 꿈을 꾸었고 그리고 운이 좋게도 생각보다 빠르게 그 꿈을 이루게 되었어요. 그런데 꿈을 이루면 모든게 행복해질줄 알았는데 사실은 그게 아니더라구요. 그 뒤에 더 많은 꿈들이 생겨났고 그 꿈들은 개발자로 일하던 시간동안에도 저를 계속 찾아와서 말을 걸었습니다. "이게 진짜 니가 원하던 삶이 맞아?" "나중에 나이가 들어서 나의 삶이 행복했다고 말할수 있어?" 직장을 다니는 분들은 다들 공감하실거에요. 내가 다니기 전에는 그렇게 좋아보이던 건물이, 멋져보이던 회사원들의 뱃지가, 무료로 주는 각종 혜택과 복지가 사실은 그렇게 중요한 것이 아니라는 사실을요. 그래서 다시 제 꿈을 찾는 탐험을 저는 30대 중반이라는 나이에 다시 시작했습니다. 퇴사한 것을 후회하냐는 질문을 가끔 받습니다. 네, 가끔 후회합니다. 😭 하지만 남아있었다면 저는 더 많은 기간을 후회했을 것이라고 200% 확신합니다. 단순히 생각하고 저지른 퇴사는 아니였지만 저는 이제 저만의 꿈을 좇을 시간을 만들었습니다. 고3이 된 학생이 기숙학원에서 공무원 시험을 준비하는 이유는 부모님이 더 원하시고 대학을 가도 다시 공무원 준비를 할 것 같아서 라고 이야기합니다. 고3 학생은 정말 가슴을 뛰게하고 나만이 할수 있는 것들을 하기 위해 공무원 준비를 하는지 많은 생각을 하게 합니다. 우리는 우리 자신만의 꿈이 있습니다. 그 꿈을 찾는 여정이 여러분과 저의 목표가 되었으면 정말 좋겠어요. 그 꿈이 그리고 공무원이라도 좋아요. 자신의 꿈을 찾으세요. 그리고 말하세요. 내 꿈은 나만이 알고 있으니까 난 후회하지 않는다고! 데이터리차드 #데이터교육
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데이터리차드
AI 시대, 가장 필요한 능력은 바로 이것?
최근 다양한 AI의 등장으로 많은 변화들이 예고되고 있습니다. Google 은 Gmail 을 비롯한 다양한 제품에 Generative AI를 도입할 것이라고 발표했고, OpenAI 는 ChatGPT-4 를 발표하면서 더욱 강력한 AI를 선보이고 있습니다. 앞으로 인간과 AI는 점점 더 많은 접점을 통해 만나게 될 것임은 자명한 사실입니다. 많은 분야들이 우리도 모르는 사이에 변화할 것이고, 더욱 많은 AI들이 쏟아져 나올 것입니다.그럼 이제 우리는 어떻게 대처해야 할까요? 아래는 저의 개인적인 생각이지만 저의 꿈이기도 합니다. 우리는 다시 인간의 고유의 영역에 집중해야 할 시기라고 생각합니다. 바로 인간의 고유의 영역인 인문학을 발전해야할 시기라고 생각합니다. 우리가 지금까지 기술에 치우쳐 외면했던 [철학], [심리학], 그리고 다양한 [사회학] 과 [인문학]들을요. 그 이유를 말해볼까요? AI에 사용되는 프롬프트 엔지니어링(Prompt Engineering)은 AI에게 최적화된 명령어를 내리기 위해 만들어진 용어입니다. 얼마나 정확하고 자세하게 적느냐에 따라 AI가 생성하는 제품의 품질이 정해지죠. 그럼 정확성(Accuracy)과 자세함(Precision) 을 가장 극대화하는 방법은 무엇일까요? 바로 정확하게 우리의 의도를 말과 글로 전달하는 것이죠. 우리가 생각하는 바를 정확하게 이해하는 것, 그리고 정확하게 우리의 의도를 말과 글로 전달하는 것, 그것이 바로 [인문학]의 본질입니다. 우리는 다시 [인간]을 탐구해야 할 시기로 돌아왔습니다. 그리고 저는 그 미래를 만드는 날을 꿈꾸고 있습니다 :) 데이터리차드 #AI #인문학
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