[교육수강후기] 디자인씽킹 기반 데이터 분석 과정(2020.8) @서울스마트캠퍼스

서울스마트캠퍼스(https://ssc.seoul.kr) 에서 무료로 제공중인 "[입문] 디자인씽킹 기반 데이터 분석과정(4차)" 의 수강 후기입니다.

원래는 교육과정에 대한 사례연구를 하려 했지만, 결국은 #내맘대로후기 가 되었습니다. ^^

 

강의 발견, 그리고 교육 신청 목적 및 기대사항

늦은 밤 잠자리에 누워 페이스북을 보던 중 광고 게시글을 보게 되었습니다.

평소에 디자인 씽킹(Design Thinking)과 데이터분석/AI 분야 교육에 관심이 많은데, 이 두 가지가 결합된 교육구성이 무척 흥미롭게 다가왔으며 향후, 데이터 관련 교육 개발 및 운영 시 필요한 인사이트를 얻을 수 있겠다 싶었습니다.

무료강의임에도 불구하고 “실습 과제 제출 후 24시간 내 피드백 제공” 이라고 되어 있어서, 피드백이 학습자에게 실질적으로 도움이 되는 수준인지도 확인하고 싶었습니다.

마지막으로 공공데이터를 한번도 주의 깊게 본 적이 없어서 공공데이터 자체에 대한 궁금증과 이를 활용한 교육 진행 방식에 대한 노하우를 얻을 수 있지 않을 까 하여 과정을 신청하였습니다.

(물론 무료 교육이라 신청에 부담이 더 없었죠..)

교육과정 개요

• 과정명 : [입문] 디자인씽킹 기반 데이터 분석 과정 (4차)
• 교육목표 : 관심있는 도시문제를 실용•창의적인 디자인적 사고 방식으로 정의하고 공공데이터를 활용하여 해결방안을 도출할 수 있다.
• 교육기간 : 2020.8.18 ~ 31 (2주간, 5시간)
• 교육비 : 무료
• 장소 : 온라인과정

출처 : 서울스마트캠퍼스

과정구성

과정은 2개 섹션 18개의 모듈로 구성되어 있습니다.

• Section 1. 디자인씽킹 기반 문제도출 과정
• Section 2. 문제 해결을 위한 데이터 분석 과정

교육과정의 특징

과정을 수강해 보니, 다음의 특징들을 발견할 수 있었습니다.

• 100% 온라인으로 제공되는 micro-learning
  • 동영상 총 러닝타임은 303분 (약 5시간)
  • 최소 7분, 최대 32분짜리 18개의 동영상으로 제공됨
• 학습자가 강의 초반에 과제를 직접 선정하여 진행하는 Project-based Learning
• 모집 대상이 “데이터분석에 관심있는 시민 누구나” 로 매우 광범위 함
• 교육내용은 크게 문제 도출(디자인씽킹) 과 문제 해결(데이터분석) 두 영역으로 구성됨
• 두 번의 실습 과제 제출 후 피드백 제공
• 강의수강 전 반드시 사전설문을 제출해야 하며, 사후설문을 제출 후, 마지막 2개(3개?) 차시 수강이 가능함

전체적인 소감 (PMI)

과정을 마치고 난 전체적인 소감을 PMI 형식을 빌어 정리해보았습니다.

Plus

• 이론과 실습이 진도를 따라가면 자연스럽게 실습 과제를 수행하게 됨
• 과제에 대한 긍정적 피드백 (내가 정말 잘했겠지?? ^^;;;)
• 강의 초반에 나와 관련된 과제를 직접 선정하여 과정의 끝까지 Project-based Learning 형식으로 진행되어, 더 열심히 참여할 수 있었으며, 데이터분석을 왜 하는가에 대한 목적의 중요성을 깨닫게 됨
• 실제 공공데이터를 찾아보고 분석해볼 기회가 되어서 좋았음

Minus

• 앞부분 4차 산업 글로벌 트랜드 부분이 너무 많은 시간을 할애하고 있음. 반면 디자인씽킹 프로세스 각 단계의 목적과 활동에 대한 설명이 많이 부족한 것 같음
• 데이터 시각화 도구로 Microsoft의 PowerBI 를 이용하는데, 나는 Macbook 사용자 (ㅠㅠ)  결국, 과제는 엑셀로 열심히 그래프 그려서 제출함
• 사후설문을 해야 후반 과정을 들을 수 있는데, 사후설문은 모든 과정을 다 들었다는 가정하에 작성되어 있어 솔직한 답변을 할 수 없었음
• 강의 속도를 빠르게 해서 들으면 수강완료처리가 안됨. 무조건 정속으로 듣거나 복습을 해서 시간을 채워야 함

Interesting

• 디자인 씽킹의 공감하기 부분을 SNS 를 통해 수집하는 것이 개별 과제 진행하는데 있어서는 현실적인 대안으로 보임
• 데이터분석만으로 도시문제를 해결할 수는 없지만 실마리는 얻을 수 있었다는 점

 

교육과정 중 인상 깊었던 점 3 가지

교육과정을 수강하면서 인상 깊었던 3가지는 1) 학습자가 직접 실습 주제 선정, 2) SNS를 활용한 공감하기 실습, 3) 과제에 대한 빠른 피드백이였습니다.

 

1) 학습자가 직접 실습 주제 정의

12가지의 도시 문제 카테고리 중에서 되도록 내가 직접 경험하거나 관심있는 영역으로 주제를 정의하도록 하고 있습니다.

 

12가지 도시문제 (출처 : 서울열린데이터광장)

그리고 디자인씽킹 프로세스를 따라 "나의 경험 --> 문제 정의 --> 공감하기 --> 문제 재정의 " 순서로 가이드 하고 있어 자연스럽게 보다 구체적으로 문제를 정의할 수 있었습니다.

 

2) SNS를 활용한 공감하기 실습

일반적으로 디자인씽킹에서 공감하기는 인터뷰, 설문, FGI, Shadowing 등 다양한 사용자 리서치 방법이 활용됩니다. 또한 개별적으로 하기 보다는 팀을 이루어 협력 활동을 기본으로 합니다.  온라인으로 진행되는 본 교육과정에서는 보다 쉽게 실습 할 수 있도록 유투브 또는 SNS에서 관련 영상을 찾도록 하였습니다. 현실적인 대안이 아닌가 생각합니다.

 

저는 동탄2신도시에서 강북으로 출퇴근 하는 직장인의 출퇴근 교통 문제 해결을 주제로 정했기 때문에 유투브 뉴스 영상에서 시민 인터뷰 부분을 많이 찾아 봤고, 경기도에서 서울로 출퇴근 시 교통문제에 대해서 불만을 많이 표출한 지인의 페이스북 포스팅도 참고하였습니다.

내가 작성한 공감지도

 

3) 과제에 대한 빠른 피드백

첫번째 과제의 경우, 제출 후 다음날 바로 피드백을 받을 수 있었습니다!!!!! (오~ 사실이었어!!!)

형식적인 피드백이 아니라, 제출한 과제를 제대로 읽어 보았다는 것을 알 수 있었으며, 긍정적인 피드백으로 자신감 및 만족감을 느낄 수 있었습니다.

 

실제 내가 제출한 과제에 대한 피드백

 

학습동기유발을 위한 방법 - ARCS 기반 분석

교육공학을 공부하고 있는 만큼 본 과정을 ARCS기반으로 분석해 보았습니다.

주의 (Attention) ★

다양한 예시 제공하고 있지만, 특별히 Attention와 관련된 항목은 발견하지 못했습니다.

온라인 과정에 있어서 Attention 부분은 좀 더 고려가 되어야 될 것 같습니다.

관련성 (Relevance) ★ ★ ★ ★ ★

도시문제라는 일상적인 영역에서 학습자가 직접 경험하거나 관심있는 영역으로 주제 설정하도록 하여, 문제 해결에 더 열심히 참여할 수 있었습니다.

자신감 (Confidence) ★ ★ ★

과제에 대한 긍정적인 피드백이 좋았습니다.

또한, 데이터분석만으로 문제를 해결하지 못한다는 결론이 나올 수 있으며, 이를 알게 된 것도 좋은 결과라고 미리 설명한 점도 포기 하지 않게 하는데 도움이 되었습니다.

만족감 (Satisfaction) ★ ★ ★

공공데이터를 활용 경험과 수료증 발급

 

 

사용자 여정지도와 인사이트

제가 강의를 수강하면서 느낀 감정들을 사용자 여정지도로 정리하고 인사이트를 뽑아 보았습니다.

 

완전 주관적으로 작성한 사용자 여정지도와 인사이트

 

 

마무리하며..

보통의 데이터분석 교육과정이 기초과정이라고 해도 수학, 통계, 분석알고리즘 등의 각종 이론을 기반으로 진행되는 것에 반하여, 서울스마트캠퍼스의 "[입문] 디자인씽킹기반 데이터분석 과정"은 그런 이론과정들은 다 생략하고, "문제 정의와 해결" 이라는 Why 집중하고 있어 비전공자 및 처음 입문하는 분들께 좋은 교육이라고 생각합니다. 

 

 

 

※ 본 포스팅의 모든 내용과 제출한 실습과제는 아래에서 다운받으실 수 있습니다.

• www.slideshare.net/joykyo/202008-238398206 

[교육수강후기] 디자인씽킹기반 데이터분�