미국 연구진이 데이터 과학을 '가설에서 출발하는 과학의 역순'으로 정의하며, 수학 교사들이 이를 가르칠 수 있도록 돕는 새로운 교육과정을 개발했다.

미국 아이오와 주립대와 노던 아이오와대 공동 연구팀은 이 같은 내용의 데이터 과학 교육 커리큘럼을 개발하고, 연구 결과를 국제 학술지 '스캐터플롯'에 발표했다.

연구를 이끈 에릭 웨버 아이오와 주립대 수학과 교수는 데이터 과학을 '거꾸로 된 과학'에 비유했다. 그는 "가설을 세우고 데이터를 수집해 검증하는 대신, 기존 데이터에서 패턴과 연관성을 먼저 발견해 질문을 찾아내는 방식"이라고 설명했다.

연구팀은 고등학교에서 데이터 과학 교육이 확대되고 있지만, 교사들이 이를 가르칠 준비가 부족하다고 지적했다. 이에 수학 교사들이 데이터 과학 교육의 적임자라고 보고 이들을 위한 맞춤형 교육과정을 설계했다.

해당 교육과정은 코딩이나 알고리즘 대신 교사들에게 익숙한 수학 개념부터 접근하는 것이 특징이다. 회귀선을 모델로, 분류 문제를 기하학 퍼즐로 설명하는 등 대수학, 기하학, 미적분학 지식을 활용해 데이터 과학의 진입 장벽을 낮췄다.

연구팀은 데이터 과학과 인공지능(AI)의 관계도 설명했다. 웨버 교수는 "데이터 과학은 데이터에서 패턴을 찾는 더 넓은 분야이며, AI는 그 패턴을 이용해 결정을 내리는 시스템"이라며 "AI는 데이터 과학에 크게 의존한다"고 밝혔다.

미국 노동통계국은 2024년에서 2034년 사이 데이터 과학 관련 일자리가 34% 증가할 것으로 전망했다. 웨버 교수는 "AI 시스템은 확률에 기반해 예측할 뿐 생각하지 않는다"며 "데이터를 해석하고 맥락을 파악할 인간 전문가가 반드시 필요하다"고 강조했다.

이 교육과정은 2023년부터 두 대학에서 매년 운영되고 있으며, 초기 평가에서 교육에 참여한 예비 교사들의 데이터 과학 개념 이해도가 크게 향상된 것으로 나타났다.