데이터 예술(Data Art)을 통한 확장된 데이터 시각화 교육 방안 모색

• 영문명: A Study on Expanded Data Visualization Education through Analyzing Data Art Type
• 발행기관: 한국조형교육학회
• 저자명: 김시내(Kim Si-nae)
• 간행물 정보: 『조형교육』제68호, 1~24쪽, 전체 24쪽
• 주제분류: 예술체육 > 미술
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2018.12.01

국문 초록

최근 예술 제작을 위한 자료로 데이터를 사용하는 것이 현대 미술에서 뚜렷한 추세로 보이고 있다. 이번 연구에서는 국외의 데이터 예술의 현황과 데이터 리터러시의 개념을 소개하고, 데이터 예술을 행동주의적, 추상주의적, 표현주의적 접근으로 분석함으로써 데이터를 미술교육의 영역에서 좀 더 풍부하게 활용할 수 있도록 데이터 시각화의 다양한 관점을 제공하고자 한다. 이러한 분석에 기초하여 미술영재교사연수기관과 초등교사양성기관, 초등학교에서 실제 미술 수업을 실행하고 수업과정과 작품을 통해 데이터 아트 수업의 의의를 다음과 같이 도출하였다. 첫째, 데이터는 세계와 자신, 타인에 대한 풍부한 해석의 재료들로 사용될 수 있으며, 둘째, 학생들은 데이터를 비판적, 경험적, 해석적 관점으로 접근하여 우리 자신과 세계에 대한 인식과 의미를 만드는 탐구의 형태로 예술 제작에 참여할 수 있다. 셋째, 데이터 아트는 표상 형식의 번역 가능성을 보여주며, 마지막으로 과학과 예술의 연속체 안에서 실행됨으로써 분석적, 개념적, 상징적, 직관적, 은유적 사고로 학생들은 예술과 탐구활동을 행할 수 있다.

영문 초록

Recently, many contemporary artists are using data as materials for art production. The study aims to introduce the current state of data art and the concept of data literacy, and to provide a variety of perspectives on data visualization by analyzing data art into activism art, Generative art, and expressive art approaches. Based on this analysis, I conducted art based action research in Art teacher training institute for the gifted for art, Seoul national university of education, and elementary school. The results of this action research are four-fold. First, data can be used as a material for a rich interpretation of the world, Second, students can engage in art practice in the form of inquiries that create awareness and meaning for ourselves and the world by approaching the data from a critical, empirical, and interpretive perspective. Third, data art shows the possibility of translating between forms of re-presentation. Finally, it is executed in the continuum of science and art, so that students can perform art and inquiry activities in analytical, conceptual, symbolic, intuitive, metaphorical thinking.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 데이터 예술과 데이터 리터러시

Ⅲ. 미술교육에서 데이터 시각화의 다각적 접근

Ⅳ. 데이터 아트 수업 적용과 결과

Ⅴ. 데이터 예술 활동의 의의

Ⅵ. 결론

키워드

데이터 예술 데이터 시각화 데이터 시각화 교육 융합 교육 data art data visualization data visualization education steam