데이터는 통합 학문: 새로운 개념이 아닌 실용적인 필수 과목입니다.

교육용 Tableau 의 사명은 데이터를 이해하는 세상을 만드는 것입니다. Tableau는 데이터 해독 능력이 일상 생활에 반드시 필요하다고 생각합니다. 우리는 모든 학과와 과목에서 데이터를 사용합니다. 한때는 전문 분야로 여겨졌지만, 이제 어느 때보다도 데이터 해독 능력은 누구에게나 필요하다는것이 분명해졌습니다. 

Tableau의 새 시리즈, '데이터는 통합 학문이다'를 통해, 다음과 같은 각종 학과목에 데이터를 사용하기 위해 부단히 애쓰는 교육계 인물을 집중 조명하게 되어 기쁘게 생각합니다. 

  • 사회 과학 
  • 인문학
  • 비즈니스
  • 자연 과학 및 응용 과학
  • 등등

첫 번째로 조명할 인물은 Nairanjana 'Jan' Dasgupta 박사입니다. 그녀는 데이터 분석 책임자, 수학 및 과학 교육 Boeing 석좌 교수, 통계학 교수로 워싱턴 주립 대학교에 재직하고 있습니다. 

 

Dr. Nairanjana “Jan” Dasgupta

 

박사님을 지금의 이 자리에 있게 한 데이터 해독 능력과 함께한 여정을 들려주실 수 있을까요?

저는 어린 시절부터 두 가지 학문을 거의 똑같이 좋아했습니다. 하나는 문학(특히 시)이고 다른 하나는 수학(특히 숫자)입니다. 이중언어자로 자랐으며, 스토리텔링에 매혹되었습니다. 또 숫자에서 패턴을 찾는 것도 참 좋아했습니다. 두어 해의 치열한 고등학교 시절을 보내고 전공을 택할 때 통계학이 와닿았습니다. 통계학을 전공으로 택하기 전에는 통계학 수업을 들어본 적이 없었는데, 통계학 수업을 듣기 시작하자마자 바로 이것이 제가 진정 원하던 것임을 깨달았습니다. 통계학은 수학 문법을 갖고도 문학의 유동성이 있습니다. 그리고 제가 가장 좋아하는 패턴 찾기가 핵심이었습니다. 

박사 과정(거짓 양성을 파악하고 줄이는 방법 개발에 관한)을 마치고 저는 워싱턴 주립 대학교의 통계학 프로그램(당시는 농과 대학에 있었음)의 한 직책을 제의받았습니다. 직무의 일부로 저희 대학이나 다른 대학의 사람들과 데이터를 사용해 상의하고 협업하였습니다. 그때부터 저의 데이터 사랑이 시작되었습니다. 제가 익힌 방법을 적용하는 과정에서, 또 데이터 분석이 정리(定理)를 고수하는 것이 아니라 상식을 따른다는 것을 깨닫게 되자, 데이터의 스토리를 이해하는 것이 가장 중요했습니다. 타고난 호기심과 사소한 것에 대한 사랑이 제 길을 주도했습니다. 만약 아프리카의 수렵 채집인과 관련된 데이터 집합을 처리한다면, 문제를 이해할 수 있도록 배경 스토리를 알기 원했습니다. 

한 가지 깨달은 것은 유능한 데이터 분석가가 되려면, 관련 주제 지식, 직관력, 일반 상식은 물론, 사람들에게 간단한 용어로 큰 그림을 설명할 수 있는 능력이 있어야 한다는 것이었습니다. 그러자 제 마음이 통합 학문 연구로 향했습니다. 이 열정은 결국 2014~2016년에 워싱턴 주립 대학교에 통합 통계학 교육 및 연구 센터(Center of Interdisciplinary Statistics Education and Research) 설립을 주도하는 것으로 이어졌고 센터의 설립 책임자가 되었습니다. 그 당시 워싱턴 주립 대학교는 데이터 분석 학사 학위를 개설할지 고심하고 있었습니다. 저는 당시 컴퓨터 과학 프로그램 의장으로, 학사 학위 개설 위원회의 공동 의장을 맡았습니다. 

데이터 분석 학사 학위는 학생들이 수학, 통계학, 컴퓨터 과학, 그리고 각자 선택한 학과목의 수업을 듣는다는 면에서 유일합니다. 다시 언급하지만 그 아이디어는 데이터란 늘 일상의 어떤 상황에서 발생하기 마련이라는 점에 기초했습니다. 데이터가 발생하는 영역의 미묘한 차이를 이해하는 것이 중요했습니다. 당연히 데이터로 작업(분석이든 방법 개발이든)하는 사람이라면 누구나 통합 학문적으로 생각해야 합니다.
 

교육용 Tableau 도입 외에 대학교에 마련한 이니셔티브는 무엇이며, 그 이유는 무엇인가요?

지금까지 오랫동안 모든 수준의 데이터 해독 능력을 소개하느라 고군분투해 왔습니다. 모든 대학원생과 학부를 대상으로 데이터 해독 능력을 주제로 한 전문 개발 워크샵을 진행해 왔습니다. 그 영역을 전문 용어를 배제하고 이해하기 쉽게 설명하는 것이 핵심이었습니다. 

대학교에서 교과 과정을 바꾸기는 쉽지 않습니다. 특히 통합 학문 간 프로그램의 경우는 더 그렇습니다. 데이터 분석 학과장을 맡은 이후, 저는 최종 결과물에 무엇이 효과적이고 효과적이지 않은지 살피는, 판에 박힌 데이터 검토 방법을 제 접근법으로 사용했습니다. 여기서 최종 결과물은 바로 저희 학생들입니다. 프로그램의 모든 학생이 저를 자유롭게 찾아오도록 했고, 그들과 이야기 나누며 프로그램에서 무엇을 배울 수 있었는지 파악하려고 노력했습니다. 평생 양적 연구를 한 사람인 제가 앞장서서, 인간의 문제를 이해하려면 숫자는 물론 텍스트도 이해해야 한다고 말할 것입니다.  

가장 어려운 문제 중 하나가 바로 '통합 학문'이라는 용어입니다. 요리에 비유하면, 학계에서는 '통합 학문'을 '뷔페'로 해석하는 경향이 있습니다. 학생들이 서로 다른 분야의 수업을 받으면 '통합 학문' 훈련을 받는 것으로 여기는 것이죠. 하지만 '통합 학문'의 진정한 의미는 '퓨전 요리'입니다. 통계학에서 x개 수업을 듣고 컴퓨터 과학에서 y개 수업을 듣는다고 해도 학생들이 스스로 두 학문을 연관 지을 수 없다면 도움이 되지 않습니다. 학생들에게 이를 기대할 수도 없습니다. 퍼즐 조각이 아직 많이 부족한 상태에서 학문을 연관 지을 만큼 원숙하지 않으니까요. 그래서 학부에서 힘을 합해 학생을 위한 진정한 데이터 수업을 마련해야 합니다. 학계에서는 이 점을 분명히 이해할 필요가 있습니다.  

제가 프로그램에서 한 일 중 하나는 진입 장벽을 낮추려는 노력입니다. 학사 학위 필수 과목에서 미적분학 2를 없앴죠. 이 같은 변화를 단행하는 건 어렵습니다. 말뿐인 피상적인 변화가 아닌 사고방식의 변화여야 하기 때문입니다. 또한 프로그램 과목 수를 줄이고 실질적인 경험적 학습이 되는 데 중점을 두었습니다. 그리고 프로그램이 경력 연계 학습 프로그램으로 인증받도록 노력했습니다. 학생들이 Amazon, Microsoft와 Boeing 같은 기업과 협력하여 현실의 문제를 해결하는 기회를 갖고 이를 자신의 최고 업적으로 삼을 수 있도록 노력해 왔습니다. 한 팀으로 일할 기회를 주고 당면한 문제에 대한 공동 주인 의식을 심어주는 것입니다.

오늘날 근로자 중 소수만이 전통적인 고등학교 수학을 활용하지만, 데이터는 자주 사용합니다.

저는 현재 워싱턴 주립 대학에서 다양한 학과와 학문을 합치기 위한 아주 협동적인 토대를 마련하고 있습니다. 공학, 수학, 통계학 등 모든 분야 영역에는 할 역할이 있고, 이 문제에 열정이 있는 사람들이 있으며, 교육, 예술, 커뮤니케이션, 경제학에도 연락하고 있습니다. 저처럼 이러한 문제에 열정을 갖는 사람들이 있으니 그들에게 토론의 장을 주자는 생각입니다.

데이터를 '읽고 이해하는 능력'이라는 말을 강조하고 싶습니다. 진정 '분석'이나 '과학'의 틀을 벗어나, 전문가뿐 아니라 비전문가를 교육하는 방법을 생각하는 계기가 되었으면 합니다. 우리가 특정 유형의 전문가만 훈련한다면, 시민의식 과제는커녕 데이터 사용과 관련한 인력 문제를 해결할 수 없을 것입니다.
 

Nairanjana 'Jan' Dasgupta와 소통

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이메일: Dasgupta@wsu.edu

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