[준비하기] 해양쓰레기 데이터 확인하기
해양쓰레기 데이터 확인하기
1. 용궁에 잡혀간 엔트리봇
바다에 버려진 쓰레기의 양은 얼마나 될까요? 엔트리봇이 직접 목격한 쓰레기만 어림잡아서 설명한다면 용왕님을 설득하기 어려울 것입니다. 쓰레기양에 대한 객관적이고 구체적인 수치를 알 수 있으면 용왕님을 설득하는데 도움이 될 것입니다.
이번 프로젝트의 학습 순서에 대해 간략히 소개하겠습니다.
<학습 순서> 1) 해양쓰레기 데이터 확인하기 2) 해양쓰레기 데이터 분석하기 3) 쓰레기 수거사업 확인하고 의사결정하기 4) 플라스틱 사용 줄이기 캠페인 프로그램 만들기 |
2. 해양쓰레기 개념 확인하기
이번 프로젝트에서는 해양쓰레기 데이터를 확인하고 자세히 분석해볼 거예요. 해양쓰레기 데이터를 확인하기 전에 먼저 해양쓰레기의 의미에 대해 먼저 살펴봅시다.
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<워크시트> * 해양쓰레기 : 해안에 방치되거나 해양으로 유입되어 해양환경에 악영향을 미치는 각종 쓰레기를 말합니다. <추가 설명> 해양쓰레기는 근본적으로 육지의 쓰레기와 다르지 않습니다. 사람이 살면서 생긴 모든 부산물이 바다로 들어가 못쓰게 되면, 그것이 곧 해양쓰레기입니다. 육지에서 바다로 들어갔건, 바다에서 버려졌건 사람이 사용하는 모든 물건, 도구, 구조물 등이 해양쓰레기가 될 수 있습니다. 바다쓰레기 또는 해양폐기물로 부르기도 합니다. <분류> 해양쓰레기는 분포 위치에 따라 (1)해안쓰레기, (2)부유쓰레기, (3)해저 또는 침적쓰레기로 분류합니다. 해안쓰레기는 바다 주변(해변)에 버려진 쓰레기입니다. 부유쓰레기는 해수면 가까이에 떠다니는 쓰레기를 말합니다. 해저 또는 침적쓰레기는 바다 밑바닥에 가라앉은 쓰레기를 말합니다. 출처 : 해양환경정보포털 (해양쓰레기 바로알기) |
여러분은 해양쓰레기를 본 적이 있나요? 여러분의 경험을 떠올리며 다음 질문에 대한 답을 <워크시트>에 적어봅시다.
<워크시트> 1) 해양쓰레기의 종류에는 어떤 것이 있나요? (모두 적어보세요) 2) 해양쓰레기의 양은 얼마나 될까요? 예상해봅시다. 3) 해양쓰레기 데이터를 확인하는 것이 왜 중요하다고 생각하나요? |
3. 해양쓰레기 데이터 확인하기
먼저 연도별 해양쓰레기 양을 확인해 보겠습니다. 엔트리 작품만들기 [https://playentry.org/ws#!/]에 접속 해봅시다. 테이블 추가하기를 누르고 내용을 입력해봅시다. 먼저 해양쓰레기 데이터를 입력하고 살펴봅시다.
수업 Tip : 직접 값을 입력하기 어려우면 엔트리 실습 링크(https://blog.naver.com/nvplaysw/222162692829)에서 해양쓰레기 데이터 파일을 다운 받아 실습을 진행합니다. 파일 저장 후 ‘테이블 추가하기’->‘파일 올리기’->‘추가’ 버튼을 눌러 추가해주세요.
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1) ‘데이터분석’ 칸을 누르고 위에 ‘테이블 불러오기’를 선택해주세요. 이후 등장하는 화면 왼쪽 상단에 ‘테이블 추가하기’ 버튼을 눌러주세요. |
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2) ‘새로 만들기’ 버튼을 누르고, ‘추가’를 누릅니다. |
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3) 가로축에 구분(연도), 추정량(ton)을 입력합니다. 그리고 세로축에 1부터 12까지 숫자를 입력한 후, 연도와 추정량(ton)을 입력합니다. |
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4) 왼쪽에 보이는 내용을 입력해 표를 완성해봅시다. 바닷속 쓰레기양은 정확한 조사가 어려워 추정량 값을 사용합니다. 출처 : 해양환경정보포털 https://www.meis.go.kr |
완성한 표를 보며 질문에 답해봅시다.
<워크시트> 해양쓰레기 데이터 확인하기 가) 해양쓰레기가 가장 많은 년도는 언제인가요? 답: 2009년 나) 해양쓰레기가 가장 적은 년도는 언제인가요? 답: 2018년 다) 해양쓰레기는 왜 추정량(ton) 값을 사용할까요? 답: 모든 바닷속 쓰레기양을 조사하기는 어렵기 때문에 일부 지역을 조사하고 전체 쓰레기양을 추정하기 때문 |
4. 해안쓰레기 데이터 확인하기
이번에는 해양쓰레기 가운데 바다 밖에 위치하는 ‘해안쓰레기(해변쓰레기)’ 데이터에 대해 좀 더 자세히 살펴보겠습니다.
수업 Tip : 학생들이 해양쓰레기와 해안쓰레기 용어를 혼동하지 않도록 명확히 지도해주세요!
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해안쓰레기는 물 밖에 쓰레기가 나와 있기 때문에 조사하기가 상대적으로 쉽습니다. 따라서 해안쓰레기 데이터에는 추정량이 아닌 개수와 무게에 대한 데이터를 상세히 얻을 수 있습니다. 아래 해안쓰레기 데이터를 입력하고 살펴봅시다. 출처 : 해양환경정보포털 https://www.meis.go.kr |
<워크시트> 해안쓰레기(해변쓰레기) 데이터 확인하기 가) 해안쓰레기 개수가 가장 많은 년도는 언제인가요? 나) 해안쓰레기 개수가 가장 적은 년도는 언제인가요? 다) 해안쓰레기 무게가 가장 무거운(무게가 많이 나가는) 년도는 언제인가요? |
데이터를 통해 알 수 있는 점을 이야기해봅시다. 지금가지 배운 내용을 정리하여 자신의 말로 표현해봅시다.
수업 Tip : 입력한 데이터를 저장하여 다음 시간에 사용할 수 있도록 합니다.
쉬어가기(1) - 심슨의 역설
※ 심슨의 역설(Simpson’s Paradox)이란?
심슨의 역설이란 ‘부분’에서 성립하는 크고 작은 관계가 그 부분들을 종합한 ‘전체’에 대해서는 성립하지 않는 (맞지 않는) 모순적인 경우를 말합니다. 심슨의 역설은 1951년 이 현상을 설명한 에드워드 심슨(Edward H. Simpson)의 이름을 따서 만들었습니다. 심슨의 역설은 1973년 미국 버클리대학교 대학원에 지원한 학생들의 성별 합격률을 통해 널리 알려졌습니다. 남녀 학생들의 합격률을 전공별로 비교해보면 대부분의 전공에서 여학생의 합격률이 높았지만, 전체 합격률에서는 남학생이 훨씬 높게 나타나는 반전이 있었지요. 예를 들어 어느 대학에서 2개 학과의 합격률이 다음과 같다고 합시다.
이 표로부터 다음을 알 수 있습니다.
•A학과에서는 여학생의 합격률이 40%로 남학생의 합격률 33%보다 높다. •B학과에서도 여학생의 합격률이 75%로 남학생의 합격률 71%보다 높다. |
위 내용만 보면 2개 학과를 합한 전체 합격률도 여학생이 더 높을 것 같습니다. 하지만, 전체 여학생의 합격률은 56%로 전체 남학생의 합격률인 60%보다 낮게 나타납니다. 이유가 무엇일까요? 여학생은 합격률이 낮은 A학과에 더 많은 수가 지원했고, 남학생은 합격률이 높은 B학과에 더 많이 지원했기 때문입니다. 따라서 전체 합격률로 보면, 남학생이 여학생보다 높게 나타난 것입니다.
이와 같이 확률 문제와 관련해서는 사람들의 직관과 반대되는 역설적인 상황이 발생할 수 있습니다. 부분에 대한 분석 결과와 전체에 대한 분석 결과가 다르게 나타날 수 있는 것입니다. 따라서 데이터를 분석할 때에는 데이터를 전반적으로 이해하고 결과에 영향을 주는 많은 요인들을 고려해야 합니다.
출처 : 네이버 지식백과, Mathpark / 심슨의 패러독스 (박경미의 수학콘서트 플러스, 2013. 12. 12., 박경미), https:// www.mathpark.com/530