[탐구노트 6편] 『팩트풀니스』로 배우는 합리적 사고와 데이터 해석

『팩트풀니스』로 배우는 합리적 사고와 데이터 해석

 

✨ Intro

우리는 미디어나 인터넷에서 매일 수많은 정보와 데이터를 접하지만, 과연 그 정보를 얼마나 정확히 이해하고 있을까요? 『팩트풀니스』는 우리의 본능적인 편견을 데이터와 사실로 바로잡으며 세상을 보다 명확히 바라볼 수 있게 돕는 책입니다. 이 책을 통해 중고등학교의 사회, 통합사회, 통합과학 교과의 개념을 효과적으로 연결할 수 있습니다.

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📚 목차

1. 책 소개
2. 교과 개념 연계
3. 독서 보고서 아이디어
4. 전공 적합성 분석
5. 독서 보고서 샘플
6. 생활기록부 세특 예시

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1. 책 소개 – 『팩트풀니스』(Factfulness)

• 저자: 한스 로슬링
• 출간: 2019년 (김영사)
• 저자 소개:
  한스 로슬링은 스웨덴의 공중보건 전문가이자 통계학자로, TED 강연으로 세계적인 명성을 얻었습니다. 그는 이 책을 통해 데이터 기반 사고의 중요성과 우리의 인지적 편견을 극복하는 방법을 전달합니다.

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📖 주요 내용

『팩트풀니스』는 우리의 인지적 편견 10가지(갭 본능, 공포 본능, 일반화 본능 등)를 제시하며, 데이터와 사실에 기반한 사고의 필요성을 강조합니다. 이를 통해 우리가 세상을 더욱 정확하게 바라보고, 잘못된 인식을 바로잡도록 안내합니다.

 

마인드 맵으로 정리한 팩트풀니스

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💡 핵심 키워드 & 개념

• 데이터 리터러시(Data Literacy): 데이터 해석 능력의 중요성
• 인지적 편견(Cognitive Bias): 오류와 편견이 사고에 미치는 영향
• 합리적 사고(Critical Thinking): 논리적이고 과학적으로 사고하는 능력

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2. 교과 개념 연계

교과 단원명 연결 개념 및 내용

사회	정보화 사회와 인간 활동	정보의 정확한 해석과 편견 극복 방법
통합사회	인권과 평등	데이터로 보는 사회적 불평등과 편견 해소 방안
통합과학	과학적 사고와 탐구	합리적 사고, 데이터 기반 탐구의 중요성

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3. 독서 보고서 아이디어

주제 내용 설명 연계 교과

우리 사회의 편견, 데이터로 극복하기	사회적 편견과 이를 극복할 수 있는 데이터 해석 방법 탐구	통합사회
왜 우리는 사실보다 감정을 믿을까?	감정적 사고와 합리적 사고의 차이 탐구	사회
데이터가 바꾼 세상, 미래는 어떻게 될까?	데이터 리터러시가 사회 발전에 미치는 영향 탐구	통합과학

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4. 🎓 전공 적합성 분석

✅ 드러나는 역량

• 데이터 해석 및 통계적 사고 능력
• 사회 문제를 합리적이고 비판적으로 탐구하는 능력
• 과학적·사회적 통합적 사고 역량

🎓 전공 적합 학과 추천

전공명 연계 포인트

사회학과, 사회복지학과	사회 문제에 대한 데이터 기반 접근과 편견 해소 연구
데이터사이언스학과	데이터 리터러시와 분석 역량 활용 가능
심리학과, 인지과학과	인지적 편견과 인지 과정 탐구
과학기술학(STS)	데이터 기반 사회적 의사결정 탐구

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5. 독서 보고서 샘플

제목: 『팩트풀니스』로 바라본 사회적 편견과 극복 방법

책을 읽게 된 동기: 뉴스나 인터넷 정보를 접할 때 늘 사실 여부가 궁금했으며, 데이터와 사실을 통해 세상을 정확히 보는 방법을 알고 싶어서 선택했습니다.

주요 내용 요약:
저자는 우리의 본능적 편견이 세상을 잘못 보게 한다고 지적하며, 이를 데이터로 바로잡아야 한다고 주장합니다. 특히, 공포 본능이나 일반화 본능처럼 잘못된 판단을 일으키는 원인을 명쾌하게 분석하고 있습니다.

교과 연계:
사회(정보화 사회와 인간 활동), 통합사회(인권과 평등), 통합과학(과학적 사고와 탐구) 개념과 연계하여 독서를 수행했습니다.

나의 생각 및 배운 점:
편견을 데이터로 극복하는 법을 배우면서, 정보의 신뢰성을 평가하는 능력을 키울 수 있었습니다. 앞으로 더 합리적이고 비판적으로 사고하며 사회 문제를 바라봐야겠다고 다짐했습니다.

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6. 생활기록부 세특 예시

『팩트풀니스』를 읽고 인지적 편견이 사회적 의사결정에 미치는 영향을 분석하고, 이를 데이터 기반의 합리적 사고로 극복하는 방법을 탐구하였다. 사회 교과의 정보화 사회, 통합사회의 인권과 평등 단원과 연계하여, 실제 사회적 사례를 분석하고 편견 해소를 위한 데이터 해석 능력을 키웠으며 비판적 사고력과 문제해결 역량을 길렀다.