본 연구는 과학영재학교 학생을 위한 지구과학 데이터 소양(Earth Science Data Literacy, ESDL) 교수학습자료 를 개발하고, 개발 자료가 NGSS 과학실천을 어떻게 구현하는지 분석하였다. 개발은 설계 기반 연구(DBR)로 일곱 가 지 설계 원리를 적용하여 실제 지구과학 데이터, Python 기반 처리와 시각화, 과학 논문 읽기를 통합한 주피터 노트북 12개로 구성하였다. 분석은 학습자 성취가 아니라 자료 자체를 대상으로, 셀 단위 키워드 빈도와 로컬 언어모델 보조 구현 깊이(0-3점)를 함께 검토하고 키워드 탐지의 정밀도와 재현율을 독립 코딩과 대조하여 검증하였다. 개발 자료는 총 642개 셀(코드 셀 248개, 6,327줄)로 천문, 대기, 공간정보, 지질, 해양, 기상 데이터를 포함하였다. 분석 결과 총 553개의 과학실천 단서(자료당 평균 46.1개)가 확인되었고, 데이터 분석 및 해석(SEP4, 138회)과 수학 및 계산적 사고 (SEP5, 99회)의 빈도가 가장 높았으며 모델 개발 및 사용(SEP2, 90회)과 정보 획득, 평가 및 소통(SEP8, 89회)이 뒤를 이었다. 구현 깊이에서는 SEP5(평균 1.8)가 가장 높았던 반면, 증거 기반 논증(SEP7)은 빈도(13회)와 깊이(평균 0 .7) 양 쪽에서 최저였다. 이는 주피터 노트북 기반 지구과학 자료가 ESDL 구성 요소를 자료 수준에서 반영하도록 설계될 수 있으나, 데이터 분석을 증거 기반 논증으로 잇는 명시적 스캐폴딩이 필요함을 시사한다.

This study developed Jupyter Notebook-based instructional materials for Earth Science Data Literacy (ESDL)- oriented instruction at a Science High School for the Gifted and analyzed how NGSS Science and Engineering Practices (SEPs) were implemented in the materials. Following a design-based research approach, twelve instructional notebooks were developed under seven design principles including SEP alignment, use of authentic data, and gradual scaffolding to integrate authentic Earth science data, Python-based data processing and visualization, scientific paper reading, and databased explanations. This study analyzed the materials, rather than student achievement data, in terms of data types, learning activities, ESDL components, and NGSS SEPs. The SEP analysis combined a cell-level keyword-based frequency count with a rating of implementation depth (0-3) assisted by a local large language model, and keyword detection was validated against independent meaning-based reference coding using precision and recall. The notebooks contained 642 cells, including 248 code cells with 6,327 lines of Python code, and addressed astronomical, atmospheric, geospatial, geological, oceanographic, and meteorological data. Of the 553 identified SEP-related cues (on average 46.1 per notebook), analyzing and interpreting data (SEP4, 138 cues) and using mathematics and computational thinking (SEP5, 99 cues) were the most common, followed by developing and using models (SEP2, 90) and obtaining, evaluating, and communicating information (SEP8, 89). SEP5 (mean 1.8) ranked highest in implementation depth. Engaging in argument from evidence (SEP7) was the only practice that ranked lowest in frequency (13 cues) and depth (mean 0.7). These findings suggest that Jupyter Notebook-based Earth science materials can provide material-level opportunities to reflect ESDL components through authentic data inquiries and NGSS SEPs, whereas more explicit scaffolding is required to connect data analysis to evidence-based argumentation.

Abstract
요 약
I. 서 론
II. 연구 방법
    1. 연구 설계 및 수업 맥락
    2. 교수학습자료와 설계 기준
    3. 개발 자료 분석
III. 연구 결과
    1. 교수학습자료 개발
    2. 개발 자료의 구성과 설계 특징
    3. 과학실천 구현 양상
IV. 결론 및 제언
References

• 박기현(철산중학교, 14243, 경기도 광명시 철망산로 71) | Kiehyun Park (Cheolsan Middle School, Gwangmyeong 14243, Korea) Corresponding author