늙은 과학 교사의 수업 이야기40

실시간 데이터 기반 학습의 예

평소에 실시간 데이터를 활용한 자료 분석 수업을 단원마다 진행한다.

2학년은

재해재난과 우리생활 단원에서는 실시간 재해재난 발생 현황 등을 찾아서 분석했고

수권과 해수의 순환에서는 동해, 서해, 남해의 실시간 조수간만 데이터를 비교 분석했고

3학년은 기권 부분에서는 학습이 다 끝난 다음에 기온, 습도, 기압, 풍향, 풍속 등 학습한 내용을 기반으로

실시간 일기예보 관련 데이터를 분석하여 일기예보 멘트를 작성해보는 것이 최종 미션이다.

기상 캐스터역할을 해보는 것이다.

물론 기말고사가 끝난 다음에 진행하려 한다. 6월은 기말고사 준비에 몰두하여야 한다.

이렇게 평소에 실시간 데이터를 중요시하는 사람이

지하철 냉방온도를 이야기할때는 데이터가 없는 나의 체감으로 이야기했으니

이론과 실제는 이렇게도 다르다.

어제(여러 곳의 출장으로 너무 힘들어서 기절각이었다.)는 여러 곳으로 이동하는 출장이 있었으므로

다양한 지하철을 탈 예정이었다.

출근해서 1교시 부장회의, 2~4교시 수업, 점심먹자마자 어제 동아리 출장갔던 전시장 결재 오류로 인한

한성대입구역 출장, 이후 서울형 과학중점학교 생태전환교육 컨설팅 하러 도림천역을 방문하는 일정이었다.

여러 지하철을 타는 김에 실시간 데이터를 한번 측정해보자는 생각이 들었다.

나에게는 3학년 수업을 대비해서 깔아둔 기온, 습도, 기압 측정 어플리케이션이 핸드폰에 있다.

데이터를 수집하고 이를 알아보기 쉽게 표로 만들고 그래프를 그려보는 일..

그것이 학생들에게 늘 이야기하는 과학하는 방법이다.

 같은 비교를 위하여 지하철 약냉방칸을 기준으로 하려 하였으나 아뿔싸 2호선에는 약냉방칸이 없었다.

(그것도 처음 알게 되었다.)

다른 지하철은 약냉방칸이었다. 참고로 어제는 5호선, 약냉방칸, 아침 출근 시간 07:00 근처였다.

표를 만든 것이 브런치 내용으로 올라가지 않아 아래에 첨부하였다.  승객 꽉찬 정도를 제외하고는 모두 어플리케이션을 활용한 측정값이다.  관심있는 분은 PDF 파일을 열어보시면 된다.    

표를 만들고 보니 대중교통 운행하시는 분의 기본적인 생각을 알 것도 같다.

아침 7시정도면 출근 시간으로,  오후 6시 즈음에도 퇴근 시간으로 최대 냉방 18℃를  작동하는 것 같다.

물론 언제가 시작점이고 언제가 마무리인지는 알 수 없다.

여하튼 최대 냉방은 18℃ 인 것으로 판단되는데 이해가 되지 않는 것은 여전히 있다.

대략 오후 2시경이 가장 기온이 높은 시간대인데 그때는 지하철 실내 온도가 26℃에 육박하고 있다.

그 시간이 가장 더워서 걸어서 지하철을 탄 사람들이 냉방을 그리워할 시간대가 아닐까?

그 시간 실내온도는 오히려 높았고 아침, 저녁은 밖이 그리 덥지 않은데 냉방은 최대이다.

내가 모르는 무엇인가가 있을것이다.

아마도... 지하철 냉방도 당연히 빅데이터에 기반한 시스템을 가동하고 있으리라 믿는다.

그럼에도 불구하고 실내 냉방 18℃는 나에게는 너무 추운 온도이다.

쓰레드에 달린 추가로 달린 댓글처럼(내가 토론의 장을 만들었나 싶다.) 외부 출장이 없는 날은 가급적 자차를 가지고 출근할 것이며 겉옷은 더 두꺼운 것으로 준비할 것이고 알레르기성 비염 약도 챙겨두었다.

실시간 데이터에 기반하여 이제 출퇴근 시간의 지하철 냉방에 대한 만반의 대비책을 세웠다.

이것이 실시간 데이터기반 학습의 진정한 효과이다.

지하철 실내온도 분석자료.pdf