강의 개요
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강의 제목: 부산 인문자료 아카이브
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담당 강사: 안대진(아카이브랩 대표)
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보조 강사: 이기영(아카이브랩)
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준비물: 개인 노트북, LLM 구독(Claude Code 권장. Codex나 Google AI Studio도 가능)
세부 일정
주별 | 회차별 내용 | 참고사항 |
1차시
7.23(목)
오전 | 시각화 도구 개론 및 데이터 설계 기초 | • 디지털 아카이브, 데이터 시각화의 중요성 및 인문학적 의의
• 정보를 데이터(노드/엣지, 클래스, 관계)로 구조화하는 원리 이해 (온톨로지)
• 인문학적 주제에 적합한 시각화 유형 및 도구 소개
• 디지털 아카이브 및 데이터 시각화 사례 소개 |
2차시
7.23(목)
오후 | 팀 프로젝트 기획 및
데이터 시각화
실습 | • 학생들이 선정한 인문학(부산/부산대 관련) 데이터 시각화 주제 구체화
• 바이브 코딩 기초 이해 및 시연
• 지도, 타임라인, 워드 클라우드 시각화 실습
• 관계망(네트워크, 아크 등)을 활용한 인물/장소/사건 데이터 시각화 실습 |
3차시
7.24(금)
오전 | 기획안 멘토링 및
지도&타임라인
시각화 실습 | • 데이터 수집, 정제 및 시각화 프로세스에 대한 심층 멘토링
• TimelineJS 등을 활용한 시간적 흐름 시각화
• StoryMapJS 등을 활용한 지리정보(GIS) 중심 시각화
• 데이터를 설명하는 디지털 전시 페이지 구현 |
4차시
7.24(금)
오후 | 최종 결과물 발표 및 평가 | • 데이터 시각화 결과물을 로컬이나 클라우드에 호스팅
• 팀별 디지털 인문학 시각화 프로젝트 최종 결과물 발표
• 시각화 구조 및 데이터 구조화 완성도 평가
• 전체 과정 종합 피드백 및 우수팀 시상 |
심사 기준
심사 기준 | 배점 |
디지털인문학에 대한 이해도
• 인문학적 주제와 데이터를 디지털 방식으로 올바르게 구조화(노드, 엣지, 클래스 관계 등)하였는가?
• 시각화 방법론의 개념과 인문학적 분석 목적을 명확히 이해하고 있는가? |
30
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결과물의 완성도 및 독창성
• 워드클라우드, 네트워크, 지도, 타임라인 등의 도구를 적절히 활용하여 데이터를 효과적으로 제시했는가?
• 결과물이 참신하며 데이터에 대한 인문학적 통찰력과 해석을 깊이 있게 담아냈는가? |
40
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협업 및 소통 역량
• 팀 프로젝트 수행 과정에서 팀원 간의 역할 분담과 협업이 유기적으로 이루어졌는가?
• 발표를 통해 프로젝트의 기획 의도와 데이터 분석 결과를 논리적이고 설득력 있게 전달했는가? |
30
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총 점 | 100 |