수집에서 분석, 발행까지 — 처음으로 한 줄로 이어졌습니다 릿팩 뉴스레터 023호 (2026-23)
릿팩(LitFac) 소식과 리터러시 관련 내용을 전합니다. |
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릿팩 뉴스
데이터 분석에서 뉴스레터 작성까지 — 하나의 흐름으로
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022호에서 데이터베이스 서비스인 Supabase 기반 데이터 수집 인프라를 갖추고 YouTube 댓글 수집까지 추가했는데, 이번 호부터는 그 데이터를 실제 뉴스레터 작성에 연결하는 단계로 넘어왔습니다.
진행 과정은 다음과 같습니다. Supabase에 쌓인 네이버 뉴스, 블로그, YouTube 데이터를 컴퓨터로 내려받은 후, 코딩 플랫폼인 VS Code에서 파이썬 스크립트를 실행할 수 있는 Jupyter Notebook에서 키워드별, 기간별로 필터링하고, 빈출 단어와 제목 패턴을 분석한 뒤, 그 결과를 바탕으로 나이듦 문해력 섹션과 담론 읽기 섹션의 글을 썼습니다. 빅카인즈 데이터도 엑셀 파일로 내려받아 합쳤습니다.
이렇게 해서 데이터 수집, 저장, 분석, 글쓰기가 하나의 흐름으로 연결되었습니다. 아직 손이 많이 가는 단계이고 데이터 상태도 세부적으로 점검해야 하지만 매주 반복하면서 데이터의 품질과 글쓰기의 완성도를 높여갈 수 있지 않을까 기대해봅니다. |
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나이듦 문해력 (에이징 리터러시)
나이듦을 말하는 방식들 |
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이번 주 블로그 글들을 읽다 보면 나이듦을 다루는 방식이 꽤 다양하다는 것을 느끼게 됩니다. 에릭슨(Erik Erikson)의 발달심리학으로 중년의 허무함을 풀어내는 글, 융(Carl Jung)의 '인생의 오전과 오후'를 빌려 자신의 위치를 가늠하는 글, 힐먼(James Hillman)을 인용해 나이듦을 새로운 시작으로 읽어내는 글. 나이듦을 그냥 흘려보내지 않고 언어와 이론을 찾아 붙이려는 시도들입니다. 블로그가 개인의 감각을 기록하는 공간이라면, 그 기록에 점점 지적인 언어가 얹히는 것 같기도 합니다.
YouTube에서 수집한 채널들을 살펴보면 종교·강연 외에도 '나이듦의 품격', '어른이야기', '그날의 따뜻함' 같은 채널들이 눈에 들어옵니다. 나이듦을 콘텐츠의 중심에 두고 운영되는 채널들입니다. 댓글에서 가장 많은 공감을 받은 것은 "이제 한 50년 쯤 지나면 인터넷 말투 쓰는 노인들 많아지는 거 아님?ㅋㅋ" 같은 댓글이었는데, 022호에서 주목했던 자기반성적 공감과는 결이 조금 달랐습니다. 나이듦을 무겁게 받아들이기보다 가볍게 상상해보는 방식이랄까요. 데이터가 쌓일수록 이런 결의 차이가 좀 더 선명하게 보일 것 같습니다. |
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Phonemic awareness is a prerequisite for phonics knowledge. 음소 인식은 파닉스 지식을 배우기 위한 필수 전제조건이다.
음소 인식은 말소리 속 개별 음소를 구별하고 조작하는 능력이며, 파닉스는 음소와 문자소의 관계를 배우는 것입니다.
영어 학습에서는 보통 음소 인식이 먼저 발달한 후 글자를 도입하여 파닉스를 학습하게 됩니다.
예를 들어 /k/, /æ/, /t/를 구별할 수 있게 되면 각 소리를 c, a, t와 연결하는 활동을 할 수 있습니다.
참고로 음소 인식과 파닉스는 완전히 분리된 단계가 아니며, 파닉스 학습 중에도 음소 인식 활동을 함께 진행할 수 있습니다.
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2026년 6월 1일~7일 한 주 동안 리터러시/문해력 관련 기사들과 블로그 글들에서는 다음과 같은 주제가 돋보였습니다.
- 교육감 공약이 된 문해력 — 선거가 남긴 리터러시 언어 (빅카인즈)
- AI 리터러시, 기업 안으로 들어오다 (네이버 뉴스)
- 문해력, 과외 시장의 언어가 되다 (네이버 블로그)
- 리터러시 트렌드: 데이터 문해력, 바이오 문해력, AI 행정 리터러시
빅카인즈: 교육감 공약이 된 문해력 — 선거가 남긴 리터러시 언어
지난주 빅카인즈에서 가장 많은 기사를 차지한 것은 6월 3일 지방선거 교육감 당선 소식이었습니다. 표면적으로는 선거 기사이지만, 당선인들의 공약 문구 곳곳에 문해력과 리터러시가 들어 있었습니다. 강원도교육감 당선인은 "학력 책임 속 문해·수리력·AI 역량 강화"를 내걸었고, 인천교육감 당선인은 "읽걷쓰AI"를 슬로건으로 내세웠습니다. 문해력이 교육감 선거의 공약 언어로 들어왔다는 것은, 이 개념이 학술 담론이나 미디어 담론을 넘어 정치적 의제가 됐음을 보여줍니다. 선거 기사 너머에서는 다른 흐름도 있었습니다. 동아일보는 "정보의 쓰나미 시대, 데이터 문해력으로 살아남기"라는 기고를 실었고, 한국일보는 "AI를 의심할 줄 알지만 검증법은 모른다"는 여론조사 결과를 전했습니다. AI를 다루는 능력과 AI를 검증하는 능력 사이의 거리를 짚은 기사로, AI 리터러시의 층위가 다시 세분화되는 흐름이 느껴집니다.
관련 기사:
네이버 뉴스: AI 리터러시, 기업 안으로 들어오다
지난주 네이버 뉴스에서 눈에 띈 것은 AI 리터러시가 교육 현장을 넘어 기업 내부로 들어오는 흐름이었습니다. 한화투자증권은 임직원 대상 AI 활용 경진대회를 열었고, 관련 기사가 여러 매체에 보도됐습니다. 022호에서 살펴본 두나무의 청소년 금융 리터러시 교육과 방향이 비슷합니다. 선언이 아니라 경진대회라는 형식으로, AI 리터러시를 측정 가능한 역량으로 만들려는 시도입니다. 학교에서 시작된 리터러시 교육의 문법이 기업 인재 개발 프로그램으로 옮겨가고 있습니다.
관련 기사:
- 이데일리 외 다수 | 한화투자증권, 사내 AI 리터러시 경진대회 개최
네이버 블로그: 문해력, 과외 시장의 언어
지난주 블로그에서 '문해력' 앞에 가장 자주 붙은 수식어는 "국어과외"였습니다. 초등 문해력, 아이 문해력도 자주 등장했습니다. 022호에서 리터러시가 일상의 모든 영역으로 번진다고 썼는데, 지난주 블로그에서는 조금 다른 방향이 보였습니다. 리터러시보다 문해력이 훨씬 많이 쓰였고, 그 문해력은 주로 학원·과외 광고의 언어였습니다. 개념의 대중화가 상업화와 나란히 진행되는 흐름입니다. 한편으로는 "AI 행정 리터러시", "성경 리터러시"처럼 전혀 다른 맥락으로 번지는 용어들도 눈에 들어왔습니다.
리터러시 트렌드
지난주 기사와 블로그에서 포착된 리터러시 관련 용어들 중 주목할 만한 흐름을 세 가지로 정리합니다.
데이터 문해력(Data Literacy)은 동아일보 기고에서 "정보의 쓰나미 시대의 생존 역량"으로 다뤄졌습니다. 데이터를 읽고 해석하는 능력으로, AI 리터러시와 자주 함께 언급되지만 강조점은 다릅니다. AI를 사용하는 능력보다 AI가 생산한 정보를 스스로 판단하는 능력에 가깝습니다.
바이오 문해력(Bio Literacy)은 비즈워치의 "바이오 문해력" 시리즈에서 눈에 들어왔습니다. 기술이전, 옵션 딜 같은 바이오·제약 산업의 전문 용어를 일반 독자가 이해할 수 있도록 풀어주는 콘텐츠 포맷으로 쓰이고 있습니다. 금융 리터러시가 투자 언어를 대중화한 것처럼, 바이오 문해력은 산업 언어를 읽는 능력을 지칭하는 방향으로 자리를 잡아가는 것 같습니다.
AI 행정 리터러시는 블로그에서 처음 눈에 들어온 용어로, "AI 행정 리터러시 단계별 NCS 직무기술서 개정안?"이라는 제목의 글에 등장했습니다. AI 역량을 공공 행정 직무 기준에 반영하려는 시도로 보이며, 아직 초기 단계이지만 AI 리터러시가 자격·직무 기준의 언어로 들어오는 흐름과 맞닿아 있습니다.
관련 기사:
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리터러시팩토리 (Literacy Factory)
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