통계와 연구에서 도출된 수치 데이터는 반드시 전문가에 의해 '해석' 되어야 한다. 비전문가가 나서서 '해석' 없이 자신의 신념을 위한 근거로 인용되면 무시무시한 독이 되고 만다.
학생수를 1.25명이나 2%로 표현한 통계는 아직 해석되기 전의 수치 데이터일 뿐이다. 예를들어, 학업성취목표에 도달하지 못한 학생의 수가 2% 라는 수치데이터가 있다고 치자. 교육부(정부)의 비전문가들이 해석하면 2% 밖에 되지 않으므로 포기해도 된다고 판단하지만, 학교와 교사의 입장에서는 2% 를 위해 무슨 일을 해야할지 새로운 교육계획을 수립하기 위한 근거가 된다.
특히 교육에서 수치데이터는 학생, 교사, 교육과정, 환경, 정책 등을 종합하여 해석해야 유의미해지는 경우가 대부분이다. 해석되지 않은 수치데이터가 정책 입안자들의 신념에 근거가 되는 경우, 학급당 인원수를 축소하지 않은 채로 창의서술형 평가를 확대해야 한다거나, 과목당 교사수를 축소하면서 교과선택제를 운영하겠다는 정책이 등장하게 된다.
격추되지 않고 귀환한 폭격기를 보고 어디가 가장 많이 피격되었는지 분석 할게 아니라, 돌아오지 못한 폭격기에 대한 근본적인 데이터를 제대로 '해석' 할 줄 아는 실천적 전문성이 필요하다.
(수학자 아브라함발드)
