Abstract
This study is a case study of artificial intelligence education subjects in the graduate school of education. The main educational contents consisted of understanding and practice of machine learning, data analysis, actual artificial intelligence using Entries, artificial intelligence and physical computing. As a result of the survey on the educational effect after the application of the curriculum, it was found that the students preferred the use of the Entry AI block and the use of the Blacksmith board as a physical computing tool as the priority applied to the elementary education field. In addition, the data analysis area is effective in linking math data and graph education. As a physical computing tool, Husky Lens is useful for scalability by using image processing functions for self-driving car maker education. Suggestions for desirable AI education include training courses by level and reinforcement of data collection and analysis education.
본 연구는 교육대학원에서의 인공지능 교육 과목의 운영사례이다. 교육 과정은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등학교 현장으로의 적용 용이성과 수업 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용을 선호하였다. 데이터 분석 영역은 수학교과의 데이터와 그래프 교육과의 연계 등에서 그 효과성이 있으며. 피지컬 컴퓨팅 도구로 허스키 렌즈는 고유의 이미지 처리 기능을 활용하면 자율주행차 메이커 교육에 유용한 것으로 나타났다. 바람직한 인공지능교육으로는 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등이 요구되었다.