The Direction of AI Classes using AI Education Platform

Abstract

In this paper, we presented the contents and methods of AI classes using AI platforms. First, we extracted the content elements of each stage of the AI class using the AI education platform from experts. Classes using the AI education platform were divided into 5 stages and 25 class elements were selected. We also conducted a survey of 82 teachers and analyzed the factors that they acted importantly at each stage of the AI platform class. As a result of the analysis, teachers regarded the following contents as important factors for each stage that are AI model preparation stage (the learning stage of the AI model), problem recognition stage (identification of problems and AI solution potential), data processing stage (understanding the types of data), AI modelingstage (AI value and ethics), and problem solvingstage (AI utilization in real life).

본 연구는 AI 플랫폼을 활용한 인공지능 수업에서 효과적인 내용과 방법을 제시하고자 하였다. 먼저, AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 각 단계별 내용 요소를 전문가로부터 추출하였다. 5개 단계에서 25개의 수업 요소를 선정하였고 AI플랫폼의 활용 단계에서 가르쳐야 할 내용에 대해 82명의 교사들을 대상으로 인식과 함께 수업 단계별 중요 요소를 설문으로 분석하였다. AI모델 준비 단계에서는 AI 모델의 학습 단계의 이해, 문제 인식과 정의 단계에서는 문제의 파악과 AI 해결 가능성, 데이터 수집과 전처리 단계에서는 데이터의 종류의 이해, AI모델링과 분석 단계에서는 AI가치 내용 요소가 나타났으며 문제해결과 활용 단계에서는 완성된 AI모델의 실생활 활용을 중요하게 보았다.

I. Introduction

인공지능 기술의 발전과 함께 교육부와 과학기술정보통 신부는 AI 인재 양성 정책을 발표하고 구체적인 정책으로 SW, AI교육 시범학교 운영과 AI등이 포함된 초․중 교과서 개발 등을 계획하며 AI교육에 대한 의지를 보여주었다[1]. 영국, 미국 등의 선진국과 중국, 싱가포르에서도 이미 자 국 학생들의 AI 교육을 위해 AI 모델을 만들고 적용해 볼 수 있는 다양한 플랫폼을 교육에 적용하고 있다[2].

AI 교육이 학교 현장에 확산됨에 따라 기존의 SW프로 그램만으로 인공지능을 이해하기 어려우므로 AI 교육을 위한 다양한 AI 앱과 플랫폼 등이 개발이 되고 있으며 SW·AI 선도학교를 중심으로 이러한 도구들이 AI 개념 이 해나 문제해결에 활용하고 있다. 그 중 AI 교육 플랫폼은 기계학습의 주된 활동인 다양한 데이터를 활용하여 AI 모 델을 만드는 과정을 학생들이 직접 체험하여 이해할 수 있 도록 제공이 되고 있다.

하지만 AI 교육 플랫폼을 주어진 데이터로 AI 모델링 만드는 체험활동에만 국한되는 경우가 많아 이에 대한 체 계적인 단계별 활동 내용 제시가 필요한 상황이다. 이에 본 연구에서는 AI 교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 내용 요소를 추출하고 선정하여 AI 교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 방향을 제시하고자 한다.

II. Preliminaries

2.1 AI Education and AI platform

AI 교육은 인공지능을 바라보는 관점에 따라 그 형태가 매우 다양하게 제시가 되고 있다. 한선관 외(2021)는 인공 지능 교육을 ‘인공지능을 이해하고 인공지능의 파워를 활 용하여 문제를 해결할 수 있는 능력을 신장하는 교육’이라 고 정의하며 AI 교육의 유형을 AI 이해교육, AI 활용교육, AI 가치교육의 세가지 영역의 상호보완적 형태로 Fig 1과 같이 제시하였다[3].

Fig. 1. The relationship between the three educational fields of artificial intelligence

2015 개정 교육과정의 ‘인공지능 기초’ 과목에서는 AI 의 기본 개념과 원리, 기계학습 모델이 활용 방법을 바탕 으로 실생활 및 다양한 분야의 문제를 창의적이고 효율적 으로 해결하는 능력을 기르는 것을 목표로 하여 교육 내용 을 제시하고 있다[4]. 한국인공지능교육학회(2020)의 ’착 한 인공지능교육 연구에서 ’인공지능의 올바른 이해를 토 대로 인공지능을 활용한 문제해결 능력과 함께 AI의 책임 성과 공정성을 추구하는 가치와 태도를 가진 인재를 양성 하는 교육‘이라고 정의하였다[5].

AI 교육을 위한 플랫폼의 형태는 매우 다양하나 실제 교육현장에서는 기계학습의 과정을 체험하여 인공지능의 알고리즘과 원리를 이해할 수 있는 플랫폼들이 많이 적용 되고 있다. 대표적으로 엔트리(playentry.org)와 Mblock 은 초중학생이 많이 사용하는 AI플랫폼으로 AI모델을 만 들어 블록코딩을 할 수 있다.

Ml4kids는 IBM왓슨을 이용하여 텍스트, 이미지, 숫자, 소리 데이터로 모델링을 하고, AI모델을 이용하여 블록 코 딩이나 텍스트 코딩을 할 수 있도록 제공하고 있다. Teachable Machine은 이미지, 음성, 포즈 데이터를 활용 하여 AI모델을 만들 수 있다. 만든 AI모델은 내보내기를 하거나 javascript 코드로 복사가 가능하며 최근에는 블록 코딩을 할 수 있는 웹사이트를 제공하고 있다.

2.2 Previous research

AI 플랫폼을 활용한 교육 프로그램의 개발은 많은 연구 자들에 의해 다양한 연구가 이루어지고 있다.

김갑수(2017)는 초등학생의 인공지능 교육을 위한 교수 학습모델 세부 절차를 ’문제 이해-데이터 준비하기-인공 지능 모델링 결정하기-프로그램 작성하기-보고서 작성하 기’로 제시하였으며[6], 박대륜 외(2020)는 기계학습을 활 용한 실생활 문제 해결을 이해 기존의 SW 교수학습 분석 을 기반으로 한 ML기반 소프트웨어 교수학습 모형을 개발 하고 세부 절차를 ‘문제인식 및 분석 - 데이터 수집 - 데 이터 가공 및 선별 - ML 모델 훈련 및 평가 -ML 프로그 래밍 - 적용 및 해결 - 공유 및 환류’로 제시하였다[7].

류미영 외(2019)는 딥러닝 개념을 위한 인공지능 교육 프로그램 개발을 위해 CT요소 중심의 모델인 DPAA(P)를 기반으로 인공지능 교수학습모형을 제시하고, 세부 절차를 ‘인식화-개념화-알고리즘화-자동화-일반화’로 하였고[8] 유원진(2020)은 머신러닝 플랫폼을 활용한 AI교육 프로그 램 개발을 위한 절차로 AI공감하기, AI이해하기, AI활용하 기 세 단계를 제시하였다[9].

김은지 외(2021)는 초등 인공지능 교육을 위한 플랫폼 분석 연구에서 초등 인공지능 교육을 위한 4개 플랫폼을 분석하여 제시하였으며[10], 송주영 외(2021)는 초등 사회 과교육에서 인공지능 교육 플랫폼의 수업자료 활용 방안 연구에서 사회교과를 위한 인공지능 플랫폼 활용에 대한 연구로 사회 교육과정 성취기준 달성과 더불어 인공지능 활용 능력을 키울 수 있는 방안을 제시하였다[11].

선행연구 분석 결과 AI 플랫폼을 활용한 수업 프로그램 의 개발이 다양하고 그 효과가 긍정적이라는 것을 알 수 있으나 대부분의 연구가 플랫폼을 활용하는 수업 단계에 서 필요로 하는 기능 위주의 활동 제시 정도에 그쳐 AI교 육 플랫폼을 활용하면서 요구되는 인공지능 이해와 가치 를 담고 있는 내용은 미흡하다는 것을 알 수 있다.

III. Content and Method of Research

3.1 Research content and procedure

AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 방향을 설계 하기 위해 선행연구 분석, 수업 내용의 설계와 요소에 대 한 전문가 검토, 설문지 개발 및 수정 보완, 교사들을 대상 으로 한 자료 수집 및 분석의 과정을 통해 실시하였다.

AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 내용 요소를 추출하기 위해 사용한 설문지는 AI플랫폼 활용 수업의 단 계를 5단계로 나누고 각 수업의 단계별 내용 요소를 AI이 해, AI활용, AI가치가 고루 포함되도록 1차 추출을 하였으 며 8명의 AI 전문가의 검토를 받아 2차 내용 요소에 관해 수정․보완 작업을 실시하였다.

설문지 기초 정보는 학교급, SW·AI교육 경력, AI교육 연수 경험, 수업에 적용한 AI교육 플랫폼의 종류와 개수, AI교육 플랫폼 적용 교과로 정하고 이를 변수로 선정하여 분석하였다. AI플랫폼 활용 수업의 5단계와 세부 내용은 A. 인공지능 준비 단계(3문항), B. 문제상황 인식과 정의(5 문항), C. 데이터수집과 전처리(7문항), D. AI 모델링과 분 석(5문항), E. 문제해결과 활용(5문항)으로 총 5개 영역, 25문항으로 하고, Likert 척도로 응답을 받았다. 완성한 설문 문항은 Table 1과 같다.

Table 1. Detailed content questions for each class using AI education platform

3.2. Research Objects and Tools

연구 대상은 AI교육 플랫폼을 활용하여 수업 경험이 있 는 초, 중, 고 교사들을 대상으로 82명을 선정하여 설문을 실시하였다.

설문은 온라인으로 2주간 실시하였다. 검사 도구는 SPSS 27을 사용하였으며 AI교육 플랫폼 활용에 대한 교사들의 전반적인 인식을 살펴보기 위해 기 술통계를 실시하였다. 그리고 AI교육연수경험, 학교급, 플 랫폼의 적용 개수와 적용 시수에 따른 차이를 알아보기 위 해 t-검정을 실시하여 집단 간의 차이를 알아보았다.

IV. Research Results

4.1. Analysis of AI education platform usage

AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 내용 요소를 선정하기에 앞서 현재 초중고 교사들의 AI교육 플랫폼을 활용 현황은 Table 2와 같다.

Table 2. Analysis of AI education platform usage

AI교육을 수업에 적용한 이유에 대해서는 개인적인 관 심과 역량 신장이 35명으로 가장 많았고, SW․AI선도학교 운영을 위해서가 24명으로 나타났다. 이어서 SW․AI교사 연구회에 적용한 것으로 답하고 있어 현재의 교육현장에 서는 교사 개인의 역량 신장과 선도학교 운영을 위해 AI교 육을 적용하고 있다는 것을 알 수 있었다.

AI교육에 사용해본 플랫폼은 엔트리만 사용해본 교사가 23명으로 가장 많았으며, 그 다음으로 엔트리와 티처블머 신이 20명으로 나타났다. 그리고 엠블록과 ML4kids 순으 로 응답이 나왔는데 엔트리를 선호하는 이유에 대해서는 직관적이고 학생들이 흥미를 끌만한 캐릭터와 기능의 탑 재, 학급 개설의 용이점, SW교육 선행 경험이라는 응답이 많았다. 엠블록은 인공지능 프로그램이 많이 탑재되어 있 으며, 티처블 머신은 로그인 절차 없이 접근이 가능하다는 접근의 용이성을 응답으로 작성해 주었다.

AI교육 플랫폼을 활용하여 수업에 적용한 교과는 실과/ 기술과 정보교과에 12명, 융합이 12명, 수학과 과학에 각 각 3명 등이 있어 AI교육이 실과나 정보 교과에만 한정되 어 있지 않고, 융합 교육이나 타교과에서도 적용되고 있음 을 알 수 있다.

AI교육 플랫폼을 사용한 목적은 AI 지식학습 29명, AI 활용 문제해결 신장 26명, AI플랫폼 숙달 11명, AI알고리 즘 학습 9명 순으로 나타났고 AI교육 플랫폼 활용 수업의 학습 효과는 AI활용 문제해결 신장 24명, AI관련 지식학습 23명, AI알고리즘 학습 14명, AI플랫폼 숙달 12명 순서로 나타나 AI교육 플랫폼을 사용하는 목적과 그 예상 효과가 거의 일치하고 있음을 알 수 있다.

4.2 Main activities for each stage of using AI education platform A

I교육 플랫폼을 활용의 단계별 주요 활동 내용을 선정 하기 위해 Table 3과 같이 기술통계 분석을 실시하였으며 25개 세부 질문에 대한 응답이 대부분 3.5를 넘어 세부 항 목들을 중요하게 생각하고 있다는 것을 알 수 있었다.

Table 3. AI model preparation stage

AI모델 준비 단계에서는 AI모델 제작 단계를 따르며 학 습하도록 안내해 주는 것이 3.90으로 가장 높게 나왔으며, AI모델 준비 단계의 요소들을 학생들이 고민하게 하는 활 동 내용이 3.65로 나와 학생들이 어려워할 수 있음을 고려 하기 때문이라고 분석된다.

문제 상황 인식과 정의 단계에서는 AI로 해결하기 위한 문제 상황인지 인지하도록 하는 AI이해 항목이 4.30으로 가장 높게 나왔으며 그 다음으로 AI로 해결 가능한 문제인 지 판단하는 AI이해 항목, AI의 선한 활용의 AI가치 항목 순으로 Table 4에서 보는 바와 같다.

Table 4. Problem recognition and definition stage

Table 5에서 데이터 수집과 전처리 단계에서 가장 값이 높게 나온 항목은 학생들이 플랫폼에 사용하는 데이터의 종류를 인지하고 사용하도록 안내하는 AI이해 항목으로 4.20이 나왔다. 다음으로 학생들이 문제 해결을 위한 데이 터를 발견하고, 수집한 데이터를 처리하는 방법을 인지하 는 AI활용 항목 순이었다. AI가치교육에 해당되는 ‘데이터 사생활 침해’는 다섯 번째 순위 3.79로 나왔다. 3.40으로 가장 낮게 나온 전처리 과정은 AI수업시수가 부족하기 때 문에 교사들이 주요 활동으로 포함시키기를 어려워하고 있다는 것으로 분석된다.

Table 5. Data collection and pre-processing stages

Table 6에서의 AI모델링과 분석 단계에서 가장 주요 활 동으로 인식하고 있는 항목은 데이터 활용시 발생할 수 있 는 문제점을 논의하는 AI가치 내용 요소로 3.79가 나왔다. 다음으로 AI모델에서 발생한 오류에 대해 수정과 보완작 업을 거치는 AI활용 항목으로 데이터를 활용한 AI모델 개 발시 발생할 수 있는 데이터 편향성과 공정성에 대해 중요 하게 생각하고 있다는 것을 알 수 있었다.

Table 6. AI modeling and analysis stage

Table 7의 문제해결과 활용 단계에서는 완성된 AI모델 을 실생활 문제 해결과 연관짓도록 하는 AI활용 항목이 4.32라는 높은 값으로 나왔다. 다음으로 인간의 역할, AI 윤리와 가치 문제로 교사들은 실생활의 문제 해결과 함께 인간 중심의 AI의 윤리와 가치를 매우 중요하게 생각하고 있음을 알 수 있다.

Table 7. Problem solving and utilization stages

이러한 기술적인 통계 분석 외에 집단에 따른 중요도 인 식을 알아보기 위해 분석해본 결과 AI교육 연수 경험에 있 어서는 3개 항목에 유의미한 차이가 있었다.

SW교육 연수 경험의 차이에 따른 유의미한 차이는 없 었으나 AI교육 연수 이수 시간을 60시간을 기준으로 하였 을 때 AI모델 제작단계의 1번 ‘AI모델 단계 안내’ 문항, 문 제상황 인식과 정의 단계의 4번 ‘문제상황 인지’ 문항, 데 이터 수집과 전처리 단계에서의 13번 ‘데이터 종류 인지’ 문항에서 차이가 Table 8에서 보는 바와 같이 나타났다. 앞서의 기술 통계에 있어 4번 ‘문제상황 인지’와 13번 ‘데 이터 종류 인지’ 문항은 동일한 결과를 보였으나 1번 ‘AI 모델 단계 안내’ 문항은 AI교육 연수를 더 많이 받은 교사 집단이 인공지능 모델 제작단계의 안내를 더 중요하게 인 식하고 있다는 것을 알 수 있었다.

Table 8. Analysis result according to AI education training experience

* : p<.05

AI교육 플랫폼 활용의 수업 내용에 대한 인식은 학교급 에 따라서도 Table 9에서와 같이 차이가 나타났다. AI학 습 모델과 분석에서 14번 항목인 ‘플랫폼에 사용된 알고리 즘 안내’에서 초등보다는 중등 교사들이 더 중요하게 인식 하고 있음을 알 수 있었다. 이는 체험활동에 집중되는 초 등보다 중등에서 알고리즘을 직접 다루고 있기 때문이라 고 분석된다.

Table 9. Analysis results according to school level

Table 10의 AI교육 플랫폼을 수업에 적용해본 개수에 따라서도 유의미한 차이가 나타났는데 2개 이상을 활용해 본 교사들이 하나만 사용해본 교사보다 문제상황 인식과 정의 단계의 4번 항목인 ‘AI로 해결하기 위한 문제상황 인 지’를 더 중요하게 생각하고 있다는 것을 알 수 있었다. 각 AI교육 플랫폼마다 다룰 수 있는 데이터가 다르기 때문에 2개 이상의 플랫폼을 사용해야 실생활 문제 해결을 위한 다양한 데이터를 다룰 수 있기 때문이라고 분석된다.

Table 10. Analysis result according to the number of platform classes applied

* : p<.05

AI교육 플랫폼을 수업에 적용해본 시수에 따라서는 데 이터 수집과 전처리 단계의 13번 항목 ‘데이터의 종류를 인지하고 사용’에 있어 유의미한 차이가 Table 11에서와 같이 나타났다. 이는 AI수업을 하기 위해 좀 더 많은 시수 를 확보할 수 있을 때 데이터에 대해 좀 더 이해하고 사용 할 수 있기 때문이라고 분석되었다.

Table 11. Analysis results according to the number of classes applied to the AI education platform

* : p<.05

집단에 따른 분석 결과에 있어서 유의미한 차이가 난 1 번 ‘AI모델 단계 안내’ , 14번 ‘플랫폼에 사용된 알고리즘 안내’ 항목을 제외한 4번 ‘문제상황 인지’와 13번 ‘데이터 종류 인지’ 항목은 기술 통계 분석 결과를 뒷받침해주고 있었다. 집단에 따른 AI플랫폼 수업 단계별 내용 요소의 중요도 인식은 주로 AI활용 항목에 유의미한 차이가 나타 남을 알 수 있었다.

이러한 분석과 전문가들의 자문을 토대로 AI교육 플랫 폼을 활용한 단계별 수업 내용을 정리해보면 Table 13과 같다. 각 단계별 주요 활동 내용이 ‘이해+가치’, ‘이해+활 용+가치’, ‘활용+가치’로 구성이 됨을 알 수 있다.

Table 12. Main activities of each stage using the AI platform and AI education areas by content

이상과 같이 AI플랫폼을 활용한 수업의 각 단계에서 핵 심 활동 내용을 선정함으로서 인공지능의 이해와 활용 그 리고 가치에 대한 수업을 균형있게 다룰 수 있게 된다. 또 한 ‘인공지능의 개념과 이해를 바탕으로 AI를 활용한 문제 해결 능력을 신장하고 AI와 협력하며 인간중심의 인공지 능의 태도를 갖는다’는 인공지능 교육의 이상적인 목표에 도움을 줄 수 있다.

V. Conclusions

AI교육에 대한 필요성이 증대되고 이를 교육 현장에 적 용하기 위해 많은 노력으로 AI교육의 수월성과 이해를 돕 기 위한 플랫폼이 개발이 되었다. 플랫폼들이 수업에 적용 되며 수업의 방향을 정립하는 것은 매우 필요하다. 본 연 구에서는 이러한 필요성에 맞추어 인공지능 수업을 해본 교사들을 대상으로 설문을 실시하였고, 이를 통해 AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 방향을 모색할 수 있었 다.

첫째, AI교육 플랫폼을 수업에 활용할 수 있도록 하기 위해 학생들의 접근이 용이하고 직관적이어야 하며 다양 한 데이터를 다를 수 있는 플랫폼이 필요하다는 것을 알 수 있다.

둘째, AI교육 플랫폼을 활용한 수업이 실과나 정보교과 에만 국한되지 않고 융합교육이나 타교과에 활용되고 있 음을 살펴보았을 때 AI플랫폼을 활용한 교육은 융합수업 의 형태가 되어야 한다는 것이다.

셋째, AI교육 플랫폼을 활용하고자 하는 목적과 효과에 있어 AI를 활용한 문제해결에 대한 수요를 알 수 있었으므 로 실생활 문제를 해결할 수 있는 실제적인 교육 프로그램 이 개발되어야 한다.

넷째, 각 활동 단계별 분석들을 토대로 AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 내용 요소의 선정은 AI플랫폼을 활용한다고 해서 활용 측면에서만 바라볼 것이 아니라 AI 의 이해와 AI가치 요소까지 함께 고려하여 그 수업의 내용 을 구성하여 AI교육의 목표를 달성할 수 있어야 한다.

따라서 AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업은 AI교 육 플랫폼을 이해하고 적용할 수 있도록 교사들을 위한 연 수 지원과 교과 융합을 위한 다양한 자료 개발이 필요하 며, AI교육 플랫폼을 활용한 수업 단계에 따른 AI이해, AI 활용, AI 가치 요소가 고루 포함된 프로그램 또한 요구된 다는 것을 알 수 있다.