본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 교육 방법으로 지역화 공공데이터를 활용한 인공지능 교육프로그램을 설계하였다. ADDIE 모형에 따라 초등학생을 대상으로 사전 요구 분석을 진행한 결과를 바탕으로 프로그램 설계를 진행하였다. 지역화 공공데이터를 기반으로 머신러닝 포 키즈와 스크래치를 활용하여 인공지능 원리를 학습하고 공공데이터를 목적에 맞게 추상화하는 과정을 통해 문제를 해결하고 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 구성하였다. 추후의 연구를 통해 본 교육 프로그램을 현장에 투입하고 그 결과 학생들의 컴퓨팅 사고력의 변화를 검증할 필요가 있다.

본 연구는 초등학교에서 쉽게 적용할 수 있는 소리 데이터를 활용한 블록 기반의 머신러닝 교육 프로그램을 설계하였다. 교육 프로그램은 ADDIE 모형에 따라 사전에 초등학교 교사 70명을 대상으로 실시한 요구 분석을 결과를 바탕으로 그 목표와 방향을 설계하였다. 머신러닝 포 키즈 중 블록 기반의 프로그래밍을 위해 스크래치를 사용하였고 소리 데이터를 활용하여 데이터값의 규칙성을 발견하고 인공지능의 원리를 학습하고 직접 문제를 해결하는 프로그래밍 과정에서 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 설계하였다. 추후의 연구에서 본 교육 프로그램을 적용하고 인공지능에 대한 태도와 컴퓨팅 사고력에 어떤 변화가 있는지 검증이 필요하다.

본 연구는 4차 산업혁명 도래와 COVID-19 팬데믹이라는 뉴노멀한 환경에도 적응할 수 있는 SW교육이 필요하다. 디지털 사회에서 필수품이 되어버린 작고 강력한 스마트기는 좋은 교구로 앱인벤터 프로그램을 활용한 생활 속 유용한 앱이나 데이터로 학습시킨 인공지능 모듈을 장착한 앱을 만드는 과정을 설계하고 적용하였다. 대면과 비대면 방식이 혼합된 블랜디드 방식으로 수업을 실시한 후 효과성 측정으로 인공지능의 기술적·인지적 성숙도와 블랜디드 소프트웨어 수업에 대한 장·단점에 대한 의견을 설문 질의를 통하여 알아보았다. 인공지능을 활용한 앱인벤터 소프트웨어 수업 전·후 미래의 국가발전 차원에서 많은 수요가 필요한 SW관련 인재 직업군을 탐색하고자하는 의향인 진로지향도 변화를 알아보았다. 하위 요소 중 3개가 항목에서 유의미한 결과가 도달하였다. 비대면 상황에서도 인공지능을 활용한 앱인벤터 소프트웨어교육 프로그램이 실제 현장에 제공되길 기대한다.

2022 개정 교육과정에서 AI교육의 도입에 따라 데이터 관련 교육의 필요성이 대두되고 있는 상황에서 학생들의 데이터 기반 문제해결력을 향상 시키는 것이 필요하다. 본 연구는 이러한 필요성에 따라 학생들의 데이터 기반 문제해결력을 향상하기 위한 SW교육에 대한 방안을 연구하고자 한다. ADDIE 교수설계모형을 바탕으로 프로그램을 설계하였고, 교사를 대상으로 요구분석 설문조사를 실시하여 요구 분석을 실시하였다. 요구분석 결과에 근거하여 마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결을 주제로 교육 프로그램을 설계하였다. 본 연구에서는 데이터 기반 문제해결의 중요성과 그 역량의 필요성을 제기하였다. 후속 연구에서는 데이터 기반 문제해결 SW 교육이 문제해결력에 어떤 유의미한 효과성을 나타낼지 밝히는 것이 필요하다.

AI 기술로 대변되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지고 있다. 하지만 교육 현장에서 이루어지는 AI 교육은 단발적인 프로젝트 교육 혹은 교사 중심의 교육이 대부분을 차지하고 있다. 이에 학생 중심, 현장 중심 교육을 실천하기 위해 디자인 씽킹을 기반으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 생활 속 문제를 AI로 해결하는 과정을 통해 AI에 대한 이해와 활용 능력이 향상될 것이며, AI에 대한 이해를 넘어선 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러줄 것이다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 등으로 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지길 기대한다.

이 연구는 지능형학습시스템에서 학습활동을 분석하는 전략에 대한 것이다. 이를 위해 지능형학습시스템에 대한 개념정의와 지능형학습시스템을 이용하는 학습 유형을 분석하였다. 학습유형으로는 개인형, 적응형, 역량중심, 블랜디드 학습으로 제시하였으며 4가지는 약간의 차이가 있지만 대부분 유사한 성격을 가지고 있다. 또한 학습활동 분석은 시스템에서 생성되는 마우스 클릭, 키보딩, 업로드 등의 데이터가 기본이 된다. 이를 통해 시청시간, 업로드 횟수 등의 기초적인 분석을 수행할 수 있다. 하지만 개인화, 적응형을 위해서는 보다 다양한 학습 분석이 필요하다. 그것은 학습태도, 성취도 수준뿐만 아니라 메타인지 수준, 창의력 수준등을 판단할 수 있다. 그런데 메타인지 등의 수준은 복잡한 인간의 인지활동을 포함하고 있기 때문에 지능형학습시스템의 판단에 교사의 개입이 필요하다.

코로나19가 초래한 비대면 시대에 SW교육이 자리 잡기 위해서는, 대면 및 비대면 수업방식에 따른 SW교육의 효율성에 대한 연구가 필요하다. 이에 본 연구는 2020년 전국 30개 SW 영재학급의 교육과정 운영현황을 수업 방식(대면, 비대면, 혼용)에 따라 구분하였다. 그후 계획 대비 수업시수 및 1인당 산출물 제작 결과를 양적 분석을 통해 비교·분석하였다. 연구 결과 계획한 시수 대비 가장 많은 수업을 소화한 수업의 종류는 비대면 수업(90.9%)이었으며, 다음은 대면 수업(84.2%)이었고, 가장 적은 것은 혼용 수업(80.5%)이었다. 학생 1인당 산출물 평균 개수는 대면수업(0.504개) 그룹이 가장 많았으며 혼용수업(0.421개) 그룹과 비대면수업(0.42개) 그룹은 이에 미치지 못했다. 본 연구 결과를 통해 비대면 중심의 수업을 진행한 영재학급은 가장 많은 수업시수를 확보함을 확인할 수 있었다. 하지만 비대면 수업방식에서는 영재학급의 1인당 산출물 개수가 부족했다. 즉 비대면 방식은 시수 확보에는 유리하나, 산출물을 지도하는 것을 교사나 학생들이 어려워하기 때문에 이를 해결할 수 있는 다양한 방안이 마련되어야 할 것이다.

근래에 초등학교에서 맞춤형 지능 정보 시스템 서비스를 학생들에게 제공하기 위하여 인공지능 기술을 활용하는 사례가 늘고 있다. 그러나 인공지능의 원리를 학습하는 것도 활용만큼 중요하다고 볼 수 있는데, 그 이유는 인공지능의 원리를 터득함으로써 고도 기술사회의 변화에 대한 적응력을 길러 줄 수 있기 때문이다. 본 논문에서는 초등학생들에게 적합한 실세계의 문제를 인공지능 기반의 예측 시스템으로 해결하는 경험을 통하여 선형회귀 알고리즘의 작동원리를 이해하도록 하였다. 이를 위하여 스크래치로 만든 시뮬레이션 프로그램을 사용하여 학생들이 선형 회귀 모델을 찾도록 하였다. 이 과정을 통하여 학생들은 데이터를 분석하고, 예측 모델의 정확도를 비교하였고, 적합한 예측 모델을 발견함으로써 생활주변의 문제를 해결하는 능력을 보여주었다.

AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활 속에서부터 사회, 경제에 이르기 까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터에 대한 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 특히 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 국내외 연구를 살펴 보면 데이터 리터러시에 대한 정의는 연구자들 마다 그 구체적인 내용과 범위가 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의를 다각도로 분석하여 도출하고자 하였다. 주요 연구에서 데이터 리터러시를 정의를 하는데 사용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2vec 자연어 처리 방법을 활용하여 의미 유사도를 분석하고 교육과정 연구의 내용요소를 바탕으로 최종적으로 유목화하여 '데이터를 읽고 쓸 수 있으며, 실생활의 문제를 해결하기 위해 데이터를 이해하고 사용하여 정보로 처리하는 지식 구성의 기초 능력' 의 정의를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의를 바탕으로 내용이 수정 보완되고 더 많은 연구가 이루어져 학생들의 미래 역량을 키워주는 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.

본 연구는 인공지능 교육에 대한 연구 동향을 파악하는 것을 목적으로 2016년 이후 최근까지 발간된 '인공지능 교육'과 관련한 국내학술지논문 164건을 분석하였다. 논문 분석을 위한 준거는 연도별 논문수, 학술지명, 연구 주제, 연구 유형, 자료수집 방법, 연구 대상, 교과로 하였으며 주요 연구 분야와 추후 연구가 필요한 분야를 살펴보고자 하였다. 연구의 방법은 선정한 논문에 대해 주제와 요약을 중심으로 분석하되 불분명한 경우 본문을 확인하였다. 연구의 결과 '인공지능 교육'에 대한 연구는 2017년 이후 본격적으로 시작되었으며 최근 들어 급격하게 증가하는 경향을 보이고 있다. 분석결과 연구 주제에서는 인공지능 교육 프로그램과 콘텐츠 개발, 인공지능의 인식과 이미지에 대한 연구가 많은 편이었다. 연구의 유형에서는 양적연구가 많았고 자료수집 방법으로는 개발 연구 방식이 많이 사용되었다. 연구 대상에서는 초등학교가 비중이 높았으며 교과목에서는 인공지능 내용을 다루는 실과/기술 교과가 많은 것으로 나타났다.

본 연구는 현대 사회에서 문제 해결의 필수적인 역량으로 주목받고 있는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking, CT)을 향상시킬 수 있는 방법으로 AI 메이커 코딩 교육을 제안하고, 이 교육이 초등학생들의 CT 향상에 미치는 효과성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 안산시 소재 H초등학교의 학생 4학년 5명, 6학년 5명, 총 10명을 모집하였으며 AI 메이커 코딩 교육은 총 8차시로 계획하여 기본적인 블록 코딩과 메이커 교육의 개념부터 실생활의 문제 해결의 영역까지 수업을 구성하였다. AI 메이커 코딩 교육의 효과성을 분석하기 위해 사전·사후 CT 검사를 실시하였다. 검사 결과는 CT의 5가지 요소에서 "추상화", "알고리즘", "데이터 처리"에 대해서는 AI 메이커 코딩 교육이 유의미한 효과를 주었다는 것을 확인하였고, "문제분해", "자동화"에 대해서는 상관관계가 없는 것을 확인하였다. 종합적으로 모든 학생의 평균 점수가 향상되었고, 학생 간 편차는 감소하여 AI 메이커 코딩 교육이 CT 향상에 효과적이라는 사실을 확인하였다.

학교폭력은 사회적 문제로 인식되고 있으며 이를 예방하기 위한 다양한 노력도 함께 이루어지고 있다. 본 연구에서는 학생들 상호 간의 대화 빈도 데이터를 분석함으로써 교우 관계를 파악하는 방식으로 학교폭력을 예방할 수 있는 시스템을 제안하고 있다. 평정 척도식 설문을 활용하여 학급 내 학생들과의 대화 빈도를 수치화하였고, 이 데이터는 K-means 알고리즘을 활용하여 일정 개수의 클러스터로 군집화하였다. 담임교사는 학급 내 학생들 간의 대화 빈도를 시각적으로 확인하고, 이를 근거로 특정 그룹의 학생 개별 상담 및 학급 운영 등 학교폭력 예방을 위한 참고 자료로 활용 가능하다. 데이터 분석 결과 기존에 교사가 정성적으로 파악하고 있던 교우관계와 상당 부분 일치하였고, 이는 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악을 위한 정량적 근거 자료로 활용될 수 있음을 의미한다. 한계점은 연구 대상이 소규모인 것과 학생들의 주관적인 기준으로 설문 결과가 왜곡될 수 있는 점이다. 본 연구가 담임교사의 학급 내 교우 관계 파악 및 학교폭력 예방을 위한 노력에 실질적인 도움이 되고 학교폭력 예방에 기여될 수 있기를 기대한다.

본 연구는 초등학생을 대상으로 하는 증강현실 기반 프로그래밍 학습 도구의 개발 방향에 대해 논의하고자 기존에 개발된 도구와 관련 문헌을 분석하였다. 문헌연구를 통해, 명령어를 조작하는 환경은 모바일형 증강현실 내에서 터치하는 방식이 효과적이며 수업 환경과 교수학습전략을 고려한 콘텐츠 개발과 설계가 필요하다는 결론을 도출하였다. 이를 토대로 초등학생을 위한 증강현실 프로그래밍 도구는 실물 교재나 특정 공간을 인식시키면 프로그래밍 문제가 증강되며 증강된 환경 내에서 명령어 선택 및 조합을 가능하게 함으로써, 프로그래밍에 대한 흥미와 관심을 증진 시킬 수 있도록 설계되어야 함을 시사하였다.

4차 산업혁명 시대의 도래에 따라 전 세계의 많은 국가들은 새로운 미래를 준비하기 위한 노력을 기울이고 있다. 산업구조의 변화뿐만 아니라 전문 인재양성을 위한 교육시스템의 새로운 변화를 추구하고 있다. 변화의 중요한 부분 중 하나로 컴퓨터 중심의 지능정보사회로의 변화를 준비하고 이끌어나갈 수 있는 인재를 길러내기 위하여 소프트웨어교육을 교육과정의 핵심영역으로 반영하고 미래역량으로 도입하고 있다는 것이다. 본 연구에서는 예비교원들의 소프트웨어교육에 대한 인식을 조사하고 초등학교 정보교육에 대하여 갖고 있는 방향성과 생각을 분석하여 교과의 필요성과 추진방향 등을 살펴본다. 예비교원들의 응답을 토대로 SW교육이 학교현장에서 수행되는 방법에 대해 프로젝트기반 학습이 필요하다고 조사되었으며, 평가는 관찰평가를 통해 수행되어야 함을 알 수 있었다. 또한 예비교원들의 인식을 살펴본 결과 SW교육은 미래사회를 대비하기 위한 중요한 역량으로 인식하고 있었다.

본 연구에서는 초등학교에서 정보교육을 하기 위해 얼마나 시수가 필요할지 알아보기 위해 서울 소재 사립초등학교의 정보교육 시수를 분석해보고자 하였다. 최근 실시된 2022개정교육과정 온라인 토론참여 및 조사결과 안내에 따르면 학생, 학부모가 정보교육이 강화되기를 원하는 것으로 나타났다. 현재 공립초등학교에서의 정보교육은 2015개정교육과정을 기준으로 실과교과에 별도 단원으로 구성되어 17시간 이상을 실시하게 되어 있다. 서울에 있는 사립초등학교 28개의 평균 정보교육 시수를 조사한 결과 6년 동안 약 152시간의 정보교육시수를 운영하고 있는 것으로 조사되었다. 이는 공립초등학교와 약 9배정도의 교육시수 격차가 발생한 것이다. 인공지능이 중요하게 대두되고 있는 현대 사회에서 정보교육시수는 학생들의 미래역량강화를 위해 꼭 확보되어야 한다. 따라서 초등학교급에서도 정보교육을 하나의 교과로 독립하고 시수를 확보하여야 할 것이다.

본 연구는 AI교육 선도학교 착수워크숍 컨설팅 연수와 창의융합형 정보교육실 컨설팅 연수의 운영 후, 온라인 설문 조사 실시 및 설문 결과를 분석하여 제시하고자 하였다. 이를 통해 AI교육 선도학교 컨설팅 연수와 같은 지원이 필요하다는 인식을 가지고 있음을 확인하였고 전국단위의 선도학교 운영 측면에서 우수사례 공유 및 효율적이고 유연한 운영체계를 공유할 수 있도록 네트워크가 활성화되어야 함을 알 수 있었다. 또한 설문 대상자들은 AI교육 관련 역량의 중요성을 인식하고 있는 반면에 본인의 AI교육 관련 역량에 대해 낮게 인식하고 있음을 파악하였고 이에 대해 체계적이고 맞춤형 AI교육 관련 역량 강화를 위한 다양한 지원이 필요함을 인식하였다.

최근 인공지능 교육을 위한 다양한 플랫폼과 컨텐츠가 개발되고 있지만, 초등 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램은 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 초등학교 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 노벨 엔지니어링 기법을 활용하여 교육 프로그램을 설계하였고 전문가 타당도 검사로 타당도를 검증하였다. 그 결과 한글 해득 과정 중인 저학년 학습자 수준을 고려하여 문자 언어보다는 음성 언어를 기반으로 한 프로그램을 구성하고, 교과 간 통합으로 교육 시수를 확보할 필요가 있었다. 이를 반영하여 정보 교과가 별도로 신설되어 있지 않은 초등 저학년의 교육과정을 고려하여 국어, 수학, 통합 교과와 융합하여 인공지능 교육 프로그램을 설계하였다. 노벨 엔지니어링은 그동안 소프트웨어 교육을 위한 다양한 융합교육 연구사례가 있었고 그 효과가 검증되었다. 학습의 풍부한 맥락을 제공하여 주는 노벨 엔지니어링을 통해 초등 저학년을 위한 인공지능교육의 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

2015 개정 교육과정에서는 컴퓨팅사고력(Computational Thinnking)으 기반으로 문제를 해결하는 역량을 길러 컴퓨팅 사고력을 지닌 창의·융합인재를 육성하고자 하는 것을 목적으로 하고 있다. 이것을 바탕으로 본 연구에서는 초등학교에 적용된 소프트웨어 관련 교육과정 분석을 한 후 학교 현장의 다양한 요소를 고려하여 실제적으로 적용할 수 있는 교육방법을 제안하였다. 해당 프로그램은 비트브릭을 활용하여 서울시 소재 초등학교 5학년 1학급과 경기도 소재 초등학교 5학년 1학급, 총 50명의 학생을 대상으로 2주간 17차시 분량으로 진행되었다. 피지컬 컴퓨팅 기반 소프트웨어 교육프로그램 적용 전, 후의 학생들의 컴퓨팅 사고력, 문제해결력의 차이를 검증하기 위해 사전, 사후 검사 실시 후 두 집단의 차이를 대응표본 t-검정을 통해 검증하였다. 연구결과 피지컬 컴퓨팅 기반 소프트웨어 교육프로그램은 통계적으로 컴퓨팅 사고력의 향상도와 문제해결력의 향상도에서 유의미한 차이를 나타내었다.

초등학생을 대상으로 하는 소프트웨어 교육에는 주로 교육용 프로그래밍 언어가 사용된다. 고학년 수준에서는 블록형 교육용 프로그래밍 언어를 기반으로 텍스트 기반 프로그래밍 언어로 전환하고, 경험하는 것이 중요하다. 그러나 대부분의 TPL은 어려운 영어 어휘와 문법으로 이루어져 있어 초등 수준에서 학습하기에 어려움이 있다. 대표적인 텍스트 기반 프로그래밍 언어로는 Python이 있다. 본 연구는 한국어가 익숙한 학생들이 Python을 용이하게 학습할 수 있는 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 데이터 분석에 필요한 개념을 중심으로 Python 예약어를 추출하였다. 데이터 분석에 사용되는 영어 예약어들을 초등 수준에서 이해할 수 있는 한국어로 대체하였다. 대체한 예약어와 Python 예약어를 일대일 매핑하여 한국어를 사용하여 Python 데이터 분석 과정을 체험해 볼 수 있는 프로그램을 구상하였다. 본 연구가 TPL을 학습하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.

2022년 개정 교육과정에 인공지능 교육 도입을 앞두고 인공지능을 학습 소재로 한 다양한 수업들이 개발되어야 하는 시점이다. 본 연구에서는 설계기반연구를 활용하여 설명가능한 인공지능을 기반한 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 인공지능의 기초, 활용, 윤리 세 분야를 골고루 포괄하며 실생활 사례와도 쉽게 연결시킬 수 있는 설명가능한 인공지능을 핵심 주제로 설정하였다. 일반적인 설계기반연구(Design-based research, DBR)에서는 3차 이상의 반복적인 과정이 이루어지지만 본 연구 결과는 1차 설계, 적용 및 평가에 대한 결과를 바탕으로 연구가 진행되었다. 추후 학교 현장에 적용하여 3차 수정 및 보완을 바탕으로 더욱 완성된 설명가능한 인공지능을 주제로 한 프로그램을 개발하고자 한다. 본 연구가 학교 현장에 도입되는 인공지능 교육의 발전에 도움이 되기를 기대한다.

4차 산업혁명과 최근 코로나19 팬데믹 상황을 겪으며 SW교육의 필요성과 중요성이 더욱 강조되고 있다. 하지만 2015 개정 교육과정에 편성된 17차시의 내용만으로는 학생들의 컴퓨팅 사고력 신장 효과를 거두기에 어려움이 있다. 더욱이 작년부터 이어지는 코로나19 상황으로 교육현장에서 학생들에게 동등한 SW교육이 이뤄지는 데에 환경적 제약이 있는 상황이다. 본 연구에서는 현재 교육현장의 상황을 반영하여 완성형 로봇을 활용한 언플러그드 수업을 설계하고 J초등학교 6학년 학생들에게 SW교육의 경험을 제공하였다. 또한 수업 적용을 통하여 로봇을 활용한 언플러그드 수업이 학생들의 SW교육에 대한 인식 변화와 컴퓨팅사고력 활용에 영향을 미치는지 확인해보았다. 그 결과, 로봇을 활용한 언플러그드 수업을 통해 학생들은 컴퓨팅 사고력을 활용하여 주어진 문제를 해결하였으며 SW교육에 대한 인식 변화에도 긍정적인 영향을 주었음을 알 수 있었다.

본 연구는 초등학생 대상의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘의 종류, 활용하는 도구와 데이터의 범주를 논의하는 것을 목적으로 초등예비교사 11명을 대상으로 15주 동안 데이터, 인공지능 알고리즘, 인공지능 교육 플랫폼을 교육 및 실습한 후 설문하여 초등학생 수준을 고려한 데이터와 알고리즘의 범주, 교육 도구를 제시하고 적합성을 분석하였다. 설문을 통해 교사가 수업목적에 따라 사전에 데이터를 선정 및 가공하여 교육에 사용하는 것이 가장 적합하며, 분류와 예측 알고리즘이 초등 인공지능 교육에서 다루기에 적절하다는 결론을 도출하였다. 또한, 엔트리가 인공지능 교육 도구로서 가장 적합하며 인공지능의 학습이라는 개념을 교육하기 위해 수학적 지식을 설명하는 자료가 필요함을 확인하였다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육에서 다루는 알고리즘과 데이터의 범주를 구체적으로 제시하고 이와 관련된 수학교육에 대한 필요성과 적절한 교육 도구를 분석하였다는 점에서 의의가 있다.

언플러그드 활동은 프로그래밍 프로그램 이외의 학습 도구를 통하여 컴퓨터 과학에 대하여 학습하는 활동들이다. 기존의 언플러그드 활동은 절차적인 사고 과정에 초점을 맞추고, 놀이를 통해 사고 과정을 지도하는 것에 초점을 두어, 최근 주목되는 머신 러닝에서 중요한 비중을 차지하는 비지도 학습에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구에서는 초등학생들에게 익숙한 영상 매체를 사용하여 데이터를 분석하는 비지도 학습을 위한 언플러그드 수업을 설계하고, 수업을 실시한 후에 비버챌린지를 활용하여 수업의 효과성에 대한 결과를 분석하였다. 사전 검사와 사후 검사의 점수를 분석한 결과 학생들의 computational thinking 과 문제 해결력이 향상되었음을 확인할 수 있었다.

본 연구는 학교현장에서 지속적으로 강조되고 있는 학교폭력 예방을 위한 방안을 도출하기 위한 노력의 일환으로 최근의 학교폭력 관련 이슈화되고 있는 주제를 데이터과학의 관점으로 살펴보고자 하였다. 특히, 온라인 SNS데이터를 활용하여 학교폭력 관련 게시물을 크롤링하고 토픽모델링 방법을 활용하여 유형별 특징을 살펴보고자 하였다. 토픽모델링 분석을 통해 도출된 주제별 키워드를 유형별로 정리한 결과를 통해 대체로 학교폭력의 피해 예방과 가해자 처벌 및 조치사안에 대한 내용으로 크게 3가지의 내용으로 구분할 수 있었다. 첫째, 학교폭력 예방활동에 대한 내용으로서 학교폭력예방을 위한 전문 기구들의 역할에 대한 내용이다. 둘째, 학교폭력에 대한 조치사항과 절차에 대한 내용으로 도출되었다. 셋째, 학교폭력의 최근 현안에 대한 내용에 대해서 살펴볼 수 있었다. 추후 연구에서는 데이터기반의 예측을 기반으로 당면하고 있는 사회적 문제해결에 활용하는 연구가 수행될 필요가 있다.

본 연구에서는 비대면 원격수업으로 진행된 A초등학교의 소프트웨어교육 실태를 분석하여 문제점을 발견하고 이를 개선할 수 있는 방법을 제언하고자 한다. 2020년 초에 시작된 코로나바이러스감염증-19(COVID-19) 유행으로 인해 신학기 개학이 계속 연기되었고 마침내 2020년 4월 9일, 온라인 개학과 함께 1학기가 시작되었다. 비대면 원격수업을 진행하며 대부분의 학생들은 어려움을 겪었다고 답했고. 학생들은 수업 중 어려움을 교사가 아닌 인터넷 검색이나 프로그램 자체 힌트로 해결해야만 했다. 수업 후 자기평가에서 대부분의 학생들이 코딩 실력의 상승이 없다고 답을 했다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 학교는 학생들에게 스마트 기기를 추가로 대여해주고 수업과 실습이 동시에 가능한 물리적 환경을 조성해주어 실시간 쌍방향 수업을 진행해야한다. 코로나 19 이후 원격수업은 수업의 한 패러다임으로 자리를 잡았다. 따라서 소프트웨어교육도 원격수업에 맞는 교육과정 및 교수학습방법의 연구와 개발이 필요할 것이다.

COVID-19로 인한 팬데믹 상황은 우리 사회의 사회적, 경제적, 심리적, 그리고 다른 모든 면에서 크고 작은 영향을 미치고 있다. 코로나 19 전파를 막기 위해 우리나라를 포함한 다양한 국가에서는 장기간의 가정 돌봄 및 원격 학습 체제에 들어갔다. 하지만 많은 나라에서 진행된 원격 학습 실험은 대면 교육을 원격 학습으로 대체할 수 있는지에 대한 문제가 제기되었다. 이에 본 연구에서는 원격 수업에 대한 언론 보도 내용을 바탕으로 여론, 사회 인식, 현장의 동향을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 원격 수업과 관련된 11개의 신문사 및 4개의 방송사의 기사, 2,600개를 수집하였다. 이 데이터를 바탕으로 키워드 트렌드 분석, 토픽모델링 분석, 감정 분석을 실시하였다.

4차 산업혁명에서 기술의 발전과 함께 인공지능 기술을 적용할 수 있는 분야도 급격히 늘어나고 있다. 컴퓨팅 사고력 향상을 위해 미국, 영국 등 해외에서는 이미 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 활용하여 인공지능 교육을 실시하고 있다. 따라서 우리나라의 초등 예비교원들에게도 기존의 소프트웨어교육과 함께 인공지능 교육 역량을 강화해야할 필요성이 증대되고 있다. 그러나 프로그래밍 경험과 인공지능 교육 경험 수준이 낮은 학습자들은 학습 동기를 지속할 수 있는 인공지능 교육 플랫폼을 선택하는 것이 어려울 수 있다. 따라서 연구에서는 ARCS 모델을 활용하여 인공지능 교육 플랫폼의 학습 동기 유발과 관련된 요소들을 탐색하였다. 이를 통해 학습동기 유발과 지속을 위해 인공지능 교육 플랫폼에서 요구되는 요소들을 제시하였다.

본 연구는 가상현실(VR) 기술에 대한 초등학생의 흥미, 사용성, 학습매체의 가능성을 파악함으로써 향후 인공지능 교육을 위한 콘텐츠 제작에 활용하는 것을 목적으로 한다. 국외 연구 분석을 통해 가상현실 기술을 활용한 초등 교육의 효과성을 확인하였으며, 본 연구에서는 국내에서 초등학생에게 적용 가능한지 분석하였다. 이를 위해 초등학교 5학년 학생들에게 다양한 가상현실 콘텐츠를 제공한 후, 흥미, 사용성, 유용성, 수업과 학습에 활용 가능성을 설문하였다. 연구결과, 가상현실 콘텐츠에 대한 학생들의 흥미가 매우 높았으며, 학습 매체로서도 충분히 활용 가능함을 확인하였다. 이러한 결과를 토대로 볼 때, 최근 중요성이 강조되는 인공지능 교육과 데이터과학 교육에서 추상적인 데이터와 인공지능 시뮬레이션을 가상현실을 활용하여 충분히 학습으로 이어질 수 있음을 시사한다.

4차 산업혁명을 맞이하여 인공지능 교육의 필요성이 증대되었고 코로나19로 인한 온라인 학습 환경은 다양한 인공지능 플랫폼 체험형 수업을 가능하게 하였다. 이 연구에서는 인공지능 플랫폼을 활용하여 인공지능 교육 목표를 달성할 수 있도록 수업안을 개발하여 제안하였다. 활용한 인공지능 플랫폼은 AI for Oceans이며 환경을 위한 프로그램 만들기라는 주제로 6차시 분량의 노벨엔지니어링 기반 STEAM 수업을 설계하였다. 이 모델은 수업의 전체 상황을 아우르며 문제해결의 맥락을 제공한다. 학생들은 AI for Oceans를 체험하며 지도 학습에 대한 충분한 탐색 과정을 거친 후 지도 학습에 대한 이해를 바탕으로 엔트리의 인공지능 블록을 사용하여 환경을 위한 나만의 프로그램을 설계한다. 본 연구에서는 인공지능융합교육을 위하여 인공지능의 원리를 토대로 문제 해결에 활용하여 창의적인 문제해결역량 및 융합적 사고력을 강화하는 것을 목표로 수업안을 개발하여 제시하였다.

4차 산업 시대를 맞이한 지금, 많은 나라에서 인공지능(AI) 역량을 지닌 인재양성을 위해 초등학교부터 고등학교까지 체계적이고 연속적인 소프트웨어(SW)교육을 제공하고 있다. 이에 반해 국내 현실은 연계성 있는 SW 교육이 학습자에게 제공되지 않아 SW 격차가 심화하고 양극화될 그것을 우려하는 목소리가 높다. 이러한 배경으로 본 연구는 대학의 SW 교육에서 발생하는 학습자 간의 차이를 초중등학교에서 SW·인공지능교육의 수업 결손이라는 관점에서 보고 연구를 시작하였다. 이공계열 신입생을 대상으로 1단계 SW 기초교육 전과 후로 나누어 '컴퓨팅사고(CT) 자기효능감', 'AI 자기효능감'으로 나누어 분석하였고, 그 결과 SW 경험이 미치는 영향은 유의미하다는 결과를 얻었다. 이 연구의 결과를 바탕으로 연계성 있는 SW 교육이 제도적으로 뒷받침되기 위한 다양한 논의가 활발히 이루어지기를 기대한다.

4차 산업혁명이 도래함에 따라 초등학교 현장에서는 인공지능 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 인공지능 역량을 지닌 미래 인재를 기르기 위해서는 학교 현장에서 인공지능 교육이 적극적으로 이루어져야 한다. 2015 개정 교육과정에서는 기초적인 소프트웨어 교육을 하고 있지만 인공지능을 만들어내는 프로그래밍 과정을 문제해결 과정으로만 보는 경향이 있다. 하지만 하나의 인공지능을 만들 때에는 인공지능을 만드는 개발자의 가치가 투영된다. 따라서 SW교육 시 인공지능 가치 판단에 대한 내용을 다루어야 할 것이다. 본 연구는 전문가 집단을 대상으로 델파이 조사가 이루어진 점에 따라 제한점이 존재한다. 향후 이와 같은 제한점을 보완하기 위해 양적 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.

한국교육방송공사에서 초등학생을 대상으로 4주간 실시한 학습 멘토링의 교육적 효과를 분석하기 위해, 학습 멘토링에 참여한 27명의 학생을 대상으로 자기주도적 학습능력과 정서적 안정감의 변화를 사전사후 검사를 통해 분석하였다. 그 결과, 학생들의 자기주도적 학습능력과 정서적 안정감이 모두 향상된 것으로 파악되었다. 또한, 학생들은 학습을 지도해준 멘토에 대한 만족도가 높게 나타났다. 따라서 원격 수업 상황에서 소외계층 학생들의 학습 격차를 줄이려면, EBS 학습 멘토링 사업을 지속적으로 추진하고, 멘토링 기간과 멘토링에 참여하는 학생과 교사의 수도 크게 증가시켜야 한다.

Coursera, edX 등 원격 교육 플랫폼으로 촉발된 온라인 교육의 질적 성장으로 온라인 플랫폼을 통한 평생교육의 수요가 증가하였다. 이에 부응하여, 우리나라도 정부 기관, 지자체에서 다양한 평생교육 지원 제도와 사이트를 만들었다. 각 지원 제도와 사이트의는 각각의 회원 정보 수집 체계를 만들었다. 학습자의 정보를 체계적으로 수집하고 이용하기 위해서는 각 시스템들의 통합된 회원 관리 체계가 필요하다. 따라서 국가 수준의 평생교육 지원 시스템들의 회원 정보 수집 현황을 분석하였다. 이를 바탕으로 시스템들이 공통적으로 수집하는 회원정보와 개별적으로 수집하는 정보를 구분한다. 통합 회원 체계의 바탕이 되는 항목들을 갈무리하는 데 도움을 줄 것이다.

인공지능이 사회 전반에 퍼진 현대사회에 걸맞게 교육부는 2025년에 유치원과 초·중·고 수업에 AI교육을 도입하고 2021년부터 관련된 학습 자료와 교재를 개발하기로 하였다. 우리나라는 유치원 및 초등학교 저학년 학생들을 위한 국가 주도 AI 교육이 이루어지지 않고 있어 체계적인 교재가 없는 실정이다. 따라서, 본 연구는 정영식·임서은(2020)이 연구한 유치원 SW 교육과정인 GSP 교육과정을 토대로 패턴 분석 기반의 컴퓨팅 사고력 계발을 위한 교재를 설계하여 제시하였다. 교재 설계를 위해 수업 절차를 도입 활동(스토리 도입, 놀이1), 전개 활동(놀이2~놀이4), 정리활동(정리, 생각 더하기)로 순차적으로 분류하였다. 각 활동에 대한 설명과 함께 교재와 교구를 제시함으로써 보충 설명을 제시하였다. 본 연구가 2025년에 이루어질 AI 교육에 도움이 되기 위해서는 실제 적용을 통한 효과를 입증하는 연구가 뒤따라야 한다.

본 연구는 우리나라의 정보 교육과정에 제시된 교과 시수와 학습 요소가 효과적으로 제시되어있는지 분석하였다. 기존에 실시되었던 ICT 교육과 현재 소프트웨어 및 인공지능 중심의 정보 교육의 목적 및 목표를 비교하여 살펴보았다. 그리고 외국의 SW 교육과정을 분석하여 학습 주제 및 학습 요소를 추출하여 우리나라의 교육과정과 비교하였다. 분석 결과, 현재 우리나라의 정보 관련 교과의 시수가 다른 나라에 비해 부족하고, 이로 인하여 과거 ICT교육에서 다루었던 컴퓨터 기본 활용 및 프레젠테이션 및 스프레드시트와 같은 기초 소프트웨어 활용 영역이 축소되었다. 또한 초등학교 5학년부터 정보 교육이 시작되는 우리나라의 교육과정에 비해 다른 나라는 초등학교 1학년에서 초등학교 3학년 시기부터 정보 교육을 도입하는 등 도입 시기 또한 차이가 있었다. 따라서 정보 교육 시수 확대 및 정보 교육 도입 시기, 기초 컴퓨터 활용에 관한 교육에 대한 적극적인 논의가 필요하다.

인공지능의 발달로 사회는 이전과는 다른 세상으로 나아가고 있다. 이에 따라 인공지능 교육에 대한 관심도 커지는 가운데 우리나라에서도 인공지능을 어떻게 가르칠 것인가에 대한 연구가 더욱 활발하게 진행되고 있다. 하지만 초등학교 고학년을 중심으로 한 연구가 많이 진행되고 있고 저학년을 위한 교육과정이나 프로그램은 미흡한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 저학년을 대상으로 한 인공지능 프로그램을 개발하였다. 그중 인공지능 이미지 인식 부분에 초점을 맞추어 개발하였다. 사람과 동물, 컴퓨터의 이미지 인식 방법을 비교해보고 낙엽의 특징을 알아보고, 낙엽의 특징에 따라 분류하는 과정을 통해 인공지능이 이미지를 인식하는 과정을 이해하도록 한다. 이 프로그램을 통해 앞으로 초등학교 저학년 학생들이 인공지능의 이미지 인식 원리에 대해 이해하는 데 도움이 되길 기대한다.

우리 생활의 많은 부분이 인공지능과 밀접하게 관련되고 있고, 사회는 더욱 빠르게 변화하고 있다. 이러한 시대적 상황을 반영하며 인공지능 교육에 대한 필요성이 대두되고 다양한 학습 방안들이 제시되고 있지만, 초등학교 저학년 학생들을 위한 인공지능 교수·학습 활동에 대한 안내는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 저학년을 위한 데이터 수집 교육 프로그램을 한국과학창의재단의 내용기준에 근거하여 개발하였다. 인공지능의 원리와 활용 영역의 데이터 세부 영역을 중심으로 숫자와 문자를 색, 그림 등 다양한 방법으로 표현하고 생활 속에서 다양한 유형의 데이터를 찾아보며 인공지능의 원리를 학습할 수 있도록 하는 것에 중점을 두었다. 이 프로그램을 통해서 초등학교 저학년 학생들이 데이터에 대해 알고 소리, 그림, 문자 데이터를 수집해보는 과정을 통해서 인공지능에서 데이터 수집의 중요성을 이해할 수 있을 것으로 기대한다.

코로나 19 상황에서 많은 학교에서 사용된 디지털교과서가 포스트 코로나 시대에도 활용되기 위해서는 디지털교과서의 기능 개선이 필요하다. 디지털교과서는 전통적인 서책형 교과서에 용어 사전이나 동영상 자료, 평가문항 등을 추가한 것으로 최근에는 AR, VR, 360 이미지와 같은 실감형 콘텐츠를 제공하여 실습 교육에도 유용하게 활용되고 있다. 따라서 본 연구에서는 포스트 코로나를 대비한 디지털교과서의 기능 상의 문제점을 찾아 개선 방안을 제시하였다. 첫째, 디지털교과서의 레이아웃은 서책형 교과서와 동일한 형태에서 벗어나 반응형 레이아웃으로 개발되어야 한다. 둘째, 디지털교과서와 학습관리시스템이 통합되어야 한다. 셋째, 교사용을 개발하여 교과 내용을 재구성하거나 외부 자료를 추가할 수 있어야 한다. 넷째, 디지털교과서에 기록된 데이터를 활용하여 학습 분석이 가능해야 한다. 다섯째, 2022 개정 교육과정에서는 다양한 교과목을 디지털교과서로 개발해야 한다.

인공지능의 발달로 인해 전 세계적으로 4차 산업혁명의 물결이 일고 있다. 빅데이터, 사물인터넷 기반의 인공지능 기술로 모든 것이 하나로 융합되는 초연결 사회로 향하고 있다. 이에 따라 인공지능 시대의 교육 인재상으로 창의 융합형 인재 양성과 더불어서 감성적 창조 인재 양성을 추구하고 있다. 인간의 창의성 및 감성을 중심으로 인공지능과 협업하고 다양한 분야의 지식을 융합하여 새로운 것을 창조할 줄 알아야 한다. 이에 따라 본 연구는 인문학적 성향인 국어와 공학적 성향인 인공지능을 융합한 프로그램을 개발하여, 학생들이 인문학적 소양과 공학적 사고력을 융합해 창의적으로 문제를 해결하는 경험을 할 수 있도록 하였다. 교육 프로그램의 내용은 'AI와 함께하는 도서' 및 'AI와 함께하는 연극'과 같은 두 가지이었으며, 학생들이 인문학적 문제를 인공지능을 활용하여 해결하도록 하는 15차시 수업으로 구성하였다.

본 연구에서는 차기 개정교육과정의 개정을 앞두고 인공지능교육의 효과성을 높이기 위한 AI리터러시 교육의 필요성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 고등학생을 대상으로 인공지능 모델링 수업을 실시하고 인공지능교육에서 학생들이 인식하는 AI리터러시에 대한 필요성과 내용 및 교육시기 등을 설문을 통해 살펴보았다. 인공지능수업에서 데이터 활용 및 데이터 전처리의 필요성에 대해서는 대체로 동의하는 결과가 나타났으며, 인공지능 수업을 진행하는 과정에서 데이터베이스 활용에 대한 기초역량이 부족하여 어려움을 겪는 경우가 많았다. 특히, 데이터 분석을 위한 파일의 구조에 대한 이해가 부족하였으며 데이터분석을 위한 데이터저장의 형태에 대한 이해도가 낮은 것으로 관찰되었다. 이러한 부분을 극복하기 위하여 데이터처리를 위한 사전교육의 필요성을 인식하였고, 그 시기로는 대체적으로 고등학교 진학 이전이 적절하다는 의견이 많았다. AI리터러시의 내용요소에 대해서는 데이터 생성 및 삭제를 비롯하여 데이터 변형과 함께 데이터 시각화의 내용에 대한 요구가 높았음을 알 수 있었다.

본 연구에서는 학교 현장에서 매우 중요하지만 변화가 필요하다고 생각되는 안전 교육과 소프트웨어 교육을 융합한 수업 설계안을 제시하고자 하였다. 간접 체험 중심의 안전 교육 실현을 위해 비트브릭이라는 피지컬 컴퓨팅 도구를 활용하여 '스마트 안전 통학로 제작 프로젝트'로 12차시의 수업안을 구상하였다. 12차시의 수업안을 바탕으로 총 5인의 교사에게 인터뷰로 질적 연구를 한 결과, 수업에 적용했을 때의 효과성과 문제점이 모두 나타났다. 효과성은 기존의 전달식 안전 교육과는 달리 실제 상황을 중심으로 한 간접 체험 중심의 안전 교육이 가능하고 자유도가 높은 수업으로 흥미 유발과 함께 절차적 사고 능력이 발달 될 수 있음을 기대할 수 있다는 점이다. 그러나 직접 상황을 구현하는 과정이 어려울 수 있고 모둠 활동보다는 짝 활동이 효율적일 수 있다는 문제점이 나타났다.

현재 폭염, 폭설, 폭우 등의 환경재해가 급증하면서 환경교육에 대한 관심이 늘어나고 있는 상황이지만 일선 초등학교에서는 환경교육에 대한 의무감이 부족하고 재정지원 부족과 학습자료 부족으로 수업이 직접적으로 실행되기는 어려운 상황이다. 본 연구는 초등학교에서 환경교육 분야 중 분리배출에 대한 내용을 학생들에게 학습시키고 인공지능 프로그래밍을 활용해 종이, 유리, 플라스틱, 페트, 금속 등의 분리배출에 대한 판단력을 보완하고자 하였다. 프로그램에 참여한 학생들의 설문결과, 인공지능 프로그래밍을 학습하고 활용하면서 분리배출에 대한 지식 획득과 분리배출 이해에도 70%이상 긍정적으로 도움을 받은 것으로 나타났다. 또한 인공지능 의미에 대한 이해도가 확대되었고 앞으로 기회가 된다면 인공지능 프로그래밍을 더 배우고 싶다고 하였다.

미래사회 변화에 대비하기 위하여 SW·AI 교육은 필수적이다. 본 논문에서는 예비교사를 대상으로 비대면 SW·AI 교육을 실시한 후 SW 기초교육 효과성 측정도구를 사용하여 교육 전과 후의 SW 교육 효과성을 측정하였다. 분석 결과, 전체 평균과 '컴퓨팅 사고력', 'SW 문해력' 영역의 평균이 유의미하게 증가하였고, '컴퓨팅 사고력' 영역의 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘 하위영역에서도 모두 교육 전과 후의 평균의 차이가 통계적으로 유의미하게 나타났다. 학생들은 SW·AI 교육을 통해 SW 교육의 필요성과 컴퓨팅 사고력의 중요성을 인식할 뿐만 아니라 정보를 분해하고 패턴을 인식하고 추출하며 문제해결과정을 표현하는 과정을 이해함을 알 수 있었다. 이는 비대면 SW·AI 교육도 SW가 중요함을 인식시키는 것을 넘어 컴퓨팅 사고력, SW 문해력을 향상시키는 효과를 나타내고 있음을 알 수 있다.

본 논문에서는 인공지능융합교육실 구축과 관련하여 교육부 및 시·도교육청의 정보교육 추진계획을 분석하고 이를 바탕으로 적합한 구축 방향을 제언하였다. 연구를 위해 교육부, 한국교육학술정보원, 한국과학창의재단의 정보교육 추진계획, 인공지능교육 선도학교 운영계획, 학교별 인공지능교육 선도학교 운영계획의 교실 공간구축 계획여부, 1교당 예산 금액, 구축 교실 수, 자체 예산 투입 여부 등을 분석하였다. SW교육 및 인공지능 융합교육 추진을 위해 교육부에서 다양한 노력을 기울이고 있으나, 전국 초중고 학교 수에 비하면 크게 부족한 수치인 것으로 나타났다. 정부 차원에서의 정보교육실 확충을 위한 노력이 지속적으로 요구되며, 개발된 인공지능융합교육실 활용을 위해서는 구축공간 모델에 대한 교수·학습 사례가 풍부하게 제공될 필요가 있다. 또한, 구축된 공간을 적절히 사용할 수 있도록 학교 차원의 계획 및 실행이 후속되어야 하며 기자재에 대한 관리와 유지보수 계획이 필요하다.

현재 우리 사회는 4차 산업혁명 시대의 발전과 이에 따른 인공지능 기술의 발달이 급속도로 진행되고 있다. 이에 국가적 차원에서 인공지능 교육 및 인재 양성에 힘쓰고 있지만, 공교육에서 인공지능 기술 자체를 활용하여 현장에 적용한 사례는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 초등학생의 진로 상담에 활용할 수 있는 인공지능 음성 인식 기술을 활용한 텍스트 레포지토리를 설계하고 구현하였다. 그동안 진로 상담의 효과를 위해 필요한 여러 회의 상담을 하는 것에는 현실적인 어려움이 있었다. 따라서 이를 해결하고, 더 나아가 해당 프로그램이 교육적으로 활용될 수 있는 다양한 방안에 대해 구상해보았다. 본 연구를 통해 설계 및 구현된 인공지능 기술이 우리 학교 현장에서 활용되며 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

본 연구는 농어촌 초등학교 저학년을 대상으로 로봇과 SW교육을 위한 메이커 교육 프로그램 환경 조성, 메이커교육 프로그램 개발 및 적용 연구를 수행하였다. 선행 메이커교육 모델을 기초로 초등학교 저학년 수준에 맞는 OMCSI 모형은 개발하였으며, 이를 기초로 5종의 WeDo 활용 초등 메이커 교육 프로그램을 개발하였다. 2020년 4월 1일 ~ 2020년 10월 30일까지 경상남도 대합초등학교의 2학년 10명을 대상으로 WeDo로봇 2.0을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램을 적용한 결과는 다음과 같다. 컴퓨팅사고력의 분석능력에서 평균이 3.40점 올랐으며(t=-2.378, p=0.034), 설계능력에서도 평균이 3.30점 올랐다.(t=-2.329, p=0.040). 그리고 구현능력에서도 평균이 3.40점(t=-2.458, p=0.038)올랐다. 마지막으로 추론능력에서는 3.70점(t=-2.449, p=0.037)로 올랐다. 즉, 컴퓨팅 사고력 4개의 하위요소 모두가 유의확률 0.04이하로 사전사후 컴퓨팅 사고력의 점수 간에는 통계적인 유의미한 차이를 나타냈다. 따라서 WeDo 로봇을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램'이 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 매우 효과적으로 작용했다고 할 수 있다

펜데믹 시대가 도래하면서 비대면 수업이 실시되고 있으며, 많은 교과에서 비대면 수업의 효과에 대한 연구도 많이 진행되고 있다. 특히, 프로그래밍 수업은 지식 전달과 실습을 겸하는 특성을 가진 과목으로 비대면 수업의 경우에 학생들의 인식면에서 어떤 특성을 보여주는지 알아보기 위하여 비대면 수업과 대면 수업을 각각 실시한 후에 학생들에게 설문 조사하였다. 수업에서의 질문과 응답 용이성, 수업 내용의 이해 및 수업에의 몰입에서는 전통적인 대면 수업이 좋다고 응답한 학생수가 많았으며, 실습 시간 확보 및 수업 제어 면에서는 비대면 수업이 좋다고 응답한 학생수가 많았다. 이와 같은 연구 결과를 활용하면 효과적인 프로그래밍 수업을 계획하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다.

본 연구에서는 2022년 개정 교육과정에서 소프트웨어와 인공지능 교육이 필수화되어 각 교과에서 인공지능과 융합할 수 있는 교육 모형을 제안한다. 제안한 인공지능 융합 교육 모형은 교과 내용(성취기준+주제)을 한 축으로 한다. 두 번째 축은 인공지능 도구이고, 세 번째 축은 인공지능 기술이고, 네 번째 축은 생활 속 적용 데이터이다. 인공지능을 각 교과에 적용하기 위해서 각 교과의 성취기준과 교과 내용에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활 속 데이터 적용을 하여야 한다. 이렇게 성취기준과 교과 내용을 구성하면 각 교과와의 융합이 잘 된다고 볼 수 있다. 따라서 성취기준과 주제별로 교과서를 구성할 때에 인공지능 도구, 인공지능 기술, 생활속 데이터를 추가하는 것이 필요하다.

코로나19는 학교 교육에 커다란 변화를 가지고 왔다. 원격수업을 통해 학생들의 학습권을 보장하고자 하였으나 대면수업에 비해 원격수업이 가지는 제한점은 뚜렷했다. 그럼에도 불구하고 원격수업이라는 방식은 분리된 시공간을 고려할 수 있으며, 학습자의 개별적이고 자율적인 학습이 가능하다는 측면에서 지속적으로 발전시켜 나가야 할 학습 방법임에는 틀림없다. 이에 본 연구에서는 초등학교 단계에서 실시간 원격수업 사례를 분석하고, 이에 대한 교사 면담을 통하여 초등학교 실시간 원격수업에서의 문제를 발견하고 이를 개선하고자 하였다. 사례를 통해 살펴본 초등학교 단위차시 실시간 원격수업에서의 문제점은 첫째, 원격수업이라는 낯선 환경의 불안감으로 인해 교사 활동 비중이 높은 수업이 된다는 점, 둘째, 실시간 쌍방향 수업임에도 불구하고 학생들의 개별 활동 점검이나 원활한 피드백 제공이 불가능하다는 점이었다. 이에 대한 해결방안으로는 기본적인 수업의 단계(도입-전개-정리)을 고려할 필요가 있다는 것과 적절한 소통과 피드백 제공을 위한 수업 도구의 활용을 제시하였다.

코로나19(COVID-19)로 인해 사회·경제·문화 등 일상생활이 근본적으로 변화되고 있으며 인공지능, 데이터, 클라우드 등 정보기술(IT)을 기반으로 하는 디지털 전환(digital transformation)이 가속화되고 있다. 본 연구에서는 가상세계(virtual world)와 현실세계(real world)의 상호작용을 기반으로 하는 메타버스(Metaverse)에 주목하고 메타버스 기반 플랫폼을 교육적으로 활용할 수 있는 가능성을 탐색하였다. 메타버스 기반 플랫폼을 온라인 교육 생태계 관점에서 접근했으며 이는 단순히 온라인 교수·학습 활동 뿐만 아니라 메타버스 내에서 학습, 소통, 공감 등의 전인적 교육 활동이 함께 이루어짐을 의미한다. 이러한 메타버스 플랫폼에서 학습자는 학습 현존감(presence)을 느낄 수 있고, 학습 동기와 몰입이 촉진될 수 있다. 또한 공간 이동의 자율성을 기반으로 자기주도적인 학습을 경험할 수 있다. 메타버스 플랫폼을 적용하기 위해 기술적, 윤리적 한계점도 있으나 높은 기대 수준을 가지는 것 보다는 메타버스 세계의 학습자들의 교육적 상호작용에 초점을 맞추는 것이 바람직할 것이다.

인공지능(AI) 기술의 발전에 따라 많은 분야에서 인공지능 활용 방안에 대한 논의가 활발하게 일어나고 있으며 교육 분야에서도 인공지능 인재 양성을 위한 각종 정책이 추진되고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기술을 활용한 로봇 프로그래밍 프레임워크를 제안하고 이를 기반으로 머신러닝(Machine Learning) 분야에서 높은 빈도로 활용되는 파이썬(Python)과 교육 현장의 활용도가 높은 교육용 로봇을 활용하여 인공지능(AI) 교육 프로그램을 제안하였다. 국제자동차공학회(SAE)에서 제시하는 자율주행자동차 수준(0~5단계)을 4단계로 단순화하고 이를 기반으로 로봇에 부착된 카메라가 선(객체)을 인지(Perception)하고 검출(Object detection)하여 스스로 움직일 수 있는 라인 디텍터(Line Detector)를 만드는 것을 목표로 하였다. 개발된 프로그램은 단순히 특정 프로그래밍 언어를 활용하여 주어진 문제를 해결하는 정형화된 형태가 아니라 생활 속의 복잡하고 비구조화된 문제를 자기주도적으로 정의하고 인공지능(AI) 기술을 기반으로 해결하는 경험을 가지는데 그 의의가 있다.

본 연구의 목적은 실제 학교 현장에서 AI 교육과 관련된 수업들의 사례를 분석하여, 초등학교 AI 교육의 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 AI 교육 기반의 초등학교 수업 사례로 19개의 수업을 수집하였다. 수업 사례를 분석한 결과에 따르면, AI를 학습내용과 방법의 혼합적 측면에서 수업을 설계하였음을 확인하였다. 성취기준과 학습목표를 분석한 결과, AI를 도구적 관점에서 활용한 8개 수업에서 기억, 이해, 적용에 관한 행동 동사가 발견되였다. 수업을 도입, 전개, 정리단계로 나누었을 때, AI 교육 요소는 전개 단계에서 가장 많이 나타났다. 한편 전개 단계에서 AI 교육 요소의 학습내용과 학습방법의 비율을 살펴보았을 때 학습방법으로서 AI 교육을 접근하는 학습시간이 압도적으로 높았다. 이를 토대로 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 학교, 학년 교육과정을 설계할 때, 학습 내용과 방법으로서의 AI를 포괄적으로 다룰 수 있도록 설계해야 한다. 둘째, AI에 대한 이해를 보완하기 위해 단기적으로는 실과 교과나 창의적 체험활동에서의 시수 확보가 요구되며, 장기적으로는 정보 교과의 확보가 필요하다.

본 논문에서는 예비교사 및 현직교사를 대상으로 한 인공지능 소양교육을 위해, 딥러닝 인공신경망 교육 사례를 연구하였다. 또한, 제안한 교육 사례를 통해, 초중고 학생들이 경험할 수 있는 인공신경망 원리교육 콘텐츠를 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 우선 2종 이미지를 인식하는 인공신경망의 동작 원리 교육 사례를 제시하였다. 그리고 인공신경망 확장 응용 교육 사례로, 3종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제시하였다. 인공신경망에 인식시키고자 하는 이미지 개수에 따라 출력층의 개수를 변경하여 스프레드시트로 구현한 사례를 구분하여 설명하였다. 또한, 인공신경망 동작 결과를 체험하기 위해, 지도학습 방식의 인공신경망에 필요한 학습데이터를 직접 작성해보는 교육 내용을 제시하였다. 본 논문에서는 인공신경망의 구현과 인식 테스트 결과를 스프레드시트를 사용하여 시각적으로 나타내었다.

데이터 과학은 문제를 정의하고 수집된 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내어 문제를 해결하는 과학적인 학문이다. 인공지능 기술의 도입으로 인해 데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 데이터 과학 교육의 중요성에 대한 인식도 증가하고 있다. 그러나, 한국 데이터 산업진흥원에서 2020년 데이터 산업 현황을 조사하여 발표한 결과에 의하면 국내 데이터 산업의 시장규모가 급성장하고 있음에 불구하고, 향후 5년 이내에 데이터 전문가의 부족률은 31.4%에 이를 것으로 예측하였다. 이러한 사회적 분위기 속에서, 초등 교육 현장에서는 학생들의 컴퓨팅 사고력과 창의력 향상을 위하여 데이터 과학 교육을 도입하고자 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 교육을 목적으로 개발하여 현장에서 활용하고 있는 데이터 과학 강의의 콘텐츠를 제안하였다. 해당 콘텐츠는 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 적용한 후, 학습자들이 이해하기에 어려움이 있었던 내용을 세부적으로 파악하고 원인을 분석하여 개선점을 도출하였다.

본 연구는 교육 대학원의 인공 지능 교육 과목의 운영사례이다. 주요 교육내용은 머신러닝의 이해와 실습, 데이터 분석, 엔트리를 이용한 인공지능의 실제, 인공지능과 피지컬 컴퓨팅 등으로 구성되었다. 교육과정 적용후 교육효과에 대한 설문 조사 결과, 수강생들은 초등교육 현장에 적용 용이성 등을 고려하여 우선순위로 엔트리 인공지능 블록의 활용, 피지컬 컴퓨팅 도구로써 대장장이 보드의 활용 등을 선호함을 알 수 있었다. 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 유용하다고 하였다. 그 외의 바람직한 인공지능교육으로 수준별 교육과정, 데이터 수집 및 분석 교육의 강화 등의 필요성이 대두되었다.

본 연구에서는 현재 운영되고 있는 38개 교육대학원의 AI 융합교육 과정을 분석하기 위하여 기초 교과목 구분, 교과목의 내용 분야 및 분야별 세부 과목 구성의 관점에서 분석 프레임을 구성하였다. 그리고 이 프레임을 통해 분석한 결과, 전국 38개 인공지능 융합교육 대학원(41개 과정)에서 운영 중인 교과목의 수는 14과목부터 48과목으로 그 편차가 매우 큰 것으로 나타났다. 따라서 동일한 목적으로 38개 교육대학원에서 운영되고 있는 AI융합교육전공에 대한 표준 교육과정의 개발이 시급한 것으로 판단외었다. 같은 목적으로 설립되어 다른 형태로 운영되고 있는 AI융합교육전공은 결국 서로 다른 역량을 갖춘 교사들을 배출하게 되므로 학교 현장에서의 AI융합교육의 방향에 혼성을 가져올 우려가 있다. 따라서 38개 교육대학원에 적용할 수 있는 표준 교육과정의 개발이 필요하다고 판단된다.

본 연구의 목적은 인공지능 교육에서 체화된 메타포를 활용한 실제적 학습 과정과 학습자 인식을 포함한 교육 맥락을 이해하는 것이다. 이를 위해 질적 접근을 통해 체화된 메타포 기반 언플러그드 활동 활용 수업을 설계하고, 심층인터뷰를 실시하였다. 수업 전 과정에서 수집된 자료는 학습자 특성과 학습환경, 학습 맥락에 따른 경험과 인식을 분석하기 위해 매트릭스 분석기법을 활용하였다. 연구결과는 첫째, 표상 지식과 이후 실습 과정에 미치는 영향에 학습자의 사전 경험에 따라 차이가 나타났다. 다음으로 체화된 메타포를 활용한 언플러그드 활동은 실습 및 텍스트 코딩에 연착륙 효과를 나타냈다. 끝으로, 언플러그드 방식과 플러그드 방식의 수업의 유기적 통합은 컴퓨팅 사고의 잠재력을 이해하는 데 도움이 되었다.

본 연구에서는 2020년 9월부터 시직된 AI융합교육 역량강화 사업의 매뉴얼을 개발하기 위해 사업 관계자(시도교육청 담당자, 교육부 및 지원센터 관계자, 교육대학원 행정실 및 전공교수 그리고 AI융합교육 전공 대학원생 및 일반교사)들을 대상으로 사업과정에 대한 전반적인 분석이 이루어졌다. 사업의 시행과정 전반에 걸친 분석을 통해 전공 대학원생 모집부터 교육 프로그램 관리, 학적관리, 예산관리 등의 영역에서 현장에서 현재 제기되고 있는 문제점들을 해결하는 방안을 매뉴얼에 포함하였다. 사업의 지속성과 효율성을 높이기 위해서는 사업 전반에 대한 정보를 제공하는 행정관리사이트가 구축될 필요가 있으며, 다소 생소한 영역인 AI융합교육에 대한 일반교사에 대한 홍보강화 그리고 등록 학생의 교육적 요구 및 수준에 따른 맞춤형 교육이 이루어질 필요가 있다.