게이미피케이션은 수업에 게임의 요소나 게임을 접목함으로서 학생의 흥미도를 향상시키고, 직접 참여할 수 있는 환경을 조성함으로서 보다 뛰어난 학업성취도 향상을 도우며, 이와 같은 게이미피케이션을 인공지능이라는 IT기술에 융합함으로서 초등 과정을 대상으로 핵심원리를 학습할 수 있는 교육과정을 제안한다. 제안된 교육과정은 인공지능의 학습방법에 대해 보드 게임형식으로 학습함으로서 초등 과정의 피학습자에 수준에 맞추어 원리를 이해할 수 있도록 돕는다. 이와 같은 게임의 요소를 접목한 학습방법은 피학습자에게 IT원리를 학습할 수 있도록 함으로서 다양한 관점에서 대상을 이해하는 능력을 키우고, 컴퓨팅 사고력을 강화한다. 제안된 게이미피케이션을 접목한 초등 인공지능 교육과정은 최근 2015 교육과정에서부터 크게 부각되고 있는 정보과학 교육과정의 발전에 이바지 할 수 있을 것으로 예상된다.
본 연구의 목적은 인공지능 수학교과서의 최적화 내용에서 사용하는 구체적 대상이 명명하기와 담론적 조작을 통해 담론적 대상으로 전환되는 과정을 분석함으로써 인공지능 기반 수학적 대상들에 대한 담론적 구성을 밝히는 것이었다. 이러한 목적을 달성하기 위해 5종의 고등학교 인공지능 수학교과서의 최적화 내용에서 사용하는 구체적 대상을 추출하고, 담론적 대상을 분석할 수 있는 인공지능 기반 수학적 대상들에 대한 담론적 구성과 담론적 조작 분석틀을 개발하였다. 연구 결과, 최적화 내용의 손실함수 단원과 경사하강법 단원에서 사용하는 구체적 대상은 총 15개였으며, 명명하기와 담론적 조작을 통해 추상적 담론 대상으로 창발하는 구체적 대상은 1개인 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과는 문서화된 교육과정 측면에서 인공지능 기반 수학적 대상들에 대한 담론적 구성을 구체화하고 학생들이 인공지능 기반 수학적 담론을 탐구적으로 개발할 수 있는 실천 방안을 제공할 수 있다는데 그 의의가 있을 뿐 아니라, 인공지능 기반 수학적 대상에 대한 효과적인 담론적 구성과정과 교육과정 개발에 시사점을 제공할 수 있을 것이다.
인공지능에 대한 이해 및 업무분야에서의 활용 능력은 지식 정보화 시대를 살아가는 모든 사람에게 기본 역량으로 강조되고 있으며, 이에 따라 인공지능에 대한 교육의 필요성은 대학 구성원들에게도 높게 인식되고 있다. 국내외 대학도서관 역시 효과적인 인공지능 콘텐츠 제공의 필요성을 인식하여 전자 형태의 디지털 콘텐츠를 제공하고 있으나, 인공지능이라는 정보 기술에 특화된 이용자 맞춤형 추천은 제공되고 있지 않고 있으며 이러한 추천서비스에 대한 이용자의 관심 파악 역시 미비하다. 대학생의 인공지능 교육에 대한 수요가 증가하고 있는 상황에서, 대학도서관에서의 인공지능 관련 콘텐츠 추천에 대한 이용자의 이용의사를 파악하고 효과적인 서비스 수립을 위한 조사가 절실히 필요한 시점이다. 본 연구는 확장된 기술수용모델을 활용하여 인공지능 주제 분야에 특화된 디지털 교육 콘텐츠를 추천해주는 서비스에 대한 이용자들의 사용의도에 영향을 주는 요인을 도출하였으며, 대학생을 대상으로 한 온라인 설문조사, 대학도서관 사서들과의 서면인터뷰를 통해 각 요인별 영향력을 조사하고, 성공적 수행을 위한 제언을 수렴하였다. 연구결과, 인공지능관련 교육콘텐츠 추천시스템 사용의도는 성별, 학년, 전공계열에 상관없이 사용의사가 있다고 조사되었고, 과제적합성요인이 사용의도에 가장 영향을 미치는 요인임이 파악되었다. 사서들 또한 서비스의 필요성을 깊이 공감하고 있었고 현실적인 제약사항으로 예산과 콘텐츠 품질 문제를 제시하였다.
이 연구는 인공지능 소양 능력을 향상시키기 위해 효과적인 디지털 콘텐츠의 설계와 개발을 목적으로 한다. 인공지능 소양에 대한 정의를 내리고 인공지능 소양에 필요한 역량을 분석하였다. 인공지능 역량에 맞는 교육 요소를 선정한 뒤에 이에 맞는 10개의 소양교육 콘텐츠로 구성하였다. 콘텐츠의 설계와 개발 내용은 전문가 10명에게 내용타당도 검사를 실시하여 검증하였다. CVI 값은 0.75 이상으로 타당성이 높게 나왔다. 개발된 콘텐츠는 온라인 시스템에 탑재하여 55명의 AI 초보자들에게 적용하였다. 학습자들은 콘텐츠의 난이도, 이해도, 효과성, 학습도전성의 검사 항목에서 최소 3.85 이상의 긍정적인 결과를 보였다. 본 연구에서 개발된 콘텐츠가 많은 사람들에게 인공지능의 이해에 도움을 주고 인공지능 소양을 향상시키는데 긍정적임을 확인할 수 있었다.
본 연구의 목적은 로봇산업 재직자 대상의 로봇 인공지능 융합 기술 교육 프로그램을 개발하는 것이다. 이를 위하여 국내 로봇 전문기관의 재직자 대상 로봇 교육 프로그램 현황을 조사하였고, 국내 로봇 기업을 대상으로 로봇 인공지능 융합 교육에 대한 수요조사를 실시하였다. 수요조사 결과를 기반으로 로봇 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하였으며 설계된 교육 과정의 내용과 수요조사 결과를 소개하였다. 개발된 교육 프로그램을 실제 산업계에 적용하여 수강자 만족도, 학습 효과성 등의 평가를 통해 개발된 프로그램이 산업계에 효과적으로 활용 가능함을 확인하였으며 후속 연구에 대한 제언을 하였다.
기술의 발전과 사회적 요구의 변화에 따라 인공지능 기술이 전 영역에 걸쳐 영향력을 미치고 있다. 이에 국내 대학에서는 전공뿐 아니라 교양 교육에서도 인공지능의 중요성을 강조하며 관련 수업을 활발하게 진행하고 있다. 그러나 인공지능 교양 교육이 초창기이기 때문에 교육 방법과 교육 프로그램 개발에 관한 연구가 부족한 실정이다. 따라서 더 효과적인 AI 교육이 될 수 있는 SSI를 적용한 교과목 방향을 설계하고자 한다. SSI는 과학과 관련된 사회적, 윤리적 문제를 창의적, 합리적으로 해결책을 제시할 수 있는 열린 문제에 적용할 수 있는 교육이다. 본 연구에서는 다음과 같은 세 가지 목적을 가지고 SSI를 적용한 인공지능 교양 교과목을 개발하였다. 첫째, 교육 대상의 지능정보 사회의 행위 주체로서 특징을 고려하여 접근할 수 있도록 설계한다. 둘째, 인공지능 프로그램을 직접 경험해보고 실생활의 다양한 사례를 중심으로 과학 기술과 사회 관련성을 심도 있게 다룰 수 있도록 접근하고 설계한다. 셋째, 공동의 문제해결을 목적으로 참여해 협력할 수 있도록 하여 협력적 문제해결 능력을 기를 수 있도록 접근하고 설계한다.
본 연구에서는 인공지능 기반 도구를 활용한 미세먼지 환경교육 프로그램을 개발하고 초등학생들에게 적용하여 환경감수성과 자기효능감에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 이를 위하여 초등학교 6학년 학생 29명을 대상으로 연구를 실시하였으며, 환경감수성과 자기효능감에 관한 사전⋅사후 검사 결과를 분석하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 기반 도구를 활용한 미세먼지 환경교육 프로그램은 초등학생들의 환경감수성 향상에 효과적이다. 둘째, 인공지능 기반 도구를 활용한 미세먼지 환경교육 프로그램은 초등학생들의 자기효능감 향상에 긍정적인 영향을 끼쳤다. 셋째, 인공지능 기반 도구를 활용한 미세먼지 환경교육 프로그램은 초등학생들의 환경에 대한 인식변화에 긍정적인 영향을 끼쳤다. 학생들은 프로그램을 적용한 후 미세먼지뿐만 아니라 환경에 관심을 많이 가지게 되었고, 일상생활과 연계하여 환경보호 실천 의식을 가지게 되었다. 이와 같이 인공지능 기반 도구를 활용한 미세먼지 환경교육 프로그램은 초등학생들의 환경감수성 및 자기효능감에 긍정적인 영향을 준 것으로 판단된다.
최근 자율주행 자동차가 일으킨 사고 때문에 인공지능의 윤리적 측면에 대한 논의가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 인공지능이 윤리적 요소와 필연적으로 결부되어 있음을 로봇-인공지능 윤리 관련 개념과 공학기술로부터 확인하고 윤리적 측면이 사후적으로 발생하는 것이 아니라 내장되어 있음을 논한다. 또한, 자율주행 자동차와 관련된 윤리적 문제의 실마리가 될 수 있는 트롤리 딜레마에 대한 해결방법을 고안한다. 우선적으로 베이지안 네트워크를 작성하고 전처리 과정을 거쳐 중요하고 영향력 있는 데이터만 남도록 하며, 네트워크의 정확한 수치를 계산하기 위해 크라우드 소싱과 외삽법을 이용한다. 이러한 과정을 통해 알고리즘 및 모델을 구현할 때에 인간의 주관이 필연적으로 포함될 수밖에 없음을 주장하고 인공지능 시스템에 관한 왜곡과 편향을 방지하기 위해 전공 교육과 구분되는 공학 교양 교육, 특히 윤리 교육의 필요성과 방향에 대해 논한다.
엔트리, Machine Learning for Kids, Teachable Machine과 같이 블록 기반 프로그래밍 언어에서 활용할 수 있도록 인공지능을 간단히 학습시킬 수 있는 다양한 플랫폼들이 존재한다. 그러나 이와 같은 플랫폼들은 별도의 메뉴를 통해 인공지능 학습을 진행한 다음, 학습된 모델을 코드 에디터에서 활용하는 방식을 따르고 있다. 이와 같은 방식은 학습되는 과정을 학생들이 더 직관적으로 살펴볼 수 있다는 장점이 있지만, 학습 메뉴와 코드 에디터를 모두 활용해야 한다는 단점도 존재한다. 본 논문에서는 코드 에디터에서 인공지능 학습과 코딩을 모두 진행할 수 있는 인공지능 블록을 개발한다. 본 인공지능 블록은 스크래치 블록으로 제시되지만 실제 학습 과정은 파이썬 서버를 통해 수행된다. 파란색 펜과 빨간색 펜을 분류하는 모델, 덴탈 마스크와 KF94 마스크를 분류하는 모델을 학습하는 과정을 통해 본 블록에 대해 상세히 기술한다. 또, 학습 성능 면에서 Teachable Machine와 큰 차이가 없음을 실험적으로 나타내었다.
본 연구는 최근 주목받고 있는 텍스트 기반 생성형 인공지능에 대해 관심과 활용이 증가함에 따라 과학교육적 측면에서의 활용을 위해 생성형 인공지능의 주요 개념과 원리를 설명하고, 이를 효과적으로 활용할 수 있는 방안과 그 한계를 지적하며 이를 토대로 과학교육의 실행과 연구의 측면에서 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 최근 들어 증가하고 있는 생성형 인공지능은 대체로 인코더와 디코더로 이뤄진 트랜스포머 모델을 기반으로 하고 있으며, 인간의 피드백을 활용한 강화학습과 보상 모델에 대한 최적화, 문맥에 대한 이해 등을 통해 놀라운 발전을 이루고 있다. 특히, 다양한 사용자의 질문이나 의도를 이해하는 능력과 이를 바탕으로 한 글쓰기, 요약, 제시어 추출, 평가와 피드백 등 다양한 기능을 수행할 수 있다. 또한 교수자가 제시하는 예를 토대로 주어진 응답을 평가하거나 질문과 적절한 답변을 생성하는 등 학습자에 대한 진단과 실질적 교육내용의 구성 등 많은 유용성을 가지고 있다. 그러나 생성형 인공지능이 가지고 있는 한계로 인해 정확한 사실이나 지식에 대한 잘못된 전달, 과도한 확신으로 인한 편향, 사용자의 태도나 감정 등에 미칠 영향의 불확실성 등에 대한 문제 등에 대해 해가 없는지 검토가 필요하다. 특히, 생성형 인공지능이 제공하는 응답은 많은 사람들의 응답 데이터를 기반으로 한 확률적 접근이므로 매우 거리가 멀거나 새로운 관점을 제시하는 통찰적 사고나 혁신적 사고를 제한할 우려도 있다. 이에 따라 본 연구는 과학교수학습을 위해 인공지능의 긍정적 활용을 위한 여러 실천적 제언을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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