Along with the development of technology in the fourth industrial revolution, the fields that can apply artificial intelligence technology are rapidly increasing. In order to improve computational thinking, overseas countries such as the U.S. and the U.K. are already using various AI education platforms to provide artificial intelligence education. Therefore, there is an increasing need for elementary school pre-service teachers in Korea to strengthen their AI education capabilities along with the existing software education. However, it may be difficult for learners with low levels of programming experience and AI education experience to choose an AI education platform that can sustain their learning motivation. Therefore, in this study, the factors related to learning motivation in the AI education platform were explored using the ARCS model. Through this, we present the factors required by the AI education platform for motivation and sustain of learning.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.3
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pp.437-448
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2021
As the core technology of the Fourth Industrial Revolution, AI is applied to various fields of society(e.g. politics, culture, industry, economy, etc.) and causes revolutionary changes. Students who will lead the age of AI need the ability to recognize social changes due to AI, acquire AI related knowledge and utilize AI in various situations. However, it is difficult for elementary school students to understand the concept and principles of AI. Therefore, this study developed an AI education program by selecting educational contents and methods appropriate to the level of elementary school students, and investigated the educational effects of the program by applying it to an actual educational setting. The content selected in this study is 'Social Awareness on AI', 'Understanding AI' and 'Utilizing AI', and eight content elements were selected. To help students learn AI easily and pleasantly at their level, activity-centered education, convergence of subjects and project-based learning were selected as instructional methods, and 20 sessions of education program were developed and implemented. In addition, the effects of the program were analyzed concerning 'perception on AI', 'convergent thinking', 'creative problem-solving' and 'collaboration capability', and positive changes were verified for all four aspects.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2023.01a
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pp.217-218
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2023
인공지능은 디지털 대전환 시대의 핵심적인 기술로 사회 전반에 변화를 주도하였다. 우리나라는 인공지능을 이해하고 이를 활용하는 역량을 길러주기 위해 전 국민을 대상으로 교육을 진행하고 있다. 그러나 초등학생 대상 인공지능 교육 프로그램은 체험 및 놀이 실습으로 한정되어 교육적 효과에 한계가 있다. 그러므로 본 연구에서는 생산적 실패를 활용하여 인공지능에 대한 개념적 이해 및 실생활 전이를 촉진하는 교육 프로그램을 개발하였다. 연구 대상은 초등학교 5~6학년이며 2022 개정 교육과정에서 강조하는 자기 주도적 학습 역량과 실생활 연계 교육을 반영하여 설계한 6차시 분량의 프로그램이다. 본 연구에서 개발한 교육 프로그램은 향후 타당성 및 신뢰도 검증을 거쳐 현장에 적용하는 후속 연구로 이어질 것이다.
This study aims to develop an AI education program for secondary school students to help understand AI and to provide an experience of solving real-life problems by using AI, and to analyze the effectiveness of education. The education program based on the AI education system for K-12 developed in the previous study was composed of a total of 12 lessons by selecting the self-driving cars, which is emerging as a recent issue among real life problems, as the main topic. Classes were conducted for secondary school students who had experience in software education, and the effectiveness of education and class satisfaction were analyzed. As a result of the analysis, it was confirmed that the understanding of AI and the sense of AI efficacy were improved, and the class satisfaction was high in all items such as educational content, fun in class, difficulty of class, and interest in AI. Based on these results, implications for AI education for secondary students were proposed.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.717-718
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2022
본 연구에서는 예비교사의 인공지능 융합교육 역량 강화를 위한 캡스톤 디자인 기법 활용 인공지능 융합교육 프로그램을 개발하고 효과를 검증하였다. 개발된 교육 프로그램은 예비교사들이 스크래치 프로그래밍과 머신러닝포키즈, 캡스톤 디자인의 이해를 바탕으로, 인공지능 활용 융합 수업을 위한 주제 선정, 수업 설계 및 개발 후, 마이크로티칭을 하고 동료 평가 및 피드백을 하도록 조직되었다. 이는 2022년 1학기 K대학의 교양 강좌를 수강하는 예비교사들에게 처치되었다. 그 결과, 실험 대상자들의 인공지능 교수효능감의 사전-사후 t-검정에서 통계적으로 유의한 효과가 있음을 확인되었다.
In this study, a model that can converge with artificial intelligence in each subject as software and artificial intelligence education become mandatory in the curriculum revised in 2022 is proposed. The proposed AI convergence education model is based on the content of the subject (accomplishment standard + subject). The second axis is artificial intelligence tools, the third axis is artificial intelligence technology, and the fourth axis is data applied in daily life. In order to apply artificial intelligence to each subject, it is necessary to apply artificial intelligence tools, artificial intelligence technology, and data in daily life to the achievement standards and content of each subject. If the achievement standards and subject contents are structured in this way, it can be seen that the convergence with each subject is good. Therefore, when composing textbooks by achievement standards and topics, it is necessary to add artificial intelligence tools, artificial intelligence technology, and daily data.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.2
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pp.279-288
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2021
The interest in artificial intelligence education in education is also high based on recent social interest in artificial intelligence. Accordingly, Korea is preparing a foothold for revitalizing artificial intelligence education in the future, such as announcing an artificial intelligence education plan by expanding from software (SW) education that has become a regular curriculum after the 2015 revised curriculum, and various studies are being conducted. However, research on the curriculum related to what and how to educate in artificial intelligence education is still in its infancy and further research is needed. A look at related research shows many similarities and differences in research related to domestic and foreign AI curriculum, because there are differences in the areas and content elements that each research focuses on. Therefore, in this study, in preparation for the future independence of the information subject and the formalization of AI education, literature studies on domestic and foreign AI curriculum are conducted, and based on this, the direction of the curriculum composition for elementary school AI education is to be explored.
The purpose of this study is to discuss the types of algorithms and data categories in AI education for elementary school students. The study surveyed 11 pre-elementary teachers after providing education and practice on various data, artificial intelligence algorithm, and AI education platform for 15 weeks. The categories of data and algorithms considering the elementary school level, and educational tools were presented, and their suitability was analyzed. Through the questionnaire, it was concluded that it is most suitable for the teacher to select and preprocess data in advance according to the purpose of the class, and the classification and prediction algorithms are suitable for elementary AI education. In addition, it was confirmed that Entry is most suitable as an AI educational tool, and materials that explain mathematical knowledge are needed to educate the concept of learning of AI. This study is meaningful in that it specifically presents the categories of algorithms and data with in AI education for elementary school students, and analyzes the need for related mathematics education and appropriate AI educational tools.
In a society full of knowledge and information, digital literacy and artificial intelligence (AI) education that can utilize AI technology is needed to solve numerous everyday problems based on computational thinking. In this study, data-centered AI education was conducted while teaching computer programming to non-computer programming students at universities, and the correlation between major factors related to academic performance was analyzed in addition to student satisfaction surveys. The results indicated that there was a strong correlation between grades and problem-solving ability-based tasks, and learning satisfaction. Multiple regression analysis also showed a significant effect on grades (F=225.859, p<0.001), and student satisfaction was high. The non-computer programming students were also able to understand the importance of data and the concept of AI models, focusing on specific examples of project types, and confirmed that they could use AI smoothly in their fields of interest. If further cases of AI education are explored and students' AI education is activated, it will be possible to suggest its direction that can collaborate with experts through interest in AI technology.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2020.07a
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pp.619-621
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2020
본 논문에서는 메이커 교육을 기초로 인공지능 챗봇 수업을 개발하였다. 세부적으로 R. M. Gagne(1985)에 9가지 이론을 기초로 정보교과 문제해결과 프로그래밍 단원의 지도안을 작성 후 평가를 제시하였다. 연구 내용 분석 결과 교육현장에서 인공지능 교육의 필요성이 강조되며 확고한 플랫폼 구축(인공지능 플랫폼)과 빅데이터 분석·확보하여 개인 맞춤형 서비스 제공이 필요하다. 본 논문을 토대로 인공지능 교육의 체계적인 연구 활성화에 시발점이 되었으면 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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