코로나19로 인한 온라인 학습이 확대되고 있는 상황에서 기존 메이커 교육은 학교 수업 현장에 적용하기에 한계를 지닌다. 본 연구는 초등학교의 온라인 환경에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 메이커 수업을 설계하는 목적을 지닌다. 또한, 이에 대한 반응 확인과 함께 학습자의 컴퓨팅 사고력, 창의적 문제해결력 향상에 도움이 되었는지를 살펴 보고자 하였다. 이를 위해 선행연구 검토와 교육과정의 재구성을 통해 수업을 설계하였다. 면담을 통한 교수자와 학습자 반응 확인, 대응 표본 t검증을 활용한 사전-사후 분석이 이루어졌다. 연구 결과, 초등 온라인 환경에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 메이커 수업은 공감하기, 메이킹 문제 정의하기, 재료 및 도구 특성 파악하기, 리믹스를 활용한 알고리즘 설계 및 코딩하기 등을 포함한 총 10단계로 구성된다. 학습자의 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력에 대한 사전-사후 분석 결과, 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 본 연구는 초등교육 맥락에서 교육용 인공지능 도구를 활용한 실제적인 메이커 활동이 온라인 환경에서도 실제적으로 적용 가능하다는 점을 확인한 의미를 지닌다.
인공지능 기술이 사회 전반에 확산하며, 인공지능 윤리 문제 또한 큰 이슈가 되었다. 이에 따라 정부, 기업, 연구기관, 국제기구 등 다양한 단체에서 인공지능 기준안을 발표하고 있으나 이러한 인공지능 윤리 기준안을 발표하는 것으로 인공지능 윤리 문제를 해결할 수 없다. 이에 인공지능 윤리교육이 절실히 필요하다. 그러나 학교급에서의 인공지능 윤리교육을 위한 프로그램이 미흡하다. 이러한 상황에서 Moral machine은 인공지능을 위한 윤리교육 도구로 학교급을 막론하고 활발하게 사용되고 있다. 그러나 Moral machine의 딜레마 상황은 교육용으로 다소 부적절한 요소가 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 윤리교육에 적합한 인공지능 윤리 딜레마 문항을 사람이 중심이 되는 인공지능 기준의 3대 원칙을 바탕으로 개발하였다.
인공지능 기술의 핵심은 데이터다. 기술의 발달로 데이터의 양이 이전보다 폭발적으로 증가하면서 인공지능 기술 또한 빠르게 발전하고 있다. 하지만 인공지능 교육에 대한 높은 관심에 비해 인공지능과 연계된 데이터 교육 연구는 아직 부족하다. 기존의 인공지능 데이터 교육의 사례 분석 결과, 데이터 과학의 과정 및 일부를 교육하는 사례를 확인할 수 있었으나, 데이터 수집과 관련된 연구는 많지 않았다. 피지컬 컴퓨팅 교구의 활용이 초등학생의 인공지능 교육에 긍정적인 영향을 줄 것이라는 연구와 함께 피지컬 도구를 활용한 데이터 수집 사례를 연구하였으나, 데이터 수집과 관련한 연구 사례 또한 드물었다. 따라서 본 연구에서는 피지컬 도구를 활용한 효율적인 데이터 수집 방법을 설계하였다. 모듈형 피지컬 컴퓨팅 교구인 코블S를 활용하여 데이터 수집 프로그램의 구조도를 만들고 서비스 측면과 사용자 측면의 프로그램 화면의 예시를 구성하였다. 본 연구는 설계 측면의 제안으로 향후 프로그램 제작 및 프로그램과 연동하여 사용할 수 있는 인공지능 교육 플랫폼 구축이 되어야 한다는 점에서 제한점이 있다.
한국정보시스템학회 1997년도 추계학술대회논문집 기업경쟁력 향상을 위한 정보통신 기술의 활용
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pp.39-52
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1997
본 연구는 언어 교육용 프로그램을 개발하는 저작도구9authoring tool)와 학생들이 자율적으로 학습할 수 있는 지능형 컴퓨터 교사시스템(ITS : Intelligent Tutoring System)으 로 구성된 지능형 학습환경(Intelligent Learning Environment)을 설계한다. 특히, 범용시스 템에서 제공되는 불필요한 기능들을 제거하고 언어교육에 필요한 기능만을 가진 간편한 저 작도구의 설계와, 인공지능 기법을 이요하여 학생 개개인의 지식수준에 따라 차별화하여 지 능적으로 교육할 수 있는 지능형 교사시스템의 구성 방법을 제안한다.
최근 학교도서관은 교과융합수업을 실행하고 수업 콘텐츠를 개발하는 역할을 요구받고 있다. 이에 본 연구는 융합교육 플랫폼의 역할이 가능하도록 학교도서관의 독서 활동과 인공지능 교육을 융합한 프로그램을 개발하고 중학교 수업에 적용한 후, 결과를 분석하였다. 프로그램은 인공지능 주제와 연관된 독서 활동을 통해서 인공지능의 개념과 원리를 이해하고, 인공지능 교육용 도구를 활용하여 생활 속 문제 상황을 창의적으로 해결하는 창의적 문제해결 함양을 목표로 하였다. 프로그램은 총 18차시(6회기)로 개발하였고, 2022학년도 경기도 A중학교의 학교도서관 자유학기 주제선택 수업에 참여하는 1학년 36명을 대상으로 적용하였다. 교육 프로그램 적용 후, 사전-사후 차이를 대응표본 t-test로 수행한 결과, 인공지능 학습에 대한 자기효능감과 창의적 문제해결력이 유의하게 향상되었다. 또한 프로그램을 수강한 학습자의 수업 태도와 독서 태도가 긍정적으로 나타났다. 연구 결과를 토대로 학교도서관과 연계한 인공지능 융합교육에 대한 시사점을 논의하였다.
스트레스 측정용 데이터셋의 구축은 건강, 의료분야, 심리향동, 교육분야 등 현대의 다양한 응용 분야에서 핵심적인 역할을 수행하교 있다. 특히, 스트레스 측정용 인공지능 모델의 효율적인 훈련을 위해서는 다양한 편향성을 제거하고 품질 관리된 데이터셋을 구축하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 다양한 편향성 제거를 통한 품질의 관리된 스트레스 측정용 데이터셋 구축에 관하여 제안하였다. 이를 위해 스트레스 정의 및 측정도구 소개, 스트레스 인공지능 데이터 셋 구축과정, 품질향상을 위한 편향성 극복 전략 그리고 스트레스 데이터 수집시 고려사항을 제시하였다. 특히, 데이터셋 품질을 관리하기 위해 데이터셋 구축시 고려사항과, 발생할 수 있는 선택편향, 측정편향, 인과관계편향, 확증편향, 인공지능편향과 같은 다양한 편향서에 대해 검토하였다. 본 논문을 통해 스트레스 데이터 수집시 고려사항과 스트레스 데이터셋의 구축에서 발생할 수 있는 다양한 편향성을 체계적으로 이해하고, 이를 극복하여 품질이 보장된 데이터셋을 구축하는데 기여할 것으로 기대된다.
인공 지능 시대가 도래함에 따라, 로봇 교육과 그 역량 강화에 대한 교육은 전 세계적으로 널리 적용되고 적용되었습니다. 본 연구의 목적 : 학생 교육 및 교육에서 AI 교육 로봇의 응용 효과를 체계적으로 평가; 본 연구의 방법 : 컴퓨터를 사용하여 "Web of Science", "CNKI", "ERIC", "IEEE"와 같은 검색 도구에서 관련 교육을 검색하십시오. 로봇 티칭과 전통적인 티칭의 효과에 대한 비교 연구 검색 시간은 2000 년 1 월부터 2020 년 1 월까지입니다. 포괄적인 MetaAnalysis 2.0을 메타 분석에 사용했습니다. 본 연구 결과 : 31 개의 유효한 연구 문헌에 대한 정량 분석과 메타 분석이 AI 교육 로봇에 미치는 영향에 대한 객관적인 평가 분석 결과 AI 교육 로봇이 학생 학습 효과에 미치는 효과는 0.465임 이는 교육용 로봇이 학생의 학습 효과에 어느 정도 긍정적인 영향을 미침을 나타냅니다. 이 연구의 결론 : 학생 교육 및 교육에서 AI 교육 로봇의 적용 효과는 전통적인 교육 방법보다 우수하며 학생 학습을보다 효과적으로 홍보 할 수 있습니다.
데이터과학은 스몰데이터 분석에서 출발하여, 빅데이터 분석을 위한 머신러닝, 딥러닝까지 포함하고 있다. 데이터과학은 인공지능 기술의 핵심 영역이고, 학교 교육과정에 체계적으로 반영해야 할 내용이다. 데이터과학 교육을 위해, 엔트리에서도 초등교육용 데이터 분석 도구를 제공하고 있다. 빅데이터 분석에서는 데이터 표본을 추출하여, 통계학적인 추측과 판단을 통해 분석결과를 해석한다. 본 논문에서는 통계학적인 지식을 필요로 하는 빅데이터 분석 영역을 초등영역에서 제외하기로 하고, 초등영역에 초점을 맞춘 데이터과학 교육 사례를 제안하였다. 이를 위해서, 일반적인 데이터과학 교육 단계를 먼저 설명하고, 초등 데이터과학 교육 단계를 새롭게 제안하였다. 그리고 엔트리에서 제공하는 공공 스몰 데이터를 사용한 데이터 변수 값 비교 사례와 데이터 변수 간 상관관계 분석 사례를 초등 데이터과학 교육 단계에 따라 제안하였다. 본 논문에서 제안된 엔트리 데이터분석 사례들을 활용하면, 여러 교과에서 발생하는 데이터를 사용한 초등 데이터과학 융합 교육이 가능하다. 또한, 엔트리를 사용하여 텍스트, 음성 및 영상인식 AI 도구와 결합한 데이터과학 교육 자료도 개발 가능하다.
본 연구는 중학교 학생이 인식하는 지능형로봇 교사와의 관계형성 요인을 탐색하여 지능형로봇 교사-학습자 간의 관계성을 설명하고자 하였다. 이에, 기존에 개발된 교사-학생 관계 측정 도구를 지능형로봇 교사 맥락에 맞게 재구성하여 283명의 중학교 1학년 학생을 대상으로 설문조사를 진행하였다. 이후, SPSS 23과 Amos 21 프로그램을 활용하여 탐색적 요인분석 및 확인적 요인분석을 실시하였다. 연구결과 중학생이 인식하는 지능형로봇 교사와의 관계형성 요인은 '신뢰감', '유능감', '감정교류', '포용력'이며, 이러한 하위요인들은 중학생이 지능형 로봇과의 관계형성을 설명하는데 근거를 제시하고 있다. 본 연구는 지능형로봇 교사-학습자 간의 유의미한 상호작용 증진을 위한 방안에 대한 논의 뿐 아니라 지능형 로봇을 기반으로 한 교수법을 제시하는 데에도 활용될 수 있을 것이라 판단된다. 또한, 교육용 지능형 로봇 서비스의 이해 및 개발을 지원하는 연구로써 공헌할 것이다. 이상의 연구결과를 바탕으로 추후 연구에서는 지능형 로봇 교사에 대한 다양한 학교 구성원(교사, 학부모 등)의 인식을 조사하여 교육현장에서의 인간-로봇 상호작용 연구가 계속되어야 할 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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