본 연구는 향후 디자이너의 업무 역량에 매우 중대한 역할을 하게 될 데이터 문해력 확보를 위하여 디자인 대학 교과과정에서의 데이터 문해력 관련 교육목표와 교과 구성, 교육 내용을 연구하였다. 연구의 방법은 먼저 비전공자를 위한 데이터 문해력 교육의 사례들과 디자인 실무 현장의 데이터 기술 활용 현황을 살펴보았고, 현장 직무 중심 디자인 역량에 대한 선행 연구와 디자인 프로세스 모델을 바탕으로 디자인 분야에서 요구되는 데이터 관련 전공 능력을 도출하였다. 그리고 NCS에 기반한 빅데이터 기획과 분석 분야의 교육 내용을 조사하여, 디자인 전공 능력에 필요한 데이터 기술 관련 교과 내용을 연계하여 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육 모듈을 3단계의 디자인-데이터 융합 교과 모델로 구성하였다. 개발된 융합 교과 모델을 바탕으로 필요한 단위 교과목과 강의 계획, 과목 간 연계 구조를 개발하였으며, 초, 중급 수준의 디자인-데이터 융합 교과목을 운영한 사례 연구를 통하여 교육모델의 교육 내용과 교육 성과를 검증하였다. 그리고 교과 운영 사례 연구의 발견 점들을 바탕으로 디자이너를 위한 데이터 문해력 교육의 구체적 실천 방안을 제시하고, 사례 연구의 한계를 명시하였다.
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 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.
본고에서는 교육 빅데이터의 개념, 가치, 처리 기술 및 분석 방법 등을 탐색하였다. '온라인과 오프라인 교수 학습 활동의 투입, 과정, 산출을 통해 생산되는 국가, 지역, 학교, 교사, 학생 수준의 자료'로 정의할 수 있는 교육 빅데이터는 Hadoop으로 대표되는 분산 컴퓨팅 기술을 통해 효율적으로 처리할 수 있다. 대규모 교육 자료에서 의미있고 유용한 결과를 도출하기 위해 주로 사용되는 분석 방법에는 교육 데이터 마이닝, 학습 분석학과 시각 자료 분석학이 있다. 교육 데이터 마이닝은 학생과 교사, 학교의 다양한 수준에서 자료를 폭넓게 분석하는 측면이 강한 반면에 학습 분석학은 학생 수준에서의 자료 분석에 더 초점을 맞추는 경향이 있으며, 시각 자료 분석학은 자료에 대한 분석 자체보다는 분석 결과를 효과적으로 표현하는 방식에 초점이 주어져 있다.
교육용 소프트웨어 산업이 급속히 발전하면서 온라인 게임을 플랫폼으로 하는 다양한 교육용 게임이 개발되고 있다. 현재 대부분 교육용 게임 시스템은 온라인 게임의 학습도구와 웹을 기반으로 하는 부가적 교육 학습도구로 이중화 되어 개발되고 있다. 하지만 온라인 게임의 학습 데이터 결과와 웹의 학습 데이터 결과가 일치화 되지 않아 학습자에게 올바른 학습 결과를 줄 수 없을 뿐만 아니라 게임 시스템의 학습과정에 따른 레벨 시스템을 적용하기가 어렵다. 본 논문에서는 이러한 비동기적 데이터 처리방식을 온라인 게임 시스템과 웹의 학습과정의 분기 조건에 필요한 학습결과 데이터만을 동기화 처리하는 학습 데이터 동기화 처리 방식을 구현하였다. 이러한 학습결과 데이터 동기화 처리는 위와 같은 문제점으로 다양한 학습 콘텐츠들이 온라인화 하지 못했던 문제점을 해결하고, 향후 통합 교육용 시스템과 다중 교육용 게임 시스템으로 개발 될 때 좀 더 효과적인 학습 시스템으로 개발될 수 있는 학습 데이터 처리 방식이 될 것이다.
실세계에서 데이터는 숫자와 문자, 이미지, 소리 등 다양한 형태로 존재한다. 하지만 컴퓨터에서는 실세계의 데이터를 디지털 형태인 1과 0으로 표현하고 있다. 초등학생들은 전통적인 강의식 방법으로는 컴퓨터에서 사용하고 있는 데이터 표현에 대한 개념을 이해하기에는 매우 어렵다. 따라서 본 논문에서는 초등학생들이 데이터 표현 개념을 쉽게 이해할 수 있도록 기존의 연구를 분석하고 언플러그드 교수-학습 방법에 대해 연구하였다. 이를 위해 정보교육학회 소프트웨어교육 내용 체계를 분석하고, 초등학교 중학년을 위한 데이터 표현 교육 내용을 선정하였다. 또한 데이터 표현 교육을 위해 언플러그드 방식을 이용한 교수-학습 지도안을 개발하고 수업자료를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 언플러그드를 통한 교수-학습 방법이 데이터 표현 교육에 도움이 되기를 기대한다.
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.
데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 정보기술, 도메인 지식 등 여러 분야의 융합 학문으로써 다양한 학문에서 제공하는 복합적인 기술을 이용하여 데이터를 분석하고 의미 있는 결과를 도출한다. 데이터 과학은 인공지능과 함께 4차산업혁명의 핵심기술로써, 고도의 전문성을 요하는 데이터 과학자의 양성을 위해 세계의 대학과 기업에서는 다양한 프로그램들을 활발히 개발하고 있다. 이러한 사회적 흐름에 맞추어, 초등 교육 현장에서도 데이터 과학 교육의 중요성을 인식하고 학생들이 데이터를 이해하고 활용하도록 관련 콘텐츠를 개발하고자 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 데이터 과학 교육을 목적으로 강의 콘텐츠를 제안하고, 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 15차시 교육 과정을 통해 적용하였다. 그리고, 본 논문에서 제안된 데이터 과학 교육 사례의 효과성을 분석하기 위해 학습자들로부터 수집한 설문을 바탕으로 만족도 분석을 실시하였다.
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.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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