최근 지속적으로 논의하고 있는 '지능정보사회'란? 지능정보기술을 기반으로 사회 전 영역에서 인간능력의 한계를 뛰어넘는 자동화가 보편화된 미래사회상을 의미한다. 특히, 인간의 개입을 최소화하고, 데이터(또는 빅데이터) 기반 완전 자동화로의 진화를 지속적으로 추구하는 개념이다. 예를 들어, 자율형자동화는 인공지능을 핵심요소로 무인자동차를 지속적으로 지향하고 있다. 그러나 지금까지의 지능정보 연구는 지능화 자체를 중심으로 지능화 논리를 고도화하여, 인간의 뇌와 지능을 대체하고자 하는 노력을 기울여 왔다. 또한, 다른 한편으로 인간의 노동력을 대체하기 위해서 노동자의 작업 원리를 분석하여 최적화된 단순논리를 개발하여 노동자를 로봇으로 대체하려는 노력을 지속해왔다. 본 연구는 지능정보기술 연구 전략 및 교육서비스에 관한 접근전략, 교육방법, 세부정책 로드맵 등을 제안하여, 지능정보 교육 정책 및 지능정보기술 연구 전략을 시행하는데 중요한 기준과 방향을 제시하고자 한다. 특히, 교육방법으로 기초지능교육, 지능콘텐츠교육, 지능응용교육 등의 지능정보교육의 단계적 접근 방안을 제시한다. 또한, 지능화 및 자동화가 중심이 되는 4차 산업혁명 성패를 가를 수 있는 중요한 요소로서 지능정보기술, 지능교육콘텐츠, 지능형 교육시스템 개선을 위한 교육정책 방안을 제안한다.
기술의 발전에 따라 소프트웨어 교육의 중요성이 점차 부각 되고 있다. 이에 따라 정보 교과에 대한 관심도가 높아지고 있으나 초등과정 학습자를 대상으로 전문적인 IT 기술에 대한 알고리즘을 학습하도록 유도하는 것은 학습자의 흥미를 떨어트릴 수 있다. 본 논문에서는 2015 개정 교육과정 분석, 교육 프로그램 운영 계획 개발, 대상 학생 선정 및 프로그램 적용 결과 분석 및 평가의 4가지 단계를 거쳤다. 초등과정의 학습자를 대상으로, 인공지능을 적용하여 피사체에서 얼굴을 추출하는 지능형 CCTV의 알고리즘을 그림이나 말풍선 상징물과 같은 다양한 도구를 이용하여 자유롭게 표현하도록 유도하였다. 또한 지능형 CCTV의 알고리즘을 학습자가 쉽고 다양하게 표현할 수 있도록 리치픽처 기법을 적용하여 학습자의 흥미를 높일수 있는 교육 프로그램을 제안한다. 본 교육 프로그램은 플로우차트를 이용함으로서 학습자에게 알고리즘의 원리를 파악할 수 있도록 도울 수 있으며. 결과에 따라, 제안된 프로그램의 수정과 개발을 통해 다양한 분야에서 적용할 수 있는 IT 창의교육의 연구를 진행할 예정이다.
본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 교육 방법으로 지역화 공공데이터를 활용한 인공지능 교육프로그램을 개발하고 그 효과를 검증하였다. 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 개발하고 적용하였다. 비버챌린지를 활용하여 사전·사후 검사결과를 통해 컴퓨팅 사고력의 변화 정도를 분석하였으며, 분석 결과 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.
천문 분야는 다른 과학 분야와 달리 탐구대상인 천체들이 먼 거리에 있고, 실험실에서 동일 실험과 반복 실험이 불가능하며, 추상적이고 직접 관측하기 어려운 개념에 대한 연구들이 많다. 따라서 최근 인공지능, 증강현실 및 3D 프린팅 기술 등은 천문교과 교육과정과 연계하여 학생들의 지각 능력을 자극하고 실제 활동과 유사한 경험을 제공할 수 있도록 단계적인 학습경험을 도와 천문 분야 체험활동으로 연결시키고 있다. 이에 본 연구는 학생들이 망원경의 원리와 분해 및 조립에 대한 지식함양을 위해 3D 프린팅 기술과 AR을 활용하여 학생들의 천문관측 망원경에 대한 이해와 천문관련 체험활동에 대한 프로그램을 개발하여 적용하였다. 이 연구에서 개발한 프로그램은 3D 프린팅 기술을 활용하여 망원경의 세부 부품을 학생들이 직접 설계 및 제작하고, 자석을 이용하여 망원경을 조립, 분해 실습을 할 수 있도록 하였다. 또한, AR(증강현실)을 활용하여 빛을 모으는 망원경의 구조를 직접 실험을 통해 확인하고 빛의 반사와 굴절 원리를 학습하는 내용을 개발 프로그램에 포함하였다.
본 연구는 고등학교 학생들의 데이터 리터러시를 함양할 수 있는 머신러닝 기반 AI 융합 수업 모형과 수업 설계 원리를 개발하고, 그에 따른 상세 지침을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 선행 문헌 연구를 통해 머신러닝을 기반으로 한 수업 모형과 설계 원리 및 상세 지침을 개발하고, 서울 소재 상업계열 특성화고등학교 학생 15명에게 적용하여 실행하였다. 연구 결과 학생들의 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미(p< .001)하게 향상되었으므로 본 연구의 수업 모형이 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 주었음을 확인할 수 있었고, 앞으로 관련 연구로 이어지길 기대한다.
라그랑주 승수법(Method of Lagrange Multipliers)은 등식 제약조건하에서 미분가능한 함수의 최대, 최소를 구하는 대표적인 방법이다. 선형대수학, 최적화 이론, 제어 이론을 포함하여 최근에는 인공지능 기초수학에서도 널리 활용되고 있다. 특히 라그랑주 승수법은 미분적분학과 선형대수학을 연결하는 중요한 도구이며, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 포함한 인공지능 알고리즘에 많이 활용되고 있다. 따라서 교수자는 대학 미분적분학에서 처음 라그랑주 승수법을 접하는 학생들에게 구체적인 학습 동기를 제공할 필요가 생겼다. 이에 본 논문에서는 교수자가 학생들에게 라그랑주 승수법을 효과적으로 교육하는데 필요한 통합적인 시야를 제공한다. 먼저 다양한 전공의 학생들이 계산에 대한 부담을 덜고 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 개발한 시각화 자료 및 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 또한 라그랑주 승수법으로 행렬의 고윳값과 고유벡터를 유도하는 과정을 상세히 소개한다. 그리고 라그랑주 승수법을 간단한 경우에 대한 증명에서 시작하여 일반화된 최적화 문제로 확장하고, 수업에서 학생들이 라그랑주 승수와 PCA를 활용하여 실제 데이터를 분석한 결과를 추가하였다. 본 연구는 대학수학을 지도하는 다양한 전공의 교수자들에게 도움이 될 기초자료가 될 것이다.
이 논문에서는 GPT를 효과적으로 활용하는 성찰적 글쓰기 교육의 방법과 단계를 수업 가이드라인화해서 실제 수업이 가능하도록했다. 이 논문에서는 GPT라는 인공지능 글쓰기 기계의 사용을 물리적·실제적으로 막기 어려운 현실에서 자기를 성찰하는 글쓰기 교육론에서 효과적으로 활용하는 수업 가이드라인을 모색한 것이다. 첫째, 준비 단계에서는 GPT의 작동원리를 학습자에게 이해시키고 활용지침을 교육하면서 GPT를 활용한 글감 아이디어 모델링과 자기화로 수업의 방법을 제안했다. 그 뒤 과제의 실례를 들었다. 둘째, GPT 활용 단계에서는 성찰적 글쓰기의 개요짜기, 단락쓰기, 퇴고하기의 과정에 따라서 GPT를 활용한 글감 아이디어 모델링과 자기화를 하는 방법을 실례를 들어서 보여줬다. 셋째, 정리 단계에서는 교수자가 학습자의 글을 첨삭하고 최종 수정하도록 돕고 정리·반성하는 과정을 제시했다.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 교양과정으로, 기초 순환신경망 과목 커리큘럼을 설계하는데 필수적으로 요구되는 순환신경망 SW 실습 사례를 개발하였다. 개발된 SW 실습 사례는 순환신경망의 동작원리를 이해시키는 데 초점을 두고, 시각화된 전체 동작 과정을 확인할 수 있도록 스프레드시트를 사용하였다. 개발된 순환신경망 실습 사례는 지도학습 방식의 텍스트완성 훈련데이터 생성, 입력층, 은닉층, 상태층(컨텍스트 노드) 그리고 출력층을 차례대로 구현하고, 텍스트 데이터에 대해 순환신경망의 성능을 테스트하는 것으로 구성되었다. 본 논문에서 개발한 순환신경망 실습사례는 다양한 문자 수를 갖는 단어를 자동 완성한다. 제안한 순환신경망 실습사례를 활용하여, 한글 또는 영어 단어를 구성하는 최대 문자 수를 다양하게 확장하여 자동 완성하는 인공지능 SW 실습 사례를 만들 수 있다. 따라서, 본 순환신경망 기초 실습 사례의 활용도가 높다고 할 수 있다.
인공지능, 빅데이터, 로봇 등의 디지털 신기술 분야의 급격한 성장에 따라 정부와 교육기관들은 신기술 분야에서 요구되는 역량을 갖춘 인재 양성을 위한 교육과정들을 개발하고 있다. 그러나 교육과정 개발 및 운영의 근간이 되는 역량 개념에 대한 정의가 불분명하여 교육과정 개발에 어려움을 빚고 있다. 따라서 이 연구는 신기술 분야의 교육과정을 개발하는데 필요한 역량을 정의하는 것을 연구 목적으로 설정하였다. 이를 위해 본 연구는 문헌 연구 분석을 통해 기존 문헌에서의 역량 정의와 특성을 파악한다. 이후 신기술 분야 전문가와의 심층 인터뷰 통해 선행연구로부터 도출된 정의에 대한 검증과 추가적인 의견을 수집하고 신기술 교육과정에 적합한 역량 정의를 최종적으로 도출한다. 연구 결과, 신기술 교육과정 개발을 위한 역량은 "주어진 업무를 기대하는 수준에 맞게 효과적으로 수행하기 위해 필요한 지식 및 기술의 집합"으로 정의하였다. 또한 역량의 핵심 구성 요소인 지식 및 기술과 역량의 구성 원리를 도출하였다. 이러한 역량 정의와 특성은 신기술 분야 교육과정을 체계적이고 효과적으로 구성하는 데 기여할 뿐만 아니라, 교육과 실무 간의 격차를 줄이는 데에도 활용될 수 있다. 나아가 본 연구 결과는 지속적으로 새로운 지식과 기술이 축적되는 신기술 분야 기업들의 지식 경영 체계 구축에도 기여할 수 있다.
2022 개정 과학과 교육과정은 AI를 활용한 탐구 활동을 경험함으로써 융합적 사고를 바탕으로 일상생활과 사회 속 과학 문제를 해결할 수 있는 능력을 기르는 것을 목표로 한다. 이에 과학 교과와 AI를 융합한 과학-AI 융합교육 프로그램을 개발하고 이를 활용하여 고등학생을 대상으로 융합 수업을 진행하였다. 과학-AI 융합 수업은 감쇠진자의 운동을 정성적으로 이해하고 블록코딩 플랫폼 KNIME을 사용하여 진자의 위치를 예측할 수 있는 AI 모델을 구축하는 것을 목표로 한다. 개별 심층 면담을 통해 학습자의 경험을 이해하고 해석하고자 하였다. Giorgi의 현상학적 연구 방법론을 바탕으로 학습자의 참여 동기, 배움과 변화, 어려움과 수업의 한계를 기술하였다. 학생들은 AI에 대한 관심과 사회적 트렌드에 대한 인식을 바탕으로 수업에 참여하고자 하는 동기를 가지고 있었다. 학생들은 직접 데이터를 수집하고 AI 모델을 구축하는 것을 배웠다. 실험 결과를 바탕으로 주변 현상을 예측할 수 있을 것으로 기대하였으며 융합 수업을 긍정적으로 인식하였다. 한편, 여전히 익숙하지 않은 플랫폼, AI 원리 이해를 어려움으로 인식하였고 따라해야만 하는 수업 방식의 한계와 수업 내용상의 한계를 인식하였다. 융합 수업의 경험은 실생활의 문제를 AI를 통해 해결하고자 하는 학습 동기로 나타났으며, 학생들이 느낀 어려움과 한계는 더 심화되고 확장된 주제를 학습하고 싶은 동기로 이어졌다. 이를 바탕으로 과학-AI 융합 수업을 위한 논의 및 제언을 도출하였다. 본 연구는 과학-AI 융합 수업을 개발하고 이를 현장에 적용할 때 시사점을 제공할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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