• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.279-288
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• 2021

최근 인공지능(AI)에 대한 사회적인 관심에 따라 교육현장에서도 인공지능 교육에 대한 관심이 높다. 우리나라에서는 2015 개정 교육과정에서 정규 교육과정화된 소프트웨어(SW)교육에서 보다 확장하여 인공지능 교육 계획을 발표하는 등 향후 인공지능 교육 활성화를 위한 발판을 마련하고 있으며 관련하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 인공지능 교육에서 무엇을 어떻게 교육해야 하는가와 관련한 교육과정 구성에 대한 연구는 아직 초기 단계이며 지속적인 연구가 진행될 필요가 있는 영역이다. 이에 본 연구에서는 문헌 연구를 기반으로 국내외 AI교육과정과 관련한 연구의 공통점과 차이점을 분석해 보았다. 전반적으로 선행된 연구에서 중점을 두는 영역과 내용 요소에 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 정보 교과의 독립 및 AI교육의 정규 교육과 정화에 대비하여 국내외 AI교육과정에 대한 문헌 연구를 실시하고 이를 토대로 향후 초등학교 AI교육을 위한 교육과정 구성의 방향을 탐색하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.413-421
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• 2020

AI(Artificial intelligence)는 4차 산업혁명을 살고 있는 우리에게 많은 변화를 가져왔다. 무인카메라, 무인택배함 등 AI를 활용한 무인 자동시스템은 우리 삶에서 손쉽게 접할 수 있다. 따라서 미래를 살아가는 아이들에게 AI 교육은 중요한 부분을 차지하게 되었다. 그러나 현재 국내 교육은 유치원과 초등학교 저학년과 같은 어린 학생들을 위한 AI 교육 사례가 미비하다. 따라서 본 연구는 기 연구된 유치원 및 초등학교 1-2학년 SW 교육과정을 토대로 AI 기반 교수학습 활동 사례와 주제별로 AI 기반 컴퓨팅 사고력을 제시하였다. 다만, 본 교수학습 활동이 공교육에 적용되려면 충분한 수업 시간을 확보하고, 교육 환경을 개선하고, 수업활동을 적극적으로 지원해야 한다.

• 정보관리학회지
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• 제40권2호
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• pp.263-282
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• 2023

본 연구의 목적은 변화하는 지능 정보 사회에서 핵심 역량으로 대두되고 있는 AI 리터러시와 관련하여, 국내 대학도서관들의 이용자들 대상으로 한 AI 리터러시 교육의 현황과 대학도서관의 AI 리터러시 교육에 대한 인식과 당위성을 파악하고자 하는 것이다. 이를 위해 AI 리터러시에 대한 개념의 변화 양상과 대학도서관 이용자인 학생들의 생성형 AI를 포함한 AI 리터러시의 자가 인식을 분석하였다. 분석 결과, 대학도서관에서 AI 리터리시 교육 및 생성형 AI 리터러시 교육 진행 시 수강 의향의 경우 긍정적인 응답이 주로 확인되었으며, 본 연구는 대학도서관의 AI 리터러시 교육의 대학 필수 교육과정 내 AI 리터러시 함양 기초 교육과 연계하여 진행하는 방향을 제안한다.

• 전자통신동향분석
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• 제36권1호
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• pp.71-80
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• 2021

Artificial intelligence (AI) will have a huge impact on future education. We look at the role of AI in education and changes in schools. Personalized education is being attempted in limited services, and an interactive tutor service with speech recognition/dialog technology is being developed. In the future, we look forward to fully personalized education for individual students through AI teachers. Teachers are expected to make more effort to teach creative thinking, critical thinking, communication, and collaboration. As the speed of development of AI technology accelerates, we expect that AI-based education will be deeply established around us in the near future. We first introduce the details of the personalization technology and then discuss the AI-based foreign language speaking education research conducted by ETRI.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권2호
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• pp.62-68
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• 2022

Evaluation as learning is important for the learner competency test, and the applicable method is studied. Assessment is the role of diagnosing the current learner's status and facilitating learning through appropriate feedback. The system is insufficient to enable process-oriented evaluation in small educational institute. Focusing on becoming familiar with the AI through experience can end up simply learning how to use the tools or just playing with them rather than achieving ultimate goals of AI education. In a previous study, the experience way of AI education with PLAY model was proposed, but the assessment stage is insufficient. In this paper, we propose ELAS (Experiential K-12 AI education Learning Assessment System) for small educational institute. In order to apply the Assessment factor in in this system, the AI-factor is selected by researching the goals of the current SW education and AI education. The proposed system consists of 4 modules as Assessment-factor agent, Self-assessment agent, Question-bank agent and Assessment -analysis agent. Self-assessment learning is a powerful mechanism for improving learning for students. ELAS is extended with the experiential way of AI education model of previous study, and the teacher designs the assessment through the ELAS system. ELAS enables teachers of small institutes to automate analysis and manage data accumulation following their learning purpose. With this, it is possible to adjust the learning difficulty in curriculum design to make better for your purpose.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.423-431
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• 2020

최근 머신러닝, 빅데이터, 머신러닝 등의 기술 발전을 기반으로 인공지능(AI) 기술이 고도화되면서 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있고, 미래 산업의 핵심으로 떠오르고 있다. 이에 우리나라에서는 AI 국가전략을 발표하는 등 미래 AI 기술 발전과 환경 구축의 발판을 마련하고 있으며, 교육 분야에서도 AI 인재 양성을 위한 각종 정책을 개발하고 있다. 그런데 AI의 중요성이나 필요성에 대해서는 많은 사람들이 동의하고 있으면서도, 구체적인 필요성에 대한 공감대 형성은 부족하다고 할 수 있다. 관련 연구를 살펴보면 AI교육의 내용이나 방법론 등의 방향에서 많은 차이를 보이고 있는데, 이는 필요성에 대한 인식이 방향을 설정하는 전제 조건이 되고, 이에 따라 교육 내용과 방법이 결정되기 때문이다. 이에 본 연구에서는 전문가와 학교 현장의 AI교육 필요성에 대한 인식 차이를 분석해보고 이를 토대로 모두가 공감할 수 있는 AI교육의 필요성에 대한 인식을 분석함으로써 향후 AI교육의 방향을 탐색하고자 한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.411-418
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• 2021

본 연구에서는 현재 운영되고 있는 38개 교육대학원의 AI 융합교육 과정을 분석하기 위하여 기초 교과목 구분, 교과목의 내용 분야 및 분야별 세부 과목 구성의 관점에서 분석 프레임을 구성하였다. 그리고 이 프레임을 통해 분석한 결과, 전국 38개 인공지능 융합교육 대학원(41개 과정)에서 운영 중인 교과목의 수는 14과목부터 48과목으로 그 편차가 매우 큰 것으로 나타났다. 따라서 동일한 목적으로 38개 교육대학원에서 운영되고 있는 AI융합교육전공에 대한 표준 교육과정의 개발이 시급한 것으로 판단외었다. 같은 목적으로 설립되어 다른 형태로 운영되고 있는 AI융합교육전공은 결국 서로 다른 역량을 갖춘 교사들을 배출하게 되므로 학교 현장에서의 AI융합교육의 방향에 혼성을 가져올 우려가 있다. 따라서 38개 교육대학원에 적용할 수 있는 표준 교육과정의 개발이 필요하다고 판단된다.

• 공학교육연구
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• 제26권5호
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• pp.17-28
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• 2023

Generative AI has arrived and it's here. Education, research, industry, and labor are all on edge about the changes it will bring. It is noteworthy that while there is a wide range of optimistic and pessimistic predictions about the impact of generative AI, there is more concern than hope when it comes to education. This paper focuses on the lack of discussion on the impact of AI in higher education. First, we reviewed the process of the emergence of generative AI and introduced how the impact of AI is being understood from various perspectives. Second, we classified work areas based on expertise and efficiency and analyzed the impact of AI on work in each area. Finally, the study found that the educational perception of generative AI and the way it is perceived for engineering education purposes can be very different. It also argued that there is a lack of active discussion and debate on areas that need to be specifically discussed around generative AI. This has led to a phenomenon known as professors' delayed indifference. We emphasized that it is time for a serious and realistic discussion on the connection and integration of AI and education.

• 통합자연과학논문집
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• 제14권4호
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• pp.176-182
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• 2021

We live in the age of artificial intelligence, and big data and artificial intelligence education are no longer just for majors, but are required to be able to handle non-majors as well. Software and artificial intelligence education for non-majors is not just a general education, it creates talents who can understand and utilize them, and the quality of education is increasingly important. Through such education, we can nurture creative talents who can create and use new values by fusion with various fields of computing technology. Since 2015, many universities have been implementing software-oriented colleges and AI-oriented colleges to foster software-oriented human resources. However, it is not easy to provide AI basic statistics education of big data analysis deception to non-majors. Therefore, we would like to present a big data education model for non-majors in big data analysis so that big data analysis can be directly applied.

• 창의정보문화연구
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• 제7권3호
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• pp.177-185
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• 2021

미래교육에서는 학습자 주도의 교육방식과 평가방식의 변화로 교육의 패러다임이 바뀌고 있다. 또한 AI 기반의 학습 인프라와 소프트웨어 교육은 그 역할와 필요성이 점점 확대되고 있다. 이에 본 연구에서는 미래교육에서 추구하는 AI 기반의 평가를 학습자 주도 평가에 접목시켜 그 효과성을 고찰해 보고자 하였다. AI 교육 및 평가 관련 문헌 연구와 학습자 주도형의 소프트웨어 평가 방법 7단계를 인용하여 초등학교 수준에 맞는 평가요소를 2015 개정 초등 실과교육과정 내용 요소인 소프트웨어의 이해, 절차적 문제해결, 프로그래밍 요소와 구조 평가요소와 연계하여 추출하고자 하였다. 앞으로 관련 연구를 통해 소프트웨어 교육에서 AI 기반의 학습자 주도 평가 요소를 적용한 채점 시스템을 개발하여 그 효과성을 지속적으로 입증한 후 학교 현장이 소프트웨어 교육에서 AI 기반의 학습자 주도 평가를 통해 미래교육을 주체적으로 준비해 나가는 데 도움이 되고자 한다.