• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.375-384
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• 2022

2022 개정 교육과정에서 인공지능 교육이 초등교육에서 필수화됨에 따라 초등학생을 위한 인공지능 교육과정 개발이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 초등학생들의 인공지능 소양을 기르기 위한 내용체계표를 개발하였다. 인공지능 교육 영역을 크게 인공지능 이해와 인공지능 개발로 구분하였고, 세부 영역을 인공지능 활용, 인공지능 영향, 인공지능 윤리, 인공지능 인식, 데이터 탐색, 데이터 표현, 인공지능 예측 등 8가지로 구분하였다. 또한, 영역별로 주제 요소와 성취기준을 제시하고, 그것에 대한 타당성을 검증하기 위해 2차에 걸친 전문가 델파이조사를 하였다. 인공지능 교육 내용체계표에 대한 전문가 의견을 반영한 후 최종안을 확정하였다. 향후 인공지능교육이 초등학교에서 확대되려면, 본 연구에서 제안한 인공지능 교육 내용체계에 따라 교재와 교구를 개발하고, 그것을 학교에 적용할 수 있도록 수업 시수를 확보해야 하며, 학교 현장에 적용하면서 발생된 문제점을 수정·보완하는 등 지속적인 연구가 필요하다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.289-300
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• 2021

본 연구에서는 SNS 데이터를 수집하고 토픽모델링기법으로 분석하여 SW교육과 AI교육에 대한 키워드와 토픽을 도출하여 시사점을 살펴보고자 하였다. SNS 데이터 분석을 통해 SW교육에 대해서 인재양성 및 전국민 SW교육에 대한 내용과 학교현장에서의 수업설계 및 교수학습방법에 대한 내용이 관심이 높음을 살펴볼 수 있었다. 초등학교에서부터 별도의 교과를 통해 SW교육이 실시되어야 하며, 이는 AI교육에 대한 분석결과에서 정보교과를 토대로 위계를 고려한 교과편성 및 운영이 필요하다는 의견과 일치되었다. AI교육은 새롭게 도입되는 영역으로 현장학교의 지원이 필요하다는 의견이 있었으며, AI인재양성을 위해 대학교육에서도 추진되어야 함을 살펴볼 수 있었다. SNS 데이터 분석을 통해 살펴볼 수 있는 SW교육과 AI교육에 대한 동향은 결국 정보교육의 내실있는 운영과 교육과정 편성으로 귀결된다고 할 수 있으며 이는 국가수준교육과정 편성에 대한 시사점을 내포한다고 할 수 있다.

• 대한화학회지
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• 제68권3호
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• pp.160-175
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• 2024

본 연구의 목적은 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업의 효과를 검토하고자 한다. 이를 위하여 경북 D 고등학교에서 2023년 1학기에 시행된 화학 I 수업에서 AI 분류 모델을 활용한 수업의 개발과 적용 후 그 변화를 탐색하였다. 교과 내용과 AI 도구를 선정하고 교과-AI융합 교육 모형 및 AI 하드웨어 소프트웨어를 결정한 후, 프로그램의 세부 활동을 개발하여 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후, 학생들의 화학 개념 형성, AI 가치 인식, AI 기반 메이킹 역량의 세가지 측면에서 자기 효능감이 향상되었음이 확인되었다. 구체적으로, 텍스트 및 이미지 분류 모델 기반의 화학 수업이 학생들의 화학 개념 형성에 대한 자아 효능감에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 학생들의 AI 가치 인식과 흥미를 증진시켰고, 학생들의 AI와 피지컬 컴퓨팅 능력을 향상시키는데 기여하였다. 이러한 결과는 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업이 학생들에게 긍정적인 영향을 미침을 보여주며, 교육현장에서의 유용성을 입증한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.315-320
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• 2021

미래사회 변화에 대비하기 위하여 SW·AI 교육은 필수적이다. 본 논문에서는 예비교사를 대상으로 비대면 SW·AI 교육을 실시한 후 SW 기초교육 효과성 측정도구를 사용하여 교육 전과 후의 SW 교육 효과성을 측정하였다. 분석 결과, 전체 평균과 '컴퓨팅 사고력', 'SW 문해력' 영역의 평균이 유의미하게 증가하였고, '컴퓨팅 사고력' 영역의 분해, 패턴인식, 추상화, 알고리즘 하위영역에서도 모두 교육 전과 후의 평균의 차이가 통계적으로 유의미하게 나타났다. 학생들은 SW·AI 교육을 통해 SW 교육의 필요성과 컴퓨팅 사고력의 중요성을 인식할 뿐만 아니라 정보를 분해하고 패턴을 인식하고 추출하며 문제해결과정을 표현하는 과정을 이해함을 알 수 있었다. 이는 비대면 SW·AI 교육도 SW가 중요함을 인식시키는 것을 넘어 컴퓨팅 사고력, SW 문해력을 향상시키는 효과를 나타내고 있음을 알 수 있다.

• 산경연구논집
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• 제12권8호
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• pp.21-32
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• 2021

Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.201-207
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• 2021

인공지능이 점차 직무에 확대됨에 따라 비전공자에게 요구되는 AI 리터러시 역량을 갖춘 인재 육성이 필요하다. 이에 본 연구에서는 AI 교육의 필요성 및 현황을 기반으로 향후 전공과 관련하여 AI 학습이 지속 가능하도록 비전공자에 맞는 AI 리터러시 역량 향상 교육을 실시하였다. D 대학의 비전공자를 대상으로 프로젝트 기반 데이터 분석과 시각화를 통한 문제 해결방안 도출을 15주에 걸쳐 적용하고, 학습자들의 교육 전후에 대한 AI 능력 향상 및 효과성을 분석하여 검증하였다. 그 결과, 학습자들의 데이터 분석 및 활용 능력, AI 리터러시 능력, AI 자기효능감 부분에서 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적 변화를 확인할 수 있었다. 특히, 학습자들에게 공공데이터를 직접 활용하여 분석하고 시각화하는 능력뿐만 아니라 이를 AI 활용과 연결하여 문제를 해결할 수 있는 자기효능감까지 향상시켰다. 이는 비전공자의 AI 교육에 매우 유용하고 효과성이 있음을 확인할 수 있다. 향후 본 연구를 바탕으로 AI 활용을 확장하여 데이터와 AI 기술을 일상 속에서 자유롭게 활용 가능하도록 다양한 계열의 비전공자에 맞는 확장된 AI 교육 과정 연구를 진행할 예정이다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.41-49
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• 2024

세계적으로 인공지능의 발전으로 삶이 크게 변하고 있다. 교육 분야에서는 AI를 적극 활용하고 다양한 지식을 융합하는 창의적 융합형 인재 양성이 강조되고 있다. 이에 발맞추어 초, 중, 고, 대학, 대학원 교육에서도 인공지능 교육에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 인공지능 선도학교와 특성화 고교는 학생들의 인공지능 소양을 키우는 데 힘쓰고, 대학에서는 소프트웨어 과목에 인공지능을 통합하거나 새로운 인공지능 학과를 설립하여 인재를 양성하고 있다. 인공지능 융합 교육 대학원에서는 다양한 교과목의 선생님들을 교육시켜 인공지능 기술을 교과에 적용하려는 국가차원의 노력이 이루어지고 있다. 이러한 상황에서 특성화 고교도 학생들의 특성과 진로에 맞춰 인공지능에 대한 기술 인재 양성을 위해 학과를 개편하고 있다. 현재 교육 과정은 주로 인공지능의 기본 개념과 기술에 중점을 두고 있으나, 실제 문제 해결 능력을 키우기에는 부족한 측면이 있다. 따라서 이 연구에서는 인공지능 선도 학교, 인공지능 융합 고등학교, 인공지능 고교, 대학의 인공지능 학과, 그리고 인공지능 융합 교육 대학원의 필수 교육과정을 비교 분석하여 특성화고등학교에서 인공지능 교육을 실시할 때 필요한 교육과정을 제시하려고 한다. 이를 통해 조금 더 발전된 특성화고 인공지능과의 교육과정이 이루어지기를 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.188-190
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• 2022

본 논문에서는 하이브리드 러닝의 목적 및 교수-학습 원리를 기반으로 AI 교육 시스템의 구성안에 대해 제안하였다. 이를 위해 하이브리드 러닝의 4가지 구성요소를 바탕으로 AI 교육을 효과적으로 운영하기 위한 온·오프라인 학습환경(메타버스 기반, 앱 기반, 면대면 기반) 등의 시스템 개념 구성도와 시스템에 필요한 DB 구성도를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 AI 교육 시스템 모형은 학습자의 수준 및 요구에 따라 AI 교육의 효과성을 극대화하고 AI 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 함양에 있어 더 효과적인 학습자 중심의 학습 환경을 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.77-84
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• 2021

본 연구는 현대 사회에서 문제 해결의 필수적인 역량으로 주목받고 있는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking, CT)을 향상시킬 수 있는 방법으로 AI 메이커 코딩 교육을 제안하고, 이 교육이 초등학생들의 CT 향상에 미치는 효과성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 안산시 소재 H초등학교의 학생 4학년 5명, 6학년 5명, 총 10명을 모집하였으며 AI 메이커 코딩 교육은 총 8차시로 계획하여 기본적인 블록 코딩과 메이커 교육의 개념부터 실생활의 문제 해결의 영역까지 수업을 구성하였다. AI 메이커 코딩 교육의 효과성을 분석하기 위해 사전·사후 CT 검사를 실시하였다. 검사 결과는 CT의 5가지 요소에서 "추상화", "알고리즘", "데이터 처리"에 대해서는 AI 메이커 코딩 교육이 유의미한 효과를 주었다는 것을 확인하였고, "문제분해", "자동화"에 대해서는 상관관계가 없는 것을 확인하였다. 종합적으로 모든 학생의 평균 점수가 향상되었고, 학생 간 편차는 감소하여 AI 메이커 코딩 교육이 CT 향상에 효과적이라는 사실을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제27권3호
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• pp.261-279
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• 2024

본 연구는 Choppin 외(2014)의 디지털 유형학을 토대로 수학 학습을 위한 AI 코스웨어의 특징을 살펴보고 향후 수학 교수·학습을 위한 AI 코스웨어 개발 방향을 제안하는 데 목적이 있다. 이를 위해 국내에서 활발하게 사용되고 있는 12종의 AI 코스웨어를 분석 대상으로 선정하고, 이러한 AI 코스웨어들이 프로그램과 학생과의 상호작용, 교사의 수업 구성, 평가 시스템 측면에서 어떤 특징을 가지고 있는지 분석하였다. 그 결과, 각 AI 코스웨어들은 학생, 교사, 평가를 위한 고유한 기능적 특징을 제공하고 있었으나 교수·학습을 수정하고 구성할 수 있는 기능은 제한적이었다. 이러한 결과를 바탕으로 수학교육에서 AI 코스웨어의 개발 방향에 대한 시사점을 제시하였다.