• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.182-184
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• 2022

초·중등학교 교육에서 인공지능(AI)이 강조됨에 따라, 교과 활동에 AI를 접목한 수업에 관한 관심이 높아지고 있다. 학교에서의 AI 수업은 관련 교과뿐만 아니라 다양한 교과를 통해 이루어지므로, 교수자는 융합교육에 대한 이해를 바탕으로 교수·학습 및 평가를 설계할 필요가 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 먼저 융합교육의 의미와 효과적인 수업 활동을 위해 검토할 사항을 살펴보았다. 다음으로 초·중등학교에서의 AI 수업 설계를 위해 고려할 사항에 대해 학교에서의 AI 교육의 특징, 교육과정 총론에 제시된 학교급별 교육목표, 수업 내용 구성을 위해 참고할 자료, AI가 적용된 소프트웨어에 대한 관점, 예상 수업 절차의 측면에서 제시하였다. 제언으로서 첫째, 초·중등학교 교육의 특징에 기반하여 AI 교육을 통해 함양할 수 있는 역량 도출의 필요성과 둘째, 학교에서의 AI 교육의 기존 사례 탐구를 바탕으로 교과 특성을 반영한 AI 수업의 교수·학습 설계 요소 및 절차 규명의 필요성을 제시하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.973-985
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• 2021

본 연구는 교육 분야에서 AI를 활용한 연구의 동향을 분석하여 향후 AI활용교육의 방향성과 시사점을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2019년부터 2021년 7월까지 최근 3년간 국내 학술지에 게재된 논문 중 검토를 통해 최종 78편을 분석 대상으로 선정하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 먼저, 3개년 중에서는 2020년에 게재된 논문이, 연구방법으로는 질적연구가 가장 많이 나타났다. 또한, 연구대상별 분석에 따르면 초등학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았고 대학·대학원생을 대상으로 한 연구가 뒤를 이었다. 교과목별 분석에서는 외국어 교육과 관련된 연구가 가장 많았고, AI 테크놀로지 유형은 챗봇이 가장 많이 사용되었다. 마지막으로 교수학습 및 평가영역에서는 실행 단계가, AI활용교육 시스템 유형으로는 학생 지원이 과반수를 차지하였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 AI활용교육의 방향성과 시사점을 제시하였다. 본 연구는 전체적인 관점에서 국내 AI활용교육 연구의 동향을 파악하였고, 교수자-학습자와 교수학습설계과정을 중심으로 AI활용교육을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.717-718
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• 2022

본 연구에서는 예비교사의 인공지능 융합교육 역량 강화를 위한 캡스톤 디자인 기법 활용 인공지능 융합교육 프로그램을 개발하고 효과를 검증하였다. 개발된 교육 프로그램은 예비교사들이 스크래치 프로그래밍과 머신러닝포키즈, 캡스톤 디자인의 이해를 바탕으로, 인공지능 활용 융합 수업을 위한 주제 선정, 수업 설계 및 개발 후, 마이크로티칭을 하고 동료 평가 및 피드백을 하도록 조직되었다. 이는 2022년 1학기 K대학의 교양 강좌를 수강하는 예비교사들에게 처치되었다. 그 결과, 실험 대상자들의 인공지능 교수효능감의 사전-사후 t-검정에서 통계적으로 유의한 효과가 있음을 확인되었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.639-653
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• 2019

본 연구에서는 Computational Thinking기반의 인공지능교육을 위한 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차를 구현하고자 하였으며, 추후 인공지능교육을 위한 교육과정 설계의 이론적 근거를 제시하고자 하였다. 연구의 결과를 토대로 데이터수집 및 발견의 단계에서 추상화 과정을 통해 알고리즘과 문제해결의 모형을 선택하는 학습모형을 제시하였고 이를 자동화하여 평가하는 단계를 기반으로 문제해결 및 예측하는 과정을 수행함으로써 인공지능을 활용한 문제해결력을 기를 수 있는 Computational Thinking 기반 AI의 교수학습모형을 제시하였다. 인공지능교육에 대한 인지적 학습환경과 관련된 연구를 분석하여 Computational Thinking의 핵심 사고과정 중 하나인 추상화의 단계를 중심으로 절차를 구성하였으며, Agency(학습보조)에서 Modeling(인지적 구조화)으로의 전이를 토대로 학습구성의 단계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능교육의 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차는 Computational Thinking을 기반으로 제시되었다는 점에서 특징을 갖고 있으며 추후 인공지능기반 교수학습연구의 근간이 될 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.859-869
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• 2021

본 연구에서는 초중등 모든 전공의 예비교사를 대상으로 하는 AI 교양 교과목을 설계하고자 하였다. 이를 위해 AI 교과목의 주요 영역 및 주차별 하위 주제들과 학생활동 등을 구체적으로 설계하고 13명의 전문가를 통해 2차에 걸친 델파이를 통해 검증받았다. 본 연구의 AI 교양 교과목은 'AI 이해' 영역, 'AI 윤리' 영역, 'AI 교육' 영역의 3개 영역으로 구성하였다. 또한, 연구진 및 전문가의 의견에 따라 주차별 세부 주제를 확정하고 자연스러운 흐름에 따라 총 13주차로 배치하였다. 컴퓨터교육 비전공 학생들의 학습동기 및 학습이해도를 높이기 위해 경험학습 기반 모델을 적용한 학습활동을 학습 내용에 맞게 적절히 배치하여 교수학습에 도움을 주고자 하였다. 향후 초중등 예비교사를 위한 다양한 AI 교육 교과목 개발에 본 연구가 기초 자료로 활용되길 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.351-356
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• 2022

4차 산업 혁명 시대는 디지털 혁명 위에 구축되고 있다. 이러한 기술 발전을 이해하고 올바르게 활용하기 위해서 디지털 리터러시 교육의 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구는 디지털 리터러시의 구성요소를 알아보고 그에 따른 디지털 리터러시 함양을 위한 교육과정 및 교수 학습 방법 개선안, 교수자 디지털 리터러시 함양 방안을 제시하였다. 교육과정은 디지털 문제 해결력 확대를 통한 개선이 필요하다. 교수 학습 방법 개선안은 쌍방향 플랫폼 구축을 통해, 교수자와 학습자의 소통·협업·공유를 바탕으로 연계 및 융합형 교육모델을 제시할 필요가 있다. 마지막으로 교수자 디지털 리터러시 함양 안으로 학습자 중심의 교육모델을 쉽게 설계할 수 있는 교육환경 개선이 매우 중요함을 제시하였다. 본 연구는 디지털 기술로 연결된 환경에서 디지털 리터러시를 통한, 소통과 협업 기반의 교육환경 조성을 위한 기초 자료를 제시했음에 그 의의가 있으며, 향후 본 연구를 기반으로 한 교수·학습 지원 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.37-44
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• 2021

이 연구는 대학생들의 인공지능 소양을 신장하기 위한 교육 콘텐츠의 설계와 개발에 관한 것이다. 우선 인공지능 교육 콘텐츠를 설계하고 교육 프로그램을 구성하였다. 콘텐츠는 8개의 인공지능 영역에서 총 15차시로 구성되었다. 콘텐츠는 지식-기능-태도의 내용을 함께 담고 있으며 학습단계는 5단계로 구성하였다. 콘텐츠의 개발은 온라인 자료의 형태로 구성하고 시뮬레이션과 워크시트를 포함하였다. 또한 교수학습방법을 제공하고 각 콘텐츠별로 평가 문항을 개발하였다. 콘텐츠의 적합성을 살펴보기 위해 전문가 대상으로 타당도 검사를 실시하였다. 설계 내용에 대한 내용타당도 검사 결과 전체 평균은 .71이상을 나타냈고, 개발된 콘텐츠의 수업 적합도의 CVI값은 .82로 타당성이 높게 나왔다. 본 연구에서 개발된 콘텐츠들이 대학 교양교육에서 인공지능 소양을 향상시키기 위한 효과적인 프로그램으로 활용될 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.59-69
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• 2020

본 연구에서는 Computational Thinking 기반의 인공지능(AI)교육에 대한 학습자의 내재적 사고의 변화를 살펴보기 위한 평가도구 개발의 기준과 프레임워크를 구성하여 제시하고자 하였다. 이를 위해 데이터수집을 위한 인지적 학습보조(Agency)의 단계, 수집된 데이터의 특징을 분해하여 데이터의 패턴을 인식하고 카테고리화 과정을 수행하는 추상화(Abstracting)의 단계, 추상화과정을 수행한 정제된 데이터를 토대로 알고리즘을 구성하는 모델링(Modeling)단계의 일련의 순차적 과정이 평가요소로 구성되었다. 또한 학습자의 인식, 학습, 행동, 결과에 대한 인지적영역에 대한 평가가 구성되었으며, 학습자의 문제해결의 과정과 결과에 대하여 지식, 역량, 태도의 영역에 대하여 측정을 하게 됨으로써 AI교육에 대한 학습의 내재적인 인지영역의 변화와 결과에 대한 평가를 할 수 있도록 프레임 워크가 설계되었다. 연구의 결과는 교수학습의 맥락에 따른 개별화된 평가도구 개발에 대한 프레임워크를 구성하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 AI교육의 다양한 영역에서 활용될 수 있는 기준으로서 활용될 수 있을 것이다.

• 공학교육연구
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• 제11권4호
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• pp.19-33
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• 2008

본 연구의 목적은 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 교수-학습에 미치는 영향을 살펴보는 것으로 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학업성취도에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도 수준이 집단간 학업성취도에 미치는 효과는 없었다. 둘째, 인공지능 채팅로봇 수업방법과 컴퓨터 흥미도가 학습동기에 미치는 영향을 살펴본 결과, 컴퓨터 흥미도가 집단간 학습동기에 미치는 효과가 나타났다. 셋째, 사후 피드백을 분석한 결과를 살펴보면, 인공지능 채터봇 채팅수업(방법)의 장점은 '새로움(신선함), '시공초월', '반복학습'이었고, 단점은 '답변고정', '정서성 부족'이었다. 그리고 제안점으로는 '문제해결중심'이 도출되었다. 넷째, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 관계를 살펴본 결과, 학업성취도, 학습동기, 피드백 간의 상관관계는 모두 없는 것으로 드러났다. 이런 점들은 인공지능 채터봇에 대한 다각적 교수설계전략의 필요성을 제시해준다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.927-934
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• 2021

인공지능은 우리의 삶에 점차 많은 부분을 차지하고 있으며, 발전하는 속도도 빨라지고 있다. 학생들의 컴퓨팅 사고력을 인공지능이 학습하는 방법대로 길러주는 것을 ACT(AI based Computational Thinking)라고 한다. ACT 중 패턴 인식은 문제를 효율적으로 해결하기 위해 필수적인 요소이다. 패턴 분석은 패턴 인식 과정의 일부로 볼 수 있다. 실제로 넷플릭스의 개인 맞춤 영화 추천, 반복된 증상을 분석하여 코로나 바이러스로 명명하는 것 등이 모두 패턴 분석의 결과이다. 패턴인식을 포함한 ACT의 중요성이 부각되는 것에 반면, 유치원과 초등학교 저학년을 대상으로 한 소프트웨어 교육은 국외에 비해 많이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 유치원 학생들을 대상으로 하여 패턴 분석을 통한 인공지능 기반 컴퓨팅 사고력 계발을 위한 교재를 설계하고 개발하였다.