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.
본 연구는 인공지능 교육과정의 확대에 따른 교육과정의 안정적 운영을 위해 필요한 조건 및 지원을 탐색하기 위해 실시되었다. 이에 2020년도부터 인공지능 교육과정을 운영한 A 고등학교를 대상으로 인공지능 교육과정에 대한 학생과 교사의 인식 및 구현방안, 지원방안에 대해 설문하였다. 설문 문항은 1) 인공지능 교육에 대한 경험 조사 2) 인공지능 교육의 구현 방향, 3) 이를 통한 기대효과를 중심으로 범주화하였으며 경향성 파악을 위해 빈도분석을 중심으로 결과를 도출하였다. 분석 결과, 세 가지의 시사점을 도출하였다. 첫째, 인공지능 교육의 활성화가 제시되었다. 둘째, 실습형의 인공지능 교육과정 개발과 교육과정 전반에 인공지능을 접목할 필요가 있음을 제시하였다. 셋째, 실습형 교육 운영을 위한 물적 인프라의 확충과 함께 인공지능 교수학습을 구현할 수 있는 교원의 역량 강화 방향에 대한 시도가 필요하다는 점을 강조하였다.
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.
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.
Kim, Han Sung;Kim, Doohyun;Kim, Sang Il;Lee, Won Joo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권3호
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pp.25-31
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2022
본 연구의 목적은 국내 대학의 인공지능(AI) 전공 교육과정에 대한 실태 분석을 통해 향후, 더욱 체계적인 AI 교육과정 운영을 위한 시사점을 탐색하는 것에 있다. 이를 위해, 사전 연구를 통해 개발한 산업계 수요 기반의 대학 AI 전공 표준형 교육과정을 활용해 국내 대학(SW중심대학 외 총 51개교)과 해외 QS Top 10 대학의 관련 교육과정을 분석하였다. 주요 연구 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 국내 대학의 경우 파이썬 중심의 프로그래밍 과목이 부족하였다. 둘째, AI 응용, 융합 등의 심화학습을 위한 과목이 적었다. 셋째, AI 개발자 직무를 수행하기 위해 요구되는 과목(ex, 컨테이너 인프라 구축, DevOps 실습 등)의 과목이 부족하였다. 넷째, 전문대학의 경우 AI 수학 관련 교과 개설 비율이 낮았다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 향후 체계적인 AI 전공 교육과정 운영을 위한 시사점을 제시하였다.
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.
본 연구는 AI의 학교교육 영향이 확대됨에 따른 교사의 직무 변화에 대한 연구이다. 전통적으로 교사는 교실 수업, 교육과정 개발, 평가 및 피드백과 같은 핵심 업무를 담당해왔다. AI는 이러한 과정을 자동화할 수 있으며, 특히 개인화된 학습을 통해 효율성을 높일 수 있으며 학생 추적, 행동 감지 및 그룹 활동 분석과 같은 복잡한 교실 관리 작업을 지원할 수 있다. 그러나 AI는 상담 및 대인 커뮤니케이션과 같은 학생 생활 지도에 중요한 측면을 자동화가 어려운 것으로 나타났다. 이와 같은 직무에서 AI가 직접적으로 상담활동을 대체 하는 것은 어렵지만, 데이터 기반의 인사이트와 사전 대화 자료를 제공함으로써 교사를 지원할 수 있다. AI시대의 교사 역량 강화 요소로는 심화 학습 운영 전문성, 데이터셋 분석 능력, 개별학습 운영 능력, 학생 및 학부모 상담역량, 그리고 AI디지털 역량이 필요하다. 교사는 AI와 협업하여 창의성과 확장적 추상능력을 강조하는 수업을 운영하고, AI시스템에서 생성된 데이터셋을 분석하고 개별화된 학습 경로를 조정하는 역량을 가져야 한다. 또한 개별화된 학습과 학생 상담에 집중하여 AI로 대체되기 어려운 부분을 수행해야 한다. 교사의 기본적인 역량으로는 AI디지털 소양 능력이 필요하며, AI시스템에 대한 이해와 학생 데이터 관리 역량이 요구된다.
본 연구는 초등학생들의 AI 리터러시 함양을 위한 통합예술교육프로그램을 개발하고자 하였다. 먼저 AI 리터러시 영역별 목표와 2022 개정 초등학교 교육과정의 미술, 음악, 체육과의 목표 연구, 통합예술교육의 목표와 요소 매트릭스를 이용하여 2개의 주제 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 1차 전문가 타당도 검사를 통해 수정 및 보완 후 학생에게 수업 적용하였고, 학생들의 AI 리터러시 사전/사후 검사, 프로그램에 대한 만족도 조사 결과를 토대로 2차 수정을 거쳤다. 마지막으로 3차 전문가 타당도 검사를 통해 최종 프로그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 초등학생들의 AI리터러시 함양을 위한 융합교육프로그램을 활용되기를 기대한다.
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.
본 연구의 목적은 교과에 대한 태도 향상이 해당 교과의 학업성취도에 영향을 미친다는 선행 연구 결과를 바탕으로 인공지능교육 프로그램이 초등영재아동의 인공지능 태도 변화를 야기하고 태도의 변화가 소양의 변화를 이끌어 낸다는 사실을 확인하는 것이다. 본 연구에서는 초등영재아동을 대상으로 인공지능교육을 실시하고, 인공지능에 대한 태도의 변화와 인공지능 소양의 변화에 미치는 영향을 사전-사후 검사를 통하여 분석한 결과, 초등영재아동들의 인공지능 태도와 소양 모두가 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 또한 인공지능 태도의 변화가 인공지능 소양 변화에 통계적으로 유의미한 양적 영향을 미친다는 것을 회귀 분석을 통하여 확인할 수 있었다. 본 연구는 인공지능 태도와 소양을 측정하기 위하여 자기 평가를 사용하고, 상대적으로 적은 수의 표본에 적용하였다는 한계를 갖고 있지만 생활 속에서 경험해본 인공지능 프로그램을 직접 만들어보는 활동으로도 인공지능 태도나 소양의 변화를 야기할 수 있다는 것도 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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