• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.879-890
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• 2021

미래 사회에는 AI와 인간이 공존할 것이라는 전망이 나오고 있는 가운데, 소양 교육의 성격으로 AI 교육이 강조되고 있다. 본 연구에서는 최근 국내에서 이루어진 AI 교육 프로그램 연구동향을 분석함으로써 향후 연구의 방향을 모색하고자 한다. 이를 위해 주제범위 문헌고찰 방법을 적용하여, 2017년부터 2020년까지 국내에서 이루어진 AI 교육 프로그램 문헌 29개를 발행연도, 교육대상, 학습내용, 학습결과, 실습환경의 측면에서 분석하였다. 분석 결과, 국내 AI 교육 프로그램 연구는 2020년에 급증하였으며 초등학생을 대상으로 한 교육 프로그램 연구가 많이 이루어졌음을 확인하였다. 또한, AI 원리에 대한 교육내용을 주로 다루고 있으며, 인지와 정의적 측면의 학습결과를 측정한 연구의 비율이 높고, 블록코딩을 비롯한 다양한 실습환경이 비교적 골고루 사용되었음을 확인하였다. 본 연구 결과를 기반으로 추후 연구의 방향성을 논의하고 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.34-41
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• 2021

본 연구의 목적은 AI 스피커를 활용한 영어 말하기 수업과 활동이 초등영어학습자들의 정의적 특성과 학습 만족도에 미치는 영향을 살펴보기 위함이다. 총 46명의 초등영어학습자가 실험에 참여하였으며설문지를 사전-사후 배포하여 양적으로 분석하였다. 본 연구를 통해 밝혀낸 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, AI 기반 영어 학습에 대한 전반적인 이해도 관련 수업 후 AI 기반 활동의 교육적 장점과 효능에 대한 인식이 넓어진 것을 알 수 있었다. 둘째, AI 기반 영어 말하기 활동에 대한 정의적 특성의 변화를 살펴본 결과 사전대비 사후의 평균값이 상승하고 대응표본 t-검정 결과 흥미도, 가치관, 태도 영역에 있어 유의미한 차이가 발견되었다. AI 활용 영어 학습에 대한 만족도를 살펴본 결과 실험 전에 비해 평균 만족도가 상승하고 특히 효능감, 학업 성취감 및 몰입도면에서 높은 상승을 보였다. 끝으로 AI 기반 영어 학습의 만족도과 정의적 특성 간의 상관관계를 분석한 결과 AI 기반 영어 학습에 대한 만족도는 학습자들의 자신감, 흥미도, 태도와 관련이 있는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.219-221
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• 2022

초등학교 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 교육은 학교급별 특성과 수준을 고려하여 놀이 및 체험 활동 중심으로 계획되고 있다. 그러나 교육 현장의 수요 및 AI 리터러시 연구에서 AI 개념의 지도 필요성이 제시되고 있다. 초등학생에게 어렵고 생소한 AI 개념을 교육하기 위해 학습자의 발달 특성을 고려한 교수학습 전략이 필요하다. 선행조직자는 개념 지도 시 학습자의 인지적 부하를 줄일 수 있는 효과적인 교수학습 전략 중 하나로 이미 초등학생을 위한 인공지능 교재에 널리 사용되고 있다. 그러나 교재 분석 결과 선행조직자는 학생별 경험과 양육환경의 차이로 인해 선행조직자로서 기능하지 못할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 초등학교에 널리 활용될 수 있는 선행조직자를 초등 교육과정에서 추출하여 AI 교육 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 초등학교 5~6학년 AI 교육 내용 기준에서 AI 개념 요소를 추출하여 초등학교 1~4학년 교과 교육과정에서 선행조직자를 선정하였고 4차시의 교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램이 초등학생의 효과적인 AI 개념을 학습과 AI 리터러시 향상에 도움이 될 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.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.449-457
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• 2021

교육부는 최근 2025년부터 초중고에 인공지능교육을 도입한다고 발표하였고 언론에서는 인공지능교육 도입에 대한 우려를 나타내는 기사들을 내보내고 있다. 본 연구에서는 초등학교에서 실제 인공지능교육을 담당할 교사를 대상으로 인공지능교육 도입에 대한 인식을 분석하는데 주안점을 두고 소프트웨어와 관련된 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사로 구분하여 조사하였다. 분석결과, 학습경험이 많은 교사는 인공지능교육 도입에 100% 찬성의 입장을 나타내었고 학습경험이 적은 교사는 80%가 긍정적 의사를 나타내었다. 학습경험이 적은 교사의 20%가 반대하는 원인 중에는 현재의 실과 교과에 포함된 소프트웨어 단원으로도 충분하다가 높은 비율로 나타났다. 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사 모두 적절한 교육시기로 5-6학년을 가장 많이 선택했고 교육시수는 주당 1시간을 가장 적절한 시수로 보았다. 교과 구성 형식은 학습경험이 많은 교사의 75%가 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 그 안에 인공지능교육을 포함시키는 방안을 선택하였고 학습경험이 적은 교사의 54%가 인공지능교육을 독립교과로 하거나 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 인공지능교육을 그 안에 포함시키는 방안을 선택하였다. 교육내용의 선호도는 인공지능 프로그래밍 기초, 인공지능 개념 원리, 인공지능 윤리 순으로 나타났다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.733-740
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• 2021

본 연구의 목적은 실제 학교 현장에서 AI 교육과 관련된 수업들의 사례를 분석하여, 초등학교 AI 교육의 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 AI 교육 기반의 초등학교 수업 사례로 19개의 수업을 수집하였다. 수업 사례를 분석한 결과에 따르면, AI를 학습내용과 방법의 혼합적 측면에서 수업을 설계하였음을 확인하였다. 성취기준과 학습목표를 분석한 결과, AI를 도구적 관점에서 활용한 8개 수업에서 기억, 이해, 적용에 관한 행동 동사가 발견되였다. 수업을 도입, 전개, 정리단계로 나누었을 때, AI 교육 요소는 전개 단계에서 가장 많이 나타났다. 한편 전개 단계에서 AI 교육 요소의 학습내용과 학습방법의 비율을 살펴보았을 때 학습방법으로 AI 교육을 접근하는 학습시간이 압도적으로 높았다. 이를 토대로 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 학교, 학년 교육과정을 설계할 때, 학습 내용과 방법으로의 AI를 포괄적으로 다룰 수 있도록 설계해야 한다. 둘째, AI에 대한 이해를 보완하기 위해 단기적으로는 실과 교과나 창의적 체험활동에서의 시수 확보가 요구되며, 장기적으로는 정보 교과의 확보가 필요하다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.377-383
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• 2021

본 연구의 목적은 실제 학교 현장에서 AI 교육과 관련된 수업들의 사례를 분석하여, 초등학교 AI 교육의 방향을 제시하는 것이다. 이를 위해 AI 교육 기반의 초등학교 수업 사례로 19개의 수업을 수집하였다. 수업 사례를 분석한 결과에 따르면, AI를 학습내용과 방법의 혼합적 측면에서 수업을 설계하였음을 확인하였다. 성취기준과 학습목표를 분석한 결과, AI를 도구적 관점에서 활용한 8개 수업에서 기억, 이해, 적용에 관한 행동 동사가 발견되였다. 수업을 도입, 전개, 정리단계로 나누었을 때, AI 교육 요소는 전개 단계에서 가장 많이 나타났다. 한편 전개 단계에서 AI 교육 요소의 학습내용과 학습방법의 비율을 살펴보았을 때 학습방법으로서 AI 교육을 접근하는 학습시간이 압도적으로 높았다. 이를 토대로 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 학교, 학년 교육과정을 설계할 때, 학습 내용과 방법으로서의 AI를 포괄적으로 다룰 수 있도록 설계해야 한다. 둘째, AI에 대한 이해를 보완하기 위해 단기적으로는 실과 교과나 창의적 체험활동에서의 시수 확보가 요구되며, 장기적으로는 정보 교과의 확보가 필요하다.

• 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.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제36권3호
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• pp.417-438
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• 2022

본 연구의 목적은 개별화 맞춤형 수학 학습을 지원하는 AI 기반 플랫폼 활용 시 고려해야 할 교수·학습에 관한 시사점을 제안하는 것이다. 이를 위해 국내·외 공교육에서 활용되고 있는 플랫폼 5개(똑똑!수학탐험대, 노리AI스쿨수학, 칸 아카데미, MATHia, CENTURY)를 분석대상으로 선정하여, AI 기반 수학교육 플랫폼이 개별화 맞춤형 학습을 지원하기 위한 세 가지 요소(PLP, PLN, PLE)를 어떻게 반영하고 있는지를 분석하였다. 그 결과, 각 플랫폼에서 구현하고 있는 PLP, PLN, PLE의 특징은 다양했지만, PLP와 PLN을 바탕으로 학습자가 자율적으로 학습에 대한 의사결정을 내릴 수 있는 PLE를 형성할 수 있도록 설계된 것으로 분석되었다. 본 연구의 의의는 AI 기반 수학교육 플랫폼을 활용하는 개별화 맞춤형 수학 학습에 대한 이해도와 실천 가능성을 높였다는 데에서 찾을 수 있다.

• 실천공학교육논문지
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• 제15권3호
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• pp.605-614
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• 2023

디지털 대전환 시대를 맞아 개인 맞춤형 교육을 실현하기 위해 교육 분야에서 인공지능 기반 학습 서비스들이 등장하고 있다. 본 연구에서는 인공지능 기반 학습 서비스를 학교 현장에 적용하기 위한 개발 방향을 살펴보고자 하였다. 인공지능 기반 수학학습 서비스로 아이스크림에듀에서 개발한 '수학의 세포들'을 선택하여 교수자 관점에서 기능별 요구를 조사하였다. 그 결과를 IPA를 활용하여 중요도와 적합도로 분석하면서 전문가 의견을 조사하여 서비스의 구체적인 개발 방향을 탐색하였다. 연구결과, 진단, 학습, 평가, 관리 등 모든 영역에서의 중요도는 평균 4.82, 적합도는 평균 4.56로 대부분의 문항에서 우수한 결과가 나타났으며, 특히 중요도가 적합도보다 높게 나타났다. 세부적인 일부 기능 중 개념 학습, 맞춤형 과제 제시, 평가 결과 분석 기능, 대시보드 관련 기능과 대시보드 내 학습 자료가 학생들이 이해하기에 직관적이지 않아 보완이 필요하다는 의견을 확인하였다. 본 연구는 교수자의 관점에서 인공지능 기반 수학학습 서비스에 대한 요구 및 전문가 의견을 정리하여 '수학의 세포들'의 방향을 탐색하는데 유의미한 정보를 제공하였다는 의의가 있다.