• 정보교육학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.567-577
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• 2022

2022 개정 초등학교 교육과정에서 디지털 소양이 강조되면서 인공지능 교육과 소프트웨어 교육에 관심이 높아지고 있다. 초등학교에서 정보 교육을 위해 할당된 수업 시수는 34시간뿐이어서, 학생들의 디지털 소양을 기르는 데 한계가 많다. 따라서 인공지능과 소프트웨어 교육을 위한 수업 시수를 확보하려면 다른 교과와 정보 교육이 융합하는 형태로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 S-PUMA 교수법을 활용한 글 읽기 교육이 초등학생의 문학적 상상력에 어떤 영향을 미치는지는 분석하였다. 이 연구를 위해 초등학교 6학년 2개 반을 선정하여 실험 집단과 통제 집단으로 구분하고, 실험집단에만 5차시에 걸쳐 S-PUMA 교수법에 따라 글 읽기 교육을 진행하였다. 그 결과, S-PUMA 교수법을 활용한 글 읽기 교육이 문학적 상상력과 컴퓨팅 사고력을 향상시킨 것으로 분석되었다. 다만, 문학적 상상력의 하위 영역인 창조적 상상력은 모든 집단에서 향상되었기에 S-PUMA 교수법에 의한 효과인지, 교육 내용에 따른 자연적인 효과인지 추가적인 연구가 필요하다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.11-22
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• 2022

비대면 수업을 통한 블렌디드 러닝과 인공지능 융합 교육으로의 변화가 가속화되고 있는 교육환경은 디지털 리터러시 함양을 기초소양으로 하고 있다. 이 연구에서는 비대면 수업의 문제점을 보완하며 등장한 메타버스 플랫폼에서 디지털 문해력을 기르기 위한 협동 SW 교육 프로그램을 만들어 미래 역량에 대한 효과성을 검증하고자 하였다. 의사소통 및 협업의 기회가 적은 소인수 학습 간 클러스터를 구축하여 메타버스 안에서 협력적 의사소통을 기반으로 한 SW 교육을 진행하는 방법으로 총 20차시 프로그램을 구성하였다. 연구의 효과성을 검증하기 위해 미래 교육 역량으로 제시되는 4C 역량을 효과성 도구로 선정하여 집단 동질성 검사와 대응표본 t검정을 실시하였다. 연구 결과 메타버스 기반 협동 SW 교육 프로그램은 협력적 의사소통 능력 향상에 효과적으로 나타나서 블렌디드 러닝을 통한 SW교육의 가능성을 확인하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권5호
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• pp.59-69
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• 2022

이 연구의 목적은 2022 개정 교육과정에 관한 의미를 분석하고 다양한 쟁점 및 개선 방향을 종합 정리하여 이를 바탕으로 교육과정 개선방안을 제안하는 데 있다. 연구 방법은 문헌 연구와 설문조사, 인터뷰이다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 2022 개정 교육과정 추진 배경은 디지털 전환, 기후환경 변화, 학령인구 감소 등에 대응하여 미래 사회에 필요한 역량을 함양하고 학습자 맞춤형 교육을 강화할 수 있도록 개정되었다. 둘째, 2022 개정 교육과정 특징은 역사상 처음으로 '국민과 함께하는 미래형 교육과정'으로 만들어지고 있다. 셋째, 2022 개정 교육과정 추진 방향은 개별성과 다양성, 분권화와 자율화, 디지털 기반 교육, 공공성과 책무성이다. 넷째, 2022 개정 교육과정 주요 내용은 미래 변화에 대응하는 교육과정 혁신, 학습자의 공동체 가치 함양 및 역량 강화, 초·중·고 학생 디지털·AI 소양 함양 교육 강화, 모두를 위한 교육과정 강화이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.449-455
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• 2022

디지털 문화 영역은 인공지능교육의 분야 중 인공지능 소양 영역의 한 분야로서 정보윤리와도 일부 겹치는 부분으로서, 이 연구는 인공지능교육의 세부 영역인 초등 중심 디지털 문화 교육과정을 제안하였다. 먼저 디지털 문화 분야의 선도적인 해외 사례로서 미국의 K12CS 프레임워크와 영국의 컴퓨팅 교육과정의 해당 영역 핵심 내용인 안전한 온라인 상호작용을 분석하였다. 이를 국내 교육환경과 현장 여건에 맞추어 디지털 기반 콘텐츠, 소통법, 저작권, 직업 탐구의 4개 영역으로 유형화하여 제시하였다. 그리고 초등 학교급에 맞추어 교육목표를 진술하였으며 그에 따른 타당도를 확인하기 위해 정보·인공지능 전공 현장교사 전문가 집단의 타당도를 조사하였다. 분석 결과 초등 1학년 단계의 세부 목표의 일부를 제외하고 설정한 내용이 모두 적합한 것으로 나타났다. 이에 초등 1학년의 세부 목표를 수정·보완해서 인공지능교육을 위한 디지털 문화 교육과정을 제시하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.209-231
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• 2024

4차 산업혁명과 인공지능의 발전으로 교육 분야에서 많은 변화가 일어나고 있다. 특히, 인공지능을 기반으로 하는 교육의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 흐름에 따라 본 연구에서는 고등학교 수학에서 딥러닝 예측을 이용한 통계교육 프로그램을 개발하고 이러한 통계적 문제해결 과정 중심의 통계교육 프로그램이 고등학생들의 통계적 소양 및 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 고찰하고자 한다. 먼저, 본 연구에서는 고등학교 수학에 적용할 수 있는 딥러닝 예측을 이용한 통계교육 프로그램을 개발하였고, 이를 실제 수업상황에 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 자료가 어떤 맥락에서 생성되고 수집되었는지 경험함으로써 맥락에 대한 이해도가 향상되었으며, 다양한 데이터셋을 탐색하고 분석하는 과정에서 자료의 변이성에 대한 이해도가 높아졌고, 자료의 신뢰성을 검증하는 과정에서 자료를 비판적으로 분석하는 능력을 보였다. 통계교육 프로그램이 고등학생들의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하고자 대응 표본 t-검정 시행하였고, 수업 전과 후의 컴퓨팅 사고력 (t=-11.657, p<0.001)은 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다.

• 콘크리트학회지
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• 제2권4호
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• pp.83-90
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• 1990

최근 개발되어 사용되고 있는 초속경시멘트는 그 조성광물중에 Cakcium-aluminate(11 Cao \ulcorner7Al2O3\ulcornerCaF2) 및 그 수화물이 존재하고 있어 이것들이 산과 극렬반응을 일으켜 시멘트 경화체에 균열과 붕괴현상을 가져온다. 본 연구는 이러한 초속경 시멘트를 사용한 경화체가 Polymet에 의한 개길로 어느 정도의 내산성을 발휘할 수 있는지를 실험한 내용으로 P/C=15 및 20%에서는 다른 시멘트를 사용한 경우와 비슷한 내산성이 있음을 알 수 있었다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2018년도 학술발표회
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• pp.123-123
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• 2018

가뭄은 홍수와 달리 진행속도가 비교적 느리기 때문에 초기에 감지한다면 피해를 최소화 할 수 있다. 국내에서는 가뭄전망을 위해 물리적 기반의 기상-수문연계해석 시스템을 구축하여 월 내지 계절전망을 수행하고 있다. 물리적 기반의 가뭄전망은 수치예보모델의 불확실성을 가지고 있으므로 예보 정확도 개선의 측면에서는 통계적 모델을 같이 활용하는 것이 바람직하다. 최근 국외에서는 통계적 방법인 AI (Artificial Intelligence) 기술을 사용하여 가뭄을 전망하는 연구가 활발히 진행 중이나, 아직까지 국내에서는 관련연구가 미흡한 실정이다. 이에 본 연구에서는 ANFIS (Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System) 기반의 댐 유입량 예측 모델을 구축하고 SRI (Standardized Runoff Index)를 활용하여 수문학적 가뭄전망을 수행하였다. 대상유역은 국내 주요 다목적댐이 위치한 충주댐 유역과 소양강댐 유역을 선정하였다. 수문 및 기상자료는 국토 교통부 및 기상청의 관측 댐 유입량, 관측 강수량, 관측 기온 및 장기기상예보 자료를 사용하였다. ANFIS 모델 구축을 위한 훈련 및 보정기간과 검정기간은 각각 1987~2010년과 2011~2016년을 선정하였다. 수문학적 가뭄전망은 지속기간 3개월의 1개월 전망 SRI3를 활용하였으며, SRI3는 관측유입량과 예측유입량을 결합하여 산정하였다. 댐 예측유입량 및 수문학적 가뭄전망의 정확도 평가를 위해 상관계수, 평균제곱근오차를 활용하였다. 댐 예측유입량 평가 결과 예측값과 관측값의 상관계수가 높게 나타났으며, 평균제곱근오차는 낮아 예측성이 뛰어났다. SRI3의 경우 관측값과 예측값의 가뭄발생시기가 유사하여 가뭄을 적절하게 반영하는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 통계적 기반의 수문학적 가뭄전망기법을 개발하였다는 측면에서 의의가 있으며, 향후 물리적 기반의 가뭄전망정보와 결합한다면 보다 실효성이 향상될 것으로 기대된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권2호
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• pp.289-302
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• 2023

지식정보사회의 비약적인 발전에 힘입어 빅데이터를 분석하여 가치있는 결과물을 도출하고 유용한 정보를 추출하는 역량이 학교 수학의 주요 목표 중 하나로 급부상하고 있다. 고등학교 수학 진로 선택 과목 중 하나인 <인공지능 수학>은 디지털 기술을 활용한 통계 프로젝트를 통해 빅데이터에 기반한 새로운 통계 교육의 기회를 제공할 수 있다. 이 연구에서는 효과적인 빅데이터 통계 프로젝트 기반 과제를 설계하기 위한 일련의 가이드라인을 제안하고, 이 기준에 따라 5종의 인공지능 수학 교과서에 실린 최적화 단원 과제들을 평가하였다. 인공지능 수학 교과에서 빅데이터 통계 프로젝트 과제를 설계 시 고려하도록 도출된 가이드라인은 다음과 같다: (1) 지식과 기술을 국가 학교 수학 교육과정에 맞추고, (2) 전처리된 대규모 데이터 세트를 사용하며, (3) 데이터 과학자의 문제 해결 방법을 사용하고, (4) 의사 결정을 장려하며, (5) 공학도구를 활용하고, (6) 협업 학습을 촉진한다. 분석 결과에 따르면 가이드라인에 완전히 부합하는 과제는 드물었고, 특히 대부분의 교과서에서 가이드라인 2에 해당하는 요소를 프로젝트 과제에서 통합하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소규모 데이터 세트나 빅데이터를 전처리 없이 직접 사용하는 경우가 많아 학생들의 빅데이터의 개념에 대한 오해를 불러일으킬 것이 우려된다. 본 연구에서는 결과를 토대로 인공지능에 필요한 관련 수학 지식과 기술을 밝히고, 이것이 빅데이터 과제에 통합될 때 얻을 수 있는 잠재적 이점과 교육적 고려사항에 대해 논의하였다. 이 연구는 수학적 개념과 머신러닝 알고리즘과의 연계 및 빅데이터를 사용하는 통계 교육에서의 효과적인 공학적 도구 사용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.