• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권3호
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• pp.7-12
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• 2024

인공지능 기술의 발전은 사회의 구조와 교육환경을 변화시키며, 인공지능 역량의 중요성이 지속적으로 증가하고 있다. 이에 본 연구는 초등학생의 AI 역량 측정을 위한 체크리스트 문항을 개발하는 목적으로 수행되었다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 문헌 분석과 문항개발 델파이 조사를 사용하였다. 문헌 분석을 위해 검색을 통해 국내 연구 2편, 국외 연구 5편, 교육부의 교육과정 보고서를 수집하였다. 수집된 자료를 분석해서 핵심역량 측정 요소를 구성하였다. 핵심역량 측정 요소는 인공지능의 이해(6개 요소), 인공지능 사고(4개 요소), 인공지능 윤리(4개 요소), 인공지능 사회-정서(3개 요소)로 구성하였다. 구성된 측정 요소의 지식과 기능 그리고 태도를 고려하여, 19개 문항을 개발하였다. 개발된 문항은 1차 델파이 조사를 통해서 검증하였고, 수정의견에 따라 7개의 문항을 수정하였다. 2차 델파이 조사를 통해서 19개 문항의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 체크리스트 문항은 자기보고식 설문이 아닌 수행 및 행동 관찰을 기반으로 교사의 평가에 의해서 측정된다. 이에 역량의 측정 결과가 신뢰할 수 있는 수준으로 높아진다는 시사점을 가지고 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제10권3호
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• pp.49-55
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• 2024

본 연구는 중학생의 AI 역량 측정을 위한 체크리스트 문항을 개발하는 목적으로 수행되었다. 연구의 목적을 달성하기 위해서 문헌 분석과 문항개발 델파이 조사를 사용하였다. 문헌 분석을 위해 검색을 통해 국내 연구 2편, 국외 연구 5편, 교육부의 교육과정 보고서를 수집하였다. 수집된 자료를 분석해서 핵심역량 측정 요소를 구성하였다. 핵심역량 측정 요소는 인공지능의 이해(5개 요소), 인공지능 사고(5개 요소), 인공지능 활용(4개 요수), 인공지능 윤리(6개 요소), 인공지능 사회-정서(6개 요소)로 구성하였다. 구성된 측정 요소의 지식과 기능 그리고 태도를 고려하여, 31개 문항을 개발하였다. 개발된 문항은 1차 델파이 조사를 통해서 검증하였고, 수정의견에 따라 10개의 문항을 수정하였다. 2차 델파이 조사를 통해서 31개 문항의 타당성을 검증하였다. 본 연구에서 개발한 체크리스트 문항은 자기보고식 설문이 아닌 수행 및 행동 관찰을 기반으로 교사의 평가에 의해서 측정된다. 이에 측정 결과가 신뢰할 수 있는 수준이 높아진다는 시사점을 가지고 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.39-46
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• 2023

본 연구는 인공지능 소양 능력의 측정을 위한 검사 기준의 설계와 개발을 목적으로 한다. 선행연구와 전문가 FGI를 통해 AI 소양의 핵심 영역을 선정하고 세부 기준을 설계하였다. 검사 기준의 영역은 AI의 개념, 실제와 영향 3가지로 구분하고 세부 항목은 AI의 개념 33문항, AI의 실제 13문항, AI의 영향 15문항으로 구성하였다. 검사 기준의 타당성 확보를 위해 2번에 걸친 전문가 타당도 검사를 실시하여 검사 기준을 수정, 보완하였다. 최종 AI소양 검사 기준은 총 30문항으로 개발하였다. 본 연구에서 개발된 AI소양 검사 기준은 AI소양 능력 측정을 위한 자기 체크리스트나 AI역량 검사 문항을 개발하는 중요한 도구가 되기를 기대한다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.51-63
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• 2021

최근 코로나19로 인한 언텍트 시대를 맞아 비대면 소통이 일상화되었고, 온라인상에서의 소통역량이 매우 중요한 역량으로 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회의 변화와 요구를 반영하여 종합적이고 체계적인 디지털 리터러시 측정도구를 개발하고자 기존 디지털 리터러시 측정도구들을 유형화하여 구성 변인들을 도출하였다. 각 변인의 개념에 부합하는 34개 문항을 개발하였으며, 디지털 네이티브 세대에 해당하는 대학생을 대상으로 설문한 후 탐색적, 확증적 요인분석을 통해 신뢰도와 타당도 등을 확인하여 5개 하위요인, 25개 문항으로 디지털 리터러시 측정도구를 최종 확정하였다. 이후 위계적 회귀분석을 실시하여 디지털 리터러시 하위 요인들의 예측 타당성을 검증하였다. 이러한 연구결과를 바탕으로 본 연구의 시사점과 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.

• 한국과학교육학회지
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• 제44권5호
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• pp.511-518
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• 2024

연구는 화학 교사를 대상으로 AI 활용 교육에 대한 인식을 관심도, 효과 기대, 실행을 방해하는 요인을 중심으로 알아보았다. 2024년 화학 1급 정교사 자격 연수에 참여한 79명의 화학 교사를 대상으로 설문 조사를 통해 데이터를 수집하였다. 관심도는 전반적인 관심도와 개별적 관심도를 분석하고, 배경 변인에 따른 관심도 차이를 Kruskal-Wallis H 검정으로 분석하였다. 효과 기대는 7가지 항목에서 측정하고, 이에 따른 차이를 반복측정 ANOVA와 Bonferroni 방법으로 분석하였다. 실행을 방해하는 요인은 내적 요인과 외적 요인을 중심으로 키워드 분석하였다. 연구 결과, 전반적인 관심도는 상대적으로 낮았으며, 특히 정보적 관심(1단계)과 무관심(0단계)이 각각 35.4%와 34.2%로 높게 나타났다. 현직 교사일 때 관련 연수 경험 유무에 따라 관심도에서 유의미한 차이를 보였다(p<.05). AI 활용 교육에 대한 효과 기대에서 7가지 항목의 효과 기대가 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다(p<.05). 교사들은 '다양한 학습 경험 제공'을 가장 높은 효과로 평가했으며, 반면에 '과학 개념 이해 증진', '과학적 탐구 능력 증진', '과학적 소양 함양'은 상대적으로 낮게 평가하였다(p<.05). 실행을 방해하는 요인으로는 내적 요인의 비율이 외적 요인에 비해 높았으며, 내적 요인에 해당하는 키워드로 '변화에 대한 부담', '역량 부족', 'AI 활용 교육에 대한 교사의 부정적 인식'이 있었다. 이 결과를 바탕으로 AI 활용 교육의 실행을 위한 방안을 제안하였다.

• 한국경제지리학회지
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• 제26권3호
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• pp.238-255
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• 2023

본 연구는 클러스터의 특성요인을 측정할 수 있는 변수로 도출하여, 창신동, 독산동, 장위동 의류봉제 집적지의 특성을 밝히고자 하였다. 이 결과를 토대로 각 집적지별로 정부의 지원정책에 대한 수요가 어떻게 다른지를 비교분석하였다. 자료는 세 지역의 입주업체를 대상으로 한 대면 설문조사와 심층인터뷰를 통해 수집하였다. 분석결과, 창신동은 '혁신성장 지향형', 독산동은 '네트워킹 지향형', 그리고 장위동은 '전문집적 지향형', 클러스터로 판별되었다. 정책수요에 대한 조사 결과 세 지역의 정책수요가 다르게 나타났는데, 창신동은 역량형성, 독산동은 정보제공, 장위동은 혜택의 정책수단을 선호하였다. 동일한 의류봉제 업종의 집적지 간에도 형성과정과 특성이 다르고, 그로 인해 정책수단에 대한 수요도 다르다는 것을 확인할 수 있었다. 정책적 제언으로는 주기적인 실태조사를 통한 집적지별 특성과 정책수요의 파악, 집적지의 특성에 부합하는 차별화된 지원정책의 수립과 집행을 제언한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권2호
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• pp.71-84
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• 2021

빅데이터 및 인공지능 기술은 4차 산업혁명에 핵심적인 기술이나, 국내 중소·중견 기업의 빅데이터 분석 활용과 복합 인공지능 분야의 기술경쟁력 확보가 미흡한 상황이다. 따라서 빅데이터 및 인공지능 분야의 기술사업화를 통해 산업군 전반의 경쟁력을 강화하는 것이 중요하다. 본 연구에서는 기술 포트폴리오 분석을 통해 공공연구성과 실용화 우선순위를 평가하고자 한다. 우선 공공연구성과 정보에 대해 앙상블 기법을 적용한 딥러닝 모델을 사용하여 과제의 6T 분류 결측값을 개선하였다. 이후 6T 분야별 빅데이터 및 인공지능융합 분야를 대상으로 토픽 모델링을 진행하여 10개의 세부기술분야를 도출하였다. 세부기술분야별 기술사업화 가능성을 판단하기 위해 기술활동성과 기술효율성을 새롭게 정의하고 측정하였다. 두 축을 기반으로 포트폴리오를 4가지의 유형으로 구분하여 기술사업화 최우선 고려 대상, 장기 투자가 필요한 기술분야 등을 제안하였다. '영상 및 이미지 기반의 진단 기술'은 기술활동성 및 기술효율성이 높아 시장의 수요와 사업화 역량 모두 이상적인 수준으로 나타났다. 이처럼 체계적인 산업·기술시장 분석을 통해 공공연구성과 창출 기술의 활용을 활성화할 수 있으며 중소·중견으로의 효율적인 기술 이전 및 사업화 추진이 가능하다.