본 연구의 목적은 인공지능(AI)과 관련한 기술적 지식과 사회적 영향력에 대한 균형 잡힌 시각을 길러주는 교육 프로그램을 개발하고 그 효과성을 살펴보는 것에 있다. 이를 위해 구성주의적 접근에 기초한 교육 프로그램을 개발하고 중학생을 대상으로 한 실험수업을 통해 AI에 대한 개념과 인식의 변화 그리고 수업 만족도를 분석하였다. 주요 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 수업 후 AI 개념과 일상생활 속 사례에 대한 이해가 향상한 것을 확인하였다. 둘째, AI가 사회에 미치는 영향력에 대한 인식이 형성되고, 개인정보, 초지능화, 신뢰성에 대한 두려움이 낮아진 것을 확인할 수 있었다. 셋째, 수업 만족도를 보면 AI에 대한 이해, 수업에 대한 재미, AI에 대한 흥미와 관심, 다른 친구에게 추천 관련 항목이 모두 높게 나타났다. 이상의 결과를 토대로 초·중등학교의 AI 교육을 위한 시사점을 논의하였다.
Purpose: The purpose of this study was verifying factors that affect to intention to use AI financial services and finding a way of building an user oriented AI ecology. Methods: This study used the UTAUT (Unified Theory of Acceptance and Use of Technology) model with independent variables such as performance expectancy, effort expectancy, social influence, facilitating conditions, trust, personal innovativeness and AI understanding as moderating variable. The data was collected through online & offline survey with questionnaire from 330 financial customers. Results: As a result, the analysis suggested that the performance expectancy, social influence, facilitating conditions, personal innovativeness are statistically significant to the intention to use AI. It was also found that AI knowledge of users differently influence the intention to use through the moderating effect on the facilitating conditions. Conclusion: Performance expectancy, social influence, facilitating conditions, personal innovativeness have positive causation to the intention to use in AI financial service. On the facilitating conditions, unlike other variables, it was found that the user's intention to use was different by the level of AI understanding. It means that customers could have the strong intention to use AI even though they don't have enough pieces of knowledge on the factors. Customers seem to be of recognition that the technology has certain benefits for themselves. The facilitating factors are significantly affected by AI understanding and differently effect on the intention to use AI.
4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 다양한 산업 분야에서 AI 활용역량이 강조되고 있다. 그러나 현재 보편적 교육으로서의 AI 교육 설계 연구 및 역량 중심교육 커리큘럼 연구가 부족하다. 본 연구에서는 대학에서의 비전공자를 위한 역량 중심 AI 리터러시 함양을 위한 보편적 AI 교육을 설계하는 데 목적을 둔다. 인문계열 AI 기초교육 설계를 위해 3차에 걸쳐 전문가 대상으로 설문을 진행하였고, 그 결과를 반영하여 도출된 설계 내용의 신뢰도를 검증하였다. 그 결과, AI 리터러시 함양을 위한 주요역량은 데이터 리터러시, AI 이해 및 활용능력이었으며, 이를 토대로 도출된 주요 세부 영역으로는 데이터 구조 이해 및 가공, 시각화, 워드클라우드, 공공데이터 활용, 머신러닝 개념 이해 및 활용이었다. 본 연구를 통해 도출된 교육 설계 내용은 향후 역량 중심의 AI 보편적 교육의 필요성과 가치를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
AI 기술로 대변되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지고 있다. 하지만 교육 현장에서 이루어지는 AI 교육은 단발적인 프로젝트 교육 혹은 교사 중심의 교육이 대부분을 차지하고 있다. 이에 학생 중심, 현장 중심 교육을 실천하기 위해 디자인 씽킹을 기반으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 생활 속 문제를 AI로 해결하는 과정을 통해 AI에 대한 이해와 활용 능력이 향상될 것이며, AI에 대한 이해를 넘어선 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러줄 것이다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 등으로 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지길 기대한다.
이 연구에서는 중등 과학 예비교사들의 AI 활용 역량 강화를 위하여, 구글의 티쳐블머신을 활용하여 예비교사들이 'AI 기반 분자구조 맞춤형 학습 지원 도구'를 직접 생성해 보는 프로젝트 활동을 개발 및 적용하였다. 이를 위하여, 충청북도 소재 H 대학교 화학교육과에 재학 중인 3학년 예비교사 26명을 대상으로 비교과 활동 시간에 개발된 프로그램을 14차시 동안 적용하였고, 'AI의 작동 원리 이해', '과학 수업에서 AI 활용에 대한 효능감', '과학 수업에서 AI 활용 방안'에 대한 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구에서 개발한 프로그램은 예비교사들에게 머신러닝에 대한 AI 기술의 작동 원리를 기초적 수준에서 이해시키고, 그 사용법을 익히는 데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발한 프로그램은 과학 수업에서 AI 활용에 대한 예비교사들의 효능감을 높이는 데에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 예비교사들은 학생들의 과학 개념 이해를 도울 수 있는 새로운 교수학습 전략이자 도구로서 AI 기술의 활용 방안 측면을 인식한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 개발한 프로그램은 기초적 수준에서 예비교사들의 AI 활용 역량 강화 및 인식 개선 등에 긍정적 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 이에 대한 시사점에 대해 논의하였다.
Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.
Objective: This study investigated the differences in preschool children's perceptions of artificial intelligence (AI) and their distribution by latent profiles according to their experience with AI robots in daycare centers. Methods: The participants included 119 five-year-old children, 52 of whom had experience with AI robots in daycare centers and 67 of whom did not. Children's perceptions of AI were measured using the Godspeed scale from Bartneck et al.(2009). Data were analyzed using a t-test, latent profile analysis, and chi-square test. Results: The results showed that compared to the inexperienced group, the experienced group reported lower levels of animacy and perceived intelligence of AI robots, indicating higher levels of AI knowledge and understanding. In addition, the experienced group had a higher probability of belonging to the 'machine recognition' type than 'organism recognition' type, although the difference was not statistically significant. Conclusion/Implications: The findings suggest that experience with AI robots in daycare centers can improve children's AI knowledge and understanding. To further enhance this effect, it is necessary to increase the number of robots put into classrooms, and to consider various teaching media that reflect children's preferences.
Purpose The purpose of this study is to examine the customer experience of generative AI among office workers aged 30 to 40, investigating usability, usefulness, and affect, and understanding concerns and expectations. Design/Methodology/Approach This research used Q methodology to assess the customer experience of generative AI. Users are engaged in a problem-solving journey, and data is collected by having participants rank 36 statements based on usability, usefulness, and affect, referred to as the three goals of User Experience. Participants use a forced distribution table with a scale from -5 to +5 to indicate the subjective importance of each statement. The results identified four groups, reflecting different perspectives and attitudes toward generative AI. Findings Participants express overall comfort with generative AI, perceive AI as more knowledgeable in unfamiliar domains, but harbor doubts about AI's understanding. Disagreements emerge on AI replacing humans, the value of unique human roles, data confidentiality, fears of AI advancement, and emotional impacts. Identified four groups: Users who treat AI as a soulless assistant and are active in business use, Uncle users who want to use new technologies properly and are not afraid of technology, users who recognize the limits of AI despite its efficiency, and users who require strong verification in the future. It has the potential to guide future guidelines, ethical codes, and regulations for the appropriate use of AI. In addition, this approach lays the groundwork for future empirical analyses of generative AI.
Yu, Won Jin;Jang, Jun Hyeok;Ahn, Joong Min;Park, Dae Ryoon;Yoo, In Hwan;Bae, Young Kwon;Kim, Woo Yeol
International journal of advanced smart convergence
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제8권4호
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pp.113-120
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2019
Recently, the artificial intelligence(AI) is used in various environments in life, and research on this is being actively conducted in education. In this paper, we designed a Design-Based Research(DBR)-based AI programming education program and analyzed the application of the program for the improvement of understanding of AI in elementary school. In the artificial intelligence education program in elementary school, we should considerthat itshould be used in conjunction with software education through programming activities, rather than creating interest through simple AI experiences. The designed education program reflects the collaborative problem-solving procedures following the DBR process of analysis - design - execution - redesign, allowing the real-world problem-solving activities using AI experiences and block-type programming language. This paper also examined the examples of education programs to improve understanding of AI by using Machine Learning for Kids and to draw implications for developing and operating such a program.
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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