• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.133-139
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• 2020

Big data, artificial intelligence (AI), and machine learning are keywords that represent the Fourth industrial Revolution. In addition, as the development of science and technology, the Korean government, public institutions and industries want professionals who can collect, analyze, utilize and predict data. This means that data analysis and utilization education become more important. Education on data analysis and utilization is increasing with trends in other academy. However, it is true that not many academy run long-term and systematic education. Korea Institute of Science and Technology Information (KISTI) is a data ecosystem hub and one of its performance missions has been providing data utilization and analysis education to meet the needs of industries, institutions and governments since 1966. In this study, KISTI's data education was analyzed using the number of curriculum trainees per year from 2001 to 2019. With this data, the change of interest in education in information and data field was analyzed by reflecting social and historical situations. And we identified the characteristics of KISTI and trainees. It means that the identity, characteristics, infrastructure, and resources of the institution have a greater impact on the trainees' interest of data-use education.In particular, KISTI, as a research institute, conducts research in various fields, including bio, weather, traffic, disaster and so on. And it has various research data in science and technology field. The purpose of this study can provide direction forthe establishment of new curriculum using data that can represent KISTI's strengths and identity. One of the conclusions of this paper would be KISTI's greatest advantages if it could be used in education to analyze and visualize many research data. Finally, through this study, it can expect that KISTI will be able to present a new direction for designing data curricula with quality education that can fulfill its role and responsibilities and highlight its strengths.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.110-115
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• 2021

4차 산업혁명 시대가 도래하면서 인공지능에 대한 교육이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 기존의 강의식 교육은 지식의 전달을 목적으로 두고 있어 인공지능 분야에서 요구하는 능동적인 문제해결 능력과 인공지능 활용능력을 기르는 데 어려움을 겪는다. 본 논문에서는 이를 해결하기 위해 학습자가 제시된 문제를 해결하는 과정에서 학습이 이루어지는 문제 중심학습 기반 교육 방안을 제안한다. 학습자들에게 제공되는 문제는 완성된 하나의 프로젝트이다. 이 프로젝트는 3가지 종류로 구성된다. 분류 모델, 분류 모델의 학습 데이터, 분류된 결과에 따라 실행될 블록 코드. 해당 프로젝트는 동작은 하지만 각각의 구성요소들이 낮은 동작 수준을 보이도록 설계되어 있다. 이를 해결하기 위해 학습자들은 테스팅을 통해 프로젝트의 문제점을 찾고 토론을 통해 해결책을 찾아 좀 더 높은 동작 수준으로 개선하는 과정을 거치며 컴퓨팅 사고력 향상을 기대할 수 있다.

• 기독교교육논총
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• 제78권
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• pp.231-262
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• 2024

연구 목적 : 본 연구는 디자인씽킹 기반 단계별 메타버스, 생성형 AI, 스크래치를 활용한 기독교 에듀테크 프로그램에서 학습자의 감사 성향이 컴퓨터 사고력과 디지털 효능감에 미치는 영향을 탐색하는데 그 목적을 둔다(I장). 연구 내용 및 방법 : 연구 대상은 2024년 1월 20일, 27일 2주 동안 청소년 기독교 프로그램에 참여한 명의 중·고등학생의 학습자이다. 프로그램 사후 설문지 검사를 통한 감사성향, 컴퓨터 사고력, 디지털 효능감을 측정하여 단순 회귀분석을 실시, 학습자 인식 분석을 위해서 개방형 문항의 설문을 사용하여 분석하였다(II장). 결론 및 제언 : 연구 결과 첫째, 학습자의 감사 성향이 컴퓨터 사고력에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 학습자의 감사 성향이 디지털 효능감 하위 구인 중 자신감, 친숙도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 디지털 효능감 하위 구인 중 유용성에는 유의한 영향을 미치지 못한 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 기독교 교육에서 디자인씽킹 기반 에듀테크 프로그램에서 메타버스, 생성형 AI, 스크래치 활용을 통한 학습자의 경험 인식을 중심으로 구체적으로 탐색하고 언급했다는 점에서 의미가 있다. 추후 디자인씽킹 기반 기독교 교육 프로그램 진행 시 교수자에게 도움이 되는 기초자료로 제공되기를 바란다(III장, IV장).

• 융합보안논문지
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• 제23권5호
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• pp.151-156
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• 2023

현재 다양한 정보통신기술들이 독거노인 돌봄과 치매노인 실종방지 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 향후 커뮤니티케어 정책을 통해 인공지능과 로봇활용 비대면 돌봄은 향후 더욱 다양한 영역에서 활용될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명에 관한 정부정책 방향에 기반하여 커뮤니티케어에 활용도가 점차 증가하고 있는 인공지능 기술 기반 돌봄서비스 현황과 활용 및 활성화 전망을 모색해보고자 하였다. 커뮤니티케어에 활용될 수 있는 서비스인 AI 스피커와 돌봄로봇은 노인층이 경험하고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움이 되며, 감성적인 기능을 추가하여 대화 부족이나 외로움을 해소하는데도 활용하고 있다. 향후 AI 기술을 활용한 커뮤니티케어 활성화를 위해서는 첫째, 커뮤니티케어 고령자의 AI기기 친밀화를 위한 지속적인 교육과 고령층을 위한 '사용자 경험(User Experience, UX) 디자인'이 필요하며, 둘째, 기능위주의 기술 활용보다는 상호보완적 관계를 가지고 감성적인 상호관계가 가능한 인간중심의 기술 활용이 필요하며. 셋째, 사용자의 자기결정권 보장, 사생활 보호 등의 윤리적 문제를 해결할 필요가 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.

• 문화기술의 융합
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• 제10권5호
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• pp.803-808
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• 2024

AI로 그래픽 작업 이미지를 만들어주는 서비스로는, DALL-E2, Midjourney, Stable Diffusion, BING 이미지 생성기, Playground AI 등이 많이 사용되고 있다. 그래픽도 학습자 주도의 맞춤형 교육이 가능하다는 점이다. 이것으로 향후 2d그래픽 작업에서의 세분화된 디자인 맞춤형 학습 자료와 효율적 디자인 고안에 관한 방법을 연구할 가치를 가지며 적용에 관한 부분들을 탐색할 필요가 있다. AI로 기술의 부족을 텍스트 보안과 질문 등의 지시 가능한 디자인 교육 시스템의 발전이 필요한 것이 현황이다. 본 연구에서는 AI 디자인 작업을 대리작업을 통해 만드는 과정으로 제작되는 과정에 대한 성공적 제안을 결론으로 제시할 수 있다. 디자인 및 광고, 비쥬얼 콘텐츠 회사에서는 이미 활용하고 적응이 되어가는 중이며, 신입사원 채용 시 면접과 함께 AI그래픽 활용능력과 결과물을 포트폴리오에 반영하는 추세이다. 이에 맞추어 현재 교수자와 학습자의 AI융합을 위한 상세한 고찰과 비쥬얼 및 디자인 제작 방식에 대한 연구가 필요하다. 본 논문에서는 본론과 결론에 이미지 퀄리티 제작을 위한 제안과 방식을 고찰하고 향후 적용에 대한 5가지 대안과 방식에 대한 결론 방향성을 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권3호
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• pp.467-484
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• 2024

생성형 인공지능의 급속한 발전으로 이제 프로그래머의 도움 없이 누구나 개인 맞춤형 챗봇을 제작하고 이를 무료로 활용할 수 있는 시대가 열렸다. 본 연구는 예비 교사 교육을 목적으로, OpenAI의 GPTs 기반 맞춤형 챗봇을 개발하였다. 개발된 맞춤형 챗봇은 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 토대로한 생성형 AI를 이용했기 때문에 그 응답 또한 확률적이므로, 맞춤형 챗봇의 개발 절차뿐만 아니라 그 응답이 적절한지에 대한 점검이 필요하다. 이를 위해 예비 교사를 지도하는 교수자들이 맞춤형 챗봇의 응답에 대한 타당성을 5점 척도로 분석하여 수학교육적 성능을 살펴보았다. 동일한 질문에 대한 범용적인 챗봇인 ChatGPT, 맞춤형 챗봇인 GPT, 그리고 초등수학교육 전문가의 응답을 교수자들이 분석한 결과, 초등수학교육 전문가의 응답은 평균 4.52점을, 맞춤형 챗봇인 GPT는 평균 3.73점을 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 응답은 초등수학교육 전문가의 수준에는 미치지 못하는 것으로 나타났다. 하지만 5점 척도에서 보통 이상으로 '적절하다'에 가까운 점수를 받아 맞춤형 챗봇인 GPT의 교육적 활용 가능성을 확인할 수 있었다. 한편, 범용적인 챗봇인 ChatGPT의 응답은 평균 2.86점으로 낮은 평가를 받았으며, 예비 교사를 지도하는 교수자들은 답변 내용이 체계적이지 않고 일반적인 수준에 머물러 있다고 평가하였다. 이에 범용적인 챗봇인 ChatGPT는 수학교육에 한정하여 사용하기에는 어려움이 있어 보인다. 기존의 맞춤형 챗봇이 교육적 효과를 입증했음에도 불구하고, 그 제작 과정에서 요구되는 시간과 비용이 큰 장애물로 작용해왔다. 그러나 이제 GPTs 서비스를 통해 누구나 손쉽게 교수자 및 학습자에게 적절한 맞춤형 챗봇을 제작할 수 있으며, 그 응답이 일정 수준 이상의 수학교육적 타당성을 보여 수학교육의 다양한 측면에서 효과적으로 활용할 수 있을 것이다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제38권2호
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• pp.263-286
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• 2024

인공지능 디지털 교과서 도입에 따라 수학 교육에서 공학 도구의 활용에 대한 관심이 높아지고 있다. 공학 도구는 수학적 개념을 시각화하고, 실험과 탐구를 통해 수학적 원리를 발견할 수 있는 장점이 있다. 이미 우리나라 2015 개정 수학과 교육과정에서도 공학 도구의 활용을 언급하고 있으며, 이에 따라 수학 교과서에는 다양한 공학 도구를 활용한 교수·학습 활동이 제시되고 있다. 그러나 고등학교 교과서에 제시된 공학 도구의 유형과 활용 방식에 대한 체계적인 분석은 아직 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 2015 개정 교육과정에 따른 고등학교 수학 교과서에 제시된 공학 도구의 활용 현황을 분석하였다. 이를 위해 수학 교과서에 제시된 공학 도구의 유형을 범주화하고, 각 범주별 활용 비율을 조사하였다. 또한 교과목별, 내용 영역별로 공학 도구의 활용 양상을 분석하고, 교수·학습 활동 형태에 따른 공학 도구의 활용 비율을 살펴보았다. 연구 결과, 공학 도구는 교과목과 내용 영역에 따라 다양한 유형과 비율로 활용되고 있었다. 특히, 기호-조작 그래프 작성 소프트웨어 범주의 공학 도구가 전체 활용 사례의 58%를 차지하여 가장 높은 비중을 나타냈다. 교과목별로는 해석 영역을 다루는 과목에서 기호-조작 그래프 작성 소프트웨어의 활용이 두드러졌으며, 기하 영역에서는 동적 기하 소프트웨어의 활용이 상대적으로 높게 나타났다. 교수·학습 활동 형태 측면에서는 보조도구형(49%)과 의도된 탐구유도형(37%)의 활용 비율이 높았다. 본 연구의 결과는 수학 교과서에서 공학 도구가 다양한 역할을 하고 있음을 보여주며, 향후 공학 도구를 활용한 수학 교수·학습 방법을 개선하는 데 유용한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 공학교육연구
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• 제25권1호
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• pp.55-64
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• 2022

In this paper, the characteristics of peer-evaluation and self-evaluation of team activity participation in project-based learning and their usability were investigated. The characteristics of peer-evaluation and self-evaluation are as follows. First, in peer-evaluation and self-evaluation of project-based learning, the correlation between the two evaluation scores was very high. When students' scores from their peers correlate very well with the scores they give themselves, it means that they apply the same criteria to their peers and to themselves when evaluating team activity. Second, there was no difference in peer-evaluation and self-evaluation scores between groups with different written test scores. The fact that peer-evaluation and self-evaluation scores do not change according to academic ability shows that the two evaluation areas are independent. Third, the self-evaluation score in project-based learning is statistically significantly higher than the score received from peers. This raises doubts about the fairness of self-evaluation. Therefore, in this paper, it is suggested that self-evaluation of team activities in project-based learning is carried out together with peer-evaluation, but only peer-evaluation is reflected in credits.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.39-48
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• 2020

본 연구는 2019년 12월에 발표한 OECD 국가들을 대상으로 한 PISA의 ICT 배경조사 자료를 분석하여 ICT 접근성과 각 교과별 활용도를 분석하는 것이다. 우리나라 학생들의 집에서는 ICT 접근성이 40.40%로 OECD 평균(43.01%)보다 조금 높은 17위이고, 학교에서의 접근성은 40.40%로 OECD 평균( 43.01%)이하인 21위이다. 이것은 3년 전의 최하위 그룹에서 중간 그룹으로 향상되었다. 9개의 교과의 수업시간에 학생들이 디지털 장비를 이용하는 비율은 2.96%로 OECD 평균(8.22%) 보다 매우 아래이고, 국가 순위는 31위이다. 이로써 국가가 인공지능 시대에 필요한 인재를 양성하기 위해서 교육정책의 변화가 필요하다는 것을 알 수 있다.