• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.423-431
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• 2020

최근 머신러닝, 빅데이터, 머신러닝 등의 기술 발전을 기반으로 인공지능(AI) 기술이 고도화되면서 다양한 분야에서 적극적으로 활용되고 있고, 미래 산업의 핵심으로 떠오르고 있다. 이에 우리나라에서는 AI 국가전략을 발표하는 등 미래 AI 기술 발전과 환경 구축의 발판을 마련하고 있으며, 교육 분야에서도 AI 인재 양성을 위한 각종 정책을 개발하고 있다. 그런데 AI의 중요성이나 필요성에 대해서는 많은 사람들이 동의하고 있으면서도, 구체적인 필요성에 대한 공감대 형성은 부족하다고 할 수 있다. 관련 연구를 살펴보면 AI교육의 내용이나 방법론 등의 방향에서 많은 차이를 보이고 있는데, 이는 필요성에 대한 인식이 방향을 설정하는 전제 조건이 되고, 이에 따라 교육 내용과 방법이 결정되기 때문이다. 이에 본 연구에서는 전문가와 학교 현장의 AI교육 필요성에 대한 인식 차이를 분석해보고 이를 토대로 모두가 공감할 수 있는 AI교육의 필요성에 대한 인식을 분석함으로써 향후 AI교육의 방향을 탐색하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.69-76
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• 2022

본 연구는 AI 플랫폼을 활용한 인공지능 수업에서 효과적인 내용과 방법을 제시하고자 하였다. 먼저, AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 각 단계별 내용 요소를 전문가로부터 추출하였다. 5개 단계에서 25개의 수업 요소를 선정하였고 AI플랫폼의 활용 단계에서 가르쳐야 할 내용에 대해 82명의 교사들을 대상으로 인식과 함께 수업 단계별 중요 요소를 설문으로 분석하였다. AI모델 준비 단계에서는 AI 모델의 학습 단계의 이해, 문제 인식과 정의 단계에서는 문제의 파악과 AI 해결 가능성, 데이터 수집과 전처리 단계에서는 데이터의 종류의 이해, AI모델링과 분석 단계에서는 AI가치 내용 요소가 나타났으며 문제해결과 활용 단계에서는 완성된 AI모델의 실생활 활용을 중요하게 보았다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.387-392
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• 2024

The use of artificial intelligence (AI) in mathematics education has advanced as a means for promoting understanding of mathematical concepts, academic achievement, computational thinking, and problem-solving. From a total of 13 studies in this special issue, this editorial reveals threads of potential and future directions to advance mathematics education with the integration of AI. We generated five themes as follows: (1) using ChatGPT for learning mathematical content, (2) automated grading systems, (3) statistical literacy and computational thinking, (4) integration of AI and digital technology into mathematics lessons and resources, and (5) teachers' perceptions of AI education. These themes elaborate on the benefits and opportunities of integrating AI in teaching and learning mathematics. In addition, the themes suggest practical implementations of AI for developing students' computational thinking and teachers' expertise.

• 산경연구논집
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• 제12권8호
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• pp.21-32
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• 2021

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.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.437-448
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• 2021

4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능은 정치, 문화, 산업, 경제 등 사회의 여러 분야에 적용되며 혁명적인 변화를 야기하고 있다. 이에 따라 인공지능 시대를 이끌 학생들에게 인공지능으로 인한 사회의 변화를 인식하고, 인공지능에 대한 지식을 습득하며, 다양한 상황에서 인공지능을 활용할 수 있는 역량이 요구된다. 하지만 초등학생의 평균적 발달 수준에서는 인공지능의 개념과 원리를 학습하기에 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 초등학생의 수준에 맞는 인공지능 교육 내용과 방법을 선정하여 교육 프로그램을 체계적으로 개발하고 이를 실제 교육현장에 적용함으로써 그 효과를 검증하고자 하였다. 본 연구에서 선정한 내용 체계는 인공지능으로 변화된 사회를 인식하는 'AI 사회인식', 인공지능을 체험하고 원리를 이해하는 'AI 이해하기', 인공지능을 활용해 실생활의 문제를 해결하는 'AI 활용하기'이고, 이에 따라 세부적으로 8가지 내용 요소들을 함께 구성하였다. 교육 방법으로는 활동중심, 타 교과 융합, 프로젝트기반학습으로 선정하여 초등학생의 수준에서 쉽고 즐겁게 인공지능을 학습할 수 있도록 총 20차시의 교육 프로그램을 개발하여 적용하였다. 또한 '인공지능에 대한 인식', '융합적 사고력', '창의적 문제해결력'과 '협업 역량'의 측면에서 프로그램의 적용 효과를 분석하였으며, 4가지 측면 모두에 대해 긍정적인 변화를 검증하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.59-67
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• 2021

AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활 속에서부터 사회, 경제에 이르기 까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터에 대한 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 특히 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 국내외 연구를 살펴 보면 데이터 리터러시에 대한 정의는 연구자들 마다 그 구체적인 내용과 범위가 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의를 다각도로 분석하여 도출하고자 하였다. 주요 연구에서 데이터 리터러시를 정의를 하는데 사용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2vec 자연어 처리 방법을 활용하여 의미 유사도를 분석하고 교육과정 연구의 내용요소를 바탕으로 최종적으로 유목화하여 '데이터를 읽고 쓸 수 있으며, 실생활의 문제를 해결하기 위해 데이터를 이해하고 사용하여 정보로 처리하는 지식 구성의 기초 능력' 의 정의를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의를 바탕으로 내용이 수정 보완되고 더 많은 연구가 이루어져 학생들의 미래 역량을 키워주는 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.

• 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.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.57-64
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• 2023

본 연구에서는 초·중등 학생들의 기본소양을 갖추기 위한 SW·AI 교육의 중요성과 담당 교과에서 SW·AI 융합 또는 활용 교육의 필요성에 대한 초·중등 교사들의 인식을 분석하기 위하여 판단표집 표본추출 방법으로 전국의 초·중등 교사 830명을 연구대상으로 선정하여 설문 자료를 수집, 분석하였다. 분석 결과, 초·중등 교사 모두 SW·AI 교육의 중요성과 필요성을 학교 특성, 지역, 교육 경력, SW·AI 교육 운영 경험 여부와 상관없이 매우 높게 인식하고 있었다. 그럼에도 불구하고 SW·AI 교육을 운영하지 못하는 사유로는 업무부담과 본인의 교육 역량 부족이 높게 나타났다. SW·AI 교육 운영을 위한 필요 여건에 대한 의견을 분석한 결과에서도 업무량 경감과 예산 지원, 교사 역량 강화를 위한 교사연수, 콘텐츠 보급, 교과 연계 수업 확대, 시수 확보 등이 중요한 영향 요인으로 제시되어 다각적 수업 지원과 교사 역량 강화 프로그램에 대한 높은 수요를 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.285-293
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• 2021

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.

• Educational Technology International
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• 제24권2호
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• pp.143-168
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• 2023

This study aims to analyze the perceptions and educational needs of pre-service teachers for the use of Artificial Intelligence (AI) in education. To this end, we collected survey data from 25 undergraduate students who were enrolled in a teacher education college in Seoul. The purpose of the survey was to measure the importance and current performance for instructional AI use based on the technological, pedagogical, and content knowledge (TPACK) framework, and to explore the priority of educational needs using Borich's needs analysis and the Locus for Focus model. The results of the study confirmed that Ethics and TPK competencies are prioritized. Additionally, the results indicated a high demand for practical knowledge that can be implemented in the practice of education. Based on the results, it is necessary to develop a teacher education program that focuses on ethical aspects and teaching strategy competencies in AI-based education.