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.
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.
This study examined research trends in AI ethics education and attempted to suggest a direction for AI ethics education. As a result of the research, two studies were conducted in 2017. There are no studies in 2018 and 2019, and there are 6 studies in 2020. Since then, research has continued to increase, with 19 studies in 2021 and 18 studies in 2022. There were a total of 37 lead authors of the study. There were six lead authors who had published papers for more than two years, and two lead authors who had published papers for more than three years. In addition, to examine the details of AI ethics education, a total of 265 keywords that went through a refining process were divided into education-related, ethics-related, AI-related, and other-related. Although the necessity and importance of research on AI ethics education is expected to increase, there are not many researchers who continuously conduct research on AI ethics education. Accordingly, there is a need to find ways to continue research on AI ethics education. AI ethics education is being conducted under various names such as moral education, ethics education, liberal arts education, and AI education. Accordingly, research on AI ethics education at various levels and forms should be conducted, not just educational research on artificial intelligence ethics in terms of regular subjects.
본 연구는 인공지능 교육과정의 확대에 따른 교육과정의 안정적 운영을 위해 필요한 조건 및 지원을 탐색하기 위해 실시되었다. 이에 2020년도부터 인공지능 교육과정을 운영한 A 고등학교를 대상으로 인공지능 교육과정에 대한 학생과 교사의 인식 및 구현방안, 지원방안에 대해 설문하였다. 설문 문항은 1) 인공지능 교육에 대한 경험 조사 2) 인공지능 교육의 구현 방향, 3) 이를 통한 기대효과를 중심으로 범주화하였으며 경향성 파악을 위해 빈도분석을 중심으로 결과를 도출하였다. 분석 결과, 세 가지의 시사점을 도출하였다. 첫째, 인공지능 교육의 활성화가 제시되었다. 둘째, 실습형의 인공지능 교육과정 개발과 교육과정 전반에 인공지능을 접목할 필요가 있음을 제시하였다. 셋째, 실습형 교육 운영을 위한 물적 인프라의 확충과 함께 인공지능 교수학습을 구현할 수 있는 교원의 역량 강화 방향에 대한 시도가 필요하다는 점을 강조하였다.
인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 분야에서 혁신적인 활용이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 인공지능을 교육에 활용한 연구사례, 생성형 인공지능 플랫폼이 컴퓨터그래픽 영역에 활용된 사례를 살펴보고, 생성형 인공지능 교육 방향성에 대해 논의하였다. 컴퓨터그래픽에서 이미지 생성과 편집, 영상편집에 활용 가능한 생성형 인공지능 플랫폼을 소개하고, 영상편집 제작과정에 적용할 수 있도록 활용방법을 제안하였다. 이러한 생성형 인공지능 플랫폼은 제작공정에서 창작자의 수고를 덜고, 시간을 단축시킨다는 효율성 측면에서도 장점뿐만 아니라 개인의 역량을 증진할 수 있다. 컴퓨터그래픽 제작에 있어 생성형 인공지능 플랫폼은 다양한 변화를 가져다 주었다. 그런 변화를 살펴보고 생성형 인공지능 플랫폼을 활용한 창작 교육에 방향성을 제시하고자 한다.
본 연구에서는 게임 개발 학습 수요자들을 대상으로 효과적인 생성형 AI 교육 방향을 고안하고자 한다. 과거 인공지능 기술은 게임의 콘텐츠 생성에 활용되었으나, 생성형 AI의 등장과 급속한 발전으로 인해 게임 개발을 위한 도구로 역할이 확장되었다. 이로 인해 게임 개발 전체 과정에 변화를 주고 있다. 그러나 이러한 발전은 학습 수요자들에게 기회뿐만 아니라 불안감을 초래하였다. 이러한 불안감을 해소하고, 학습 수요자들이 전통적인 게임 개발 방식이 아닌 생성형 AI를 활용하여 게임 개발 과정의 일부를 제작하고, 이러한 경험을 통해 생성형 AI에 대한 인식을 변화할 수 있도록 수업을 설계하였다. 교육 이후 설문조사를 통해 생성형 AI에 대한 인식을 조사하고, 생성형 AI를 원활하게 사용하는 데 필요한 능력과 추가 교육 분야에 대한 수요를 수집하였다. 이를 통해 생성형 AI 기술을 효과적으로 교육하는 방법을 제시하며, 앞으로의 생성형 AI 교육 방향성에 대한 시사점을 제공하고자 한다.
학교 현장에서는 사회의 패러다임을 바꾸는 AI를 접목한 AI 융합교육을 권장하고 있다. 이에 본 연구는 AI, AI 융합교육에 대한 용어의 혼재를 최소화하기 위해 용어를 정의하고, AI 융합교육을 수행하는 관점에서 교사의 교육요구도를 분석하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 전문가 19명의 의견 수렴, 교육대학원의 AI 융합전공에 재학 중인 중등 교사 125명을 대상으로 자기기입식 설문을 진행하였다. 분석 결과, 전문가들은 AI 융합교육을 AI 기반교육이나 활용교육이 아닌 문제 해결의 방법론으로 정의하였다. 교사의 교육요구도 분석에서는 AI와 빅데이터'가 1 순위이며, 'AI 융합교육 방법론', 'AI 활용 학습 실제'등의 순이었다. 본 연구는 AI와 관련된 다양한 용어가 혼재하는 가운데 전문가의 의견을 수렴하여 용어를 정의하였고, 현직 교사의 AI 융합교육에 대한 교육 방향성을 제시했다는 데 의의가 있다.
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.
지능정보사회의 도래와 미래 인재 육성을 위한 인공지능 교육이 교육계의 주목을 받으며 교원의 인공지능대학원 과정 또한 개설, 운영 중이며 올해 신설된 AI교육 대학원의 교육과정은 각 대학의 여건을 고려하여 자체적으로 편성되어있다. 이에 본 연구에서는 교육대학원에서 보다 효과적이고 교육적 가치를 높일 수 있는 AI교육과정이 향후 개발될 수 있도록 교육과정 개발의 방향을 탐색하고자 한다. 본 연구에서 제안한 교육대학원 AI교육과정은 Backward 설계를 토대로 Bloom의 디지털 텍사노미, Bruner의 나선형 교육과정 구성 원리를 포함하여 '내용영역', '수준', '교수학습방법' 등 3가지의 요소로 구성하고자 하였다. 연구에서 제시한 AI교육과정개발 방향을 토대로 국내 교육대학원의 AI교육과정이 좀 더 내실화되길 바라며, 향후 본 연구에서 제시한 교육과정을 수정·보완하여 초·중등학교의 AI교육과정 구성에도 활용할 수 있을 것이라 기대한다.
Journal of Information Technology Applications and Management
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제30권5호
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pp.141-158
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2023
In the field of animation, as technology advances, production technology, production methods, and production culture are also steadily developing. The demand for content is increasing rapidly around the OTT platform, and the demand for animation content and diversity is increasing. With these market changes, animation creation ability is becoming a more important animation education goal. There is also a need to innovate educational methods to provide students with the skills and knowledge required in the modern animation business. This paper investigated the composition of the educational curriculum of domestic and foreign animation universities education. It examines artificial intelligence (AI) technology that can be used in animation creation and explores the design and direction of the university animation curriculum using it. AI technology has already proven its potential in various areas, and it is integrated into the animation curriculum to present various development potentials. Using AI technology, students can focus on practical and essential animation education by preventing technical difficulties in animation creation, increase their experience in animation production, and experiment with planning and producing various contents. It is proposed to design an educational curriculum that further strengthens animation creation and production capabilities by forming smart animation classes to foster talents who can lead the future animation industry in a new direction.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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