This study developed a novel ISO/IEC 25010 quality model for the quality management of artificial intelligence (AI)-based software by using quality characteristics classification card (QCCC) quality models. We used AI models to add, modify, and restructure AI quality attributes for the product quality model and the quality-in-use model of the ISO/IEC 25010 quality model to derive a novel ISO/IEC 25010 quality model. By integrating quality standards derived from various AI-related models, we enhanced the accuracy of the derived model. The product quality model included 10 main quality and 45 subquality attributes, and the quality-in-use model included 10 main quality and 28 subquality attributes. In AI-based models, the quality-in-use model was found to require modifications. The results revealed the direction of improvement of the AI-compatible software quality model and the possibilities for potential standardization and conflict resolution. This study presents the direction for standardization reviews on reorganizing the quality attributes, concepts of attributes, and relationships so that they can be applied to AI software while maintaining the framework of the currently defined software quality model. The results can serve as criteria for the quality management of AI-based software and can also contribute to research on quality models for AI-based software.
In a society full of knowledge and information, digital literacy and artificial intelligence (AI) education that can utilize AI technology is needed to solve numerous everyday problems based on computational thinking. In this study, data-centered AI education was conducted while teaching computer programming to non-computer programming students at universities, and the correlation between major factors related to academic performance was analyzed in addition to student satisfaction surveys. The results indicated that there was a strong correlation between grades and problem-solving ability-based tasks, and learning satisfaction. Multiple regression analysis also showed a significant effect on grades (F=225.859, p<0.001), and student satisfaction was high. The non-computer programming students were also able to understand the importance of data and the concept of AI models, focusing on specific examples of project types, and confirmed that they could use AI smoothly in their fields of interest. If further cases of AI education are explored and students' AI education is activated, it will be possible to suggest its direction that can collaborate with experts through interest in AI technology.
Objectives: This study investigated the ethical awareness regarding artificial intelligence (AI) among dental hygiene students based on core competency levels and proposed a competency-based educational approach to improve AI ethical awareness. Methods: Eighty-six dental hygiene students participated in the study and provided informed consent. The core competency survey tool included innovation, communication, relations, and services. The AI ethical awareness survey tool was divided into eight categories, each with 24 questions: responsibility, stability and reliability, non-discrimination, transparency and explainability, people-centered service, employment, tolerance and limits, and robot rights. Results: The group with high core competency had higher levels of AI ethical awareness (p<0.05), particularly in terms of responsibility, transparency, and people-centered service. The level of AI ethical awareness was significantly correlated with the relationship competency and service competency (p<0.05). Conclusions: These results highlight the association between AI ethical awareness and core competencies. These results suggest that competency-based education in universities is critical for improving AI ethical awareness. Furthermore, we intend to use the findings as preliminary data to suggest a direction for competency-centered education to improve AI ethical awareness.
The rapid development of artificial intelligence (AI), including deep learning, has led to the development of technologies that may assist in the diagnosis and treatment of diseases, prediction of disease risk and prognosis, health index monitoring, drug development, and healthcare management and administration. However, in order for AI technology to improve the quality of medical care, technical problems and the efficacy of algorithms should be evaluated in real clinical environments rather than the environment in which algorithms are developed. Further consideration should be given to whether these models can improve the quality of medical care and clinical outcomes of patients. In addition, the development of regulatory systems to secure the safety of AI medical technology, the ethical and legal issues related to the proliferation of AI technology, and the impacts on the relationship with patients also need to be addressed. Systematic training of healthcare personnel is needed to enable adaption to the rapid changes in the healthcare environment. An overall review and revision of undergraduate medical curriculum is required to enable extraction of significant information from rapidly expanding medical information, data science literacy, empathy/compassion for patients, and communication among various healthcare providers. Specialized postgraduate AI education programs for each medical specialty are needed to develop proper utilization of AI models in clinical practice.
Artificial intelligence (AI) has tremendous potential to change the way we train future health professionals. Although AI can provide improved realism, engagement, and personalization in nursing simulations, it is also important to address any issues associated with the technology, teaching methods, and ethical considerations of AI. In nursing simulation education, AI does not replace the valuable role of nurse educators but can enhance the educational effectiveness of simulation by promoting interdisciplinary collaboration, faculty development, and learner self-direction. We should continue to explore, innovate, and adapt our teaching methods to provide nursing students with the best possible education.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.22
no.3
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pp.317-324
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2018
This study analyzes elementary school teachers' perception of Artificial Intelligence, educational effect, and necessity in education. To analyze teachers' perceptions, we developed questionnaires with expert advice. We collected questionnaires for 151 elementary school teachers. The collected data were analyzed by t-test and one-way ANOVA. As a result, AI' perceptions of female teachers were lower than those of male teachers and the necessity of education was less. Teachers with experience in leading schools recognized that AI education would help to improve creativity. Teachers who have a lot of teaching experience, many experience in SW education, the experience in SW education have a high interest in AI and understand the relevance of the subject. We expect that this study will help the direction of SW education.
The purpose of this study is to explore the teaching and learning method using artificial intelligence (AI) in the mathematics classroom. To this end, to predict the direction of mathematics education using AI in the mathematics classroom, this study investigates the fields where AI is applied to education, and discuss issues to consider when introducing AI through scenario development using AI in middle school statistics. This study is meaningful in that it specifically considered how artificial intelligence can be grafted into the mathematics classroom through the development of scenarios that integrate and apply artificial intelligence that has been developed and used segmentally in the current middle school statistics. Afterwards, based on the contents of this study, implications for using AI in the math classroom were derived.
In light of the 4th industrial revolution, this research identifies critical thinking education as the key component of cultivating a new pool of integrative talents. It seeks to find ways to incorporate artificial intelligence, one of the biggest upcoming innovations, into critical thinking education. This paper aims to propose an education model that raises awareness on related issues of AI and set a healthy direction for its development through debates on topics raised by the film, Ex Machina, which depicts the dangerous implications of AI technology.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.57
no.3
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pp.303-323
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2023
The purpose of this study is to introduce this language model in the era of generative AI such as ChatGPT, and to provide direction for data literacy education components in libraries using it. To this end, the following three research questions are proposed. First, the technical features of ChatGPT-like language models are examined, and then, it is argued that data literacy education is necessary for the proper and accurate use of information by users using a service platform based on generative AI technology. Finally, for library data literacy education in the ChatGPT era, it is proposed a data literacy education scheme including seven components such as data understanding, data generation, data collection, data verification, data management, data use and sharing, and data ethics. In conclusion, since generative AI technologies such as ChatGPT are expected to have a significant impact on users' information utilization, libraries should think about the advantages, disadvantages, and problems of these technologies first, and use them as a basis for further improving library information services.
This paper is a thesis that explored the necessity and possibility of spiritual teaching that forms the inner side of human beings in the age of AI where objective knowledge is prevalent, focusing on "contemplative pedagogy". For this it first examined the characteristics of objective epistemology of AI and the direction of school education in the AI and explored the necessity and character of spirituality and spiritual teaching as a request for the AI era, and also explores the possibility of realization of spiritual teaching in general school setting through contemplative pedagogy, which actually puts this into practice. As a result of the study, it found that spiritual teaching is not exclusive to a specific area such as religious studies or theology, but is a teaching that should be embodied in all schools and educational fields in today's era where third person knowledge is widespread. It also found that in addition to contemplative teaching, various spiritual teaching models need to be developed and put into practice for this purpose.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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