• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.463-471
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• 2020

4차 산업혁명시대는 인공지능(AI), 가상현실(VR), 빅데이터(BigData)와 같은 첨단 기술을 통해 사회전반에 걸쳐 총체적 변화가 나타난다. 이를 반영하듯 많은 나라들이 기술혁명시대에 우위를 선점하기 위해 AI 인재양성에 힘을 기울이고 있다. 우리나라도 AI인재양성 전략을 내놓고는 있지만 학부생에게는 AI 교육에 대한 접근이 쉽지는 않다. 이러한 현실에서 본 논문은 학부생이 쉽게 접근할 수 있는 빅데이터 분석 기반 AI 교육을 실시하여 AI교육에 대한 학부생의 정의적 태도 변화를 살펴보았다. 이를 위해 5주간(총 15시간)동안 데이터 분석 기반 AI 교육이 학부생들의 수준에 제공되었다. 그리고 단일 그룹의 사전-사후 검사를 통해 AI 교육에 대한 학부생들의 태도를 분석하였다. 분석 결과 AI 교육에 대한 자신감과 자기주도성이 향상되는 유의미한 결과를 얻었다. 이 연구의 결과를 토대로 현장에서 자기주도성과 자신감을 향상시킬 수 있는 AI기초교육개발에 대한 연구가 활발히 이루어지길 기대한다.

• 산업융합연구
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• 제20권5호
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• pp.39-59
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• 2022

본 논문은 만 5세 대상 인공지능(AI) 교육 프로그램을 개발하기 위해 AI 교육에 대한 유아교사의 인식과 요구사항들을 분석하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 ADDIE 모형의 1단계인 분석단계를 중심으로 AI 교육의 교육적 요소를 추출하기 위해 설문조사 및 심층 인터뷰를 진행하였다. 연구결과는 첫째, 만 5세 대상 AI 교육은 놀이로서 자연스럽게 받아들일 수 있는 유아교육 내용과 AI를 융합한 교육과정을 설계해야 한다. 둘째, 교사의 성찰을 반영할 수 있는 AI 교육의 평가도구가 체계적으로 개발되어야 한다. 셋째, 놀이중심의 AI 교육환경 지원 및 유아교사 대상 교육지원이 필요하다. 마지막으로 비교과 교육과정의 AI 교육 등을 고려하여 지속해서 유아교육 현장에서 운영될 수 있도록 시스템을 구축해야 한다. 향후 만 5세 대상 놀이중심 AI 교육 프로그램을 개발하여 유아 대상의 AI 교육에 대한 인식을 확산하고 학습자의 연령별, 단계별 AI 교육 접근방안을 제시할 것을 기대한다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권2호
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• pp.201-208
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• 2021

Recently, artificial intelligence(AI) has been used throughout society, and social interest in it is increasing. Accordingly, the necessity of AI education is becoming a big topic in the education field. As a response to this trend, the Korean education authorities have also announced plans for AI education, and various studies have been performed in academic field to revitalize AI education in the future. However, the curriculum research on what differentiates AI education from existing SW education and what and how to train AI is still in its infancy. In this paper, Therefore, we focused on the experiences of elementary school students in solving problems in their own lives, and developed a teaching-learning model based on design-based research so that students can design a problem-solving process and experience the process of feedback. We applied the developed teaching-learning model to the problem-solving process and confirmed that it increased students' understanding and satisfaction with AI education.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.197-209
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• 2024

본 연구의 목적은 국내 인공지능 교육의 최근 연구 동향을 분석하여 향후 인공지능 교육의 방향성을 모색하는 것이다. 2016년부터 2023년 11월까지 RISS(Research Information Sharing Service)에 게재된 논문 중 인공지능 교육 관련 논문 697편을 대상으로 워드 클라우드(Word Cloud)와 LDA 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling) 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 주요 토픽으로는 생성형 인공지능 활용 교육, 인공지능 윤리 교육, 인공지능 융합 교육, 인공지능 활용에 대한 교사 인식과 역할, 대학 교육에서 인공지능 리터러시(Literacy) 개발, 인공지능 기반 교육과 연구 방향으로 여섯 가지가 도출되었다. 분석결과를 토대로, (1) 다양한 교과목에 생성형 인공지능 활용 확대, (2) 인공지능 사용을 위한 윤리적 지침, (3) 인공지능 교육의 장기적 영향 평가, (4) 고등교육에서 교사의 인공지능 활용 역량, (5) 대학의 인공지능 교육과정 다양화, (6) 인공지능 연구 추이 분석 및 교육 플랫폼(Platform) 개발 등을 제안하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.423-436
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• 2021

다가오는 미래사회에서는 인공지능 기술이 범용기술이 될 것이며, 인공지능 역량이 필수 역량이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 전 세계 주요 국가들은 AI 경쟁력을 갖추기 위해 AI 전문가를 육성하고, 누구나 AI를 이해하고, 설명하며, 응용할 수 있는 인프라와 교육 환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 국내·외 인공지능 교육의 선행 연구 사례와 함께 서울 소재 31개 종합대학의 SW 교양 교육 현황을 조사했으며, 이를 바탕으로 SW 교양 교육과 전문적인 AI 교육을 연계할 수 있는 AI 리터러시 교육 모델이 필요하다는 결론을 도출하였다. 이에 KOCW에 공개된 20개의 AI 관련 강좌를 AI 리터러시 역량을 중심으로 분류하였으며, 분류된 결과를 바탕으로 대학생을 위한 AI 리터러시 교양 교육 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델은 기존의 이론적 교육 모델이나 컴퓨터과학적 교육 모델과는 달리 인문학적 소양과 함께 인공지능을 체험할 수 있는 AI·SW 융합 교육 모델이다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델이 AI의 확산에 기여할 수 있기를 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.449-457
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• 2021

교육부는 최근 2025년부터 초중고에 인공지능교육을 도입한다고 발표하였고 언론에서는 인공지능교육 도입에 대한 우려를 나타내는 기사들을 내보내고 있다. 본 연구에서는 초등학교에서 실제 인공지능교육을 담당할 교사를 대상으로 인공지능교육 도입에 대한 인식을 분석하는데 주안점을 두고 소프트웨어와 관련된 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사로 구분하여 조사하였다. 분석결과, 학습경험이 많은 교사는 인공지능교육 도입에 100% 찬성의 입장을 나타내었고 학습경험이 적은 교사는 80%가 긍정적 의사를 나타내었다. 학습경험이 적은 교사의 20%가 반대하는 원인 중에는 현재의 실과 교과에 포함된 소프트웨어 단원으로도 충분하다가 높은 비율로 나타났다. 학습경험이 많은 교사와 학습경험이 적은 교사 모두 적절한 교육시기로 5-6학년을 가장 많이 선택했고 교육시수는 주당 1시간을 가장 적절한 시수로 보았다. 교과 구성 형식은 학습경험이 많은 교사의 75%가 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 그 안에 인공지능교육을 포함시키는 방안을 선택하였고 학습경험이 적은 교사의 54%가 인공지능교육을 독립교과로 하거나 소프트웨어교육을 독립교과로 하고 인공지능교육을 그 안에 포함시키는 방안을 선택하였다. 교육내용의 선호도는 인공지능 프로그래밍 기초, 인공지능 개념 원리, 인공지능 윤리 순으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.201-208
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• 2023

인공지능 교육의 수요가 증가함에 따라 교육 현장에서는 인공지능 교육을 적극적으로 실시하고 있으나 시수 확보와 수업 내용 구성의 어려움, 교육과정의 부재 등으로 인공지능 교육 내실화에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 학교자율과정이 있다. 학교자율과정은 학교에서 교과군내 시수 조정, 성취기준 활용 재구조화 등 교육과정 전반에 자율권과 재량권을 갖도록 한 것이다. 본 연구에서는 인공지능 교육의 내실화를 위해 학교자율과정을 활용한 인공지능 교육 몰입과정을 개발하고 적용하여 그 효과를 분석하였다. 인공지능 교육 몰입과정은 학생들이 한정된 시간 내에 연속적으로 인공지능 교육을 밀도 있게 경험하기 때문에, 내실 있는 인공지능 교육이 이뤄질 수 있다. 인공지능 교육 몰입과정 이후 학생들의 전반적인 인공지능 소양과 자기결정성 학습동기가 향상된 것으로 나타났다. 본 연구가 학교자율과정을 이용한 인공지능 교육 내실화 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.182-184
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• 2022

초·중등학교 교육에서 인공지능(AI)이 강조됨에 따라, 교과 활동에 AI를 접목한 수업에 관한 관심이 높아지고 있다. 학교에서의 AI 수업은 관련 교과뿐만 아니라 다양한 교과를 통해 이루어지므로, 교수자는 융합교육에 대한 이해를 바탕으로 교수·학습 및 평가를 설계할 필요가 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 먼저 융합교육의 의미와 효과적인 수업 활동을 위해 검토할 사항을 살펴보았다. 다음으로 초·중등학교에서의 AI 수업 설계를 위해 고려할 사항에 대해 학교에서의 AI 교육의 특징, 교육과정 총론에 제시된 학교급별 교육목표, 수업 내용 구성을 위해 참고할 자료, AI가 적용된 소프트웨어에 대한 관점, 예상 수업 절차의 측면에서 제시하였다. 제언으로서 첫째, 초·중등학교 교육의 특징에 기반하여 AI 교육을 통해 함양할 수 있는 역량 도출의 필요성과 둘째, 학교에서의 AI 교육의 기존 사례 탐구를 바탕으로 교과 특성을 반영한 AI 수업의 교수·학습 설계 요소 및 절차 규명의 필요성을 제시하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.49-59
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• 2020

초중등 교육에서 AI 교육을 어떻게 할지에 대한 논의가 막 시작된 시점에서, 본 연구는 디자인씽킹 기반의 AI 교육 프로그램을 개발, 적용하고 AI 교육 프로그램의 효과를 분석하고자 하였다. AI 교육 프로그램에서 학생들은 자신이 관심있는 AI 문제를 탐색, 정의하고, 필요한 데이터를 수집하여 AI 모델을 구축한 후 스크래치를 활용하여 프로젝트를 개발하였다. AI 교육 프로그램의 효과를 분석하기 위해 SW효과성 측정 지표를 활용하여 학습자의 AI의 가치 인식에 대한 변화와 AI 효능감의 변화를 분석하였다. 또한 AI 프로젝트에 대한 전반적인 인식을 살펴보았다. 연구 결과, AI 효능감은 실제 프로젝트를 수행해보는 경험을 통해 유의미하게 높아졌다. 또한 AI로 문제를 해결하는 것과 관련된 효능감은 프로그래밍 언어 활용 수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 디자인씽킹 프로세스에 따라 진행된 AI 프로젝트에 대한 학습자의 전반적인 인식은 긍정적이었으며, AI 프로젝트 각 단계(AI 문제 이해 및 문제 탐색, 실습, 문제 정의, 문제해결 아이디어 구현, 평가 및 발표)에 대한 인식 역시 긍정적으로 나타났다. 이러한 긍정적 인식은 프로그래밍 언어활용 수준이 높은 학생들이 더 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 AI 교육을 위한 시사점을 제안하였다.