본 연구는 로봇을 활용한 수학 융합 인공지능교육 프로그램을 개발하고 적용하여 인공지능 및 수학적 개념에 대한 학생의 이해 특성을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 초등 인공지능교육 내용 기준을 분석하여 인공지능의 개념 요소를 추출하고, 이를 효과적으로 융합할 수 있는 수학과 성취기준을 파악하였다. 특히 로봇의 움직임을 활용하기에 적합한 각도 단원과 사각형 단원을 선택하여 그 성취기준을 인공지능교육 내용 요소와 융합하기 위해 수업을 재구성함으로써 5회기(총 15차시) 분량의 프로그램을 개발하였다. 이를 초등학교 4학년 1개 학급 22명을 대상으로 5개월에 걸쳐 적용하고 적용시 드러난 학생들의 이해를 인공지능 내용 주제별로 분석한 결과, 로봇을 활용한 수학 융합 인공지능교육 프로그램은 인공지능 원리 및 수학적 개념 이해에 도움이 되는 것으로 나타났다. 또한 로봇의 활용은 실행 과정 및 결과 도출까지 일련의 절차를 시각적으로 확인하도록 함으로써 학생들의 인공지능과 수학적 이해뿐만 아니라 수업 참여도를 제고하는 것으로 확인되었다.
본 연구는 엔트리 인공지능 모델을 활용하여 인문사회계열 대학생을 위한 인공지능 교양 교과목을 개발하는 데 목적이 있다. 컴퓨터, 인공지능, 교육학 전문가 집단을 구성하고 선행연구 분석, 델파이 기법을 활용하여 최종 인공지능 교양 교과목을 개발하였다. 연구결과 교육 주제는 크게 이미지 분류, 영상인식, 텍스트 분류, 소리 분류 총 4가지로 구성하였다. 교육 내용은 주제별로 1) 인공지능 원리 이해, 2) 엔트리 인공지능 모델 활용 실습, 3) 윤리적 영향성 확인, 4) 배운 내용을 기반으로 실생활 문제 해결을 위한 팀별 아이디어 회의 단계로 구성하였다. 본 교과목을 통해 인문사회계열 대학생은 인공지능 핵심기술의 원리 이해를 바탕으로 엔트리 인공지능 모델을 통해 직접 구현할 수 있고 더 나아가 실생활의 다양한 문제를 인공지능으로 해결해보는 경험을 기저로 기술을 이해하고 인공지능 시대 필요한 윤리를 모색해보며 책임감 있게 사용하는데 긍적적인 기여를 기대해볼 수 있을 것이다.
21세기 지식 정보 사회의 빠른 변화를 교사들이 수용하여 교육에 적용하여야 할 것이다. 빠른 변화의 중요한 축이 인공지능에 자리매김하고 있기 때문에 초등학교부터 인공지능 교육을 해야 한다. 이런 변화에 발맞추어 초등학교 교사들이 인공지능 교육을 위한 기본 역량을 갖추어야 한다. 이에 본 연구에서 초등학교 교사들을 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 본 개발 내용은 첫 번째 단계에서는 인공지능 개념을 이해해야 것이고, 두 번째 단계에는 인공지능 도구를 알고 적용할 수 있어야 하고, 마지막 단계는 인공지능 프로그램을 만들어 보고 적용하는 것이다. 이 단계를 적용하기 위하여 교사들에게 교육한 후에 현장 적용하고 평가하는 방법으로 실제 초등학교 교사 15명을 실험한 결과 초등학교에서 인공지능 교육을 담당할 교사들에게 유용한 교육 프로그램이 될 것 이다.
서양철학의 근간을 이루는 데카르트의 이성주의적 인간이해의 반성으로부터 등장한 구성주의는 지능을 포함한 인간이해의 새로운 대안이 될 수 있을 것으로 생각한다. 구성주의는 진화생물학, 진화심리학, 뇌과학, 시스템이론, 복잡계 이론의 성과뿐만 아니라 나아가 인문사회학의 경향과도 설명을 공유할 수 있는 많은 부분이 있다. 또한 인공지능 분야에서도 구성주의적 방법이라고 할 수 있는 연구가 진행되고 있다. 이 글에서는 구성주의적 관점에서 인공지능에서 다루는 지능에 대한 이해의 지평을 넓히고 이를 기반으로 한 방법론에 대한 검토와 그러한 경향에 있는 일부 인공지능 기술을 살펴보고자 한다. 이러한 논의를 통하여 여러 가지 관점의 마음에 대한 이론과 기술을 상호보완적으로 이해하고 다소 등한히 되고 있는 인공지능의 보편지능(general intelligence)의 토대로 삼고자 한다.
4차 산업혁명의 중심에는 인공지능이 있다. 미래 인공지능 기반 사회에 필요한 역량을 기르기 위해 교육은 변화해야 한다. 본 연구는 초등학교 학생들을 대상으로 Teachable machine을 활용한 인공지능 체험 수업을 개발 및 적용하고, 학생들의 인공지능 흥미도 및 이해도 변화를 분석하였다. 총 10차시의 인공지능 수업 중 4차시는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 이용하였고, 6차시는 Teachable machine 체험을 중심으로 진행하였다. 프로그램 적용 전과 후에 학생들의 인공지능 흥미도와 이해도를 검사하였으며 양적 연구와 질적 연구를 동시에 진행하였다. 연구 결과, 프로그램 적용 후 학생들의 인공지능 흥미도와 이해도가 모두 향상되었음을 확인할 수 있었다. 또한, 연구 결과를 바탕으로 인공지능 교육 프로그램 개발을 위한 후속 연구를 제언하는 바이다.
The rapid development of artificial intelligence technology has exerted a great influence on all fields of the world, which of course also affects the world economy. This has also aroused a large number of economists' interest in this proposition. Since the definition of artificial intelligence is not unified yet, the results from previous researches are not reliable enough. At present, most scholars use the neoclassical growth model or task-based model to explore the path of artificial intelligence on economic variables. There into, most of them use the degree of automation to represent the artificial intelligence. They find that the degree of automation can change the proportion of industries. This only verifies that artificial intelligence can affect the economic variables. But the magnitude of artificial intelligence on economic variables can not be correctly estimated. Therefore, in order to have a better understanding on the impact of artificial intelligence on economic growth, this paper systematically reviews and collates previous literature on this topic. The results of this paper indicate that both in theoretical and empirical studies, artificial intelligence has a positive effect on economic growth. Then, some suggestions and limitations have also been put forward accordingly.
현대 인공지능은 인간의 자연언어를 인식하고 사용하기도 한다. 우리는 과연 인공지능의 언어사용을 인간의 것과 같다고 할 수 있을 것인가? 어떤 점에서 차이가 나는 것일까? 그리고 우리는 인공지능의 언어사용을 어떻게 받아들여야 할 것인가? 이러한 문제의식을 바탕으로 본 논문은 비트겐슈타인 철학에 있어 언어의 의미에 비추어 인공지능이 갖는 언어와 의미개념을 비판적으로 고찰하고 있다. 필자들은 본 논문에서 비트겐슈타인 철학을 전기와 후기로 나누어 각 분기 별로 그가 어떻게 자신의 철학에서 언어의 의미를 정립해 나갔는지를 살펴본 후, 인공지능이 발화하는 언어와 그 의미를 어떻게 받아들여야 하는지를 다루고 있다.
Artificial intelligence has been applied to many industries, including medicine. Among the various techniques in artificial intelligence, deep learning has attained the highest popularity in medical imaging in recent years. Many articles on deep learning have been published in radiologic journals. However, radiologists may have difficulty in understanding and interpreting these studies because the study methods of deep learning differ from those of traditional radiology. This review article aims to explain the concepts and terms that are frequently used in deep learning radiology articles, facilitating general radiologists' understanding.
Objective: This study investigated the differences in preschool children's perceptions of artificial intelligence (AI) and their distribution by latent profiles according to their experience with AI robots in daycare centers. Methods: The participants included 119 five-year-old children, 52 of whom had experience with AI robots in daycare centers and 67 of whom did not. Children's perceptions of AI were measured using the Godspeed scale from Bartneck et al.(2009). Data were analyzed using a t-test, latent profile analysis, and chi-square test. Results: The results showed that compared to the inexperienced group, the experienced group reported lower levels of animacy and perceived intelligence of AI robots, indicating higher levels of AI knowledge and understanding. In addition, the experienced group had a higher probability of belonging to the 'machine recognition' type than 'organism recognition' type, although the difference was not statistically significant. Conclusion/Implications: The findings suggest that experience with AI robots in daycare centers can improve children's AI knowledge and understanding. To further enhance this effect, it is necessary to increase the number of robots put into classrooms, and to consider various teaching media that reflect children's preferences.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권5호
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pp.35-38
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2021
The article discusses approaches to the definition and understanding of artificial intelligence, research directions in the field of artificial intelligence; artificial intelligence in the anthropological dimension; the importance of the systems approach as a methodological basis for the design of intelligent systems; structural and functional components of intelligent systems; intelligent systems in the technological aspect; problems and prospects of relations in the system "man - intellectual system".
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[게시일 2004년 10월 1일]
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