• 제목/요약/키워드: Artificial Intelligence in Education(AIED)

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인공지능 활용 교육의 토픽모델링 분석을 통한 수학교육 연구 방향의 함의 (An Analysis of the International Trends of Research on Artificial Intelligence in Education Using Topic Modeling)

  • 노지화;고호경;김병수;허난
    • 한국학교수학회논문집
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    • 제26권1호
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    • pp.1-19
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    • 2023
  • 본 연구는 최근 교육 분야에서 인공지능을 활용한 연구 동향을 파악하기 위해 관련 연구 논문을 대상으로 텍스트 마이닝 기법 중 토픽모델링과 시계열 기반 트렌드 분석 기법을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 대상으로는 다양한 학문 영역에서 컴퓨터 활용 교육 연구에 초점을 두는 '교육에서의 인공지능 국제학회(International Society of Artificial Intelligence in Education)'에서 발행하는 SCOPUS 저널에 2003년부터 2020년까지 게재된 총 352편의 논문을 사용하였다. 분석 결과 빈도수가 높은 단어들을 조합하여 8개의 토픽을 추출하였으며, 이를 통해 인공지능을 활용한 교육 연구에서 중요시 여기는 관점을 파악해 나감과 동시에 교과별로 인공지능을 교육에서 활용하는 내용과 목적에 차이점이 있음을 알 수 있었다. 또, 학습 시스템에서 학생 행동 모델을 분석하고 학생 응답 및 반응에 대한 피드백을 개발하는 연구는 점차 증가한 반면, 데이터 처리 방법에 대한 연구는 최근 들어 감소하는 경향이 나타났다. 연구 결과를 토대로 향후 교육에서 인공지능을 활용한 연구에 필요한 주제 및 방향에 대한 시사점을 제공하였다.

호모 크레토스를 지향하는 기독교교육 (Christian Education Aiming for Homo Creators)

  • 김형희
    • 기독교교육논총
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    • 제70권
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    • pp.141-173
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    • 2022
  • 본 연구는 기술혁명의 흐름 속에서 비인격화를 조명하며 새로운 인간상을 지향하는 기독교 인격 교육을 제시하는 것이 목적이다. 기계시대의 기술과 인간의 진화적 흐름에 적응하고 중재하며 대안을 제시하는 기독교 인격 교육을 나타낸 것이다. 이를 위한 교육목적은 기술혁명시대의 새로운 인간상으로 제시된 창조적 인간, '호모 크레토스'(Homo Creators)를 지향하는 것이다. 교육 목표는 창조적인 해석과 학제간의 창조적 통합과 탈기계·탈인습 패러다임의 인격적 대화를 통해서 창조적 인간을 양육하는 것이다. 교육 내용은 탈기계와 탈인습의 특징을 통섭하는 인격 대화이다. 교육 방법은 기술의 시스템적 사고와 인격 대화가 실현되도록 에듀테크(Edu-Tech), AIED(교육 분야의 인공지능)를 활용한다. 또한, 교사와 학습자, 교육 환경과 교육 평가에 대한 구성을 제시한다. 본 연구의 의의는 기독교교육학의 관점에서 기술혁명시대 인간의 정체성을 규명하고, 새롭게 창조적 인간상에 관한 연구를 시도한 것이며, 이것을 지향하는 기독교 인격 교육의 방향성을 제시했다는 데 있다. 이것은 기술혁명시대를 수용하면서도 인간의 본질적 특성을 중시하는 기독교교육이라고 할 수 있다.

최신 대화형 에이전트 기반 상용화 교육 플랫폼 오류 분석 (Error Analysis of Recent Conversational Agent-based Commercialization Education Platform)

  • 이승준;박찬준;서재형;임희석
    • 한국융합학회논문지
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    • 제13권3호
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    • pp.11-22
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    • 2022
  • 최근 교육 분야에서 다양한 인공지능 기술을 활용한 연구와 개발이 이뤄지고 있다. 인공지능을 활용한 교육 중 특히 대화형 에이전트는 시간과 공간의 제약을 받지 않고 음성인식, 번역과 같은 다양한 인공지능 기술과 결합해 더 효과적인 언어 학습을 가능하게 한다. 본 논문은 상용화된 교육용 플랫폼 중 이용자 수가 많고 영어 학습을 위한 대화형 에이전트가 활용된 플랫폼에 대한 동향 분석을 진행하였다. 동향 분석을 통해 현재 상용화된 교육용 플랫폼의 대화형 에이전트는 여러 한계점과 문제점이 존재했다. 구체적인 문제점과 한계점 분석을 위해 사전 학습된 최신 대용량 대화 모델과 비교 실험을 진행하였고, 실험 방법으로 대화형 에이전트의 대답이 사람과 비슷한지를 평가하는 Sensibleness and Specificity Average (SSA) 휴먼 평가를 진행하였다. 실험 내용을 바탕으로, 효과적인 학습을 위해 개선방안으로 대용량 파라미터로 학습된 대화 모델, 교육 데이터, 정보 검색 기능의 필요성을 제안했다.