지자체는 초고령사회로 인해 발생하는 정보 격차를 해소하기 위해 고령자를 대상으로 스마트폰 사용법 교육을 실시하고 있다. 하지만 1 대 다수의 교육 방식은 한계가 있으며, 고령자의 학습 효과가 미흡하여 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 이러한 문제를 해결하고자 고령자가 반복 학습할 수 있는 환경을 고려하여, 오프라인 교육 현장에서 사용할 수 있는 교육용 서비스를 제안한다. 이 서비스는 생성형 AI를 사용하여 사용자가 실제로 어려워하는 부분을 식별하고, 개인별로 맞춤형 문제를 제공하여 개별화된 실습을 가능하게 한다. 이 앱을 기존의 지자체 교육 프로그램과 통합하여 활용하면, 1:1 맞춤형 교육, 시간 효율성, 그리고 교육 내용의 적절성 측면에서 스마트폰 교육의 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다.
In this paper, we adjusted the feedback and learning materials for each learning based on ARCS motivation which applied DEVS methodology. We designed the ARCS professor-student model that expresses the continuous change in the student's attitude toward the class according to the student's attention, relevance, confidence, and satisfaction. It was applied to computational thinking and data analysis classes Based on the designed model. Before and after class, the students were asked the same question and then analyzed for each part of the ARCS. It was observed that students' perceptions of Attention, Relevance, and Satisfaction were improved except for Confidence. we observed that the students themselves felt that they lacked a lot of confidence compared to other ARS through the analysis. Although, Confidence showed a 13.5% improvement after class but it was about 33% lower than the average of other ARS. However, when it was observed that students' self-confidence was 30% lower than other motivational factors it was confirmed that the part that leads C to a similar level in other ARS is necessary.
Based on the analysis of 174 Young Startups Project Papers from university students majoring in entrepreneurship, this study aimed to identify the thoughts and characteristics of prospective entrepreneurs and derive their main agendas. Detailed information was collected on their preparation and ambitions for entrepreneurship, market research in their fields of interest, analysis of potential target users, requirements, and team management. We refined, categorized, and interpreted 84,818 words across 396 digital pages on LMS, and visualized using word clouds program. Additionally, interviews about peer learning were conducted by Zoom. The analysis revealed unique differences in students' perspectives on entrepreneurship based on their major, academic year, and gender. Also we could find that they actively utilize AI tech with a strong spirit of challenge in the startups. Interestingly, they emphasized horizontal communication and collaboration capabilities to improve productivity. This suggests the need to consider diversity in the design of entrepreneurship incubating content and programs for generation Z technically and academically.
2022 개정 초등학교 교육과정에서 디지털 소양이 강조되면서 인공지능 교육과 소프트웨어 교육에 관심이 높아지고 있다. 초등학교에서 정보 교육을 위해 할당된 수업 시수는 34시간뿐이어서, 학생들의 디지털 소양을 기르는 데 한계가 많다. 따라서 인공지능과 소프트웨어 교육을 위한 수업 시수를 확보하려면 다른 교과와 정보 교육이 융합하는 형태로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 S-PUMA 교수법을 활용한 글 읽기 교육이 초등학생의 문학적 상상력에 어떤 영향을 미치는지는 분석하였다. 이 연구를 위해 초등학교 6학년 2개 반을 선정하여 실험 집단과 통제 집단으로 구분하고, 실험집단에만 5차시에 걸쳐 S-PUMA 교수법에 따라 글 읽기 교육을 진행하였다. 그 결과, S-PUMA 교수법을 활용한 글 읽기 교육이 문학적 상상력과 컴퓨팅 사고력을 향상시킨 것으로 분석되었다. 다만, 문학적 상상력의 하위 영역인 창조적 상상력은 모든 집단에서 향상되었기에 S-PUMA 교수법에 의한 효과인지, 교육 내용에 따른 자연적인 효과인지 추가적인 연구가 필요하다.
본 연구는 기계에 의한 안무가 시작된 오늘날 인공지능이 무용예술에 가져올 변화를 예측하고 문제를 제기하며 인간예술가로서 우리가 할 수 있는 질문을 찾는 시론적 성격을 지닌다. 연구는 기계창작예술 시대에서 무용이 처할 수 있는 위기 중 하나로 인공지능이 인간 안무가의 도구에 머무는 것이 아니라 안무의 주체가 됨으로써 인간 무용수를 조종하고 제한하는 힘을 갖게 되는 것임을 안무의 정치 담론을 토대로 제시한다. 이는 인공지능이 안무의 영역을 장악하고, 인간 안무가는 무능한 관조자에 머물게 됨으로써 결과적으로 무용수의 춤추는 몸은 인공지능에 의해 통제되고 조종되는 기계적인 몸으로 전락하게 될 수 있다는 위기의식에서 비롯한다. 이러한 우려가 현실이 되지 않기 위해서, 본 연구는 세 가지의 방안을 제안한다. 첫째, 안무가 및 무용수는 인공지능 예술 시대를 살아가기 위한 디지털 리터러시 역량을 키워야하며 둘째, 안무가는 창작 작업에 있어 인간 안무가와 무용수, 그리고 인공지능의 역할을 정확히 구분하는 능력을 획득해야 하고 셋째, 무용과 기술의 상호매체적 연구가 활발하게 수행됨으로써 인공지능 무용에 관한 다양한 층위의 담론이 형성되어야 한다. 이러한 노력들을 통해 인간 무용가는 인공지능 기술의 혁신이 불러올 새로운 무용 생태계에서 수동적인 관조자가 아닌 예술의 주체로 존재하며 인공지능과 창의적이고 생산적으로 공존하는 시대를 맞이할 수 있을 것이다.
비대면 수업을 통한 블렌디드 러닝과 인공지능 융합 교육으로의 변화가 가속화되고 있는 교육환경은 디지털 리터러시 함양을 기초소양으로 하고 있다. 이 연구에서는 비대면 수업의 문제점을 보완하며 등장한 메타버스 플랫폼에서 디지털 문해력을 기르기 위한 협동 SW 교육 프로그램을 만들어 미래 역량에 대한 효과성을 검증하고자 하였다. 의사소통 및 협업의 기회가 적은 소인수 학습 간 클러스터를 구축하여 메타버스 안에서 협력적 의사소통을 기반으로 한 SW 교육을 진행하는 방법으로 총 20차시 프로그램을 구성하였다. 연구의 효과성을 검증하기 위해 미래 교육 역량으로 제시되는 4C 역량을 효과성 도구로 선정하여 집단 동질성 검사와 대응표본 t검정을 실시하였다. 연구 결과 메타버스 기반 협동 SW 교육 프로그램은 협력적 의사소통 능력 향상에 효과적으로 나타나서 블렌디드 러닝을 통한 SW교육의 가능성을 확인하였다.
이 연구의 목적은 2022 개정 교육과정에 관한 의미를 분석하고 다양한 쟁점 및 개선 방향을 종합 정리하여 이를 바탕으로 교육과정 개선방안을 제안하는 데 있다. 연구 방법은 문헌 연구와 설문조사, 인터뷰이다. 결론은 다음과 같다. 첫째, 2022 개정 교육과정 추진 배경은 디지털 전환, 기후환경 변화, 학령인구 감소 등에 대응하여 미래 사회에 필요한 역량을 함양하고 학습자 맞춤형 교육을 강화할 수 있도록 개정되었다. 둘째, 2022 개정 교육과정 특징은 역사상 처음으로 '국민과 함께하는 미래형 교육과정'으로 만들어지고 있다. 셋째, 2022 개정 교육과정 추진 방향은 개별성과 다양성, 분권화와 자율화, 디지털 기반 교육, 공공성과 책무성이다. 넷째, 2022 개정 교육과정 주요 내용은 미래 변화에 대응하는 교육과정 혁신, 학습자의 공동체 가치 함양 및 역량 강화, 초·중·고 학생 디지털·AI 소양 함양 교육 강화, 모두를 위한 교육과정 강화이다.
본 연구는 인공지능 기술의 발전이 음악 콘텐츠 제작에 가져올 패러다임의 변화를 예측하고, 인공지능과 인간의 협업을 통해 창작된 작품이 완성품으로써 예술적 가치를 지닐 수 있음을 제기한다. 인공지능 작곡 프로그램을 활용하여 누구나 손쉽게 음악 콘텐츠 제작을 할 수 있으며, 예술가에게는 다양한 시도와 창의적인 발상에 영감을 줄 수 있는 계기가 됐다. 인공지능 기술이 인간의 삶에 편리성을 제공하고, 일의 효율적인 측면에 많은 혜택을 주고 있지만, 현재까지 예술 영역에서 데이터 기반의 패턴 음악이라는 인식에서 벗어나기 어려운 점이 있다. 이러한 정량적인 요소가 많은 패턴 음악은 예술이 추구하는 추상적인 상징성이나 의미가 부재되어 완전한 창작품으로써 인정받지 못하고 있는 실정이다. 그러나 인간의 협업을 통해 감정이나 창의성과 같은 정성적인 요소를 인공지능 음악에 부여하면 완전한 예술 작품으로써 가치를 인정받을 수 있음을 예측한다. 인공지능 기술의 발전은 대중들에게 문화·예술에 대한 접근성을 높여주고, 심미적인 체험과 더불어 누구나 즐길 수 있는 유희적인 측면까지 기대할 수 있다. 또한, 개인의 디지털 리터러시의 향상을 통해 다양한 콘텐츠를 제작할 수 있으며, 자신의 작품을 타인에게 공유하며 소통할 수 있는 계기가 된다. 이처럼 인공지능 기술은 대중과 문화·예술을 잇는 매개체 역할을 하고 있으며, 예술 활동을 통해 인간과 기술을 간극을 좁히고 있다. 이러한 문화적인 현상과 함께 예술적 가치를 지닌 인공지능 음악 콘텐츠 제작 연구와 향후 인공지능 기술을 활용한 다양한 융·복합 예술 콘텐츠의 발전 가능성을 전망해 본다.
본 연구는 4차 산업혁명 도래와 COVID-19 팬데믹이라는 뉴노멀한 환경에도 적응할 수 있는 SW교육이 필요하다. 디지털 사회에서 필수품이 되어버린 작고 강력한 스마트기는 좋은 교구로 앱인벤터 프로그램을 활용한 생활 속 유용한 앱이나 데이터로 학습시킨 인공지능 모듈을 장착한 앱을 만드는 과정을 설계하고 적용하였다. 대면과 비대면 방식이 혼합된 블랜디드 방식으로 수업을 실시한 후 효과성 측정으로 인공지능의 기술적·인지적 성숙도와 블랜디드 소프트웨어 수업에 대한 장·단점에 대한 의견을 설문 질의를 통하여 알아보았다. 인공지능을 활용한 앱인벤터 소프트웨어 수업 전·후 미래의 국가발전 차원에서 많은 수요가 필요한 SW관련 인재 직업군을 탐색하고자하는 의향인 진로지향도 변화를 알아보았다. 하위 요소 중 3개가 항목에서 유의미한 결과가 도달하였다. 비대면 상황에서도 인공지능을 활용한 앱인벤터 소프트웨어교육 프로그램이 실제 현장에 제공되길 기대한다.
지식정보사회의 비약적인 발전에 힘입어 빅데이터를 분석하여 가치있는 결과물을 도출하고 유용한 정보를 추출하는 역량이 학교 수학의 주요 목표 중 하나로 급부상하고 있다. 고등학교 수학 진로 선택 과목 중 하나인 <인공지능 수학>은 디지털 기술을 활용한 통계 프로젝트를 통해 빅데이터에 기반한 새로운 통계 교육의 기회를 제공할 수 있다. 이 연구에서는 효과적인 빅데이터 통계 프로젝트 기반 과제를 설계하기 위한 일련의 가이드라인을 제안하고, 이 기준에 따라 5종의 인공지능 수학 교과서에 실린 최적화 단원 과제들을 평가하였다. 인공지능 수학 교과에서 빅데이터 통계 프로젝트 과제를 설계 시 고려하도록 도출된 가이드라인은 다음과 같다: (1) 지식과 기술을 국가 학교 수학 교육과정에 맞추고, (2) 전처리된 대규모 데이터 세트를 사용하며, (3) 데이터 과학자의 문제 해결 방법을 사용하고, (4) 의사 결정을 장려하며, (5) 공학도구를 활용하고, (6) 협업 학습을 촉진한다. 분석 결과에 따르면 가이드라인에 완전히 부합하는 과제는 드물었고, 특히 대부분의 교과서에서 가이드라인 2에 해당하는 요소를 프로젝트 과제에서 통합하지 못하고 있는 것으로 나타났다. 또한 소규모 데이터 세트나 빅데이터를 전처리 없이 직접 사용하는 경우가 많아 학생들의 빅데이터의 개념에 대한 오해를 불러일으킬 것이 우려된다. 본 연구에서는 결과를 토대로 인공지능에 필요한 관련 수학 지식과 기술을 밝히고, 이것이 빅데이터 과제에 통합될 때 얻을 수 있는 잠재적 이점과 교육적 고려사항에 대해 논의하였다. 이 연구는 수학적 개념과 머신러닝 알고리즘과의 연계 및 빅데이터를 사용하는 통계 교육에서의 효과적인 공학적 도구 사용에 대한 통찰을 제공하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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