4차 산업혁명이 도래함으로써 AI 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 미래를 이끌어갈 AI 역량을 갖춘 인재를 양성하기 위해서는 학교 현장에서 AI 교육이 내실 있게 이루어져야 한다. 국내·외에서 AI 교육을 시행하고 있지만, 더 나은 AI 교육을 시행하기 위해서는 AI 교육 플랫폼의 역할이 중요하다고 판단하였기에, 본 연구에서는 AI 교육 플랫폼에 대한 전문가 인식을 조사하였다. 교수·학습관리, 교육용 콘텐츠, 접근성, AI 교육 플랫폼의 성능, 초등학생의 수준 적합도 등의 5가지 기준을 바탕으로 인식조사를 시행하였다. 총 103명의 교육 관련 전문가들을 대상으로 실시하였으며, 조사 결과 Machine Learning for Kids, Teachable Machine, AI Oceans(code.org), 엔트리, 지니 블록, 앱인밴터, Elice, mBlock 등의 8가지 플랫폼 중 엔트리가 초등 AI 교육에 가장 적합한 플랫폼으로 선정되었다. 이는 엔트리가 양질의 교육용 콘텐츠를 제공하고, 접근성이 편리하며, 교수·학습 관리가 가능하고, 초등학생들의 수준에 적합한 AI 교육 플랫폼이기 때문인 것으로 분석된다. 다양한 AI 교육 플랫폼을 학교 현장에 적용하기 위해서 교사를 대상으로 AI 관련 연수를 실시하여 AI 교육 전문가로 양성해야 하며, 지속적으로 AI 교육 플랫폼을 접할 기회를 제공해야 할 것이다. 본 연구는 조사대상 인원이 제한적이었고, 대부분의 인식조사 참여자가 경기도에서 근무하는 전문가라서 모집단 인식조사라고 하기 에는 제한점이 존재한다. 향후 이와 같은 제한점을 보완하기 위한 전국단위의 전문가를 대상한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
본 논문에서는 기존 AI 기능을 탑재한 교육용 프로그래밍 언어 기반의 서비스들의 문제점을 개선할 수 있는 머신러닝 학습을 위한 교육용 프로그래밍 언어 기반 실습 플랫폼을 제안한다. 이번 연구에서는 기존 교육용 프로그래밍 언어 기반 서비스의 대표주자인 Scratch 3.0과 Tensorflow를 접목하여 AI에 대한 높은 이해도를 가질 수 있도록 하는 학습 방향을 제시하고 Gray-Box 형태의 학습 모델 서비스를 구현한다.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권1호
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pp.209-214
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2024
This is an extended research paper focusing on the applications of Machine Learing and Artificial Intelligence in virtual learning environment. The world is moving at a fast pace having the application of Machine Learning (ML) and Artificial Intelligence (AI) in all the major disciplines and the educational sector is also not untouched by its impact especially in an online learning environment. This paper attempts to elaborate on the benefits of ML and AI in E-Learning (EL) in general and explain how King Khalid University (KKU) EL Deanship is making the best of ML and AI in its practices. Also, researchers have focused on the future of ML and AI in any academic program. This research is descriptive in nature; results are based on qualitative analysis done through tools and techniques of EL applied in KKU as an example but the same modus operandi can be implemented by any institution in its EL platform. KKU is using Learning Management Services (LMS) for providing online learning practices and Blackboard (BB) for sharing online learning resources, therefore these tools are considered by the researchers for explaining the results of ML and AI.
대학들은 급변하는 사회 환경에 적합한 교육역량 수준을 높이기 위해 다양한 방법들을 찾고 있다. 본 논문에서는 조사 항목을 수정, 보완한 만족도 사전조사를 개강 전에 실행하여 학업성취도를 높이고 전공 이탈자의 비율을 낮춰 교육 성과를 높이는 방안을 제안한다. 일반적인 만족도 조사 이후에 시행되는 교육품질 개선(CQI) 방식을 보완하고자 만족도 사전조사를 시행하였다. 학생역량을 강화하기 위해 설계가 진행 중인 인공지능형 메디치 플랫폼에 적용할 수 있는 머신러닝 기법의 랜덤 포레스트를 활용하여 중요한 데이터의 예측 및 분석을 가능하게 하였다. 만족도 사전조사 데이터들을 전처리하여 수강 신청 학생들의 정보를 설명 변수로 정의하고 분류하여 모델 생성 및 학습하였다. 실험 환경은 주피터 노트북 3.7.7, Python 3.7에서 관련 알고리즘과 사이킷런(sklearn) 라이브러리를 함께 사용하였다. 제안하는 방안의 결과를 수업에 반영하여 수업 후에 진행하는 교육 만족도 조사의 변화와 중도 탈락생 수의 동향을 비교 분석하였다.
본 논문에서는 비전공자들을 위한 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼을 제안하고, Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구를 활용한 교육 방법을 제안하였다. Orange는 오픈 소스기반 머신러닝 및 데이터 시각화 도구로서, 복잡한 프로그래밍 없이 시각적인 위젯을 사용하여, 데이터를 학습시켜 머신러닝 모델을 만들 수 있다. Orange는 비전공자 학부생부터 전문가 그룹까지 다양하게 사용되는 플랫폼이다. 본 논문에서는 한 학기 분량의 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼과 주별 실습 내용을 제시하였다. 그리고, 머신러닝 모델 학습 및 활용에 대한 교육 내용 실체를 실증하기 위해, Orange 도구를 활용하여, 분류 데이터(Categorical Data) 표본과 수치 데이터(Numerical Data) 표본으로부터 머신러닝 모델을 학습시키고, 모델을 활용하여 모집단의 결과를 예측하는 활용 사례들을 제안하였다. 마지막으로 본 커리큘럼에 대한 교육 만족도를 비전공자 대상으로 조사 및 분석하였다.
In e-commerce platforms, sentiment analysis on an enormous number of user reviews efficiently enhances user satisfaction. In this article, an automated product recommendation system is developed based on machine and deep-learning models. In the initial step, the text data are acquired from the Amazon Product Reviews dataset, which includes 60 000 customer reviews with 14 806 neutral reviews, 19 567 negative reviews, and 25 627 positive reviews. Further, the text data denoising is carried out using techniques such as stop word removal, stemming, segregation, lemmatization, and tokenization. Removing stop-words (duplicate and inconsistent text) and other denoising techniques improves the classification performance and decreases the training time of the model. Next, vectorization is accomplished utilizing the term frequency-inverse document frequency technique, which converts denoised text to numerical vectors for faster code execution. The obtained feature vectors are given to the modified convolutional neural network model for sentiment analysis on e-commerce platforms. The empirical result shows that the proposed model obtained a mean accuracy of 97.40% on the APR dataset.
현재까지 진행된 다양한 인공지능 교육 관련 연구 성과에서는 인공지능의 원리와 개념 교육에 관한 내용이 중심이었다. 따라서 본 연구에서는 인공지능을 타 학문과 탈 학문적 융합교육을 할 수 있도록 교육 프로그램을 개발하였다. 중심 교육 내용으로는 고등학교 화학에서 다루고 있는 분자 구조의 이해를 도울 수 있도록 머신러닝을 활용하는 것으로 하였고, 총 8차시 분량으로 설계하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 전문가 검토를 통해 I-CVI(Item Content Validity Index) 값을 산출하였고, 그 결과 모든 문항이 .80 이상으로 기각되는 항목이 없었으나. 추가 세부 의견을 반영하여 수정 및 완성하였다. 본 연구의 프로그램은 화학 교과와 정보(인공지능) 교과의 내용적 요소를 탈 학문적으로 융합하였기 때문에 학습자로 하여금 융합인재소양이 높아질 수 있을 것으로 기대한다. 또한, 이 교육 프로그램을 위한 별도의 시수 확보가 요구되지 않아 교사에게는 수업 부담을 낮출 수 있을 것이다.
본 논문은 자율주행 학습이 가능한 택배 로봇을 제안한다. 제안하는 로봇은 지상 주차시설이 없는 공원형 아파트에서 활용 가능하도록 설계되었으며 지상 및 지하 경로가 복잡한 기존 아파트에 비해 공원형 아파트는 이동 경로가 정형화되어 있어 로봇의 안정적인 주행이 가능하여 학생들의 초기 교육 환경으로 적합하다. 택배 로봇은 경로학습을 위한 머신러닝 기술과 카메라와 라이다 센서를 이용한 자율주행을 통하여 택배 운반이 가능하도록 구성하였다. 또한, 수준별 학습이 가능하도록 제어 MCU를 3개로 분리하여 설계하였으며 자율주행, 장애물 인식 등의 동작 테스트를 통하여 학습용 택배 로봇으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 정밀한 실내 위치정보 인식 기술과 아파트의 공공기술 플랫폼과 연동하여 다양한 배송 서비스를 위한 교육용 배송 로봇으로 발전시키고자 한다.
본 연구는 예비교사의 미래 교육을 위한 인공지능 융합교육 역량을 함양하고, 동시에 학생의 학습 과정에 대한 이해를 증진할 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 효과를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 물질의 상태 분류를 주제로 머신러닝포키즈와 스크래치3를 활용한 인공지능 융합교육 프로그램을 15주차 분량으로 개발하였다. 개발된 내용은 자발적으로 참여한 K대학교 예비교사들에게 처치되었다. 그 결과, 예비교사들은 머신러닝의 학습을 이해하는 과정을 통해 학생의 학습 과정을 비유적으로 이해할 수 있었다. 또한, 인공지능 교수효능감의 사전-사후 t검정 결과는 t=-7.137(p< .000)으로 통계적으로 유의한 향상을 보였다. 따라서 본 연구에서 개발한 인공지능 융합교육 프로그램은 교생실습 외에 비간접적인 방식으로 예비교사의 학생에 대한 이해를 높일 수 있는데 도움이 되고, 인공지능 교육 역량 함양에 기여할 수 있음이 시사된다.
본 연구에서는 엔트리 텍스트 모델 학습을 활용해서 초등학교 인공지능 교육 내용을 개발하고 이를 실제 수업에 적용한다. 초·중등 인공지능 내용 체계표를 바탕으로 실과 소프트웨어 교육과 인공지능 교육의 성취 기준을 재구성한다. 기계학습이 가능한 텍스트, 이미지, 소리 중에서 다양한 플랫폼에서 지원하고 초등학생의 데이터 준비 시간을 줄일 수 있으면서 손쉽게 이해가 가능한 '텍스트 모델 학습을 활용한 감정 인식 프로그램 제작'을 교육 내용으로 선정한다. 엔트리 인공지능을 교육 플랫폼으로 선정해서 텍스트 모델 학습을 활용한 감정인식 프로그램을 만드는 인공지능 교육 내용을 개발하고 실제 초등학교 수업에 적용한다. 수업 적용 결과 엔트리 인공지능 수업에 긍정적인 반응과 흥미를 보였다. 본 연구 내용을 기반으로 초등학생을 대상으로 한 수업의 효과성에 대한 양적 연구가 후속 연구로 필요함을 제언한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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