• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.201-207
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• 2021

인공지능이 점차 직무에 확대됨에 따라 비전공자에게 요구되는 AI 리터러시 역량을 갖춘 인재 육성이 필요하다. 이에 본 연구에서는 AI 교육의 필요성 및 현황을 기반으로 향후 전공과 관련하여 AI 학습이 지속 가능하도록 비전공자에 맞는 AI 리터러시 역량 향상 교육을 실시하였다. D 대학의 비전공자를 대상으로 프로젝트 기반 데이터 분석과 시각화를 통한 문제 해결방안 도출을 15주에 걸쳐 적용하고, 학습자들의 교육 전후에 대한 AI 능력 향상 및 효과성을 분석하여 검증하였다. 그 결과, 학습자들의 데이터 분석 및 활용 능력, AI 리터러시 능력, AI 자기효능감 부분에서 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적 변화를 확인할 수 있었다. 특히, 학습자들에게 공공데이터를 직접 활용하여 분석하고 시각화하는 능력뿐만 아니라 이를 AI 활용과 연결하여 문제를 해결할 수 있는 자기효능감까지 향상시켰다. 이는 비전공자의 AI 교육에 매우 유용하고 효과성이 있음을 확인할 수 있다. 향후 본 연구를 바탕으로 AI 활용을 확장하여 데이터와 AI 기술을 일상 속에서 자유롭게 활용 가능하도록 다양한 계열의 비전공자에 맞는 확장된 AI 교육 과정 연구를 진행할 예정이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.59-67
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• 2021

AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활 속에서부터 사회, 경제에 이르기 까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터에 대한 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 특히 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 국내외 연구를 살펴 보면 데이터 리터러시에 대한 정의는 연구자들 마다 그 구체적인 내용과 범위가 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의를 다각도로 분석하여 도출하고자 하였다. 주요 연구에서 데이터 리터러시를 정의를 하는데 사용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2vec 자연어 처리 방법을 활용하여 의미 유사도를 분석하고 교육과정 연구의 내용요소를 바탕으로 최종적으로 유목화하여 '데이터를 읽고 쓸 수 있으며, 실생활의 문제를 해결하기 위해 데이터를 이해하고 사용하여 정보로 처리하는 지식 구성의 기초 능력' 의 정의를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의를 바탕으로 내용이 수정 보완되고 더 많은 연구가 이루어져 학생들의 미래 역량을 키워주는 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.141-149
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• 2021

세계적으로 인공지능 기술의 급부상으로 인해 초·중등에서 실시하고 있는 SW(Software 이하 SW) 교육은 AI(Artificial Intelligence 이하 AI) 교육을 포함하여 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 4P(Play, Problem Solving, Product Making, Project)기반 만5세 대상 유치원에서부터 고등학교까지 적용할 수 있는 AI 교육체계를 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 AI 교육체계는 학령별, 단계별로 적용할 수 있도록 4P기반의 Play(놀이), Problem Solving(문제해결), Product Making(제작), 그리고 Project(프로젝트) 4단계 교육전략을 설계하고, 수준을 AI 소양과 AI 개발이라는 2개의 영역으로 나누어 제시하였다. 개발된 AI 교육체계의 타당도를 검증하기 위하여 SW 교육 또는 AI 교육 경험이 있는 15명의 전문가를 대상으로 델파이 방법을 적용하였다. 검증 결과 도출된 AI 교육체계는 향후 학교급별 AI 교육을 위한 내용 체계를 개발하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.225-238
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• 2022

인공지능 리터러시에 대한 중요성이 증가하고 있지만, 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 중학생의 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구 개발을 위하여 전문가 집단을 구성하고, 검사 도구의 요인과 문항을 개발하였다. 개발한 검사 도구의 신뢰도와 타당도를 확보하기 위하여 현장 적합성 검토, 탐색적 요인 분석, 확인적 요인 분석을 진행하였다. 이러한 연구를 통하여 6개의 하위 영역과 30개의 문항을 가진 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구의 하위 영역은 인공지능의 사회적 영향(8문항), 인공지능의 이해(6문항), 인공지능 실행 계획(5문항), 인공지능 문제 해결(5문항), 데이터 리터러시(4문항), 인공지능 윤리(2문항)가 있다. 검사 도구는 5점 리커트 척도로 응답하게 개발되었으며, 내적 일치도 계수는 전체가 .970이며, 하위 영역은 .861~.939이었다. 본 연구는 인공지능 리터러시의 발달 과정 분석, 교수-학습, 교육과정 등의 연구에 활용될 수 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.227-237
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• 2021

본 연구에서는 초등학교에서 정보 교과 신설의 필요성과 운영 방향을 알아보고자 초등학교 교사를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 그 결과, 차기 초등학교 교육과정에서 ICT 소양교육 및 SW·AI 교육을 위해 정보교육의 수업 시수 확대할 필요가 있다는 의견이 매우 높게 나타났고 차기 초등학교 교육과정에서 ICT 소양교육 및 SW·AI 교육을 위해 정보교과 신설이 필요하다는 의견이 매우 높게 나타났으며, 정보 교과 신설이 어려울 경우라면 학교장 재량 시간을 활용해 자율과목으로의 편성할 필요가 있다는 의견도 매우 높게 나타났다. 이와 같은 분석 결과에 비추어볼 때 차기 초등학교 교육과정에서는 ICT 소양교육 및 SW·AI 교육을 위해 정보교과를 신설할 필요가 있으며 만약 신설이 어렵다고 하더라도 배우기를 희망하는 학생들을 위하여 자율과목 형태로 운영할 수 있는 방안을 마련할 필요가 있다. 그리고 수업시수는 3학년이상에서 적어도 주당 1시간이나 2시간 정도가 확보되어야할 것으로 판단된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.131-140
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• 2018

KAIE 컴퓨팅시스템 교육과정은 정보기기, 운영체제, 정보통신 영역으로 구성되어 있으며 컴퓨터과학에 대한 기본적인 이해와 원리를 다루고 있다. 이러한 교육과정의 성취기준을 달성하기 위해서는 교사의 역할이 무엇보다 중요하다. 따라서 KAIE 컴퓨팅시스템 교육과정과 관련하여 교사의 교수역량에 영향을 미치는 요인을 알아보았다. 연구결과 교사의 정보통신기술 소양을 매개로 한 교사의 교수방법이 컴퓨팅시스템 교육과정의 교수역량에 통계적으로 유의미한 결과를 보였다. 또한 남성교사의 경우 여성교사보다 전체 요인별로 더 높게 인식하는 것으로 나타났다. 그리고 5년 미만과 5~10년 미만 교사 그룹에서 교수역량의 차이가 크게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 저경력 교사와 여성 교사의 ICT와 SW교수역량을 강화하고 참여를 활성화 할 수 있는 협력적인 SW 교수전략 및 멘토 중심의 연수 프로그램 개발이 필요하다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.45-54
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• 2015

사회 전체가 소프트웨어 중심으로 운영되고 사물인터넷을 통해 초연결되는 새로운 디지털 시대가 도래하면서 독립적으로 존재하던 분야들이 컴퓨팅 기반의 융합적 성격을 띠게 되었다. 이러한 변화로 인해 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)을 활용하는 능력인 컴퓨팅 리터러시(Computational Literacy)는 미래를 살아가는 데 필요한 핵심역량으로서 중요성이 강조되기 시작하였고, 소프트웨어 원리에 대한 이해를 갖춘 인력의 확보가 곧 국가경쟁력을 좌우할 것으로 예상되고 있다. 따라서 각 나라에서는 이를 대비하기 위해 컴퓨터과학 교육 혹은 소프트웨어 교육을 강화하려는 움직임이 일어나고 있다. 본 연구에서는 최근 세계적으로 주목받고 있는 컴퓨팅 사고력 함양을 위한 교육과 관련하여 그 배경을 알아보고 국외 주요국들의 컴퓨터 교육 정책과 교육과정의 최신 동향이 어떻게 변하고 있는지에 대해 분석해보았다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권9호
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• pp.151-160
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• 2019

With the advent of the Fourth Industrial Revolution, software(SW) education has become a necessity, not a choice of those who live in the digital age. Recently, many countries around the world have been actively promoting software education based on Computational Thinking(CT) for K-12 students, so software education in schools has bigger meaning as basic literacy education of future digital generation rather than coding skills. However, the integration of software education as a formal curriculum in schools is still ongoing in even other countries. Korea is also pursuing software education, but it is in the beginning stage. Therefore, we need to study the cases of other countries that have already started software education at the national level. In this paper, we first investigate the software education cases of three countries, e.g., UK, France and China with a respect of background & educational objective, development stage, and curriculum and we suggest education policies that software education can settle in Korea schools to foster a creative talented people.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권11호
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• pp.169-175
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• 2017

In this paper, we propose the elementary school teacher's training direction for effective SW education. In an effort to better understand the efficient SW training contents and methods for teachers, 200 of elementary teachers had been selected from different places in South Korea. The results showed that 1)it should be operated by focusing on the training of female teachers, especially, strengthening the contents of SW ethics. 2)It will need to actively operate the teacher training program to foster the necessary computational thinking and programing for elementary school teacher who work in big cities. 3)It need to create a training program for expanding the SW studying groups. 4)In order to improve the effectiveness of training courses in the development of in-service training programs, the SW ethics contents need to be coordinated with the link the computational thinking and programing. These results are expected to provide the efficient methods to design the future SW training programs.

• 융합경영연구
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• 제11권6호
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• pp.1-8
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• 2023

Purpose: In the era of the Fourth Industrial Revolution, individuals equipped with fundamental understanding and practical skills in artificial intelligence (AI) are essential. This study aimed to validate the effectiveness of AI education for enhancing AI literacy among business major student. Research design, data and methodology: Data for analyzing the effectiveness of the AI Fundamental Education Program for business major students were collected through surveys conducted at the beginning and end of the semester. Structural equation modeling was employed to perform basic statistical analyses regarding gender, grade, and prior software (SW) education duration. To validate the effectiveness of AI education, seven variables - AI interest, AI perception, data analysis/utilization, AI projects, AI literacy, AI self-efficacy, and AI learning persistence - were defined and derived. Results: All seven operationally defined variables showed statistically significant positive changes. The average differences were observed as follows: 0.47 for AI interest, 0.32 for AI perception, 0.37 for data analysis/utilization, 0.27 for AI projects, 0.25 for AI literacy, 0.39 for AI self-efficacy, and 0.41 for AI learning persistence. Statistically, AI interest exhibited the most substantial average difference. Conclusions: Through this study, the applied AI education was confirmed to enhance learners' overall competencies in AI, proving its utility and effectiveness in AI literacy education for business major students. Future research endeavors should build upon these results, focusing on ongoing studies related to AI education programs tailored to learners from diverse academic backgrounds and conducting continuous efficacy evaluations.