AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활에서부터 사회, 경제에 이르기까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 하지만 국내외 관련 연구를 살펴보면 데이터 리터러시에 대한 정의와 구성 요소의 내용과 범위가 연구자에 따라 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의와 구성 요소에 활용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2Vec 딥러닝 자연어 처리 방법을 통해 단어의 관계와 의미 유사도를 분석하여 객관적이고 포괄적인 정의와 구성 요소를 제시하였다. 그리고 전문가 검토를 통해 수정 보완하여 데이터 리터러시를 '문제를 해결하기 위해 데이터를 수집하고 분석 및 활용하여 정보로 처리하는 지식 구성과 의사소통의 기초 능력'으로 정의하였으며, '지식, 기능, 가치와 태도'로 각각의 구성 요소를 범주화하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의와 구성 요소가 AI 교육 체계화와 학생들의 미래 역량 관련 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.
본 연구는 학교현장의 SW교육과정 적용을 위해 SW교육 중 네트워크 및 디지털 창작도구 교육과정에 대한 연구이다. 이를 위해 국내외 SW교육과정 분석을 통한 주요한 키워드를 추출하여 개념이해와 학습활동 요소를 각 영역별 특성에 맞게 재구조화한 교육과정 모델을 개발하였다. 네트워크 영역은 개념이해 중심, 디지털 창작도구 영역은 활동중심의 형태로 영역별 교육과정을 모델링하였으며, 이를 기반으로 영역별 내용요소를 구성하여 전문가 검증을 통한 타당도를 제시하였다. 또한 다른 영역의 내용요소들을 결합하여 학교에서 재구성하기 쉽게 제시되었고 연구의 결과는 국내 SW교육과정 표준모델 적용을 위한 기초연구 자료로써 활용되기를 기대한다.
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.
Computational Thinking is one of the biggest issues in the era of the Fourth Industrial Revolution. It is a core literacy required not only for SW major but also for all students including them. It is not a simple computer software education, but a coding education based on Computational Thinking, and it should be able to solve the problems in everyday life and to express the process and solutions. However, in the case of students who lack background knowledge on SW and programming languages for development, it is hard to know how to algorithmize problems and express them using computer devices. In this study, we proposed a education course model to improve the students' thinking skills and to express them effectively. In addition, we confirmed whether the non-major students who learned through this education course model can express various problems related to the major field by integrating them with computing accidents and improve the problem solving ability.
본 연구는 초등학교 교사를 대상으로 컴퓨터 정보 소양 교육에 대한 교사 인식 및 교육 요구를 조사하여 컴퓨터 정보 소양 교육이 관련 교과와 융합하여 다양한 교육 맥락에서 이루어질 수 있도록 기초 자료를 제공하는데 목적이 있다. 이를 위해 교사의 일반 현황, 컴퓨터 정보 소양 관련 융합 교육 인식 및 현황, 컴퓨터 정보 소양 함양을 위한 융합 교육에 대한 요구를 중심으로 온라인 설문조사를 실시하였고, 초등학교 교사 160명의 응답을 분석하였다. 분석 결과 컴퓨터 정보 교육을 전공하거나 소프트웨어 교육 관련 경험이 있는 경우 컴퓨터 정보 소양 관련 융합 수업이 가능하다고 응답한 비율이 높게 나타났으며, 융합 교육을 수행할 때 수업 내용의 구성이 어렵고, 기존 교과 수업 진도에 대한 부담이 높은 것으로 나타났다. 학교 환경에 있어서는 교육용 소프트웨어 교구에 대한 준비가 미흡한 것으로 나타났다. 이러한 연구결과를 바탕으로 교육 방향, 교원 양성, 교육 프로그램, 학습 교구 측면에서 시사점을 제시하였다.
Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.
본 연구의 목적은 국내외 교육에서 필수역량으로 제시하고 있는 '디지털 리터러시'를 주제로 한 연구 문헌들을 분석하여 동향을 살펴보고, 앞으로의 필요한 연구 주제를 알아보고자 한다. 이를 위해 교육학 분야로 색인한 '디지털 리터러시' 관련 논문들을 찾아 연도별 분포, 연구대상, 연구분야, 연구목적 및 관련 주제에 따라 분석하였다. 분석결과 SW교육의 적용과 코로나19로 디지털 리터러시 교육에 대한 관심이 증가하고 있지만, 연구 대상과 주제가 다양하게 분포되어 있지 않으며 디지털 리터러시의 개념과 영역에 대해 명확히 구분되어 있지 않았다는 점을 알 수 있었다. 이에 디지털 리터러시에 대한 활발한 연구를 위해 교사들을 위한 디지털 리터러시, 정보교과에서의 디지털 리터러시, 타 리터러시와의 명확한 개념과 영역 구분, 리터러시 교수·학습 방법 및 적용 사례, 디지털 리터러시 측정 도구 등의 주제를 제안하였다.
4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 다양한 산업 분야에서 AI 활용역량이 강조되고 있다. 그러나 현재 보편적 교육으로서의 AI 교육 설계 연구 및 역량 중심교육 커리큘럼 연구가 부족하다. 본 연구에서는 대학에서의 비전공자를 위한 역량 중심 AI 리터러시 함양을 위한 보편적 AI 교육을 설계하는 데 목적을 둔다. 인문계열 AI 기초교육 설계를 위해 3차에 걸쳐 전문가 대상으로 설문을 진행하였고, 그 결과를 반영하여 도출된 설계 내용의 신뢰도를 검증하였다. 그 결과, AI 리터러시 함양을 위한 주요역량은 데이터 리터러시, AI 이해 및 활용능력이었으며, 이를 토대로 도출된 주요 세부 영역으로는 데이터 구조 이해 및 가공, 시각화, 워드클라우드, 공공데이터 활용, 머신러닝 개념 이해 및 활용이었다. 본 연구를 통해 도출된 교육 설계 내용은 향후 역량 중심의 AI 보편적 교육의 필요성과 가치를 높일 수 있을 것으로 기대한다.
2022 개정 교육과정에서 AI교육의 도입에 따라 데이터 관련 교육의 필요성이 대두되고 있는 상황에서 학생들의 데이터 기반 문제해결력을 향상 시키는 것이 필요하다. 본 연구는 이러한 필요성에 따라 학생들의 데이터 기반 문제해결력을 향상하기 위한 SW교육에 대한 방안을 연구하고자 한다. ADDIE 교수설계모형을 바탕으로 프로그램을 설계하였고, 교사를 대상으로 요구분석 설문조사를 실시하여 요구 분석을 실시하였다. 요구분석 결과에 근거하여 마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결을 주제로 교육 프로그램을 설계하였다. 본 연구에서는 데이터 기반 문제해결의 중요성과 그 역량의 필요성을 제기하였다. 후속 연구에서는 데이터 기반 문제해결 SW 교육이 문제해결력에 어떤 유의미한 효과성을 나타낼지 밝히는 것이 필요하다.
정부는 4차 산업 혁명에서 세계 경제를 주도하는 인재를 양성하기 위해 소프트웨어 소양을 갖춘 창의적 융합인재 양성을 위한 정책을 수립하고 있다. 이에 따라 대학에서는 컴퓨팅 사고력을 기반으로 한 소프트웨어 교육을 교양 과목에 채택하고 있다. 그러나 소프트웨어 교육이 학습자들에게 프로그래밍 학습에 대한 부담을 가중시켜 컴퓨팅 사고력 향상이라는 근본적인 목적을 놓칠 수 있다. 본 연구에서는 학생들에게 소프트웨어 교육의 프로그래밍 학습에 대한 부담을 줄일 수 있는 방안으로 실무에서 직접 활용 가능한 정보소양교육을 통하여 컴퓨팅 사고력을 향상시킬 수 있는 수업방식을 제시하였다. 본 연구를 통해 정보소양교육도 문제에 대한 충분한 인식, 분석 및 효율적 절차를 스스로 구성할 수 있도록 하면 컴퓨팅 사고력 향상과 아울러 기능 습득도 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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