With the development of artificial intelligence (AI) and 5G technology, an ecosystem of digital content is gradually becoming intelligent, immersive, and convergent. However, there is not enough ultra-realistic content for the ecosystem. For ultra-realistic content services, creative content technologies using AI are being developed. This paper introduces the trends in and prospects of creative content technologies such as 3D content creation, digital holography, image-based motion recognition, content analysis/understanding/searching, sport AI, and content distribution.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.2
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pp.317-325
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2021
In this paper, the degree of reflection of SW·AI elements and CT elements was investigated and analyzed for a total of 44 textbooks of Korean, social, moral, mathematics and science textbooks based on the 2015 revised curriculum. As a result of the analysis, most of the activities of data collection, data analysis, and data presentation, which are ICT elements, were not reflected, and algorithm and programming elements were not reflected among SW·AI content elements, and there were no abstraction, automation, and generalization elements among CT elements. Therefore, in order to effectively implement SW·AI convergence education in elementary school subjects, we will expand ICT utilization activities to SW·AI utilization activities. Training on the understanding of SW·AI convergence education and improvement of teaching and learning methods using SW·AI is needed for teachers. In addition, it is necessary to establish an information curriculum and secure separate class hours for substantial SW·AI education.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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v.17
no.8
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pp.2241-2258
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2023
This study developed digital literacy instruments and tested their effectiveness on college students' perceptions of AI technologies. In creating a new digital literacy test tool, we reviewed the concept and scale of digital literacy based on previous studies that identified the characteristics and measurement of AI literacy. We developed 23 preliminary questions for our research instrument and used a quantitative approach to survey 318 undergraduates. After conducting exploratory and confirmatory factor analysis, we found that digital literacy in the age of AI had four ability sub-factors: critical understanding, artificial intelligence social impact recognition, artificial intelligence technology utilization, and ethical behavior. Then we tested the sub-factors' predictive powers on the perception of AI's usefulness and ease of use. The regression result shows that the most common powerful predictor of the usefulness and ease of use of AI technology was the ability to use AI technology. This finding implies that for college students, the ability to use various tools based on AI technology is an essential competency in the AI era.
The purpose of this study is to develop the Artificial Intelligence thinking-based education program for improving AI literacy and verify its effectiveness for beginner. This program consists of 17 sessions, was designed according to the "ABCDE" model and is a project-based program. This program was conducted on 51 first-year middle school students and 36 respondents excluding missing values were analyzed in R language. The effect of this program on ethics, understanding, social competency, execution plan, data literacy, and problem solving of AI literacy is statistically significant and has very large practical significance. According to the result of this study, this program provided learners experiencing Artificial Intelligence education for the first time with Artificial Intelligence concepts and principles, collection and analysis of information, and problem-solving processes through application in real life, and served as an opportunity to enhance AI literacy. In addition, education program to enhance AI literacy should be designed based on AI thinking.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.3
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pp.109-115
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2020
In this paper, we propose an artificial intelligence(AI) technology analysis using partial least square(PLS) regression model. AI technology is now affecting most areas of our society. So, it is necessary to understand this technology. To analyze the AI technology, we collect the patent documents related to AI from the patent databases in the world. We extract AI technology keywords from the patent documents by text mining techniques. In addition, we analyze the AI keyword data by PLS regression model. This regression model is based on the technique of partial least squares used in the advanced analyses such as bioinformatics, social science, and engineering. To show the performance of our proposed method, we make experiments using AI patent documents, and we illustrate how our research can be applied to real problems. This paper is applicable not only to AI technology but also to other technological fields. This also contributes to understanding other various technologies by PLS regression analysis.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.23
no.6
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pp.629-637
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2019
Rapid changes in the knowledge and information society of the 21st century should be embraced and applied to teachers. Since artificial intelligence(AI) is an important axis of rapid change, artificial intelligence education should be started from elementary school. This change requires elementary school teachers to have basic skills for AI education. In this study, an AI education program for elementary school teachers is developed. This development consists of three stages, the first stage is the understanding of artificial intelligence, the second stage is the understanding and application of artificial intelligence tools, and the final stage is the creation and application of artificial intelligence programs. 15 elementary school teachers were tested. The result of this study will be a useful educational program for teachers in charge of AI education in elementary school students.
This paper examines the trends of AI Foundation Model development and the competition to lead the related ecosystem, which have been rapidly unfolding since the emergence of ChatGPT, focusing on big tech companies in the United States. Based on this understanding of background knowledge, I analyzed and presented the main contents of the initial report reviewed by the UK competition authority, CMA, on potential competition issues that may arise in the process of innovations resulting from FM development. In addition, the trend and background of the CMA's investigation into the OpenAI-Microsoft partnership, whose importance has recently been highlighted, were also explained. It is expected that a reasonable domestic policy plan will be established by referring to these UK policy trends and monitoring & analyzing domestic industries.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.5
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pp.375-384
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2022
As artificial intelligence(AI) education becomes essential in elementary schools with the revised 2022 curriculum, it is necessary to develop an AI curriculum for elementary school students. In this study, I developed the AI content framework to cultivate AI literacy of elementary school students. AI education areas were largely divided into AI understanding and AI development, and detailed areas were divided into eight categories: using of AI, impact of AI, AI ethics, recognition of AI, data expression, data exploring, learning of AI, and prediction of AI. In addition, twice expert Delphi surveys were conducted to verify the validity of the subject elements and achievement standards for each area. The final draft was finalized after reflecting expert opinions on the AI education content framework. In order for AI education to be expanded in elementary schools in the future, continuous research is needed, such as developing textbooks and teaching tools according based on the AI framework proposed in this study, securing the lesson hours to apply them to schools, and correcting and supplementing the problems of them.
The Journal of Korean Association of Computer Education
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v.23
no.4
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pp.49-59
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2020
At the beginning of the discussion of AI education in K-12 education, the study was conducted to develop and apply an AI education program based on Design Thinking and analyze the effects of the AI education programs. In the AI education program, students explored and defined the AI problems they were interested in, gathered the necessary data to build an AI model, and then developed a project using scratch. In order to analyze the effectiveness of the AI education program, the change of learner's perception of the value of AI and the change of AI efficacy were analyzed. The overall perception of the AI project was also analyzed. As a result, AI efficacy was significantly increased through the experience of carrying out the project according to the Design Thinking process. In addition, the efficacy of solving problems with AI was influenced by the level of use of programming languages. The learner's overall perception of the AI project was positive, and the perceptions of each stage of the AI project (AI problem understanding and problem exploration, practice, problem definition, problem solving idea implementation, evaluation and presentation) was also positive. This positive perception was higher among students with high level of programming language use. Based on these results, the implications for AI education were suggested.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.25
no.12
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pp.93-100
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2020
This study aims to design and develop effective digital contents to improve the ability for artificial intelligence literacy. First, we defined AI literacy and analyzed the competencies required for artificial intelligence literacy. After selecting the educational elements for AI ability, we composed 10 educational programs. To confirm the appropriateness of designed contents, we verified through content validity test by 10 experts. The CVI value was over 0.75, which was highly valid. The developed content was installed on the online system and applied to 55 AI beginners for 4 weeks. The learners showed a positive result of at least 3.85 in the items of content difficulty, understanding, effectiveness, and learning challenge. As a result of this analysis, we can see that the developed content is positive for helping many people understand AI and improving AI literacy.
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