• 제목/요약/키워드: 공학소양교육

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우리 나라 학생들의 과학적 소양 성취도 (Korean Students' Achievement in Scientific Literacy)

  • 신동희;노국향
    • 한국과학교육학회지
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    • 제22권1호
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    • pp.76-92
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    • 2002
  • OECD에서 주관한 국제 비교 연구인 PISA는 만 15세 학생들의 과학적 소양을 평가하는 최초의 국제비교 연구란 점에서 의미가 크다. 35개의 PISA 과학문항에 대한 정답율 결과를 중심으로 우리 나라 학생들의 과학적 소양 성취도를 살펴본 결과, 다음과 같은 경향이 나타났다. 첫째, 과학의 적용 영역별로 살펴보면, 과학 기술, 생명 건강 과학, 지구 환경 과학 순으로 성취도가 높았고, 이 세 영역 모두 남학생이 여학생보다 유의미하게 높은 성취도가 나타났다. 둘째, 과학 지식보다는 과학 탐구에서 유의미하게 높은 성취도가 나타났으며, 특히 과학 지식 문항에 있어서 남학생이 여학생보다 유의미하게 높은 성취 결과를 보였다. 한편, 여학생들은 과학 탐구 문항에서 남학생들에 비해 상대적으로 높은 성취 결과를 보였다. 셋째, 상황별로 살펴보면, 역사적 상황에서 가장 높은 성취 결과를 보였고 개인적 상황에서 가장 낮은 성취수준을 보였다. 지역 공동체 및 지구적 상황의 문항에서 남학생들이 여학생들보다 유의미하게 높은 성취결과를 보인 반면, 개인적 상황의 문항에서는 여학생들이 남학생들보다 다소 높은 성취 결과가 나타났다. 넷째, 문항의 유형별로 살펴보면, 서술형보다는 선택형 문항에서 유의미하게 높은 성취 결과가 나타났고, 선다형과 진위형을 포함한 선택형 문항에서 남학생들이 여학생들보다 유의미하게 높은 성취 결과를 보였다. 한편, 우리 나라 학생들은 생명 공학과 환경에 관련된 문항에서 낮은 성취 결과가 나타났고, 특히 여학생의 경우 이러한 경향이 더욱 두드러졌다. 전반적으로 모든 측면에서 남학생의 성취도가 여학생보다 의미 있게 높았지만, 과학 탐구 문항에서는 여학생과 남학생 사이에 의미 있는 성취도 차이가 나타나지 않았고, 긴 문장의 서술이 필요한 문항에서는 여학생이 남학생보다 의미 있게 높은 성취도를 나타냈다.

특성화고 인공지능학과 개편에 따른 인공지능 교육과정 개편 방안 연구 (Investigating the Restructuring of Artificial Intelligence Curriculum in Specialized High Schools Following AI Department Reorganization)

  • 구은희
    • 실천공학교육논문지
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    • 제16권1_spc호
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    • pp.41-49
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    • 2024
  • 세계적으로 인공지능의 발전으로 삶이 크게 변하고 있다. 교육 분야에서는 AI를 적극 활용하고 다양한 지식을 융합하는 창의적 융합형 인재 양성이 강조되고 있다. 이에 발맞추어 초, 중, 고, 대학, 대학원 교육에서도 인공지능 교육에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 인공지능 선도학교와 특성화 고교는 학생들의 인공지능 소양을 키우는 데 힘쓰고, 대학에서는 소프트웨어 과목에 인공지능을 통합하거나 새로운 인공지능 학과를 설립하여 인재를 양성하고 있다. 인공지능 융합 교육 대학원에서는 다양한 교과목의 선생님들을 교육시켜 인공지능 기술을 교과에 적용하려는 국가차원의 노력이 이루어지고 있다. 이러한 상황에서 특성화 고교도 학생들의 특성과 진로에 맞춰 인공지능에 대한 기술 인재 양성을 위해 학과를 개편하고 있다. 현재 교육 과정은 주로 인공지능의 기본 개념과 기술에 중점을 두고 있으나, 실제 문제 해결 능력을 키우기에는 부족한 측면이 있다. 따라서 이 연구에서는 인공지능 선도 학교, 인공지능 융합 고등학교, 인공지능 고교, 대학의 인공지능 학과, 그리고 인공지능 융합 교육 대학원의 필수 교육과정을 비교 분석하여 특성화고등학교에서 인공지능 교육을 실시할 때 필요한 교육과정을 제시하려고 한다. 이를 통해 조금 더 발전된 특성화고 인공지능과의 교육과정이 이루어지기를 기대한다.

컴퓨팅 사고 교육 게임 데이터를 사용한 게임 점수 예측 모델 성능 비교 연구 (A Comparative Study on Game-Score Prediction Models Using Compuational Thinking Education Game Data)

  • 양영욱
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권11호
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    • pp.529-534
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    • 2021
  • 컴퓨팅 사고는 21세기에 필요한 중요한 소양 중 하나로 여겨지면서 여러 국가에서 컴퓨팅 사고 교육 과정을 도입하여 시행하고 있다. 컴퓨팅 사고 교육 방법 중 교육용 게임 기반 방법은 학생들의 참여와 동기를 증대시키고 컴퓨팅 사고에 대한 접근성을 높여준다. Autothinking은 학습자들에게 컴퓨팅 사고 교육을 제공하기 위한 목적으로 개발한 교육용 게임으로 학습자들에게 동적으로 피드백을 제공하고, 학습자의 컴퓨팅 사고 능력에 따라서 난이도를 자동으로 조절하는 적응적 시스템이다. 하지만 규칙기반으로 게임을 디자인하여 지능적으로 학습자들의 컴퓨팅 사고를 고려하거나 피드백을 주지 못한다. 본 연구에서는 Autothikning을 통해 수집한 게임 데이터를 소개하고, 이를 활용하여 해당 게임의 적응성을 높이기 위해 컴퓨팅 사고를 반영하는 게임 점수의 예측을 수행한다. 이 문제를 해결하기 위해 회귀 문제에 가장 많이 사용되는 선형 회귀, 결정 트리, 렌덤 포레스트, 서포트 벡터 머신 알고리즘에 대한 비교연구를 수행하였다. 연구 수행결과 선형회귀 방법이 게임 점수 예측에 가장 좋은 성능을 보여주었다.

플립 러닝과 메이커 교육 기반 인공지능 융합교양교과목 설계 방향 탐색 : 학습자 요구 분석을 중심으로 (Exploring the Design of Artificial Intelligence Convergence Liberal Arts Curriculum Based on Flipped Learning and Maker Education: Focusing on Learner Needs Assessment)

  • 김성애
    • 실천공학교육논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.221-232
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    • 2021
  • 본 연구는 코로나 19로 인하여 발생한 비대면 수업 환경에서 학습자들의 요구 분석을 토대로 플립 러닝과 메이커 교육 기반 인공지능 융합 교양 교과목의 설계 방향을 탐색하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 수강한 학생들과 수강하지 않은 학생들을 대상으로 플립 러닝에 대한 학생들의 인식과 함께 학습자의 교육 요구도를 조사하였다. 이를 바탕으로 Borich 교육 요구도와 The Locus for Focus Model 모델을 활용하여 교과목 내용 요소에 대한 우선 순위를 분석함으로써 교과목 설계를 위한 기초 자료로 활용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 메이커 교육 기반의 인공지능 교양 교과목 내용 요소는 총 9개 영역으로 구성되었으며 플립 러닝을 활용하는 수업으로 설계되었다. 둘째, 교육 요구가 가장 높은 영역은 '인공지능 이론', '인공지능 프로그래밍 실습', '피지컬 컴퓨팅 이론', '피지컬 컴퓨팅 실습'이, 차 순위는 '융합프로젝트', '3D 프린팅 이론', '3D 프린팅 실습'으로 결정되었다. 셋째, 플립 러닝을 활용하여 메이커 교육 기반 인공지능융합 교양 교과목을 운영하는 것은 수강 경험의 유무와 상관없이 대부분 긍정적인 응답이었으며 수강 경험이 있는 학생들의 경우에는 만족도가 매우 높았다. 이를 바탕으로 플립러닝과 메이커교육을 활용한 인공지능 기반의 융합 교양 교과목이 설계되었다. 이는 학생들의 요구를 반영하여 교양 교육에서 인공지능 융합 교육의 기초를 마련하고 대학생의 인공지능 소양 함양의 기회를 제공한다는데 의의가 있다.

공대생들의 진로발달의 이차원적 유형화에 따른 셀프리더십과 자기효능감 (The Two Dimensional Types of Career Development, Self-leadership, and Self-efficacy in the Korean Engineering College Students)

  • 임지영
    • 공학교육연구
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    • 제12권3호
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    • pp.13-20
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    • 2009
  • 본 연구는 진로결정수준과 진로준비행동에 기초하여 공대생들의 진로발달을 이차원적으로 유형화하고, 각 진로유형별(미성숙, 행동지향적, 진지하지 못한, 이상적 타입)로 셀프리더십과 자기효능감을 비교함으로써 공대생들의 진로상담 및 기초소양교육을 위한 프로그램 구성에 도움을 주기 위해 수행되었다. 진로결정에 대한 확신이 강하고 구체적인 준비활동을 활발히 하고 있는 이상적 타입이 셀프리더십 전략을 가장 효과적으로 사용하고 있으며, 자기효능감도 가장 높은 것으로 나타났다. 단계적 회귀분석 결과, 각 유형별로 개인의 진로와 관련된 인지적, 행동적 상태를 파악하여 진로와 관련된 방향감을 명확히 하고 구체적인 준비활동을 하는 데 도움이 될 수 있는 셀프리더십 전략들을 훈련하는 것이 유용할 것으로 판단되었다.

모의해킹 놀이 활동을 통한 초등 정보보호교육 STEAM 프로그램 개발 및 적용 (Development and Application of Elementary Information Security Education STEAM Program through Simulation Hacking Play Activities)

  • 박남제
    • 정보교육학회논문지
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    • 제20권3호
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    • pp.273-282
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    • 2016
  • 본 논문에서 제안하는 신규 STEAM(Science, Technology, Engineering, Art, Mathematics) 프로그램 및 정보보안 모의해킹 놀이식 학습교구는 미래 유망 직업군인 정보보안전문가와 관련된 프로젝트를 수행해 정보보안전문가에 대한 학생들의 관심과 흥미를 높이고 창의적 진로설계를 할 수 있도록 도움을 주는 것을 목적으로 한다. 또한 프로그램을 활용하는 교사와 학생이 정보보안전문가 관련 프로젝트 지도 및 수행과정을 통해 정보보안전문가가 하는 일과 필요한 역량이 무엇인가를 자연스럽게 이해하도록 프로그램을 설계하였다. 본 논문에서 제안한 정보보안전문가 STEAM 학습 교구는 정보보안전문가의 기본 소양을 제안된 학습 교구를 응용하여 간접적으로 체험해보는 활동으로 설계하였다. 사이버 보안에 관련된 내용이 어렵고 낯설기 때문에 기술적인 부분보다는 해당 직업의 핵심 원리에 접근할 수 있도록 내용을 구성하였다. 이 프로그램을 통해 학생들은 문제를 해결하는 과정에서 서로 소통하고 정보보안전문가에 관심을 가지고 창의적으로 진로를 설계할 수 있을 것이다.

인공지능 수학 교육을 위한 빅데이터 프로젝트 과제 가이드라인 (Guidelines for big data projects in artificial intelligence mathematics education)

  • 이정화;한채린;임웅
    • 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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    • 제62권2호
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    • pp.289-302
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    • 2023
  • 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.

시스템 사고에 기반한 STEAM 교육 프로그램이 기후변화 학습에 미치는 효과 (Effect of Systems Thinking Based STEAM Education Program on Climate Change Topics)

  • 조규동;김형범
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제17권7호
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    • pp.113-123
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    • 2017
  • 이 연구에서는 시스템 사고와 STEAM의 이론을 고찰해 보고 이 이론을 근거로 기후변화 학습에 맞는 시스템 사고 기반의 STEAM 프로그램을 구안하여 학교 현장에서의 적용효과를 확인하고자 하였다. 연구자와 외부전문가들의 지속적인 전문가 과정을 통해 시스템 사고 기반 STEAM 프로그램을 개발하였으며, 중학생들을 대상으로 8주에 거쳐 시스템 사고 기반 STEAM 프로그램을 과학수업에 적용하였다. 따라서 현장 적용에 대한 효과성을 검증하기 위해 시스템 사고 검사와 STEAM 소양 검사를 실시하였으며, 최종 학업 성취도 검사를 실시하여 시스템 기반 STEAM 프로그램의 효과성을 확인하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 시스템 사고 분석에서는 시스템 사고의 하위 구인 중 '정신 모델'을 제외한 '시스템 분석', '개인숙련', '공유비전', '팀 학습'에서 실험집단이 비교집단에 비해 통계적으로 의미 있는 차이가 나타난 것으로 확인되었다. 둘째, STEAM 소양 검사에서는 '과학', '기술', '공학', '예술', '수학'의 사전 사후에 의한 두 집단 독립표본 t검정의 통계 결과, STEAM 소양의 하위구인들 전체에서 실험집단이 비교집단에 비해 통계적으로 의미 있는 차이가 나타난 것으로 확인되었다. 셋째, 기후변화에 관한 학업성취도 평가에서는 실험집단이 비교집단에 비해 학업성취도가 높은 것으로 확인되었다. 따라서 시스템 기반 STEAM 프로그램이 시스템 사고를 통한 융합적 사고력 배양에 적합하며, 기후변화 과학을 바탕으로 새로운 아이디어를 제시함으로써 창의적으로 문제를 해결하는 사고 능력을 신장할 수 있을 것으로 기대된다.

중학교 통계영역의 교육과정 개선을 위한 외국 교육과정의 탐색: 한국, 미국, 싱가포르, 일본의 학습 요소 중심으로 (Exploration of Foreign Curriculums for the Improvement of the Korean Middle School Statistical Curriculum: Focusing on learning elements in Korea, the United States, Singapore, and Japan)

  • 김소민
    • 한국학교수학회논문집
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    • 제22권4호
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    • pp.501-520
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    • 2019
  • 본 연구의 목적은 한국, 미국, 싱가포르, 일본의 중학교 수학과 교육과정의 통계영역의 성취기준과 학습 요소를 중심으로 비교·분석하여 우리나라의 중학교 통계영역의 교육과정의 개선 방향에 대한 시사점을 얻기 위함이다. 교육과정 비교·분석 결과, 전반적인 성취기준과 학습 요소에 대한 특징과 차이점을 발견하였다. 첫째, 한국, 미국, 싱가포르, 일본 네 나라 모두 실생활 맥락에서의 통계교육을 강조하였다. 둘째, 네 나라 모두 공학적 도구의 활용을 강조하였다. 셋째, 우리나라만 통계영역을 다루지 않는 학년이 있다. 넷째, 미국, 싱가포르, 일본의 통계영역은 자료 분포의 경향을 파악하는데 중점을 두었다. 다섯째, 미국, 싱가포르, 일본에서는 다루지만 우리나라에서는 다루지 않는 학습 요소를 몇 가지 찾을 수 있었다. 이를 바탕으로 우리나라의 차기 교육과정 개발과 새로운 교과서 개발을 위한 시사점을 도출하였다. 첫째, 통계적 개념의 이해 위주에서 이를 활용한 통계적 활동 중심의 교육과정이 되어야 한다. 둘째, 중학교 통계영역 교육과정의 학습 요소 개선 측면에서, 사분위범위와 상자 그림을 학습 요소로 추가하는 것을 고려할 필요가 있다. 사분위범위와 상자 그림은 자료 분석 영역에서 복수의 집단 간의 비교를 위한 간단하고 실용적인 기법으로, 중학생 수준의 학생들이 간단히 배워서 쉽게 그릴 수 있고, 실생활 관련 통계적 자료에 적용하면서 통계적 소양을 확충할 수 있다. 본 연구를 통해 사분위범위와 상자 그림이 우리나라 중학교 통계영역 교육과정에도 새롭게 추가 선정될 필요가 있음을 제안한다.

과학 탐구 기반의 통합적 STEM 교육 모형 개발 및 적용 (Development and Application of Integrative STEM (Science, Technology, Engineering and Mathematics) Education Model Based on Scientific Inquiry)

  • 이효녕;권혁수;박경숙;오희진
    • 한국과학교육학회지
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    • 제34권2호
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    • pp.63-78
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    • 2014
  • 통합적 STEM 교육은 과학, 기술, 공학, 수학의 내용과 과정을 체계적이고 의도적으로 통합하려는 공학적 설계기반 학습을 말하며, 다른 교과와 통합을 통해 더욱 발달할 수 있다. 이 연구는 과학 탐구 기반의 통합적 STEM 교육 프로그램의 개발과 효과 검증을 위한 기초연구이며, STEM 교육 관련 문헌 연구를 통해 STEM 교육의 가치와 핵심요소를 분석하고 과학 탐구 기반의 통합적 STEM 교육 모형의 개발 및 모형을 적용하여 개발한 대표적인 예시 프로그램을 제시하는 것이다. 모형에 포함될 요소를 확정하기 위해 문헌 분석을 실시하였고, 선행 연구에 포함된 내용과 탐구 과정을 분석하여 통합적 STEM 교육 모형을 구성하였다. 전문가의 내용 타당도 분석 결과 CVR 값의 평균은 0.78로 구성된 모형은 내용 타당도가 있는 것으로 판단되었다. 이 STEM 교육 모형은 내용과 탐구 과정의 두 가지 측면으로 나누어진다. 내용의 측면은 실생활 문제에서 경험할 수 있는 과학, 기술, 공학, 수학 그리고 인문사회와 예술적 소재까지 포괄할 수 있으며, 탐구 과정은 설계와 제작을 기반으로 한 문제해결 과정이다. 탐구 과정은 과학 탐구를 기반으로 하여 기술 공학적 문제해결 과정을 적용할 수 있도록 구성하였다. 학생들은 실생활 문제를 분석하고, 설계하고 제작하는 과정에서 STEM 교과에 대한 흥미를 향상시킬 수 있고 문제에 포함된 지식과 탐구의 방법과 기능을 체계적으로 학습할 수 있다. 개발된 프로그램은 학교 현장에서 활용되어, STEM 교과에 대한 이해도 증진과 과학, 수학에 대한 흥미를 높이고, 과학기술 기반의 융합적 소양과 설계 기반의 문제해결력을 배양하는 데 기여할 수 있을 것이다.