In a society full of knowledge and information, digital literacy and artificial intelligence (AI) education that can utilize AI technology is needed to solve numerous everyday problems based on computational thinking. In this study, data-centered AI education was conducted while teaching computer programming to non-computer programming students at universities, and the correlation between major factors related to academic performance was analyzed in addition to student satisfaction surveys. The results indicated that there was a strong correlation between grades and problem-solving ability-based tasks, and learning satisfaction. Multiple regression analysis also showed a significant effect on grades (F=225.859, p<0.001), and student satisfaction was high. The non-computer programming students were also able to understand the importance of data and the concept of AI models, focusing on specific examples of project types, and confirmed that they could use AI smoothly in their fields of interest. If further cases of AI education are explored and students' AI education is activated, it will be possible to suggest its direction that can collaborate with experts through interest in AI technology.
The purpose of this research is to examine the relationships among data literacy, organizational culture, and data analytics maturity and the moderating effects of organizational culture. Analysis of the relationship between data literacy and data analytics maturity shows that the higher the data literacy competency of employees, the higher the organization's data analytics maturity. In examining the relationship between organizational culture and data analytics maturity, it is found that relationship culture and innovation culture are positively related to data analytics maturity. In addition, relationship culture and hierarchy culture show significant moderating effects. Relationship culture shows a synergistic effect, whereas hierarchy culture has a buffer effect between data literacy and data analytics maturity.
This study is a study on theoretical considerations on industrial design data in the era of data economy. This study aims to illuminate the value of industrial design data, interpret the meaning of the transition from design management to the design data era, and highlight the importance of literacy to interpret data for designers. The scope of research approaches the R&D capability dimension of a company to explore the industrial value of design. It limits the scope of research from an industrial point of view rather than the humanistic basis and aesthetic value of design. As a result of the study, it was found that the value of industrial design data is not in ex post evaluation, but in customer-oriented market prediction, and that the design industry data-led strategy is important. The key point is that the industrial design data issues of large companies and SMEs are different, the direction of industrial design data should be to support customer-centered decision making in the product/service development of companies, and the core competency is the amount of data or tools and technologies to handle it. No, it should be in data literals. Lastly, if the use of industrial design data is to be strengthened, management of the public level rather than the personal level of data management should be preceded.
Kim, JBongChul;Yu, HeaJin;Oh, SeungTak;Kim, JongHoon
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.5
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pp.713-721
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2021
As the Ministry of Education has introduced AI education in earnest in the 2022 revised curriculum, there is growing sympathy for the need for data-related education along with AI education. In order to develop the competence to understand and utilize artificial intelligence properly, the understanding and utilization competence of data must be based on it. In this study, a data-driven problem solving SW education program using microbit was developed by synthesizing the results of demand analysis and previous research analysis. The data-driven problem solving education program was developed with educational elements that can be applied to elementary school students among the contents of data science. Through the program developed in this study, education that combines various topics and subjects can be linked based on real-life data. Furthermore, based on an understanding of data, it will lay the foundation for a more substantial AI education program.
With the introduction of AI education in the 2022 Revised Curriculum emphasizing the need for data related education, it is necessary to improve students' data based problem solving skills. This study seeks to study SW education methods to improve students' data based problem solving skills in accordance with these needs. Based on the ADDIE model, the demand analysis survey was conducted on teachers to analyze their needs. Based on the results of the demand analysis, we designed education programs under the theme of data based problem solving skills using microbit. In this study, we raise the importance of data based problem solving and the need for its capabilities. Subsequent studies need to reveal how data based problem solving SW education will demonstrate significant effects on problem solving skills.
Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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v.56
no.1
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pp.365-386
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2022
The purpose of this study is to understand the changes in human information behavior brought about by the pandemic situation. This study also examines the social context of data literacy as lifelong education. In addition, it was attempted to understand the changed environment and propose library services in the post-pandemic era based on predicted trends. In order to do this, two phenomena that are currently striking our society, datafication and the pandemic, were reviewed in general, and studies related to library information services in response to the pandemic were examined. Based on this, the social meaning of data literacy in the pandemic era was reconfirmed and the environmental changes faced by libraries were examined based on 20 trends suggested by IFLA. Through this process, the study was concluded by suggesting the implementation of data literacy and the direction of library services.
Kim, Hyeyoung;Kim, Giyeong;Min, Yoonkyung;Lee, Jee Yeon
Journal of the Korean Society for information Management
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v.38
no.2
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pp.305-336
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2021
This study explored the user's information needs and information behavior for the development of academic library services. The content analysis of qualitative data showed that the in-depth interview participants have six types of information needs such as 'suitability, up-to-dateness, uniqueness, reliability, practicality, and convenience' while going through societal, educational, and research-related changes. Interview participants solved their information needs by acquiring the resources necessary for each individual's task through information behaviors using information media, human resources and the places. Each participant tried to solve his/her information problem through individual efforts based on their different media and information utilization capabilities. Based on the analysis, this study presented four directions in the development of academic library services. They are an personalized information literacy service, a space to meet the characteristics of information needs, an infrastructure platform for exchanging human resources, and an accessible support service for utilizing information media.
The Journal of the Convergence on Culture Technology
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v.8
no.1
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pp.191-200
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2022
This study analyzes the perception survey of the general public on the problems of a neologism(new words), which are frequently used in media media, and derives improvement measures and implications based on the data. In general, it can be seen that the creed is exposed and used indiscriminately through media, and those in their 20s and 30s are positive for the use of new words and those in their 50s and 60s are relatively negative. The biggest problem is that excessive use of creed can cause conflict and alienation between generations, and the need for correct Korean use is recognized overall as it can enhance Hangeul destruction and inappropriate social awareness. However, media outlets often use new words in a positive way to induce interest and enrich content by using them in the right place for the latest trends, such as small but certain happiness. As an alternative to this problem, self-purification of media workers is the most important, and it is recommended to encourage proper use of Korean through media literacy education and campaigns.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.3
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pp.225-238
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2022
Although the importance of literacy in Artificial Intelligence (AI) education is increasing, there is a lack of testing tools for measuring such competency. To address this gap, this study developed a testing tool that measures AI literacy among middle school students. This goal was achieved through the establishment of an expert group that was enlisted to determine the relevant factors and items covered by the proposed tool. To verify the reliability and validity of the developed tool, a field review, exploratory factor analysis, and confirmatory factor analysis were conducted. These procedures resulted in a testing tool comprising six domains that encompass 30 items. The domains are the social impact of AI (eight items), the understanding of AI (six items), AI execution plans (five items), problem solving with AI (five items), data literacy (four items), and AI ethics (two questions). The items are to be rated using a five-point Likert scale. The internal consistency of the tool was .970 (total), while that of the domains ranged from .861 to .939. This study can serve as reference for developing the analysis of AI literacy, teaching and learning, and evaluation in AI education.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.26
no.5
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pp.341-352
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2022
The wave of a knowledge and information society led by AI, Big Data, and so on is having an all-round impact on our way of life. Therefore the Ministry of Education is in a hurry to strengthen Digital Literacy, including AI and SW Education, by improving the curriculum that can cultivate basic knowledge and capabilities to respond to changes in the future society. It can be seen that establishing a foundation for cultivating Digital Literacy through all subjects and improving basic and in-depth learning in new technology fields such as AI linked to the information curriculum is an essential part for future society. However, research on each content for cultivating Digital and AI literacy is relatively active, while research on teaching and learning strategies is insufficient. Therefore in this study, a CT-based Digital and AI teaching and learning strategy that can foster that was developed and Delphi expert verification was conducted, and the final teaching and learning strategy was completed after evaluating instructor usability and analyzing learner effectiveness.
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