• 제목/요약/키워드: 머신러닝 포 키즈

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소리 데이터를 활용한 블록 기반의 초등 머신러닝 교육 프로그램 설계 (Design of Machine Learning Education Program for Elementary School Students Based on Sound Data)

  • 고승환;이준호;문우종;김종훈
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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    • pp.7-11
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    • 2021
  • 본 연구는 초등학교에서 쉽게 적용할 수 있는 소리 데이터를 활용한 블록 기반의 머신러닝 교육 프로그램을 설계하였다. 교육 프로그램은 ADDIE 모형에 따라 사전에 초등학교 교사 70명을 대상으로 실시한 요구 분석을 결과를 바탕으로 그 목표와 방향을 설계하였다. 머신러닝 포 키즈 중 블록 기반의 프로그래밍을 위해 스크래치를 사용하였고 소리 데이터를 활용하여 데이터값의 규칙성을 발견하고 인공지능의 원리를 학습하고 직접 문제를 해결하는 프로그래밍 과정에서 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 설계하였다. 추후의 연구에서 본 교육 프로그램을 적용하고 인공지능에 대한 태도와 컴퓨팅 사고력에 어떤 변화가 있는지 검증이 필요하다.

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지역화 공공데이터 기반 초등학생 머신러닝 교육 프로그램 개발 (Development of Machine Learning Education Program for Elementary Students Using Localized Public Data)

  • 김봉철;김봄솔;고은정;문우종;오정철;김종훈
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.751-759
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    • 2021
  • 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 교육 방법으로 지역화 공공데이터를 활용한 인공지능 교육프로그램을 개발하고 그 효과를 검증하였다. ADDIE 모형에 따라 초등학생을 대상으로 사전 요구 분석을 진행한 결과를 바탕으로 프로그램 설계를 진행하였다. 지역화 공공데이터를 기반으로 머신러닝 포 키즈와 스크래치를 활용하여 인공지능 원리를 학습하고 공공데이터를 목적에 맞게 추상화하는 과정을 통해 문제를 해결하고 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 비버챌린지를 활용하여 사전·사후 검사결과를 통해 컴퓨팅 사고력의 변화 정도를 분석하였으며, 분석 결과 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.

지역화 공공데이터 기반 초등학생 인공지능 교육 프로그램 설계 (Design of Artificial Intelligence Education Program for Elementary School Students based on Localized Public Data)

  • 고은정;김봄솔;오정철;김종훈
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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    • pp.1-6
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    • 2021
  • 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 교육 방법으로 지역화 공공데이터를 활용한 인공지능 교육프로그램을 설계하였다. ADDIE 모형에 따라 초등학생을 대상으로 사전 요구 분석을 진행한 결과를 바탕으로 프로그램 설계를 진행하였다. 지역화 공공데이터를 기반으로 머신러닝 포 키즈와 스크래치를 활용하여 인공지능 원리를 학습하고 공공데이터를 목적에 맞게 추상화하는 과정을 통해 문제를 해결하고 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 구성하였다. 추후의 연구를 통해 본 교육 프로그램을 현장에 투입하고 그 결과 학생들의 컴퓨팅 사고력의 변화를 검증할 필요가 있다.

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숫자 데이터를 활용한 블록 기반의 머신러닝 교육이 초등학생 컴퓨팅 사고력에 미치는 효과 (Effect of block-based Machine Learning Education Using Numerical Data on Computational Thinking of Elementary School Students)

  • 문우종;이준호;김봉철;서영호;김정아;오정철;김용민;김종훈
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.367-375
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    • 2021
  • 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 교육 방법으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 ADDIE(Analysis-Design-Development-Implementation-Evaluation) 모형에 따라 사전에 초등학교 교사 100명을 대상으로 구글 설문을 이용하여 실시한 요구 분석 결과를 바탕으로 그 목표와 방향을 설계하였다. 머신러닝 포 키즈 중 블록 기반의 프로그래밍을 위해 스크래치를 사용하였고 숫자 데이터를 활용하여 인공지능의 원리를 학습하고 직접 문제를 해결하는 프로그래밍 과정에서 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교재를 개발하고 적용하였다. 비버챌린지를 활용하여 사전·사후 검사 결과를 통해 컴퓨팅 사고력의 변화 정도를 분석하였으며, 분석 결과 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.

머신러닝 포키즈를 이용한 초등 AI 교육과 글쓰기 교육을 연계한 어휘력 향상 수업설계 (Vocabulary Improvement Class Design Linking Elementary School AI Education and Writing Education using 'Machine Learning for Kids')

  • 김지송;이명숙
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.719-722
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    • 2021
  • 최근 인공지능의 새로운 기술들이 하루가 다르게 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 교육과 글쓰기 교육을 연계하여 초등학생들의 어휘력 향상을 위한 수업을 설계하고자 한다. 그 방법으로는 본 수업에 앞서 어휘 10문제를 테스트하여 실험에 참가하기 전의 어휘력을 점검한다. 그 후 머신러닝 포키즈를 이용하여 여러 감정에 해당되는 단어들을 다양하게 훈련하도록 하였고, 그 후 관련된 어휘 10문제를 다시 테스트 하였다. 실험 결과 실험에 참가하기 전에는 100점 만점에 58.8점으로 나왔으나 훈련 후의 결과는 평균 68점으로 모든 학생의 성적이 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다. 어휘력 문항수가 적은 점과 10명의 실험참가자로 일반화할 수 없는 한계가 있다. 향후 초등교재 한권을 선정하여 어휘를 모두 분석한 후 가장 많이 등장하는 어휘를 골라내어 테스트하여 좀 더 통계적으로 의미 있는 분석을 하고자 한다.

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데이터 라벨링 중심의 머신러닝 교육이 초등학생 컴퓨팅 사고력에 미치는 효과 (Effect of Machine Learning Education Focused on Data Labeling on Computational Thinking of Elementary School Students)

  • 문우종;김봄솔;김정아;김봉철;서영호;오정철;김용민;김종훈
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권2호
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    • pp.327-335
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    • 2021
  • 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력을 향상시키기 위한 교육 방법으로 데이터 라벨링 중심의 머신러닝 교육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 현직 초등학교 교사 100명을 대상으로 실시한 사전 요구분석 결과를 바탕으로 설계 및 개발을 진행하였다. 개발한 교육 프로그램의 효과를 검증하기 위하여 K 초등학교에 재학 중인 6학년 학생 17명을 대상으로 1일 2차시씩 총 6주간 12차시의 교육을 진행하였다. 해당 교육이 컴퓨팅 사고력 향상에 미친 효과를 측정하기 위해 ' 버챌린지(Bebras Challenge)'를 활용하여 사전 사후 검사를 진행하여 교육적 효과를 분석하였다. 분석 결과 데이터 라벨링 중심의 머신러닝 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 기여한 것으로 나타났다.

소리 데이터를 기반으로 일상생활 문제를 해결하는 초등 머신러닝 교육 프로그램 개발 (Development of Elementary Machine Learning Education Program to Solve Daily Life Problems Using Sound Data)

  • 문우종;고승환;이준호;김종훈
    • 정보교육학회논문지
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    • 제25권5호
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    • pp.705-712
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    • 2021
  • 본 연구는 인공지능이라는 시대적 흐름에 따라 초등학교에서 쉽게 적용할 수 있는 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 데 목적을 두고 있다. 교육 프로그램은 ADDIE 모형의 단계에 따라 초등교사 70명 대상의 요구 분석결과를 바탕으로 목적과 방향을 설계하였다. 설문 결과 초등학생들이 인공지능을 처음 배울 때 생활 속에서 가장 접하기 쉬운 소리 데이터를 주제로 설정하고, 일상생활에서 소리 데이터를 활용하여 문제를 해결하는 과정에서 인공지능의 원리를 익히고, 그 과정에서 컴퓨팅 사고력도 키울 수 있도록 머신러닝 교육 프로그램을 개발하였다. 인공지능 교육의 필요성이 대두되는 요즘 본 연구에서 개발한 소리 데이터를 기반으로 일상생활 문제를 해결하는 초등 머신러닝 교육 프로그램을 통해 초등 인공지능 교육의 기반을 갖출 수 있을 것이다.

The Effects of Artificial Intelligence Convergence Education using Machine Learning Platform on STEAM Literacy and Learning Flow

  • Min, Seol-Ah;Jeon, In-Seong;Song, Ki-Sang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권10호
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    • pp.199-208
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    • 2021
  • 본 논문에서는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 STEAM 교육을 하는 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 동질집단인 초등학교 6학년 44명을 실험집단과 통제집단으로 나누고 통제집단에는 일반 교과 융합 수업 10차시를, 실험집단에는 머신러닝 포 키즈(Machine learning for Kids)를 활용한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였다. 인공지능 융합교육 프로그램은 2015 개정 교육과정의 목표, 성취기준 및 내용 요소를 분석하여 융합교육 프로그램 설계를 위한 교과목 및 수업 내용을 선정하였고, 소프트웨어 수업 모델, 다양한 교수·학습 전략 등을 활용한 교수·학습 과정안 및 학습지를 개발하였다. 융합인재소양 검사와 학습몰입 검사 결과, 실험집단과 통제집단 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 인공지능 기능을 확장시킨 코딩 환경이 학습자들의 몰입과 융합인재소양에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서 유의미한 차이가 나타났으며, 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 유의미한 차이가 나타났다. 추후 더욱 확장된 연구가 이루어진다면, 미래를 대비하는 더욱 효과적인 교육을 위한 기초 연구가 될 수 있을 것이다.