• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.1-11
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• 2017

고등교육의 비전공자 대상 정보과학 교육의 수요가 늘고 있지만, 컴퓨팅 사고력 관점에서 적절하게 학생들의 창의적 산출물을 평가하는 도구는 부족하다. 이에 본 연구는 고등교육의 비전공자를 위한 정보 과학 수업에서 학생들이 개발한 창의적 산출물을 컴퓨팅 사고력 관점에서 평가하는 루브릭을 개발하기 위한 목적으로 진행되었다. 루브릭 초안의 준거틀(framework)은 CT Practices Design Pattern이며, 개발된 루브릭의 구성 요소는 영역, 역량요소, 평가요소, 평가자료, 평가단계의 다섯 가지이다. 루브릭은 '추상화 모델의 설계', '창의적 산출물의 설계 및 적용', 그리고 '산출물의 자가 평가'의 세 영역으로 구분하여 개발되었다. 전문가 검토를 통해 내용 타당성을 확보하였으며, 신뢰도 측면의 일관성이 검증되었다. 본 연구에서 개발된 루브릭은 해당 목적에 맞게 수정하여 사용할 수 있다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.1-11
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• 2020

최근 소프트웨어와 인공지능 교육이 점차 중요하게 다루어지면서 2019년 12월 과학기술정보통신부는 2022년까지 초·중등학교에서 소프트웨어와 인공지능 교육을 필수교육으로 확대하는 계획을 발표하였다. 초·중등학교에서는 물론, 대부분 대학교에서도 컴퓨터 비전공자들을 대상으로 한 소프트웨어 교육이 활발히 이루어지고 있지만, 컴퓨터 비전공자들을 대상으로 하는 코딩 교육에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 대학의 교양 과목으로 컴퓨터 비전공자를 대상으로 한 코딩 교육에서 효율적인 교수학습방법을 찾고자 한다. 밀레니얼 세대와 Z세대로 불리는 요즘 대학생들은 시각적 정보를 선호하고 디지털 네이티브로 컴퓨터에 익숙하다. 이런 특징을 기반으로 대학생들의 시각적 문해력과 사고 유형을 조사한 후, 기초 코딩 과목에서 학생들의 시각적 문해력과 사고유형이 프로그램을 이해하고 작성하는 코딩 기반의 문제해결력에 영향을 미치는지 살펴보았다. 이를 토대로 코딩이 처음인 컴퓨터 비전공자 학생들을 위한 코딩 활동에 대해서 보다 효율적인 교수학습방법에 대한 대안을 제시하였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.901-910
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• 2023

대학에서는 4차 산업혁명에 맞추어 디지털 융합시대를 이끌어갈 창의·융합 인재를 육성하기 위하여 프로그래밍 언어적 사고를 기반으로 SW교육을 비전공자 대상으로 운영하고 있다. 하지만 학습자들은 프로그래밍 언어의 문법과 생소한 프로그래밍 언어를 습득하는 과정에 난점을 겪고 있다. 본 연구에서는 SW 비전공자들에게 학습과정에서 고충을 해소하기 위해서 소프트웨어 교육 모형을 제안하는 데 목적을 두었다. 프로그래밍 언어사고를 기반으로 EZMKER kit 교구 교육모델 중심을 알고리즘 기술과 다이어그램 기술을 도입하여 프로그래밍 언어와 문법에 대한 학습부족을 극복하고 구조적 소프트웨어 교육모델을 Top-Down시스템 학습모델로 설계하여 구현하게 되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.81-90
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• 2019

정부는 2015년부터 소프트웨어 중심대학 지원 사업을 통하여 미래 인재에 요구되는 소프트웨어 역량 강화에 힘쓰고 있다. 소프트웨어 중심대학으로 선정된 대학에서는 각기 다른 전공지식과 소프트웨어 소양을 겸비한 융합형 인재 양성을 위하여 대학 내 인문, 사회, 공학, 자연과학, 예체능 등 모든 계열에 소프트웨어 기초교육을 실시하고 있다. 본 논문에서는 20개 소프트웨어 중심대학에서 실시하고 있는 비전공자 대상의 소프트웨어 기초교육의 내용을 분석하였다. 분석 결과, 비전공자 학생들에게 실시하고 있는 소프트웨어 기초교육의 대부분은 미래사회에 필요한 컴퓨팅 사고력 중심의 문제해결력 향상과 컴퓨터과학에 기반을 둔 융합 능력 향상 목적으로 실시하고 있었다. 전공별 특성을 반영한 교육 내용과 프로그래밍의 난이도 조정을 위해 블록 기반 교육용 프로그래밍 언어와 텍스트 기반 고급 프로그래밍 언어를 활용하고 있다. 문제해결을 위한 교수 학습 방법으로는 문제 중심 학습(Problem based Learning), 프로젝트 중심 학습(Project Based Learning)과 토의 토론법을 많이 사용하고 있는 것으로 분석되었다. 향 후 이 논문이 비전공자 소프트웨어 기초교육의 체계적 방향 설정에 도움이 되었으면 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.447-448
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• 2023

본 연구에서는 비전공자들을 위한 디지털 교육을 위하여 노 코드 프로그램을 활용한 정보, 수학, 과학 융합교육 교양 강좌를 개발하였다. 노 코드 프로그램으로는 오렌지3 데이터 마이닝을 선정하였는데, 이는 데이터 분석, 시각화, 머신러닝 모델의 활용이 용이하다는 강점을 가지고 있다. 또한, 산업환경 변화에 대비하는 핵심 교과인 과학, 수학, 정보의 중요성과 데이터 분석과의 밀접성을 고려하여 교육 내용을 융합할 수 있도록 선정하였다. 개발된 교육 프로그램은 8인이 전문가 검토 결과 내용 타당도가 확보되었음을 확인할 수 있었다. 추후 연구에서는 이 강좌를 대학의 학부생에게 적용하여 그 효과성을 확인해 보고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.899-906
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• 2021

데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 정보기술, 도메인 지식 등 여러 분야의 융합 학문으로써 다양한 학문에서 제공하는 복합적인 기술을 이용하여 데이터를 분석하고 의미 있는 결과를 도출한다. 데이터 과학은 인공지능과 함께 4차산업혁명의 핵심기술로써, 고도의 전문성을 요하는 데이터 과학자의 양성을 위해 세계의 대학과 기업에서는 다양한 프로그램들을 활발히 개발하고 있다. 이러한 사회적 흐름에 맞추어, 초등 교육 현장에서도 데이터 과학 교육의 중요성을 인식하고 학생들이 데이터를 이해하고 활용하도록 관련 콘텐츠를 개발하고자 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 데이터 과학 교육을 목적으로 강의 콘텐츠를 제안하고, 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 15차시 교육 과정을 통해 적용하였다. 그리고, 본 논문에서 제안된 데이터 과학 교육 사례의 효과성을 분석하기 위해 학습자들로부터 수집한 설문을 바탕으로 만족도 분석을 실시하였다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.393-400
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• 2021

데이터 과학은 문제를 정의하고 수집된 데이터로부터 의미 있는 정보를 찾아내어 문제를 해결하는 과학적인 학문이다. 인공지능 기술의 도입으로 인해 데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 데이터 과학 교육의 중요성에 대한 인식도 증가하고 있다. 그러나, 한국 데이터 산업진흥원에서 2020년 데이터 산업 현황을 조사하여 발표한 결과에 의하면 국내 데이터 산업의 시장규모가 급성장하고 있음에 불구하고, 향후 5년 이내에 데이터 전문가의 부족률은 31.4%에 이를 것으로 예측하였다. 이러한 사회적 분위기 속에서, 초등 교육 현장에서는 학생들의 컴퓨팅 사고력과 창의력 향상을 위하여 데이터 과학 교육을 도입하고자 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 교육을 목적으로 개발하여 현장에서 활용하고 있는 데이터 과학 강의의 콘텐츠를 제안하였다. 해당 콘텐츠는 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 적용한 후, 학습자들이 이해하기에 어려움이 있었던 내용을 세부적으로 파악하고 원인을 분석하여 개선점을 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1502-1504
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• 2011

최근 소셜 네트워크를 이용한 학습 방법이 활발하게 연구되고 있다. 동일한 영역에 지식을 공유하고 새로운 정보를 웹에서 생성하는 등 집단지성 학습자들이 계속적으로 늘어가고 있으며, 특히 IT 학습을 위한 온라인기반 교육은 관심도와 직군에 따른 집단지성을 통한 효과적인 학습 성취도를 높일 수 있다. 따라서 본 연구는 웹 기반을 중심으로 한 IT집단지성 학습자들의 개인차를 파악하고, 각 특성에 따른 다양성을 적용하여 학습과정 중 자신에게 적합한 학습경로를 파악하여 학습의 지속적인 진행에 있어 정확한 자료를 제공하고 효율적인 학습의 진행이 이루어져 성취도를 높일 수 있도록 학습 성취도 예측 시스템을 연구 개발하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 먼저 IT습자들이 자신의 개인차를 파악하기 위해 학습의 유형, 학습몰입, 인지적 능력, 개인적 성향, 창의적 성향 등을 활용한 검사도구의 개발이 선행되어야 한다. 다음으로, IT 전공자 혹은 비전공자를 대상으로 예비조사를 실시하고 그 결과를 바탕으로 학습 성취도 예측을 가능하게 하기위한 시스템을 설계하고자 한다. 향후 본 연구의 결과로 학습자의 학습 성취도를 향상시키고, 예측 결과에 의한 집단지성 그룹을 좀 더 효과적으로 운영 할 수 있는 시스템을 구축할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.201-214
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• 2020

최근 데이터 관련 법안이 개정되면서 빅데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 빅데이터 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 활용하기 위해서는 높은 수준의 지식과 스킬이 필요하고, 이를 모두 교육하기에는 오랜 시간과 많은 비용이 소요된다. 이에 본 연구를 통해 산업 현장에서 사용되는 광범위한 영역의 빅데이터를 보편적 빅데이터(Universal Big Data)로 정의하고, 대학교 수준에서 보편적 빅데이터를 교육하기 위해서 중점적으로 교육해야 할 지식 영역을 산출하고자 한다. 이를 위해 빅데이터 관련 산업에 종사하는 전문인력을 구분하기 위한 기준을 마련하고, 설문 조사를 통해 빅데이터에 대한 인식을 조사했다. 조사 결과에 의하면 전문가들은 컴퓨터과학에서 의미하는 빅데이터보다 광범위한 범위의 데이터를 빅데이터로 인식하고 있었으며, 빅데이터의 가공 과정에 반드시 빅데이터 처리 프레임워크 또는 고성능 컴퓨터가 필요한 것은 아니라고 인식하고 있었다. 이는 빅데이터를 교육하기 위해서는 컴퓨터과학(공학)적 지식과 스킬보다는 빅데이터의 분석 방법과 응용 방법을 중심으로 교육해야 한다는 것을 의미한다. 분석 결과를 바탕으로 본 논문에서는 보편적 빅데이터 교육을 위한 새로운 패러다임을 제안하고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.423-436
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• 2021

다가오는 미래사회에서는 인공지능 기술이 범용기술이 될 것이며, 인공지능 역량이 필수 역량이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 전 세계 주요 국가들은 AI 경쟁력을 갖추기 위해 AI 전문가를 육성하고, 누구나 AI를 이해하고, 설명하며, 응용할 수 있는 인프라와 교육 환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 국내·외 인공지능 교육의 선행 연구 사례와 함께 서울 소재 31개 종합대학의 SW 교양 교육 현황을 조사했으며, 이를 바탕으로 SW 교양 교육과 전문적인 AI 교육을 연계할 수 있는 AI 리터러시 교육 모델이 필요하다는 결론을 도출하였다. 이에 KOCW에 공개된 20개의 AI 관련 강좌를 AI 리터러시 역량을 중심으로 분류하였으며, 분류된 결과를 바탕으로 대학생을 위한 AI 리터러시 교양 교육 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델은 기존의 이론적 교육 모델이나 컴퓨터과학적 교육 모델과는 달리 인문학적 소양과 함께 인공지능을 체험할 수 있는 AI·SW 융합 교육 모델이다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델이 AI의 확산에 기여할 수 있기를 기대한다.