• Title/Summary/Keyword: 인공지능

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A Study on Artificial Intelligence Literacy of Middle School Students (중학생의 인공지능 리터러시 조사)

  • Kim, Seong-Won;Lee, Eunkyoung
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.07a
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    • pp.401-402
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    • 2022
  • 본 연구에서는 중학생의 인공지능 리터러시와 인공지능 리터러시에 영향을 주는 요인(성별, 인공지능 관련 경험, 인공지능에 대한 관심)을 조사·분석하였다. 연구 결과, 중학생의 인공지능 리터러시는 여성보다 남성이 높았다. 모든 세부 요인에서 유의한 차이는 아니었지만, 인공지능 문제 해결과 관련된 세부 요인은 남성이 더 높은 것으로 나타났다. 인공지능 관련 경험은 인공지능 간접 경험, 직접 경험, 교육 경험이 있는 학생이 경험이 없는 학생보다 인공지능 리터러시가 높았다. 마지막으로 인공지능에 대한 관심이 높을수록 인공지능 리터러시가 높았다.

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A Literature Review Study in the Field of Artificial Intelligence (AI) Aplications, AI-Related Management, and AI Application Risk (인공지능의 활용, 프로젝트 관리 그리고 활용 리스크에 대한 문헌 연구)

  • Lee, Zoon-Ky;Nam, Hyo-Kyoung
    • Informatization Policy
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    • v.29 no.2
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    • pp.3-36
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    • 2022
  • Most research in artificial intelligence (AI) has focused on the development of new algorithms. But as artificial intelligence has been spreading over many applications and gaining more attention from managers in the organization, academia has begun to understand the necessity of developing new artificial intelligence theories related to AI management. We reviewed recent studies in the field from 2015, and further analysis has been done for 785 studies chosen based on citation numbers of over 20. The results show that most studies have still been in the prototyping application phase of artificial intelligence across different industries. We conclude our study by calling for more research in the application of artificial intelligence in terms of organizational structures and project and risk management.

Analysis of Attitude toward Artificial Intelligence of Middle School Student (중학생의 인공지능에 대한 태도에 미치는 요인 분석)

  • Kim, Seong-Won;Lee, Youngjun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2020.07a
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    • pp.237-238
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    • 2020
  • 본 논문에서는 중학생의 인공지능에 대한 태도에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 김성원과 이영준(2020)에서 개발한 중학생의 인공지능에 대한 태도 측정 검사 도구를 중학생에게 실시하고, 요인에 따른 태도 차이를 분석하였다. 중학생의 인공지능에 대한 태도는 성별에 따른 차이는 존재하지 않았다. 또한, 학년과 인공지능 교육 경험도 중학생의 인공지능에 대한 태도에 영향을 주지 않았다. 반면에 인공지능에 대한 직·간접적인 경험이 있는 중학생은 경험이 없는 학생보다 인공지능에 대한 태도가 긍정적이었다. 마지막으로 인공지능에 대한 관심이 높을수록 인공지능에 대한 태도가 긍정적으로 나타났다. 후속 연구에서는 중학생의 인공지능에 대한 태도를 긍정적 변화시키기 위한 교육 프로그램 개발이 필요하다.

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Development of AI Ethics Dilemma Questions (인공지능 윤리 딜레마 문항 개발)

  • Eun-Gyeong Kim;Young-Jun Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.225-226
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    • 2023
  • 인공지능 기술이 사회 전반에 확산하며, 인공지능 윤리 문제 또한 큰 이슈가 되었다. 이에 따라 정부, 기업, 연구기관, 국제기구 등 다양한 단체에서 인공지능 기준안을 발표하고 있으나 이러한 인공지능 윤리 기준안을 발표하는 것으로 인공지능 윤리 문제를 해결할 수 없다. 이에 인공지능 윤리교육이 절실히 필요하다. 그러나 학교급에서의 인공지능 윤리교육을 위한 프로그램이 미흡하다. 이러한 상황에서 Moral machine은 인공지능을 위한 윤리교육 도구로 학교급을 막론하고 활발하게 사용되고 있다. 그러나 Moral machine의 딜레마 상황은 교육용으로 다소 부적절한 요소가 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 윤리교육에 적합한 인공지능 윤리 딜레마 문항을 사람이 중심이 되는 인공지능 기준의 3대 원칙을 바탕으로 개발하였다.

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The Influence of AI Convergence Education on Students' Perception of AI (AI 융합 교육이 초등학생의 AI 인식에 미치는 영향)

  • Lee, Jaeho;Lee, Seunggyu;Lee, Seunghoon
    • Journal of The Korean Association of Information Education
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    • v.25 no.3
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    • pp.483-490
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    • 2021
  • In the era of the fourth industrial revolution, the importance of artificial intelligence(AI) is growing day by day, and there is no disagreement that AI education will bring great innovation in the future. Various attempts are being made to educate the topic of AI, but students who have no experience in AI education recognize AI only as a difficult target. Therefore, in this study, we analyze the changes in students' perception of AI by teaching them using AI. AI convergence education were conducted for 6th grade elementary school students, and pre and post tests were conducted in the form of AI awareness survey questionnaires which included questions such as interest in AI, changes brought by AI, and AI education. As a result, we confirm significant results that suggest the level of awareness of AI has improved through AI education in all factors. AI convergence education requires various AI convergence education programs as a form of education for social needs and future students, and hopefully a design based on this will help realize student centered education.

Development of Artificial Intelligence Convergence Education Program for Elementary Education Using Decision Tree (의사 결정 나무를 활용한 초등 인공지능 융합 교육 프로그램 개발)

  • Hyunwoo Moon;Youngjun Lee
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2023.01a
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    • pp.227-228
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    • 2023
  • 정부의 인공지능 국가전략을 통해 인공지능 교육은 초등학교에서도 필수교육으로 대두되고 있다. 또한 인공지능 소양을 습득하기 위해 타 교과와 융합한 인공지능 융합 교육의 필요성이 증가하고 있고, 인공지능 발달에 대한 수학의 역할을 고려하여 수학 교과를 통해 인공지능의 이해를 기르는 것이 강조되고 있다. 따라서 본 연구에서는 수학 교과와 인공지능 교과가 융합한 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하기 위해 초등학교 3~4학년 수학 교과의 도형 분류를 의사 결정 나무 모델을 활용하여 가르치는 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램은 초등학생의 인공지능 개념학습을 통한 인공지능 기초소양 함양뿐만 아니라 수학 교과의 이해 및 성취도 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.

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An Analysis on Artificial Intelligence Education for Disadvantaged student (소외계층 학생의 인공지능 교육 실태 조사)

  • Kim, Seong-Won;Kim, Youngmin;Lee, Youngjun
    • Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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    • 2022.01a
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    • pp.235-236
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    • 2022
  • 본 논문에서는 인공지능 교육에서 소외계층의 지원 방안을 도출하기 위하여 소외계층과 일반 학생의 인공지능 교육과 관련된 여러 요인의 실태를 조사하였다. 실태 조사 결과를 소외계층과 일반 학생을 비교하여, 소외계층의 인공지능 교육에서 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위하여 인공지능 교육 관련 실태를 조사할 수 있는 설문을 구성하였으며, 온라인을 통해 설문을 진행하였다. 연구 결과, 소외계층 662명과 일반 학생 1,482명이 설문에 참여하였다. 소외계층은 일반 학생보다 인공지능에 대한 관심이 높았으며, 프로그램이 언어나 피지컬 컴퓨팅을 경험한 학생 비율이 높았다. 또한, 인공지능 직&·간접적 경험의 비율은 일반 학생과 비슷한 수준이었다. 하지만 인공지능 교육 경험 비율은 일반 학생이 약 20% 높았다. 이러한 내용을 종합하였을 때, 인공지능 교육에 대한 관심은 높지만, 인공지능 교육을 받는 학생의 비율은 낮은 것을 확인할 수 있었다.

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인공지능 워크스테이션의 개발동향 분석

  • Lee, Jin-Hyeong;Park, Seng-Kyu
    • Electronics and Telecommunications Trends
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    • v.3 no.1
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    • pp.77-85
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    • 1988
  • 인공지능 프로그램을 효과적으로 수행시키기 위해서는 특별한 하드웨어 또는 진보된 소프트웨어 기술이 구현된 시스팀이 필요하게 된다. 1980년대 초에 Symbolics의 lisp machine이 처음 출현한 이래 dedicated architecture를 갖는 lisp machine이 지배하던 인공지능 머신은 최근 general purpose workstation에 인공지능 언어 및 환경을 갖춘 인공지능 워크스테이션이 대두됨에 따라 그 개발 경향이 옮겨가고 있다. 본고에서는 이와 같은 최근의 인공지능 워크스테이션의 개발동향 분석 및 그에 따른 인공지능 워크스테이션의 정의를 하였으며, 마지막으로 우리나라에서 이러한 인공지능 워크스테이션을 개발하기 위한 연구뱡향에 대해 기술하였다.

An Artificial Intelligence Ethics Education Model for Practical Power Strength (실천력 강화를 위한 인공지능 윤리 교육 모델)

  • Bae, Jinah;Lee, Jeonghun;Cho, Jungwon
    • Journal of Industrial Convergence
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    • v.20 no.5
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    • pp.83-92
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    • 2022
  • As cases of social and ethical problems caused by artificial intelligence technology have occurred, artificial intelligence ethics are drawing attention along with social interest in the risks and side effects of artificial intelligence. Artificial intelligence ethics should not just be known and felt, but should be actionable and practiced. Therefore, this study proposes an artificial intelligence ethics education model to strengthen the practical ability of artificial intelligence ethics. The artificial intelligence ethics education model derived educational goals and problem-solving processes using artificial intelligence through existing research analysis, applied teaching and learning methods to strengthen practical skills, and compared and analyzed the existing artificial intelligence education model. The artificial intelligence ethics education model proposed in this paper aims to cultivate computing thinking skills and strengthen the practical ability of artificial intelligence ethics. To this end, the problem-solving process using artificial intelligence was presented in six stages, and artificial intelligence ethical factors reflecting the characteristics of artificial intelligence were derived and applied to the problem-solving process. In addition, it was designed to unconsciously check the ethical standards of artificial intelligence through preand post-evaluation of artificial intelligence ethics and apply learner-centered education and learning methods to make learners' ethical practices a habit. The artificial intelligence ethics education model developed through this study is expected to be artificial intelligence education that leads to practice by developing computing thinking skills.

An Analysis of Artificial Intelligence Education Research Trends Based on Topic Modeling

  • You-Jung Ko
    • Journal of the Korea Society of Computer and Information
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    • v.29 no.2
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    • pp.197-209
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    • 2024
  • This study aimed to analyze recent research trends in Artificial Intelligence (AI) education within South Korea with the overarching objective of exploring the future direction of AI education. For this purpose, an analysis of 697 papers related to AI education published in Research Information Sharing Service (RISS) from 2016 to November 2023 were analyzed using word cloud and Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling technique. As a result of the analysis, six major topics were identified: generative AI utilization education, AI ethics education, AI convergence education, teacher perceptions and roles in AI utilization, AI literacy development in university education, and AI-based education and research directions. Based on these findings, I proposed several suggestions, (1) including expanding the use of generative AI in various subjects, (2) establishing ethical guidelines for AI use, (3) evaluating the long-term impact of AI education, (4) enhancing teachers' ability to use AI in higher education, (5) diversifying the curriculum of AI education in universities, (6) analyzing the trend of AI research, and developing an educational platform.