• 정보교육학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.553-566
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• 2022

본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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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.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.421-426
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• 2023

인공지능 융합기술 중 Chatbot은 인공지능 기반의 대화형 시스템이며, 인간과의 상호작용을 제공할 수 있는 시스템을 말한다. 챗봇의 발전으로 NLP, NLU 그리고 NLG로 발전하게 되면서, 챗봇이 재조명되고 있다. 하지만 인공지능 챗봇은 학습한 데이터에 따라 편향된 정보를 제공할 수 있고, 프라이버시 침해, 사이버 보안의 우려를 비롯한 심각한 피해를 줄 수 있으며, 이에 인공지능 기술의 이해와 효과적이고 책임감 있게 사용할 수 있는 능력인 AI 리터러시 함양이 필수적임을 제시했다. 인공지능의 지속적인 진화와 보편화에 따라, AI 리터리시 역시 범위를 확장하며 새로운 영역을 포함하게 될 것이다. 본 연구는 인공지능 기술에 대한 경각심을 일깨우고, 인간의 AI 리터러시 역량 함양을 통해 기술에 매몰되지 않는 인간 존중의 기술 사용을 제안하는데 그 의의가 있다고 하겠다.

• 정보화정책
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• 제29권1호
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• pp.60-83
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• 2022

본 연구는 인공지능에 관한 개인의 인식과 디지털 정보를 이해하고 활용할 수 있는 디지털 리터러시(Digital Literacy) 수준이 인공지능 기반 공공서비스의 수용에 미치는 영향을 실증적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 실증적 분석을 위해 2017년에 수행된 설문조사 자료를 바탕으로 기술수용모형과 계획된 행동이론에 근거하여 연구모형을 설정하고 구조방정식을 통해 분석하였다. 분석 결과를 요약하면, 첫째, 인공지능 기술에 대한 개인의 긍정적 인식은 인공지능 기술이 도입된 공공민원서비스에 대한 혜택에 대한 태도를 강화하고, 우려는 감소시키는 역할을 한다. 둘째, 디지털 리터러시 수준은 인공지능 기술에 대한 혜택과 우려를 모두 강화하지만, 인공지능 기술에 대한 프라이버시 염려보다는 개인이 인식하는 인공지능 기술의 혜택을 통해 공공민원서비스를 이용할 의도를 강화하는 것으로 나타났다. 셋째, 인공지능 기술에 대한 개인의 지각된 혜택은 공공민원서비스 이용의도를 강화하고, 프라이버시 염려는 이용의도에 부정적 영향이 확인되었다. 특히, 프라이버시 염려보다는 지각된 이용 편의성과 유용성의 영향이 이용의도를 더욱 강화하는 것으로 확인되었다. 이러한 분석 결과는 인공지능 기술을 통해 제공되는 정보의 정확성과 신뢰성에 관한 시민의 긍정적 인식 강화, 인공지능 기술로 인한 오류에 대한 책임 소재에 대한 제도적 보완, 프라이버시 보호와 관련된 기술적 문제 해결의 필요성을 제기한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.197-209
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• 2024

본 연구의 목적은 국내 인공지능 교육의 최근 연구 동향을 분석하여 향후 인공지능 교육의 방향성을 모색하는 것이다. 2016년부터 2023년 11월까지 RISS(Research Information Sharing Service)에 게재된 논문 중 인공지능 교육 관련 논문 697편을 대상으로 워드 클라우드(Word Cloud)와 LDA 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling) 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 주요 토픽으로는 생성형 인공지능 활용 교육, 인공지능 윤리 교육, 인공지능 융합 교육, 인공지능 활용에 대한 교사 인식과 역할, 대학 교육에서 인공지능 리터러시(Literacy) 개발, 인공지능 기반 교육과 연구 방향으로 여섯 가지가 도출되었다. 분석결과를 토대로, (1) 다양한 교과목에 생성형 인공지능 활용 확대, (2) 인공지능 사용을 위한 윤리적 지침, (3) 인공지능 교육의 장기적 영향 평가, (4) 고등교육에서 교사의 인공지능 활용 역량, (5) 대학의 인공지능 교육과정 다양화, (6) 인공지능 연구 추이 분석 및 교육 플랫폼(Platform) 개발 등을 제안하였다.

• 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.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.453-462
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• 2020

인공지능(AI)이 발달하면서 누구나 손쉽게 접속하여 인공지능에 대한 내용을 학습하거나, 인공지능 모델을 만드는 등 인공지능 관련 다양한 활동을 할 수 있는 플랫폼들이 많이 생겨났다. 이에 본 연구에서는 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 분석하여 인공지능 기반 SW교육 활성화를 위한 프레임워크기반 인공지능 교육 플랫폼을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제안하였다. 인공지능 기반 SW교육 프레임워크는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking)의 기반 위에서 인공지능 리터러시(literacy)를 함양하는 것을 목표로 학습자 중심의 프로젝트 수업을 구성하여 실생활의 맥락이나 다른 교과와 융합 가능한 요소를 포함하였다. 이를 활용하여 분리수거 도우미 인공지능 만들기라는 주제로 6차시 분량의 프로젝트 기반 수업으로 실과, 사회, 창의적 체험활동을 활용한 SW교육 수업안을 개발하여 제시하였다. 이 프로젝트 수업은 AI Oceans, 엔트리와 같이 어렵지 않은 플랫폼을 활용하여 수업을 구성하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.65-70
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• 2024

인공지능 교육에 대한 관심이 증가함에 따라, 연구자들은 인공지능 교육 프로그램을 실시하기 위해 노력하였다. 그러나 예비 교사를 대상으로 개발된 연구는 현재까지 제한적인 것으로 나타났다. 따라서 이 연구는 예비 중등교사를 위한 인공지능 리터러시 교육 프로그램을 개발하기 위해 실시되었다. 연구 결과, 주차별 주제는 인공지능의 정의와 적용, 지능 에이전트 분석, 데이터의 중요성, 기계학습의 이해, 예측과 분류에 대한 실습, 분류와 군집에 대한 실습, 비정형 데이터에 대한 실습, 딥러닝의 이해, 딥러닝 알고리즘의 활용, 공정성, 투명성, 책무성, 안전성, 사회통합으로 구성되었다. 이 연구를 통해 예비 교사를 대상으로 인공지능 리터러시 교육 프로그램이 확대되기를 희망한다. 추후에는 교원양성기관에서 관련 교육을 실시하고, 그 효과를 분석하는 후속 연구들이 실행되기를 희망한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.225-238
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• 2022

인공지능 리터러시에 대한 중요성이 증가하고 있지만, 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 중학생의 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구 개발을 위하여 전문가 집단을 구성하고, 검사 도구의 요인과 문항을 개발하였다. 개발한 검사 도구의 신뢰도와 타당도를 확보하기 위하여 현장 적합성 검토, 탐색적 요인 분석, 확인적 요인 분석을 진행하였다. 이러한 연구를 통하여 6개의 하위 영역과 30개의 문항을 가진 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구의 하위 영역은 인공지능의 사회적 영향(8문항), 인공지능의 이해(6문항), 인공지능 실행 계획(5문항), 인공지능 문제 해결(5문항), 데이터 리터러시(4문항), 인공지능 윤리(2문항)가 있다. 검사 도구는 5점 리커트 척도로 응답하게 개발되었으며, 내적 일치도 계수는 전체가 .970이며, 하위 영역은 .861~.939이었다. 본 연구는 인공지능 리터러시의 발달 과정 분석, 교수-학습, 교육과정 등의 연구에 활용될 수 있다.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.157-162
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• 2022

지식정보 사회에서는 일상생활에서 만나는 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고를 바탕으로 해결할 수 있도록 디지털 리터러시 교육과 함께 AI 기술을 활용할 수 있는 인공지능 교육이 필요하다. 본 논문에서는 대학에서 컴퓨터 비전공자들을 중심으로 컴퓨터프로그래밍을 가르치면서 데이터 중심의 인공지능 교육을 실시하고, 학생들의 만족도 조사와 함께 학업성적 요인과 관련된 주요 요인들의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 성적과 문제해결력 기반의 과제와 학습 만족도가 강한 상관이 나타났고, 다중 회귀 분석 결과에서도 성적에 유의한 영향(F=225.859, p<0.001)을 주는 것으로 나타났으며, 학생들의 만족도가 높게 나타났다. 비전공자들에게도 프로젝트 형태의 구체적인 사례를 중심으로 데이터의 중요성과 인공지능 모델의 개념을 이해하고, 자신의 관심 분야에서 인공지능을 원활하게 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 인공지능 교육 사례가 정립되고, 학생들의 인공지능 교육이 활성화된다면, 인공지능 기술의 관심을 통해 인공지능 전문가들과 협업할 수 있는 인공지능 교육의 방향을 제시할 수 있을 것이다.