In mathematics, the concept of convolution is widely used. The convolution operation is required for understanding computer vision and deep learning in artificial intelligence. Therefore, it is vital for this concept to be explained in college mathematics education. In this paper, we present our new teaching and learning materials on convolution available for engineering mathematics. We provide the knowledge and applications on convolution with Python-based code, and introduce Convolutional Neural Network (CNN) used for image classification as an example. These materials can be utilized in class for the teaching of convolution and help students have a good understanding of the related knowledge in artificial intelligence.
This study aims to develop an AI education program for secondary school students to help understand AI and to provide an experience of solving real-life problems by using AI, and to analyze the effectiveness of education. The education program based on the AI education system for K-12 developed in the previous study was composed of a total of 12 lessons by selecting the self-driving cars, which is emerging as a recent issue among real life problems, as the main topic. Classes were conducted for secondary school students who had experience in software education, and the effectiveness of education and class satisfaction were analyzed. As a result of the analysis, it was confirmed that the understanding of AI and the sense of AI efficacy were improved, and the class satisfaction was high in all items such as educational content, fun in class, difficulty of class, and interest in AI. Based on these results, implications for AI education for secondary students were proposed.
In this study, we developed an environmental education program for fine dust using artificial intelligence-based tools. We applied this program to elementary school students to investigate its effect on environmental sensitivity and self-efficacy. The study was conducted on 29 sixth-grade elementary school students. The analysis of the pre- and post-tests gave the following results. First, the fine dust environmental education program using artificial intelligence-based tools was effective in improving the environmental sensitivity of elementary school students. Second, it had a positive effect on improving the self-efficacy of elementary school students, and third, it had a positive effect on the elementary school students' perception of the environment. After applying the program, students became more interested in the environment and fine dust. Additionally, they had a sense of environmental protection practice in connection with their daily lives. As such, it is concluded that the fine dust environmental education program using artificial intelligence-based tools had a positive effect on the environmental sensitivity and self-efficacy of elementary school students.
This study was conducted to develop a convergence education program using smart farms with both input data(temperature, humidity, etc.) and output data(vegetables, fruits, etc.) that are easily accessible in everyday life so that elementary school students can intuitively and easily understand the principles of artificial intelligence(AI) learning. In order to develop this program, we conducted a prior study analysis of a horticulture, software, robot units in the 2015 Practical Arts curriculum and artificial intelligence education. Based on this, 13 components and 16 achievement criteria were selected, and AI programs of 4 sessions(a total of 8 hours). This program can be used as a reference when developing various teaching materials for artificial intelligence education in the future.
The advancement of artificial intelligence on a global scale is significantly transforming life. In the field of education, there is a strong emphasis on actively utilizing AI and fostering creatively integrated talents with diverse knowledge. In alignment with this trend, there is a paradigm shift in AI education across primary, middle, high school, as well as university and graduate education. Leading AI schools and specialized high schools are dedicated to enhancing students' AI capabilities, while universities integrate AI into software courses or establish new AI departments to nurture talent. In AI-integrated education graduate programs, national efforts are underway to educate instructors from various disciplines on applying AI technology to the curriculum. In this context, specialized high schools are also restructuring their departments to cultivate technological talent in AI, tailored to students' characteristics and career paths. While the current education focuses primarily on the fundamental concepts and technologies of AI, there is a need to address the aspect of developing practical problem-solving skills. Therefore, this research aims to compare and analyze essential educational courses in AI-leading schools, AI-integrated high schools, AI high schools, university AI departments, and AI-integrated education graduate programs. The goal is to propose the necessary educational courses for AI education in specialized high schools, with the expectation that a more advanced curriculum in AI education can be established in specialized high schools through this effort.
The purpose of this study is to discuss the types of algorithms and data categories in AI education for elementary school students. The study surveyed 11 pre-elementary teachers after providing education and practice on various data, artificial intelligence algorithm, and AI education platform for 15 weeks. The categories of data and algorithms considering the elementary school level, and educational tools were presented, and their suitability was analyzed. Through the questionnaire, it was concluded that it is most suitable for the teacher to select and preprocess data in advance according to the purpose of the class, and the classification and prediction algorithms are suitable for elementary AI education. In addition, it was confirmed that Entry is most suitable as an AI educational tool, and materials that explain mathematical knowledge are needed to educate the concept of learning of AI. This study is meaningful in that it specifically presents the categories of algorithms and data with in AI education for elementary school students, and analyzes the need for related mathematics education and appropriate AI educational tools.
본 연구는 지능정보기술을 천문교육에 활용하여 어떻게 천문교육에 활용할 것인가에 대한 방안을 모색해보았다. 3D프린터, 레이저커팅기, 빅데이터, 인공지능, 드론 등 지능정보기술을 확보한 메이커스페이스 공간에서 이들 기술을 활용하여 천문교육 프로그램을 개발해보는 일은 4차산업혁명시대의 핵심역량을 함양하는데 크게 기여할 것으로 판단된다. 또한 2021년 8월에 중기부 사업으로 선정된 충북대 Pro 메이커스 센터를 중심으로 메이커스페이스 환경에서 다양한 천문교구 개발 및 개발된 천문교구를 활용한 프로그램이 개발되어 형식교육의 현장 뿐만 아니라 비형식 교육의 현장에 다양하게 적용될 계획이다. 이에 향후 메이커스페이스 환경에서 대중천문프로그램이 어떻게 발전될 것인가에 대한 견해 및 토론도 발표될 예정이다.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2022.10a
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pp.170-171
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2022
Recently, artificial intelligence has been widely used in various fields. Traditionally, students have studied in cramming methods rather than self-directed learning through schools and numerous extracurricular activities. In order to alleviate the problem of injection-type education, students can be expected to improve their self-directed learning skills by considering the level of students through the artificial intelligence English word app. In this paper, we will propose ways to utilize artificial intelligence for efficient learning.
In a situation where the online learning is expanding due to COVID-19, the current maker education has limitations in applying it to classes. This study is to design the class of online maker education using artificial intelligence tools in elementary school. Also, it is to identify the responses to it and to confirm whether it helps improve the learner's computational thinking and creative problem solving ability. The class was designed by the literature review and redesign of the curriculum. Using interveiw, the responses of instructor and learners were identified. Pre- and post-test using corresponding sample t-test was conducted. As a result, the class consisted of ten steps including empathizing, defining making problems, identifying the characteristics of material and tool, designing algorithms and coding using remixes, etc. For computing thinking and creative problem solving ability, statistically significant difference was found. This study has the significance that practical maker activities using educational artificial intelligence tools in the context of elementary education can be practically applied even in the online environment.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2019.01a
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pp.17-18
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2019
최근 4차 산업혁명의 핵심 분야 중 하나인 인공지능에 대한 많은 연구가 이루어지고 있다. 많은 기업들이 인공지능 스피커와 같은 제품을 출시하고 있으나 대부분 비서 역할만을 할 수 있도록 구성된 제품이 대부분이다. 그러나 학교와 같이 많은 사람이 존재하는 경우 시끄러운 환경에서 사용되고 있는 인공지능 스피커는 명령 인식이 제대로 되지 않아 실용도가 저하되는 단점을 가지고 있으며, 현재 인공지능 스피커는 단순한 질의응답 수준의 응대만 가능하여 다소 부족한 부분이 있다. 또한 인공지능의 급속한 발전으로 인공지능 스피커가 아닌 전자제품에 인공지능 비서 기능이 탑재된 제품도 새롭게 출시되어 인공지능 스피커가 필요 없을 수도 있기에, 본 논문에서는 학교와 같은 주변의 소음이 많이 발생하는 교육 환경에서도 소통이 가능한 인공지능 마이크를 활용할 수 있는 모델을 제안한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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