• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권1호
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• pp.201-208
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• 2023

인공지능 교육의 수요가 증가함에 따라 교육 현장에서는 인공지능 교육을 적극적으로 실시하고 있으나 시수 확보와 수업 내용 구성의 어려움, 교육과정의 부재 등으로 인공지능 교육 내실화에 어려움을 겪고 있다. 이를 해결하기 위한 방법으로 학교자율과정이 있다. 학교자율과정은 학교에서 교과군내 시수 조정, 성취기준 활용 재구조화 등 교육과정 전반에 자율권과 재량권을 갖도록 한 것이다. 본 연구에서는 인공지능 교육의 내실화를 위해 학교자율과정을 활용한 인공지능 교육 몰입과정을 개발하고 적용하여 그 효과를 분석하였다. 인공지능 교육 몰입과정은 학생들이 한정된 시간 내에 연속적으로 인공지능 교육을 밀도 있게 경험하기 때문에, 내실 있는 인공지능 교육이 이뤄질 수 있다. 인공지능 교육 몰입과정 이후 학생들의 전반적인 인공지능 소양과 자기결정성 학습동기가 향상된 것으로 나타났다. 본 연구가 학교자율과정을 이용한 인공지능 교육 내실화 방향을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.175-186
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• 2023

본 연구는 인공지능 교육과정의 확대에 따른 교육과정의 안정적 운영을 위해 필요한 조건 및 지원을 탐색하기 위해 실시되었다. 이에 2020년도부터 인공지능 교육과정을 운영한 A 고등학교를 대상으로 인공지능 교육과정에 대한 학생과 교사의 인식 및 구현방안, 지원방안에 대해 설문하였다. 설문 문항은 1) 인공지능 교육에 대한 경험 조사 2) 인공지능 교육의 구현 방향, 3) 이를 통한 기대효과를 중심으로 범주화하였으며 경향성 파악을 위해 빈도분석을 중심으로 결과를 도출하였다. 분석 결과, 세 가지의 시사점을 도출하였다. 첫째, 인공지능 교육의 활성화가 제시되었다. 둘째, 실습형의 인공지능 교육과정 개발과 교육과정 전반에 인공지능을 접목할 필요가 있음을 제시하였다. 셋째, 실습형 교육 운영을 위한 물적 인프라의 확충과 함께 인공지능 교수학습을 구현할 수 있는 교원의 역량 강화 방향에 대한 시도가 필요하다는 점을 강조하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.279-288
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• 2021

최근 인공지능(AI)에 대한 사회적인 관심에 따라 교육현장에서도 인공지능 교육에 대한 관심이 높다. 우리나라에서는 2015 개정 교육과정에서 정규 교육과정화된 소프트웨어(SW)교육에서 보다 확장하여 인공지능 교육 계획을 발표하는 등 향후 인공지능 교육 활성화를 위한 발판을 마련하고 있으며 관련하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 하지만 인공지능 교육에서 무엇을 어떻게 교육해야 하는가와 관련한 교육과정 구성에 대한 연구는 아직 초기 단계이며 지속적인 연구가 진행될 필요가 있는 영역이다. 이에 본 연구에서는 문헌 연구를 기반으로 국내외 AI교육과정과 관련한 연구의 공통점과 차이점을 분석해 보았다. 전반적으로 선행된 연구에서 중점을 두는 영역과 내용 요소에 차이가 있다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 향후 정보 교과의 독립 및 AI교육의 정규 교육과 정화에 대비하여 국내외 AI교육과정에 대한 문헌 연구를 실시하고 이를 토대로 향후 초등학교 AI교육을 위한 교육과정 구성의 방향을 탐색하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.37-44
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• 2020

최근 초·중등학교에서의 인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 전 세계적으로 관련 교육과정의 구성 및 지원을 위한 연구와 정책들이 추진되고 있다. 본 연구에서는 최근 연구 및 활용되고 있는 국내외 초·중등학교 학생들을 위한 인공지능 교육과정, 가이드라인, 코스 등을 종합적으로 비교 분석하였다. 연구 결과, 한국과 미국은 국가 교육과정 표준을 제안함으로써 학교 현장에서의 교육과정 수립의 기초를 제공할 뿐 아니라, 교사 연수 프로그램 등 다양한 관련 정책에 가이드라인으로 활용할 수 있도록 하는데 중점을 두고 있다. 유럽연합의 인공지능 교육은 특정 학교급의 학생이나 대상을 지정하기보다, 유럽연합의 모든 시민들이 인공지능 문해력을 갖출 수 있도록 교육과정을 구성하고 온라인 코스를 운영하고 있다는 특성을 보인다. 교육내용 및 수준 측면에서는 연구 대상의 모든 국가에서 인공지능의 기본 개념 및 원리를 토대로 머신러닝, 인공신경망 관련 기초와 응용을 포함하고 있으며, 인공지능의 사회적 영향에 관한 비판적 시각을 가질 수 있도록 구성하고 있다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.375-384
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• 2022

2022 개정 교육과정에서 인공지능 교육이 초등교육에서 필수화됨에 따라 초등학생을 위한 인공지능 교육과정 개발이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 초등학생들의 인공지능 소양을 기르기 위한 내용체계표를 개발하였다. 인공지능 교육 영역을 크게 인공지능 이해와 인공지능 개발로 구분하였고, 세부 영역을 인공지능 활용, 인공지능 영향, 인공지능 윤리, 인공지능 인식, 데이터 탐색, 데이터 표현, 인공지능 예측 등 8가지로 구분하였다. 또한, 영역별로 주제 요소와 성취기준을 제시하고, 그것에 대한 타당성을 검증하기 위해 2차에 걸친 전문가 델파이조사를 하였다. 인공지능 교육 내용체계표에 대한 전문가 의견을 반영한 후 최종안을 확정하였다. 향후 인공지능교육이 초등학교에서 확대되려면, 본 연구에서 제안한 인공지능 교육 내용체계에 따라 교재와 교구를 개발하고, 그것을 학교에 적용할 수 있도록 수업 시수를 확보해야 하며, 학교 현장에 적용하면서 발생된 문제점을 수정·보완하는 등 지속적인 연구가 필요하다.

• 실천공학교육논문지
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• 제16권1_spc호
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• pp.41-49
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• 2024

세계적으로 인공지능의 발전으로 삶이 크게 변하고 있다. 교육 분야에서는 AI를 적극 활용하고 다양한 지식을 융합하는 창의적 융합형 인재 양성이 강조되고 있다. 이에 발맞추어 초, 중, 고, 대학, 대학원 교육에서도 인공지능 교육에 대한 패러다임이 변화되고 있다. 인공지능 선도학교와 특성화 고교는 학생들의 인공지능 소양을 키우는 데 힘쓰고, 대학에서는 소프트웨어 과목에 인공지능을 통합하거나 새로운 인공지능 학과를 설립하여 인재를 양성하고 있다. 인공지능 융합 교육 대학원에서는 다양한 교과목의 선생님들을 교육시켜 인공지능 기술을 교과에 적용하려는 국가차원의 노력이 이루어지고 있다. 이러한 상황에서 특성화 고교도 학생들의 특성과 진로에 맞춰 인공지능에 대한 기술 인재 양성을 위해 학과를 개편하고 있다. 현재 교육 과정은 주로 인공지능의 기본 개념과 기술에 중점을 두고 있으나, 실제 문제 해결 능력을 키우기에는 부족한 측면이 있다. 따라서 이 연구에서는 인공지능 선도 학교, 인공지능 융합 고등학교, 인공지능 고교, 대학의 인공지능 학과, 그리고 인공지능 융합 교육 대학원의 필수 교육과정을 비교 분석하여 특성화고등학교에서 인공지능 교육을 실시할 때 필요한 교육과정을 제시하려고 한다. 이를 통해 조금 더 발전된 특성화고 인공지능과의 교육과정이 이루어지기를 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.243-254
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• 2020

인공지능 인력을 양성하기 위해 주요국에서는 초등학교에서부터 인공지능 교육을 제공하고자 하는 노력을 기울이고 있다. 초등학교에서 인공지능 교육을 도입하기 위해서는 초등학생 수준을 고려한 교육과정과 내용이 필요하다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육을 목적으로 언플러그드 수준의 조작을 통해 인공지능이 학습하는 원리를 체험하는 교육 콘텐츠를 개발하였다. 개발한 교육 콘텐츠는 문장의 정서를 판단하는 인공지능으로 주제를 선정하였고, 문제를 해결하기 위해 데이터 속성을 도출하여 수집하고 인공지능이 학습하는 과정을 시뮬레이션하여 문제를 해결하는 과정으로 구성하였다. 연구결과, 인공지능에 대한 태도가 사전보다 사후에 증가하였고, 과제 수행률이 평균 85%로 나타나 제안하는 인공지능 교육 콘텐츠가 교육적 의의가 있음을 보여주었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.149-157
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• 2021

2022년 개정 교육과정에 인공지능 교육 도입을 앞두고 인공지능을 학습 소재로 한 다양한 수업들이 개발되어야 하는 시점이다. 본 연구에서는 설계기반연구를 활용하여 설명가능한 인공지능을 기반한 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 인공지능의 기초, 활용, 윤리 세 분야를 골고루 포괄하며 실생활 사례와도 쉽게 연결시킬 수 있는 설명가능한 인공지능을 핵심 주제로 설정하였다. 일반적인 설계기반연구(Design-based research, DBR)에서는 3차 이상의 반복적인 과정이 이루어지지만 본 연구 결과는 1차 설계, 적용 및 평가에 대한 결과를 바탕으로 연구가 진행되었다. 추후 학교 현장에 적용하여 3차 수정 및 보완을 바탕으로 더욱 완성된 설명가능한 인공지능을 주제로 한 프로그램을 개발하고자 한다. 본 연구가 학교 현장에 도입되는 인공지능 교육의 발전에 도움이 되기를 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.675-687
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• 2019

인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 각 대학에서는 인공지능을 전공으로 하는 특수대학원을 설립하고 있으며, 최근에는 정부에서도 인공지능교육에 대한 다양한 지원정책을 수립하고 있다. 그러나 각 대학은 인공지능이라는 최신분야를 전공으로 대학원교육을 진행하는 것에 대한 경험이 부족하고 전문가를 찾기도 쉽지 않아 여러 가지 어려움을 겪고 있다. 이에 이 연구에서는 인공지능을 전공으로 하는 대학원 석사과정 학생들의 반응을 IPA기법을 활용하여 분석하고, 대학원 인공지능전공의 교육방향을 탐색하였다. IPA로 조사한 40개의 항목 중, 인공지능 교육과정의 체계성, 학습수준을 고려한 수업진행, 지도교수와의 학문적 관계개선 등 12개 항목은 우선적으로 개선되어야 하는 항목으로 추출되었다. 이에 비해 조교의 역량, 동료와의 관계 등 8개 항목은 과잉으로 투입되고 있는 부분으로 나타났고, 교수자의 강의역량, 교육내용의 적절성, 학습자의 인공지능 기술, 지식, 태도의 습득 등 12개 항목은 중요도와 실행도가 모두 높은 잘 유지해야 하는 항목으로 나타났다. 이 외에 융복합 교육과정, 교육방법의 다양성 등 8개 항목은 우선순위가 낮은 항목으로 나타났다. 분석결과를 종합하여 대학원 인공지능교육의 방향을 제시하였다. 대학원 인공지능교육은 교육목표에 따라 두개의 트랙(기술특화, 융합확장)으로 구분하여 운영하고, 각 트랙은 학생수준에 적합한 수준별 교육내용과 방법으로 진행되어야 한다. 그리고 대학원 인공지능교육은 전문적인 인공지능지식, 기술, 태도 습득을 위한 정교하고 체계적인 교육과정으로 운영되어야 하고, 학문적 전문성이 있는 우수한 교수진을 중심으로 학생들의 개별화지도 체계를 구성해야 함을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.25-31
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• 2022

본 연구의 목적은 국내 대학의 인공지능(AI) 전공 교육과정에 대한 실태 분석을 통해 향후, 더욱 체계적인 AI 교육과정 운영을 위한 시사점을 탐색하는 것에 있다. 이를 위해, 사전 연구를 통해 개발한 산업계 수요 기반의 대학 AI 전공 표준형 교육과정을 활용해 국내 대학(SW중심대학 외 총 51개교)과 해외 QS Top 10 대학의 관련 교육과정을 분석하였다. 주요 연구 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 국내 대학의 경우 파이썬 중심의 프로그래밍 과목이 부족하였다. 둘째, AI 응용, 융합 등의 심화학습을 위한 과목이 적었다. 셋째, AI 개발자 직무를 수행하기 위해 요구되는 과목(ex, 컨테이너 인프라 구축, DevOps 실습 등)의 과목이 부족하였다. 넷째, 전문대학의 경우 AI 수학 관련 교과 개설 비율이 낮았다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 향후 체계적인 AI 전공 교육과정 운영을 위한 시사점을 제시하였다.