• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.93-100
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• 2020

이 연구는 인공지능 소양 능력을 향상시키기 위해 효과적인 디지털 콘텐츠의 설계와 개발을 목적으로 한다. 인공지능 소양에 대한 정의를 내리고 인공지능 소양에 필요한 역량을 분석하였다. 인공지능 역량에 맞는 교육 요소를 선정한 뒤에 이에 맞는 10개의 소양교육 콘텐츠로 구성하였다. 콘텐츠의 설계와 개발 내용은 전문가 10명에게 내용타당도 검사를 실시하여 검증하였다. CVI 값은 0.75 이상으로 타당성이 높게 나왔다. 개발된 콘텐츠는 온라인 시스템에 탑재하여 55명의 AI 초보자들에게 적용하였다. 학습자들은 콘텐츠의 난이도, 이해도, 효과성, 학습도전성의 검사 항목에서 최소 3.85 이상의 긍정적인 결과를 보였다. 본 연구에서 개발된 콘텐츠가 많은 사람들에게 인공지능의 이해에 도움을 주고 인공지능 소양을 향상시키는데 긍정적임을 확인할 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권7호
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• pp.39-46
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• 2023

본 연구는 인공지능 소양 능력의 측정을 위한 검사 기준의 설계와 개발을 목적으로 한다. 선행연구와 전문가 FGI를 통해 AI 소양의 핵심 영역을 선정하고 세부 기준을 설계하였다. 검사 기준의 영역은 AI의 개념, 실제와 영향 3가지로 구분하고 세부 항목은 AI의 개념 33문항, AI의 실제 13문항, AI의 영향 15문항으로 구성하였다. 검사 기준의 타당성 확보를 위해 2번에 걸친 전문가 타당도 검사를 실시하여 검사 기준을 수정, 보완하였다. 최종 AI소양 검사 기준은 총 30문항으로 개발하였다. 본 연구에서 개발된 AI소양 검사 기준은 AI소양 능력 측정을 위한 자기 체크리스트나 AI역량 검사 문항을 개발하는 중요한 도구가 되기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권10호
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• pp.199-208
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• 2021

본 논문에서는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 STEAM 교육을 하는 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 동질집단인 초등학교 6학년 44명을 실험집단과 통제집단으로 나누고 통제집단에는 일반 교과 융합 수업 10차시를, 실험집단에는 머신러닝 포 키즈(Machine learning for Kids)를 활용한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였다. 인공지능 융합교육 프로그램은 2015 개정 교육과정의 목표, 성취기준 및 내용 요소를 분석하여 융합교육 프로그램 설계를 위한 교과목 및 수업 내용을 선정하였고, 소프트웨어 수업 모델, 다양한 교수·학습 전략 등을 활용한 교수·학습 과정안 및 학습지를 개발하였다. 융합인재소양 검사와 학습몰입 검사 결과, 실험집단과 통제집단 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 인공지능 기능을 확장시킨 코딩 환경이 학습자들의 몰입과 융합인재소양에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서 유의미한 차이가 나타났으며, 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 유의미한 차이가 나타났다. 추후 더욱 확장된 연구가 이루어진다면, 미래를 대비하는 더욱 효과적인 교육을 위한 기초 연구가 될 수 있을 것이다.

• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.185-187
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• 2022

오늘날 4차 산업혁명 시대에서 교육 패러다임의 급격한 변화로 인공지능(이하 AI) 교육이 점점 더 강조되고 있다. 2022 개정 교육과정은 미래사회에서 필요한 기초소양과 역량을 함양할 수 있는 AI 교육을 제시하고 있다. 본 연구에서는 초·중등학교 AI 교육에서 컴퓨팅 사고력 및 수학적 사고력 향상을 위해 다음과 같이 제언하고자 한다. 첫째, 컴퓨팅 사고력 교육 측면에서 학생들이 AI 개념과 원리를 잘 이해하고 실생활의 문제해결을 위한 능력을 키울 수 있는 교수 원리 연구가 필요하다. 둘째, AI를 이해하기 위한 수학적 사고력 측면의 요소로서 학생들이 수식을 이용한 알고리즘과 컴퓨터가 인간처럼 사고하는 과정에서 이루어지는 학습원리를 습득할 수 있는 교육 프로그램이 요구된다. 향후 연구 과제로 교수자와 학습자의 관계에서 나올 수 있는 역량있는 학습 효과성 분석을 통한 기대치에 관한 연구에 대하여 제시하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권3호
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• pp.153-165
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• 2022

본 연구는 독서와 공학을 융합한 수업 모델인 노벨 엔지니어링(이하 NE) 교육 프로그램에 관한 것이다. NE 수업의 도구로 VR 저작도구인 CospacesEdu를 이용하여 직접 가상현실을 설계하고 프로그래밍하는 과정을 포함함으로써, 해당 교육 프로그램이 학습자들의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 효과를 확인하였다. 교육 내용의 소재로는 독도 교육을 선정하여 진행하였다. 프로그램의 적용 결과 융합인재소양의 평균이 상승하였으며, 그 중 융합 영역에서 통계적으로 유의미한 변화를 확인하였다. 학습몰입은 총 5가지 하위 영역 중 과제와 능력의 균형 영역에서 유의미한 향상을 보였다. 반면 책 읽기로 시작하여 정보 수집, VR 설계, 이야기 바꿔쓰기까지 진행되는 차시가 긴 NE 수업 모델의 특성상 어려움을 느끼는 학생들이 있었다. 본 연구의 결과가 NE 수업 모델의 일반화에 도움을 주고, 새로운 방향을 제시하는 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.11-22
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• 2022

비대면 수업을 통한 블렌디드 러닝과 인공지능 융합 교육으로의 변화가 가속화되고 있는 교육환경은 디지털 리터러시 함양을 기초소양으로 하고 있다. 이 연구에서는 비대면 수업의 문제점을 보완하며 등장한 메타버스 플랫폼에서 디지털 문해력을 기르기 위한 협동 SW 교육 프로그램을 만들어 미래 역량에 대한 효과성을 검증하고자 하였다. 의사소통 및 협업의 기회가 적은 소인수 학습 간 클러스터를 구축하여 메타버스 안에서 협력적 의사소통을 기반으로 한 SW 교육을 진행하는 방법으로 총 20차시 프로그램을 구성하였다. 연구의 효과성을 검증하기 위해 미래 교육 역량으로 제시되는 4C 역량을 효과성 도구로 선정하여 집단 동질성 검사와 대응표본 t검정을 실시하였다. 연구 결과 메타버스 기반 협동 SW 교육 프로그램은 협력적 의사소통 능력 향상에 효과적으로 나타나서 블렌디드 러닝을 통한 SW교육의 가능성을 확인하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.209-231
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• 2024

4차 산업혁명과 인공지능의 발전으로 교육 분야에서 많은 변화가 일어나고 있다. 특히, 인공지능을 기반으로 하는 교육의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 흐름에 따라 본 연구에서는 고등학교 수학에서 딥러닝 예측을 이용한 통계교육 프로그램을 개발하고 이러한 통계적 문제해결 과정 중심의 통계교육 프로그램이 고등학생들의 통계적 소양 및 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 고찰하고자 한다. 먼저, 본 연구에서는 고등학교 수학에 적용할 수 있는 딥러닝 예측을 이용한 통계교육 프로그램을 개발하였고, 이를 실제 수업상황에 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 학생들은 자료가 어떤 맥락에서 생성되고 수집되었는지 경험함으로써 맥락에 대한 이해도가 향상되었으며, 다양한 데이터셋을 탐색하고 분석하는 과정에서 자료의 변이성에 대한 이해도가 높아졌고, 자료의 신뢰성을 검증하는 과정에서 자료를 비판적으로 분석하는 능력을 보였다. 통계교육 프로그램이 고등학생들의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하고자 대응 표본 t-검정 시행하였고, 수업 전과 후의 컴퓨팅 사고력 (t=-11.657, p<0.001)은 통계적으로 유의한 차이가 있음을 확인하였다.