Journal of The Korean Association of Information Education
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v.21
no.3
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pp.335-342
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2017
The artificial intelligence, robot technology, Internet of things, and life sciences that create added value while dramatically transforming human life have been highlighted in the fourth industrial revolution, the next industrial revolution. In order to adapt to the 4th industry, it is necessary to educate students to develop fusion thinking and computing thinking ability. Therefore, in this study, we developed a digital Yut Playing system based on physical computing, reflecting STEAM and decomposition, pattern recognition, abstraction, and algorithm design, which are components of computing thinking. By experiencing the developed system and applying it to education, it raised interest and interest in programming education and improved programming lesson for fusion thinking and computing thinking ability.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.5
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pp.443-451
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2020
In elementary school software education, a programming process is experienced through a simple problem solving process. And even this experience emphasizes that the problem-solving process is a CS Unplugged activity. However, CS Unplugged has a disadvantage in that it only learns the principles of computing, and the learner cannot experience real problem solving. In this study, a learning program using artificial intelligence robots was developed with the goal of cultivating the ability to solve problems encountered in the real life of elementary school students. Students could solve complex problems in real life from the point of view of artificial intelligence through the developed program, and increase their interest and understanding of artificial intelligence education through robot control.
Kim, Han Sung;Kim, Doohyun;Kim, Sang Il;Lee, Won Joo
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.3
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pp.25-31
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2022
The purpose of this study is to explore the implications for the systematic operation of the AI curriculum by analyzing the current status of the AI major curriculum in universities. To this end, This study analyzed the relevant curriculum of domestic universities(a total of 51 schools) and overseas QS Top 10 universities based on the industry demand-based standard of AI major curriculum developed through prior research. The main research results are as follows. First, in the case of domestic universities, Python-centered programming subjects were lacking. Second, there were few subjects for advanced learning such as AI application and convergence. Third, the subjects required to perform the AI developer job were insufficient. Fourth, in the case of colleges, the ratio of AI mathematics-related subjects was low. Based on these results, this study presented implications for the systematic operation of the AI major education.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.21
no.3
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pp.43-50
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2021
Recently, researches and projects of companies based on artificial intelligence have been actively carried out. Various services and systems are being grafted with artificial intelligence technology. They become more intelligent. Accordingly, interest in deep learning, one of the techniques of artificial intelligence, and people who want to learn it have increased. In order to learn deep learning, deep learning theory with a lot of knowledge such as computer programming and mathematics is required. That is a high barrier to entry to beginners. Therefore, in this study, we designed and implemented a web-based deep learning platform called DeepBlock, which enables beginners to implement basic models of deep learning such as DNN and CNN without considering programming and mathematics. The proposed DeepBlock can be used for the education of students or beginners interested in deep learning.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.2
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pp.367-375
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2021
This study developed and applied an artificial intelligence education program as an educational method for increasing computational thinking of elementary school students and verified its effectiveness. The educational program was designed based on the results of a demand analysis conducted using Google survey of 100 elementary school teachers in advance according to the ADDIE(Analysis-Design-Development-Implementation-Evaluation) model. Among Machine Learning for Kids, we use scratch for block-based programming and develop and apply textbooks to improve computational thinking in the programming process of learning the principles of artificial intelligence and solving problems directly by utilizing numerical data. The degree of change in computational thinking was analyzed through pre- and post-test results using beaver challenge, and the analysis showed that this study had a positive impact on improving computational thinking of elementary school students.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.29
no.8
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pp.191-200
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2024
The rapid advancement of computer technology and artificial intelligence has significantly impacted software education in Korea. Consequently, the 2022 revised curriculum demands personalized education. However, implementing personalized education in schools is challenging. This study aims to facilitate personalized education by utilizing incorrect codes and error information submitted by beginners to construct prompts. And the difference in the frequency of correct feedback generated by the generative AI model and the prompts was examined. The results indicated that providing appropriate error information in the prompts yields better performance than relying solely on the excellence of the generative AI model itself. Through this research, we hope to establish a foundation for the realization of personalized education in programming education in Korea.
For given the importance of elementary school students developing the ability to solve problems using artificial intelligence (AI), problem-solving abilities should be developed using AI along with education to develop problem-solving abilities. Such students need a form that allows them to understand the concepts and principles of AI and to be easily educated in a fun way to understand basic understanding of how AI works. To this end, this study planned an 8-hour AI convergence program and operated based on self-driving cars, demonstrating that it was effective in improving elementary school students' problem-solving abilities, creativity, and AI understanding. As a result of operating the camp, students' understanding of AI was 3.56 (standard deviation 0.85), 4.00 (standard deviation 0.71), and t-value was -5.412 (p<0.001), indicating statistically improved understanding of AI, and high satisfaction and interest of students. In the future, it will be necessary to develop an educational program that allows elementary school students to devise their own ideas and create products to which AI models can be applied.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.8
no.3
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pp.1-8
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1998
This paper proposes a reinforcement genetic programming based on the reinforcement learning
method for the performance improvement of genetic programming. Genetic programming which has
tree structure program has much flexibility of problem expression because it has no limitation in the
size of chromosome compared to the other evolutionary algorithms. But worse results on the point of
convergence associated with mutation and crossover operations are often due to this characteristic.
Therefore the sizes of population and maximum generation are typically larger than those of the other
evolutionary algorithms. This paper proposes a new method that executes crossover and mutation operations
based on reinforcement and inhibition mechanism of reinforcement learning. The validity of the
proposed method is evaluated by appling it to the artificial ant problem.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.267-268
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2009
많은 컴퓨터들이 기존의 단일코어 컴퓨터에서 벗어나 멀티코어를 장착한 컴퓨터로 변화하는 과정에서 기존의 단일 스레드 프로그래밍에서 다중처리가 중요해지는 세상이 되었다. 이러한 다중처리는 지능로봇 시뮬레이션 교육에 창의적 학습방법을 아주 잘 지원하고 있다. 지능로봇의 형태나 모형 그리고 센서 융합분야에서 동시처리는 중요한 역할을 하고 있다. 본 논문에서는 다중처리 기반 지능로봇 시뮬레이션 환경을 통해 창의적 학습방법에 관한 연구를 제안한다. 무한한 상상력과 창의성을 발휘하여 지능로봇의 모형 설계부터 직접 인공지능 프로그램까지 구현할 수 있는 방법을 소개한다.
The purpose of this study is to explore the design direction of artificial intelligence convergence liberal arts subjects based on flip learning and maker education through analysis of learner needs in a non-face-to-face classroom environment caused by COVID-19. To this end, we analyzed the priorities of subject content elements by using the Borich needs assessment and The Locus for Focus model along with students' perceptions of flip learning for students who took and did not take maker education-based liberal arts courses. Based on this, it was used as basic data for designing the curriculum. The study results are as follows. First, the content elements of the artificial intelligence liberal arts curriculum based on maker education consisted of a total of 9 areas and were designed as a class using flip learning. Second, the areas with the highest demand for education are 'Artificial Intelligence Theory', 'Artificial Intelligence Programming Practice', 'Physical Computing Theory', 'Physical Computing Practice', followed by 'Convergence Project', '3D Printing Theory', '3D Printing practice' was decided. Third, most of the questionnaires regarding the application of flip learning in maker education-based artificial intelligence liberal arts subjects showed positive responses regardless of whether they took the course, and the satisfaction of the students was very high. Based on this, an artificial intelligence-based convergence liberal arts curriculum using flip learning and maker education was designed. This is meaningful in that it provides an opportunity to cultivate artificial intelligence literacy for college students by preparing the foundation for artificial intelligence convergence education in liberal arts education by reflecting the needs of students.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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