온라인 교육의 보급이 증가함에 따라 온라인 학습자의 중도이탈율을 줄이기 위한 효과적인 전략이 필요해 졌다. 본 논문은 인공지능 기술을 온라인 학습 분야에 적용하여 온라인 학습 중도 이탈 문제를 해결하고자 한다. 특히 온라인 교육기관에서 중도이탈예측 시스템을 이미 운영 중인 온라인교육시스템(LMS)을 새롭게 구축하거나 크게 변경하지 않고도 개발 또는 도입이 가능한 방안을 제시한다. 운영 중인 온라인교육시스템(LMS)에 저장되고 있는 온라인 학습자들의 학습자정보 및 학습 이력 데이터를 활용하여 중도 이탈 위험이 있는 학생을 식별하고 맞춤형 관리가 가능하도록 온라인 교육 중도 이탈예측 시스템 개발하고 LMS와 연동하여 서비스는 방법을 제안한다. 이를 통해 온라인교육기관에서는 중도이탈이 있는 학생을 효과적으로 관리함으로써 온라인 교육의 질을 향상시킬 수 있고, 더 많은 수의 온라인 학습자가 성공적으로 과정을 이수할 수 있도록 하는 데 기여할 것이다.
딥러닝으로 만들어진 모델의 내부는 black box와 같은 특성을 가져 동작 규칙을 알기 어렵다. 최근 기계학습의 발전으로 인공지능이 전보다 더 복잡한 문제를 해결할 수 있으나 위와 같은 이유로, 모델이 내린 판단의 근거를 알기 어렵다. 그러므로 딥러닝의 동작 규칙을 사람이 이해할 수 있는 형식으로 나타내려는 노력이 필요하다. 본 연구에서는 Attention과 LIME 기법을 활용하여 IMDB 데이터를 감성 분석한 순환신경망의 의사결정 요인을 분석하였다. 각 기법을 활용했을 때의 장단점과 실제 구현에 있어 등장하는 문제에 대해 알아보고자 한다.
현재 다양한 정보통신기술들이 독거노인 돌봄과 치매노인 실종방지 등에서 폭넓게 활용되고 있으며, 향후 커뮤니티케어 정책을 통해 인공지능과 로봇활용 비대면 돌봄은 향후 더욱 다양한 영역에서 활용될 전망이다. 따라서 본 연구에서는 4차 산업혁명에 관한 정부정책 방향에 기반하여 커뮤니티케어에 활용도가 점차 증가하고 있는 인공지능 기술 기반 돌봄서비스 현황과 활용 및 활성화 전망을 모색해보고자 하였다. 커뮤니티케어에 활용될 수 있는 서비스인 AI 스피커와 돌봄로봇은 노인층이 경험하고 있는 다양한 문제를 해결하는데 도움이 되며, 감성적인 기능을 추가하여 대화 부족이나 외로움을 해소하는데도 활용하고 있다. 향후 AI 기술을 활용한 커뮤니티케어 활성화를 위해서는 첫째, 커뮤니티케어 고령자의 AI기기 친밀화를 위한 지속적인 교육과 고령층을 위한 '사용자 경험(User Experience, UX) 디자인'이 필요하며, 둘째, 기능위주의 기술 활용보다는 상호보완적 관계를 가지고 감성적인 상호관계가 가능한 인간중심의 기술 활용이 필요하며. 셋째, 사용자의 자기결정권 보장, 사생활 보호 등의 윤리적 문제를 해결할 필요가 있다.
데이터 과학은 통계학, 컴퓨터 과학, 정보기술, 도메인 지식 등 여러 분야의 융합 학문으로써 다양한 학문에서 제공하는 복합적인 기술을 이용하여 데이터를 분석하고 의미 있는 결과를 도출한다. 데이터 과학은 인공지능과 함께 4차산업혁명의 핵심기술로써, 고도의 전문성을 요하는 데이터 과학자의 양성을 위해 세계의 대학과 기업에서는 다양한 프로그램들을 활발히 개발하고 있다. 이러한 사회적 흐름에 맞추어, 초등 교육 현장에서도 데이터 과학 교육의 중요성을 인식하고 학생들이 데이터를 이해하고 활용하도록 관련 콘텐츠를 개발하고자 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 컴퓨터 분야의 비전공자가 대다수인 현직 초등교사들의 데이터 과학 교육을 목적으로 강의 콘텐츠를 제안하고, 인공지능융합대학원에 재학 중인 현직 초등교사 집단을 대상으로 15차시 교육 과정을 통해 적용하였다. 그리고, 본 논문에서 제안된 데이터 과학 교육 사례의 효과성을 분석하기 위해 학습자들로부터 수집한 설문을 바탕으로 만족도 분석을 실시하였다.
제4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 전환 등 사회적 혁신을 기반으로 모두를 위한 삶의 질을 제고할 수 있는 교육 패러다임의 전환이 필요한 시기이다. 이러한 시대 변화의 흐름을 파악하여 교육과정의 변화를 준비하여야 한다. 이에 본 연구는 4차 산업혁명, 포스트 코로나 시대로의 패러다임의 변화에 따른 미래 초·중등교육의 방향성이 논의되고 있는 시점에서, '미래교육환경의 변화에 따라 의생활교육은 어떤 혁신적 과제를 수행해야 하는가?'의 문제의식에서 출발하여 미래 교육환경의 변화의 특징과 의생활교육과정을 분석해보고, 이를 바탕으로 의생활교육과정의 방향을 탐색하는데 목적을 두었다. 이러한 연구목적을 수행하기 위해 제1차 교육과정에서부터 2015 개정 교육과정의 의생활교육과정 분석결과를 활용하였다. 결론적으로 미래 교육환경의 변화에 따른 의생활교육과정의 방향으로는 먼저 인재상으로 인공지능(AI)에 인간의 감성과 환경, 의생활문화를 더하는 융·복합교육인재양성, 소프트웨어 역량과 실천적 문제해결 역량을 연계하는 의생활교육, 인공지능(AI)을 활용한 패션 메이커교육과 가치 지향적인 의생활교육 등을 도출하였다. 본 연구를 통해 실제적 교육현장 적용인 의생활 교수·학습방법에 대한 후속연구가 진행되기를 기대한다.
세계적으로 기후 위기로 인해 친환경 산업이 발전하고 있다. 전기자동차는 내연기관 자동차에 비해 탄소 배출량을 30~70% 이상 절감할 수 있을 것으로 전망되어 주목받고 있는 친환경 산업이다. 전기자동차가 대중화됨에 따라 충전소는 전기자동차 구매를 위한 중요한 요소로 자리 잡았다. 최근 연구에서는 지역의 충전소 수요를 파악하고 경제적인 효과를 최대화할 수 있는 위치를 선정하기 위해 인공지능을 활용하고 있다. 본 연구에서는 전기자동차 충전소 수요 예측 모델의 성능향상에 이바지하고자 인공지능 모델에 활용할 수 있는 전국 단위의 데이터를 정의하고 전처리 기법을 제안하였다. 또한 실제 충전소 수요 예측을 위한 전처리기와 인공지능 모델, 서비스 웹을 구현하고 데이터의 입지선정 요인으로의 가치를 검증하였다.
4차 산업혁명은 2016년 스위스 다보스에서 열린 세계경제포럼(WEF)의 주요 이슈였다. 4차 산업혁명 시대에서 요구되는 IT융합 기술에는 사물인터넷 환경에서 모든 사물이 사이버 세계를 통하여 연결되어 정보를 수집하고 축적하며, 축적된 빅데이터를 기반으로 인공지능 알고리즘을 활용하는 기술 등이 필요하다. 이와 같은 IT융합 기술과 관련하여 4차 산업혁명 시대를 대비하여 산업체에서 필요한 실무적인 IT융합 인력 양성이 컴퓨터 관련학과의 주요 교육 내용으로 요구되고 있다. 이러한 시대적 상황에서 하나의 접근 방법으로 대두되는 것이 NCS 기반의 교육과정에 기반을 둔 IT융합 인력의 양성이다. 이 논문에서는 우리나라 산업체에서 요구하는 IT융합 인력 양성을 위하여 컴퓨터과학 전공을 위한 NCS 교육과정을 제시하고 분석한다.
본 연구는 기존 이러닝 컨텐츠 및 비대면 수업방식에 대한 문제점을 파악하고 학생들의 집중도 향상 및 수업 성취도 및 교육 효과를 높이고 웹 서버를 활용해 인공지능 수업 시스템을 설계를 제안 하고자 한다. OpenCV를 이용한 얼굴과 눈동자 추적의 기능을 사용하여 출석 및 집중도 파악하고 수업 중간에 교수자가 질문하는 문제에 음성 또는 메시지로 피드백을 유도함으로써 학습자가 온라인 수업으로 인한 지루함을 해소하고 주자별 테스트를 통해 기준 점수에 도달하지 못했을 경우 틀린 문제에 대한 교육자료 및 영상을 제공하여 학업 격차를 해소하고 학업에 대한 성취도를 향상을 높일 수 있는 인공지능 교육 프로그램 시스템 설계를 제안한다.
본 연구는 기존 이러닝 컨텐츠 및 비대면 수업방식에 대한 문제점을 파악하고 학생들의 집중도 향상 및 수업 성취도 및 교육 효과를 높이고 웹 서버를 활용해 인공지능 수업 시스템을 설계를 제안 하고자 한다. OpenCV를 이용한 얼굴과 눈동자 추적의 기능을 사용하여 출석 및 집중도 파악하고 수업 중간에 교수자가 질문하는 문제에 음성 또는 메시지로 피드백을 유도함으로써 학습자가 온라인 수업으로 인한 지루함을 해소하고 주자별 테스트를 통해 기준 점수에 도달하지 못했을 경우 틀린 문제에 대한 교육 자료 및 영상을 제공하여 학업 격차를 해소하고 학업에 대한 성취도를 향상을 높일 수 있는 인공지능 교육 프로그램 시스템 설계를 구축하였다.
데이터과학은 스몰데이터 분석에서 출발하여, 빅데이터 분석을 위한 머신러닝, 딥러닝까지 포함하고 있다. 데이터과학은 인공지능 기술의 핵심 영역이고, 학교 교육과정에 체계적으로 반영해야 할 내용이다. 데이터과학 교육을 위해, 엔트리에서도 초등교육용 데이터 분석 도구를 제공하고 있다. 빅데이터 분석에서는 데이터 표본을 추출하여, 통계학적인 추측과 판단을 통해 분석결과를 해석한다. 본 논문에서는 통계학적인 지식을 필요로 하는 빅데이터 분석 영역을 초등영역에서 제외하기로 하고, 초등영역에 초점을 맞춘 데이터과학 교육 사례를 제안하였다. 이를 위해서, 일반적인 데이터과학 교육 단계를 먼저 설명하고, 초등 데이터과학 교육 단계를 새롭게 제안하였다. 그리고 엔트리에서 제공하는 공공 스몰 데이터를 사용한 데이터 변수 값 비교 사례와 데이터 변수 간 상관관계 분석 사례를 초등 데이터과학 교육 단계에 따라 제안하였다. 본 논문에서 제안된 엔트리 데이터분석 사례들을 활용하면, 여러 교과에서 발생하는 데이터를 사용한 초등 데이터과학 융합 교육이 가능하다. 또한, 엔트리를 사용하여 텍스트, 음성 및 영상인식 AI 도구와 결합한 데이터과학 교육 자료도 개발 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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