4차 산업 시대를 맞이한 지금, 많은 나라에서 인공지능(AI) 역량을 지닌 인재양성을 위해 초등학교부터 고등학교까지 체계적이고 연속적인 소프트웨어(SW)교육을 제공하고 있다. 이에 반해 국내 현실은 연계성 있는 SW 교육이 학습자에게 제공되지 않아 SW 격차가 심화하고 양극화될 그것을 우려하는 목소리가 높다. 이러한 배경으로 본 연구는 대학의 SW 교육에서 발생하는 학습자 간의 차이를 초중등학교에서 SW·인공지능교육의 수업 결손이라는 관점에서 보고 연구를 시작하였다. 이공계열 신입생을 대상으로 1단계 SW 기초교육 전과 후로 나누어 '컴퓨팅사고(CT) 자기효능감', 'AI 자기효능감'으로 나누어 분석하였고, 그 결과 SW 경험이 미치는 영향은 유의미하다는 결과를 얻었다. 이 연구의 결과를 바탕으로 연계성 있는 SW 교육이 제도적으로 뒷받침되기 위한 다양한 논의가 활발히 이루어지기를 기대한다.
최근 교육 분야에서의 '에듀테크'에 대한 관심이 커짐에 따라, 교사와 학생 모두 이러한 변화에 적응하고 있으며, 에듀테크는 이제 학교에서 자연스럽게 활용되어가고 있는 추세이다. 특히 에듀테크를 사용한 다양한 교수·학습 전략을 통해 교육격차를 줄이는 것에도 많은 관심이 쏠리고 있는바, 교육격차를 줄이는 다양한 방법 중 본 연구는 학생들의 자기주도적 과제 관리의 중요성에 주목하여 교사가 필요한 과제를 학생들에게 제공하고 관리할 수 있는 수학학습 플랫폼을 개발, 적용하고자 하였다. 본 연구에서 개발한 '수쌤' 플랫폼은 공교육에서 활용 가능한 교사 주도 과제 관리 시스템으로서, 교사들이 학생들에게 필요한 문제를 제시하면 학생들은 자신의 문제해결 과정을 점검하며 성장을 스스로 모니터링하는 과정을 통해 문제해결 능력을 향상시키고자 하는 목적을 지녔다. 본 고를 통해 '수쌤'을 활용하여 학생들은 자신의 수준에 맞는 과제를 해결함으로써 문제해결 능력을 향상시켜 나가는 사례를 보여주고자 하였으며 더 나아가 디지털 교육 환경에서의 교사 역할의 중요성도 제안하였다.
최근 자연어처리 분야에서는 BERT, RoBERTa, 그리고 BART와 같은 사전 학습된 언어 모델 (Pre-trained Language Models, PLM) 기반 미세 조정 학습을 통하여 여러 하위 과업에서 좋은 성능을 거두고 있다. 이는 사전 학습된 언어 모델 및 데이터 집합의 크기, 그리고 모델 구성의 중요성을 보여주며 대규모 사전 학습된 언어 모델이 각광받는 계기가 되었다. 하지만, 거대한 모델의 크기로 인하여 실제 산업에서 쉽게 쓰이기 힘들다는 단점이 명백히 존재함에 따라 최근 매개변수 효율적인 미세 조정 및 Few-Shot 학습 연구가 많은 주목을 받고 있다. 본 논문은 Prompt tuning, Prefix tuning와 프롬프트 기반 미세 조정 (Prompt-based fine-tuning)을 결합한 Few-Shot 학습 연구를 제안한다. 제안한 방법은 미세 조정 ←→ 사전 학습 간의 지식 격차를 줄일 뿐만 아니라 기존의 일반적인 미세 조정 기반 Few-Shot 학습 성능보다 크게 향상됨을 보인다.
최근 e-러닝 산업 및 기술에서 큰 화두는 디지털 융합과 현상이라고 할 수 있으며, 이러한 융합화 시대를 향한 진화의 핵심적인 요구사항은 OSMU 이다. 현재까지 e-러닝 산업은 표준화 활동을 통해 디지털 융합화를 실현하고 있으며, 미국 ADL의 SCORM이 사실상의 표준으로 인식되고 있다. 하지만 기존 웹 기반의 e-러닝 환경은 학습을 할 때 컴퓨터에 의존함으로써 실질적인 디지털 격차를 극복하기에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 보다 실생활에 근접한 DiTV용 T-러닝 학습 환경에의 적용을 위하여 이미 작성된 SCORM 기반의 학습 콘텐츠 메타데이터를 DiTV용 TV-Anytime 메타데이터로 변환하여 상호운용성, 재사용성 및 고 이용성 등을 가능하게 하는 시스템의 설계를 제안하고자 한다. 이 시스템을 통하여 PC 에 익숙하지 못한 사람들을 DiTV 앞에서 더욱 편한 학습 기회를 제공할 수 있을 것이다.
2005년부터 국가적 차원에서 전국적으로 운영되고 있는 사이버가정학습은 지역간 교육격차 해소와 사교육비 경감이라는 목적을 가지고 운영되고 있다. 이에 사이버가정학습이 목적에 맞게 잘 운영되고 있는지에 대한 분석 연구는 매우 필요하다. 따라서 본 논문은 사이버가정학습의 교육적 효과성 및 만족도를 평가하는 모델을 제안하고 저소득층 학생을 대상으로 만족도와 효과성을 분석하여 사이버가정학습이 보다 효과적으로 운영되도록 지원하는데 목적이 있다. 아울러 세부적인 연구내용은 다음과 같이 요약할 수 있다. 첫째, 기존 연구를 바탕으로 사이버가정학습 평가모델을 제안하였다. 둘째, 온라인 설문조사를 통해 사이버가정학습에 대한 저소득층 학생들의 만족도와 효과성, 개선사항을 조사하였다. 셋째, 성별, 소속지역, 소속학급, 학급구성방식 등 배경요인별에 따른 만족도와 효과성을 비교.분석하였다. 끝으로 본 논문은 저소득층 학생들을 대상으로 이러닝 효과성과 만족도를 측정 분석하였다는데 의의가 있으며, 향후 사이버가정학습이 교육기회 균등 및 교육격차 해소라는 본래의 목적을 살리고 보다 나은 교육서비스가 되기 위한 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 IIoT 환경에서 중요한 비정상적 데이터 수집을 위한 노드 우선순위 선정 모델을 제안하였다. 제안하는 모델은 비정상적 데이터 수집과 다른 노드로 부터의 정상 데이터의 수집 격차를 적절히 조절하기 위하여 Fair and Delay-aware Cross-layer(FDRX) 기법과 데이터 Classification 기법을 이용, 데이터의 긴급성과 네트워크 환경을 분석하여 노드를 평가한다. 이를 통하여 IIoT 환경에서의 데이터 분석에 중요한 비정상적 데이터를 원활하게 수집하면서도 다른 노드와의 전송 격차를 줄일 수 있을 것으로 기대된다.
현재 우리가 살고 있는 정보화시대가 젊은이를 대상으로 급속히 발전하고 있으나 고령층에 대한 고려가 빈약한 실정이다. 2012년을 기준으로 고령층 인구(만55세~79세)가 천만명을 넘게 진입한 상태이다. 이러한 변화에 따른 문제 중 고령층 정보화교육에 따른 정보격차 및 일자리 창출이 사회적인 과제로 떠오르게 되었다. 이에 고령층에 대하여 전문적인 정보화교육을 시켜서 멘토로 하는 다양한 정보격차를 줄이는 학습방법을 제안 해 보기로 한다. 숙련된 멘토로부터 일자리 창출을 확립시키므로 사회의 일원으로서 보람과 사회경제적 도움으로 인간다운 삶을 영위하도록 함을 목표로 삶는다. 이에 양극화로 인한 사회적 갈등을 해소하고, 고령인구의 사회경제적 활동과 인간다운 삶을 위하여 정보격차 해소 및 고령층 일자리 창출은 반드시 필요하다. 따라서 본 연구는 한국정보화진흥원에서 실시하고 있는 어르신IT봉사단 활동을 기반으로 연구를 하였다. 대한민국의 초 고령화 시대를 맞이하는 과정에서 노인정보화 교육을 통한 정보격차 해소와 컴퓨터 재능기부를 활용한 노인 일자리 창출에 대한 방향제시가 연구의 목적이다.
2023년 코로나19가 4급 감염병으로 전환되며 안정추세에 접어들었지만 특수교육 현장에서는 코로나19 기간 동안 원격 수업 등 비대면 학습상황으로 인해 발생한 장애학생의 학업, 사회적 발달 격차를 지원하는 것의 중요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 코로나19이후 장애학생의 교육 현황과 학업 결손을 파악하고 이를 지원하기 위해 17개시도 특수교사 2,214명을 대상으로 설문조사를 실시하고 결과를 분석하였다. 연구 결과, 코로나19로 인해 장애학생들은 학업, 정서, 행동 측면에서 발달지연과 교육격차가 심화되었고 이를 지원하기 위한 방안으로 인력지원, 심리상담, 정서행동에 대한 의료적 지원 요구가 높게 나타났다. 본 연구결과를 토대로 후속 결과를 제안하였다.
본고에서는 인공지능 모델 학습에 사용하는 데이터셋에 내재한 편향성이 인공지능 예측 결과에 미치는 영향을 분석함으로써, 위의 경우가 사회적 격차를 고착화시키는 문제를 조명하고자 하였다. 따라서 데이터 편향성이 인공지능 모델에 끼치는 영향을 분석하기 위해, 성별 임금 격차에 관한 편향이 포함된 원본 데이터셋을 제작하였으며 해당 데이터셋을 비식별 처리한 데이터셋을 만들었다. 또한 의사결정트리 알고리즘을 통해 원본 데이터셋과 비식별화 된 데이터셋을 학습한 각각의 인공지능 모델 간의 산출물을 비교함으로써, 데이터 비식별화가 인공지능 모델이 산출한 결과의 편향에 어떠한 영향을 미치는지 분석하였다. 이를 통해 데이터 비식별화가 개인정보 보호뿐만 아니라, 데이터의 편향에도 중요한 역할을 할 수 있음을 도출하고자 하였다.
2015 개정 교육과정에 의해 프로그래밍 교육이 초등학교 교과에 반영됨에 따라 프로그래밍 교육에 대한 교수학습방법과 관련된 연구가 필요한 시점이다. 따라서 본 연구에서는 초등학생을 대상으로 짝 프로그래밍 학습방법을 적용하여 창의적 문제해결력과 효율성에 미치는 영향을 분석하였다. 본 연구의 학습방법을 적용한 결과 기존의 강의식 교수법으로 수업했을 때보다 짝 프로그래밍 학습방법으로 수업했을 때 창의적 문제해결력에서 효과가 있었고 그 하위 요소 중 비판적 논리적 사고력에서도 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 짝 프로그래밍 학습방법을 적용했을 때 완성된 프로그램의 효율성에서 유의미한 차이가 있으며 남녀 사이의 격차를 줄일 수 있는 것으로 나타났다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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