본 연구의 목적은 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업의 효과를 검토하고자 한다. 이를 위하여 경북 D 고등학교에서 2023년 1학기에 시행된 화학 I 수업에서 AI 분류 모델을 활용한 수업의 개발과 적용 후 그 변화를 탐색하였다. 교과 내용과 AI 도구를 선정하고 교과-AI융합 교육 모형 및 AI 하드웨어 소프트웨어를 결정한 후, 프로그램의 세부 활동을 개발하여 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후, 학생들의 화학 개념 형성, AI 가치 인식, AI 기반 메이킹 역량의 세가지 측면에서 자기 효능감이 향상되었음이 확인되었다. 구체적으로, 텍스트 및 이미지 분류 모델 기반의 화학 수업이 학생들의 화학 개념 형성에 대한 자아 효능감에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 학생들의 AI 가치 인식과 흥미를 증진시켰고, 학생들의 AI와 피지컬 컴퓨팅 능력을 향상시키는데 기여하였다. 이러한 결과는 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업이 학생들에게 긍정적인 영향을 미침을 보여주며, 교육현장에서의 유용성을 입증한다.
본 연구의 주요 목적은 인공지능 사고를 함양할 수 있는 수학 융합 수업을 설계하고 이를 적용함으로써 나타나는 초등학생들의 인공지능 사고를 분석하는 것이다. 이를 위해 미국의 AI4K12 Initiative가 개발한 인공지능 빅 아이디어의 학습목표(Learning Objective) 및 지속적 이해(Enduring Understanding)와 2015 개정 초등학교 수학과 교육과정 성취기준을 연계하여 인공지능 사고 함양을 위한 수학 융합 수업을 설계 및 실시하였다. 수학적 내용 수업 2개, 수학적 과정 수업 2개로, 수학적 내용 수업은 인공지능 빅 아이디어의 Perception-Processing, Learning-Nature of Learning과 연계하였으며 수학적 과정 수업은 Representation & Reasoning-Search, Representation & Reasoning-Reasoning과 연계하였다. 설계한 수업 중 Learning-Nature of Learning을 제외한 세 개의 수업을 대상 학년에 맞추어 K 초등학교 5학년 두 학급, 6학년 한 학급에 적용하였다. 수업 중 학생 담화 및 활동지, 수업 관찰 자료를 수집하였으며, 이를 컴퓨팅 사고 분류 체계를 기반으로 인공지능 사고 구성 요소를 추가하여 구성한 인공지능 사고 분석틀을 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 인공지능 빅 아이디어가 인공지능 사고 함양을 위한 수학 융합 수업 설계 시 준거로서 기능할 수 있고 이를 통해 초등학생들에게도 인공지능 교육이 가능함을 확인할 수 있었다. 수학 융합 수업은 학생들의 다양한 인공지능 사고를 촉진할 수 있었는데, 구체적으로 수업 과정에서 데이터, 모델링과 시뮬레이션, 컴퓨팅 문제해결, 인공지능 사고 요소가 다양하게 나타난 것에 비해 시스템 사고 요소가 나타나는 빈도수는 상대적으로 적었다. 또한 입체도형 및 공간감각 등의 수학적 내용 요소와 수학 교과역량에 해당하는 수학적 과정 요소의 성취를 보여주었다. 요컨대 인공지능 빅 아이디어를 기반으로 한 수학 융합 수업은 초등학생들의 인공지능 개념 및 원리 이해와 수학적 내용 요소의 이해 및 과정 요소의 강화에 도움이 된다고 할 수 있다. 더욱이 학생들은 수업 중 기존 문제해결 방법의 구조적 일관성을 유지한 채 이를 새로운 문제해결로 확장하는 모습을 보여주었는데, 이러한 반응을 통해 인공지능 사고의 전이 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과에 기초하여, 대상 학년과 빅 아이디어의 하위 요소를 확장함으로써 초등학생들의 다양한 인공지능 사고 요소를 함양하려는 수학 수업 설계를 통한 교수학적 노력 및 지속적인 연구가 필요하다.
본 연구의 목적은 2022 개정 과학과 교육과정을 앞두고 고교학점제에 대비하여 과학과 융합선택과목의 재구조화 방안을 탐색하는 것이다. 본 연구는 2015 개정 과학과 교육과정의 경우 비(非)이공계열 진로적성을 지닌 소위 문과계열의 학생들의 과목선택권을 보장하지 못한다는 문제의식에서 출발하였다. 이를 위해 2015 개정 교육과정에서 비이공계열 진로적성을 지닌 학생들을 위한 과학과 선택과목이었던 과학사, 생활과 과학, 융합과학을 중심으로 2015 개정 교육과정 운영실태에 대한 학생들의 인식을 설문조사하고, 교사 12명과의 면담을 통해 이들 선택과목의 운영 실태와 개선 방안을 도출하였다. 과학사/생활과학/융합과학 과목은 2022 개정 교육과정에서 과학과 융합선택과목으로 분류, 개정될 예정이다. 연구결과에 따르면 고등학생들은 과학사/생활과학/융합과학을 교양 과학으로 인식하고 있으며, 개인적인 흥미와 노력 부족, 학습내용 자체의 어려움 등으로 이들 과목을 어려워하는 것으로 나타났다. 과학사/생활과학/융합과학 과목의 교육과정 운영 실태를 살펴보면 학생들은 주로 생활과과학을 선택하며, 과학사 과목의 경우 내용이 어려워서 교사도 학생도 기피하는 것으로 나타났다. 연구결과를 토대로 2022 개정 교육과정의 과학과 융합선택과목 재구조화 방안을 간학문적인 핵심개념을 중심으로 한 내용접근성이 높은 융합선택과목 개발, 인공지능(AI)이나 첨단과학 관련 핵심개념을 중심으로 한 융합선택과목 개발, 모듈단위로 구성된 융합선택과목 개발, 간학문적 융합선택과목을 지도할 수 있는 과학교사 전문성 개발지원 등의 측면에서 제안하였다.
인공지능 국가전략이 발표되면서 인공지능의 교육에 대한 다양한 정책들이 제안되고 있고 교사를 대상으로 하는 인공지능융합교육도 활발히 추진되고 있다. 또한 인공지능 스피커는 각 가정에 판매 및 보급이 되고 있는 실정이고, 인공지능 스피커의 교육적 활용 현장연구들이 시작되고 있다. 이 연구에서는 인공지능 윤리에서 인공지능 스피커가 발생시킬 논란이 될 문제들을 살펴보고, 가정이나 학교에서 인공지능 스피커가 활용될 때 발생할 수 있는 윤리적 딜레마를 도출해보고자 한다. 이 딜레마는 인공지능 스피커에 대한 집단별 도덕적 판단력 수준 측정 MCT(Moral Competence Test)에 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 초·중등 학생들의 기본소양을 갖추기 위한 SW·AI 교육의 중요성과 담당 교과에서 SW·AI 융합 또는 활용 교육의 필요성에 대한 초·중등 교사들의 인식을 분석하기 위하여 판단표집 표본추출 방법으로 전국의 초·중등 교사 830명을 연구대상으로 선정하여 설문 자료를 수집, 분석하였다. 분석 결과, 초·중등 교사 모두 SW·AI 교육의 중요성과 필요성을 학교 특성, 지역, 교육 경력, SW·AI 교육 운영 경험 여부와 상관없이 매우 높게 인식하고 있었다. 그럼에도 불구하고 SW·AI 교육을 운영하지 못하는 사유로는 업무부담과 본인의 교육 역량 부족이 높게 나타났다. SW·AI 교육 운영을 위한 필요 여건에 대한 의견을 분석한 결과에서도 업무량 경감과 예산 지원, 교사 역량 강화를 위한 교사연수, 콘텐츠 보급, 교과 연계 수업 확대, 시수 확보 등이 중요한 영향 요인으로 제시되어 다각적 수업 지원과 교사 역량 강화 프로그램에 대한 높은 수요를 확인할 수 있었다.
본 연구는 2016 구글 딥마인드 챌린지 매치에서 최고 수준의 딥러닝 인공신경망을 갖고 있는 인공지능 알파고와 인간지능의 대표로 상징되는 바둑 최고수의 대국 분석 및 문헌 연구로 인공지능 시대에 적합한 학습자의 역량 교육에 대해 논의했다. 알파고는 지금까지 알려져 있는 바둑의 정석과 상식을 넘어서는 새로운 바둑의 패러다임을 보여주는 기발한 수를 두었고, 이세돌은 알파고도 생각하지 못한 '신의 한 수' 로 인공지능 수퍼 컴퓨터를 이길 수 있었다. 이는 인간의 집념과 도전, 인간 본성의 통찰과 직관의 승리였다. 인공지능 시대에 기계를 조정하고 통제할 수 있는 학습자 역량을 기르기 위한 융합과학 교육은 자연으로부터의 감성적 체험과 토포필리아 교육으로 인공지능이 갖지 못한 인간 본성의 다채로운 감성과 통찰, 긍정적 정서를 함양시킬 수 있는 방향이어야 한다.
본 연구는 ChatGPT를 활용한 글쓰기 의사소통 역량을 평가하는 AI 평가도구 개발에 초점을 두었다. 개발 과정에 있어 내용 전문가와 기술 전문가 간의 상호작용을 통해 IT와 인문사회 영역의 융합과정을 탐구하였다. 내용 전문가와 기술 전문가는 긴밀한 소통 및 상호작용을 통해, 글쓰기 의사소통 역량의 채점기준을 탑재하였고 각 영역별(내용의 적절성, 조직의 효과성, 어법의 정확성) 점수와 피드백을 제공하는 AI 평가도구를 개발하였다. 이 과정에서 본 연구는 내용과 기술이 어떻게 결합하는지에 대한 과정을 드러내고, 이후 생성형 AI를 활용한 평가도구 기술 전문가를 포함한 융합연구자들이 유의해야 할 사항 등에 대해 제시하였다.
인공지능 기술이 사회 많은 분야에서 활용되고 있으며 인공지능 기술을 도입하여 더 나은 서비스를 제공하려고 하고 있다. 교육 현장에서 교사는 인공지능 기술과 활용 및 가치에 대해 연구하고 학생에게 관련된 교육을 제공해야 한다. 본 연구에서는 중학생을 대상으로 AI 교육 콘텐츠를 개발하였다. 3차시에 걸친 내용을 통해 AI에 대한 흥미를 갖고 간단한 프로그램을 직접 만들어보며, AI에 대한 이해와 관심을 높일 수 있을 거라 기대한다.
다가오는 미래사회에서는 인공지능 기술이 범용기술이 될 것이며, 인공지능 역량이 필수 역량이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 전 세계 주요 국가들은 AI 경쟁력을 갖추기 위해 AI 전문가를 육성하고, 누구나 AI를 이해하고, 설명하며, 응용할 수 있는 인프라와 교육 환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 국내·외 인공지능 교육의 선행 연구 사례와 함께 서울 소재 31개 종합대학의 SW 교양 교육 현황을 조사했으며, 이를 바탕으로 SW 교양 교육과 전문적인 AI 교육을 연계할 수 있는 AI 리터러시 교육 모델이 필요하다는 결론을 도출하였다. 이에 KOCW에 공개된 20개의 AI 관련 강좌를 AI 리터러시 역량을 중심으로 분류하였으며, 분류된 결과를 바탕으로 대학생을 위한 AI 리터러시 교양 교육 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델은 기존의 이론적 교육 모델이나 컴퓨터과학적 교육 모델과는 달리 인문학적 소양과 함께 인공지능을 체험할 수 있는 AI·SW 융합 교육 모델이다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델이 AI의 확산에 기여할 수 있기를 기대한다.
Kim, Han Sung;Kim, Doohyun;Kim, Sang Il;Lee, Won Joo
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.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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