• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.973-985
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• 2021

본 연구는 교육 분야에서 AI를 활용한 연구의 동향을 분석하여 향후 AI활용교육의 방향성과 시사점을 제시하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2019년부터 2021년 7월까지 최근 3년간 국내 학술지에 게재된 논문 중 검토를 통해 최종 78편을 분석 대상으로 선정하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 먼저, 3개년 중에서는 2020년에 게재된 논문이, 연구방법으로는 질적연구가 가장 많이 나타났다. 또한, 연구대상별 분석에 따르면 초등학생을 대상으로 한 연구가 가장 많았고 대학·대학원생을 대상으로 한 연구가 뒤를 이었다. 교과목별 분석에서는 외국어 교육과 관련된 연구가 가장 많았고, AI 테크놀로지 유형은 챗봇이 가장 많이 사용되었다. 마지막으로 교수학습 및 평가영역에서는 실행 단계가, AI활용교육 시스템 유형으로는 학생 지원이 과반수를 차지하였다. 이러한 결과를 바탕으로 향후 AI활용교육의 방향성과 시사점을 제시하였다. 본 연구는 전체적인 관점에서 국내 AI활용교육 연구의 동향을 파악하였고, 교수자-학습자와 교수학습설계과정을 중심으로 AI활용교육을 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.

• 기독교교육논총
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• 제77권
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• pp.171-201
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• 2024

연구 목적 : 2022년 11월 ChatGPT 출시 이후 교육 현장에서 생성형 AI에 대한 우려와 흥미가 교차하면서, 학습 방식과 교육 자료 개발에 새로운 혁신을 가져왔으나, 동시에 학생들의 사고력 및 의사소통 능력에 대한 우려를 낳았다. 기독교대학은 기독교적 세계관을 반영한 교육 도구로서 AI 활용을 명시한 반면, 일반 교육 기관은 정보의 편향성 및 지속적 필요성에 대한 윤리적 접근을 강조했다. 생성형AI가 제공하는 서비스 중 내용의 정확도를 충분히 검토하지 않은 사례가 빈번해지고 윤리관련 이슈가 언급되는 시점에 기독교 교육현장은 이를 가볍게 여길수 없는 중요한 문제가 되었다. 이에 본 연구는 교육기관과 기독교대학의 AI사용에 관하여 윤리가이드의 현황을 연구하고 구성요소를 찾아 기독교대학 AI활용가이드의 구성요소를 탐색하고 이를 교육 현장에 반영하고자 한다. 연구 내용 및 방법 : 국내외 50개 대학 및 교육 기관의 AI 활용 및 윤리 가이드라인을 분석하여, 기독교 대학과 일반 교육 기관의 가이드라인에서의 차이점을 탐색했다. 수집된 자료는 특징에 따라 분류하였고 개방 코딩을 통한 개념화를 하였으며 축 코팅을 통한 구성요소를 추출하였다. 분석된 자료는 최초 수집된 50개의 자료의 포함정도와 선행연구에 따라 채점식으로 구성요소의 중요도를 분석하여 최종 기독교대학의 AI활용가이드 구성요소를 개발하였다. 결론 및 제언 : 연구결과, 일반교육기관에서 6개의 AI활용가이드 구성요소를 확인하였고 AI윤리가이드는 7개의 구성요소를 확인하였다. 기독교대학에서는 7개의 구성요소를 AI활용가이드와 윤리가이드에서 각각 확인하였다. AI윤리가이드는 진실성, 윤리적 책임감, 정보보안, 표절위험, 다양성, 편향적, 저작권보호가 확인 되었다. 연구결과를 토대로 기독교 대학의 AI의 윤리적 사용, 새로운 교육 패러다임의 정의, 소외 계층 교육 지원 등에 대한 연구로 확장하여기독교 대학 내 AI 윤리가이드라인 개발의 중요성을 알리고 추가적인 사례 연구를 통해 교육 현장에 실질적 도움을 줄 수 있는 기반을 마련하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.201-207
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• 2021

인공지능이 점차 직무에 확대됨에 따라 비전공자에게 요구되는 AI 리터러시 역량을 갖춘 인재 육성이 필요하다. 이에 본 연구에서는 AI 교육의 필요성 및 현황을 기반으로 향후 전공과 관련하여 AI 학습이 지속 가능하도록 비전공자에 맞는 AI 리터러시 역량 향상 교육을 실시하였다. D 대학의 비전공자를 대상으로 프로젝트 기반 데이터 분석과 시각화를 통한 문제 해결방안 도출을 15주에 걸쳐 적용하고, 학습자들의 교육 전후에 대한 AI 능력 향상 및 효과성을 분석하여 검증하였다. 그 결과, 학습자들의 데이터 분석 및 활용 능력, AI 리터러시 능력, AI 자기효능감 부분에서 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적 변화를 확인할 수 있었다. 특히, 학습자들에게 공공데이터를 직접 활용하여 분석하고 시각화하는 능력뿐만 아니라 이를 AI 활용과 연결하여 문제를 해결할 수 있는 자기효능감까지 향상시켰다. 이는 비전공자의 AI 교육에 매우 유용하고 효과성이 있음을 확인할 수 있다. 향후 본 연구를 바탕으로 AI 활용을 확장하여 데이터와 AI 기술을 일상 속에서 자유롭게 활용 가능하도록 다양한 계열의 비전공자에 맞는 확장된 AI 교육 과정 연구를 진행할 예정이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.285-293
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• 2021

4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 다양한 산업 분야에서 AI 활용역량이 강조되고 있다. 그러나 현재 보편적 교육으로서의 AI 교육 설계 연구 및 역량 중심교육 커리큘럼 연구가 부족하다. 본 연구에서는 대학에서의 비전공자를 위한 역량 중심 AI 리터러시 함양을 위한 보편적 AI 교육을 설계하는 데 목적을 둔다. 인문계열 AI 기초교육 설계를 위해 3차에 걸쳐 전문가 대상으로 설문을 진행하였고, 그 결과를 반영하여 도출된 설계 내용의 신뢰도를 검증하였다. 그 결과, AI 리터러시 함양을 위한 주요역량은 데이터 리터러시, AI 이해 및 활용능력이었으며, 이를 토대로 도출된 주요 세부 영역으로는 데이터 구조 이해 및 가공, 시각화, 워드클라우드, 공공데이터 활용, 머신러닝 개념 이해 및 활용이었다. 본 연구를 통해 도출된 교육 설계 내용은 향후 역량 중심의 AI 보편적 교육의 필요성과 가치를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권2호
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• pp.197-209
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• 2024

본 연구의 목적은 국내 인공지능 교육의 최근 연구 동향을 분석하여 향후 인공지능 교육의 방향성을 모색하는 것이다. 2016년부터 2023년 11월까지 RISS(Research Information Sharing Service)에 게재된 논문 중 인공지능 교육 관련 논문 697편을 대상으로 워드 클라우드(Word Cloud)와 LDA 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic Modeling) 기법을 활용하여 분석하였다. 분석결과, 주요 토픽으로는 생성형 인공지능 활용 교육, 인공지능 윤리 교육, 인공지능 융합 교육, 인공지능 활용에 대한 교사 인식과 역할, 대학 교육에서 인공지능 리터러시(Literacy) 개발, 인공지능 기반 교육과 연구 방향으로 여섯 가지가 도출되었다. 분석결과를 토대로, (1) 다양한 교과목에 생성형 인공지능 활용 확대, (2) 인공지능 사용을 위한 윤리적 지침, (3) 인공지능 교육의 장기적 영향 평가, (4) 고등교육에서 교사의 인공지능 활용 역량, (5) 대학의 인공지능 교육과정 다양화, (6) 인공지능 연구 추이 분석 및 교육 플랫폼(Platform) 개발 등을 제안하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.317-325
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• 2021

본 논문에서는 2015 개정교육과정에 기반한 초등학교 국어, 사회, 도덕, 수학, 과학 교과서 총 44종의 교과서를 대상으로 SW·AI 요소와 CT 요소의 반영 정도를 조사·분석하였다. 분석결과, ICT 요소인 자료수집, 자료분석, 자료표현 활동이 대부분이었으며, SW·AI 내용요소중 알고리즘, 프로그래밍 요소는 반영되지 않았고, CT 요소중 추상화, 자동화, 일반화 요소도 없었다. 그러므로 초등 교과에서 SW·AI 융합교육이 효과적으로 이루어지기 위해 ICT 활용 활동을 SW·AI 활용 활동으로 확대하고, 현장 교사를 대상으로 SW·AI 융합교육의 이해와 SW·AI를 활용한 교수학습방법 개선에 대한 연수가 필요하다. 그리고 내실 있는 SW·AI 교육을 위해 정보교과 신설 및 별도 시수 확보가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.69-76
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• 2022

본 연구는 AI 플랫폼을 활용한 인공지능 수업에서 효과적인 내용과 방법을 제시하고자 하였다. 먼저, AI교육 플랫폼을 활용한 인공지능 수업의 각 단계별 내용 요소를 전문가로부터 추출하였다. 5개 단계에서 25개의 수업 요소를 선정하였고 AI플랫폼의 활용 단계에서 가르쳐야 할 내용에 대해 82명의 교사들을 대상으로 인식과 함께 수업 단계별 중요 요소를 설문으로 분석하였다. AI모델 준비 단계에서는 AI 모델의 학습 단계의 이해, 문제 인식과 정의 단계에서는 문제의 파악과 AI 해결 가능성, 데이터 수집과 전처리 단계에서는 데이터의 종류의 이해, AI모델링과 분석 단계에서는 AI가치 내용 요소가 나타났으며 문제해결과 활용 단계에서는 완성된 AI모델의 실생활 활용을 중요하게 보았다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.49-59
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• 2020

초중등 교육에서 AI 교육을 어떻게 할지에 대한 논의가 막 시작된 시점에서, 본 연구는 디자인씽킹 기반의 AI 교육 프로그램을 개발, 적용하고 AI 교육 프로그램의 효과를 분석하고자 하였다. AI 교육 프로그램에서 학생들은 자신이 관심있는 AI 문제를 탐색, 정의하고, 필요한 데이터를 수집하여 AI 모델을 구축한 후 스크래치를 활용하여 프로젝트를 개발하였다. AI 교육 프로그램의 효과를 분석하기 위해 SW효과성 측정 지표를 활용하여 학습자의 AI의 가치 인식에 대한 변화와 AI 효능감의 변화를 분석하였다. 또한 AI 프로젝트에 대한 전반적인 인식을 살펴보았다. 연구 결과, AI 효능감은 실제 프로젝트를 수행해보는 경험을 통해 유의미하게 높아졌다. 또한 AI로 문제를 해결하는 것과 관련된 효능감은 프로그래밍 언어 활용 수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 디자인씽킹 프로세스에 따라 진행된 AI 프로젝트에 대한 학습자의 전반적인 인식은 긍정적이었으며, AI 프로젝트 각 단계(AI 문제 이해 및 문제 탐색, 실습, 문제 정의, 문제해결 아이디어 구현, 평가 및 발표)에 대한 인식 역시 긍정적으로 나타났다. 이러한 긍정적 인식은 프로그래밍 언어활용 수준이 높은 학생들이 더 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 AI 교육을 위한 시사점을 제안하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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• 제26권4호
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• pp.299-316
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• 2023

본 연구는 교육에서 인공지능 활용의 중요성과 필요성이 제기됨에 따라 수학교육에서 인공지능 활용에 대한 초등 교사들의 인식을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 초등 교사 161명을 대상으로 인공지능과 수학교육에 대한 태도 및 수학 교수, 학습, 평가 도구로서 인공지능 활용에 대한 인식을 5점 Likert 척도를 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 초등 교사들은 전반적으로 수학의 교수, 학습, 평가를 위한 도구로 AI를 활용하는 데에 긍정적인 인식을 드러냈다. 특히, AI를 활용한 수학교육은 맞춤형 개별 교수 학습, 선수 학습 보충, 평가 결과 분석에 도움이 될 것이며 인공지능이 교사의 역할을 대체할 수 없다는 데에 강한 긍정을 드러냈다. 한편, 초등 교사들은 인공지능을 활용한 수학 수업에 대한 자신감이나 준비에서는 상대적으로 낮은 인식을 드러냈는데, 이는 인공지능과 관련된 수학 수업의 실행이나 연수 이수의 여부에 따라 유의한 차이를 드러냈다. 본 연구의 결과를 바탕으로 수학 교육에서 인공지능을 효과적으로 활용하기 위한 교사의 역할 및 교사들에게 필요한 지원에 대한 시사점을 논의하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.121-130
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• 2023

학교 현장에서는 사회의 패러다임을 바꾸는 AI를 접목한 AI 융합교육을 권장하고 있다. 이에 본 연구는 AI, AI 융합교육에 대한 용어의 혼재를 최소화하기 위해 용어를 정의하고, AI 융합교육을 수행하는 관점에서 교사의 교육요구도를 분석하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 전문가 19명의 의견 수렴, 교육대학원의 AI 융합전공에 재학 중인 중등 교사 125명을 대상으로 자기기입식 설문을 진행하였다. 분석 결과, 전문가들은 AI 융합교육을 AI 기반교육이나 활용교육이 아닌 문제 해결의 방법론으로 정의하였다. 교사의 교육요구도 분석에서는 AI와 빅데이터'가 1 순위이며, 'AI 융합교육 방법론', 'AI 활용 학습 실제'등의 순이었다. 본 연구는 AI와 관련된 다양한 용어가 혼재하는 가운데 전문가의 의견을 수렴하여 용어를 정의하였고, 현직 교사의 AI 융합교육에 대한 교육 방향성을 제시했다는 데 의의가 있다.