• 문화기술의 융합
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• 제9권4호
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• pp.95-103
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• 2023

본 논문은 초등 학습자를 대상으로 서포트 벡터 머신의 개념과 원리를 교육하는 인공지능 융합 교육 프로그램을 제안한다. 개발된 프로그램은 초등 수학과 교육과정의 수직과 평행, 평행선 사이의 거리를 통해 서포트 벡터 머신의 결정 경계와 마진을 설명한다. 또한 제주의 자연환경을 학습 주제로 반영하여 사회과 교육과정과의 융합을 도모한다. 서포트 벡터 머신 융합 교육 프로그램을 초등학교 3학년 및 5학년 학습자를 대상으로 각각 2차시에 걸쳐 적용한 결과, 두 학년 모두에서 학습자 대부분이 탐방로로 비유된 결정 경계의 위치를 직관적으로 유추해냈다. 이때 5학년 학습자의 전반적인 활동 수행 정확도가 더욱 높았고, 설정 원리에 대해 합리적인 추론을 한 비율도 높았다. 4학년 수학 교육과정의 이수 여부도 이해도에 영향을 미쳤다. 그러나 학습 내용 이해도에 대한 자기평가에서는 실제 이해도와 상반되게 3학년에서 더 높은 평균값을 보였다. 이는 중학년 학습자는 생소한 인공지능 원리에 대해 새로 알게 되었다는 만족감과 성취감을 느끼는 경향성이 더 컸다는 점에서 기인하였다. 반면 고학년 학습자는 심화 탐구에 대한 동기를 기반으로 유의미한 수업 후 질문을 더 많이 제시하였다. 우리는 연구 결과를 바탕으로 초등학생을 대상으로 하는 인공지능 융합 교육이 나아가야 할 길을 모색하고자 한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권4호
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• pp.717-736
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• 2023

본 연구는 데이터와 인공지능 예측모델을 활용한 통계프로그램을 개발하여 초등학교 6학년 한 학급에 적용함으로써 학생들의 통계적 소양 신장에 효과가 있는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 오늘날 초등학교 통계교육의 문제점을 분석하고, 4차 산업혁명 시대에서 중시되는 데이터와 인공지능 교육을 융합하여 통계적 문제해결의 전 과정을 경험하고 미래에 대한 올바른 예측을 경험해 볼 수 있는 총 15차시의 통계프로그램을 개발하였다. 본 프로그램의 가장 큰 특징은 인공지능 교육의 중점 요소인 데이터의 중요성 인식, 공공데이터플랫폼에서 제공하는 실생활 데이터를 사용하여 맥락을 고려한 자료 수집 및 분석 활동을 포함한다는 것이다. 또한 공학 도구인 엔트리와 이지통계를 활용하고, 인공지능 예측모델을 제작하여 데이터를 기반으로 미래를 예측해 보는 활동으로 구성된다는 점에서 의사소통역량, 정보처리역량, 비판적 사고 역량을 기를 수 있는 역량 중심의 프로그램으로 구성하였다. 본 프로그램의 적용 결과, 프로그램 적용은 초등학생의 통계적 소양에 긍정적 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 학생들의 흥미, 주체적이고 비판적 탐구, 통계적 문제해결 전 과정에서의 수학적 의사소통을 관찰할 수 있었다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.761-768
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• 2021

최근 인공지능 교육을 위한 다양한 플랫폼과 컨텐츠가 개발되고 있지만, 초등 저학년 학습자를 위한 인공지능교육 프로그램 개발은 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 초등학교 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 소프트웨어 교육을 위한 다양한 융합교육 연구사례가 있는 노벨 엔지니어링 기법을 활용하여 교육 프로그램을 설계하였다. 1차 프로그램 개발 후 전문가 타당도 검사로 검증을 하였고 이에 따라 프로그램을 수정하여 개발하였다. 그 결과 한글 해득 과정 중인 저학년 학습자 수준을 고려하여 문자 언어보다는 음성 언어를 기반으로 한 프로그램을 구성하고, 교과 간 통합으로 교육 시수를 확보할 필요가 있었다. 이에 정보 교과가 별도로 신설되어 있지 않은 초등 저학년의 교육과정을 고려하여 국어, 수학, 통합교과와 융합하여 인공지능 교육프로그램을 설계하였다. 본 연구를 통해 초등 저학년 학습자를 위한 인공지능교육의 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.123-129
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• 2021

최근 인공지능 교육을 위한 다양한 플랫폼과 컨텐츠가 개발되고 있지만, 초등 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램은 미비한 상황이다. 이에 본 연구는 초등학교 저학년 학습자를 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 노벨 엔지니어링 기법을 활용하여 교육 프로그램을 설계하였고 전문가 타당도 검사로 타당도를 검증하였다. 그 결과 한글 해득 과정 중인 저학년 학습자 수준을 고려하여 문자 언어보다는 음성 언어를 기반으로 한 프로그램을 구성하고, 교과 간 통합으로 교육 시수를 확보할 필요가 있었다. 이를 반영하여 정보 교과가 별도로 신설되어 있지 않은 초등 저학년의 교육과정을 고려하여 국어, 수학, 통합 교과와 융합하여 인공지능 교육 프로그램을 설계하였다. 노벨 엔지니어링은 그동안 소프트웨어 교육을 위한 다양한 융합교육 연구사례가 있었고 그 효과가 검증되었다. 학습의 풍부한 맥락을 제공하여 주는 노벨 엔지니어링을 통해 초등 저학년을 위한 인공지능교육의 새로운 방향성을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제37권1호
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• pp.65-84
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• 2023

라그랑주 승수법(Method of Lagrange Multipliers)은 등식 제약조건하에서 미분가능한 함수의 최대, 최소를 구하는 대표적인 방법이다. 선형대수학, 최적화 이론, 제어 이론을 포함하여 최근에는 인공지능 기초수학에서도 널리 활용되고 있다. 특히 라그랑주 승수법은 미분적분학과 선형대수학을 연결하는 중요한 도구이며, 주성분 분석(Principal Component Analysis, PCA)을 포함한 인공지능 알고리즘에 많이 활용되고 있다. 따라서 교수자는 대학 미분적분학에서 처음 라그랑주 승수법을 접하는 학생들에게 구체적인 학습 동기를 제공할 필요가 생겼다. 이에 본 논문에서는 교수자가 학생들에게 라그랑주 승수법을 효과적으로 교육하는데 필요한 통합적인 시야를 제공한다. 먼저 다양한 전공의 학생들이 계산에 대한 부담을 덜고 원리를 쉽게 이해할 수 있도록 개발한 시각화 자료 및 파이썬(Python) 기반의 SageMath 코드를 제공한다. 또한 라그랑주 승수법으로 행렬의 고윳값과 고유벡터를 유도하는 과정을 상세히 소개한다. 그리고 라그랑주 승수법을 간단한 경우에 대한 증명에서 시작하여 일반화된 최적화 문제로 확장하고, 수업에서 학생들이 라그랑주 승수와 PCA를 활용하여 실제 데이터를 분석한 결과를 추가하였다. 본 연구는 대학수학을 지도하는 다양한 전공의 교수자들에게 도움이 될 기초자료가 될 것이다.