• 융합정보논문지
• /
• 제11권12호
• /
• pp.168-175
• /
• 2021

본 연구에서는 인공지능 교육을 활용하여 생물 교육의 파충류와 양서류를 분류에 대한 이해를 높이고, AI(Artificial Intelligence) 역량을 증대할 수 있도록 탈학문적(Transdisciplinary) 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 중심 내용으로는 생물교육에서 오랫동안 다루어진 주제인 파충류와 양서류의 분류를 의사결정 트리 및 ML4K(Machine Learnig for Kids)를 활용하여 해결하는 것으로, 총 3차시 분량으로 설계하였다. 개발된 교육 프로그램에 대하여 전문가 검토를 실시하였고, 그 결과 I-CVI 값이 .88~1.00을 나타내어 내용 타당도를 확보하였다. 이 교육 프로그램은 학습자들에게 정보 교육의 인공지능에 관한 학습 내용과 생물 교육의 척추 동물의 분류에 관한 학습 내용에 대해 동시에 학습할 수 있다는 강점이 있다. 또한, 인공지능 활용 부분에서는 인지 부하를 최소로 하도록 구성되어 있기 때문에 모든 교사들이 쉽게 활용할 수 있다는 점이 특징이다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제25권2호
• /
• pp.405-412
• /
• 2021

본 논문은 초상권·저작권 및 사이버 폭력 등의 문제를 예방하고 대응하기 위하여 인공지능 기술을 활용한 딥페이크 앱 활용 윤리 교육 융합 프로젝트를 개발, 적용하였다. 상용 딥페이크 앱을 분석하고, 이를 활용한 초등교육과정에 적용 가능한 교과와 단원 내용을 프로젝트기반 융합·재구성하였다. 창의적 체험활동 중심의 융합 프로젝트는 UCC 제작 과정을 중점으로, 계획된 행동이론 기반의 정보통신 윤리 의식 측정 검사로 효과를 비교하였다. 사회 교과 중심의 융합 프로젝트에서는 화폐(금융)교육의 주제로 재구성하여 질적 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 기술 앱 활용 융합수업은 정보통신 윤리 의식을 유의미하게 증진시키는 것을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1039-1040
• /
• 2023

본 논문에서는 무형 유산 DX 플랫폼의 AR(Augmented Reality) 기술과 ChatGPT 를 결합하여 전문가들의 지식을 보존하고 효과적으로 전달하는 시스템을 제안한다. 특히, 고령화 사회에서 은퇴한 전문가들의 지식이 소실될 위험을 방지하며, 사용자들의 교육 경험을 향상시키는 방법을 모색한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제29권2호
• /
• pp.67-78
• /
• 2024

4차 산업혁명과 인공지능이 대두되면서 사회구조가 변화하고 있으며, 미래 인재 양성을 위한 인공지능 교육에 대한 세계적인 관심이 높아지고 있다. 이에 본 연구는 고등학교 1학년 학습자를 위한 인공지능 융합 국어 교과 교육 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 하여 ADDIE 모형에 근거하여 교수·학습 프로그램을 개발하였다. 교육 프로그램의 효과를 평가하기 위해 미래 핵심역량 4C(Collaboration-협업, Communication-의사소통, Critical Thinking-비판적 사고, Creativity-창의력)과 지식정보처리 역량에 대한 사전-사후 검사를 수행하였고 총 9차시 동안 4개의 작은 프로젝트들로 수업을 구성하여 학생들에게 인공지능을 융합한 국어 교과 교육의 새로운 경험을 제공하고자 하였다. 그 결과, 프로그램 적용 학생들은 모든 영역에서 미래 핵심역량의 향상을 나타냈으며, 만족도 및 질적 분석에서도 긍정적인 결과를 도출했다. 이를 통해 본 프로그램이 고등학교 국어 교육에 인공지능을 성공적으로 융합하여 학생들의 미래 인재 양성에 기여 할 수 있는 가능성을 제시하고자 한다.

• 융합정보논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.157-162
• /
• 2022

지식정보 사회에서는 일상생활에서 만나는 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고를 바탕으로 해결할 수 있도록 디지털 리터러시 교육과 함께 AI 기술을 활용할 수 있는 인공지능 교육이 필요하다. 본 논문에서는 대학에서 컴퓨터 비전공자들을 중심으로 컴퓨터프로그래밍을 가르치면서 데이터 중심의 인공지능 교육을 실시하고, 학생들의 만족도 조사와 함께 학업성적 요인과 관련된 주요 요인들의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 성적과 문제해결력 기반의 과제와 학습 만족도가 강한 상관이 나타났고, 다중 회귀 분석 결과에서도 성적에 유의한 영향(F=225.859, p<0.001)을 주는 것으로 나타났으며, 학생들의 만족도가 높게 나타났다. 비전공자들에게도 프로젝트 형태의 구체적인 사례를 중심으로 데이터의 중요성과 인공지능 모델의 개념을 이해하고, 자신의 관심 분야에서 인공지능을 원활하게 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 인공지능 교육 사례가 정립되고, 학생들의 인공지능 교육이 활성화된다면, 인공지능 기술의 관심을 통해 인공지능 전문가들과 협업할 수 있는 인공지능 교육의 방향을 제시할 수 있을 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권8호
• /
• pp.13-21
• /
• 2021

본 논문에서는 현직 초·중등 교사의 인공지능 융합교육 역량 강화 및 소양 함양을 위한 인공지능 소양교육 프로그램을 개발하고 이를 적용하여 인공지능 융합교육 관심도에 미치는 영향을 검증하였다. 검사도구는 Hall et al.(1979)의 관심중심수용모형을 기반으로 George, Hall & Stiegelbauer(2006)이 개발한 관심단계 설문 척도를 사용하였다. 인공지능 소양교육 프로그램 적용 전, 후 인공지능 융합교육에 대한 관심도를 분석한 결과, 프로그램 적용 전, 후 모두 비사용자의 유형이 나타났으나 전반적인 관심도는 적용 전에 비해 상승하였다. 인공지능 소양 교육 프로그램의 만족도 결과를 분석한 결과 대부분의 영역에서 만족한다는 응답이 도출되었으나, 인공지능과 산업의 융합 및 적용 사례에 대해서는 다소 만족도가 떨어지는 경향이 나타났다.

• 융합정보논문지
• /
• 제12권5호
• /
• pp.139-149
• /
• 2022

본 연구는 예비교사의 미래 교육을 위한 인공지능 융합교육 역량을 함양하고, 동시에 학생의 학습 과정에 대한 이해를 증진할 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 효과를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 물질의 상태 분류를 주제로 머신러닝포키즈와 스크래치3를 활용한 인공지능 융합교육 프로그램을 15주차 분량으로 개발하였다. 개발된 내용은 자발적으로 참여한 K대학교 예비교사들에게 처치되었다. 그 결과, 예비교사들은 머신러닝의 학습을 이해하는 과정을 통해 학생의 학습 과정을 비유적으로 이해할 수 있었다. 또한, 인공지능 교수효능감의 사전-사후 t검정 결과는 t=-7.137(p< .000)으로 통계적으로 유의한 향상을 보였다. 따라서 본 연구에서 개발한 인공지능 융합교육 프로그램은 교생실습 외에 비간접적인 방식으로 예비교사의 학생에 대한 이해를 높일 수 있는데 도움이 되고, 인공지능 교육 역량 함양에 기여할 수 있음이 시사된다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
• /
• pp.113-121
• /
• 2021

본 연구는 AI교육 선도학교 착수워크숍 컨설팅 연수와 창의융합형 정보교육실 컨설팅 연수의 운영 후, 온라인 설문 조사 실시 및 설문 결과를 분석하여 제시하고자 하였다. 이를 통해 AI교육 선도학교 컨설팅 연수와 같은 지원이 필요하다는 인식을 가지고 있음을 확인하였고 전국단위의 선도학교 운영 측면에서 우수사례 공유 및 효율적이고 유연한 운영체계를 공유할 수 있도록 네트워크가 활성화되어야 함을 알 수 있었다. 또한 설문 대상자들은 AI교육 관련 역량의 중요성을 인식하고 있는 반면에 본인의 AI교육 관련 역량에 대해 낮게 인식하고 있음을 파악하였고 이에 대해 체계적이고 맞춤형 AI교육 관련 역량 강화를 위한 다양한 지원이 필요함을 인식하였다.

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

• 대한화학회지
• /
• 제68권3호
• /
• pp.160-175
• /
• 2024

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.