본 연구는 현 정부가 적극적으로 추진·지원하는 AI교육에 관한 대중의 요구를 파악하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 2018년 1월 1일부터 2019년 12월 31까지 AI교육에 대한 11개의 중앙지 뉴스기사와 트위터 게시글을 수집하여 단어 빈도분석과 토픽모델링분석을 실시하였다. 단어빈도 분석은 TF(Term Frequency)기법을, 토픽모델링분석은 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation)기법을 사용하였다. 분석결과, 뉴스기사는 AI분야의 여성인재 육성, 대학교육과정의 변화, K-12의 소프트웨어 교육 및 교육과정 변화 등 거시적인 정책 지원에 대한 토픽이, 트위터에서는 지능형로봇과의 공존시대와 같은 보다 구체적인 미래시대에 대한 사회적 인식과 코딩교육, 인간의 고유역량개발 등과 같은 미래역량과 교육방법론 등에 대한 토픽이 도출되었다. 이러한 연구결과는 AI교육과정 구성 및 운영 방안과 미래 산업 인재 양성 정책 개발을 위한 시사점을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.
AI(Artificial intelligence)는 4차 산업혁명을 살고 있는 우리에게 많은 변화를 가져왔다. 무인카메라, 무인택배함 등 AI를 활용한 무인 자동시스템은 우리 삶에서 손쉽게 접할 수 있다. 따라서 미래를 살아가는 아이들에게 AI 교육은 중요한 부분을 차지하게 되었다. 그러나 현재 국내 교육은 유치원과 초등학교 저학년과 같은 어린 학생들을 위한 AI 교육 사례가 미비하다. 따라서 본 연구는 기 연구된 유치원 및 초등학교 1-2학년 SW 교육과정을 토대로 AI 기반 교수학습 활동 사례와 주제별로 AI 기반 컴퓨팅 사고력을 제시하였다. 다만, 본 교수학습 활동이 공교육에 적용되려면 충분한 수업 시간을 확보하고, 교육 환경을 개선하고, 수업활동을 적극적으로 지원해야 한다.
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.
디지털 문화 영역은 인공지능교육의 분야 중 인공지능 소양 영역의 한 분야로서 정보윤리와도 일부 겹치는 부분으로서, 이 연구는 인공지능교육의 세부 영역인 초등 중심 디지털 문화 교육과정을 제안하였다. 먼저 디지털 문화 분야의 선도적인 해외 사례로서 미국의 K12CS 프레임워크와 영국의 컴퓨팅 교육과정의 해당 영역 핵심 내용인 안전한 온라인 상호작용을 분석하였다. 이를 국내 교육환경과 현장 여건에 맞추어 디지털 기반 콘텐츠, 소통법, 저작권, 직업 탐구의 4개 영역으로 유형화하여 제시하였다. 그리고 초등 학교급에 맞추어 교육목표를 진술하였으며 그에 따른 타당도를 확인하기 위해 정보·인공지능 전공 현장교사 전문가 집단의 타당도를 조사하였다. 분석 결과 초등 1학년 단계의 세부 목표의 일부를 제외하고 설정한 내용이 모두 적합한 것으로 나타났다. 이에 초등 1학년의 세부 목표를 수정·보완해서 인공지능교육을 위한 디지털 문화 교육과정을 제시하였다.
본 연구는 수학교실에서 인공지능(AI)을 활용한 교수학습 방안을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육에서의 AI 활용 영역을 조사하여 수학교실에서 AI를 활용한 수학교육의 방향을 전망해 보고, 중학교 통계 단원에서 AI를 활용한 시나리오 개발을 통해 수학 수업에 AI를 도입하였을 때 고려되어야 할 사항들을 함께 제시하였다. 본 연구는 현재 분절적으로 개발되어 활용되고 있는 AI와 에듀테크(EduTech) 기술들이 수학교실에서 어떻게 통합적으로 활용될 수 있는지를 중학교 통계 단원에서 시나리오 개발을 통해 구체적으로 살펴보았다는 것에 그 의의가 있다. 이후 본 연구의 내용을 토대로 수학교실에서 유의미한 AI 활용을 위한 시사점을 도출하였다.
이 연구는 국내의 교과중심 교육과정체제에서 정보영역 교육과정을 어떻게 구성해야 하는지에 대한 방향성에 대한 것이다. 이를 위해 교과중심과 역량중심 교육과정을 비교 분석하였으며 2개의 유형에서 정보영역이 어떻게 편제되어 있는지를 제시하였다. 국내 교육과정은 역량을 강조하지만 국가수준의 교육목표 제시, 교과학습모형, 교과서 등을 강조하고 있어서 교과중심 교육과정에 치우친 형태로 판단하였다. 정보영역 교과중심 교육과정 사례로 초등 실과과의 정보영역, 중학교 정보교과를 제시하였으며 SW융합교육과정은 진보적인 교육과정 사례로 제시하였다. 이와 같은 여건에서 SW AI 내용을 포함하는 정보영역을 통해 학습자가 미래 지능형사회에서 주도적인 생활을 하기 위해서는 컴퓨터과학을 모학문으로 하여 교과중심 관점으로 명시적으로 기술되어야 함을 강조하였다.
The rapid development of artificial intelligence (AI), including deep learning, has led to the development of technologies that may assist in the diagnosis and treatment of diseases, prediction of disease risk and prognosis, health index monitoring, drug development, and healthcare management and administration. However, in order for AI technology to improve the quality of medical care, technical problems and the efficacy of algorithms should be evaluated in real clinical environments rather than the environment in which algorithms are developed. Further consideration should be given to whether these models can improve the quality of medical care and clinical outcomes of patients. In addition, the development of regulatory systems to secure the safety of AI medical technology, the ethical and legal issues related to the proliferation of AI technology, and the impacts on the relationship with patients also need to be addressed. Systematic training of healthcare personnel is needed to enable adaption to the rapid changes in the healthcare environment. An overall review and revision of undergraduate medical curriculum is required to enable extraction of significant information from rapidly expanding medical information, data science literacy, empathy/compassion for patients, and communication among various healthcare providers. Specialized postgraduate AI education programs for each medical specialty are needed to develop proper utilization of AI models in clinical practice.
미래교육에서는 학습자 주도의 교육방식과 평가방식의 변화로 교육의 패러다임이 바뀌고 있다. 또한 AI 기반의 학습 인프라와 소프트웨어 교육은 그 역할와 필요성이 점점 확대되고 있다. 이에 본 연구에서는 미래교육에서 추구하는 AI 기반의 평가를 학습자 주도 평가에 접목시켜 그 효과성을 고찰해 보고자 하였다. AI 교육 및 평가 관련 문헌 연구와 학습자 주도형의 소프트웨어 평가 방법 7단계를 인용하여 초등학교 수준에 맞는 평가요소를 2015 개정 초등 실과교육과정 내용 요소인 소프트웨어의 이해, 절차적 문제해결, 프로그래밍 요소와 구조 평가요소와 연계하여 추출하고자 하였다. 앞으로 관련 연구를 통해 소프트웨어 교육에서 AI 기반의 학습자 주도 평가 요소를 적용한 채점 시스템을 개발하여 그 효과성을 지속적으로 입증한 후 학교 현장이 소프트웨어 교육에서 AI 기반의 학습자 주도 평가를 통해 미래교육을 주체적으로 준비해 나가는 데 도움이 되고자 한다.
본 연구에서는 현재 운영되고 있는 38개 교육대학원의 AI 융합교육 과정을 분석하기 위하여 기초 교과목 구분, 교과목의 내용 분야 및 분야별 세부 과목 구성의 관점에서 분석 프레임을 구성하였다. 그리고 이 프레임을 통해 분석한 결과, 전국 38개 인공지능 융합교육 대학원(41개 과정)에서 운영 중인 교과목의 수는 14과목부터 48과목으로 그 편차가 매우 큰 것으로 나타났다. 따라서 동일한 목적으로 38개 교육대학원에서 운영되고 있는 AI융합교육전공에 대한 표준 교육과정의 개발이 시급한 것으로 판단외었다. 같은 목적으로 설립되어 다른 형태로 운영되고 있는 AI융합교육전공은 결국 서로 다른 역량을 갖춘 교사들을 배출하게 되므로 학교 현장에서의 AI융합교육의 방향에 혼성을 가져올 우려가 있다. 따라서 38개 교육대학원에 적용할 수 있는 표준 교육과정의 개발이 필요하다고 판단된다.
본 연구는 5G 신기술에 가장 민감한 세대의 윤리 행태를 권장하는 일환으로 미래 정보전문가를 희망하는 주체를 위한 윤리 리터러시(Ethics-Literacy) 교육과정모형 개발을 목적으로 한다. 연구 범위의 핵심 주제인 5G 특성, 리터러시, 윤리 쟁점, 6C 역량기반 교육, 이용자 경험 등을 주제어로 최근 5년 이내(2022-2017) 출간된 국내외 학술 연구자료를 조사하고 내용분석으로 최종 86편을 연구대상으로 선정하여 문헌 연구가 진행되었다. 분석 결과가 제시하는 것은 첫째, 기존의 리터러시는 5G 환경에 대응된 네 영역으로 구분될 수 있고 둘째, 분석된 윤리 쟁점은 모든 리터러시 영역에서 보이는 공통 쟁점과 각 리터러시 영역별 특수 쟁점으로 비교 구분되었다. 분석된 결과와 4차 산업혁명 교육방식으로 제시된 6C 역량기반 교육을 바탕으로 대학 차원의 5G 정보환경 정보전문가를 위한 윤리 리터러시 교육과정모형을 개발하여 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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