• 산업융합연구
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• 제21권1호
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• pp.147-157
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• 2023

본 연구에서는 AI 융합교육의 이해를 위해 초중고에서 이루어지고 있는 AI 융합교육의 관점에서 접근하였다. AI 융합교육에서 궁극적으로 추구하고자 하는 역량이 무엇인지 살펴보고, 현재 이루어지고 있는 AI 융합교육의 다양한 사례들을 크게 중심교과, 융합모형, AI 학습요소와 학습활동의 3가지 차원에서 분석하였다. 또한 AI 융합교육이 활발하게 이루어지기 위해서 고려되어야 할 요소로 교사의 AI 융합교육 역량 함양, AI 교수학습 방법 및 교수학습 모형 개발 및 보급, AI 융합교육을 위한 평가 방안 등에 대해 논의하였다.

• 융합경영연구
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• 제11권6호
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• pp.1-8
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• 2023

Purpose: In the era of the Fourth Industrial Revolution, individuals equipped with fundamental understanding and practical skills in artificial intelligence (AI) are essential. This study aimed to validate the effectiveness of AI education for enhancing AI literacy among business major student. Research design, data and methodology: Data for analyzing the effectiveness of the AI Fundamental Education Program for business major students were collected through surveys conducted at the beginning and end of the semester. Structural equation modeling was employed to perform basic statistical analyses regarding gender, grade, and prior software (SW) education duration. To validate the effectiveness of AI education, seven variables - AI interest, AI perception, data analysis/utilization, AI projects, AI literacy, AI self-efficacy, and AI learning persistence - were defined and derived. Results: All seven operationally defined variables showed statistically significant positive changes. The average differences were observed as follows: 0.47 for AI interest, 0.32 for AI perception, 0.37 for data analysis/utilization, 0.27 for AI projects, 0.25 for AI literacy, 0.39 for AI self-efficacy, and 0.41 for AI learning persistence. Statistically, AI interest exhibited the most substantial average difference. Conclusions: Through this study, the applied AI education was confirmed to enhance learners' overall competencies in AI, proving its utility and effectiveness in AI literacy education for business major students. Future research endeavors should build upon these results, focusing on ongoing studies related to AI education programs tailored to learners from diverse academic backgrounds and conducting continuous efficacy evaluations.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권6호
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• pp.93-97
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• 2022

4차 본 연구에서는 유치원의 SW·AI 교육 실태조사를 통하여 이를 기초로 유아교육의 특성을 고려한 진정한 의미의 유아 SW·AI 교육 활성화 방안을 제안하고자 한다. 이를 위해 편의표본 추출(convenience sampling)을 통하여 총 194개의 유치원을 대상으로 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 빈도분표를 이용해 분석하였으며, 현재 전체 조사대상의 44%의 유치원에서 SW·AI 교육을 시행하고 있으며 66%가 실시하지 않은 것으로 나타났다. 조사 결과 SW·AI 교육을 시행하고 있는 유치원 중 22%가 정규교육과정 형태로 SW·AI 교육을 시행하고 있으며, 70%가 방과 후 특별활동 형태로 SW·AI 교육을 시행하고 있다. SW·AI 교육은 해당 연령의 학급 교실(80%)에서 주로 외부 강사(97%)에 의해 이루어지고 있는 것으로 나타났다. 유치원의 SW·AI 교육내용으로는 네이버, 클로바 등의 관련 업체에서 개발된 블록 코딩 기반 프로그램을 사용하고 있었으며, 이러한 프로그램은 모두 관련 업체가 개발한 교구·재를 포함하여 프로그램과 교구재 사용을 패키지 형식으로 사용하고 있다. 조사 대상의 56%가 현재 SW·AI 교육을 시행하지 않고 있다고 답변하였으며 SW·AI 교육에 대한 인식 부족, 인적·환경적 인프라 부족 등이 주된 요인으로 나타났다. 이와 같은 조사를 토대로 유치원 과정에서 유아교육의 본질과 특성을 지닌 SW·AI 교육이 실현되기 위해서는 첫째, 놀이 중심의 컴퓨팅적 사고력을 기를 수 있도록 유아 발달을 고려한 SW·AI 교육 프로그램이 개발되어야 할 것이다. 둘째, 유치원 교사들을 대상으로 SW·AI에 관한 기초지식을 습득하여 SW·AI 역량을 제고할 수 있도록 국가 차원의 체계적인 교사 교육이 이루어져야 할 것이다. 셋째, 유아교육 전문가와 SW·AI 교육전문가로 구성된 유아 SW·AI 전담부서의 설립 및 국가 차원의 재정적 지원이 이루어져야 할 것이다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.31-36
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• 2021

AI 기술로 대변되는 4차 산업혁명 시대를 맞이하여 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지고 있다. 하지만 교육 현장에서 이루어지는 AI 교육은 단발적인 프로젝트 교육 혹은 교사 중심의 교육이 대부분을 차지하고 있다. 이에 학생 중심, 현장 중심 교육을 실천하기 위해 디자인 씽킹을 기반으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 생활 속 문제를 AI로 해결하는 과정을 통해 AI에 대한 이해와 활용 능력이 향상될 것이며, AI에 대한 이해를 넘어선 새로운 가치를 창출하는 능력을 길러줄 것이다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램 등으로 교육 현장에서 다양한 AI 교육이 이루어지길 기대한다.

• 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.

• 디지털융복합연구
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• 제19권1호
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• pp.141-149
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• 2021

세계적으로 인공지능 기술의 급부상으로 인해 초·중등에서 실시하고 있는 SW(Software 이하 SW) 교육은 AI(Artificial Intelligence 이하 AI) 교육을 포함하여 확대되고 있는 추세이다. 이에 본 연구에서는 4P(Play, Problem Solving, Product Making, Project)기반 만5세 대상 유치원에서부터 고등학교까지 적용할 수 있는 AI 교육체계를 제시하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 AI 교육체계는 학령별, 단계별로 적용할 수 있도록 4P기반의 Play(놀이), Problem Solving(문제해결), Product Making(제작), 그리고 Project(프로젝트) 4단계 교육전략을 설계하고, 수준을 AI 소양과 AI 개발이라는 2개의 영역으로 나누어 제시하였다. 개발된 AI 교육체계의 타당도를 검증하기 위하여 SW 교육 또는 AI 교육 경험이 있는 15명의 전문가를 대상으로 델파이 방법을 적용하였다. 검증 결과 도출된 AI 교육체계는 향후 학교급별 AI 교육을 위한 내용 체계를 개발하는데 기여할 수 있을 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.483-494
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• 2020

4차 산업혁명이 도래함으로써 AI 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 미래를 이끌어갈 AI 역량을 갖춘 인재를 양성하기 위해서는 학교 현장에서 AI 교육이 내실 있게 이루어져야 한다. 국내·외에서 AI 교육을 시행하고 있지만, 더 나은 AI 교육을 시행하기 위해서는 AI 교육 플랫폼의 역할이 중요하다고 판단하였기에, 본 연구에서는 AI 교육 플랫폼에 대한 전문가 인식을 조사하였다. 교수·학습관리, 교육용 콘텐츠, 접근성, AI 교육 플랫폼의 성능, 초등학생의 수준 적합도 등의 5가지 기준을 바탕으로 인식조사를 시행하였다. 총 103명의 교육 관련 전문가들을 대상으로 실시하였으며, 조사 결과 Machine Learning for Kids, Teachable Machine, AI Oceans(code.org), 엔트리, 지니 블록, 앱인밴터, Elice, mBlock 등의 8가지 플랫폼 중 엔트리가 초등 AI 교육에 가장 적합한 플랫폼으로 선정되었다. 이는 엔트리가 양질의 교육용 콘텐츠를 제공하고, 접근성이 편리하며, 교수·학습 관리가 가능하고, 초등학생들의 수준에 적합한 AI 교육 플랫폼이기 때문인 것으로 분석된다. 다양한 AI 교육 플랫폼을 학교 현장에 적용하기 위해서 교사를 대상으로 AI 관련 연수를 실시하여 AI 교육 전문가로 양성해야 하며, 지속적으로 AI 교육 플랫폼을 접할 기회를 제공해야 할 것이다. 본 연구는 조사대상 인원이 제한적이었고, 대부분의 인식조사 참여자가 경기도에서 근무하는 전문가라서 모집단 인식조사라고 하기 에는 제한점이 존재한다. 향후 이와 같은 제한점을 보완하기 위한 전국단위의 전문가를 대상한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.29-44
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• 2023

This study examined research trends in AI ethics education and attempted to suggest a direction for AI ethics education. As a result of the research, two studies were conducted in 2017. There are no studies in 2018 and 2019, and there are 6 studies in 2020. Since then, research has continued to increase, with 19 studies in 2021 and 18 studies in 2022. There were a total of 37 lead authors of the study. There were six lead authors who had published papers for more than two years, and two lead authors who had published papers for more than three years. In addition, to examine the details of AI ethics education, a total of 265 keywords that went through a refining process were divided into education-related, ethics-related, AI-related, and other-related. Although the necessity and importance of research on AI ethics education is expected to increase, there are not many researchers who continuously conduct research on AI ethics education. Accordingly, there is a need to find ways to continue research on AI ethics education. AI ethics education is being conducted under various names such as moral education, ethics education, liberal arts education, and AI education. Accordingly, research on AI ethics education at various levels and forms should be conducted, not just educational research on artificial intelligence ethics in terms of regular subjects.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권3호
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• pp.483-490
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• 2021

4차 산업혁명 시대에 인공지능의 중요성은 나날이 커지고 있으며, 인공지능 교육이 미래에 큰 혁신을 가져오리라는 것에 대해 이견이 없다. 인공지능 교육을 위해 다양한 시도가 이루어지고 있지만, 인공지능 교육에 대한 경험이 없는 학생들은 인공지능을 어렵고 두려운 대상으로만 인식하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 융합교육을 시행한 후에 학생들의 인공지능에 대한 인식 변화를 분석하였다. 인공지능 융합 교육을 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 6차시 동안 진행하였으며, 인공지능에 관한 관심, 인공지능이 가지고 올 변화, 인공지능 교육에 대한 이해 등 인공지능 인식조사 설문지를 바탕으로 사전-사후검사를 진행하였다. 그 결과 모든 요소에서 인공지능 융합 교육을 통하여 인공지능에 대한 인식 정도가 향상되었다는 유의미한 결과를 확인하였다. 인공지능 융합 교육이 사회적인 요구와 미래 학생을 위한 교육으로써의 역할을 충실히 수행하기 위해서는 다양한 인공지능 융합 교육 프로그램의 개발이 필요하며, 이를 바탕으로 학생 중심의 교육 실행이 필요할 것이다.

• 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.