• 정보교육학회논문지
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• 제24권4호
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• pp.391-400
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• 2020

인공지능이 4차 산업혁명 시대의 핵심 기술로 주목받는 가운데, 인공지능에 대한 기본적인 소양을 길러주기 위한 교육의 필요성이 대두되고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 초·중등학생을 위한 프로젝트 기반의 AI 교육 프로그램을 개발하여 적용하고 그 효과를 분석하였다. 본 연구에 참여한 학생들은 3인 1조로 편성되어 2박 3일 일정의 프로젝트 학습을 수행하였으며, 이 과정에서 자신이 원하는 문제를 선택하고 인공지능 기술을 활용해 이를 해결하는 구체적인 산출물을 제작하였다. AI 프로젝트 수업의 효과를 알아보기 위해 활동 전후 학습자의 인공지능에 대한 태도와 효능감의 변화를 분석하였다. 분석 결과, AI 프로젝트 수업 이후 인공지능에 대한 태도와 효능감 모두에서 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적인 변화가 확인되었다. 이러한 변화는 인지된 프로그래밍 언어 활용 수준이 높을수록, 프로젝트 학습에 대한 흥미 수준이 높을수록 더욱 뚜렷하게 나타났다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.517-524
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• 2024

ChatGPT와 같은 생성형 AI는 21세기의 인간과 기계 간 상호작용에 새로운 패러다임을 제시했다. 이러한 기술의 발전이 다양한 분야에 빠르게 퍼져나가면서, AI와 꽤 멀리 떨어져 있다고 생각되었던 예술 분야에서도 AI가 어떤 역할을 할 수 있는지에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이에 본 연구는 제 4차 산업혁명의 시대에 시각예술 교육에서 생성형 AI의 활용 가능성을 탐구하고자 한다. 경북에 위치한 4년제 대학에서 진행된 실증연구는 창의적 융합모듈 수업에 참여한 70명의 학생들을 중심으로, AI와 시각예술 분야에서 협업의 영향, 그 중에서도 전공, 학년, 성별에 따른 차이점을 분석했다. 결과적으로, AI와 함께하는 시각예술 창작 활동이 학생들의 창의성과 디지털 미디어 리터러시에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하며, 이를 기반으로 더욱 효과적인 교육 전략과 방향 모색에 관해 제언한다.

• 의학교육논단
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• 제22권2호
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• pp.99-114
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• 2020

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.

• 공학교육연구
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• 제25권6호
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• pp.23-37
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• 2022

This study evaluated the engineering students' ethical sensitivity to an AI emotion recognition robot scenario and explored its characteristics. For data collection, 54 students (27 majoring in Convergence Electronic Engineering and 27 majoring in Computer Software) were asked to list five factors regarding the AI robot scenario. For the analysis of ethical sensitivity, it was checked whether the students acknowledged the AI ethical principles in the AI robot scenario, such as safety, controllability, fairness, accountability, and transparency. We also categorized students' levels as either informed or naive based on whether or not they infer specific situations and diverse outcomes and feel a responsibility to take action as engineers. As a result, 40.0% of students' responses contained the AI ethical principles. These include safety 57.1%, controllability 10.7%, fairness 20.5%, accountability 11.6%, and transparency 0.0%. More students demonstrated ethical sensitivity at a naive level (76.8%) rather than at the informed level (23.2%). This study has implications for presenting an ethical sensitivity evaluation tool that can be utilized professionally in educational fields and applying it to engineering students to illustrate specific cases with varying levels of ethical sensitivity.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권3호
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• pp.1-11
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• 2024

Payment systems are evolving, and this study examines how blockchain and AI improve online transactional security and service quality. The study examines micro and macro payment systems, compares online, and offline methods all over the world. The study also examines how blockchain and AI affect payment system security, privacy, and efficiency globally and rapidly digitizing economy. Digital payment methods are growing all over the world with high literacy and digital engagement, but they face challenges. The research highlights cybersecurity threats and the need to balance user convenience and security. It suggests blockchain and AI improve online payment services, supporting the policies for different countries. In this extensive research survey, we compare and evaluate the strengths and weaknesses of various payment systems, their practicality, and their robustness. This study also examines how technological innovations and payment systems interact to reveal how blockchain and AI could transform the financial sector. It seeks to understand how technology-enhancing service quality can boost customer satisfaction and financial stability in the digital age. The findings should help policymakers, financial institutions, and technology developers optimize online payment systems for a more secure and efficient digital economy.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제9권4호
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• pp.274-281
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• 2021

In the field of artificial intelligence education, discussions on the direction of artificial intelligence education are actively underway, and it is necessary to establish a foundation for future information education. It is necessary to design a creative convergence teaching-learning and evaluation method. Although AI experience coding education has been applied, the evaluation stage is insufficient. In this paper, we propose an evaluation system that can verify the validity of the proposed education model to find a way to supplement the existing learning module. The core components of this proposed system are Assessment-Factor, Self-Diagnosis, Item Bank, and Evaluation Result modules, which are designed to enable system access according to the roles of administrator, instructors and learners. This system enables individualized learning through online and offline connection.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.37-44
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• 2021

이 연구는 대학생들의 인공지능 소양을 신장하기 위한 교육 콘텐츠의 설계와 개발에 관한 것이다. 우선 인공지능 교육 콘텐츠를 설계하고 교육 프로그램을 구성하였다. 콘텐츠는 8개의 인공지능 영역에서 총 15차시로 구성되었다. 콘텐츠는 지식-기능-태도의 내용을 함께 담고 있으며 학습단계는 5단계로 구성하였다. 콘텐츠의 개발은 온라인 자료의 형태로 구성하고 시뮬레이션과 워크시트를 포함하였다. 또한 교수학습방법을 제공하고 각 콘텐츠별로 평가 문항을 개발하였다. 콘텐츠의 적합성을 살펴보기 위해 전문가 대상으로 타당도 검사를 실시하였다. 설계 내용에 대한 내용타당도 검사 결과 전체 평균은 .71이상을 나타냈고, 개발된 콘텐츠의 수업 적합도의 CVI값은 .82로 타당성이 높게 나왔다. 본 연구에서 개발된 콘텐츠들이 대학 교양교육에서 인공지능 소양을 향상시키기 위한 효과적인 프로그램으로 활용될 것으로 기대된다.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권2호
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• pp.141-151
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• 2022

최근, 급격히 발전하는 미래 디지털 사회를 살아갈 학생들의 디지털 리터러시와 데이터 리터러시 관련 기초소양 교육이 강조되고 있다. 이에 일반 대학과 교육 대학에서도 기초소양으로서 빅데이터 및 데이터 리터러시 향상을 위한 교육의 수요가 많아지고 있다. 이에 본 연구는 예비교사를 위한 빅데이터 분석 교양강좌를 설계 및 적용하고 데이터 리터러시에 미치는 영향을 분석하였다. 투입 프로그램에 대한 흥미도와 이해도 분석 결과, 예비교사의 수준에 적절한 형태임을 확인했으며, 데이터 리터러시의 '지식', '기능', '가치와 태도'의 모든 영역에서 유의미한 역량의 향상이 있는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과가 체계적인 데이터 리터러시 관련 교육 연구에 도움을 주어 학생과 예비교사들의 데이터 리터러시를 증진하는데 이바지할 수 있기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.351-356
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• 2022

4차 산업 혁명 시대는 디지털 혁명 위에 구축되고 있다. 이러한 기술 발전을 이해하고 올바르게 활용하기 위해서 디지털 리터러시 교육의 필요성이 대두되었다. 이에 본 연구는 디지털 리터러시의 구성요소를 알아보고 그에 따른 디지털 리터러시 함양을 위한 교육과정 및 교수 학습 방법 개선안, 교수자 디지털 리터러시 함양 방안을 제시하였다. 교육과정은 디지털 문제 해결력 확대를 통한 개선이 필요하다. 교수 학습 방법 개선안은 쌍방향 플랫폼 구축을 통해, 교수자와 학습자의 소통·협업·공유를 바탕으로 연계 및 융합형 교육모델을 제시할 필요가 있다. 마지막으로 교수자 디지털 리터러시 함양 안으로 학습자 중심의 교육모델을 쉽게 설계할 수 있는 교육환경 개선이 매우 중요함을 제시하였다. 본 연구는 디지털 기술로 연결된 환경에서 디지털 리터러시를 통한, 소통과 협업 기반의 교육환경 조성을 위한 기초 자료를 제시했음에 그 의의가 있으며, 향후 본 연구를 기반으로 한 교수·학습 지원 시스템을 개발하고자 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.713-721
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• 2021

교육부에서 2022 개정 교육과정에 본격적으로 AI교육을 도입하면서 AI교육과 더불어 데이터 관련 교육의 필요성에 대한 공감도가 높아지고 있다. 인공지능을 제대로 이해하고 활용하는 역량을 기르기 위해서는 데이터에 대한 이해와 활용 역량이 기반되어야 한다. 본 연구에서는 요구분석, 선행연구분석 결과를 종합하여 마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결 SW교육 프로그램을 개발하였다. 데이터 기반 문제해결 교육 프로그램은 데이터 과학의 내용 중 초등학생을 대상으로 적용할 수 있는 교육 요소들로 구성하여 개발되었다. 본 연구에서 개발한 프로그램을 통해 실생활 데이터를 바탕으로 다양한 주제와 교과를 융합한 교육을 연계할 수 있다. 더 나아가 데이터에 대한 이해를 바탕으로 보다 내실 있는 AI교육 프로그램의 기반을 갖추게 될 것이다.