본고의 목표는 데이터 편향 인식 교육에서 기계학습 플랫폼의 사용을 제안하는 것이다. 학습자들이 인공지능 데이터 및 시스템을 다루거나 인공지능윤리 요소 중 데이터 편향에 의한 피해를 방지하고자 할 때 인지할 수 있는 역량을 배양할 수 있다. 구체적으로, 머신러닝포키즈를 활용해 데이터편향 학습을 하는 방법을 AI야구심판 사례를 통해 제시한다. 학습자는 구체적 주제선정, 선행연구 검토, 기계학습 플랫폼에서 편향/비편향 데이터의 입력 및 테스트 데이터 구성, 기계학습의 결과 비교, 결과를 통해 얻을 수 있는 데이터 편향에 대한 함의를 제시한다. 이러한 과정을 통해서 학습자는 인공지능 데이터 편향이 최소화되어야 한다는 점과 데이터 수집 및 선정이 사회에 미치는 영향을 체험적으로 배울 수 있다. 이 학습방법은 문제기반의 자기주도 학습의 용이성, 코딩교육과의 결합가능성, 그리고 인문사회적 주제와 인공지능 리터러시와 결합을 추동한다는 의의를 가진다.
최근 챗 GPT 인공지능(AI)은 전 세계 모든 정부 및 기업, 군 분야까지 초미의 관심사이다. 기존의 읽고 쓰는 AI시대에서 말과 글과 그림을 만들어 내는 생성형 AI로 인간과의 소통까지도 가능한 시대에 진입했다. 최근 우리나라 국가 위기시 발령하는 국가기관의 현행 법·령의 복잡성과 전·평시 법률적용 시기의 모호성으로 인해 상황조치의 골든타임을 놓치는 경우가 많았다. 이러한 이유들로 대형 참사 및 북한과의 군사적 충돌 때마다 제대로 된 대응을 하지 못했다. 따라서 본 연구의 목적은 이러한 상황을 극복하기 위한 제언으로 국가 위기시 컨트럴타워 역할을 수행 할 수 있는 "국가위기 관리 기본모법" 과 이를 활용하는 "인공지능 관련법" 개정과 현재 인공지능 기술을 민·관·군·경과 상호 연동하는 "인공지능 거버넌스 활성화 방안" 및 전국 지자체 통합방위 종합상황실내 "MIDS 인공지능반"을 신설하여 인공지능을 활용한 미래의 통합방위체계 발전방안을 제시하였다.
The Digital Age calls for improvement of information literacy particularly among children and youth who are vulnerable to cybergrooming. Taking an interdisciplinary approach by leveraging our team's expertise including child and adolescent development, data analytics, and cybersecurity, this study proposes an interactive artificial intelligence (AI)-based preventive simulation program that raises youth knowledge and awareness about the risk of cybergrooming as well as increases resilient self-efficacy in their cybersecurity-relevant skills. The primary purpose of this project is to evaluate the effectiveness of the simulation program on preventing cybergrooming. More specifically, this study is designed to examine developmental changes in self-efficacy of cybersecurity-relevant skills among youth participants as a function of the preventive simulation program. Further, this study will identify risk and protective factors that explain interindividual differences in the ability of children and youth either to fall victim to advances from a cyber predator or to recognize and deter such threats. The preliminary data will help improve the effectiveness of the preventive simulation program as well as the methods of implementation to large groups of youth. The findings from the proposed study will contribute to making specific recommendations to parents, educators, practitioners, and policy makers for the prevention of cybergrooming.
이 연구에서는 데이터 리터러시 분야 연구의 발전 경로와 지적구조 및 떠오르는 유망 주제를 파악하고자 하였다. 이를 위해서 Web of Science에서 검색한 데이터 리터러시 관련 논문은 교육학 분야와 문헌정보학 분야 논문이 전체의 60% 가까이를 차지하였다. 우선 인용 네트워크 분석에서는 페이지랭크 알고리즘을 사용해서 인용 영향력이 높은 다양한 주제의 핵심 논문을 파악하였다. 데이터 리터러시 연구의 발전 경로를 파악하기 위해서 기존의 주경로분석법을 적용해보았으나 교육학 분야의 연구 논문만 포함되는 한계가 있었다. 이를 극복할 수 있는 새로운 기법으로 페이지랭크 주경로분석법을 개발한 결과, 교육학 분야와 문헌정보학 분야의 핵심 논문이 모두 포함되는 발전 경로를 파악할 수 있었다. 데이터 리터러시 연구의 지적구조를 분석하기 위해서 키워드 서지결합 분석을 시행하였다. 도출된 키워드 서지결합 네트워크의 세부 구조와 군집 파악을 위해서 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 대군집 2개와 그에 속한 소군집 7개를 파악할 수 있었다. 부상하는 유망 주제를 도출하기 위해서 각 키워드와 군집의 성장지수와 평균출판년도를 측정하였다. 분석 결과 팬데믹 상황과 AI 챗봇의 부상이라는 시대적 배경 하에서 사회정의를 위한 비판적 데이터 리터러시가 고등교육 측면에서 급부상하고 있는 것으로 나타났다. 또한 이 연구에서 연구의 발전경로를 파악하는 수단으로 새롭게 개발한 페이지랭크 주경로분석 기법은 서로 다른 영역에서 병렬적으로 발전하는 둘 이상의 연구흐름을 발견하기에 효과적이었다.
최근 인공지능의 새로운 기술들이 하루가 다르게 발전하고 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 교육과 글쓰기 교육을 연계하여 초등학생들의 어휘력 향상을 위한 수업을 설계하고자 한다. 그 방법으로는 본 수업에 앞서 어휘 10문제를 테스트하여 실험에 참가하기 전의 어휘력을 점검한다. 그 후 머신러닝 포키즈를 이용하여 여러 감정에 해당되는 단어들을 다양하게 훈련하도록 하였고, 그 후 관련된 어휘 10문제를 다시 테스트 하였다. 실험 결과 실험에 참가하기 전에는 100점 만점에 58.8점으로 나왔으나 훈련 후의 결과는 평균 68점으로 모든 학생의 성적이 좋아지는 결과를 얻을 수 있었다. 어휘력 문항수가 적은 점과 10명의 실험참가자로 일반화할 수 없는 한계가 있다. 향후 초등교재 한권을 선정하여 어휘를 모두 분석한 후 가장 많이 등장하는 어휘를 골라내어 테스트하여 좀 더 통계적으로 의미 있는 분석을 하고자 한다.
본 연구의 목적은 최근 초중등 교육에 도입되고 있는 인공지능 교육의 목적, 내용, 방법 등을 교육과정의 측면과 교사교육에 필요한 요인 측면을 조사하고 분석하여 우리나라 초중등 인공지능 교육의 방향을 제안하는 것이다. 1차 문헌으로는 국내외 논문 9편, 2차 문헌으로는 11편의 국내외 정책 보고서를 수집하고 분석하였다. 수집된 문헌을 서술적 고찰방법을 적용하여 분석하였으며, 문헌의 다각도 분석을 위해 교육과정 구성요소 측면과 TPACK 요소 측면에서 분석하여 시사점을 도출하였다. 본 연구의 결과로 인공지능 교육 대상을 인공지능 사용자, 활용자, 개발자의 3단계로 구분하였다. 초중등 인공지능 교육에서는 사용자와 활용자 단계가 적합하고, 사용자 교육을 위해 인공지능 리터러시를 포함해야 한다. 활용자 교육을 위해 현재의 컴퓨팅 사고력 및 코딩 역량을 기반으로 하여 인공지능의 기능을 적용하여 창의적인 산출물을 만들어 낼 수 있는 역량을 목표로 삼는 것이 필요하다는 시사점을 도출하였다. 또한, 교사는 교수 지식 및 플랫폼 사용 능력 외에도 문제해결, 추론, 학습, 인식 영역 및 일부 응용수학, 인지/심리학/윤리에 대한 내용 지식이 필요하므로 이에 대한 연수가 필요하다.
2022 개정 교육과정에서 AI교육의 도입에 따라 데이터 관련 교육의 필요성이 대두되고 있는 상황에서 학생들의 데이터 기반 문제해결력을 향상 시키는 것이 필요하다. 본 연구는 이러한 필요성에 따라 학생들의 데이터 기반 문제해결력을 향상하기 위한 SW교육에 대한 방안을 연구하고자 한다. ADDIE 교수설계모형을 바탕으로 프로그램을 설계하였고, 교사를 대상으로 요구분석 설문조사를 실시하여 요구 분석을 실시하였다. 요구분석 결과에 근거하여 마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결을 주제로 교육 프로그램을 설계하였다. 본 연구에서는 데이터 기반 문제해결의 중요성과 그 역량의 필요성을 제기하였다. 후속 연구에서는 데이터 기반 문제해결 SW 교육이 문제해결력에 어떤 유의미한 효과성을 나타낼지 밝히는 것이 필요하다.
The aim of this study was to develop, implement, and evaluate the use of Artificial Intelligence in the prevention of violence among middle-school students. The sample for this study consisted of 20 first-year middle-school students who participated in theme selection activities in a free semester program as part of their home economics studies. The data for the study consisted of nine class observation logs, four group activity outputs, 30 class results, an online survey, and in-depth interviews with three students. A program called "R.U.OK" was developed by setting problematic situation for school violence prevention linked to the contents of the Home Economics Education(HEE) curriculum. After the program was implemented, the survey on the students' class satisfaction content elements, with AI-based learning activities and PBL and interest, displayed high points, with an average of 4.0 or higher. Our qualitative analysis produced four significant results. First, students' concerns about school violence had increased and they showed a change in attitude, having more empathy with friends and more interest in their surroundings. Second, digital and AI literacy had improved, and students' interest in digital media learning had increased. Third, there had been an improvement in problem-solving ability in terms of being able to think more critically and independently. Fourth, the results also demonstrated that there had been a positive effect on self-direction and an improved capacity for teamwork. This study was significant in demonstrating the effectiveness of a program for the prevention of school violence based on the use of digital technology in the educational environment.
최근 정보 기술의 성장에 따라 디지털, 데이터, 인공지능 리터러시와 같은 다양한 리터러시에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는, 빅데이터 분석에서 필수적이고, 일상생활 모바일 앱에서도 다양하게 쓰이는 데이터 시각화에 초점을 두고 있으며, 데이터 시각화 활용 능력을 측정하는 데이터 시각화 리터러시 평가 체계에 대해서 다룬다. 2016년에 개발된 영문형 데이터 시각화 활용 능력을 측정하는 평가 체계(VLAT, Visualization Literacy Assessment Test)에 대해서 설명하고, 한국형에 맞춰 개발한 K-VLAT 평가 체계를 소개한다. K-VLAT은 국내 사용자의 맥락에 맞춰 12개의 시각화와 53개의 문항을 웹서비스를 통해 제공한다. 또한, 데이터 시각화 리터러시의 연구 방향을 이해하기 위해서, 영문형 VLAT을 참조한 79건의 논문을 분석하였다. 연구 목적을 4개의 대분야 및 11개의 소분야로 분류하였으며, 데이터 시각화 리터러시와 관련한 인지, 체계에 대한 확장, 교육과의 연계, 사용자 중심형 대시보드 개발 및 효과 평가 등에 활용되고 있다. 이에 따른 K-VLAT의 향후 활용 방안에 대해서 논의한다.
본 연구는 기계에 의한 안무가 시작된 오늘날 인공지능이 무용예술에 가져올 변화를 예측하고 문제를 제기하며 인간예술가로서 우리가 할 수 있는 질문을 찾는 시론적 성격을 지닌다. 연구는 기계창작예술 시대에서 무용이 처할 수 있는 위기 중 하나로 인공지능이 인간 안무가의 도구에 머무는 것이 아니라 안무의 주체가 됨으로써 인간 무용수를 조종하고 제한하는 힘을 갖게 되는 것임을 안무의 정치 담론을 토대로 제시한다. 이는 인공지능이 안무의 영역을 장악하고, 인간 안무가는 무능한 관조자에 머물게 됨으로써 결과적으로 무용수의 춤추는 몸은 인공지능에 의해 통제되고 조종되는 기계적인 몸으로 전락하게 될 수 있다는 위기의식에서 비롯한다. 이러한 우려가 현실이 되지 않기 위해서, 본 연구는 세 가지의 방안을 제안한다. 첫째, 안무가 및 무용수는 인공지능 예술 시대를 살아가기 위한 디지털 리터러시 역량을 키워야하며 둘째, 안무가는 창작 작업에 있어 인간 안무가와 무용수, 그리고 인공지능의 역할을 정확히 구분하는 능력을 획득해야 하고 셋째, 무용과 기술의 상호매체적 연구가 활발하게 수행됨으로써 인공지능 무용에 관한 다양한 층위의 담론이 형성되어야 한다. 이러한 노력들을 통해 인간 무용가는 인공지능 기술의 혁신이 불러올 새로운 무용 생태계에서 수동적인 관조자가 아닌 예술의 주체로 존재하며 인공지능과 창의적이고 생산적으로 공존하는 시대를 맞이할 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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