Kim, Han Sung;Kim, Doohyun;Kim, Sang Il;Lee, Won Joo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권3호
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pp.25-31
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2022
본 연구의 목적은 국내 대학의 인공지능(AI) 전공 교육과정에 대한 실태 분석을 통해 향후, 더욱 체계적인 AI 교육과정 운영을 위한 시사점을 탐색하는 것에 있다. 이를 위해, 사전 연구를 통해 개발한 산업계 수요 기반의 대학 AI 전공 표준형 교육과정을 활용해 국내 대학(SW중심대학 외 총 51개교)과 해외 QS Top 10 대학의 관련 교육과정을 분석하였다. 주요 연구 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 국내 대학의 경우 파이썬 중심의 프로그래밍 과목이 부족하였다. 둘째, AI 응용, 융합 등의 심화학습을 위한 과목이 적었다. 셋째, AI 개발자 직무를 수행하기 위해 요구되는 과목(ex, 컨테이너 인프라 구축, DevOps 실습 등)의 과목이 부족하였다. 넷째, 전문대학의 경우 AI 수학 관련 교과 개설 비율이 낮았다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 향후 체계적인 AI 전공 교육과정 운영을 위한 시사점을 제시하였다.
본 연구는 4차 산업혁명 도래와 COVID-19 팬데믹이라는 뉴노멀한 환경에도 적응할 수 있는 SW교육이 필요하다. 디지털 사회에서 필수품이 되어버린 작고 강력한 스마트기는 좋은 교구로 앱인벤터 프로그램을 활용한 생활 속 유용한 앱이나 데이터로 학습시킨 인공지능 모듈을 장착한 앱을 만드는 과정을 설계하고 적용하였다. 대면과 비대면 방식이 혼합된 블랜디드 방식으로 수업을 실시한 후 효과성 측정으로 인공지능의 기술적·인지적 성숙도와 블랜디드 소프트웨어 수업에 대한 장·단점에 대한 의견을 설문 질의를 통하여 알아보았다. 인공지능을 활용한 앱인벤터 소프트웨어 수업 전·후 미래의 국가발전 차원에서 많은 수요가 필요한 SW관련 인재 직업군을 탐색하고자하는 의향인 진로지향도 변화를 알아보았다. 하위 요소 중 3개가 항목에서 유의미한 결과가 도달하였다. 비대면 상황에서도 인공지능을 활용한 앱인벤터 소프트웨어교육 프로그램이 실제 현장에 제공되길 기대한다.
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.
인공지능, 빅데이터, 생명과학 산업 등이 선도하는 지식정보사회의 물결이 우리 삶의 방식에 전방위적인 영향을 미치고 있다. 이에 교육부는 미래사회 변화에 대응할 수 있는 기초소양과 역량을 함양할 수 있는 교육과정 개선을 추진하며 AI·소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초소양 강화를 서두르고 있다. 모든 교과교육을 통해 디지털 기초소양 함양의 기반을 마련하고 정보 교육과정과 연계한 AI 등 신기술분야의 기초 및 심화 학습을 내실화하는 것은 미래사회에 대비한 교육으로서 반드시 필요한 부분이라 볼 수 있다. 하지만 디지털·AI 리터러시 함양을 위한 각각의 내용에 대한 연구는 비교적 활발히 이루어지고 있는 반면 디지털·AI 리터러시를 함양할 수 있는 교수·학습 전략에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 디지털·AI 리터러시를 키워줄 수 있는 컴퓨팅 사고력(CT) 기반의 디지털·AI 교수·학습 전략을 개발하여 델파이 전문가 검증을 실시한 결과 타당함으로 분석되었고, 이를 바탕으로 교수자 사용성 평가 및 학습자 효과성 분석을 진행한 후 최종 교수·학습 전략을 완성하였다.
미래 세대들은 지능형 로봇과 공존에 대해 어떻게 인식하고 있는지는 SW와 인공지능 교육을 어떻게 설계하고 진행해야 하는지에 중요한 요소가 된다. 본 연구는 중학생 1학년 214명을 대상으로 설문 조사를 진행하였으며 인식의 차이를 확인하기 위해 예상되는 문제 상황에 대해 문제를 해결하는 과정과 대상에 대한 감정이입 여부를 통해 살펴보았다. 분석 결과, 첫째, 형태가 명시적이지 않은 경우에는 상하관계로 인식하고 있었고 둘째, 인간 형태의 경우에는 지능형 로봇을 대상으로 인식하고 대상과 의사소통 할 준비가 되어있었다. 셋째, 다수가 지능형 로봇에 감정을 느끼고 있었다. 넷째, 단순 기계 형태의 로봇에 대해서는 막연한 불안함을 느끼고 있었다. 본 연구는 지능형 로봇에 관한 인식을 확인한 사례 연구로서의 의의를 지니며 향후 중학생뿐만 아니라 다양한 연령층을 대상으로 로봇과 공존하며 살아갈 수 있는가에 대한 인식에 대해 고민하고 정립하는 것이 필요하다.
인공지능이 빠르게 발달하면서 의료, 교육, 게임 등 일상생활에 적용되고 있다. 인공지능 알고리즘은 예측 측면에서 언제나 확률적으로 불확실성을 지니고 있다. 기존 제품이나 서비스는 개발자의 의도에 따라 프로그램이 동작하기 때문에, 상호작용에 따른 결과가 명확하며 이에 대한 UX 평가를 할 수 있었다. 하지만, 인공지능이 적용된 서비스는 기존 서비스들과 달리 상호작용에 따른 불확실성으로 인해 위험 요소가 따르고 있다. 이러한 이유로, 인공지능 서비스의 UX 평가는 새로운 체계가 필요하지만, 기존 UX 평가 척도만을 사용하여 평가되고 있다. 인공지능 서비스의 특징을 반영하여, 정확한 UX 평가를 진행할 수 있도록 본 논문에서는 인공지능에 task 위임 적합도, 기존 UX 평가 항목, 기술에 대한 개인적 차이를 포함한 AI-UX 프레임워크를 제안하였다.
본 연구에서는 대학 기록물 관리에 대한 중요성이 강화되고 있는 상황에서, 대학의 교육용 기록정보콘텐츠를 수집하고 관리해야 하는 가치를 사례연구 바탕으로 실증한다. 기록정보콘텐츠 설계 절차에 따라 SW실습교육 기록정보콘텐츠를 개발하고, 정규교과목인 캡스톤디자인과 비교과 해외 기술연수교육 프로그램에 해당 모델을 적용하였다. 설문조사와 인터뷰를 통해 모델 적용 효과를 분석하였으며, 349명이 참여한 캡스톤 디자인 설문에서는 산학연계형 운영방식에 대한 만족도가 가장 높게 나타났다. 산출물을 활용한 확산과 고도화 경험은 두 번째로 높은 만족도로 집계되었다. 해외 기술연수교육 프로그램 설문에는 2년 동안의 참여자 62명이 모두 참여하였다. 리커트형 9문항 전체에서 4점 이상의 높은 만족도를 보였으며 1건의 서술형 문항에서의 의견도 긍정적이었다. 상위 3건의 만족도 항목인 프로그램 내용, 프로그램 운영방식, 확산 및 고도화 경험에서는 각각 4.85, 4.74, 4.71점의 높은 점수분포를 이루었다. 교수, 기업, 학생의 인터뷰에서도 SW실습교육에서 기록정보콘텐츠를 활용한 교수법이 효율적이라는 결론을 얻었으며, 본 연구에서 개발한 콘텐츠 모델은 문화예술, 인문사회 등에서의 SW융합교육 수행의 지표로 활용할 수 있을 것이다.
본 연구에서는 국내 초·중·고 정보교육에서 이뤄지고 있는 데이터 교육 연구 동향을 분석하여, 향후 데이터 교육의 연구 방향을 제안하고자 하였다. 이를 위해 2015년부터 2023년 5월까지 게재된 국내 논문 중 데이터 교육 관련 논문 45편을 발행 연도, 연구 대상, 연구 분야, 데이터 리터러시 요소별로 분석하였다. 분석 결과 데이터 교육은 초등학생을 대상으로 집중적으로 이뤄지고 있었고 개발 및 적용 관련 연구가 가장 많이 이뤄지고 있었다. 또한 데이터 리터러시의 전 요소를 포함한 연구와 인공지능과 관련된 연구의 비중이 높음을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 바탕으로 SW·AI 교육을 위한 데이터 교육이 활발히 이뤄지길 기대한다.
2022 개정 초등학교 교육과정에서 디지털 소양이 강조되면서 인공지능 교육과 소프트웨어 교육에 관심이 높아지고 있다. 초등학교에서 정보 교육을 위해 할당된 수업 시수는 34시간뿐이어서, 학생들의 디지털 소양을 기르는 데 한계가 많다. 따라서 인공지능과 소프트웨어 교육을 위한 수업 시수를 확보하려면 다른 교과와 정보 교육이 융합하는 형태로 이루어져야 한다. 본 연구에서는 S-PUMA 교수법을 활용한 글 읽기 교육이 초등학생의 문학적 상상력에 어떤 영향을 미치는지는 분석하였다. 이 연구를 위해 초등학교 6학년 2개 반을 선정하여 실험 집단과 통제 집단으로 구분하고, 실험집단에만 5차시에 걸쳐 S-PUMA 교수법에 따라 글 읽기 교육을 진행하였다. 그 결과, S-PUMA 교수법을 활용한 글 읽기 교육이 문학적 상상력과 컴퓨팅 사고력을 향상시킨 것으로 분석되었다. 다만, 문학적 상상력의 하위 영역인 창조적 상상력은 모든 집단에서 향상되었기에 S-PUMA 교수법에 의한 효과인지, 교육 내용에 따른 자연적인 효과인지 추가적인 연구가 필요하다.
본 논문에서는 기초적인 데이터 예측 모델을 만들고 최적화하는 교육에 초점을 맞추었다. 그리고 데이터 예측 모델을 최적화하는 데 널리 사용되는 머신러닝의 경사하강법 교육 방법을 제안하였다. 미분법을 적용하여 데이터 예측 모델에 필요한 파라미터 값들을 최적화하는 과정에 사용되는 경사하강법의 전체 동작과정을 시각적으로 보여주며, 수학의 미분법이 머신러닝에 효과적으로 사용되는 것을 교육한다. 경사하강법의 전체 동작과정을 시각적으로 설명하기위해, 스프레드시트로 경사하강법 SW를 구현한다. 본 논문에서는 첫번째로, 2변수 경사하강법 교육 방법을 제시하고, 오차 최소제곱법과 비교하여 2변수 데이터 예측모델의 정확도를 검증한다. 두번째로, 3변수 경사하강법 교육 방법을 제시하고, 3변수 데이터 예측모델의 정확도를 검증한다. 이후, 경사하강법 최적화 실습 방향을 제시하고, 비전공자 교육 만족도 결과를 통해, 제안한 경사하강법 교육방법이 갖는 교육 효과를 분석하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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