Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.2
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pp.227-234
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2023
In this paper, we developed a design thinking-based artificial intelligence education program for middle school students and applied it to verify the impact on creative problem-solving skills. The inspection tool used the Creative Problem Solving Profile Inventory (CPSPI), an inspection tool for measuring creative thinking type ability based on the CPS theory of Hwasun Lee, Jungmin Pyo, Insoo Choe(2014). CPSPI included the steps of evaluating cognitive preferences and cognitive abilities by supplementing the limitations of existing tests, and sharing and persuading one's ideas with others. Before and after applying the design thinking-based artificial intelligence education program, as a result of analyzing the creative problem-solving ability, it increased significantly in all areas. As a result of analyzing the creative problem-solving ability of middle school students, significant results were found in the areas of Problem Detection and Analysis, Idea Generation, Action plan, Execution, Persuasion and Communication. The effect of design thinking was confirmed as a teaching and learning method to improve creative problem-solving ability in artificial intelligence education.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.389-390
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2022
4차 산업혁명이 도래하여 사회 전반에서 혁신적인 변화가 일어났다. 이에 따라 2022 개정 교육과정에서는 미래 사회가 요구하는 소양 및 역량 강화를 위하여 인공지능(Artificial Intelligence, AI)·소프트웨어(Software, SW)교육을 비롯한 디지털 기초 소양을 강화하는 것을 개정의 중점으로 설정하였다. 이처럼 SW교육은 정보 관련 교과를 비롯한 타 교과에서도 중요하며 따라서 비 정보과 교사도 SW관련 교육 내용을 이해해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 비 정보과 교사에게 SW연수를 실시하였고, SW교육 수업 전문성의 변화를 살펴보았다. 그 결과 사전 검사에 비해 사후 검사 결과에서 통계적으로 유의한 상승을 확인하였다. 이는 SW연수가 비 정보과 교사의 SW교육 수업 전문성 함양에 긍정적인 영향을 준다는 것을 의미한다. 그러나 본 연구는 단일집단으로 이루어진 실험을 설계하여 실시하였으므로, 이러한 변화가 처치로 인한 것인지 확인할 수 없다는 한계점이 있다. 그러므로 통제 집단 및 실험 집단 선별 과정을 거친 후속 연구 설계가 요구된다.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.5
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pp.847-857
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2021
Recently, domestic schools are increasingly interested in environmental education related to COVID-19 and the severe climate crisis, as well as artificial intelligence education related to the 4th industrial revolution that is rapidly approaching us. In particular, AI education is highly likely to be applied to 5th to 6th graders of elementary school, so measures related to connection with 1st to 4th graders are needed. There are many students who are not proficient in computers in the lower grades of elementary school, so there may be many restrictions in using the currently used teaching aids. Therefore, this study tried to develop an artificial intelligence education program for the lower grades of elementary school to secure the linkage of artificial intelligence education. The theme of the program was developed based on the topic of environmental education, which has recently increased in interest. As for the educational method, considering the developmental stage of the lower grades of elementary school, the STEAM education method was used, which was fused with various subjects and unplugged using play and games without a computer. of the program. For validity verification, Lawshe (1975)'s content validity ratio (CVR) calculation formula was used. The verification results were analyzed to be suitable for the purpose of development of all programs. In the future, it is necessary to measure the degree of effectiveness by applying the program proposed in this study to the lower grades of elementary school.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.2
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pp.327-335
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2021
This study verified the effectiveness of machine learning education programs focused on data labeling as an educational method for improving computational thinking of elementary school students. The education program was designed and developed based on the results of a preliminary demand analysis conducted on 100 elementary school teachers. In order to verify the effectiveness of the developed education program, 17 sixth-grade students attending K Elementary School were given 2 classes per day for a total of 6 weeks. In order to measure the effect of the training on improving computational thinking, the educational effects were analyzed by conducting pre-post-inspection using the "Beaver Challenge". According to the analysis, machine learning education focused on data labeling contributed to improving computational thinking of elementary school students.
Purpose: This study was designed to investigate the trends in school health research in Korea using probabilistic latent semantic analysis. The study longitudinally analyzed the abstracts of the papers published in 「The Journal of the Korean Society of School Health」 over the recent 17 years, which is between 2004 and August 2020. By classifying all the papers according to the topics identified through the analysis, it was possible to see how the distribution of the topics has changed over years. Based on the results, implications for school health research and educational uses of latent semantic analysis were suggested. Methods: This study investigated the research trends by longitudinally analyzing journal abstracts using latent dirichlet allocation (LDA), a type of LSA. The abstracts in 「The Journal of the Korean Society of School Health」 published from 2004 to August 2020 were used for the analysis. Results: A total of 34 latent topics were identified by LDA. Six topics, which were「Adolescent depression and suicide prevention」, 「Students' knowledge, attitudes, & behaviors」, 「Effective self-esteem program through depression interventions」, 「Factors of students' stress」, 「Intervention program to prevent adolescent risky behaviors」, and 「Sex education curriculum, and teacher」were most frequently covered by the journal. Each of them was dealt with in at least 20 papers. The topics related to 「Intervention program to prevent adolescent risky behaviors」, 「Effective self-esteem program through depression interventions」, and 「Preventive vaccination and factors of effective vaccination」 appeared repeatedly over the most recent 5 years. Conclusion: This study introduced an AI-powered analysis method that enables data-centered objective text analysis without human intervention. Based on the results, implications for school health research were presented, and various uses of latent semantic analysis (LSA) in educational research were suggested.
This study requires SW education that can adapt to the advent of the fourth industrial revolution and the new normal environment of COVID-19 pandemic. Small and powerful smartphones, which have become a necessity in digital society, are designed and applied to create apps with useful apps or artificial intelligence modules that have been trained with data using the App Inventor program as a good teaching tool. After conducting the class in a blended method that combines face-to-face and non-face methods, the survey questioned the technical and cognitive maturity of artificial intelligence and the pros and cons of blended software classes. We also found changes in career orientation, which is intended to explore SW-related talent occupations that require a lot of demand in terms of national development before and after artificial intelligence classes. Significant results were reached in three of the sub-elements. Even in non-face-to-face situations, it is expected that an app vendor software education program using artificial intelligence will be provided to the actual site.
The purpose of this study is to develop a statistical program using data and artificial intelligence prediction models and apply it to one class in the sixth grade of elementary school to see if it is effective in improving students' statistical literacy. Based on the analysis of problems in today's elementary school statistical education, a total of 15 sessions of the program was developed to encourage elementary students to experience the entire process of statistical problem solving and to make correct predictions by incorporating data, the core in the era of the Fourth Industrial Revolution into AI education. The biggest features of this program are the recognition of the importance of data, which are the key elements of artificial intelligence education, and the collection and analysis activities that take into account context using real-life data provided by public data platforms. In addition, since it consists of activities to predict the future based on data by using engineering tools such as entry and easy statistics, and creating an artificial intelligence prediction model, it is composed of a program focused on the ability to develop communication skills, information processing capabilities, and critical thinking skills. As a result of applying this program, not only did the program positively affect the statistical literacy of elementary school students, but we also observed students' interest, critical inquiry, and mathematical communication in the entire process of statistical problem solving.
In this paper, the operation of the Korean digital key talent training project (K-Digital Training) supported by the Ministry of Labor in 2022 began in 2021, and through public offering in the second half of 2022, 403 training courses are held to secure 33,000 annual training personnel. Accordingly, because of performance analysis on learning satisfaction in each field of the state-led talent development program to respond quickly to future industrial changes by fostering digital talent, the overall satisfaction with the program was very high at 4.27 on average. However, the initial expectation for employment linkage is decreasing from 4.2 to 3.91 at the end of learning. Therefore, it is expected that the satisfaction level of the program can be continuously improved only when the organizations participating in the program are prepared in advance for employment linkage
Park, Daeryoon;Ahn, Joongmin;Jang, Junhyeok;Yu, Wonjin;Kim, Wooyeol;Bae, Youngkwon;Yoo, Inhwan
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.24
no.1
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pp.49-57
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2020
The society we are living in has being changed to the age of the intelligent information society after passing through the knowledge-based information society in the early 21st century. In this study, we have developed the instructional model for software education based on the machine learning which is a field of artificial intelligence(AI) to enhance the core competencies of learners required in the intelligent information society. This model is focusing on enhancing the core competencies through the process of problem-solving as well as reducing the burden of learning about AI itself. The specific stages of the developed model are consisted of seven levels which are 'Problem Recognition and Analysis', 'Data Collection', 'Data Processing and Feature Extraction', 'ML Model Training and Evaluation', 'ML Programming', 'Application and Problem Solving', and 'Share and Feedback'. As a result of applying the developed model in this study, we were able to observe the positive response about learning from the students and parents. We hope that this research could suggest the future direction of not only the instructional design but also operation of software education program based on machine learning.
Objective: The objective of this study was to establish a program model for use in wide-spread cervical cancer screening. :Methods: Cervical cancer screening was conducted in Zhongshan city in Guangdong province, China through a coordinated network of multiple institutes and hospitals. A total of 43,567 women, 35 to 59 years of age, were screened during regular gynecological examinations using the liquid-based ThinPrep cytology test (TCT). Patients who tested positive were recalled for further treatment. Results: The TCT-positive rate was 3.17%, and 63.4% of these patients returned for follow-up. Pathology results were positive for 30.5% of the recalled women. Women who were younger than 50 years of age, urban dwelling, low-income, had a history of cervical disease, began having sex before 20 years of age, or had sex during menstruation, were at elevated risk for a positive TCT test. The recall rate was lower in women older than 50 years of age, urban dwelling, poorly educated, and who began having sex early. Ahigher recall rate was found in women 35 years of age and younger, urban dwelling, women who first had sex after 24 years of age, and women who had sex during menstruation. The positive pathology rate was higher in urban women 50 years of age and younger and women who tested positive for human papillomavirus. Conclusion: An effective model for large-scale cervical cancer screening was successfully established. These results suggest that improvements are needed in basic education regarding cervical cancer screening for young and poorly educated women. Improved outreach for follow-up is also necessary to effectively control cervical cancer.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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