• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.403-428
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• 2023

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.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제10권2호
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• pp.62-68
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• 2022

Evaluation as learning is important for the learner competency test, and the applicable method is studied. Assessment is the role of diagnosing the current learner's status and facilitating learning through appropriate feedback. The system is insufficient to enable process-oriented evaluation in small educational institute. Focusing on becoming familiar with the AI through experience can end up simply learning how to use the tools or just playing with them rather than achieving ultimate goals of AI education. In a previous study, the experience way of AI education with PLAY model was proposed, but the assessment stage is insufficient. In this paper, we propose ELAS (Experiential K-12 AI education Learning Assessment System) for small educational institute. In order to apply the Assessment factor in in this system, the AI-factor is selected by researching the goals of the current SW education and AI education. The proposed system consists of 4 modules as Assessment-factor agent, Self-assessment agent, Question-bank agent and Assessment -analysis agent. Self-assessment learning is a powerful mechanism for improving learning for students. ELAS is extended with the experiential way of AI education model of previous study, and the teacher designs the assessment through the ELAS system. ELAS enables teachers of small institutes to automate analysis and manage data accumulation following their learning purpose. With this, it is possible to adjust the learning difficulty in curriculum design to make better for your purpose.

• 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.

• 한국보육지원학회지
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• 제19권2호
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• pp.43-59
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• 2023

Objective: This study investigated the differences in preschool children's perceptions of artificial intelligence (AI) and their distribution by latent profiles according to their experience with AI robots in daycare centers. Methods: The participants included 119 five-year-old children, 52 of whom had experience with AI robots in daycare centers and 67 of whom did not. Children's perceptions of AI were measured using the Godspeed scale from Bartneck et al.(2009). Data were analyzed using a t-test, latent profile analysis, and chi-square test. Results: The results showed that compared to the inexperienced group, the experienced group reported lower levels of animacy and perceived intelligence of AI robots, indicating higher levels of AI knowledge and understanding. In addition, the experienced group had a higher probability of belonging to the 'machine recognition' type than 'organism recognition' type, although the difference was not statistically significant. Conclusion/Implications: The findings suggest that experience with AI robots in daycare centers can improve children's AI knowledge and understanding. To further enhance this effect, it is necessary to increase the number of robots put into classrooms, and to consider various teaching media that reflect children's preferences.

• 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.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.879-890
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• 2021

미래 사회에는 AI와 인간이 공존할 것이라는 전망이 나오고 있는 가운데, 소양 교육의 성격으로 AI 교육이 강조되고 있다. 본 연구에서는 최근 국내에서 이루어진 AI 교육 프로그램 연구동향을 분석함으로써 향후 연구의 방향을 모색하고자 한다. 이를 위해 주제범위 문헌고찰 방법을 적용하여, 2017년부터 2020년까지 국내에서 이루어진 AI 교육 프로그램 문헌 29개를 발행연도, 교육대상, 학습내용, 학습결과, 실습환경의 측면에서 분석하였다. 분석 결과, 국내 AI 교육 프로그램 연구는 2020년에 급증하였으며 초등학생을 대상으로 한 교육 프로그램 연구가 많이 이루어졌음을 확인하였다. 또한, AI 원리에 대한 교육내용을 주로 다루고 있으며, 인지와 정의적 측면의 학습결과를 측정한 연구의 비율이 높고, 블록코딩을 비롯한 다양한 실습환경이 비교적 골고루 사용되었음을 확인하였다. 본 연구 결과를 기반으로 추후 연구의 방향성을 논의하고 제안하였다.

• 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.

• 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.