• 제목/요약/키워드: AI literacy

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챗GPT 리터러시가 학업열의에 미치는 영향: 학업자신감과 지각된 학업역량의 이중매개효과를 중심으로 (The Influence of ChatGPT Literacy on Academic Engagement: Focusing on the Serial Mediation Effect of Academic Confidence and Perceived Academic Competence)

  • 이은성;전용철
    • 문화기술의 융합
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    • 제10권2호
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    • pp.565-574
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    • 2024
  • 챗GPT는 우리 사회의 모든 분야에 커다란 반향을 일으키고 있으며, 이는 교육 분야에서도 마찬가지이다. 하지만 학교 현장에서의 챗GPT에 관한 학계 및 사회적 논의는 주로 표절과 같은 부정행위에 초점이 맞춰져있으며, 학생들의 인공지능 기술 활용으로 인한 긍정적인 효과에 대해서는 상대적으로 연구가 부족한 실정이다. 그와 더불어, 코로나 시대의 교육 위기 속에서 학업열의를 증진시키는 연구의 필요성이 제기되고 있다. 이러한 문제인식에 따라 우리는 학생들의 챗GPT 리터러시 수준에 따라 학업열의가 어떻게 나타나는지에 대해 알아보고, 그 과정에서 학생들의 학업 자신감 및 지각된 학업역량이 매개효과를 나타내는지를 확인했다. 이를 위해 406명의 대학생을 대상으로 수집한 데이터를 SPSS로 분석했다. 그 결과, 챗GPT 리터러시는 학업열의에 긍정적인 영향을 미치는 것이 확인되었으며, 학업자신감은 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이를 매개했다. 또한 학업자신감과 지각된 학업역량은 이중으로 매개되었을 때 유의한 결과를 도출했다. 이러한 결과를 바탕으로 우리는 챗GPT 리터러시와 학업열의 사이의 이론적 매커니즘을 명확히 규명할 수 있다는 이론적 함의를 논하였다. 또한 이와 관련하여 챗GPT 리터러시 교육의 중요성에 관한 실용적 함의에 대해도 기술하였다.

마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결 SW교육 프로그램 개발 (Development of SW Education Program for Data-Driven Problem Solving Using Micro:bit)

  • 김봉철;유혜진;오승탁;김종훈
    • 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.

컴퓨터 비전공자를 위한 기초 코딩 교육에서 학습자의 시각적 문해력과 사고 유형이 프로그램 이해와 작성에 미치는 영향 분석 (Analysis of the Effects of Learners' Visual Literacy and Thinking Patterns on Program Understanding and Writing in Basic Coding Education for Computer Non-majors)

  • 박찬정;현정석
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제23권2호
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    • pp.1-11
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    • 2020
  • 최근 소프트웨어와 인공지능 교육이 점차 중요하게 다루어지면서 2019년 12월 과학기술정보통신부는 2022년까지 초·중등학교에서 소프트웨어와 인공지능 교육을 필수교육으로 확대하는 계획을 발표하였다. 초·중등학교에서는 물론, 대부분 대학교에서도 컴퓨터 비전공자들을 대상으로 한 소프트웨어 교육이 활발히 이루어지고 있지만, 컴퓨터 비전공자들을 대상으로 하는 코딩 교육에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 대학의 교양 과목으로 컴퓨터 비전공자를 대상으로 한 코딩 교육에서 효율적인 교수학습방법을 찾고자 한다. 밀레니얼 세대와 Z세대로 불리는 요즘 대학생들은 시각적 정보를 선호하고 디지털 네이티브로 컴퓨터에 익숙하다. 이런 특징을 기반으로 대학생들의 시각적 문해력과 사고 유형을 조사한 후, 기초 코딩 과목에서 학생들의 시각적 문해력과 사고유형이 프로그램을 이해하고 작성하는 코딩 기반의 문제해결력에 영향을 미치는지 살펴보았다. 이를 토대로 코딩이 처음인 컴퓨터 비전공자 학생들을 위한 코딩 활동에 대해서 보다 효율적인 교수학습방법에 대한 대안을 제시하였다.

머신러닝 포키즈를 이용한 초등 AI 교육과 글쓰기 교육을 연계한 어휘력 향상 수업설계 (Vocabulary Improvement Class Design Linking Elementary School AI Education and Writing Education using 'Machine Learning for Kids')

  • 김지송;이명숙
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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    • pp.719-722
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    • 2021
  • 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.

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머신러닝포키즈를 활용한 데이터 편향 인식 학습: AI야구심판 사례 (Learning Method of Data Bias employing MachineLearningforKids: Case of AI Baseball Umpire)

  • 김효은
    • 정보교육학회논문지
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    • 제26권4호
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    • pp.273-284
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    • 2022
  • 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.

인공지능을 활용한 통합방위체계의 효율성 분석 (Efficiency Analysis of Integrated Defense System Using Artificial Intelligence)

  • 유병덕;신진
    • 융합보안논문지
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    • 제23권1호
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    • pp.147-159
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    • 2023
  • 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.

An AI-Based Prevention Program to Protect Youth from Cybergrooming

  • 김기정;리푸 후앙;조진희
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제24권5호
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    • pp.67-73
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    • 2023
  • 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.

The Effects of Artificial Intelligence Convergence Education using Machine Learning Platform on STEAM Literacy and Learning Flow

  • Min, Seol-Ah;Jeon, In-Seong;Song, Ki-Sang
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제26권10호
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    • pp.199-208
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    • 2021
  • 본 논문에서는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 STEAM 교육을 하는 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 동질집단인 초등학교 6학년 44명을 실험집단과 통제집단으로 나누고 통제집단에는 일반 교과 융합 수업 10차시를, 실험집단에는 머신러닝 포 키즈(Machine learning for Kids)를 활용한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였다. 인공지능 융합교육 프로그램은 2015 개정 교육과정의 목표, 성취기준 및 내용 요소를 분석하여 융합교육 프로그램 설계를 위한 교과목 및 수업 내용을 선정하였고, 소프트웨어 수업 모델, 다양한 교수·학습 전략 등을 활용한 교수·학습 과정안 및 학습지를 개발하였다. 융합인재소양 검사와 학습몰입 검사 결과, 실험집단과 통제집단 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 인공지능 기능을 확장시킨 코딩 환경이 학습자들의 몰입과 융합인재소양에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서 유의미한 차이가 나타났으며, 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 유의미한 차이가 나타났다. 추후 더욱 확장된 연구가 이루어진다면, 미래를 대비하는 더욱 효과적인 교육을 위한 기초 연구가 될 수 있을 것이다.

생성형 AI를 활용한 1:1 맞춤형 노인 스마트폰 교육 어플리케이션 개발 (Development of 1:1 customized Smartphone Education Application for the Elderly using Generative AI)

  • 추민영;박연우;노승현;허수진;허원회
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제24권4호
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    • pp.15-20
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    • 2024
  • 지자체는 초고령사회로 인해 발생하는 정보 격차를 해소하기 위해 고령자를 대상으로 스마트폰 사용법 교육을 실시하고 있다. 하지만 1 대 다수의 교육 방식은 한계가 있으며, 고령자의 학습 효과가 미흡하여 어려움을 겪고 있다. 이 연구는 이러한 문제를 해결하고자 고령자가 반복 학습할 수 있는 환경을 고려하여, 오프라인 교육 현장에서 사용할 수 있는 교육용 서비스를 제안한다. 이 서비스는 생성형 AI를 사용하여 사용자가 실제로 어려워하는 부분을 식별하고, 개인별로 맞춤형 문제를 제공하여 개별화된 실습을 가능하게 한다. 이 앱을 기존의 지자체 교육 프로그램과 통합하여 활용하면, 1:1 맞춤형 교육, 시간 효율성, 그리고 교육 내용의 적절성 측면에서 스마트폰 교육의 효율성이 크게 향상될 것으로 기대된다.

마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결 SW교육 방안 연구 (Study of Data-Driven Problem Solving SW Education Program using Micro:bit.)

  • 오승탁;유혜진;김봉철;김종훈
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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    • pp.25-30
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    • 2021
  • 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.

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