• 제목/요약/키워드: AI utilization competency

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A Study on Artificial Intelligence Education Design for Business Major Students

  • PARK, So-Hyun;SUH, Eung-Kyo
    • 산경연구논집
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    • 제12권8호
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    • pp.21-32
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    • 2021
  • Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.

AI 활용 역량 강화 교육 프로그램이 중등 과학 예비교사들의 AI 이해, AI 효능감 및 AI 활용에 대한 인식 개선에 미친 효과 분석 (Analysis of the Effect of the AI Utilization Competency Enhancement Education Program on AI Understanding, AI Efficacy, and AI Utilization Perception Improvement among Pre-service Secondary Science Teachers)

  • 윤지현;허소림;강성주
    • 한국과학교육학회지
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    • 제43권2호
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    • pp.99-110
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    • 2023
  • 이 연구에서는 중등 과학 예비교사들의 AI 활용 역량 강화를 위하여, 구글의 티쳐블머신을 활용하여 예비교사들이 'AI 기반 분자구조 맞춤형 학습 지원 도구'를 직접 생성해 보는 프로젝트 활동을 개발 및 적용하였다. 이를 위하여, 충청북도 소재 H 대학교 화학교육과에 재학 중인 3학년 예비교사 26명을 대상으로 비교과 활동 시간에 개발된 프로그램을 14차시 동안 적용하였고, 'AI의 작동 원리 이해', '과학 수업에서 AI 활용에 대한 효능감', '과학 수업에서 AI 활용 방안'에 대한 인식을 살펴보았다. 연구 결과, 본 연구에서 개발한 프로그램은 예비교사들에게 머신러닝에 대한 AI 기술의 작동 원리를 기초적 수준에서 이해시키고, 그 사용법을 익히는 데 효과가 있는 것으로 나타났다. 또한 본 연구에서 개발한 프로그램은 과학 수업에서 AI 활용에 대한 예비교사들의 효능감을 높이는 데에도 효과가 있는 것으로 나타났다. 그리고 예비교사들은 학생들의 과학 개념 이해를 도울 수 있는 새로운 교수학습 전략이자 도구로서 AI 기술의 활용 방안 측면을 인식한 것으로 나타났다. 이에 본 연구에서 개발한 프로그램은 기초적 수준에서 예비교사들의 AI 활용 역량 강화 및 인식 개선 등에 긍정적 영향을 미쳤음을 알 수 있었다. 이에 대한 시사점에 대해 논의하였다.

예비 유아 교사들의 인공지능 활용 교육역량 요인 구성 연구 (A Study on the Composition of Factors in Teaching Competence Using Artificial Intelligence of Pre-service Early Childhood Teachers)

  • 이은철
    • 기독교교육논총
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    • 제72권
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    • pp.183-203
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    • 2022
  • 연구 목적 : 본 연구의 목적은 예비 유아 교사들의 인공지능 활용 교육역량을 높이기 위한 교육과정 편성을 위한 기초자료로써 인공지능 교육 활용 역량 요인을 구성하는 것이다. 연구 내용 및 방법 : 이를 위해서 선행연구를 탐색해서 7편의 역량 요인 및 모형과 관련된 연구를 선정하였다. 7편의 선행연구를 분석해서 인공지능의 이해를 포함하여 18개의 역량 요소를 추출하였다. 추출된 역량 요소는 코딩을 통해서 교과 지식 이해, 수업 준비, 수업 운영, 수업결과 피드백, 수업지도, 자기 계발로 구분되는 6개 영역이 구성되었고, 15개 요인이 추출되었다. 코딩을 통해 구성된 초안은 유아교육 전문가 3인의 검토를 통해서 개선하였다. 전문가 검토를 통해 개선된 요인은 교육과정 편성을 위해 지식, 기능, 태도로 구분하여 구조화하였고, 구조화된 역량 요인은 전문가 델파이를 통해서 타당성을 검증하였다. 델파이 검증 결과 1차 설문에서 모든 요소들이 수렴되었다. 이를 통해서 역량 영역 6개, 역량 요인 11개, 역량 요소는 지식이 19개, 기능이 10개, 태도가 5개로 구성되었다. 결론 및 제언 : 본 연구의 결과로 제시된 역량 요인은 예비 유아 교사들의 인공지능 교육 활용 능력 향상을 위한 교육과정 편성에 기초자료로 사용할 수 있는 것이 시사점이다.

교원을 위한 단계별 AI디지털 역량 프레임워크 개발 (Development of Steps AI Digital Competency Framework for Teachers)

  • 신수범
    • 실천공학교육논문지
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    • 제15권3호
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    • pp.597-603
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    • 2023
  • 본 연구는 교원의 AI디지털역량을 평가하고 연수에 활용할 수 있는 교원의 AI디지털 역량에 대한 단계별 프레임워크 개발에 대한 것이다. 이를 위해 AI디지털역량에 대해 활용과 소양의 관점을 테크놀로지컬교수내용지식(TPACK)의 관점과 연계하여 분석하였다. 그리고 단계별 교원의 AI디지털 역량 선행연구 사례로 영국교육훈련재단의 3단계 역량, 유네스코 ICT 교사 역량 프레임워크 등을 제시하였다. 그리고 본 연구에서는 선행연구와 국내의 여건을 고려하여 교원의 AI디지털 역량을 진입, 적응, 선도의 3단계로 구분하여 제시하였다. 최초 진입단계는 2차에 델파이 조사를 통과하였으며 그 외 2개 단계는 1차에서 통과하였다. 최종 진입단계는 AI디지털에 대해 이해는 하였지만, 실천에 어려움을 겪는 단계, 적응단계는 표준교육과정에 적용하는 수준, 선도단계는 심화과정에 AI디지털 적용과 타 교사에게 모델이 되는 수준으로 기술하였다. 본 연구에서 제시한 총괄 AI디지털 역량을 통하여 세부적인 역량 개발이 가능하며 평가문항개발의 참고자료로 이용할 수 있다.

비전공자 인문계열을 위한 인공지능(AI) 보편적 교육 설계 (Artificial Intelligence(AI) Fundamental Education Design for Non-major Humanities)

  • 백수진;신윤희
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권5호
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    • pp.285-293
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    • 2021
  • 4차 산업혁명 시대가 도래함에 따라 다양한 산업 분야에서 AI 활용역량이 강조되고 있다. 그러나 현재 보편적 교육으로서의 AI 교육 설계 연구 및 역량 중심교육 커리큘럼 연구가 부족하다. 본 연구에서는 대학에서의 비전공자를 위한 역량 중심 AI 리터러시 함양을 위한 보편적 AI 교육을 설계하는 데 목적을 둔다. 인문계열 AI 기초교육 설계를 위해 3차에 걸쳐 전문가 대상으로 설문을 진행하였고, 그 결과를 반영하여 도출된 설계 내용의 신뢰도를 검증하였다. 그 결과, AI 리터러시 함양을 위한 주요역량은 데이터 리터러시, AI 이해 및 활용능력이었으며, 이를 토대로 도출된 주요 세부 영역으로는 데이터 구조 이해 및 가공, 시각화, 워드클라우드, 공공데이터 활용, 머신러닝 개념 이해 및 활용이었다. 본 연구를 통해 도출된 교육 설계 내용은 향후 역량 중심의 AI 보편적 교육의 필요성과 가치를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

PJBL기반 데이터 분석을 통한 비전공자의 AI 교육 효과성 검증 (Verification of the effectiveness of AI education for Non-majors through PJBL-based data analysis)

  • 백수진;박소현
    • 디지털융복합연구
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    • 제19권9호
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    • pp.201-207
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    • 2021
  • 인공지능이 점차 직무에 확대됨에 따라 비전공자에게 요구되는 AI 리터러시 역량을 갖춘 인재 육성이 필요하다. 이에 본 연구에서는 AI 교육의 필요성 및 현황을 기반으로 향후 전공과 관련하여 AI 학습이 지속 가능하도록 비전공자에 맞는 AI 리터러시 역량 향상 교육을 실시하였다. D 대학의 비전공자를 대상으로 프로젝트 기반 데이터 분석과 시각화를 통한 문제 해결방안 도출을 15주에 걸쳐 적용하고, 학습자들의 교육 전후에 대한 AI 능력 향상 및 효과성을 분석하여 검증하였다. 그 결과, 학습자들의 데이터 분석 및 활용 능력, AI 리터러시 능력, AI 자기효능감 부분에서 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적 변화를 확인할 수 있었다. 특히, 학습자들에게 공공데이터를 직접 활용하여 분석하고 시각화하는 능력뿐만 아니라 이를 AI 활용과 연결하여 문제를 해결할 수 있는 자기효능감까지 향상시켰다. 이는 비전공자의 AI 교육에 매우 유용하고 효과성이 있음을 확인할 수 있다. 향후 본 연구를 바탕으로 AI 활용을 확장하여 데이터와 AI 기술을 일상 속에서 자유롭게 활용 가능하도록 다양한 계열의 비전공자에 맞는 확장된 AI 교육 과정 연구를 진행할 예정이다.

Development and Validation of a Digital Literacy Scale in the Artificial Intelligence Era for College Students

  • Ha Sung Hwang;Liu Cun Zhu;Qin Cui
    • KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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    • 제17권8호
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    • pp.2241-2258
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    • 2023
  • This study developed digital literacy instruments and tested their effectiveness on college students' perceptions of AI technologies. In creating a new digital literacy test tool, we reviewed the concept and scale of digital literacy based on previous studies that identified the characteristics and measurement of AI literacy. We developed 23 preliminary questions for our research instrument and used a quantitative approach to survey 318 undergraduates. After conducting exploratory and confirmatory factor analysis, we found that digital literacy in the age of AI had four ability sub-factors: critical understanding, artificial intelligence social impact recognition, artificial intelligence technology utilization, and ethical behavior. Then we tested the sub-factors' predictive powers on the perception of AI's usefulness and ease of use. The regression result shows that the most common powerful predictor of the usefulness and ease of use of AI technology was the ability to use AI technology. This finding implies that for college students, the ability to use various tools based on AI technology is an essential competency in the AI era.

TPACK과 기술수용모델을 활용한 초등교사의 수학 수업에서 인공지능 사용 의도 이해 (Understanding Elementary School Teachers' Intention to Use Artificial Intelligence in Mathematics Lesson Using TPACK and Technology Acceptance Model)

  • 손태권;구종서;안도연
    • 한국수학교육학회지시리즈C:초등수학교육
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    • 제26권3호
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    • pp.163-180
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    • 2023
  • 본 연구는 AI를 수학 수업에 사용하려는 초등학교 교사의 의도에 미치는 요인들에 대해 살펴보고 수학 수업에서 AI가 효과적으로 사용되기 위해 선행되어야할 요인을 제시하고자 하였다. 이를 위해 기술수용모델(Technology Acceptance Model)을 사용하여 초등학교 교사의 TPACK과 TAM 사이의 구조적 관계를 조사하였다. 그 결과, 초등학교 교사들의 TPACK은 인지된 사용 용이성과 유용성에 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 인지된 사용 용이성과 인지된 유용성은 수학 수업에서 AI 활용에 대한 태도에 유의미한 영향을 미쳤다. 인지된 사용 용이성, 인지된 유용성, 태도는 수학 수업에서의 AI 사용 의도에 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 초등학교 교사들이 수학 수업에서 AI에 대한 TPACK 역량이 높다고 인식할수록 수학 수업에서 AI를 사용하기가 더 쉽고 AI가 학생의 수학 학습 향상에 도움이 되는 유용한 도구로 인식할 수 있음을 의미한다. 또한 수학 수업에서 AI가 쉽게 사용할 수 있고 유용하다고 인식할수록 AI 사용 의도가 높아질 수 있다. 따라서 초등학교 교사들이 수학 수업에서 AI의 활용하려면 TPACK에 관한 지식 교육이 선행되어야하며, 수학 수업에서 AI 사용의 이점과 편리성에 대한 인식 개선이 함께 이루어져야 한다.