• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.639-653
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• 2019

본 연구에서는 Computational Thinking기반의 인공지능교육을 위한 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차를 구현하고자 하였으며, 추후 인공지능교육을 위한 교육과정 설계의 이론적 근거를 제시하고자 하였다. 연구의 결과를 토대로 데이터수집 및 발견의 단계에서 추상화 과정을 통해 알고리즘과 문제해결의 모형을 선택하는 학습모형을 제시하였고 이를 자동화하여 평가하는 단계를 기반으로 문제해결 및 예측하는 과정을 수행함으로써 인공지능을 활용한 문제해결력을 기를 수 있는 Computational Thinking 기반 AI의 교수학습모형을 제시하였다. 인공지능교육에 대한 인지적 학습환경과 관련된 연구를 분석하여 Computational Thinking의 핵심 사고과정 중 하나인 추상화의 단계를 중심으로 절차를 구성하였으며, Agency(학습보조)에서 Modeling(인지적 구조화)으로의 전이를 토대로 학습구성의 단계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능교육의 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절차는 Computational Thinking을 기반으로 제시되었다는 점에서 특징을 갖고 있으며 추후 인공지능기반 교수학습연구의 근간이 될 것으로 기대한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.779-790
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• 2021

본 연구에서는 AI 메이커 코딩 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 대상은 안산시 H 초등학교에 재학 중인 10명의 학생이며, 소프트웨어 코딩 기반 메이커교육용 교수학습모형을 활용한 총 8차시의 AI 메이커 코딩 교육을 학생들에게 적용하여 컴퓨팅 사고력의 향상 정도를 분석하였다. 수업에 참여한 학생들은 실생활의 문제를 코딩과 메이킹 활동을 통해 해결하는 과정을 수행하였고, 컴퓨팅 사고력 검사지를 통해 교육 전·후의 컴퓨팅 사고력 향상 정도를 측정하는 한편, 면담을 통해 컴퓨팅 사고력 구성요소와 관련된 학생들의 사고 과정을 관찰하였다. 연구 결과 모든 학생의 컴퓨팅 사고력 평균 점수가 향상되었으며, 학생 간 점수의 편차가 감소함을 확인하였다. 면담을 통해서는 문제해결 과정에서 학생들이 컴퓨팅 사고력과 관련된 사고 능력을 적극적으로 활용함을 알 수 있었다. 이를 통해 AI 메이커 코딩 교육은 학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.723-731
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• 2021

본 연구에서는 창의적 문제 해결 프로세스로 주목받고 있는 디자인 씽킹 프로세스를 도입하여 초등학생 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 인공지능의 이해, 공감적 문제발견, 문제 정의, 아이디어 창출, 프로토타입 제작, 평가 및 공유 단계로 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램을 개발하였으며, 초등학교 4~6학년 학생을 대상으로 개발 프로그램을 적용하였다. 프로그램의 효과를 확인하기 위해 학생들의 컴퓨팅 사고력을 사전 사후 검사한 결과 학년별로 컴퓨팅 사고력이 상승했으며, 학생들은 공감적 문제발견에서 얻은 통찰을 바탕으로 창의적 문제 해결을 위해 협업하는 과정을 경험하였다. 또한 인공지능 기술을 활용하여 문제를 해결하려는 태도를 엿볼 수 있었고, 프로토타입 단계에서 아이디어를 생성하고 팀원 간 의사소통을 통해 아이디어를 발전시키는 모습을 확인하였다. 이를 통해 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 초등학생들을 위한 인공지능 교육 중 하나의 방안으로써 학습의 연속성을 보장하며, 창의적 문제 해결 과정의 경험을 제공할 수 있다는 가능성을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.927-934
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• 2021

인공지능은 우리의 삶에 점차 많은 부분을 차지하고 있으며, 발전하는 속도도 빨라지고 있다. 학생들의 컴퓨팅 사고력을 인공지능이 학습하는 방법대로 길러주는 것을 ACT(AI based Computational Thinking)라고 한다. ACT 중 패턴 인식은 문제를 효율적으로 해결하기 위해 필수적인 요소이다. 패턴 분석은 패턴 인식 과정의 일부로 볼 수 있다. 실제로 넷플릭스의 개인 맞춤 영화 추천, 반복된 증상을 분석하여 코로나 바이러스로 명명하는 것 등이 모두 패턴 분석의 결과이다. 패턴인식을 포함한 ACT의 중요성이 부각되는 것에 반면, 유치원과 초등학교 저학년을 대상으로 한 소프트웨어 교육은 국외에 비해 많이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 유치원 학생들을 대상으로 하여 패턴 분석을 통한 인공지능 기반 컴퓨팅 사고력 계발을 위한 교재를 설계하고 개발하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.59-69
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• 2020

본 연구에서는 Computational Thinking 기반의 인공지능(AI)교육에 대한 학습자의 내재적 사고의 변화를 살펴보기 위한 평가도구 개발의 기준과 프레임워크를 구성하여 제시하고자 하였다. 이를 위해 데이터수집을 위한 인지적 학습보조(Agency)의 단계, 수집된 데이터의 특징을 분해하여 데이터의 패턴을 인식하고 카테고리화 과정을 수행하는 추상화(Abstracting)의 단계, 추상화과정을 수행한 정제된 데이터를 토대로 알고리즘을 구성하는 모델링(Modeling)단계의 일련의 순차적 과정이 평가요소로 구성되었다. 또한 학습자의 인식, 학습, 행동, 결과에 대한 인지적영역에 대한 평가가 구성되었으며, 학습자의 문제해결의 과정과 결과에 대하여 지식, 역량, 태도의 영역에 대하여 측정을 하게 됨으로써 AI교육에 대한 학습의 내재적인 인지영역의 변화와 결과에 대한 평가를 할 수 있도록 프레임 워크가 설계되었다. 연구의 결과는 교수학습의 맥락에 따른 개별화된 평가도구 개발에 대한 프레임워크를 구성하였다는 점에서 의미가 있으며, 향후 AI교육의 다양한 영역에서 활용될 수 있는 기준으로서 활용될 수 있을 것이다.

• 산업융합연구
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• 제20권2호
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• pp.29-36
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• 2022

디지털 사회를 위한 AI와 빅데이터 시대의 컴퓨팅 사고는 컴퓨터가 실행할 수 있는 방식으로 우리가 해결하고자 하는 문제와 솔루션을 표현하는 일련의 문제해결 방법을 의미한다. 컴퓨팅 사고는 컴퓨터 과학의 기본 개념을 도출함으로써 문제를 해결하고 시스템을 설계하고 인간의 행동을 이해하는 것으로, 학생들에게는 어려운 문제와 애매한 퍼즐을 맞추는 접근법이다. 본 논문에서 우리는 컴퓨팅 사고를 댄스 동작과 융합하여 학생들이 문제를 해결할 수 있는 수업 모델을 개발하였다. 개발된 수업 모델을 가지고 ◯◯대학교 1학년 예비교원 93명을 대상으로 1학기 동안 수업한 결과, 수업 참가자들은 비디오 수준의 만족스러운 알고리즘을 만들어 냈다. 또한, 제안된 모델이 수업 참여 학생들의 컴퓨팅 사고 이해에 크게 기여함을 알 수 있었다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.253-259
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• 2021

인공지능이 사회 전반에 퍼진 현대사회에 걸맞게 교육부는 2025년에 유치원과 초·중·고 수업에 AI교육을 도입하고 2021년부터 관련된 학습 자료와 교재를 개발하기로 하였다. 우리나라는 유치원 및 초등학교 저학년 학생들을 위한 국가 주도 AI 교육이 이루어지지 않고 있어 체계적인 교재가 없는 실정이다. 따라서, 본 연구는 정영식·임서은(2020)이 연구한 유치원 SW 교육과정인 GSP 교육과정을 토대로 패턴 분석 기반의 컴퓨팅 사고력 계발을 위한 교재를 설계하여 제시하였다. 교재 설계를 위해 수업 절차를 도입 활동(스토리 도입, 놀이1), 전개 활동(놀이2~놀이4), 정리활동(정리, 생각 더하기)로 순차적으로 분류하였다. 각 활동에 대한 설명과 함께 교재와 교구를 제시함으로써 보충 설명을 제시하였다. 본 연구가 2025년에 이루어질 AI 교육에 도움이 되기 위해서는 실제 적용을 통한 효과를 입증하는 연구가 뒤따라야 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.413-421
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• 2020

AI(Artificial intelligence)는 4차 산업혁명을 살고 있는 우리에게 많은 변화를 가져왔다. 무인카메라, 무인택배함 등 AI를 활용한 무인 자동시스템은 우리 삶에서 손쉽게 접할 수 있다. 따라서 미래를 살아가는 아이들에게 AI 교육은 중요한 부분을 차지하게 되었다. 그러나 현재 국내 교육은 유치원과 초등학교 저학년과 같은 어린 학생들을 위한 AI 교육 사례가 미비하다. 따라서 본 연구는 기 연구된 유치원 및 초등학교 1-2학년 SW 교육과정을 토대로 AI 기반 교수학습 활동 사례와 주제별로 AI 기반 컴퓨팅 사고력을 제시하였다. 다만, 본 교수학습 활동이 공교육에 적용되려면 충분한 수업 시간을 확보하고, 교육 환경을 개선하고, 수업활동을 적극적으로 지원해야 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 추계학술대회
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• pp.188-190
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• 2022

본 논문에서는 하이브리드 러닝의 목적 및 교수-학습 원리를 기반으로 AI 교육 시스템의 구성안에 대해 제안하였다. 이를 위해 하이브리드 러닝의 4가지 구성요소를 바탕으로 AI 교육을 효과적으로 운영하기 위한 온·오프라인 학습환경(메타버스 기반, 앱 기반, 면대면 기반) 등의 시스템 개념 구성도와 시스템에 필요한 DB 구성도를 설계하였다. 본 연구에서 제안한 AI 교육 시스템 모형은 학습자의 수준 및 요구에 따라 AI 교육의 효과성을 극대화하고 AI 교육을 통한 컴퓨팅 사고력 함양에 있어 더 효과적인 학습자 중심의 학습 환경을 구축하는 데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제63권2호
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• pp.255-272
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• 2024

본 연구의 주요 목적은 인공지능 사고를 함양할 수 있는 수학 융합 수업을 설계하고 이를 적용함으로써 나타나는 초등학생들의 인공지능 사고를 분석하는 것이다. 이를 위해 미국의 AI4K12 Initiative가 개발한 인공지능 빅 아이디어의 학습목표(Learning Objective) 및 지속적 이해(Enduring Understanding)와 2015 개정 초등학교 수학과 교육과정 성취기준을 연계하여 인공지능 사고 함양을 위한 수학 융합 수업을 설계 및 실시하였다. 수학적 내용 수업 2개, 수학적 과정 수업 2개로, 수학적 내용 수업은 인공지능 빅 아이디어의 Perception-Processing, Learning-Nature of Learning과 연계하였으며 수학적 과정 수업은 Representation & Reasoning-Search, Representation & Reasoning-Reasoning과 연계하였다. 설계한 수업 중 Learning-Nature of Learning을 제외한 세 개의 수업을 대상 학년에 맞추어 K 초등학교 5학년 두 학급, 6학년 한 학급에 적용하였다. 수업 중 학생 담화 및 활동지, 수업 관찰 자료를 수집하였으며, 이를 컴퓨팅 사고 분류 체계를 기반으로 인공지능 사고 구성 요소를 추가하여 구성한 인공지능 사고 분석틀을 사용하여 분석하였다. 연구 결과, 인공지능 빅 아이디어가 인공지능 사고 함양을 위한 수학 융합 수업 설계 시 준거로서 기능할 수 있고 이를 통해 초등학생들에게도 인공지능 교육이 가능함을 확인할 수 있었다. 수학 융합 수업은 학생들의 다양한 인공지능 사고를 촉진할 수 있었는데, 구체적으로 수업 과정에서 데이터, 모델링과 시뮬레이션, 컴퓨팅 문제해결, 인공지능 사고 요소가 다양하게 나타난 것에 비해 시스템 사고 요소가 나타나는 빈도수는 상대적으로 적었다. 또한 입체도형 및 공간감각 등의 수학적 내용 요소와 수학 교과역량에 해당하는 수학적 과정 요소의 성취를 보여주었다. 요컨대 인공지능 빅 아이디어를 기반으로 한 수학 융합 수업은 초등학생들의 인공지능 개념 및 원리 이해와 수학적 내용 요소의 이해 및 과정 요소의 강화에 도움이 된다고 할 수 있다. 더욱이 학생들은 수업 중 기존 문제해결 방법의 구조적 일관성을 유지한 채 이를 새로운 문제해결로 확장하는 모습을 보여주었는데, 이러한 반응을 통해 인공지능 사고의 전이 가능성을 확인할 수 있었다. 본 연구 결과에 기초하여, 대상 학년과 빅 아이디어의 하위 요소를 확장함으로써 초등학생들의 다양한 인공지능 사고 요소를 함양하려는 수학 수업 설계를 통한 교수학적 노력 및 지속적인 연구가 필요하다.