대학들이 기업체가 요구하는 문제해결 능력을 갖춘 인재를 양성하기 위하여 관련 전공 및 교과목을 개설하고 있다. 빠른 기술발전이 융복합인 인재를 요구되는 시대가 도래 한 것이다. 본 연구에서는 여자대학생들의 4차 산업혁명과 지능정보화 기술 인식 변화를 파악하고 대처하기 위해 3년간(2017년~2019년) 설문조사 결과를 분석하였다. 첫째, 4차 산업혁명에 대한 관심도는 2017년 59%에서 2019년에는 80%로 증가. 둘째, 기술 전략의 우선순위로 사물인터넷(IoT)과 정보통신, 인공지능, 교육연구 시스템 혁신. 셋째, 핵심 키워드는 인공지능(A.I), ROBOT, JOB, 넷째, 과학기술분야의 기회와 일자리 증가에 대한 예측으로는 50%. 다섯째, 대학 역할의 중요성은 50%, 기업의 역할은 80%로 기업의 역할이 더 높다. 여섯째, 과학기술에 필요한 정보로는 교육훈련정보, 미래사회변화, 유망미래정보, 일곱째, 가장 필요한 교육으로는 창의력교육, 코딩교육, 융합교육, 공학 순이었다. 4차 산업혁명 시대는 다방면에 걸쳐 SW 인력 기반을 확충하는 것이 필수적이다. 초융합을 위한 연결성을 제공해야 하는 대학교육은 융합과 연계교육, 창의적인 사고, 자기 주도적 문제해결 등 산업 수요에 최적화된 커리큘럼을 제공해야 한다.
데이터과학은 스몰데이터 분석에서 출발하여, 빅데이터 분석을 위한 머신러닝, 딥러닝까지 포함하고 있다. 데이터과학은 인공지능 기술의 핵심 영역이고, 학교 교육과정에 체계적으로 반영해야 할 내용이다. 데이터과학 교육을 위해, 엔트리에서도 초등교육용 데이터 분석 도구를 제공하고 있다. 빅데이터 분석에서는 데이터 표본을 추출하여, 통계학적인 추측과 판단을 통해 분석결과를 해석한다. 본 논문에서는 통계학적인 지식을 필요로 하는 빅데이터 분석 영역을 초등영역에서 제외하기로 하고, 초등영역에 초점을 맞춘 데이터과학 교육 사례를 제안하였다. 이를 위해서, 일반적인 데이터과학 교육 단계를 먼저 설명하고, 초등 데이터과학 교육 단계를 새롭게 제안하였다. 그리고 엔트리에서 제공하는 공공 스몰 데이터를 사용한 데이터 변수 값 비교 사례와 데이터 변수 간 상관관계 분석 사례를 초등 데이터과학 교육 단계에 따라 제안하였다. 본 논문에서 제안된 엔트리 데이터분석 사례들을 활용하면, 여러 교과에서 발생하는 데이터를 사용한 초등 데이터과학 융합 교육이 가능하다. 또한, 엔트리를 사용하여 텍스트, 음성 및 영상인식 AI 도구와 결합한 데이터과학 교육 자료도 개발 가능하다.
본 논문은 초등 학습자를 대상으로 서포트 벡터 머신의 개념과 원리를 교육하는 인공지능 융합 교육 프로그램을 제안한다. 개발된 프로그램은 초등 수학과 교육과정의 수직과 평행, 평행선 사이의 거리를 통해 서포트 벡터 머신의 결정 경계와 마진을 설명한다. 또한 제주의 자연환경을 학습 주제로 반영하여 사회과 교육과정과의 융합을 도모한다. 서포트 벡터 머신 융합 교육 프로그램을 초등학교 3학년 및 5학년 학습자를 대상으로 각각 2차시에 걸쳐 적용한 결과, 두 학년 모두에서 학습자 대부분이 탐방로로 비유된 결정 경계의 위치를 직관적으로 유추해냈다. 이때 5학년 학습자의 전반적인 활동 수행 정확도가 더욱 높았고, 설정 원리에 대해 합리적인 추론을 한 비율도 높았다. 4학년 수학 교육과정의 이수 여부도 이해도에 영향을 미쳤다. 그러나 학습 내용 이해도에 대한 자기평가에서는 실제 이해도와 상반되게 3학년에서 더 높은 평균값을 보였다. 이는 중학년 학습자는 생소한 인공지능 원리에 대해 새로 알게 되었다는 만족감과 성취감을 느끼는 경향성이 더 컸다는 점에서 기인하였다. 반면 고학년 학습자는 심화 탐구에 대한 동기를 기반으로 유의미한 수업 후 질문을 더 많이 제시하였다. 우리는 연구 결과를 바탕으로 초등학생을 대상으로 하는 인공지능 융합 교육이 나아가야 할 길을 모색하고자 한다.
학교 현장과 대규모 평가에서 서술형 문항 도입을 지원하기 위한 방안 중 하나로 인공지능 기반의 자동 채점 기술이 주목받고 있음에도 불구하고, 수학 교과에서는 타 교과에 비해 이에 대한 기초 연구가 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 중학교 1학년 수학 서술형 문항 두 개를 대상으로 랜덤 포레스트 알고리즘을 활용하여 자동 채점 모델을 개발하고 그 성능을 평가하였다. 연구 결과, 두 문항에 대한 최종 모델의 평가요소별 정확도는 각각 0.95-1.00, 0.73-0.89의 범위로 나타났으며, 이는 타 교과에 비해 상대적으로 높은 수준이다. 데이터의 양을 고려한 평가 범주 설정의 중요성을 확인하였으며, 수학 교육전문가에 의한 텍스트 전처리와 데이터 특성에 맞는 벡터화 방법의 선택이 모델의 성능 및 해석 가능성을 향상시키는 데 기여하였다. 또한, 현실적 한계로 인해 균형적인 데이터 수집이 어려운 상황에서 오버샘플링이 성능을 보완하는 유용한 방법임을 확인하였다. 교육적 활용도를 높이기 위해, 랜덤 포레스트 기반 모델에서 도출된 특성 중요도를 활용하여 피드백과 같이 교수-학습에 유용한 정보를 생성하는 추가 연구가 필요하다. 본 연구는 수학 서술형 자동 채점에 관한 기초 연구로서 의미가 있으며, 인공지능 전문가와 수학교육 전문가 간의 긴밀한 협력을 통해 다양한 후속 연구가 진행될 필요가 있다.
4차 산업혁명의 도래와 포스트 코로나는 국내외 국가들의 정보통신기술(ICT) 시대를 앞당겨 대학의 교육과정·교육내용·교육방법에 대한 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 본 논문은 최근 4년(2016.6~2020.5)간 한국언론진흥재단의 BigKinds와 네이버의 DataLab 시스템을 이용하여 대학의 교육과정 변화에 대해 분석하였다. '대학 교육과정 혁신·창의·융합'의 키워드로 검색된 633건의 관계도 분석, 월별 키워드 트렌드, 연관어 분석으로 다음의 3가지 결과를 도출하였다. 첫째, 관계도 분석결과 최근 4년(2016~2020)간 빈도수(1~7위)는 교육부(190), 산업혁명(154), 시스템(137), 진로(136), 글로벌(131), 스마트(97), 재학생(95)순이었다. 둘째, 연관어 키워드 빈도수로는 인재양성(136), 산학협력(119), 교육부(86), 특성화(69), LiNC(62) 순으로 대학의 인재양성을 위해서는 정부(교육부)의 지원과 인재양성, 산학협력, LiNC, 특성화의 중요성을 보여 주었다. 본 연구 결과 교육의 패러다임은 4차 산업혁명의 인공지능 환경으로 특성화·산학협력·스마트·글로벌화의 방향과 4차 산업혁명 시대의 창의인재를 육성하는 미래의 교육방향을 제시하는데 의의가 있었다.
본 연구는 학부모의 수학에 대한 인식이 자녀의 수학학습에 영향을 미치는 근원적 요소가 될 수 있다는 선행 연구들을 바탕으로 학부모의 수학 교과에 대한 가치인식과 만족도 등에 관한 내용을 조사하였으며, 그 결과를 바탕으로 학교 수학교육 및 자녀 교육과 학부모 교육에 대한 시사점을 도출하고자 하였다. 본 연구의 연구방법은 전국의 학부모를 대상으로 무작위 추출하였으며, 초등학생 학부모 133명, 중·고등학생 학부모 411명에 따른 학부모의 응답 결과를 비교 분석 하였다. 설문 결과 초등학생과 중·고등학생 모두 학부모가 수학 교과의 가치 인식이 긍정적일수록 자녀의 수학 교과에 대한 가치 인식도 긍정적이고, 학부모의 수학 관련 교육 참여도가 높은 것으로 나타났다. 교수학습 활동에 대한 인식 측면에서 교육 프로그램 참여 의지는 중·고등학생 학부모가 초등학생 학부모보다 낮은 것으로 나타났으며, 수학 교과 전반에 대한 만족도 또한 초등학생 학부모가 더 높은 것으로 나타났다. 또한 학부모들은 미래 신기술을 활용한 수업 및 인공지능이나 데이터 분석 능력을 함양하기 위한 수학교육의 필요성을 인식하고 있는 것으로 판단할 수 있었다. 이는 교육전문가들이 향후 진지하게 고민해보아야 할 과제로서 학부모가 참여하는 수학교육의 확대, 미래 수학학습을 위한 수학 학습 환경의 조성, 수학교육 관련하여 다양한 학부모 교육의 필요성을 제안하였다.
4차 산업혁명에 따라 AI, 데이터 분석가 등 AI·데이터 사이언스 분야의 일자리에 대한 수요와 관심이 증가하고 있다. 그에 발맞춰 효과적으로 해당 분야의 직무를 수행할 수 있는 인력을 적시에 공급하기 위해서 구직자는 회사가 요구하는 역량을 개발하고, 대학은 양성 교육을 담당하여야 한다. 하지만, 적절한 역량을 갖춘 인력 공급의 이해 당사자인 구직자, 회사 그리고 대학 차원에서 적절한 대응 전략 마련에 어려움을 겪고 있다. 따라서, 본 연구는 필요충분한 직무 역량을 가진 인재 양성 및 공급을 위해 실무에서 요구되는 역량이 무엇인지 알아보고, 대학 차원에서의 역량 개발 방안을 제안하는 것을 목적으로 한다. AI·데이터 사이언스 분야에서의 필요 역량을 파악하고자 채용 플랫폼 링크드인(LinkedIn) 사이트의 채용공고 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 분석하였다. 이후, 국제적인 AI·데이터 사이언스 분야 대학원 교육과정과 채용 담당자와의 인터뷰 결과를 각각 토픽 모델의 결과와 비교 및 검증하는 절차를 통해, 대학 차원에서의 활용할 수 있는 커리큘럼을 제안하는 것으로 연구를 진행하였다.
본 연구의 목적은 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업의 효과를 검토하고자 한다. 이를 위하여 경북 D 고등학교에서 2023년 1학기에 시행된 화학 I 수업에서 AI 분류 모델을 활용한 수업의 개발과 적용 후 그 변화를 탐색하였다. 교과 내용과 AI 도구를 선정하고 교과-AI융합 교육 모형 및 AI 하드웨어 소프트웨어를 결정한 후, 프로그램의 세부 활동을 개발하여 실제 수업에 적용하였다. 수업 적용 후, 학생들의 화학 개념 형성, AI 가치 인식, AI 기반 메이킹 역량의 세가지 측면에서 자기 효능감이 향상되었음이 확인되었다. 구체적으로, 텍스트 및 이미지 분류 모델 기반의 화학 수업이 학생들의 화학 개념 형성에 대한 자아 효능감에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 학생들의 AI 가치 인식과 흥미를 증진시켰고, 학생들의 AI와 피지컬 컴퓨팅 능력을 향상시키는데 기여하였다. 이러한 결과는 AI 분류 모델을 기반으로 한 화학 I 수업이 학생들에게 긍정적인 영향을 미침을 보여주며, 교육현장에서의 유용성을 입증한다.
저학년 예비보건행정가의 SNS 병원마케팅 교육에 의료서비스 디자인싱킹 교수법을 적용하고 공감적 문제해결능력 향상 효과를 확인하고자 한다. 대구광역시 일개 대학 보건행정과 1학년 학생 39명을 대상으로 2019년 9월부터 12월까지 총 15주간 의료서비스 디자인싱킹을 적용한 후 사전-사후 자기기입식 설문조사를 실시하였다. 저학년 예비보건행정가들의 공감적 문제해결능력 향상 효과는 공감적 상상하기, 공감적 관심, 공감적 각성하기에 긍정적 효과가 있었다. 핵심공통어 분석은 중립어와 부정어 사용은 낮지만 긍정어 사용은 높았다. 인공지능 시대에 공감적 문제해결 직무역량을 체계적으로 갖출 수 있도록, 저학년 교과교육을 위한 프로그램을 개발하고 그 효과성을 정형 및 비정형 데이터 분석을 한 점이 의의가 있다. 이론 교과 적용을 위한 추가 프로그램 개발 연구가 필요하다.
4차 산업혁명 시대에서 요구되는 IT 기술에는 사물인터넷, 빅데이터 및 인공지능 알고리즘을 활용하는 기술 등이 필요하다. 또한, 4차 산업혁명 시대를 대비하여 산업체에서 필요한 실무적인 IT융합 인력 양성이 컴퓨터 관련학과의 주요 교육 내용으로 요구되고 있다. 이러한 시대적 상황에서 하나의 접근 방법으로 대두되는 것이 NCS 기반의 교육과정에 기반을 둔 IT융합 인력의 양성이다. 이 논문에서는 우리나라 산업체에서 요구하는 IT융합 인력 양성을 위하여 컴퓨터과학 전공을 위한 NCS 교육과정을 제시하고 분석한다. 제시된 교육과정의 주요 교육 내용에는 포스트 모바일 및 포스트 인터넷 기술을 대표하는 챗봇, 블록체인, 사이버물리시스템 등의 교육 내용이 포함된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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