• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
• /
• pp.401-402
• /
• 2022

본 연구에서는 중학생의 인공지능 리터러시와 인공지능 리터러시에 영향을 주는 요인(성별, 인공지능 관련 경험, 인공지능에 대한 관심)을 조사·분석하였다. 연구 결과, 중학생의 인공지능 리터러시는 여성보다 남성이 높았다. 모든 세부 요인에서 유의한 차이는 아니었지만, 인공지능 문제 해결과 관련된 세부 요인은 남성이 더 높은 것으로 나타났다. 인공지능 관련 경험은 인공지능 간접 경험, 직접 경험, 교육 경험이 있는 학생이 경험이 없는 학생보다 인공지능 리터러시가 높았다. 마지막으로 인공지능에 대한 관심이 높을수록 인공지능 리터러시가 높았다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제26권6호
• /
• pp.553-566
• /
• 2022

본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.

• 융합경영연구
• /
• 제11권6호
• /
• pp.1-8
• /
• 2023

Purpose: In the era of the Fourth Industrial Revolution, individuals equipped with fundamental understanding and practical skills in artificial intelligence (AI) are essential. This study aimed to validate the effectiveness of AI education for enhancing AI literacy among business major student. Research design, data and methodology: Data for analyzing the effectiveness of the AI Fundamental Education Program for business major students were collected through surveys conducted at the beginning and end of the semester. Structural equation modeling was employed to perform basic statistical analyses regarding gender, grade, and prior software (SW) education duration. To validate the effectiveness of AI education, seven variables - AI interest, AI perception, data analysis/utilization, AI projects, AI literacy, AI self-efficacy, and AI learning persistence - were defined and derived. Results: All seven operationally defined variables showed statistically significant positive changes. The average differences were observed as follows: 0.47 for AI interest, 0.32 for AI perception, 0.37 for data analysis/utilization, 0.27 for AI projects, 0.25 for AI literacy, 0.39 for AI self-efficacy, and 0.41 for AI learning persistence. Statistically, AI interest exhibited the most substantial average difference. Conclusions: Through this study, the applied AI education was confirmed to enhance learners' overall competencies in AI, proving its utility and effectiveness in AI literacy education for business major students. Future research endeavors should build upon these results, focusing on ongoing studies related to AI education programs tailored to learners from diverse academic backgrounds and conducting continuous efficacy evaluations.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제24권6호
• /
• pp.633-641
• /
• 2020

인공지능으로 구현되는 지능과 데이터 및 네트워크 기술에 기반한 지능정보기술의 발전은 사회 전반에 혁신을 유발하고 광범위한 사회, 경제적 파급력을 보여주고 있다. 이에 국외는 물론 국내에서도 다가오는 미래사회를 이끌어갈 인재 양성을 위해 AI 교육을 서두르고 있는 실정이다. 데이터는 인공지능의 중요한 부분으로서 데이터를 수집, 처리, 분석하여 데이터 기반의 의사결정을 할 수 있는 데이터 리터러시는 AI 소양과 더불어 함께 신장시켜야 할 중요한 역량으로 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 초등학생의 데이터 리터러시를 키워줄 수 있는 AI 데이터과학 교육 프로그램을 개발하여 이를 실험반에 적용, 사전-사후 대응표본 t-test를 통해 그 효과성을 검증하였다. 그 결과 데이터 리터러시의 네 가지 세부 역량인 데이터 이해, 수집, 분석, 표현에서 모두 통계적으로 유의미하게 향상된 결과를 나타내어 AI 데이터과학 교육 프로그램이 학생들의 데이터 리터러시 향상에 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
• /
• 제37권4호
• /
• pp.717-736
• /
• 2023

본 연구는 데이터와 인공지능 예측모델을 활용한 통계프로그램을 개발하여 초등학교 6학년 한 학급에 적용함으로써 학생들의 통계적 소양 신장에 효과가 있는지 확인하는 것을 목적으로 한다. 오늘날 초등학교 통계교육의 문제점을 분석하고, 4차 산업혁명 시대에서 중시되는 데이터와 인공지능 교육을 융합하여 통계적 문제해결의 전 과정을 경험하고 미래에 대한 올바른 예측을 경험해 볼 수 있는 총 15차시의 통계프로그램을 개발하였다. 본 프로그램의 가장 큰 특징은 인공지능 교육의 중점 요소인 데이터의 중요성 인식, 공공데이터플랫폼에서 제공하는 실생활 데이터를 사용하여 맥락을 고려한 자료 수집 및 분석 활동을 포함한다는 것이다. 또한 공학 도구인 엔트리와 이지통계를 활용하고, 인공지능 예측모델을 제작하여 데이터를 기반으로 미래를 예측해 보는 활동으로 구성된다는 점에서 의사소통역량, 정보처리역량, 비판적 사고 역량을 기를 수 있는 역량 중심의 프로그램으로 구성하였다. 본 프로그램의 적용 결과, 프로그램 적용은 초등학생의 통계적 소양에 긍정적 영향을 미쳤을 뿐만 아니라 학생들의 흥미, 주체적이고 비판적 탐구, 통계적 문제해결 전 과정에서의 수학적 의사소통을 관찰할 수 있었다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제32권4호
• /
• pp.189-210
• /
• 2023

Purpose This study aims to investigate factors that positively influence the continuous Artificial Intelligence(AI) Learning Continuity of business major students. Design/methodology/approach To evaluate the impact of AI education, a survey was conducted among 119 business-related majors who completed a software/AI course. Frequency analysis was employed to examine the general characteristics of the sample. Furthermore, factor analysis using Varimax rotation was conducted to validate the derived variables from the survey items, and Cronbach's α coefficient was used to measure the reliability of the variables. Findings Positive correlations were observed between business major students' AI Learning Continuity and their AI Interest, AI Awareness, and Data Analysis Capability related to their majors. Additionally, the study identified that AI Project Awareness and AI Literacy Capability play pivotal roles as mediators in fostering AI Learning Continuity. Students who acquired problem-solving skills and related technologies through AI Projects Awareness showed increased motivation for AI Learning Continuity. Lastly, AI Self-Efficacy significantly influences students' AI Learning Continuity.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제16권1호
• /
• pp.182-190
• /
• 2024

Various artificial intelligence neural network models that have emerged since 2014 enable the creation of new content beyond the existing level of information discrimination and withdrawal, and the recent generative artificial intelligences such as ChatGPT and Gall-E2 create and present new information similar to actual data, enabling natural interaction because they create and provide verbal expressions similar to humans, unlike existing chatbots that simply present input content or search results. This study aims to present a model that can improve the ChatGPT communication skills of university students through curriculum research on ChatGPT, which can be participated by students from all departments, including engineering, humanities, society, health, welfare, art, tourism, management, and liberal arts. It is intended to design a way to strengthen competitiveness to embody the practical ability to solve problems through ethical attitudes, AI-related technologies, data management, and composition processes as knowledge necessary to perform tasks in the artificial intelligence era, away from simple use capabilities. It is believed that through creative education methods, it is possible to improve university awareness in companies and to seek industry-academia self-reliant courses.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권3호
• /
• pp.225-238
• /
• 2022

인공지능 리터러시에 대한 중요성이 증가하고 있지만, 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서는 중학생의 인공지능 리터러시를 측정하기 위한 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구 개발을 위하여 전문가 집단을 구성하고, 검사 도구의 요인과 문항을 개발하였다. 개발한 검사 도구의 신뢰도와 타당도를 확보하기 위하여 현장 적합성 검토, 탐색적 요인 분석, 확인적 요인 분석을 진행하였다. 이러한 연구를 통하여 6개의 하위 영역과 30개의 문항을 가진 검사 도구를 개발하였다. 검사 도구의 하위 영역은 인공지능의 사회적 영향(8문항), 인공지능의 이해(6문항), 인공지능 실행 계획(5문항), 인공지능 문제 해결(5문항), 데이터 리터러시(4문항), 인공지능 윤리(2문항)가 있다. 검사 도구는 5점 리커트 척도로 응답하게 개발되었으며, 내적 일치도 계수는 전체가 .970이며, 하위 영역은 .861~.939이었다. 본 연구는 인공지능 리터러시의 발달 과정 분석, 교수-학습, 교육과정 등의 연구에 활용될 수 있다.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.375-384
• /
• 2022

2022 개정 교육과정에서 인공지능 교육이 초등교육에서 필수화됨에 따라 초등학생을 위한 인공지능 교육과정 개발이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 초등학생들의 인공지능 소양을 기르기 위한 내용체계표를 개발하였다. 인공지능 교육 영역을 크게 인공지능 이해와 인공지능 개발로 구분하였고, 세부 영역을 인공지능 활용, 인공지능 영향, 인공지능 윤리, 인공지능 인식, 데이터 탐색, 데이터 표현, 인공지능 예측 등 8가지로 구분하였다. 또한, 영역별로 주제 요소와 성취기준을 제시하고, 그것에 대한 타당성을 검증하기 위해 2차에 걸친 전문가 델파이조사를 하였다. 인공지능 교육 내용체계표에 대한 전문가 의견을 반영한 후 최종안을 확정하였다. 향후 인공지능교육이 초등학교에서 확대되려면, 본 연구에서 제안한 인공지능 교육 내용체계에 따라 교재와 교구를 개발하고, 그것을 학교에 적용할 수 있도록 수업 시수를 확보해야 하며, 학교 현장에 적용하면서 발생된 문제점을 수정·보완하는 등 지속적인 연구가 필요하다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제23권1호
• /
• pp.37-44
• /
• 2020

최근 초·중등학교에서의 인공지능 교육의 중요성이 강조됨에 따라 전 세계적으로 관련 교육과정의 구성 및 지원을 위한 연구와 정책들이 추진되고 있다. 본 연구에서는 최근 연구 및 활용되고 있는 국내외 초·중등학교 학생들을 위한 인공지능 교육과정, 가이드라인, 코스 등을 종합적으로 비교 분석하였다. 연구 결과, 한국과 미국은 국가 교육과정 표준을 제안함으로써 학교 현장에서의 교육과정 수립의 기초를 제공할 뿐 아니라, 교사 연수 프로그램 등 다양한 관련 정책에 가이드라인으로 활용할 수 있도록 하는데 중점을 두고 있다. 유럽연합의 인공지능 교육은 특정 학교급의 학생이나 대상을 지정하기보다, 유럽연합의 모든 시민들이 인공지능 문해력을 갖출 수 있도록 교육과정을 구성하고 온라인 코스를 운영하고 있다는 특성을 보인다. 교육내용 및 수준 측면에서는 연구 대상의 모든 국가에서 인공지능의 기본 개념 및 원리를 토대로 머신러닝, 인공신경망 관련 기초와 응용을 포함하고 있으며, 인공지능의 사회적 영향에 관한 비판적 시각을 가질 수 있도록 구성하고 있다.