• 제목/요약/키워드: Artificial Intelligence Literacy

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교사교육을 위한 딥러닝 인공신경망 교육 사례 연구 (A Training Case Study of Deep Learning Artificial Neural Networks for Teacher Educations)

  • 허경
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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    • pp.385-391
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    • 2021
  • 본 논문에서는 예비교사 및 현직교사를 대상으로 한 인공지능 소양교육을 위해, 딥러닝 인공신경망 교육 사례를 연구하였다. 또한, 제안한 교육 사례를 통해, 초중고 학생들이 경험할 수 있는 인공신경망 원리교육 콘텐츠를 탐색하고자 하였다. 이를 위해, 우선 2종 이미지를 인식하는 인공신경망의 동작 원리 교육 사례를 제시하였다. 그리고 인공신경망 확장 응용 교육 사례로, 3종 이미지를 인식하는 인공신경망 교육 사례를 제시하였다. 인공신경망에 인식시키고자 하는 이미지 개수에 따라 출력층의 개수를 변경하여 스프레드시트로 구현한 사례를 구분하여 설명하였다. 또한, 인공신경망 동작 결과를 체험하기 위해, 지도학습 방식의 인공신경망에 필요한 학습데이터를 직접 작성해보는 교육 내용을 제시하였다. 본 논문에서는 인공신경망의 구현과 인식 테스트 결과를 스프레드시트를 사용하여 시각적으로 나타내었다.

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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.

초·중등 인공지능 교육을 위한 데이터 리터러시 정의 연구 (A Study on the Definition of Data Literacy for Elementary and Secondary Artificial Intelligence Education)

  • 김슬기;김태영
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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    • pp.59-67
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    • 2021
  • AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활 속에서부터 사회, 경제에 이르기 까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터에 대한 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 특히 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 국내외 연구를 살펴 보면 데이터 리터러시에 대한 정의는 연구자들 마다 그 구체적인 내용과 범위가 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의를 다각도로 분석하여 도출하고자 하였다. 주요 연구에서 데이터 리터러시를 정의를 하는데 사용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2vec 자연어 처리 방법을 활용하여 의미 유사도를 분석하고 교육과정 연구의 내용요소를 바탕으로 최종적으로 유목화하여 '데이터를 읽고 쓸 수 있으며, 실생활의 문제를 해결하기 위해 데이터를 이해하고 사용하여 정보로 처리하는 지식 구성의 기초 능력' 의 정의를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의를 바탕으로 내용이 수정 보완되고 더 많은 연구가 이루어져 학생들의 미래 역량을 키워주는 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.

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AI 시대 대학 교양교육에 필요한 디지털 리터러시 연구 (A study on Digital Literacy for University Liberal Education in the AI Era)

  • 백혜진;이철승
    • 한국전자통신학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.539-544
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    • 2024
  • 본 논문은 AI(: Artificial Intelligence) 시대에 따른 대학 교양교육으로 디지털 리터러시 교육의 필요성과 방향성에 대해 고찰하였다. 디지털 환경에서 일상적인 문화에 대한 보편적인 교육이 바로 디지털 리터러시라고 볼 수 있으며, 단순히 디지털 기기를 사용할 수 있는 능력이 아니라 디지털 사회의 시민에게 필요한 역량들을 함양하는 것으로 범위가 확장되고 있다. 본 논문에서는 대학 교양 교육과정이 시대적 변화를 반영하여 정보 문해 영역을 강화했지만, 아직 디지털 기기 사용 및 특정 프로그램 활용법을 학습하는 기술적인 측면에 편중되어 있음을 문제점으로 제시하고, 대학의 디지털 리터러시 교육의 방향은 디지털 기기 사용의 기술적·도구적 측면에 국한해서는 안되며, 디지털 기기의 사용으로 인해 발생할 수 있는 사회적 영향을 고려한 디지털 윤리에 중점을 둔 방향으로 이뤄지는 것이 바람직할 것이라고 제안하였다.

Privacy measurement method using a graph structure on online social networks

  • Li, XueFeng;Zhao, Chensu;Tian, Keke
    • ETRI Journal
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    • 제43권5호
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    • pp.812-824
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    • 2021
  • Recently, with an increase in Internet usage, users of online social networks (OSNs) have increased. Consequently, privacy leakage has become more serious. However, few studies have investigated the difference between privacy and actual behaviors. In particular, users' desire to change their privacy status is not supported by their privacy literacy. Presenting an accurate measurement of users' privacy status can cultivate the privacy literacy of users. However, the highly interactive nature of interpersonal communication on OSNs has promoted privacy to be viewed as a communal issue. As a large number of redundant users on social networks are unrelated to the user's privacy, existing algorithms are no longer applicable. To solve this problem, we propose a structural similarity measurement method suitable for the characteristics of social networks. The proposed method excludes redundant users and combines the attribute information to measure the privacy status of users. Using this approach, users can intuitively recognize their privacy status on OSNs. Experiments using real data show that our method can effectively and accurately help users improve their privacy disclosures.

공학전공 대학생의 AI 로봇에 대한 윤리적 민감성 (Engineering Students' Ethical Sensitivity on Artificial Intelligence Robots)

  • 이현옥;고연주
    • 공학교육연구
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    • 제25권6호
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    • pp.23-37
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    • 2022
  • This study evaluated the engineering students' ethical sensitivity to an AI emotion recognition robot scenario and explored its characteristics. For data collection, 54 students (27 majoring in Convergence Electronic Engineering and 27 majoring in Computer Software) were asked to list five factors regarding the AI robot scenario. For the analysis of ethical sensitivity, it was checked whether the students acknowledged the AI ethical principles in the AI robot scenario, such as safety, controllability, fairness, accountability, and transparency. We also categorized students' levels as either informed or naive based on whether or not they infer specific situations and diverse outcomes and feel a responsibility to take action as engineers. As a result, 40.0% of students' responses contained the AI ethical principles. These include safety 57.1%, controllability 10.7%, fairness 20.5%, accountability 11.6%, and transparency 0.0%. More students demonstrated ethical sensitivity at a naive level (76.8%) rather than at the informed level (23.2%). This study has implications for presenting an ethical sensitivity evaluation tool that can be utilized professionally in educational fields and applying it to engineering students to illustrate specific cases with varying levels of ethical sensitivity.

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.

학교폭력 예방을 위한 가정과 AI 기반 문제중심학습 수업 사례연구 (A Case Study of the Use of Artificial Intelligence in a Problem-Based Learning Program for the Prevention of School Violence)

  • 심재영;최새은
    • Human Ecology Research
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    • 제61권1호
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    • pp.15-28
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    • 2023
  • The aim of this study was to develop, implement, and evaluate the use of Artificial Intelligence in the prevention of violence among middle-school students. The sample for this study consisted of 20 first-year middle-school students who participated in theme selection activities in a free semester program as part of their home economics studies. The data for the study consisted of nine class observation logs, four group activity outputs, 30 class results, an online survey, and in-depth interviews with three students. A program called "R.U.OK" was developed by setting problematic situation for school violence prevention linked to the contents of the Home Economics Education(HEE) curriculum. After the program was implemented, the survey on the students' class satisfaction content elements, with AI-based learning activities and PBL and interest, displayed high points, with an average of 4.0 or higher. Our qualitative analysis produced four significant results. First, students' concerns about school violence had increased and they showed a change in attitude, having more empathy with friends and more interest in their surroundings. Second, digital and AI literacy had improved, and students' interest in digital media learning had increased. Third, there had been an improvement in problem-solving ability in terms of being able to think more critically and independently. Fourth, the results also demonstrated that there had been a positive effect on self-direction and an improved capacity for teamwork. This study was significant in demonstrating the effectiveness of a program for the prevention of school violence based on the use of digital technology in the educational environment.

AI교육 효과성 제고를 위한 AI리터러시 교육의 필요성 (Necessity of AI Literacy Education to Enhance for the Effectiveness of AI Education)

  • 양석재;신승기
    • 한국정보교육학회:학술대회논문집
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    • 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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    • pp.295-301
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    • 2021
  • 본 연구에서는 차기 개정교육과정의 개정을 앞두고 인공지능교육의 효과성을 높이기 위한 AI리터러시 교육의 필요성을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 고등학생을 대상으로 인공지능 모델링 수업을 실시하고 인공지능교육에서 학생들이 인식하는 AI리터러시에 대한 필요성과 내용 및 교육시기 등을 설문을 통해 살펴보았다. 인공지능수업에서 데이터 활용 및 데이터 전처리의 필요성에 대해서는 대체로 동의하는 결과가 나타났으며, 인공지능 수업을 진행하는 과정에서 데이터베이스 활용에 대한 기초역량이 부족하여 어려움을 겪는 경우가 많았다. 특히, 데이터 분석을 위한 파일의 구조에 대한 이해가 부족하였으며 데이터분석을 위한 데이터저장의 형태에 대한 이해도가 낮은 것으로 관찰되었다. 이러한 부분을 극복하기 위하여 데이터처리를 위한 사전교육의 필요성을 인식하였고, 그 시기로는 대체적으로 고등학교 진학 이전이 적절하다는 의견이 많았다. AI리터러시의 내용요소에 대해서는 데이터 생성 및 삭제를 비롯하여 데이터 변형과 함께 데이터 시각화의 내용에 대한 요구가 높았음을 알 수 있었다.

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데이터 리터러시를 위한 머신러닝 기반 AI 융합 수업 모형 개발 (Development of AI Convergence Education Model Based on Machine Learning for Data Literacy)

  • 강상우;이유진;임효정;최원근
    • 산업과 과학
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    • 제3권1호
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    • pp.1-16
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    • 2024
  • 본 연구는 고등학교 학생들의 데이터 리터러시를 함양할 수 있는 머신러닝 기반 AI 융합 수업 모형과 수업 설계 원리를 개발하고, 그에 따른 상세 지침을 개발하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 선행 문헌 연구를 통해 머신러닝을 기반으로 한 수업 모형과 설계 원리 및 상세 지침을 개발하고, 서울 소재 상업계열 특성화고등학교 학생 15명에게 적용하여 실행하였다. 연구 결과 학생들의 데이터 리터러시가 통계적으로 유의미(p< .001)하게 향상되었으므로 본 연구의 수업 모형이 학습자의 데이터 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 주었음을 확인할 수 있었고, 앞으로 관련 연구로 이어지길 기대한다.