• 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.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.153-172
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• 2023

We look into the theory of experiential learning, which allows learners to design and organize their own lives, as well as to develop the necessary competencies for students who will be living in intelligent information society. We also investigate the teaching and learning methods, as well as the educational contents of artificial intelligence education, and develop an approach to artificial intelligence education that will develop learners' capabilities. As a result, we have investigated the pedagogical needs for artificial intelligence education in elementary and secondary schools, critically reviewed the discussions on experiential learning-based education for artificial intelligence education in elementary and secondary schools, and proposed a plan. Experiential learning achieves comprehension and knowledge acquisition naturally, as well as subject connection and integration. When preparing for artificial intelligence education, practical methods and procedures for developing capabilities in artificial intelligence education, focusing on in-depth learning, inter-subject linkage and integration, life-related learning, and reflection on the learning process, should be considered unavoidable.

• 정보교육학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.507-515
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• 2022

본 논문에서는 다양한 전공의 초 중등 예비 교사를 대상으로 하는 인공지능 융합 교양교과목 운영을 위한 방법론으로 노벨 엔지니어링의 가능성을 제안하고 교육적 효과성을 창의융합역량을 중심으로 검증하였다. 이를 위하여 선행연구를 분석하여 '비전공자인 학습자의 특성 고려', '전공과의 융합 유도'라는 내용 구성의 방향을 도출하고, 이에 적합한 교육 방법으로 노벨 엔지니어링과의 연계성을 제시하였다. 45차시 분량의 노벨 엔지니어링 활용 인공지능 융합교육 교양교과목의 내용을 구성하고 예비 교사들에게 미치는 교육적 효과를 확인한 결과, 창의융합역량에 대한 통계적으로 유의미한 향상과 함께 높은 만족도도 확인되었다. 본 연구는 인공지능 융합교육을 위한 예비 교사 교육방법으로 노벨 엔지니어링의 가능성을 확인하였다는 점에서 의미가 있다. 후속 연구로는 노벨 엔지니어링 기반 인공지능 융합교육에 대한 지속적 연구, 예비 교사 대상의 인공지능 교양교과목 개발 및 효과성 측정이 제안되었다.

• 공학교육연구
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• 제25권5호
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• pp.44-54
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• 2022

The purpose of this study is to effectively implement the artificial intelligence education required in the digital transformation era. As we enter the era of the 4th industrial revolution, the demand for a great digital transformation in industry is essential, and the nurturing of manpower is presented as an indispensable relationship in the industrial field based on it. The integration of various new technologies that have emerged from the era of the 4th industrial revolution has the greatest purpose in realizing artificial intelligence technology. As the importance of digital competency in the top curriculum reorganization has been highlighted, artificial intelligence education is necessary even in the curriculum reorganization in 2022, and there is a demand in the educational field that it should be converted into a mandatory education in middle and high schools. Artificial intelligence education according to the demands of the times is to develop an artificial intelligence curriculum in universities by reestablishing systematic artificial intelligence education in universities, setting educational goals, and presenting the goals of artificial intelligence education by major. The main direction of this study is to present the relationship between artificial intelligence and each major in university education, develop a curriculum based on artificial intelligence for each major, and link artificial intelligence software for AI education customized for each major. We would like to present a process that can measure the learning outcomes of AI education.

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

• 인터넷정보학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.167-177
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• 2019

미래사회에서의 국가 경쟁력 강화는 뛰어난 SW융합영재 발굴과 양성이다. 이러한 SW융합영재를 양성하기 위해서는 담당교원의 역량 강화가 선결되어야 할 것이다. 이를 위하여 본 논문에서는 SW융합영재 담당교원의 역량 강화를 위한 4차 산업혁명 시대의 핵심기술 중에 하나인 인공지능 교육 콘텐츠를 개발하였다. 인공지능 교육 콘텐츠의 방향을 설정 후, 인공지능 중에서도 중등 SW융합영재 교육에 적합한 교육 콘텐츠를 구성하여 상세 설계 및 개발하였다. 인공지능 교육 콘텐츠의 구성은 머신러닝과 텐서플로우의 이해, 수치 예측을 위한 선형 회귀 머신러닝 구현, 다중 선형 회귀 기반의 가격 예측 머신러닝 구현으로 이루어져 있다. 개발한 인공지능 교육 콘텐츠는 전문가에게 질적인 측면의 검증을 실시하였다. 향후 본 논문에서 제안한 인공지능 교육 콘텐츠는 SW융합영재 담당교원의 역량 강화에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.93-100
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• 2020

이 연구는 인공지능 소양 능력을 향상시키기 위해 효과적인 디지털 콘텐츠의 설계와 개발을 목적으로 한다. 인공지능 소양에 대한 정의를 내리고 인공지능 소양에 필요한 역량을 분석하였다. 인공지능 역량에 맞는 교육 요소를 선정한 뒤에 이에 맞는 10개의 소양교육 콘텐츠로 구성하였다. 콘텐츠의 설계와 개발 내용은 전문가 10명에게 내용타당도 검사를 실시하여 검증하였다. CVI 값은 0.75 이상으로 타당성이 높게 나왔다. 개발된 콘텐츠는 온라인 시스템에 탑재하여 55명의 AI 초보자들에게 적용하였다. 학습자들은 콘텐츠의 난이도, 이해도, 효과성, 학습도전성의 검사 항목에서 최소 3.85 이상의 긍정적인 결과를 보였다. 본 연구에서 개발된 콘텐츠가 많은 사람들에게 인공지능의 이해에 도움을 주고 인공지능 소양을 향상시키는데 긍정적임을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권6호
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• pp.695-702
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• 2023

본 연구의 목적은 단위 유치원인 연구 참여 유치원의 유아 인공지능교육 프로그램을 개발하는 것이다. 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌 분석, 프로그램 설계 및 개발, 실행, 평가의 4단계 프로그램 개발 절차를 거쳤다. 본 연구는 단위 유치원 차원의 유아 인공지능교육 프로그램 목적과 목표, 교육내용, 교수-학습 방법, 평가를 제시하였으며, 프로그램 개발 과정에서 인공지능교육을 실행함으로서 프로그램의 현장성 및 활용성을 확보하였다. 본 연구는 유아교육 현장에서 인공지능교육 프로그램을 적용하고 활성화하기 위한 실제적 지원 방안을 도출하였다는데 의의가 있다.

• 공학교육연구
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• 제26권3호
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• pp.12-19
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• 2023

The purpose of this study is to develop the Artificial Intelligence thinking-based education program for improving AI literacy and verify its effectiveness for beginner. This program consists of 17 sessions, was designed according to the "ABCDE" model and is a project-based program. This program was conducted on 51 first-year middle school students and 36 respondents excluding missing values were analyzed in R language. The effect of this program on ethics, understanding, social competency, execution plan, data literacy, and problem solving of AI literacy is statistically significant and has very large practical significance. According to the result of this study, this program provided learners experiencing Artificial Intelligence education for the first time with Artificial Intelligence concepts and principles, collection and analysis of information, and problem-solving processes through application in real life, and served as an opportunity to enhance AI literacy. In addition, education program to enhance AI literacy should be designed based on AI thinking.

• 정보교육학회논문지
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• 제23권6호
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• pp.675-687
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• 2019

인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라 각 대학에서는 인공지능을 전공으로 하는 특수대학원을 설립하고 있으며, 최근에는 정부에서도 인공지능교육에 대한 다양한 지원정책을 수립하고 있다. 그러나 각 대학은 인공지능이라는 최신분야를 전공으로 대학원교육을 진행하는 것에 대한 경험이 부족하고 전문가를 찾기도 쉽지 않아 여러 가지 어려움을 겪고 있다. 이에 이 연구에서는 인공지능을 전공으로 하는 대학원 석사과정 학생들의 반응을 IPA기법을 활용하여 분석하고, 대학원 인공지능전공의 교육방향을 탐색하였다. IPA로 조사한 40개의 항목 중, 인공지능 교육과정의 체계성, 학습수준을 고려한 수업진행, 지도교수와의 학문적 관계개선 등 12개 항목은 우선적으로 개선되어야 하는 항목으로 추출되었다. 이에 비해 조교의 역량, 동료와의 관계 등 8개 항목은 과잉으로 투입되고 있는 부분으로 나타났고, 교수자의 강의역량, 교육내용의 적절성, 학습자의 인공지능 기술, 지식, 태도의 습득 등 12개 항목은 중요도와 실행도가 모두 높은 잘 유지해야 하는 항목으로 나타났다. 이 외에 융복합 교육과정, 교육방법의 다양성 등 8개 항목은 우선순위가 낮은 항목으로 나타났다. 분석결과를 종합하여 대학원 인공지능교육의 방향을 제시하였다. 대학원 인공지능교육은 교육목표에 따라 두개의 트랙(기술특화, 융합확장)으로 구분하여 운영하고, 각 트랙은 학생수준에 적합한 수준별 교육내용과 방법으로 진행되어야 한다. 그리고 대학원 인공지능교육은 전문적인 인공지능지식, 기술, 태도 습득을 위한 정교하고 체계적인 교육과정으로 운영되어야 하고, 학문적 전문성이 있는 우수한 교수진을 중심으로 학생들의 개별화지도 체계를 구성해야 함을 제안하였다.