This study is a case study that applies plant classification learning using machine learning to fourth graders in elementary school in online learning situations. In this study, a plant classification learning education program associated with 2015 revision science curriculum was developed by applying the Artificial Intelligence biological classification teaching Learning model. The study participants were 31 fourth graders who agreed to participate voluntarily. Plant classification learning using machine learning was applied six hours for three weeks. The results of this study are as follows. First, as a result of image analysis on artificial intelligence, participants were mainly aware of artificial intelligence as mechanical (27%), human (23%) and household goods (23%). Second, an artificial intelligence recognition survey by semantic discrimination found that artificial intelligence was recognized as smart, good, accurate, new, interesting, necessary, and diverse. Third, there was a difference between men and women in perception and emotion of artificial intelligence, and there was no difference in perception of the ability of artificial intelligence. Fourth, plant classification learning using machine learning in this study influenced changes in artificial intelligence perception. Fifth, plant classification learning using machine learning in this study had a positive effect on reasoning ability.
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.
Google Deepmind Challenge match에서, Alphago가 바둑 대결에서 4승1패로 한국의 이세돌(인간)에 승리하였다. 드디어, 인공지능은 인간 지능의 활용을 넘어서고 있는 것이다. 한국 정부의 디지털뉴딜의 사업예산은 2022년 9조원이며, 인공지능 학습용 data 구축사업은 301종을 추가로 확보한다. 2023년부터는 산업의 전 분야에서 인공지능의 학습의 활용과 적용으로 산업 패러다임이 변화될 것이다. 본 논문은 인공지능 알고리즘을 활용하기 위한 연구를 한다. 인공지능 학습에서 data의 분석과 판단을 중심으로, 인공지능 머신러닝과 딥러닝 학습에서의 알고리즘의 적절한 활용 대상과 활용 범위에 대한 연구를 한다. 본 연구는 4차산업혁명기술의 인공지능과 5차산업혁명기술의 인공지능로봇 활용의 기초자료를 제공할 것이다.
본 연구는 인간 지능의 가장 중요한 요소인 스토리텔링을 기반으로 한 인공지능 학습을 돕기 위해 구안된 인공지능 스토리텔링 교육 프로그램이 학습 몰입도에 미치는 영향을 검증하는 데 목적이 있다. 이를 위해 16차시 분량의 인공지능 교육 프로그램을 설계하여 개발하고, 초등학교 5~6학년군 영재 학생 19명을 대상으로 8주에 걸쳐 적용하였다. 인공지능 스토리텔링 교육 프로그램은 차시별 교수·학습과정안과 이야기책의 형태로 개발되었다. 인공지능 스토리텔링 교육 프로그램 적용 결과, 도전과 능력의 조화, 행위와 의식의 통합, 명확한 목표, 구체적인 피드백, 과제에 대한 집중, 통제감, 자의식의 상실, 시간 감각의 왜곡, 자기 목적적 경험 등 학습 몰입도의 9가지 모든 하위 요소에서 평균 점수에 유의미한 향상이 나타났다. 즉, 인공지능 스토리텔링 교육 프로그램은 학습 몰입도 향상에 효과적임을 확인할 수 있었다.
인공지능(Artificial Intelligence)의 잠재력에 대한 기대로 여러 분야에서 이를 활용하고자 노력하고 있으며 교육 분야에서의 적용에 대한 관심 역시 높다. 교육에 있어서 인공지능 기술에 활용되는 기계학습(machine learning)과 딥러닝(deep learning)으로 스스로 학습하는 방법에 대한 관심을 가지게 되었으며 이러한 방식이 교육에 어떻게 활용될 수 있을 지와 인공지능을 어떻게 수학교육에 적용할 수 있을지에 대한 관심이 대두되고 있다. 이에 정보통신기술의 발달에 따른 수학교육의 변화를 고찰해 봄으로써 수학교육의 변화가 인공지능과 어떠한 연과성이 있는지를 살펴보는데 의의가 있다고 할 수 있다.
본 연구에서는 컴퓨터 비전공자 대상의 인공지능 교양 교육을 위한 프로젝트 학습법을 적용한 후 교육적 효과를 파악하고자 한다. 실험집단과 통제집단 각각의 학습몰입, 인공지능 효능감의 향상 정도를 파악하기 위하여 각 집단 내에서 대응표본 t-검정을 실시하였고, 수업 후 실험집단과 통제집단의 학습몰입과 인공지능 효능감에 대한 사전검사와 사후검사의 통계적 효과를 알아보기 위해 독립표본 t-검정을 실시하였다. 그 결과 실험집단과 통제집단은 각각 수업 전과 후 학습몰입과 인공지능 효능감에서 유의미한 향상을 보였다. 인공지능 수업에서 프로젝트 학습방법을 적용한 실험군과 이론과 실습만 진행한 통제집단 간의 학습몰입은 통계적으로 유의한 차이가 없었지만, 프로젝트 학습방법을 적용한 실험집단은 이론과 실습만 진행한 통제집단에 비해 인공지능의 효능감이 유의미한 수준으로 향상되었음을 확인하였다.
보편적 인공지능교육의 필요성이 확대되고 직무 변화가 이루어지고 있는 현 시점에서, 가장 먼저 인공지능을 직무의 일부분으로 경험하게 되는 대학의 비전공자를 위한 인공지능 교양교육에 대한 연구 및 논의는 미흡한 실정이다. 비전공자 대상 인공지능 교육과정이 운영되고 있지만 주로 인공지능의 개념 및 원리에 대한 이론 중심의 교육으로 운영되고 있다. 비전공자 대상 인공지능에 대한 일반적인 개념을 이해하기 위해 체험학습을 병행하여 진행 할 필요가 있다. 따라서 본 연구는 비전공자의 특성을 고려하여 학습에 흥미를 갖고, 인공지능 수업에 대한 부담감을 낮출 수 있는 난이도의 인공지능 체험교육 학습콘텐츠를 설계한 후 앱인벤터와 오렌지 인공지능 플랫폼을 활용한 체험 교육의 학습효과를 살펴보고자 한다. 팀 별 인공지능 관련 프로젝트 작성을 통해 수집된 학습관련 데이터와 설문조사 자료를 바탕으로 분석한 결과 인공지능 교육의 필요성에 대한 인식의 긍정적인 변화와 인공지능 리터러시 능력이 향상된 것으로 나타났다. 교수자에게는 인공지능 체험교육 학습을 위한 학습모형을 설계하는 데 기틀을 마련해 주는 계기가 될 것으로 기대한다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제15권12호
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pp.4308-4325
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2021
The importance and necessity of artificial intelligence, particularly machine learning, has recently been emphasized. In fact, artificial intelligence, such as intelligent surveillance cameras and other security systems, is used to solve various problems or provide convenience, providing solutions to problems that humans traditionally had to manually deal with one at a time. Among them, information security is one of the domains where the use of artificial intelligence is especially needed because the frequency of occurrence and processing capacity of dangerous codes exceeds the capabilities of humans. Therefore, this study intends to examine the definition of artificial intelligence and machine learning, its execution method, process, learning algorithm, and cases of utilization in various domains, particularly the cases and contents of artificial intelligence technology used in the field of information security. Based on this, this study proposes a method to apply machine learning technology to the method of classifying and detecting malware that has rapidly increased in recent years. The proposed methodology converts software programs containing malicious codes into images and creates training data suitable for machine learning by preparing data and augmenting the dataset. The model trained using the images created in this manner is expected to be effective in classifying and detecting malware.
최근 인공지능의 활용 범위가 넓어짐에 따라 여러 방면으로 활용되고 있다. 종래에 학생들은 학교와 수 많은 과외를 통해 자기 주도 학습이 아닌 주입식 교육 방법으로 공부를 해 왔다. 주입식 교육의 문제점을 완화 시키기 위해 인공지능 영단어 어플을 통해 학생들의 수준을 고려하여 자기 주도 학습 능력 향상을 기대 할 수 있다. 본 논문에서는 효율적인 학습을 위한 인공지능 활용 방안에 대하여 제안하려 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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