• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.355-356
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• 2022

본 연구는 IT 비전공 대학생을 위한 코딩교과목 개발을 목표로 한다. 이를 위해 선행연구 및 이론탐색을 통해 대학교양 교과목으로서 코딩교육을 탐색하고, 적용 가능한 수업모형 및 교육내용을 선정하여 기초내용을 구성한 후 3인의 교육공학 전문가와 3인의 코딩교과목 개발 유경험 대학교수를 대상으로 FGI 인터뷰 방법을 통하여 연구결과를 도출한다. 대학교양 교과목으로서 코딩교육의 필요성이 대두되고 있음에도 불구하고 현재 운영 중인 코딩교과목은 프로그래밍이 중심으로 구성되어 비전공 대학생들에게는 환영받지 못하고 있다. 이에 본 연구에서는 코딩교과목의 방향을 컴퓨팅사고 및 SW 기초교육을 목표로 메타버스 등의 플랫폼을 활용한 체험중심 수업설계를 통해, 실행 가능한 수업모형을 개발하고 대상자 인터뷰와 분석을 통해 이를 위한 교수학습방법을 설정할 것이다. 본 연구를 통해 제시될 메타버스 플랫폼을 활용한 체험중심 코딩교육은 이후 고등교육기관의 교딩교육 교과목 개발을 위한 기초자료로 활용될 것이다

• 정보교육학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.201-214
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• 2020

최근 데이터 관련 법안이 개정되면서 빅데이터의 활용 분야는 점차 확장되고 있으며, 빅데이터 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 그러나 빅데이터를 활용하기 위해서는 높은 수준의 지식과 스킬이 필요하고, 이를 모두 교육하기에는 오랜 시간과 많은 비용이 소요된다. 이에 본 연구를 통해 산업 현장에서 사용되는 광범위한 영역의 빅데이터를 보편적 빅데이터(Universal Big Data)로 정의하고, 대학교 수준에서 보편적 빅데이터를 교육하기 위해서 중점적으로 교육해야 할 지식 영역을 산출하고자 한다. 이를 위해 빅데이터 관련 산업에 종사하는 전문인력을 구분하기 위한 기준을 마련하고, 설문 조사를 통해 빅데이터에 대한 인식을 조사했다. 조사 결과에 의하면 전문가들은 컴퓨터과학에서 의미하는 빅데이터보다 광범위한 범위의 데이터를 빅데이터로 인식하고 있었으며, 빅데이터의 가공 과정에 반드시 빅데이터 처리 프레임워크 또는 고성능 컴퓨터가 필요한 것은 아니라고 인식하고 있었다. 이는 빅데이터를 교육하기 위해서는 컴퓨터과학(공학)적 지식과 스킬보다는 빅데이터의 분석 방법과 응용 방법을 중심으로 교육해야 한다는 것을 의미한다. 분석 결과를 바탕으로 본 논문에서는 보편적 빅데이터 교육을 위한 새로운 패러다임을 제안하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권7호
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• pp.55-64
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• 2017

본 연구의 목적은 프로그래밍을 처음 접하는 학습자들의 어려움을 파악하여 비전공 대학생들을 위한 대학 교양기초 소프트웨어교육 운영 방안을 모색하는 데 있다. 이를 위해 다양한 전공자들로 구성된 H 대학의 파이썬 프로그래밍 수업에서 수업시간 전 온라인으로 제출한 수강생들의 질문과 수업 후 설문조사를 통하여 체감난이도와 체감이해도를 분석하였다. 비전공자들을 위한 효율적인 수업을 위해 플립드 수업으로 진행하였으며, 오프라인 수업에서는 사전질문을 활용한 학습자 맞춤형 피드백 방식 강의로 진행하였다. 분석결과 프로그래밍 수업을 처음 접하는 학습자들을 위해서는 컴퓨터 언어의 기본개념을 배우기 전에 교육과정 초반에 문제 파악을 통한 논리적인 추상화 과정을 배정하고, 코딩 실습 전에 단원마다 그에 대한 이해를 돕는 상향식(bottom-up) 문제풀이를 통한 충분한 연습이 필요하다. 또한, 학습자의 전공계열 및 수업 내용과 학습자의 진행 단계를 반영한 정밀한 교육과정 설계가 선행되어야 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.423-436
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• 2021

다가오는 미래사회에서는 인공지능 기술이 범용기술이 될 것이며, 인공지능 역량이 필수 역량이 될 것으로 예측되고 있다. 이에 전 세계 주요 국가들은 AI 경쟁력을 갖추기 위해 AI 전문가를 육성하고, 누구나 AI를 이해하고, 설명하며, 응용할 수 있는 인프라와 교육 환경을 갖추기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 국내·외 인공지능 교육의 선행 연구 사례와 함께 서울 소재 31개 종합대학의 SW 교양 교육 현황을 조사했으며, 이를 바탕으로 SW 교양 교육과 전문적인 AI 교육을 연계할 수 있는 AI 리터러시 교육 모델이 필요하다는 결론을 도출하였다. 이에 KOCW에 공개된 20개의 AI 관련 강좌를 AI 리터러시 역량을 중심으로 분류하였으며, 분류된 결과를 바탕으로 대학생을 위한 AI 리터러시 교양 교육 모델을 제안하고자 한다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델은 기존의 이론적 교육 모델이나 컴퓨터과학적 교육 모델과는 달리 인문학적 소양과 함께 인공지능을 체험할 수 있는 AI·SW 융합 교육 모델이다. 제안하는 AI 리터러시 교육 모델이 AI의 확산에 기여할 수 있기를 기대한다.