빅데이터 분석 및 AI 개발자에 대한 수요가 증가하지만 이를 공급할 교육 기반이 부족한 실정이다. 본 논문에서는 클라우드 기반 인공지능 교육 플랫폼을 개발하여 교육기관 및 IT기업에서 실무 중심의 실습 교육을 저비용, 고효율로 학습할 수 있는 환경 구축에 목표를 두었다. 교육 플랫폼의 개발은 사용자별 시나리오 기획, 아키텍처 설계, 화면 설계, 개발 기능 구현, 하드웨어 구축으로 진행하였다. 본 교육 플랫폼은 쿠버네티스 기반으로 컨테이너화된 워크 로드와 서비스관리 플랫폼, 강사·수강생을 위한 강의 및 개발 플랫폼으로 구성되어 있으며, 실시간 알람 시스템과 에이지 테스트로 클라우드 안정성을 확보하였고, CI/CD 개발 환경을 제공하며, 도커 이미지 배포를 통한 신뢰성을 확보하였다. 본 교육 플랫폼의 개발로 교육분야 신사업 진출의 기회를 확대하고 AI 및 빅데이터 분야의 실무 인력양성에 기여할 것으로 판단된다.
The government has tried to develop a platform for systematically collecting and managing engineering education data for policy proposals. However, there have been few cases of big data analysis platform for policy proposals in engineering education, and it is difficult to determine the major function of the platform, the purpose of using big data, and the method of data collection. This study aims to collect the cases of big data analysis systems for the development of a big data system for educational policy proposals, and to conduct a study to analyze cases using the analysis frame of key elements to consider in developing a big data analysis platform. In order to analyze the case of big data system for engineering education policy proposals, 24 systems collecting and managing big data were selected. The analysis framework was developed based on literature reviews and the results of the case analysis were presented. The results of this study are expected to provide from macro-level such as what functions the platform should perform in developing a big data system and how to collect data, what analysis techniques should be adopted, and how to visualize the data analysis results.
본 연구의 목적은 기존 「근로자직업능력개발법」이 「국민 평생 직업능력 개발법」으로 개정되면서 직업능력개발의 지원대상과 직업능력개발훈련의 범위가 확대됨에 따라, 스마트직업훈련플랫폼(STEP)이 맞춤형 평생직업능력개발을 위해 지향해야 하는 공공 온라인 플랫폼으로서의 역할과 기능을 제시하는 것이다. 이를 위해 국내 공공 온라인 플랫폼 서비스 사례연구, 전문가 FGI 등을 바탕으로 STEP의 공공서비스 역할과 기능을 도출하였고, 이에 대한 전문가 검증회의를 진행하였다. 이를 바탕으로 STEP의 공공 온라인 플랫폼으로서의 역할과 기능에 대한 시사점을 제시하였다.
The purpose of this study is to design and develop a Metaverse ZEP platform-based teaching and learning process plan by selecting learning topics that are commonly dealt with among the core concepts of the "family" area of practical (technical and home) subjects. To this end, a teaching and learning process plan was developed through planning, Metaverse platform design, expert review, and revision stages. The Metaverse ZEP "Open Class Day" platform, a virtual learning space, was created and developed to further utilize EduTech programs, such as Padlet, Mentimeter, Jamboard, Miricanvas, and Spatial. The teaching and learning process plan developed in this study consists of a total of seven sessions, including approaching EduTech, Changing Families, Exploring Our Family, and Counseling Centers 1, 2, and 3. Among them, Geumji Counseling Center 1, 2, and 3 was designed as a class in which parents and children participate together in open classes using the ZEP platform. This platform can be used as part of parent classes as well as to encourage online participation in the open classes held periodically at each individual school. In terms of the content validity ratio (CVR) of the developed teaching and learning process verified through five experts, 12 out of 15 questions had a CVR of 1, while the remaining three questions had a CVR of 0.6. The three questions with lower validity were revised and supplemented.
The COVID-19 pandemic had substantial negative impacts and caused several disruptions to the global supply chain of the shipping industry. The key challenges identified in terms of maritime manpower are the Certificates of Competency (CoC) or the expiration and/or failure to complete refresher and/or revalidation courses, which directly hinder employment retention and lost opportunities at sea. To tackle this issue directly and swiftly, the creation of the APEC SEN Distance Learning Platform was suggested and approved by APEC as part of an official project. This paper introduces the APEC-wide accessible distance learning platform with the following key topics: the organisation and operation of the platform, the themes and content to be prioritised, the process of education, training, certification, and the ways to promote accreditation, mutual recognition on CoC, education and training videos by taking collaborative actions, and the development of content.
The purpose of universities is diversifying, such as education and research for the transfer of knowledge and technology, and training talented people with the competencies required in industrial sites. Therefore, universities are attempting various forms of industry-academic cooperation to maintain organic relations with companies and to conduct research activities, technology sharing, technology development, technology transfer, and human resources training. In particular, in the field of engineering education, various industry-academic cooperation programs such as field training, interns, and start-up support are actively developed and operated. Accordingly, the Engineering Education Innovation Research Information Center developed an online industry-academic cooperation capstone design matching platform for engineering education to enable collaboration between universities and companies nationwide. The industry-academic cooperation matching platform was developed under the theme of capstone design. Capstone design is a project-oriented and problem-based learning method that combines the knowledge and experiences acquired by the undergraduate department and designs and produces them. The subject of the Capstone design project was to solve corporate difficulties and allow companies and universities to collaborate. This study developed an online industry-academic cooperation capstone design matching platform according to analysis, design, development, evaluation, and execution procedures. This study is meaningful in that it has developed a channel through which students and companies, who are the subjects of industry-academic cooperation, can carry out projects and communicate organically through an online matching platform.
4차 산업혁명이 도래함으로써 AI 교육에 대한 관심이 증가하고 있다. 미래를 이끌어갈 AI 역량을 갖춘 인재를 양성하기 위해서는 학교 현장에서 AI 교육이 내실 있게 이루어져야 한다. 국내·외에서 AI 교육을 시행하고 있지만, 더 나은 AI 교육을 시행하기 위해서는 AI 교육 플랫폼의 역할이 중요하다고 판단하였기에, 본 연구에서는 AI 교육 플랫폼에 대한 전문가 인식을 조사하였다. 교수·학습관리, 교육용 콘텐츠, 접근성, AI 교육 플랫폼의 성능, 초등학생의 수준 적합도 등의 5가지 기준을 바탕으로 인식조사를 시행하였다. 총 103명의 교육 관련 전문가들을 대상으로 실시하였으며, 조사 결과 Machine Learning for Kids, Teachable Machine, AI Oceans(code.org), 엔트리, 지니 블록, 앱인밴터, Elice, mBlock 등의 8가지 플랫폼 중 엔트리가 초등 AI 교육에 가장 적합한 플랫폼으로 선정되었다. 이는 엔트리가 양질의 교육용 콘텐츠를 제공하고, 접근성이 편리하며, 교수·학습 관리가 가능하고, 초등학생들의 수준에 적합한 AI 교육 플랫폼이기 때문인 것으로 분석된다. 다양한 AI 교육 플랫폼을 학교 현장에 적용하기 위해서 교사를 대상으로 AI 관련 연수를 실시하여 AI 교육 전문가로 양성해야 하며, 지속적으로 AI 교육 플랫폼을 접할 기회를 제공해야 할 것이다. 본 연구는 조사대상 인원이 제한적이었고, 대부분의 인식조사 참여자가 경기도에서 근무하는 전문가라서 모집단 인식조사라고 하기 에는 제한점이 존재한다. 향후 이와 같은 제한점을 보완하기 위한 전국단위의 전문가를 대상한 연구가 진행되어야 할 것으로 판단된다.
본 연구에서 연구진은 메타버스와 디지털 교육과 관련된 전문가들의 경험과 직관을 바탕으로 델파이조사 방법론을 적용하여 교육용 메타버스 개발을 위한 제언을 제시하였다. 델파이 조사에 참여한 전문가는 1차, 17명, 2차, 16명이며, 자료수집은 2022년 1월 중에 진행되었고, 1차는 1월 5일에서 1월 10일까지, 2차는 1월 12일부터 1월 17일까지 전자우편으로 발송되고 회송되었다. 면담자료는 개방형 질문이었던 1차 조사에 대해 내용 분석(content analysis)방법을 사용하여 분석하였고, 1차 조사 결과 7개의 질문(미래 교육에 있어서 메타버스 교육 플랫폼의 필요성, 메타버스에서 미래 인재에게 필요한 역량을 향상시키는 교육 방법, 메타버스 플랫폼을 활용한 교육 시에 발생할 수 있는 문제점, 교육용 메타버스 플랫폼이 갖춰야 할 기능, 교육용 메타버스 플랫폼 활용 시 필요한 인프라 및 환경, 학습공간으로서 메타버스의 효율적인 활용 방법, 교육용 메타버스 플랫폼에서 진행하면 효율적일 교과 및 교육 콘텐츠)에 대해 120개의 하위 항목이 도출되었다. 2차 조사는 7개 질문에 대한 하위 항목들에 대해 5점 척도의 동의 정도를 표시하여 각 항목에 대한 응답자들의 평균을 구해 7개 영역의 하위요인들의 순위를 매겼다. 연구 결과를 토대로 교육용 메타버스 구축을 위한 제언을 기술하였고, 마지막으로 연구의 한계점과 후속 연구의 제안을 제시하였다.
4차 산업혁명에서 기술의 발전과 함께 인공지능 기술을 적용할 수 있는 분야도 급격히 늘어나고 있다. 컴퓨팅 사고력 향상을 위해 미국, 영국 등 해외에서는 이미 다양한 인공지능 교육 플랫폼을 활용하여 인공지능 교육을 실시하고 있다. 따라서 우리나라의 초등 예비교원들에게도 기존의 소프트웨어교육과 함께 인공지능 교육 역량을 강화해야할 필요성이 증대되고 있다. 그러나 프로그래밍 경험과 인공지능 교육 경험 수준이 낮은 학습자들은 학습 동기를 지속할 수 있는 인공지능 교육 플랫폼을 선택하는 것이 어려울 수 있다. 따라서 연구에서는 ARCS 모델을 활용하여 인공지능 교육 플랫폼의 학습 동기 유발과 관련된 요소들을 탐색하였다. 이를 통해 학습동기 유발과 지속을 위해 인공지능 교육 플랫폼에서 요구되는 요소들을 제시하였다.
Almaleki, Deyab A.;Alhajaji, Rahma A.;Alharbi, Malak A.
International Journal of Computer Science & Network Security
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제21권5호
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pp.98-112
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2021
This study aimed at measuring students' interaction in distance education through the electronic platform among intermediate school students, by identifying the level of students' interaction in distance education and differences between them, as well as its impact on their motivation to learn. To achieve the aim of the study, two scales were designed for this purpose and were applied to a sample consisting of (268) individuals. The results showed that the level of students' interaction through the e-learning platform was at a high level. The results also showed that there was no statistically significant difference between the mean scores of males and females in the scale of students' interaction through the e-learning platform. There was no statistically significant difference between them in their motivation for distance learning via the online platform. There were also no statistically significant differences related to the grade variable in the level of interaction through the electronic platform and in the motivation to learn, while there was a positive statistically significant effect of interaction through the electronic platform on students' motivation to learn.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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