본 연구는 초등학생의 딥러닝 개념 학습을 위한 교육 프로그램을 개발하는 것이다. 교육 프로그램의 모델은 CT요소 중심 모델을 토대로 딥러닝 교수학습모델을 개발하였다. 개발한 프로그램의 주제는 인공지능의 이미지 인식 CNN알고리즘으로 정하고, 9개 차시 교육프로그램을 개발하였다. 프로그램은 6학년을 대상으로 2주간에 걸쳐 적용을 하였다. 프로그램에 대한 학습 적합도 검사는 전문가 타당도 분석 결과로 CVR이 타당하게 나왔다. 학습자 수준 적합도와 교사 지도 수준의 적합도 문항의 경우 .80이하로 나타났으며 .96이 넘은 학습 환경과 매체의 적합도 문항에서는 높게 나타났다. 학생들의 만족도 분석 결과 학습의 이해도와 유익성, 흥미도, 학습자료 등에 대해서 평균 4.0이상을 보여 긍정적인 평가를 하여 본 연구의 가치를 확인할 수 있었다.
스프레드시트를 활용한 인공신경망 교육을 통해, 비전공자 학부생들은 인공신경망의 동작 원리을 이해하며 자신만의 인공신경망 SW를 개발할 수 있다. 여기서, 인공신경망의 동작 원리 교육은 훈련데이터의 생성과 정답 라벨의 할당부터 시작한다. 이후, 인공 뉴런의 발화 및 활성화 함수, 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들로부터 계산되는 출력값을 학습한다. 마지막으로, 최초 정의된 각 훈련데이터의 정답 라벨과 인공신경망이 계산한 출력값 간 오차를 계산하는 과정을 학습하고 오차제곱의 총합을 최소화하는 입력층과 은닉층 그리고 출력층의 매개변수들이 계산되는 과정을 학습한다. 스프레드시트를 활용한 인공신경망 동작 원리 교육을 비전공자 학부생 대상으로 실시하였다. 그리고 이미지 훈련데이터와 기초 인공신경망 개발 결과를 수집하였다. 본 논문에서는 12화소 크기의 소용량 이미지로 두 가지 훈련데이터와 해당 인공신경망 SW를 수집한 결과를 분석하고, 수집한 훈련데이터를 Orange 머신러닝 모델 학습 및 분석 도구에 활용하는 방법과 실행 결과를 제시하였다.
디지털 관련 신기술을 적용하면서 소프트웨어와 인공지능에 대한 관심이 상당히 높다. 특히 교육 관련 분야에서도 소프트웨어와 인공지능의 발전을 위하여 많은 변화가 이루어지고 있다. 2025년부터는 초·중·고에서 소프트웨어와 인공지능 관련 교육과정이 공교육에 적용이 될 예정이다. 교육부에서는 공교육에 적용이 되기 전에 소프트웨어와 인공지능을 초·중·고에서 다양한 방법으로 체험하는 캠프도 다양하게 진행하고 있다. 소프트웨어와 인공지능 관련 체험 캠프를 위한 여러 가지 플랫폼들도 이용이 되고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어와 인공지능 체험학습 플랫폼을 위한 모델에 대한 설계를 통하여 향후 전개될 소프트웨어와 인공지능에 대한 학습의 방법에 대한 효율성을 높이고자 한다.
최근 청년 실업 문제가 심각한 사회적 문제로 대두되면서, 대학 졸업자에 대한 원활한 사회 진출에 도움이 될 수 있도록 대학을 중심으로 졸업자에 대한 현장중심 맞춤형 교육과 산업현장에서 요구하는 경험중심 인재상을 반영한 다양한 산학협력 프로젝트가 기획되어 실시되고 있다. 그러나 이러한 노력들은 현실 취업시장 상황을 제대로 반영하지 못하고 많은 취업 실패와 시행착오를 겪고 있는 것이 현실이다. 본 연구에서는 현재 취업을 앞두고 있는 4학년을 대상으로 BLE분야 중견기업과 긴밀한 산학협력을 통해 학생 경험중심의 현장 맞춤형 소프트웨어 개발 인력양성을 위한 사업모델을 제안하여 산학협력 프로젝트를 수행하였으며, 그 결과 사업모델에 대한 사업성 평가와 약점 및 위협 요인에 대한 대응전략 분석을 통해 문제점과 실패 요인을 찾아내어 개선된 사업모델을 제안하였다.
본 논문에서는 기존의 관련 연구를 SW 중심의 대가 산정, 비용-편익분석, 보안성 지속서비스 대가 산정으로 구분하여 조사하였고, 사례 분석은 미국과 일본, 국내 A기관을 대상으로 하였다. 이를 바탕으로 현 제도와의 비교를 통해 개선모델을 마련하였다. 비용-효용분석 측면에서 효용성이 높은 서비스 수준 협약(SLA ; Service Level Agreement)과 NIST Cybersecurity Framework를 적용하여 정보보호서비스별 특성과 수행기준, 가중치를 기준으로 대가를 산정하는 방식인 SCS(Security Continuity Service) 성과평가체계 기반 정보보호서비스 대가 산정 모델을 제안한다. 이 모델은 공공기관에서 정보보호서비스 대가를 객관적으로 산정하는 도구로 활용할 수 있다. 또한, 현재 권고수준인 법률을 적용 강제성 수준으로 강화, 국가기관 및 공공기관의 평가제도 개선, 국가인증기관의 정보보호서비스 검증제도 도입, 모든 정보시스템 및 서비스로의 확대 등을 통해 본 제도의 정착될 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 농어촌 초등학교 저학년을 대상으로 로봇과 SW교육을 위한 메이커 교육 프로그램 환경 조성, 메이커교육 프로그램 개발 및 적용 연구를 수행하였다. 선행 메이커교육 모델을 기초로 초등학교 저학년 수준에 맞는 OMCSI 모형은 개발하였으며, 이를 기초로 5종의 WeDo 활용 초등 메이커 교육 프로그램을 개발하였다. 2020년 4월 1일 ~ 2020년 10월 30일까지 경상남도 대합초등학교의 2학년 10명을 대상으로 WeDo로봇 2.0을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램을 적용한 결과는 다음과 같다. 컴퓨팅사고력의 분석능력에서 평균이 3.40점 올랐으며(t=-2.378, p=0.034), 설계능력에서도 평균이 3.30점 올랐다.(t=-2.329, p=0.040). 그리고 구현능력에서도 평균이 3.40점(t=-2.458, p=0.038)올랐다. 마지막으로 추론능력에서는 3.70점(t=-2.449, p=0.037)로 올랐다. 즉, 컴퓨팅 사고력 4개의 하위요소 모두가 유의확률 0.04이하로 사전사후 컴퓨팅 사고력의 점수 간에는 통계적인 유의미한 차이를 나타냈다. 따라서 WeDo 로봇을 활용한 초등 메이커 교육 프로그램'이 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 매우 효과적으로 작용했다고 할 수 있다
양자화학 (quantum chemistry)을 처음 접했을 때, 이전까지의 고전역학 (classical mechanics)에 익숙한 대다수의 학생들은 양자화학을 받아들이는 데 어려움을 겪는다. 모형계에 양자역학 (quantum mechanics)을 직접 적용하여 봄으로써 생소한 양자 개념에 대한 이해를 도울 수 있다. 본 논문에서는 양자동역학 (quantum dynamics)을 수치적으로 구현하는 계산 프로그램을 모형계에 적용하여 양자 개념을 설명할 수 있는 몇 가지 예를 보이고자 한다. 1 차원 시간의존 슈뢰딩거 방정식 (1-D time-dependent $Schr{\ddot{o}}dinger$ equation)의 해를 얻어 양자동역학을 구현하였으며, 그에 해당하는 고전동역학은 뉴턴 방정식 (Newton's equation)의 해로 얻어졌다. 조화 진동자 퍼텐셜 (harmonic oscillator potential), 모스 진동자 퍼텐셜 (Morse oscillator potential), 이중 우물 퍼텐셜 (double-well potential), 네모 퍼텐셜 장벽 (rectangular potential barrier), 그리고 에카트 퍼텐셜 (Eckart potential)에 대한 계산을 수행하였다. 두 가지 동역학을 비교하기 위하여 계산 결과의 시각화 (visualization)를 이용하고 동역학 특성의 차이를 비교하는 차별화 (differentiation)를 강조한다. 영점에너지 (zero-point energy), 위상어긋남 (dephasing), 터널링 (tunneling), 그리고 반사 (reflection) 현상과 같은 양자동역학의 특징을 고전동역학과 비교함으로써 직관적인 이해를 도울 수 있었다. 이러한 결과는 양자화학에 입문하는 학생들을 대상으로 쓰일 수 있는 효율적인 강의 모델을 제시할 것으로 기대한다.
본 논문에서는 현장 교사 및 예비교사를 위한 기초 데이터과학 실습 교육 사례를 연구하였다. 본 논문에서는 기초 데이터과학 교육을 위해, 스프레드시트 SW를 데이터 수집 및 분석 도구로 사용하였다. 이후 데이터 가공, 예측 가설 및 예측 모델 검증을 위한 통계학을 교육하였다. 또한, 수천명 단위의 공공 빅데이터를 수집 및 가공하고, 모집단 예측 가설 및 예측 모델을 검증하는 교육 사례를 제안하였다. 이와 같은 데이터과학의 기초 교육내용을 담아, 스프레드시트 도구를 활용한 34시간 17주 교육 과정을 제시하였다. 데이터 수집, 가공 및 분석을 위한 도구로서, 스프레드시트는 파이썬과 달리, 프로그래밍 언어 및 자료구조에 대한 학습 부담이 없고, 질적 데이터와 양적 데이터에 대한 가공 및 분석 이론을 시각적으로 습득할 수 있는 장점이 있다. 본 교육 사례 연구의 결과물로서, 세가지 예측 가설 검증 사례들을 제시하고 분석하였다. 첫 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 그룹별 평균값 차이 예측 가설을 검증하였다. 두 번째로, 질적 공공데이터를 수집하여 모집단의 질적 데이터 내 연관성 예측 가설을 검증하였다. 세 번째로, 양적 공공데이터를 수집하여 모집단의 양적 데이터 내 상관성 예측 가설 검증에 따른 회귀 예측 모델을 검증하였다. 그리고 본 연구에서 제안한 교육 사례의 효과성을 검증하기 위해, 예비교사와 현장교사의 만족도분석을 실시하였다.
최근, 2015 개정 실과 교육과정에 포함된 초등학교의 SW교육 시수가 너무 부족하여, 더 많은 수업 시간을 확보해달라는 요청이 증가하고 있다. 따라서 한국정보교육학회에서는 차기 2020 교육과정 개정을 위해 2014년부터 2016년까지 정보과 교육과정 표준 모델을 개발하였다. 그러나 KAIE 교육과정은 중고등학교 정보과 교육과정과의 연계가 부족하고, 핵심 개념 중심의 성취기준으로 구성되어 있지 않아, 현장 교사들이 재구성하여 운영하는데 어려움이 있었다. 이에 본 연구에서는 초등학교 현장 교사를 중심으로 델파이 조사를 실시하여 정보 윤리 영역에 필요한 핵심 개념을 인터넷 예절, 개인정보 보호, 정보 생활, 저작권 보호 등 4가지로 선정하고, 그에 따른 성취기준을 제시하였다.
본 논문에서는 미국 매사추세츠 주의 Tufts University 부설 CEEO(Center for Engineering Education and Outreach)에서 수행되고 있는 로봇활용교육 워크숍, Novel Engineering, STOMP 사례를 소개하고자 한다. CEEO는 미국의 많은 대학에서 롤모델로 삼을 만큼 로봇활용교육에서 가장 선도적인 센터이다. 이 센터에서는 초 중 고등학교 학생들과 교사들을 위한 로봇활용교육 워크숍이 매년 여름방학 때 진행되고 있다. 또한 공과대학 1학년 학생들은 Simple Robotics과목을 필수로 이수해야한다. 우리에게 생소한 Novel Engineering은 독서교육과 공학을 융합한 공학교육방법이다. STOMP(Students and Teachers Outreach Mentorship Program)는 초 중 고등학교 교사들이 공학을 필요로 하는 수업을 설계할 때, STOMP에 소속된 대학생과 대학원생들이 직접 수업에 참여하여 교사와 함께 수업을 이끌어나가도록 도와주는 프로그램이다. 소프트웨어 교육이 많이 활성화되어가고 있는 상황에서 우리나라에서도 이러한 프로그램들을 도입하여 시행한다면 소프트웨어 인재양성에 많은 기여를 할 수 있을 것이라고 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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