본 연구에서는 엔트리 프로그래밍 언어를 활용한 협력적 이야기 생성하기 활동의 교육적 효과를 분석하기 위해 교육대학교 1학년을 대상으로 약 3주간 강의를 실시하고, 학생들의 SW교육 역량과 이야기 생성 능력의 변화를 분석하였다. 그 결과, 정보 소양 능력이나 컴퓨팅 사고력, 학습자 역량 등 학생들의 SW 교육 역량에는 큰 변화가 없었지만, 이야기 생성 능력은 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 학생들은 글쓰기와 함께 엔트리 프로그래밍 언어를 동시에 배워야 한다는 부담감을 느꼈지만, 점차 이야기 생성하기 활동에 대한 흥미가 생겼으며, 융합 활동 과제가 여러 측면에서 유용했음이 파악되었다. 향후 학생의 교과 역량뿐만 아니라 SW교육 역량을 동시에 향상시키기 위해서는 학습 시간을 충분히 확보하여, 엔트리 교육 활동과 함께 다양한 교과 연계 활동이 필요하다.
Purpose This study explores the development direction of the artificial intelligence curriculum as a universal education that enhances the ability of college students to flexibly use artificial intelligence these days, where artificial intelligence education is spreading, and the educational components based on this are subdivided according to the characteristics of each major. Design/methodology/approach In order to develop the educational purpose of the subject and the detailed educational curriculum suitable for the subject of education, we first analyzed domestic and foreign prior research related to artificial intelligence liberal arts education. As the main components derived by experts, the basic concept of artificial intelligence converges to literacy to read and write for everyday problem solving, as well as problem-solving ability to manipulate real data and software. Findings The results showed that In the artificial intelligence literacy module, trends and prospects of artificial intelligence and necessary competencies were checked, and cases applied to major fields were examined. In the AI utilization and application part, basic data analysis items and content composition were composed through creative thinking, logical thinking, and intelligence. In order to design the curriculum, a software development language suitable for each major area was first selected, and AI education content areas, elements, and packages were defined and designed for each major area to meet the objectives of the subject.
In this paper, we adjusted the feedback and learning materials for each learning based on ARCS motivation which applied DEVS methodology. We designed the ARCS professor-student model that expresses the continuous change in the student's attitude toward the class according to the student's attention, relevance, confidence, and satisfaction. It was applied to computational thinking and data analysis classes Based on the designed model. Before and after class, the students were asked the same question and then analyzed for each part of the ARCS. It was observed that students' perceptions of Attention, Relevance, and Satisfaction were improved except for Confidence. we observed that the students themselves felt that they lacked a lot of confidence compared to other ARS through the analysis. Although, Confidence showed a 13.5% improvement after class but it was about 33% lower than the average of other ARS. However, when it was observed that students' self-confidence was 30% lower than other motivational factors it was confirmed that the part that leads C to a similar level in other ARS is necessary.
느린 학습자 청년 6인을 대상으로 놀이를 활용하여 수업한 입문과정 8차시를 실시한 후, 이 중 좀 더 관심을 보이는 학습자 3인을 대상으로 일반수업형식의 심화과정 5차시 실시하였다. 교육 후 학습자, 강사, 복지기관장, 학부모를 대상으로 인터뷰와 설문조사를 실시하였다. 학습자들은 대중적으로 회자되고 있는 SW교육에 참여한다는 사실 자체에 흥미를 보이고 참여하였다. 학습자들은 보드게임 등 놀이를 활용한 입문과정 교육에 더 만족하는 것으로 나타났고, 낯선 학습내용에 처음에는 낮은 효능감으로 참여하는 모습이었으나 반복할수록 좀 더 효능감이 높아지는 것이 관찰되었다. 또한 지능지수 80 이상의 청년들이 80 이하의 청년들보다 SW교육에 대한 관심도나 흥미가 더 높은 것으로 관찰되었다. 우리는 느린학습자 청년을 위한 SW교육 내용을 업무나 실생활에서 바로 사용할 수 있는 기회가 많지 않다고 보고, 생활적응을 향상시키기 위한 디지털리터러시 향상을 위한 디지털매체 활용 교육(온라인 화상회의, 사무용SW활용 등)교육을 중점적으로 수행해야 한다고 보았고 이에 관한 연구가 지속되어야 한다고 제안하고자 한다.
교육부에서 2022 개정 교육과정에 본격적으로 AI교육을 도입하면서 AI교육과 더불어 데이터 관련 교육의 필요성에 대한 공감도가 높아지고 있다. 인공지능을 제대로 이해하고 활용하는 역량을 기르기 위해서는 데이터에 대한 이해와 활용 역량이 기반되어야 한다. 본 연구에서는 요구분석, 선행연구분석 결과를 종합하여 마이크로비트를 활용한 데이터 기반 문제해결 SW교육 프로그램을 개발하였다. 데이터 기반 문제해결 교육 프로그램은 데이터 과학의 내용 중 초등학생을 대상으로 적용할 수 있는 교육 요소들로 구성하여 개발되었다. 본 연구에서 개발한 프로그램을 통해 실생활 데이터를 바탕으로 다양한 주제와 교과를 융합한 교육을 연계할 수 있다. 더 나아가 데이터에 대한 이해를 바탕으로 보다 내실 있는 AI교육 프로그램의 기반을 갖추게 될 것이다.
본 연구는 4차 산업혁명 도래와 COVID-19 팬데믹이라는 뉴노멀한 환경에도 적응할 수 있는 SW교육이 필요하다. 디지털 사회에서 필수품이 되어버린 작고 강력한 스마트기는 좋은 교구로 앱인벤터 프로그램을 활용한 생활 속 유용한 앱이나 데이터로 학습시킨 인공지능 모듈을 장착한 앱을 만드는 과정을 설계하고 적용하였다. 대면과 비대면 방식이 혼합된 블랜디드 방식으로 수업을 실시한 후 효과성 측정으로 인공지능의 기술적·인지적 성숙도와 블랜디드 소프트웨어 수업에 대한 장·단점에 대한 의견을 설문 질의를 통하여 알아보았다. 인공지능을 활용한 앱인벤터 소프트웨어 수업 전·후 미래의 국가발전 차원에서 많은 수요가 필요한 SW관련 인재 직업군을 탐색하고자하는 의향인 진로지향도 변화를 알아보았다. 하위 요소 중 3개가 항목에서 유의미한 결과가 도달하였다. 비대면 상황에서도 인공지능을 활용한 앱인벤터 소프트웨어교육 프로그램이 실제 현장에 제공되길 기대한다.
본 연구는 대학생들의 SW 교육 핵심역량 중 컴퓨팅 사고력을 신장시키기 위해 역량 교수 학습 모델을 설계하였다. 사전에 소프트웨어 코딩 경험이 없는 학습자의 역량을 분석하고 기존의 SW 중심 교수 학습 5가지 모델 중 시연 중심 모델(DMM)과 개발 중심 모델(DDD) 그리고 CT 요소 중심 모델(DPAA) 등을 재구성하고 실생활 문제를 해결 및 컴퓨팅 사고력을 키우기 위한 Unplugged 활동과 Bebras Challenge 컴퓨팅 사고력 평가 도구 등을 면밀히 분석하여 역량 교수 학습 모델인 UDDPAAP (Unplugged-Demonstration-Decomposition-Pattern Recognition-Abstraction-Algorithm-Progrmming)을 설계하였다. Unplugged 활동 중 일부분을 대학생들 수업에 적합하게 변형하고, Bebras Challenge 컴퓨팅 사고력 평가 도구에서 제시하는 문제를 선별한 후 기존의 교수 학습 모델에 적용하였다. 연구의 효과를 검증하기 위해 코딩 경험이 없는 대학교 1학년 학생들에게 SW 교육 및 컴퓨터 정보 소양 교육 경험에 따른 컴퓨팅 사고력과 자신감 등의 사전 검사를 하고 UDDPAAP 교수 학습 모델을 적용하여 수업을 진행한 후 사후 검사를 하였다. 연구 결과 UDDPAAP 교수 학습 모델을 통해 SW 교육을 경험한 학생들의 컴퓨팅 사고력 관련 역량이 향상됨을 알 수 있었다.
인공지능, 빅데이터, 생명과학 산업 등이 선도하는 지식정보사회의 물결이 우리 삶의 방식에 전방위적인 영향을 미치고 있다. 이에 교육부는 미래사회 변화에 대응할 수 있는 기초소양과 역량을 함양할 수 있는 교육과정 개선을 추진하며 AI·소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초소양 강화를 서두르고 있다. 모든 교과교육을 통해 디지털 기초소양 함양의 기반을 마련하고 정보 교육과정과 연계한 AI 등 신기술분야의 기초 및 심화 학습을 내실화하는 것은 미래사회에 대비한 교육으로서 반드시 필요한 부분이라 볼 수 있다. 하지만 디지털·AI 리터러시 함양을 위한 각각의 내용에 대한 연구는 비교적 활발히 이루어지고 있는 반면 디지털·AI 리터러시를 함양할 수 있는 교수·학습 전략에 대한 연구는 미비한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 디지털·AI 리터러시를 키워줄 수 있는 컴퓨팅 사고력(CT) 기반의 디지털·AI 교수·학습 전략을 개발하여 델파이 전문가 검증을 실시한 결과 타당함으로 분석되었고, 이를 바탕으로 교수자 사용성 평가 및 학습자 효과성 분석을 진행한 후 최종 교수·학습 전략을 완성하였다.
최근 소프트웨어 역량이 강조됨에 따라 대학에서는 전공 구분없이 모든 학생들에게 소프트웨어 교육을 진행하고 있다. 비전공자들은 소프트웨어 교육에 대한 동기부여가 부족하고, 생소한 학습 콘텐츠에 대한 체감 난이도가 높은 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 학습자 특성에 맞는 소프트웨어 교육을 제공해야 한다. 예술계열 학생들은 시각에 대한 이해와 표현력이 뛰어나므로 시각적 문해력을 활용하면 프로그래밍 교육의 학습효과를 높일 수 있다고 본다. 본 연구에서는 일상의 문제를 순서도와 의사코드로 분해하여 절차적으로 시각적 이미지를 구성한다. 이를 교육용 프로그래밍 언어인 플레이봇을 이용하여 코딩을 하고 문제를 해결하도록 진행하여 수업의 효과를 분석하고자 한다. 이를 통해 학생들은 프로그래밍의 개념을 이해하고, 문제를 컴퓨팅적 사고로 해결하는 과정을 이해할 수 있으며, 프로그래밍을 자신의 전공에 활용하는 방법을 습득할 수 있을 것으로 기대한다.
본 연구에서는 국내 초·중·고 정보교육에서 이뤄지고 있는 데이터 교육 연구 동향을 분석하여, 향후 데이터 교육의 연구 방향을 제안하고자 하였다. 이를 위해 2015년부터 2023년 5월까지 게재된 국내 논문 중 데이터 교육 관련 논문 45편을 발행 연도, 연구 대상, 연구 분야, 데이터 리터러시 요소별로 분석하였다. 분석 결과 데이터 교육은 초등학생을 대상으로 집중적으로 이뤄지고 있었고 개발 및 적용 관련 연구가 가장 많이 이뤄지고 있었다. 또한 데이터 리터러시의 전 요소를 포함한 연구와 인공지능과 관련된 연구의 비중이 높음을 확인할 수 있었다. 따라서 본 연구를 바탕으로 SW·AI 교육을 위한 데이터 교육이 활발히 이뤄지길 기대한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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