본 연구에서는 AI 메이커 코딩 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 대상은 안산시 H 초등학교에 재학 중인 10명의 학생이며, 소프트웨어 코딩 기반 메이커교육용 교수학습모형을 활용한 총 8차시의 AI 메이커 코딩 교육을 학생들에게 적용하여 컴퓨팅 사고력의 향상 정도를 분석하였다. 수업에 참여한 학생들은 실생활의 문제를 코딩과 메이킹 활동을 통해 해결하는 과정을 수행하였고, 컴퓨팅 사고력 검사지를 통해 교육 전·후의 컴퓨팅 사고력 향상 정도를 측정하는 한편, 면담을 통해 컴퓨팅 사고력 구성요소와 관련된 학생들의 사고 과정을 관찰하였다. 연구 결과 모든 학생의 컴퓨팅 사고력 평균 점수가 향상되었으며, 학생 간 점수의 편차가 감소함을 확인하였다. 면담을 통해서는 문제해결 과정에서 학생들이 컴퓨팅 사고력과 관련된 사고 능력을 적극적으로 활용함을 알 수 있었다. 이를 통해 AI 메이커 코딩 교육은 학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.
4차 산업혁명이 도래하여 사회 전반에서 혁신적인 변화가 일어났다. 이에 따라 2022 개정 교육과정에서는 미래 사회가 요구하는 소양 및 역량 강화를 위하여 인공지능(Artificial Intelligence, AI)·소프트웨어(Software, SW)교육을 비롯한 디지털 기초 소양을 강화하는 것을 개정의 중점으로 설정하였다. 이처럼 SW교육은 정보 관련 교과를 비롯한 타 교과에서도 중요하며 따라서 비 정보과 교사도 SW관련 교육 내용을 이해해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 비 정보과 교사에게 SW연수를 실시하였고, SW교육 수업 전문성의 변화를 살펴보았다. 그 결과 사전 검사에 비해 사후 검사 결과에서 통계적으로 유의한 상승을 확인하였다. 이는 SW연수가 비 정보과 교사의 SW교육 수업 전문성 함양에 긍정적인 영향을 준다는 것을 의미한다. 그러나 본 연구는 단일집단으로 이루어진 실험을 설계하여 실시하였으므로, 이러한 변화가 처치로 인한 것인지 확인할 수 없다는 한계점이 있다. 그러므로 통제 집단 및 실험 집단 선별 과정을 거친 후속 연구 설계가 요구된다.
최근 중학교에서 진행되고 있는 SW 교육은 주로 피지컬 컴퓨팅, 언플러그드 학습 그리고 시범 실습 교육을 위주로 진행되고 있다. 하지만 각각 비용, 흥미유발, 동기부여, 수업 집중 등 여러 가지 측면에서 어려움을 겪고 있다. 또한 체계적인 수업 설계가 이루어지지 않으면 학생들의 수업 이해도나 학업 성취도에 부정적인 영향을 줄 수 있다. 본 논문의 목적은 기존 SW 교육에 활용되던 수업 도구보다 비용의 부담이 적으며 수업 설계에 보조적인 역할을 수행할 수 있는 챗봇을 개발하는 것이다. 이를 활용하여 함수 적용, 알고리즘 설계 및 프로그램 코딩과 같은 코딩이 이루어지는 메커니즘을 이해할 필요가 있는 수업 시나리오에서는 학생들이 챗봇 시스템을 통해 스스로 학습을 가능하여 학생들의 학습에 긍정적인 영향을 미쳤다.
AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활 속에서부터 사회, 경제에 이르기 까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터에 대한 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 특히 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 국내외 연구를 살펴 보면 데이터 리터러시에 대한 정의는 연구자들 마다 그 구체적인 내용과 범위가 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의를 다각도로 분석하여 도출하고자 하였다. 주요 연구에서 데이터 리터러시를 정의를 하는데 사용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2vec 자연어 처리 방법을 활용하여 의미 유사도를 분석하고 교육과정 연구의 내용요소를 바탕으로 최종적으로 유목화하여 '데이터를 읽고 쓸 수 있으며, 실생활의 문제를 해결하기 위해 데이터를 이해하고 사용하여 정보로 처리하는 지식 구성의 기초 능력' 의 정의를 도출하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의를 바탕으로 내용이 수정 보완되고 더 많은 연구가 이루어져 학생들의 미래 역량을 키워주는 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.
본 연구에서는 엔트리 텍스트 모델 학습을 활용해서 초등학교 인공지능 교육 내용을 개발하고 이를 실제 수업에 적용한다. 초·중등 인공지능 내용 체계표를 바탕으로 실과 소프트웨어 교육과 인공지능 교육의 성취 기준을 재구성한다. 기계학습이 가능한 텍스트, 이미지, 소리 중에서 다양한 플랫폼에서 지원하고 초등학생의 데이터 준비 시간을 줄일 수 있으면서 손쉽게 이해가 가능한 '텍스트 모델 학습을 활용한 감정 인식 프로그램 제작'을 교육 내용으로 선정한다. 엔트리 인공지능을 교육 플랫폼으로 선정해서 텍스트 모델 학습을 활용한 감정인식 프로그램을 만드는 인공지능 교육 내용을 개발하고 실제 초등학교 수업에 적용한다. 수업 적용 결과 엔트리 인공지능 수업에 긍정적인 반응과 흥미를 보였다. 본 연구 내용을 기반으로 초등학생을 대상으로 한 수업의 효과성에 대한 양적 연구가 후속 연구로 필요함을 제언한다.
본 연구는 초등학교에서 엔트리의 인공지능 모델을 활용한 융합교육 사례이다. 교과는 영어이며 그림을 그리는 미술과와의 융합 활동과 엔트리의 인공지능모델중 이미지 학습 모델을 기반으로 수업을 진행하였다. 영어과의 말하기 및 쓰기 교육의 학습목표에 효과적으로 달성하기 위해 미술과와 SW를 융합하여 수업을 설계하였다. 학생들은 인공지능을 활용한 의사소통을 경험하고 자신감이 향상되었으며, 듣고 말하는 표현뿐만 아니라 그림이나 사진 등 다양한 매체로 표현하며 창의성과 의사소통 능력을 증진할 수 있었다. 또한 수업의 효과성을 알아보기 위해 학생들에게 설문을 진행하여 그 결과를 분석하였다. 분석 결과 학생들의 수업 참여율, 수업이후 인공지능에 대한 이해 정도, 인공지능에 대한 관심, 인공지능 수업 만족도 등에 긍정적 영향을 주었음을 알 수 있었다.
인공지능이 사회 전반에 퍼진 현대사회에 걸맞게 교육부는 2025년에 유치원과 초·중·고 수업에 AI교육을 도입하고 2021년부터 관련된 학습 자료와 교재를 개발하기로 하였다. 우리나라는 유치원 및 초등학교 저학년 학생들을 위한 국가 주도 AI 교육이 이루어지지 않고 있어 체계적인 교재가 없는 실정이다. 따라서, 본 연구는 정영식·임서은(2020)이 연구한 유치원 SW 교육과정인 GSP 교육과정을 토대로 패턴 분석 기반의 컴퓨팅 사고력 계발을 위한 교재를 설계하여 제시하였다. 교재 설계를 위해 수업 절차를 도입 활동(스토리 도입, 놀이1), 전개 활동(놀이2~놀이4), 정리활동(정리, 생각 더하기)로 순차적으로 분류하였다. 각 활동에 대한 설명과 함께 교재와 교구를 제시함으로써 보충 설명을 제시하였다. 본 연구가 2025년에 이루어질 AI 교육에 도움이 되기 위해서는 실제 적용을 통한 효과를 입증하는 연구가 뒤따라야 한다.
최근 대학에선 '컴퓨팅사고'를 포함해 '프로그래밍, 데이터분석 및 인공지능'에 이르기까지 SW 기초교육의 주제가 다양화되는 추세이다. SW 기초과목의 다양화는 단순히 배우는 내용이 다름이 아닌 과목별 교육 목표 및 교육 효과의 차별화도 기대할 수 있다. 본 논문은 A 대학 인문대학생을 위해 운영 중인 '컴퓨팅사고'와 '데이터분석기초'의 두 SW 기초과목의 교육 목표에 따른 교육효과를 비교 분석하는 사례연구이다. 두 과목 모두 '컴퓨팅사고 기반 SW 융복합 역량 배양'이란 공통 교육 목표에 따라 '컴퓨팅사고 효능감' 지표들은 유의미하게 상승하였고, 기초교육이 목표인 '컴퓨팅사고'는 주로 '일상 문제' 해결에, 전공심화교육이 목표인 '데이터분석기초'는 '일상 문제' 와 함께 '전공 문제'의 해결 방법에도 자신감이 상승하는 교육 효과의 차이를 확인할 수 있었다.
4차 산업혁명시대는 인공지능(AI), 가상현실(VR), 빅데이터(BigData)와 같은 첨단 기술을 통해 사회전반에 걸쳐 총체적 변화가 나타난다. 이를 반영하듯 많은 나라들이 기술혁명시대에 우위를 선점하기 위해 AI 인재양성에 힘을 기울이고 있다. 우리나라도 AI인재양성 전략을 내놓고는 있지만 학부생에게는 AI 교육에 대한 접근이 쉽지는 않다. 이러한 현실에서 본 논문은 학부생이 쉽게 접근할 수 있는 빅데이터 분석 기반 AI 교육을 실시하여 AI교육에 대한 학부생의 정의적 태도 변화를 살펴보았다. 이를 위해 5주간(총 15시간)동안 데이터 분석 기반 AI 교육이 학부생들의 수준에 제공되었다. 그리고 단일 그룹의 사전-사후 검사를 통해 AI 교육에 대한 학부생들의 태도를 분석하였다. 분석 결과 AI 교육에 대한 자신감과 자기주도성이 향상되는 유의미한 결과를 얻었다. 이 연구의 결과를 토대로 현장에서 자기주도성과 자신감을 향상시킬 수 있는 AI기초교육개발에 대한 연구가 활발히 이루어지길 기대한다.
2022년 8월 교육부 국무회의에서 보고된 '디지털 인재 양성 종합방안'은 SW교육, AI교육을 중심으로 한 정보교육의 질적, 양적 확대를 골자로 하고 있다. 인공지능 시대가 도래함에 따라 데이터 과학 교육 또한 정보교육의 한 분야로 주목받고 있다. 데이터 과학은 본래 다양한 학문이 융합된 분야이며 데이터 분석 및 모델링, 머신러닝 등에 고도화된 기술이 활용되고 있다. 본 연구에서는 문헌연구 및 선행연구 분석을 통해 데이터 과학 교육의 수업모형 초안을 구안하고 사용성 평가 및 전문가 검증을 통해 최종 수업모형을 개발하였다. 탐색적 데이터 분석, 확증적 데이터 분석과 같이 데이터 과학의 요소에서 교육 효과를 기대할 수 있는 다양한 학습요소를 학습 단계에 구성하는 등 데이터 과학 교육의 구체적인 방안을 제시하였다는 데 의의가 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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