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.
본 연구는 2016년 이후 2022년까지의 국내 정보영재 관련 연구를 분석하여 이를 통해 향후 정보영재 관련 연구의 방향을 모색하기 위해 시도되었다. 이를 위하여 한국교육학술정보원에서 제공하는 학술지 수록 총 38편의 논문을 대상으로 발행 연도, 연구 대상, 연구 주제, 연구 방법 등을 분석하였다. 그 결과 활발한 정보영재 관련 연구가 필요하고, 연구 주제 측면에서 정보영재 판별과 선발, 교원의 전문성에 관련된 연구가 필요하며, 내용 체계 기준으로 AI, 데이터 관련 연구가 필요함을 알 수 있었다.
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.
최근, 급격히 발전하는 미래 디지털 사회를 살아갈 학생들의 디지털 리터러시와 데이터 리터러시 관련 기초소양 교육이 강조되고 있다. 이에 일반 대학과 교육 대학에서도 기초소양으로서 빅데이터 및 데이터 리터러시 향상을 위한 교육의 수요가 많아지고 있다. 이에 본 연구는 예비교사를 위한 빅데이터 분석 교양강좌를 설계 및 적용하고 데이터 리터러시에 미치는 영향을 분석하였다. 투입 프로그램에 대한 흥미도와 이해도 분석 결과, 예비교사의 수준에 적절한 형태임을 확인했으며, 데이터 리터러시의 '지식', '기능', '가치와 태도'의 모든 영역에서 유의미한 역량의 향상이 있는 것을 확인하였다. 본 연구의 결과가 체계적인 데이터 리터러시 관련 교육 연구에 도움을 주어 학생과 예비교사들의 데이터 리터러시를 증진하는데 이바지할 수 있기를 기대한다.
미래 세대들은 지능형 로봇과 공존에 대해 어떻게 인식하고 있는지는 SW와 인공지능 교육을 어떻게 설계하고 진행해야 하는지에 중요한 요소가 된다. 본 연구는 중학생 1학년 214명을 대상으로 설문 조사를 진행하였으며 인식의 차이를 확인하기 위해 예상되는 문제 상황에 대해 문제를 해결하는 과정과 대상에 대한 감정이입 여부를 통해 살펴보았다. 분석 결과, 첫째, 형태가 명시적이지 않은 경우에는 상하관계로 인식하고 있었고 둘째, 인간 형태의 경우에는 지능형 로봇을 대상으로 인식하고 대상과 의사소통 할 준비가 되어있었다. 셋째, 다수가 지능형 로봇에 감정을 느끼고 있었다. 넷째, 단순 기계 형태의 로봇에 대해서는 막연한 불안함을 느끼고 있었다. 본 연구는 지능형 로봇에 관한 인식을 확인한 사례 연구로서의 의의를 지니며 향후 중학생뿐만 아니라 다양한 연령층을 대상으로 로봇과 공존하며 살아갈 수 있는가에 대한 인식에 대해 고민하고 정립하는 것이 필요하다.
지난 2020년 비대면 개학이 전면 실시되고 온라인 수업이 확대됨에 따라 온라인 기반의 학습도구를 개발하고 활용할 필요성이 증대되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 교원의 웹 기반 온라인 학습지 플랫폼인 라이브워크시트를 활용하는 의도와 그에 미치는 영향 요인을 통합기술수용이론(UTAUT)를 기반으로 분석하고자 하였다. 분석 결과 UTAUT 모형의 영향 요인인 성과기대, 사회적 영향, 촉진조건은 모두 교원의 라이브워크시트 활용의도에 정(+)의 영향을 미쳤으나, 새롭게 추가한 개방성 요인은 유의한 결과를 보이지 않았다. 본 논문의 분석 결과가 향후 지속적으로 발전할 비대면 수업에서의 교원의 새로운 기술 수용 의도 연구에 시사점을 제공하기를 바란다.
본 연구에서는 대학 기록물 관리에 대한 중요성이 강화되고 있는 상황에서, 대학의 교육용 기록정보콘텐츠를 수집하고 관리해야 하는 가치를 사례연구 바탕으로 실증한다. 기록정보콘텐츠 설계 절차에 따라 SW실습교육 기록정보콘텐츠를 개발하고, 정규교과목인 캡스톤디자인과 비교과 해외 기술연수교육 프로그램에 해당 모델을 적용하였다. 설문조사와 인터뷰를 통해 모델 적용 효과를 분석하였으며, 349명이 참여한 캡스톤 디자인 설문에서는 산학연계형 운영방식에 대한 만족도가 가장 높게 나타났다. 산출물을 활용한 확산과 고도화 경험은 두 번째로 높은 만족도로 집계되었다. 해외 기술연수교육 프로그램 설문에는 2년 동안의 참여자 62명이 모두 참여하였다. 리커트형 9문항 전체에서 4점 이상의 높은 만족도를 보였으며 1건의 서술형 문항에서의 의견도 긍정적이었다. 상위 3건의 만족도 항목인 프로그램 내용, 프로그램 운영방식, 확산 및 고도화 경험에서는 각각 4.85, 4.74, 4.71점의 높은 점수분포를 이루었다. 교수, 기업, 학생의 인터뷰에서도 SW실습교육에서 기록정보콘텐츠를 활용한 교수법이 효율적이라는 결론을 얻었으며, 본 연구에서 개발한 콘텐츠 모델은 문화예술, 인문사회 등에서의 SW융합교육 수행의 지표로 활용할 수 있을 것이다.
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.
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.
인공지능이 빠르게 발달하면서 의료, 교육, 게임 등 일상생활에 적용되고 있다. 인공지능 알고리즘은 예측 측면에서 언제나 확률적으로 불확실성을 지니고 있다. 기존 제품이나 서비스는 개발자의 의도에 따라 프로그램이 동작하기 때문에, 상호작용에 따른 결과가 명확하며 이에 대한 UX 평가를 할 수 있었다. 하지만, 인공지능이 적용된 서비스는 기존 서비스들과 달리 상호작용에 따른 불확실성으로 인해 위험 요소가 따르고 있다. 이러한 이유로, 인공지능 서비스의 UX 평가는 새로운 체계가 필요하지만, 기존 UX 평가 척도만을 사용하여 평가되고 있다. 인공지능 서비스의 특징을 반영하여, 정확한 UX 평가를 진행할 수 있도록 본 논문에서는 인공지능에 task 위임 적합도, 기존 UX 평가 항목, 기술에 대한 개인적 차이를 포함한 AI-UX 프레임워크를 제안하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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