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.
비대면 수업을 통한 블렌디드 러닝과 인공지능 융합 교육으로의 변화가 가속화되고 있는 교육환경은 디지털 리터러시 함양을 기초소양으로 하고 있다. 이 연구에서는 비대면 수업의 문제점을 보완하며 등장한 메타버스 플랫폼에서 디지털 문해력을 기르기 위한 협동 SW 교육 프로그램을 만들어 미래 역량에 대한 효과성을 검증하고자 하였다. 의사소통 및 협업의 기회가 적은 소인수 학습 간 클러스터를 구축하여 메타버스 안에서 협력적 의사소통을 기반으로 한 SW 교육을 진행하는 방법으로 총 20차시 프로그램을 구성하였다. 연구의 효과성을 검증하기 위해 미래 교육 역량으로 제시되는 4C 역량을 효과성 도구로 선정하여 집단 동질성 검사와 대응표본 t검정을 실시하였다. 연구 결과 메타버스 기반 협동 SW 교육 프로그램은 협력적 의사소통 능력 향상에 효과적으로 나타나서 블렌디드 러닝을 통한 SW교육의 가능성을 확인하였다.
디지털 대전환 시대를 본격적으로 맞이하게 되면서 SW, AI, 빅데이터 등을 바탕으로 한 융합적인 사고력의 중요성이 높아져 가고 있다. 이러한 사회적 요구에 발맞추어 본 연구에서는 생명과학 분야의 멘델의 유전 원리를 몬테카를로 시뮬레이션 기법을 활용한 5차시 분량의 SW융합교육 프로그램을 개발하였다. 스크래치를 활용한 몬테카를로 시뮬레이션 기법으로 멘델의 유전 원리를 프로그래밍하여 구현해 봄으로써 융합적인 사고력 뿐만 아니라 관련 지식을 심화적으로 이해할 수 있도록 프로그램을 구성하였다. 개발한 교육 프로그램의 타당성을 검증 받기 위해 관련 영역의 전문가 11인을 대상으로 타당도 검정을 의뢰하였으며, Lawshe가 제시한 CVR 기준값인 0.59를 충족하여 타당성을 검증받았다.
이 연구는 국내의 교과중심 교육과정체제에서 정보영역 교육과정을 어떻게 구성해야 하는지에 대한 방향성에 대한 것이다. 이를 위해 교과중심과 역량중심 교육과정을 비교 분석하였으며 2개의 유형에서 정보영역이 어떻게 편제되어 있는지를 제시하였다. 국내 교육과정은 역량을 강조하지만 국가수준의 교육목표 제시, 교과학습모형, 교과서 등을 강조하고 있어서 교과중심 교육과정에 치우친 형태로 판단하였다. 정보영역 교과중심 교육과정 사례로 초등 실과과의 정보영역, 중학교 정보교과를 제시하였으며 SW융합교육과정은 진보적인 교육과정 사례로 제시하였다. 이와 같은 여건에서 SW AI 내용을 포함하는 정보영역을 통해 학습자가 미래 지능형사회에서 주도적인 생활을 하기 위해서는 컴퓨터과학을 모학문으로 하여 교과중심 관점으로 명시적으로 기술되어야 함을 강조하였다.
인공지능 기술의 획기적인 발전은 교육 분야에 혁신적인 변화를 가져오고 있다. 특히, ChatGPT와 같은 생성형 인공지능 모델은 자연스러운 대화 능력을 통해 자기주도적 프로그래밍 교육에서 큰 잠재력을 지니고 있다. 본 연구는 비SW전공생을 대상으로 ChatGPT를 활용한 스크래치 수업의 학습 효과를 분석하였다. ChatGPT 활용 분반과 비활용 분반으로 나누어 두 분반에 대해 동일한 평가와 ChatGPT 활용 분반의 설문 조사를 진행한 결과, ChatGPT의 활용이 학습 효과를 높이는 데 유의미한 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 스크래치의 고급 기능과 알고리즘 이해와 같은 고난도 학습 영역에서 ChatGPT의 효용성이 높게 평가되었다. 본 연구는 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능이 프로그래밍 교육에서 효과적인 도구로 활용될 가능성을 실증적으로 제시하였다는 점에서 의의가 있다.
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.
Kim, Han Sung;Kim, Doohyun;Kim, Sang Il;Lee, Won Joo
한국컴퓨터정보학회논문지
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제27권3호
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pp.25-31
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2022
본 연구의 목적은 국내 대학의 인공지능(AI) 전공 교육과정에 대한 실태 분석을 통해 향후, 더욱 체계적인 AI 교육과정 운영을 위한 시사점을 탐색하는 것에 있다. 이를 위해, 사전 연구를 통해 개발한 산업계 수요 기반의 대학 AI 전공 표준형 교육과정을 활용해 국내 대학(SW중심대학 외 총 51개교)과 해외 QS Top 10 대학의 관련 교육과정을 분석하였다. 주요 연구 결과를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 국내 대학의 경우 파이썬 중심의 프로그래밍 과목이 부족하였다. 둘째, AI 응용, 융합 등의 심화학습을 위한 과목이 적었다. 셋째, AI 개발자 직무를 수행하기 위해 요구되는 과목(ex, 컨테이너 인프라 구축, DevOps 실습 등)의 과목이 부족하였다. 넷째, 전문대학의 경우 AI 수학 관련 교과 개설 비율이 낮았다. 본 연구는 이러한 결과를 토대로 향후 체계적인 AI 전공 교육과정 운영을 위한 시사점을 제시하였다.
이 연구는 초등학생들이 인공지능 학습원리에 대해 직관적으로 쉽게 이해할 수 있도록 입력 데이터(온도, 습도 등)와 출력 데이터(채소, 과일 등) 모두 생활 속에서 쉽게 접할 수 있는 형태의 스마트팜을 이용한 융합교육 프로그램을 개발하기 위해 수행하였다. 이를 위해 초등학교의 2015 교육과정에 따른 실과교과의 원예·sw·로봇 단원에 대한 내용 분석과 인공지능교육 내용 체계에 관한 선행연구 분석을 통해 스마트팜 적용이 쉬우며 인공지능 학습원리를 쉽게 설명해 줄 수 있는 구성 요소 13개와 성취 기준 16개를 선정하여 4회기(8차시) 분량의 인공지능교육 프로그램과 스마트팜 기능이 들어있는 비닐하우스 교구를 개발하였다. 이 연구에서 개발한 융합교육 프로그램은 추후 초등학생을 대상으로 하는 인공지능교육에 대한 다양한 교수학습자료 개발 시 참고자료로 활용할 수 있다.
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.
Community detection is meaningful research in social network analysis, and many existing studies use graph theory analysis methods to detect communities. This paper proposes a method to detect community by detecting maximal cliques and obtain the high influence cliques by high influence nodes, then merge the cliques with high similarity in social network.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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