• 정보교육학회논문지
• /
• 제26권1호
• /
• pp.65-73
• /
• 2022

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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권11호
• /
• pp.245-252
• /
• 2023

본 연구는 초등학교 정보 교과의 신설을 위해 초등교사의 컴퓨팅 역량에 따른 교과 신설에 대한 인식과 방법을 분석하였다. 먼저 초등 정보교과의 신설 필요성과 그에 따른 시수, 확보방안 등의 설문을 개발하였고 전국의 초등교사 166명을 대상으로 자료를 수집하였다. 분석 결과 컴퓨팅 역량과 심화전공에 따른 정보교과 신설에 대한 의견의 차이를 보였다. 또한 교과의 성격, 수업 시수, 시수확보 등에서도 차이를 보였다. 이러한 결과를 바탕으로 초등학교에서 정보교과를 신설하기 위해서는 컴퓨팅 역량이 낮거나 컴퓨터 관련 전공을 하지 않는 교사를 대상으로 그 필요성과 인식의 제고를 위한 방안을 마련되어야 함을 발견하였다. 본 연구 결과가 많은 초등 교사들이 정보교과의 신설의 필요성과 중요성을 인식하고 향후 2025교육과정 개정 이후 SW와 AI를 포함하는 정보교과가 초등교육과정에 신설되는데 도움이 되기를 기대한다.

• 창의정보문화연구
• /
• 제7권4호
• /
• pp.197-206
• /
• 2021

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.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제10권2호
• /
• pp.62-68
• /
• 2022

Evaluation as learning is important for the learner competency test, and the applicable method is studied. Assessment is the role of diagnosing the current learner's status and facilitating learning through appropriate feedback. The system is insufficient to enable process-oriented evaluation in small educational institute. Focusing on becoming familiar with the AI through experience can end up simply learning how to use the tools or just playing with them rather than achieving ultimate goals of AI education. In a previous study, the experience way of AI education with PLAY model was proposed, but the assessment stage is insufficient. In this paper, we propose ELAS (Experiential K-12 AI education Learning Assessment System) for small educational institute. In order to apply the Assessment factor in in this system, the AI-factor is selected by researching the goals of the current SW education and AI education. The proposed system consists of 4 modules as Assessment-factor agent, Self-assessment agent, Question-bank agent and Assessment -analysis agent. Self-assessment learning is a powerful mechanism for improving learning for students. ELAS is extended with the experiential way of AI education model of previous study, and the teacher designs the assessment through the ELAS system. ELAS enables teachers of small institutes to automate analysis and manage data accumulation following their learning purpose. With this, it is possible to adjust the learning difficulty in curriculum design to make better for your purpose.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
• /
• pp.253-259
• /
• 2021

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.

• 산경연구논집
• /
• 제12권8호
• /
• pp.21-32
• /
• 2021

Purpose: With the advent of the era of the 4th industrial revolution, called a new technological revolution, the necessity of fostering future talents equipped with AI utilization capabilities is emerging. However, there is a lack of research on AI education design and competency-based education curriculum as education for business major. The purpose of this study is to design AI education to cultivate competency-oriented AI literacy for business major in universities. Research design, data and methodology: For the design of AI basic education in business major, three expert Delphi surveys were conducted, and a demand analysis and specialization strategy were established, and the reliability of the derived design contents was verified by reflecting the results. Results: As a result, the main competencies for cultivating AI literacy were data literacy, AI understanding and utilization, and the main detailed areas derived from this were data structure understanding and processing, visualization, web scraping, web crawling, public data utilization, and concept of machine learning and application. Conclusions: The educational design content derived through this study is expected to help establish the direction of competency-centered AI education in the future and increase the necessity and value of AI education by utilizing it based on the major field.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제24권5호
• /
• pp.463-471
• /
• 2020

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.

• International journal of advanced smart convergence
• /
• 제8권4호
• /
• pp.113-120
• /
• 2019

Recently, the artificial intelligence(AI) is used in various environments in life, and research on this is being actively conducted in education. In this paper, we designed a Design-Based Research(DBR)-based AI programming education program and analyzed the application of the program for the improvement of understanding of AI in elementary school. In the artificial intelligence education program in elementary school, we should considerthat itshould be used in conjunction with software education through programming activities, rather than creating interest through simple AI experiences. The designed education program reflects the collaborative problem-solving procedures following the DBR process of analysis - design - execution - redesign, allowing the real-world problem-solving activities using AI experiences and block-type programming language. This paper also examined the examples of education programs to improve understanding of AI by using Machine Learning for Kids and to draw implications for developing and operating such a program.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.691-704
• /
• 2021

AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활에서부터 사회, 경제에 이르기까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 하지만 국내외 관련 연구를 살펴보면 데이터 리터러시에 대한 정의와 구성 요소의 내용과 범위가 연구자에 따라 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의와 구성 요소에 활용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2Vec 딥러닝 자연어 처리 방법을 통해 단어의 관계와 의미 유사도를 분석하여 객관적이고 포괄적인 정의와 구성 요소를 제시하였다. 그리고 전문가 검토를 통해 수정 보완하여 데이터 리터러시를 '문제를 해결하기 위해 데이터를 수집하고 분석 및 활용하여 정보로 처리하는 지식 구성과 의사소통의 기초 능력'으로 정의하였으며, '지식, 기능, 가치와 태도'로 각각의 구성 요소를 범주화하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의와 구성 요소가 AI 교육 체계화와 학생들의 미래 역량 관련 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.

• 공학교육연구
• /
• 제24권3호
• /
• pp.50-57
• /
• 2021

Although the mathematics education process in AI education is a very important issue, little cases are reported in developing effective methods on AI and mathematics education at the university level. The universities cover all fields of mathematics in their curriculums, but they lack in connecting and applying the math knowledge to AI in an efficient manner. Students are hardly interested in taking many math courses and it gets worse for the students in humanities, social sciences and arts. But university education is very slow in adapting to rapidly changing new technologies in the real world. AI is a technology that is changing the paradigm of the century, so every one should be familiar with this technology but it requires fundamental math knowledge. It is not fair for the students to study all math subjects and ride on the AI train. We recognize that three key elements, SW knowledge, mathematical knowledge, and domain knowledge, are required in applying AI technology to the real world problems. This study proposes a modular approach of studying mathematics knowledge while connecting the math to different domain problems using AI techniques. We also show a modular curriculum that is developed for using math for AI-driven autonomous driving.