• 정보교육학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.417-425
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• 2022

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.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.413-421
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• 2020

AI(Artificial intelligence)는 4차 산업혁명을 살고 있는 우리에게 많은 변화를 가져왔다. 무인카메라, 무인택배함 등 AI를 활용한 무인 자동시스템은 우리 삶에서 손쉽게 접할 수 있다. 따라서 미래를 살아가는 아이들에게 AI 교육은 중요한 부분을 차지하게 되었다. 그러나 현재 국내 교육은 유치원과 초등학교 저학년과 같은 어린 학생들을 위한 AI 교육 사례가 미비하다. 따라서 본 연구는 기 연구된 유치원 및 초등학교 1-2학년 SW 교육과정을 토대로 AI 기반 교수학습 활동 사례와 주제별로 AI 기반 컴퓨팅 사고력을 제시하였다. 다만, 본 교수학습 활동이 공교육에 적용되려면 충분한 수업 시간을 확보하고, 교육 환경을 개선하고, 수업활동을 적극적으로 지원해야 한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.995-1003
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• 2021

다가오는 지능정보사회의 핵심이 될 인공지능(AI) 교육의 필요성이 대두되면서, 국가적 차원에서도 교육과정에 인공지능 관련 내용을 포함하는 등 관심을 집중시키고 있다. 본 연구에서는 지도학습 중심의 머신러닝을 통해 생활 속 문제를 해결하는 과정에서 학생들의 창의적 문제해결력을 신장시키기 위해 PASPA 교육 프로그램을 제시하였으며, 학습의 효과를 높이기 위해 피지컬 컴퓨팅 도구인 마이크로비트(Micro:bit)를 활용하였다. PASPA 교육 프로그램에 적용된 교수 학습 과정은 문제 인식(Problem Recoginition), 해결 방법 논의(Argument), 데이터 기준 세우기(Setting data standard), 프로그래밍(Programming), 적용 및 평가(Application and evaluation)의 5단계로 이루어진다. 본 교육 프로그램을 학생들에게 적용한 결과 창의적 문제해결력의 향상을 확인할 수 있었으며, 세부 영역에서는 특정 영역의 지식·사고, 비판적·논리적 사고 영역에서 유의한 차이를 보임이 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.267-277
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• 2022

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.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.77-84
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• 2021

본 연구는 현대 사회에서 문제 해결의 필수적인 역량으로 주목받고 있는 컴퓨팅 사고력(Computational Thinking, CT)을 향상시킬 수 있는 방법으로 AI 메이커 코딩 교육을 제안하고, 이 교육이 초등학생들의 CT 향상에 미치는 효과성을 분석하는 것을 목적으로 하였다. 연구를 위해 안산시 소재 H초등학교의 학생 4학년 5명, 6학년 5명, 총 10명을 모집하였으며 AI 메이커 코딩 교육은 총 8차시로 계획하여 기본적인 블록 코딩과 메이커 교육의 개념부터 실생활의 문제 해결의 영역까지 수업을 구성하였다. AI 메이커 코딩 교육의 효과성을 분석하기 위해 사전·사후 CT 검사를 실시하였다. 검사 결과는 CT의 5가지 요소에서 "추상화", "알고리즘", "데이터 처리"에 대해서는 AI 메이커 코딩 교육이 유의미한 효과를 주었다는 것을 확인하였고, "문제분해", "자동화"에 대해서는 상관관계가 없는 것을 확인하였다. 종합적으로 모든 학생의 평균 점수가 향상되었고, 학생 간 편차는 감소하여 AI 메이커 코딩 교육이 CT 향상에 효과적이라는 사실을 확인하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.511-518
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• 2020

4차 산업혁명과 코로나-19를 대비하면서 우리 교육은 소프트웨어 교육을 넘어 소프트웨어 기술을 접목한 AI 교육의 시대로 새로운 배움의 장을 넓혀가고 있다. 본 연구에서는 소프트웨어 교육에서의 학습자 중심 평가 사례를 분석하여 그 효과성을 통해 인공지능 교육의 평가 방향을 고찰해 보려 한다. 컴퓨터 교과를 포함한 비컴퓨터 교과에 학습자 중심 평가를 적용한 사례를 통해 학습자의 학습에 미치는 효과와 학습자 중심 평가의 환경 여건 및 평가 모형 등을 모색하고, 소프트웨어 교육에 학습자 중심 평가 모형을 적용한 사례를 통해 인공지능 교육에서 학습자 중심 평가가 교육 현장에 시사하는 점에 대해 알아보고자 하였다. 분석한 결과 학습자 중심 평가는 학습자의 학습 목표 도달에 유의미한 효과를 보였으며, 지능정보기술에 따른 디지털 환경 여건의 구축, 학습자의 평가를 도울 수 있는 객관적 평가 시스템과 객관적 평가 모형이 고안되어질 때 인공지능 교육에서의 학습자 중심평가가 원활하게 이루어질 것이라고 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권7호
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• pp.227-236
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• 2021

본 연구에서는 인공지능에 대한 이해를 돕고 인공지능을 활용하여 실생활의 문제를 해결하는 경험을 제공하기 위한 중등 학생 대상 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 교육의 효과성을 분석하고자 한다. 이전 연구에서 개발한 K-12 대상 인공지능 교육체계를 기반으로 설계한 교육 프로그램은 실생활의 문제 중에서 최근 이슈로 떠오르고 있는 자율주행 자동차를 주요 주제로 선정하여 총 12차시로 구성하였다. 소프트웨어 교육을 받은 경험이 있는 중등 학생을 대상으로 수업을 진행하고 교육의 효과성 분석과 수업 만족도를 분석하였다. 분석 결과 인공지능에 대한 이해와 인공지능 효능감이 향상된 것으로 확인하였고, 수업 만족도는 교육 내용, 수업에 대한 재미, 수업의 난이도, 인공지능에 대한 흥미 등 모든 항목에서 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 중등 학생 대상 인공지능 교육을 위한 시사점을 제안하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.49-59
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• 2020

초중등 교육에서 AI 교육을 어떻게 할지에 대한 논의가 막 시작된 시점에서, 본 연구는 디자인씽킹 기반의 AI 교육 프로그램을 개발, 적용하고 AI 교육 프로그램의 효과를 분석하고자 하였다. AI 교육 프로그램에서 학생들은 자신이 관심있는 AI 문제를 탐색, 정의하고, 필요한 데이터를 수집하여 AI 모델을 구축한 후 스크래치를 활용하여 프로젝트를 개발하였다. AI 교육 프로그램의 효과를 분석하기 위해 SW효과성 측정 지표를 활용하여 학습자의 AI의 가치 인식에 대한 변화와 AI 효능감의 변화를 분석하였다. 또한 AI 프로젝트에 대한 전반적인 인식을 살펴보았다. 연구 결과, AI 효능감은 실제 프로젝트를 수행해보는 경험을 통해 유의미하게 높아졌다. 또한 AI로 문제를 해결하는 것과 관련된 효능감은 프로그래밍 언어 활용 수준이 영향을 미치는 것으로 나타났다. 디자인씽킹 프로세스에 따라 진행된 AI 프로젝트에 대한 학습자의 전반적인 인식은 긍정적이었으며, AI 프로젝트 각 단계(AI 문제 이해 및 문제 탐색, 실습, 문제 정의, 문제해결 아이디어 구현, 평가 및 발표)에 대한 인식 역시 긍정적으로 나타났다. 이러한 긍정적 인식은 프로그래밍 언어활용 수준이 높은 학생들이 더 높게 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 AI 교육을 위한 시사점을 제안하였다.

• 통합자연과학논문집
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• 제15권4호
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• pp.163-169
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• 2022

Currently, many universities are implementing software-oriented universities and artificial intelligence-oriented universities to foster software-oriented manpower. We are educating students to design and produce computational thinking and coding directly with their major knowledge. However, computer education is not easy for non-majors, and there are many difficulties in coding. The results of responses from 104 students from the College of Health Sciences and College of Social Management who took the liberal arts computer at University H were analyzed using SPSS 26.0 version. In the liberal arts computer class for non-majors, a PJBL-based class plan was proposed. The effectiveness of PJBL-based classes was confirmed through a questionnaire for the improvement of artificial intelligence liberal arts courses. As a result, PJBL-based education showed statistically significant results in terms of satisfaction, effectiveness, and self-efficiency of classes regardless of major.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.311-324
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• 2022

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.