Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.27
no.5
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pp.69-76
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2022
In this paper, we presented the contents and methods of AI classes using AI platforms. First, we extracted the content elements of each stage of the AI class using the AI education platform from experts. Classes using the AI education platform were divided into 5 stages and 25 class elements were selected. We also conducted a survey of 82 teachers and analyzed the factors that they acted importantly at each stage of the AI platform class. As a result of the analysis, teachers regarded the following contents as important factors for each stage that are AI model preparation stage (the learning stage of the AI model), problem recognition stage (identification of problems and AI solution potential), data processing stage (understanding the types of data), AI modelingstage (AI value and ethics), and problem solvingstage (AI utilization in real life).
With the advent of the 4th industrial revolution, the need for artificial intelligence education has increased. The online learning environment caused by COVID-19 made it possible to use variety of artificial intelligence platforms. In this study, an aritificial intelligence class plan was developed and proposed to achieve the goal of artificial intelligence education using an AI platform. The AI platform used is AI for Oceans, With the theme of creating a program for the environment, designed a 6-hour project class using Novel Engineering-based on STEAM model. Students experience AI for Oceans enough time and learn supervised learning by experience. Based on understanding of supervised learning, students design their own programs for the environment using Entry's AI blocks. In this study, for AI convergence education, this lesson was developed and presented with the goal of acquiring the creative problem solving ability and integrated thinking ability by using the principles of artificial intelligence to solve problems.
In the school field, AI convergence education is recommended, which utilizes AI in education to change the paradigm of society. This study was conducted to define the terms of AI and AI convergence education to minimize the confusion of terms and to analyze the educational needs of teachers from the perspective of conducting AI convergence education. To achieve the purpose, 19 experts' opinions were collected, and a self-administered questionnaire was administered to 125 secondary school teachers enrolled in the AI convergence major at the Graduate School of Education. As a result of the analysis, the experts defined AI convergence education as a methodology for problem solving, not AI-based or utilization education. In the analysis of teachers' educational needs, "AI and big data" was ranked first, followed by "AI convergence education methodology" and "learning practice using AI". The significance of this study is that it defined the terminology by collecting the opinions of experts amidst the confusion of various terms related to AI, and presented the educational direction of AI convergence education for in-service teachers.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
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v.28
no.1
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pp.201-208
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2023
As the demand for AI education increases, AI education is actively conducted in the educational field, but it is difficult to internalize AI education due to securing time, difficulty in organizing class contents, and lack of curriculum. As a way to solve this problem, there is a school autonomous course. The school autonomous course allows schools to have autonomy and discretion throughout the curriculum, such as adjusting the number of hours in the subject group and restructuring the use of achievement standards. In this study, in order to enhance AI education, the effect was analyzed by developing and applying an AI education immersion course using a school autonomous curriculum. In the AI education immersion course, students continuously experience AI education in a dense manner within a limited time, so substantial AI education can be achieved. After the AI curriculum, it was found that students' overall AI literacy and self-determination learning motivation improved. It is expected that this study will be able to present a direction to internalize AI education using school autonomous curriculum.
Mihyun Chung;Oakyoung Han;Kapsu Kim;Seungki Shin;Jaehyoun Kim
Journal of Internet Computing and Services
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v.24
no.6
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pp.57-64
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2023
This study analyzed the perceptions of elementary and secondary school teachers regarding the importance of SW/AI education in fostering students' fundamental knowledge and the necessity of integrating SW/AI into education. A total of 830 elementary and secondary school teachers were selected as study subjects using the judgment sampling method. The analysis of survey data revealed that elementary and secondary teachers exhibited a strong awareness of the importance and necessity of SW/AI education, irrespective of school characteristics, region, educational experience, or prior involvement in SW and AI education. Nevertheless, the primary reasons for not implementing SW/AI education were identified as excessive workload and a lack of pedagogical expertise. An analysis of opinions on the essential conditions for implementing SW/AI education revealed that workload reduction, budget support, teacher training to enhance teacher competency, content distribution, expansion of subject-linked courses, and dedicated instructional time allocation were the major influencing factors. These findings indicate a significant demand for comprehensive instructional support and teacher capacity-building programs.
Journal of The Korean Association of Information Education
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v.25
no.3
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pp.483-490
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2021
In the era of the fourth industrial revolution, the importance of artificial intelligence(AI) is growing day by day, and there is no disagreement that AI education will bring great innovation in the future. Various attempts are being made to educate the topic of AI, but students who have no experience in AI education recognize AI only as a difficult target. Therefore, in this study, we analyze the changes in students' perception of AI by teaching them using AI. AI convergence education were conducted for 6th grade elementary school students, and pre and post tests were conducted in the form of AI awareness survey questionnaires which included questions such as interest in AI, changes brought by AI, and AI education. As a result, we confirm significant results that suggest the level of awareness of AI has improved through AI education in all factors. AI convergence education requires various AI convergence education programs as a form of education for social needs and future students, and hopefully a design based on this will help realize student centered education.
The purpose of this study is to suggest implications for early childhood SW·AI education considering the characteristics of early childhood education through a survey on SW·AI education in kindergartens. For this study, data were collected from 194 kindergartens through convenience sampling. The data was analyzed using frequency distribution, and it was found that 44% of kindergartens are conducting SW·AI education. 22% are conducting SW·AI education in the form of regular curriculum, and 70% are conducting SW·AI education in the form of special activities after school. SW·AI education was found to be conducted mainly by external instructors (97%) in the classroom (80%). For SW·AI education, block coding-based programs developed by companies such as Naver and the Clova were used, and all of these programs used programs and teaching aids in a package format, including teaching aids and materials developed by companies. 56% answered that they are not currently conducting SW/AI education, and lack of awareness on SW·AI education and lack of human/environmental infrastructure were the main factors. In order to realize SW·AI education considering the characteristics of early childhood education based on this survey, First, SW·AI education programs should be developed to develop play-centered computational thinking skills. Second, systematic teacher education at the national level should be conducted. Finally, the establishment of a department dedicated to early childhood SW·AI consisting of early childhood education experts and SW·AI education experts and financial support at the national level should be provided.
With the importance and necessity of using AI in the field of education, this study aims to explore elementary school teachers' perceptions of using Artificial Intelligence (AI) in mathematics education. For this purpose, we conducted a survey using a 5-point Likert scale with 161 elementary school teachers and analyzed their perceptions of mathematics education with AI via four categories (i.e., Attitude of using AI, AI for teaching mathematics, AI for learning mathematics, and AI for assessing mathematics performance). As a result, elementary school teachers displayed positive perceptions of the usefulness of AI applications to teaching, learning, and assessment of mathematics. Specifically, they strongly agreed that AI could assist personalized teaching and learning, supplement prerequisite learning, and analyze the results of assessment. They also agreed that AI in mathematics education would not replace the teacher's role. The results of this study also showed that the teachers exhibited diverse perceptions ranging from negative to neutral to positive. The teachers reported that they were less confident and prepared to teach mathematics using AI, with significant differences in their perceptions depending on whether they enacted mathematics lessons with AI or received professional training courses related to AI. We discuss the implications for the role of teachers and pedagogical supports to effectively utilize AI in mathematics education.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.01a
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pp.219-221
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2022
초등학교 인공지능(Artificial Intelligence, AI) 교육은 학교급별 특성과 수준을 고려하여 놀이 및 체험 활동 중심으로 계획되고 있다. 그러나 교육 현장의 수요 및 AI 리터러시 연구에서 AI 개념의 지도 필요성이 제시되고 있다. 초등학생에게 어렵고 생소한 AI 개념을 교육하기 위해 학습자의 발달 특성을 고려한 교수학습 전략이 필요하다. 선행조직자는 개념 지도 시 학습자의 인지적 부하를 줄일 수 있는 효과적인 교수학습 전략 중 하나로 이미 초등학생을 위한 인공지능 교재에 널리 사용되고 있다. 그러나 교재 분석 결과 선행조직자는 학생별 경험과 양육환경의 차이로 인해 선행조직자로서 기능하지 못할 가능성이 있다. 이를 해결하기 위해 본 연구는 초등학교에 널리 활용될 수 있는 선행조직자를 초등 교육과정에서 추출하여 AI 교육 프로그램을 개발하였다. 본 프로그램은 초등학교 5~6학년 AI 교육 내용 기준에서 AI 개념 요소를 추출하여 초등학교 1~4학년 교과 교육과정에서 선행조직자를 선정하였고 4차시의 교육 프로그램을 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 프로그램이 초등학생의 효과적인 AI 개념을 학습과 AI 리터러시 향상에 도움이 될 것으로 기대된다.
Yu, Won Jin;Jang, Jun Hyeok;Ahn, Joong Min;Park, Dae Ryoon;Yoo, In Hwan;Bae, Young Kwon;Kim, Woo Yeol
International journal of advanced smart convergence
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v.8
no.4
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pp.113-120
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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.
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