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      인공지능 및 시뮬레이션 도구를 활용한 건물 에너지 부문 탄소중립 교육 프로그램 구안 = Development of a Carbon-Neutral Education Program for the Building Energy Sector Using Artificial Intelligence and Simulation Tools

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      https://www.riss.kr/link?id=T17381612

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      국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

      본 연구는 기후위기 대응과 디지털 전환의 흐름 속에서 성인전기 학습자를 대상으로 기후소양과 인공지능 소양을 통합적으로 함양할 수 있는 건물 에너지 부문 탄소중립 교육 프로그램을 구안하는 데 목적이 있다. 탄소중립 사회로의 전환을 위해 온실가스 감축 잠재력이 큰 건물 부문에 대한 효과적인 감축 노력이 필요함에도, 이를 뒷받침할 성인전기 대상 환경교육 기회는 상대적으로 부족한 것으로 확인되었다. 아울러 탄소중립 시대의 성인 환경교육에서는 기후소양과 인공지능 소양을 기반으로 한 환경 데이터 분석·해석·문제해결 역량이 요구되고 있음을 도출하였다. 이에 본 연구는 건물 부문을 중심으로 성인전기 학습자의 기후소양과 인공지능 소양을 통합적으로 함양할 수 있는 교육적 접근을 탐색하였으며, 이를 위해 인공지능 도구와 건축물 에너지 효율 산정 프로그램(ECO2-OD)을 교육적으로 활용할 수 있도록 구조화하였다. 본 연구의 교육 프로그램 내용 요소는 기후변화 실천 역량 체계를 토대로, 문제 인식–데이터 수집–데이터 다듬기·시각화–데이터 분석 및 문제해결 탐구–산출물 제작·발표–평가 및 성찰로 이어지는 AI 기반 데이터 분석·문제해결 과정을 교수·학습 흐름에 반영하여 구성하였다. 특히 프로젝트 기반 학습의 문제해결 구조에 데이터 분석의 절차적 특성과 AI 활용의 실천적 접근을 결합함으로써, 학습 과정을 6단계 프로젝트 학습 구조로 통합·재구성하였다. 구안된 프로그램은 총 5차시로 구성되며, 학습자는 건물 에너지 사용 데이터와 온실가스 배출량을 스스로 수집·해석하고, AI 도구를 활용해 분석·시각화하며, ECO2-OD 시뮬레이션을 통해 요소별 감축 효과를 비교·검토하는 탐구 활동을 수행한다. 이를 통해 건물 에너지 소비 구조와 이산화탄소 배출 특성에 대한 정량적 이해를 높이고, 실제 생활과 연계된 탄소중립 실천 전략을 도출하도록 설계하였다. 교육적 함의를 종합하면, 본 프로그램은 성인전기 학습자의 기후소양과 인공지능 소양을 통합적으로 함양하고, 건물 에너지 관련 데이터 분석·해석을 바탕으로 생활 맥락과 연계된 탄소중립 실천 전략 도출하는 역량을 촉진할 수 있음을 시사한다. 또한, AI·데이터 기반 접근과 시뮬레이션을 결합한 새로운 프로그램 구안 모델을 제시함으로써, 향후 성인 환경교육 및 탄소중립 시민교육 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있다.
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      본 연구는 기후위기 대응과 디지털 전환의 흐름 속에서 성인전기 학습자를 대상으로 기후소양과 인공지능 소양을 통합적으로 함양할 수 있는 건물 에너지 부문 탄소중립 교육 프로그램을 ...

      본 연구는 기후위기 대응과 디지털 전환의 흐름 속에서 성인전기 학습자를 대상으로 기후소양과 인공지능 소양을 통합적으로 함양할 수 있는 건물 에너지 부문 탄소중립 교육 프로그램을 구안하는 데 목적이 있다. 탄소중립 사회로의 전환을 위해 온실가스 감축 잠재력이 큰 건물 부문에 대한 효과적인 감축 노력이 필요함에도, 이를 뒷받침할 성인전기 대상 환경교육 기회는 상대적으로 부족한 것으로 확인되었다. 아울러 탄소중립 시대의 성인 환경교육에서는 기후소양과 인공지능 소양을 기반으로 한 환경 데이터 분석·해석·문제해결 역량이 요구되고 있음을 도출하였다. 이에 본 연구는 건물 부문을 중심으로 성인전기 학습자의 기후소양과 인공지능 소양을 통합적으로 함양할 수 있는 교육적 접근을 탐색하였으며, 이를 위해 인공지능 도구와 건축물 에너지 효율 산정 프로그램(ECO2-OD)을 교육적으로 활용할 수 있도록 구조화하였다. 본 연구의 교육 프로그램 내용 요소는 기후변화 실천 역량 체계를 토대로, 문제 인식–데이터 수집–데이터 다듬기·시각화–데이터 분석 및 문제해결 탐구–산출물 제작·발표–평가 및 성찰로 이어지는 AI 기반 데이터 분석·문제해결 과정을 교수·학습 흐름에 반영하여 구성하였다. 특히 프로젝트 기반 학습의 문제해결 구조에 데이터 분석의 절차적 특성과 AI 활용의 실천적 접근을 결합함으로써, 학습 과정을 6단계 프로젝트 학습 구조로 통합·재구성하였다. 구안된 프로그램은 총 5차시로 구성되며, 학습자는 건물 에너지 사용 데이터와 온실가스 배출량을 스스로 수집·해석하고, AI 도구를 활용해 분석·시각화하며, ECO2-OD 시뮬레이션을 통해 요소별 감축 효과를 비교·검토하는 탐구 활동을 수행한다. 이를 통해 건물 에너지 소비 구조와 이산화탄소 배출 특성에 대한 정량적 이해를 높이고, 실제 생활과 연계된 탄소중립 실천 전략을 도출하도록 설계하였다. 교육적 함의를 종합하면, 본 프로그램은 성인전기 학습자의 기후소양과 인공지능 소양을 통합적으로 함양하고, 건물 에너지 관련 데이터 분석·해석을 바탕으로 생활 맥락과 연계된 탄소중립 실천 전략 도출하는 역량을 촉진할 수 있음을 시사한다. 또한, AI·데이터 기반 접근과 시뮬레이션을 결합한 새로운 프로그램 구안 모델을 제시함으로써, 향후 성인 환경교육 및 탄소중립 시민교육 프로그램 개발의 기초자료로 활용될 수 있다.

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      목차 (Table of Contents)

      • Ⅰ. 서론 1
      • 1. 연구의 필요성 1
      • 2. 연구 목적 5
      • 3. 연구 질문 5
      • Ⅱ. 이론적 배경 6
      • Ⅰ. 서론 1
      • 1. 연구의 필요성 1
      • 2. 연구 목적 5
      • 3. 연구 질문 5
      • Ⅱ. 이론적 배경 6
      • 1. 탄소중립 시대의 성인 환경교육 6
      • 가. 지구온난화와 기후변화 6
      • 나. 탄소중립 관련 국내외 정책 8
      • 다. 성인전기 대상 환경교육의 필요성과 한계 14
      • 라. 탄소중립 시대 성인 환경교육의 역량적 기반 16
      • 2. 건물 용도별 에너지 소비와 온실가스 배출 22
      • 가. 건물 부문 에너지 사용 현황 및 특성 22
      • 나. 에너지 사용량과 온실가스 배출의 관계 30
      • 다. 건축물 탄소 감축 전략 33
      • 라. 건축물 에너지 분석과 교육적 활용: ECO2-OD활용 35
      • 3. 환경교육에서 기후 소양과 인공지능 소양의 통합적 이해 43
      • 가. 기후 소양(Climate Literacy) 43
      • 나. 인공지능 소양(Artificial Intelligence Literacy) 45
      • 다. 기후 소양과 인공지능 소양의 통합 필요성 50
      • Ⅲ. 연구 방법 53
      • 1. 연구 절차 54
      • 2. 연구 대상 및 범위 55
      • 3. 연구 도구 56
      • Ⅳ. 연구 결과 59
      • 1. 인공지능 및 시뮬레이션 도구를 활용한 건물 에너지 부문 탄소중립 교육 프로그램 구안 59
      • 가. 프로그램의 방향 59
      • 나. 프로그램의 내용 요소 선정 59
      • 다. 프로그램의 목표 64
      • 2. 인공지능 및 시뮬레이션 도구를 활용한 건물 에너지 부문 탄소중립 교육 프로그램의 교수학습 구성 및 설계 65
      • 가. 학습자 진단 및 평가를 위한 측정도구 선정 65
      • 나. 교수학습 방법 설계 71
      • 다. 교수학습 자료 및 활동 설계 76
      • 3. 인공지능 및 시뮬레이션 도구를 활용한 건물 에너지 부문 탄소중립 교육 프로그램의 교육적 함의 95
      • Ⅴ. 결론 및 제언 98
      • 참고문헌 103
      • 참고 사이트 112
      • ABSTRACT 113
      • 부록 116
      • <부록 1> 2023년 기준 건물 용도별(29개) 에너지 사용량 116
      • <부록 2> 2023년 기준 건물 용도별(7종) 에너지 사용량 117
      • <부록 3> 건물 탄소발생량 추정 교육 프로그램 앱 코드 118
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