초등학생의 인공지능 윤리의식 함양을 위한 사례분석 기반 LLM 활용 교육 콘텐츠 개발 = Developing Educational Content utilizing Case Studies and LLMs to foster AI Ethics in Elementary School Students

국문 초록 (Abstract)

인공지능 기술의 발전함에 따라 현대 사회에서는 인공지능 윤리적 피해 사례들이 증가하고 있다. 이에 국외, 국내적으로 인공지능 윤리교육의 필요성을 강조하고 있다. 그러나 기존에 존재하는 인공지능 윤리교육 콘텐츠는 정적인 문제점을 가지고 있어 단순 강의식 형태의 정보 제공, 학생의 질문 사항 또는 학생의 응답에 반응하지 못하는 설계, 단편적인 모습만을 보이는 한계가 있다. 이에 본 연구는 대규모 언어 모델 (LLM) 기술을 활용하여 인공지능 윤리교육 콘텐츠를 개발하였다. 콘텐츠 개발을 위해 ADDIE 모형을 사용하였다. 학생, 교사, 국가 인공지능 윤리기준, 2022 개정 초등 도덕과, 실과 교육과정을 분석하였다. 분석된 내용을 기반으로 시스템 설계, RAG 기법 설계를 진행하였고 OpenAPI 클라이언트 호출 개발, 이미지 생성 개발, RAG 기법 개발을 하였다. 실행 단계에서는 학생용, 교사용 화면을 구축 등을 실행하였다. 이후 답변 정확도 평가를 통해 LLM의 답변 우수성을 확인하였고 현직 초등학교 교사 10인의 전문가 검토를 통해 타당도 검증을 통과하였다. 본 연구는 기존의 정적인 인공지능 윤리교육 콘텐츠의 한계점을 극복하고 LLM을 활용한 초등학생들에게 더욱 쉬운 접근성, 맞춤형 피드백을 제공하는 동적인 기능을 구현하는 데 인공지능 윤리교육 콘텐츠 개발 방향을 제시했다는 점에서 의미를 가진다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구 내용 및 방법 4
• 3. 연구의 제한점 4
• Ⅱ. 이론적 배경 5
• 1. 인공지능 윤리 5
• 1.1. 인공지능 윤리기준 6
• 1.2. 유네스코 인공지능 윤리 권고 9
• 1.3. 사람이 중심이 되는 인공지능 윤리기준(과학기술정보통신부, 2020) 11
• 1.4. 사람의성장을지원하는교육분야인공지능윤리원칙 (교육부, 2022) 13
• 1.5. 인공지능과 교육에 대한 베이징 합의 16
• 2. 인공지능 윤리교육 17
• 2.1. 초등학생 인공지능 윤리교육 가이드라인 18
• 2.2. 기존 인공지능 윤리교육 21
• 3. 대규모 언어 모델 (LLM) 24
• 3.1. 정의 24
• 3.2. LLM 관련 기술 24
• 3.3. 초등교육에서 활용된 LLM 27
• 3.4. 관련 연구 분석 29
• Ⅲ. 연구 방법 32
• 1. 개발 절차 32
• 2. 개발 환경 33
• 3. 분석 34
• 3.1. 학생 분석 34
• 3.2. 교사 분석 37
• 3.3. 인공지능 윤리기준 분석 40
• 3.4. 교육과정 분석 41
• 3.5. 인공지능의 윤리적 문제 사례 분석 43
• 4. 설계 46
• 4.1. LLM 모델 선정 46
• 4.2. 시스템 설계 56
• 4.3. 시스템 페르소나 설계 63
• 4.4. RAG 기법 설계 64
• 5. 개발 68
• 5.1. Open AI API 클라이언트 설정 69
• 5.2. 텍스트 생성 함수 69
• 5.3. 교사용 수업 생성 및 DB 저장 70
• 5.4. 단계별 학습 71
• 5.5. DALL-E 3 이미지 생성 72
• 5.6. RAG 기법 적용 73
• 6. 실행 75
• 6.1. 초기 화면 75
• 6.2. 교사용 (수업 개설) 77
• 6.3. 학생용 (수업 참여) 77
• 7. 평가 79
• 7.1. 답변 정확도 평가 80
• 7.2. 전문가 검토 83
• Ⅳ. 연구 결과 87
• 1. 전문가 검토 결과 87
• 1.1. 1차 전문가 검토 결과 87
• 1.2. 전문가 검토의 의견을 반영한 수정 및 보완 91
• 1.3. 2차 전문가 검토 결과 102
• 2. RAG 적용 결과 105
• Ⅴ. 결론 및 제언 107
• 1. 결론 107
• 2. 제언 108
• 참고문헌 110
• ABSTRACT 115
• 부록 117