초등학생을 위한 문장의 정서 분류 인공지능 교육 콘텐츠 개발 및 적용

심재권,권대용 한국정보교육학회 2020 정보교육학회논문지 Vol.24 No.3

인공지능 인력을 양성하기 위해 주요국에서는 초등학교에서부터 인공지능 교육을 제공하고자 하는 노력을 기 울이고 있다. 초등학교에서 인공지능 교육을 도입하기 위해서는 초등학생 수준을 고려한 교육과정과 내용이 필 요하다. 본 연구는 초등학생의 인공지능 교육을 목적으로 언플러그드 수준의 조작을 통해 인공지능이 학습하는 원리를 체험하는 교육 콘텐츠를 개발하였다. 개발한 교육 콘텐츠는 문장의 정서를 판단하는 인공지능으로 주제 를 선정하였고, 문제를 해결하기 위해 데이터 속성을 도출하여 수집하고 인공지능이 학습하는 과정을 시뮬레이 션하여 문제를 해결하는 과정으로 구성하였다. 연구결과, 인공지능에 대한 태도가 사전보다 사후에 증가하였고, 과제 수행률이 평균 85%로 나타나 제안하는 인공지능 교육 콘텐츠가 교육적 의의가 있음을 보여주었다. In order to cultivate AI(artificial intelligence) manpower, major countries are making efforts to apply AI education from elementary school. In order to introduce AI education in elementary school, it is necessary to have a curriculum and educational content for elementary school level. This study developed educational contents to experience the principle of AI learning at the unplugged level for the purpose of AI education for elementary school students. The educational content developed was selected as an AI that evaluates the emotion of sentences. In addition, to solve the problem, data attributes were derived and collected, and the process of AI learning was simulated to solve the problem. As a result of the study, the attitude of elementary school students to AI increased post than before. In addition, the task performance rate was averaged at 85%, showing that the proposed AI education content has educational significance.

고등학생들의 인공지능(AI)에 대한 개념인식과 정서 구조 탐색

신세인(Shin, Sein),하민수(Ha, Minsu),이준기(Lee, Jun-Ki) 학습자중심교과교육학회 2017 학습자중심교과교육연구 Vol.17 No.21

이 연구의 목적은 국내 고등학생들의 인공지능에 대한 인식에 대해 이해하는 것이다. 이를 위해 첫째, 언어네트워크 분석(SNA)을 통해 학생들의 인공지능에 대한개념 이해와 정서의 구조를 탐색했다. 둘째, 학생들의 인공지능에 대한 위험 인식과 관련된 변인들의 구조적 관계를 상관관계 분석과 경로 분석을 통해 검증하였다. 이연구에는 총 135명의 2학년 남자 고등학생들이 참여하였고, 학생들의 인공지능에 대한 개념 이해와 정서를 각각 묻는 서술형 2 개의 문항과 인공지능의 위험인식과 관 련된 ‘빠른 발전성 인식’, ‘일자리 위험인식’, ‘윤리적 위험인식’, ‘통제 필요성 인식’,‘두려움’ 5개의 변인을 묻는 총 13개의 문항을 바탕으로 자료가 수집되었다. 수집된 서술형 자료에 대한 언어네트워크 분석을 수행한 결과, 먼저 개념 이해 측면에서 학 생들은 인공지능을 “인간”을 중심으로 인식하며, 인간과 유사한 특성을 지닌 대상으로 이해하고 있었다. 또한 인공지능을 떠올릴 때 기술의 발달과 더불어 현재 인공지능이 인간을 대체 혹은 지배할 것이라는 두려움과 같은 부정적 태도가 존재함을 확 인하였다. 둘째, 인공지능에 대한 위험인식과 관련된 5개의 변인에 대한 경로 분석을 수행한 결과, 윤리적 위험인식은 관련성과 발전성 인식이 두려움으로 이어지는데 유의미한 매개자 역할을 함을 확인하였다. 따라서 올바른 위험인식이 인공지능에 대한막연한 두려움을 감소시키는데 효과적인 교육적 대안일 것임을 논의하였다. 이러한연구 결과는 인공지능을 소재로 한 다양한 교육자료 개발의 기초자료로 유용한 정보로 활용될 수 있을 것이다. The overarching purpose of this study was to understand Korean high school students perception of artificial intelligence (AI). For this, first, we explored the structural pattern of concept understanding and emotion through semantic network analysis (SNA). Second, correlation analysis and path analysis based on structural equation modeling were conducted for understanding of relationship among variables related with risk perception of AI. 134 male second grader high school students participated in this study. The result of semantic network analysis showed that students perceived AI with focusing on ‘human’, and understand AI as “substitute for humans’ work”, “system which can make judgement for themselves”, “computer or robot”, “automatic machine”, “AlphaGo”, “various algorithm”, and “electronic devices”. In addition, our finding showed that when students think about AI, they feel “fear of threatening human status”, “expectation for convenience”, and “development of technology”. Especially we found that some students have negative attitude with the fear that it might replace or dominate human being. The result of path analysis showed that perception on rapid development of AI have positive effect on risk perception on job reduction and ethical issue caused by AI. And the perception of risk for job reduction problems have positive effect on the perception of necessity of control on AI, and the perception of risk for ethical issue of AI have also positive effect on fear of AI significantly. However, there were no significant relationships between risk perception for job reduction and fear, between risk perception for ethical issue and necessity of control on AI. These results can be used as useful information for development of various educational materials about artificial intelligence.

초등 인공지능 교육을 위한 핵심역량 모델링

조수경,최미설 핵심역량교육학회 2022 핵심역량교육연구 Vol.7 No.1

The purpose of this study is to clarify the concept of talent for the artificial intelligence era and to provide the foundation for designing the directivity of artificial intelligence education by modeling core competencies for upper grades of elementary school students where artificial intelligence education is initiated in public education. To this end, experts one-to-one interviews, focus group interviews, and Delphi surveys were repeatedly conducted, in which process, core competency components of elementary artificial intelligence education were derived and validated. The core competencies of artificial intelligence education included 15 competencies in the ‘artificial intelligence understanding’ category, 8 competencies in the ‘artificial intelligence ethics’ category, and 8 competencies in the ‘artificial intelligence social emotions’ category, resulting in a total of 31 competencies in 3 categories. As a result of the Delphi survey on the final draft, the overall response average was 3.66/4 points, the CVI average was 0.930, and the CVR average was 0.863, which exceeded the CVI minimum value of 0.70 and the CVR minimum value of 0.455. In particular, the validity and importance of the competencies of 'AI awareness', 'AI utilization' in the 'artificial intelligence understanding' category, ‘AI ethics problem recognition’ in the 'artificial intelligence ethics’ category, and 'human-AI collaboration', 'active self-management' in the 'artificial intelligence social emotions' category were found to be high. This study attempted to contribute to expanding the perspective beyond artificial intelligence principle education to artificial intelligence ethics and social-emotional education through modeling of core competencies for elementary schoolers and presented the basis for the systematic perspective of artificial intelligence education. It is also meaningful to lay the foundation for introducing competency-based convergence education into artificial intelligence education. 본 연구는 인공지능 교육이 공교육에 도입되기 시작하는 초등학교 고학년을 대상으로 인공지능 핵심역량을 모델링함으로써 인공지능 시대의 인재상을 명확히 하고, 인공지능 교육의 방향성 수립에 기초를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 전문가 일대일 면담, 포커스 그룹 인터뷰, 델파이 조사 등 의견수렴 및 타당화 과정을 반복적으로 실시하였고, 이러한 과정에서 초등 인공지능 교육의 핵심역량 구성요인을 도출하고 타당성을 검증하였다. 인공지능 교육 핵심역량은 ‘인공지능 이해’ 범주에 15개 역량, ‘인공지능 윤리’ 범주에 8개 역량, ‘인공지능 사회정서’ 범주에 8개 역량이 포함되어 총 3개 범주 31개 역량이 도출되었다. 최종안에 대한 델파이 조사결과, 전체 응답평균 3.66/4점, CVI 평균 0.930, CVR 평균 0.863으로 CVI 최솟값 0.70과, CVR 최솟값 0.455를 상회하는 등 높은 공감대를 획득하였다. 특히, ‘인공지능 이해’ 범주의 ‘AI 인지’와 ‘AI 활용’, ‘인공지능 윤리’ 범주의 ‘AI 윤리 문제인식’, ‘인공지능 사회정서’ 범주의 ‘인간-AI 협업’과 ‘능동적 자기관리’ 역량의 타당도와 중요도가 높게 나타났다. 본 연구는 초등 맥락의 인공지능 교육 핵심역량 모델링을 통해 인공지능 이해 교육을 넘어 인공지능 윤리와 사회정서 교육까지로 시야를 넓히는데 기여하고자 하였으며, 초중등 인공지능 교육의 체계를 마련하는데 기초를 제시하였다. 또한 인공지능 교육에 역량중심 융합교육을 도입할 수 있도록 토대를 마련한 것에 의의를 가진다.

직장인의 인공지능 기술 사용의도: 기술에 대한 지각된 유용성과 신뢰, 조직지원인식의 역할을 중심으로

박지영,정예슬 한국산업및조직심리학회 2021 한국심리학회지 산업 및 조직 Vol.34 No.2

4차 산업혁명 시대에 진입한 지금 인공지능 기술의 도입과 사용은 조직과 개인에게 주요한 과제가 되었다. 이에, 본 연구에서는 기술수용모델과 조직에서의 신뢰에 대한 문헌을 기반으로 조직 구성원들의 인공지능 기술 사용의도에 영향을 주는 요인을 살펴보았다. 인공지능 기술의 유용성과 신뢰 수준이 높을수록 사용의도가 높을 것이라고 예상하였고, 유용성과 신뢰의 관계에서 조직지원인식의 역할을 살펴보았다. 국내 직장인을 대상으로 시나리오를 활용한 실험 연구를 진행한 결과, 인공지능 기술의 지각된 유용성이 높을수록 인지적 신뢰와 정서적 신뢰 수준이 높았으며 이는 인공지능 기술의 사용의도를 높이는 원인이 되었다. 인지적 신뢰와 정서적 신뢰는 지각된 유용성과 사용의도의 관계를 완전 매개하였으며 매개 효과는 성별, 나이, 인공지능 기술을 사용해 본 경험을 통제했을 때도 유의하였다. 또, 지각된 유용성과 정서적 신뢰의 관계는 조직지원인식에 따라 달라지는 것으로 밝혀졌다. 즉, 조직지원인식이 높을 때는 지각된 유용성의 수준에 관계없이 정서적 신뢰가 높았지만, 조직지원인식이 낮을 때는 지각된 유용성이 높아질수록 정서적 신뢰 수준이 높아졌다. 본 연구 결과를 바탕으로 연구의 의의, 한계점 및 후속 연구에 대한 제언을 논의하였다.

건청학생과 청각장애학생의 정서지능과 음악정서지각 관계 연구

이드보라,최성규 한국특수교육학회 2012 특수교육학연구 Vol.46 No.4

This study aims at examining differences in emotional intelligence between normal hearing students and hearing impaired students hard of listening to music due to the hearing ability loss, and further at finding out emotional intelligence differences depending on gender, age, music education and musical interval perception. It also investigates differences in musical affect perception first between normal hearing students and hearing impaired students, and then, depending on gender, age, music education and musical interval perception. In addition, the study tries to figure out the correlation between emotional intelligence and musical affect perception. Study subjects are 11- to 18-year-old students, forty nine in total, in their fourth to eleventh grade. 21 normal hearing students are randomly selected from those attending schools located in Busan. 28 hearing impaired students are from Y School for Students with Hearing Impairment in Daegu and M School for Students with Hearing Impairment in Ulsan. Among them, 11 students are equipped with hearing aids and 17 with cochlear implants. Hearing impaired students are chosen from those without cognitive deficits or physical disabilities. The research takes the following steps. First, to make the subjects fill in questionnaires of musical background. Second, to perform a musical interval perception test. Third, to carry out an emotional intelligence test. Fourth, conduct four repeated musical affect perception tests in a week. This study reveals the difference in the emotional intelligence of normal hearing students and hearing impaired students, and in the musical affect perception of them, too. These findings show that the congenital hearing ability loss of hearing impaired students has a negative effect on their emotional intelligence and musical affection perception. Thus, further researches on educational programs to improve the emotional intelligence and musical affect perception of hearing impaired students should be conducted in the future. 이 연구는 청력 손실로 음악을 듣는 것에 어려움이 있는 청각장애학생들이 성별, 연령, 음악교육유무, 음정지각에 따라 건청학생들과 정서지능과 음악정서지각에 차이가 있는지 알아보았다. 이 연구의 대상은 11세부터 18세까지의 학생 총 49명이었으며, 건청학생은 21명이며 청각장애학생은 28명이었다. 연구의 절차는 첫째, 음악배경정보지를 작성하도록 하였다. 둘째, 음정지각 검사를 실시하였다. 셋째, 정서지능 검사를 실시하였다. 넷째, 음악정서지각 검사를 실시하였는데 일주일 간격으로 4회 반복측정하였다. 이 연구에서는 건청학생과 청각장애학생의 정서지능이 차이가 있다(p<.01)는 것을 알 수 있었고, 음악정서지각에 있어서도 차이가 있다(p<.001)는 것을 알 수 있었다. 이러한 결과로 청각장애학생의 선천적인 청력손실이 정서지능과 음악정서지각에 영향을 미친다는 것을 알 수 있었다. 그러므로 청각장애학생의 정서지능과 음악정서지각을 향상시킬 수 있는 교육 프로그램에 대한 연구가 추후에 이루어져야 할 것이다.

인공지능의 유머 사용이 사용자의 정서적 경험에 미치는 영향

장민지(Min Ji Jang),윤재영(Jae Young Yun) 한국HCI학회 2021 한국HCI학회 학술대회 Vol.2021 No.1

본 연구는 유머가 정서에 미치는 효과에 주목하여, 인공지능의 유머 사용이 사용자의 정서적 경험에 어떤 차이를 보이는지를 인터랙션 상황별로 조사하였다. 실험은 인터랙션 상황별로 인공지능의 유머 응답과 유머가 없는 기본 응답에 대한 정서적 경험(인지된 즐거움, 호감도, 친밀감, 유용성, 재사용의도)를 설문 평가한 뒤, 두 응답에 유의미한 차이가 나타나는지를 분석하였다. 실험 결과, 인지된 즐거움, 호감도, 친밀감은 유머 응답이 높게 나타나는 차이가 발견되었고, 유용성과 재사용의도에는 두 응답에 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 인터랙션 상황에 따른 차이는 호감도, 친밀감, 재사용의도가 에러 상황에 한하여 유머 응답이 높게 나타났다. 반면, 인지된 즐거움은 모든 상황에서 유머 응답이 높게 나타나고, 유용성은 모든 상황에서 두 응답에 차이가 나타나지 않으며 인지된 즐거움과 유용성에서는 인터랙션 상황에 따른 차이가 나타나지 않았다. 본 연구를 통하여 인공지능의 유머를 설계하고 긍정적인 사용자의 경험을 디자인하는 일에 도움이 되기를 기대한다.

재판의 진행·판단에서 법관의 정서에 관하여

김현석 법조협회 2019 法曹 Vol.68 No.1

This article first surveys theories that identify the role of a judge’s emotion during trial and judicial decision-making processes; through specific case studies, this study then aims to investigate the mechanism as to how certain emotions are evoked and processed by the judge. Emotion is constituted by the following three—cognition/ decision, action/impulse, sense/feeling—each of which will be discussed along with recent studies in psychology that show how all three are closely interrelated. This article especially focuses on the scientific discovery that emotion is biologically based—when a certain portion of the human brain that governs emotion gets damaged, the patient loses the capacity to make decisions, while he is still capable of cognition. “Judicial dispassion” was traditionally treated as a seminal virtue in Western jurisprudence, but a number of scholars, in recent years, recognized emotion as one that plays a significant function in judicial decision-making. Drawing on recent legal scholarship done on Law and Emotion, this article participates in this contemporary movement that acknowledges and explores the potentially powerful aspects of judicial emotion. Among 12 different factors that can influence the process of trial is emotion experienced by the judge, one that is constituted by four basic kinds—anger, fear, disgust, and empathy. Anger and disgust stem from a sense of contempt against injustices, which then prompt intuitive thinking that invariably tends towards criminal sentencing; fear and sympathy, on the other hand, raise solicitous concern over misjudgment, moving the judge to practice analytical thinking—one that often reaches a more compassionate verdict. It is made clear that these four kinds of emotion govern significantly the process of judging: not only of judging guilty or not guilty, but also sentencing, liability for compensation, and relevance of evidence. Yet, a judge does not always fully recognize emotion’s zone of influence in one’s decision-making. Endorsing the fact that judicial emotion is inevitable can become a way to envision more faithfully the role model of judge inscribed in our constitutional law, and attain consensus of the public in matters of law. In response to another movement in legal scholarship that argues for adopting algorithmic processes in trial, in-depth research in judicial selection, training, and appointment, as well as judicial decision-making processes, are altogether strongly encouraged. 본고는 재판의 진행과 판단에서 법관의 정서가 담당하는 기능과 역할, 그 영향력을 가늠할 수 있는 기초 이론들을 살펴보고, 구체적 사례를 통하여 법관의 기본적 정서가 작동되는 메커니즘을 규명하려 한다. 정서는 인지/평가, 행동/충동, 감각/느낌의 3가지로 구성되어 있는데, 상호관계에 관한 심리학적 연구결과를 소개한다. 정서를 관장하는 뇌부위에 손상이 생기면 인지적 기능에는 문제가 없더라도 의사결정에 결정적인 오류를 초래하는 과학적 연구결과에 주목한다. 서구 법제권에서 전통적으로 사법적 냉정(Judicial Dispassion)을 미덕으로 삼고 있었으나, 근래에는 법관의 정서가 사법적 의사결정에 긴요하고 중요한 역할을 한다는 인식이 형성되기 시작하였다. 본고는 이러한 학문적 움직임을 바탕으로 나타난 법정서학(Law and Emotion)의 최근 현황과 논의 주제를 살펴본다. 재판에 영향을 미치는 다수의 요소로서 12가지를 추출할 수 있는데, 그 중에 하나인 법관의 정서를 구성하는 노여움, 두려움, 역겨움, 슬픔이라는 4가지 기본 감정이 재판에 미치는 영향력을 분석한다. 노여움과 역겨움은 불공정성에 대한 반감으로 처벌에 대한 강한 확신을 부여하고 직관적 사고를 촉발하여 엄벌 지향적 성향을 높이는 반면, 두려움과 슬픔은 오판에 대한 염려에서 분석적 사고를 유발하고 관대한 결론을 지향하는 등의 유형적 구분이 가능하다. 이에 따라 양형과 배상책임의 과다를 판단하는 데는 물론이고 증거채부와 증명도, 유무죄와 판결결론에 큰 영향력을 미치는 점을 4개의 개별 사안을 통하여 확인한다. 법관은 그러한 정서의 역할을 제대로 자각하지 못하는 경향이 강하다. 그러나 재판과정에서 정서로부터 완전히 벗어날 수 없고 오히려 법관의 정서는 헌법이 예정한 법관상을 구현하고 일반인의 법감정을 재판에 반영할 수 있는 유용한 수단이 될 수 있다. 최근 재판에 알고리즘적 요소를 도입하여야 한다는 움직임이 나타나는 과정에서 법관의 선발과 연수, 법관의 사고와 판단에 대한 깊이 있는 연구가 요망된다.

BOKO: 맞벌이 가구의 부모 자녀 간 정서적 교감 증진을 위한 인공지능 기반 "책 읽기" 에이전트

신재은(Jaeeun Shin),이지언(Jieon Lee),박경빈(Gyeongbin Park),김우찬(Woochan Kim),이상원(Sangwon Lee) 한국HCI학회 2020 한국HCI학회 학술대회 Vol.2020 No.2

본 연구는 유·아동기 자녀를 둔 맞벌이 가구를 대상으로 부모와 자녀 간의 독서 상호작용을 통해 정서적 교감 활동을 증진할 수 있는 인공지능 기반 ‘책 읽기’에이전트 BOKO 서비스를 제안한다. BOKO 서비스는 인공지능 스피커와 모바일 애플리케이션을 통해 사용자와 상호작용하며, 핵심 기능으로서 목소리 선별 녹음 및 청취 기능, 독서 활동 데이터 분석, 독서 연계 놀이 콘텐츠 제공 및 여가 활동 장소 추천 기능이 있다. 특히, BOKO 서비스는 인공지능 에이전트를 매개로 부모와 자녀 간의 정서적 교감을 증진할 수 있는 활동들을 제공함으로써 에이전트가 유·아동의 독서 활동을 교육적인 측면에서 지원하는 기존 서비스들과는 차별화하였다. BOKO ‘책 읽기’ 서비스는 활동 참여형 서비스로서 사용자에게 몰입감을 주고 인공지능을 활용하여 사용편의성 및 정보접근성을 높여주며, 부모와 자녀 간의 친밀감과 유대감 형성에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

AI 도덕성 신화와 그 실제: 기계의 인간 도덕 능력 모델링 가능성과 한계

박형빈 ( Park Hyoungbin ) 서울교육대학교 초등교육연구원 2020 한국초등교육 Vol.31 No.특별호

인공 도덕행위자(AMA) 설계 문제는 법적, 사회적 규범을 준수하는 도덕적 행위 주체로서의 AI 실현 가능성과 직결된다. AMA 구현을 위해 프로그래밍 설계 능력 확보보다 선결되어야 할 문제는 도덕성에 대한 철학적, 심리학적, 뇌신경과학적 이해이다. 도덕적 판단은 고차원 수준의 정신 능력을 요구하기에 기억, 논리 추론과 같은 인간의 인지 능력을 재현하는 것만으로 AI의 도덕적 의사결정 능력을 확보했다고 단정하기 어렵다. AI 도덕성은 인간의 도덕성, 도덕판단을 모델로하기에 도덕적 행위자로서 AMA 구현을 위해 도덕적 경험의 축적, 도덕적 감정의 구현, 도덕성이 지닌 복잡성 확보, 도덕성의 관계성 측면을 모두 고려할 필요가 있다. AI 신화를 극복하고 이상적인 도덕적 행위자로서 AMA 제작을 위해 인류에게 남겨진 최대 과제는 ‘어떠한’ 도덕성을 구현해야 하는가에 대한 깊은 천착이다. 이를 바탕으로 도덕적 인격을 갖춘 컴퓨터가 딥러닝에 의해 접근 가능한가의 기술적 문제에 대한 고려가 필요하다. 도덕적인 로봇은 행복과 같은 인간의 뿌리 깊은 감정적 목표뿐만 아니라 도덕적 판단을 둘러싼 도덕적 인지, 정서, 의지, 직관, 통찰, 실천력 등을 갖출 것이 요구된다. AMA의 실현을 위해 컴퓨터공학자, 윤리학자, 뇌신경과학자의 도덕성 이해가 상호 참조되어야 한다. AI를 통해 인간만큼이나 다양한 도덕적 인격을 창출해 낼 것인지 아니면 인류가 추구해야 할 최상의 도덕적 인간상을 구현할 것인가의 문제 또한 우리에게 남아있다. AI 도덕성은 신경 신화와 같이 AI 신화를 만들어 내며 인류에게 도덕성의 접근에 있어 보다 도덕철학적이고 윤리학적인 동시에 뇌신경과학적, 신경윤리학적인 탐구를 요구한다. 이는 인공지능 도덕행위자 제작 기술자들에게 도덕적 의사결정에 있어 감정 컴퓨팅, 감성 지능의 역할을 설명하는 자료를 제공하기 위해서는 상호이타주의와 공정성 같은 특정한 도덕 원칙에 대한 도덕철학, 윤리학의 고려뿐만 아니라 도덕심리학, 신경윤리학에서 얻은 통찰력을 결합해야 할 것을 요청한다. The issue of Artificial Moral Agent(AMA) design is directly related to the feasibility of AI as a moral agent that complies with legal and social norms. The problem that should be pre-determined rather than securing programming design ability for AMA implementation is the philosophical, psychological and neurological understanding of morality. Since moral judgment requires a high level of mental ability, it is hard to conclude that AI's moral decision-making ability has been secured just by reproducing human cognitive abilities such as memory and logic reasoning. AI morality is modeled on human morality and moral judgment, so as a moral agent, it is necessary to consider all aspects of the morality, including the accumulation of moral experience, moral emotion, the securing of the complexity of morality, and the relationship. The biggest task left for mankind to overcome AI myths and produce AMA as an ideal moral agent is a deep sarcasm about what kind of morality should be implemented. Based on this, it is necessary to consider the technical question of whether computers with this moral character are accessible by deep learning. Moral robots are required not only to have deep-rooted human emotional goals such as happiness, but also to have moral awareness, emotion, will, intuition, insight and practical skills surrounding moral judgment. For the realization of AMA, an understanding of the morality of computer engineer, ethicist and neuroscience should be cross-referenced. The question remains whether AI will create as diverse moral character as humans or realize the best moral human image that mankind should pursue. AI morality creates AI myths like neuromyths and demands more moral philosophy and ethical exploration of human beings in their approach to morality, as well as neuropsychological and neurological exploration. This calls for combining insights from moral psychology and neuroscience as well as moral philosophy and ethical considerations of certain moral principles, such as reciprocity and fairness, in order to provide engineers with data explaining the role of emotional computing and emotional intelligence in moral decision making.

인공지능 기반 영어 학습 플랫폼의 인터랙션 분석 및 평가

김난형(Nan-Hyung Kim),김혜민(Hye-Min Kim),강효진(Hyo-Jin Kang) 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.12

This study identifies effective user interactions within English learning platforms based on different achievement emotions, suggesting methods for their utilization. A literature review established criteria for classifying platforms by achievement emotions and considered usability evaluation criteria. Three apps fitting these criteria were chosen for detailed interaction analysis at each learning stage. The empirical research included surveys, usability tests, and Kano model evaluations to assess platform interactions. Initially, a survey assessed the usefulness and satisfaction with cross-platform interactions. This was followed by a usability testing to measure learning effectiveness and ease across platforms, and a Kano model analysis to compare interaction elements based on service quality factors. The study identified three effective interaction types for English learning platforms: iterative improvement, weakness supplement, and record-centered. These findings provide foundational data for developing educational platforms that consider user learning types.