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인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향
김영식(Yungsik Kim),김유성(Yoo-Seong Kim) 한국컴퓨터정보학회 2024 한국컴퓨터정보학회 학술발표논문집 Vol.32 No.1
챗GPT 등 인공지능이 일상생활에서 점차 그 활용이 확대되고 있는 시기에 교육현장에서는 인공지능 융합 교육에 대한 관심이 더욱 증대되고 있다. 이에 본 논문에서는 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육 방법을 제안하고 초등학생의 컴퓨팅 사고력에 미치는 영향을 분석하였다. 분석 결과 인공지능을 융합한 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육이 인공지능을 융합하지 않은 피지컬 컴퓨팅 프로그래밍 교육에 비해 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장에 더욱 긍정적인 효과를 나타내었음을 통계적으로 확인할 수 있었다. 본 연구의 결과를 바탕으로 보다 다양한 인공지능을 융합한 소프트웨어 교육 방법과 관련된 다양한 논의와 연구가 더욱 활발히 이루어지기를 기대한다.
정보영재의 정의적 학습양식에 기반한 온라인 프로그래밍 학습 튜터링 전략의 개발 및 적용
김지선 ( Jiseon Kim ),김영식 ( Yungsik Kim ) 한국컴퓨터교육학회 2016 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.19 No.6
본 연구에서는 K대학교 영재교육센터의 사이버 정보영재 과정에 참여한 중등학생들을 대상으로 실시한 온라인 프로그래밍 학습에서 학습자들의 학습선호도, 즉 학습양식을 기반으로 한 튜터링 전략을 개발하고 효과성을 검증하였다. 온라인 프로그래밍 학습이 튜터와의 교류를 통해 학습이 이루어지는 학습 환경임을 고려하여, 정의적 학습양식인 Grasha-Reichmann의 학습양식을 활용하였다. 이러한 학습양식을 기반으로 한 튜터링 전략 요소로 온라인 학습활동과 피드백을 도출하고 이를 기반으로 온라인 학습단계별 튜터링 전략을 개발하였다. 이에 대한 효과성 검증을 위해, 중등학생 173명을 대상으로 12주에 걸쳐 6차시 총 20시간 동안 C언어 프로그래밍 학습을 실시하였다. 효과성 분석 결과, 학습양식을 기반의 튜터링 전략을 적용한 실험집단이 기존의 일반적인 튜터링 전략을 적용한 통제집단보다 성취도와 튜터에 대한 인식에서 유의하게 차이가 발생했음을 확인하였다. In this study, learning preferences of the informatics gifted participating in on-line programming practice has been investigated and the tutoring strategy based on learning styles was developed and verified its effectiveness. On-line programming learning is the environment in which learning is done through interaction with a tutor. For determination of the students` learning styles, Grasha-Reichmann`s learning style was utilized. Key elements, learning activity and feedback, of tutoring strategy were derived based on learning style and developed on-line programming learning tutoring strategy. To verify the effectiveness, six-class period of learning C-language of 173 middle and high school students based on learning styles was applied for 12 weeks. As a result, the experiment group applied with a tutoring strategy based on the learning style showed significant improvements in terms of satisfaction and achievement than the control group.
박이서로(LeeSeoRo Park),김영식(Yungsik Kim) 한국컴퓨터교육학회 2020 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.24 No.2(A)
본 연구의 목적은 초등학생을 위한 인공지능 교육방안을 제안하는 것이다. 인공지능의 발전으로 인해 사회적 패러다임이 변화함으로써 세계 각국에서 인공지능 인재를 육성하기 위한 정책을 발표하고 있다. 우리나라에서도 2019년 국무회의에서 ‘인공지능 국가전략’을 발표하며 인공지능의 중요성을 강조하였다. 하지만 인공지능에 대한 교육체계 및 내용이 마련되어 있지 않기 때문에 현장에서 인공지능 교육에 어려움이 나타나고 있다. 특히 기초 소양 교육이 이루어지며, 소프트웨어 교육이 처음으로 실시되는 초등학교에서 인공지능의 원리를 이해하기 위한 알고리즘 학습은 어려움을 보인다. 따라서 인공지능을 체험할 수 있으며, 초등학교에서의 인공지능 학습이 중·고등학교에서 인공지능의 원리를 학습하는 과정에 계열적으로 연결될 수 있도록 초등학교 인공지능 교육 방안으로 데이터의 전처리 과정에 따른 모델의 정밀도를 살펴보는 방안을 제안하였다. 본 연구 내용을 기반으로 후속 연구를 다음과 같이 제언하였다. 첫째, 전처리 과정 이외의 언플러그드와 놀이학습 등을 활용하여 초등학교에서 인공지능 알고리즘을 지도할 수 있는 방안에 대한 논의가 필요하다. 둘째, 초등학생을 대상으로 수업을 적용하고 수업의 효과성에 대해 검증이 필요하다.
초등학생의 소프트웨어 교육에 있어 교수 · 학습 유형별 컴퓨팅사고력 향상도 비교
이영재(Young-Jae Lee),김영식(Yungsik Kim) 한국컴퓨터교육학회 2019 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.23 No.2
2015 개정 교육과정이 시행되면서 올해부터 모든 초등학교에서 소프트웨어 교육이 필수로 시행되고 있다. 현재 소프트웨어 교육은 다양한 지도방법이 연구되고 적용 중에 있으나, 보편 교육이라는 공교육의 측면에서 학습자의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 지도와 평가에 개인별 차이가 고려되지 못하는 측면이 있다. 본 연구에서는 현재 사용되는 교과서의 내용을 다양한 교수 · 학습방법으로 지도한 후 학습자별 컴퓨팅 사고력 향상도 비교를 통하여 효과적인 교수 · 학습과 평가의 방향을 탐색하고자 한다.
박현규(Hyunkyu Park),김영식(Yungsik Kim),이재원(Jaewon Lee) 한국자동차공학회 2013 한국자동차공학회 부문종합 학술대회 Vol.2013 No.5
In recent years, requests for automotive seat comfort are increasing. An important issue of them is long-term seat comfort. Until now, The study for long-term seat comfort has been studied mainly using driver’s questionaire, changing adrenalin, electromyogrm. Actually, the results and methods of them are difficult to apply to seat development and design, because of money and time required. In this study, we made long-term seat comfort evaluation which can be applied to development and design using seat support loss and vibration transmissibility lossduring long-term driving.