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최승윤(Seongyune Choi),김성훈(Seonghun Kim),장연주(Yeonju Jang),김우진(Woojin Kim),김수환(Suhwan Kim),김현철(Hyeocheol Kim) 한국컴퓨터교육학회 2020 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.24 No.2(A)
AI 시대로 빠르게 변화함에 따라 AI의 중요성이 점점 증가하고 있다. 이에 정부는 국가 주도록 AI 인재 육성을 위해 기본 교육부터 고등교육에 이르는 체계적인 AI 교육을 목표로 하는 정책을 표명하고 있다. 국가 정책에 힘입어 EBS, 커넥트 재단 등에서는 AI 교수학습 콘텐츠를 개발하고 있다. 효과적인 학습이 가능하기 위해서는 이렇게 국가적 정책과 교수학습 콘텐츠뿐만 아니라 학생들의 수준을 정확히 인식하고 분석하는 것이 필수적이다. 본 연구에서는 기술수용모델(TAM모델)과 학생들의 AI에 대한 지식과 기능을 측정하는 문항과 설문을 이용해 학생들의 AI에 대한 인식을 분석하였다. 분석 결과를 토대로 AI 교육을 할 때 중요하게 고려할 사항들을 시사점으로 도출하였다.
장연주(Yeonju Jang),최승윤(SeongYune Choi),강윤지(Yunji Kang),김경상(Kyungsang Kim),김원유(Wonyou Kim),김정남(Jeongnam Kim),김학인(Hakin-In Kim),손지원(Son-Jee Won),장병철(Byeong-Cheol Jang),김한성(Han-Sung Kim),박광현(Kwang-Hyun Par 한국컴퓨터교육학회 2021 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.25 No.1(A)
인공지능(AI) 교육에 대한 전 세계적 열기가 뜨거운 가운데, 우리나라에서는 AI 인재를 양성하기 위한 교육정책을 제시하였고 교육현장과 학계에서는 초등학생들부터 시작하는 AI 교육과정과 교육 자료를 제시하고 있다. 하지만 초등학교에서 교사들이 수업에 직접 활용할 수 있는 교수학습자료는 매우 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 초등 교사들이 효과적으로 AI 교육을 할 수 잇도록 프로그램을 개발하는 것을 목적으로 한다. 본 연구에서 개발한 교육 프로그램은 이론과 실습을 포괄하는 구성이며 AI의 윤리적인 이슈까지 포괄할 수 있도록 내용을 구성하였다. 학생들은 본 프로그램을 통하여 AI를 체험하고, AI의 원리에 대해 학습하며 블록코딩을 통한 실습을 할 수 있으며 교사들이 현장에서 바로 활용할 수 있도록 지도안과 활동 예시들을 함께 제공하였다.
AI의 5가지 빅 아이디어에 따른 해외 인공지능 교육과정 분석
장연주(Yeonju Jang),김성훈(Seonghun Kim),최승윤(Seongyune Choi),정희석(Heeseok Jung),김현철(Hyeocheol Kim) 한국컴퓨터교육학회 2020 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.24 No.2(A)
전 세계적으로 인공지능 교육의 필요성이 부상하고 있다. 세계 각국에서는 인공지능 교육을 위한 정책적 기반을 마련하고 인공지능 교육과정을 설계하여 발표하고 있다. 특히 미국의 AI4K12에서 제안한 인공지능 교육과정 가이드라인에서는 ‘AI 교육의 5가지 빅 아이디어’를 제시하였는데, 이는 ‘지각’, ‘표현과 추론’, ‘학습’, ‘자연스러운 상호작용’, ‘사회적 영향’이다. 본 연구에서는 이러한 5가지 빅 아이디어를 기준으로 인도의 CBSE, 핀란드의 Elements of AI, 호주의 CSER 교육과정을 분석하였다. 분석 결과 이러한 교육과정들은 5가지 빅 아이디어의 영역 중 ‘학습’과 관련된 내용요소를 공통적으로 포함하고 있으며, 다른 영역들은 교육과정에 따라 전혀 다루지 않는 경우가 많았다. 또한 아직 초등학생 이하의 학생들을 위한 인공지능 교육과정은 개발된 것이 많지 않다는 점과 해외 인공지능 교육과정을 국내 교육 현장에 적용할 때는 목표 학년보다는 내용 요소의 수준을 고려하여 진행해야 한다는 시사점을 도출하였다.
김성훈(Seonghun Kim),김우진(Woojin Kim),이탐(Tom Lee),장연주(Yeonju Jang),최승윤(Seongyune Choi),정희석(Heeseok Jung),김현철(Hyeocheol Kim) 한국컴퓨터교육학회 2020 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.24 No.2(A)
2020년 7월 ‘한국판 뉴딜’ 정책과 5월 ‘과학·수학·정보·융합 교육 종합계획’에 따르면 정부는 맞춤형 교육을 제공할 수 있는 교육 통합플랫폼 개발을 준비하고 있다. 기존 온라인 교육 시스템은 많은 학습자에게 서비스를 제공하는 데 효율적이나, 개별 학습자를 진단하고 각 학습자에게 필요한 처방을 내리기에는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 사회적인 요구가 높은 학습자 맞춤형 온라인 교육 플랫폼 구축을 위한 기초 연구로 설명 가능한 AI 학습 지원 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템은 LSTM, XGBoost을 이용해 개별 학습자를 모델링하고, 그 결과를 SHAP 값으로 분석해 개별 학습자의 취약점을 설명 가능한 형태로 교수자에게 제공하는 것을 목적으로 한다. 시스템을 검증하기 위해 약 1000명의 학습자 데이터 셋을 이용하였으며, 이상의 연구를 통해 DKT와 XAI 분야의 기법을 교육 도메인에 적용 할 수 있는 시스템을 제안하였다.