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- 주제어 : AI literacy concept (검색결과 5 건)
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이유미(Yi, Yumi),박윤수(Park, Younsoo) 중앙어문학회 2021 語文論集 Vol.85 No.-
2016년 세계경제 포럼에서 Klaus Schwab이 4차 산업혁명을 언급한 이래로 AI는 하나의 프로그램이 아닌 우리 삶의 많은 부분과 연관된 중요한 기술이 되고 있다. 더욱이 2020년 전 세계를 멈추게 한 COVID19는 AI 기술을 삶 속으로 더 빠르게 끌어들이는 데 중요한 역할을 하였다. 이러한 변화를 속에서 앞으로의 삶을 만들어갈 대학생에게 있어 AI 교육은 단지 기술적 측면의 교육이 아닌 삶을 계획하고 디자인하는 데 중요한 대상이다. 이에 교양교육 안에서 AI 교육을 통합적으로 설계하기 위한 AI 리터러시 교육 프로그램이 필요하다. 본고에서는 이러한 AI 교양교육 프로그램 설계를 위해 AI 리터러시의 개념을 기존 리터러시 이론을 통해 정리하였다. 또한, 현재 다양한 대학 사업을 통해 진행하고 있는 AI 관련 대학 교육 현황을 정리하여, AI 리터러시 교양교육 프로그램 설계를 생각해 보고자 하였다. 이에 대한 연구는 교양교육이 가진 융합적 교육 특성과 연계하여 새로운 시대 교육을 위한 시도라는 측면에서 의미를 갖는다. Ever since Klaus Schwab’s speech on the Fourth Industrial Revolution at the 2016 World Economic Forum, artificial intelligence (AI) has not only become a core branch of learning in computer science but has also become an integral technology in many aspects of our lives. The COVID-19 pandemic of 2020, which has brought the entire world to a screeching halt, has further enmeshed AI technology into daily life. For college students building their future careers amidst such changes, AI is no longer a mere subject in technical education but a key element in planning and designing their lives. Therefore, there is an urgent need for an AI literacy program that integrates AI-related education into the humanities curriculum. This study first establishes a definition of AI literacy based on existing literacy theories to design a program integrating AI and humanities education. The study also arrives at further insights into this integrated education program design by reviewing currently available AI-related university education facilitated through various projects. The study is meaningful in its attempt to design a program for the AI era in combination with liberal arts education.
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AI 리터러시의 정의와 프레임워크 개발을 위한 연구: 델파이 연구를 중심으로
김묘은,박일준,김희철 융복합지식학회 2025 융복합지식학회논문지 Vol.13 No.4
본 연구의 목적은 AI 기술과 윤리, 디지털 리터러시 그리고 교육학과 관련된 전문가들의 의견을 바탕으로 델파이조사 방법론을 적용하여 AI 리터러시의 정의를 도출하고 AI 리터러시의 구성 요소들의 정의를 정립하여 프레임워크를 제시하기 위함이다. 델파이조사에 참여한 전문가는 1차와 2차가 동일하였으며 모두 10명이었다. 자료수집은 1차는 2024년 12월 20일에서 12월 31일까지, 2차는 2025년 1월 6일부터 1월 12일까지 온라인 서베이로 진행되었다. 1차 조사는 두 가지 유형의 영역(AI 리터러시의 정의 관련, AI 리터러시 프레임워크의 7개 하위 요소와 각각의 정의 관련)으로 나누어 객관식 선택형 질문, 5점 척도형 질문, 완전 개방형 질문 문항을 사용하였다. 2차 조사는 1차에 사용했던 설문에서 취합된 의견에 대한 분석을 바탕으로 개발된 AI 리터러시의 정의와 7개 하위 요소들의 정의를 제시하고 동의 정도를 5점 리커트(Likert) 척도로 평가하였고 최종 프레임워크 개발을 위한 피드백 청취를 위해 완전 개방형 문항도 포함하였다. 1, 2차 조사 결과를 토대로 AI 리터러시의 최종 정의가 제시되었고, AI 리터러시의 7개 핵심 요소의 정의를 정립하여 프레임워크를 제안하였다. 마지막으로 연구의 함의와 한계점을 기술하고 후속 연구를 제언하였다. The purpose of this study is to derive a definition of AI literacy, establish the elements of AI literacy, and present a framework by applying the Delphi methodology based on the opinions of experts related to AI technology and ethics, digital literacy, and Education. The number of experts who participated in the Delphi survey was the same for the first and second rounds, with a total of 10 people. Data collection was conducted through an online survey from December 20 to December 31, 2024 for the first round and from January 6 to January 12, 2025 for the second round. The contents of questions for the first survey were divided into two areas(definition of AI literacy, definitions of the seven sub-elements of AI literacy framework) and used multiple-choice questions, 5-point scale questions, and open-ended questions. The second survey presented the definition of AI literacy and the definition of seven sub-elements based on the analysis of the feedback collected in the first survey, and evaluated the degree of agreement using a 5-point Likert scale, and included open-ended questions to gather opinions for the development of the final framework. Based on the results of the first and second surveys, the final definition of AI literacy was suggested and a framework that included definitions of the proposed seven elements was developed. Finally, the implications and limitations of the study were described and suggestions for future research were made.
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신수범 한국에듀테인먼트학회 2025 에듀테인먼트연구 Vol.7 No.3
This study aimed to analyze the effects of a play-based Artificial Intelligence(AI) literacy education program on elementary school students’ understanding of AI concepts. A total of 44 fourth-grade students from S Elementary School in Chungnam were divided into an experimental group (n=22) and a comparison group (n=22). The experimental group participated in a five-session play-based AI literacy program, while the comparison group received traditional lecture-based instruction on the same topic. Both groups completed pre- and post-tests to measure AI concept comprehension, along with a learning attitude survey and classroom observation records. The collected data were analyzed using paired sample t-tests and independent sample t-tests via SPSS. The results showed that the experimental group demonstrated a significant improvement from pre-test to post-test (t(21)=9.78, p<.001) and scored significantly higher than the comparison group in the post-test (t(42)=6.38, p<.001). Classroom observations further revealed that students in the experimental group actively explored AI concepts, explained them in their own words, and shared their understanding with peers. These findings suggest that play-based learning is well-suited to the cognitive characteristics of elementary students and effectively facilitates concept internalization and the development of digital citizenship. This study highlights the practical potential of play-based AI literacy education for younger learners and offers insights for future classroom practices and teacher training.
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김종윤 ( Kim Jong-yun ) 한국독서학회 2025 독서연구 Vol.- No.75
This study explores the evolving concept of reading and the future directions of reading education in the era of generative artificial intelligence (AI). The study analyzes the distinctions between traditional, digital, and AI-mediated reading by drawing on an understanding of how AI operates and processes language. It highlights the reader’s shift from a passive consumer of fixed texts to an active participant who co-constructs meaning through interactions with AI. In response to these changes, the study proposes three key directions for reading education: (1) a continued emphasis on traditional reading comprehension skills, (2) an integration of strategic reading instruction that incorporates AI tools, and (3) the cultivation of an AI literacy that will enable readers to evaluate AI-generated content critically and use it responsibly. This integrated approach offers a framework for sustaining and enhancing human interpretive and critical thinking abilities in the age of AI.
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