Earticle

초록

영어

Artificial neural network technology is a field of computer technology that seeks to mechanically realize human sensory processing and internal changes, and has sufficient relevance to neuroscience, character and moral education. Assuming that character education is an effort to guide the human inner side in a desirable direction, artificial neural networks are excellent as an experimental tool to explain such thought processes and characteristics. Therefore, this study seeks to find implications related to character education and explain the phenomenon based on the operating principle of AI artificial neural network technology. Recently, AI research tends to focus on connectionist intelligence, such as deep neural networks, rather than traditional symbolism. This paper also attempts to explain the unique behavioral characteristics of deep neural networks in relation to important elements of character education in accordance with this trend of the times. As a specific element of implications, “Overfitting: Resolving the concentrated learning ability”, “Activation function; Ensuring individuality and diversity of learners” and “Analog processing: balance between learner's reason and emotion”. As in this paper, efforts to find the implications of personality education from the perspective of AI artificial neural networks have meaning as a tool for fusion with other subjects and broaden the extension of AI information education.

한국어

인공 신경망 기술은 인간의 감각 처리와 내적인 변화를 기계적으로 실현하려는 컴퓨터 기술 분야로서 신경과 학, 인성 및 도덕 교육과도 충분한 관련성을 갖는다. 인성 교육이 인간의 내면을 바람직한 방향으로 유도하는 노 력이라고 할 때 인공신경망은 그러한 사고 과정과 특성을 설명하는 실험 도구로서 손색이 없다. 이에 본 연구는 AI 인공신경망 기술의 동작 원리를 기본으로 인성 교육과 관련된 함의 요소를 찾고 그 현상을 설명하고자 한다. 최근 AI 연구는 전통적인 기호주의보다는 심층신경망 등 연결주의 지능 분야에 집중되는 경향이 있다. 본 논문 역시도 이러한 시대적 흐름에 따라 심층 신경망의 독특한 동작 특성을 인성 교육의 중요 요소와 관련지어 설명 하고자 한다. 구체적인 함의 요소로 “오버피팅 : 편중된 학습능력의 해소”, “활성화 함수 ; 학습자의 개별성과 다 양성 확보”, “아날로그 연산 : 학습자의 이성과 감성의 균형”을 제시한다. 본 논문과 같이 AI 인공신경망 관점에 서 인성 교육과의 함의점을 찾는 노력은 AI 정보 교육의 외연을 넓히고 타 교과와의 융합 도구로 그 의미를 갖는다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 관련 연구
3. 인성 교육의 함의점
3.1 인공신경망 학습의 과적합 : 능동적 평생 학습
3.2 뉴로심볼릭 AI : 감성과 이성의 균형적 교육
3.3 인공신경망의 활성화 함수 : 다양성 존중의 가치
3.4 인공신경망의 반복과 축적 메커니즘 : 개별화교육의 필요성
4. 결론
참고문헌

키워드

인공지능 인공신경망 심층신경망 연결주의 기호주의 인성교육 AI Artificial Neural Network Deep Learning Connectionism Symobolism Character Education

저자

• 권오성 [ Kwon Oh-Sung | 공주교육대학교 컴퓨터교육과 ]

참고문헌

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