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Session 01. 인공지능 교육일반
인공지능의 계층별 교육 내용과 방법
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- 발행기관
- 한국인공지능교육학회 바로가기
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- 간행물
- 한국인공지능교육학회 학술대회 바로가기
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- 통권
- 2020 한국인공지능교육학회 추계학술대회 (2020.10)바로가기
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- 페이지
- pp.161-162
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- 저자
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- 언어
- 한국어(KOR)
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- URL
- https://www.earticle.net/Article/A391559
원문정보
초록
- 한국어
- 본 연구는 인공지능이 실제 구현되기까지의 시스템을 구조화하고 이에 기반하여 총 6단계에서 목표로 하는 교육을 7계층의 인공지능교육 레이어(AI Teaching-Learning Abstraction, AITLA)로 설정하고 각각 의 계층별 교육의 내용과 방법을 구성하였다. 기초 교과교육은 AI Math Layer, 이론과 연구 분야는 AI Algorithm Layer로, 플랫폼과 인프라 부분은 AI Modeling Layer, 서비스 구현 부분은 AI Coding Layer, 산업과 융합 부분은 AI Convergence Layer로, AI 활용은 AI Utilize Layer, 통합 부분은 AI Meta-Thinking Layer로 명명하고 각 계층별로 인공지능교육의 목표와 내용이 다를 수 있음을 알아보고 자 한다.
목차
요약
1. 서론
2. 인공지능 시스템의 구조
3. AI Teaching-Learning 7 layers
4. 결론
참고문헌
키워드
AI교육 인공지능교육 인공지능교육 계층 AI교육 레이어 AITLA저자
간행물 정보
발행기관
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- 발행기관명
- 한국인공지능교육학회 [Korean Association of Artificial Intelligence Education]
- 설립연도
- 2019
- 분야
- 사회과학>교육학
- 소개
- 인공지능 기반의 융합 사회의 도래로 사회 전반에서 인공지능의 소양과 역량에 대한 요구가 증가하고 있습니다. 알파고 이후 인공지능은 우리 생활의 일부가 되고 있고 인공지능 기술이 융합 산업의 핵심으로 대두되었습니다. 인공지능기술이 다른 분야를 만났을 때 창출되는 가치는 자동차, 반도체, 스마트폰의 부가가치를 모두 합친 것보다 초월하고 있고 인공지능 역량을 가진 인재는 세상의 변화를 주도하는 막강한 영향력을 갖게 되었습니다. 이러한 인재의 양성은 혁신 기업의 존망을 좌우하게 되었고 국가의 경쟁력으로 이어지고 있습니다. 이것이 인공지능교육의 필요성이며 이를 이끌 단체로서 인공지능교육학회가 있습니다. 한국인공지능교육학회는 인공지능 기술과 융합적 역량을 가진 인재를 양성하고 미래 사회에서 인공지능이 인간을 위한 기술로 전개될 수 있도록 교육의 기반을 마련하고자 합니다. 학회에서는 인공지능에 관한 산학연 연계의 학문을 발전시키고 국가 발전에 기여하는 인재를 양성하는 등 다양한 방면에서 인공지능교육의 발전을 위해 노력하겠습니다. 또한 글로벌 인공지능과 융합 기술 분야에서 우리나라가 선도할 수 있도록 다양한 연구와 학술활동 그리고 국내외 공유의 장을 만들어 가도록 하겠습니다 .
간행물
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- 간행물명
- 한국인공지능교육학회 학술대회
- 간기
- 부정기
- 수록기간
- 2020~2022
- 십진분류
- KDC 000 DDC 006
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