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Research Article

AI융합 메이커 수업을 위한 TDMSI모형 개발 및 적용
A Development of an AI-Maker education model, named TDMSI, based on Physical Computing

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  • 발행기관
    한국인공지능교육학회 바로가기
  • 간행물
    인공지능연구 논문지 바로가기
  • 통권
    Vol.3 No.3 (2022.12)바로가기
  • 페이지
    pp.46-53
  • 저자
    김보정, 이호준, 성지현, 박정범
  • 언어
    한국어(KOR)
  • URL
    https://www.earticle.net/Article/A425488

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원문정보

초록

영어
In this study, an AI-convergence maker education model based on physical computing is developed as a method of AI and subject convergence in the era of the 4th Industrial Revolution, and by applying it, the characteristics of the learning process and the validity of the class were analyzed to analyze the AI-convergence. The effects and applicability of education were investigated. In order to develop an AI convergence maker education class model and teaching strategy, we analyzed the preceding literature on the procedural model and teaching strategy of maker education to develop an initial model of AI convergence maker education and derive teaching strategies according to stages, and internal validity of experts. Finally, the class model and teaching strategy were completed through the external validation process through field application and field application. The final model of the artificial intelligence (AI) convergence maker education-based class obtained through this is 'Tinkering', 'Data Processing', 'Making', and 'Sharing' It consists of 5 steps: , 'Improving'. It also includes four teaching principles and 16 specific strategies to support each stage. In the strategy, examples and explanations of the strategy are included so that the instructor can use it usefully when conducting classes according to the strategy.
한국어
본 연구는 AI와 교과 융합 수업 방법으로 피지컬 컴퓨팅을 기반으로 하는 AI 연계 메이커 교육 수업 모형을 개발하여 하고, 이를 적용하여 학습 과정에서 나타나는 특징과 수업의 타당성을 분석함으로써 AI 연계 메이커 교육의 효과와 적용 가능성을 알아보기 위한 것이다. AI 융합 메이커 교육 수업 모형과 교수 전략을 개발하기 위해 메이커 교육의 절차적 모형과 교수 전략에 대한 선행문 헌을 분석하여 AI 융합 메이커 교육 초기 모형을 개발하고 단계에 따른 교수 전략을 도출하였으며, 전문가 내적 타당화와 현장 적 용을 통한 외적 타당화 과정을 거쳐 최종적으로 수업 모형 및 교수 전략을 완성하였다. 이를 통하여 얻어진 인공지능(AI) 융합 메이 커 교육 기반 수업의 최종 모형은 ‘틴커링하기(Tinkering)’, ‘데이터 프로세싱(Data Processing)’, ‘메이킹하기(Making)’, ‘공유하기 (Sharing)’, 개선하기(Improving)’의 5단계로 이루어져 있다. 또한 각각의 단계를 지원하는 4가지 교수원리와 16가지 세부전략이 포함 된다. 전략에는 해당 전략의 예시 및 해설을 담아 교수자가 전략에 따라 수업을 실행할 때 유용하게 활용될 수 있도록 하였다.

목차

요약
ABSTRACT
I. 서론
II. 이론적 배경
1. 메이커 교육
2. 데이터 처리
III. 연구 방법
1. 연구절차
2. 수업 모형 타당성 검증
IV. AI 융합 메이커 수업 모형 개발
1. 모형의 한계 및 특징
2. 최종 수업 모형과 교수 전략
V. 결론
References

키워드

AI융합교육 TDMSI모형 메이커교육 인공지능 AI education TDMSI Maker education AI

저자

  • 김보정 [ Bojeong Kim | 숭곡중학교 ] Corresponding author
  • 이호준 [ Hojun Lee | 등명중학교 ]
  • 성지현 [ Jihyeon Sung | 동대문중학교 ]
  • 박정범 [ Jungbum Park | 한강미디어고등학교 ]

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

간행물 정보

발행기관

  • 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

  • 간행물명
    인공지능연구 논문지 [Journal of The Korean Association of Artificial Intelligence Education]
  • 간기
    연3회
  • pISSN
    2733-404X
  • 수록기간
    2020~2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 십진분류
    KDC 000 DDC 006

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