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초록

영어

The Ministry of Education is pushing to improve the curriculum to develop basic skills and capabilities to respond to future social changes and emphasizes strengthening digital basic skills, including artificial intelligence and software education. In the field of artificial intelligence education, research is being conducted on artificial intelligence literacy, a basic knowledge that can correctly understand social changes caused by the development of artificial intelligence technology and creatively solve problems in real life and various fields by utilizing artificial intelligence. The purpose of this study is to develop and apply an educational program that can learn the concepts and principles of artificial intelligence (nodes, hidden layers, etc.) by using the part that shows the principle of implementing deep learning models in Machine Learning for Kids. The educational program designed the purpose and direction based on the results of analyzing the needs of 50 elementary school teachers, and analyzed the educational effect through the results of artificial intelligence literacy pre- and post-test for 20 elementary information gifted students. As a result of the analysis, it was found that this education program had a positive effect on improving artificial intelligence literacy.

한국어

교육부는 미래사회 변화에 대응할 수 있는 기초 소양과 역량을 기를 수 있는 교육과정 개선을 추진하며 인공지 능과 소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초 소양 강화를 강조하고 있다. 인공지능 교육 분야에서도 인공지능 기 술 발전에 따른 사회 변화를 바르게 이해하고 인공지능의 개념과 원리, 기술을 활용하여 실생활 및 다양한 분야의 문제를 창의적으로 해결할 수 있는 기초 소양인 인공지능 리터러시에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서 는 머신러닝 포 키즈에서 딥러닝 모델을 구현하는 원리를 보여주는 부분을 활용해서 인공지능의 개념과 원리(노 드, 은닉층 등)를 익힐 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 적용하여 인공지능 리터러시를 함양하는 데 그 목적을 두고 있다. 교육 프로그램은 초등교사 50명의 요구 분석 결과를 바탕으로 목적과 방향을 설계하였고, 초등 정보 영재 20명을 대상으로 적용 후 인공지능 리터러시 사전·사후 검사 결과를 통해 교육적 효과를 분석하였다. 분석 결과 본 교육 프로그램은 인공지능 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1. 인공지능과 딥러닝
2.2. 인공지능 교육 플랫폼
2.3. 인공지능 리터러시
2.4. 선행연구 분석
3. 교육 프로그램 설계 및 개발
3.1. 사전 요구 분석
3.2. 교육 프로그램 설계 및 개발
4. 연구 방법 및 절차
4.1 연구 가설
4.2 연구 대상
4.3. 검사 도구
5. 연구 결과
5.1. 인공지능 리터러시 검사 정규성 검정
5.2 인공지능 리터러시 사전·사후 검사 비교
6. 결론 및 제언
참고문헌

키워드

저자

• 문우종 [ Woojong Moon | 제주대학교 ]
• 김봄솔 [ Bomsol Kim | 제주대학교 ]
• 고승환 [ Seunghwan Ko | 제주대학교 ]
• 고은정 [ Ko, Eunjung | 제주대학교 ]
• 김종훈 [ Jonghoon Kim | 제주대학교 ] 교신저자

참고문헌

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• 간행물명

  정보교육학회논문지 [Journal of The Korean Association of Information Education]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1229-3245

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 374 DDC 375