Earticle

본 연구는 우리 생활 속에서 중요한 구성요소로 자리 잡은 AI를 잘 활용하고 AI 원리도 이해하기 쉽게 도울 수 있는 교육 프로그램 을 개발하기 위한 것이다. 이 연구에서 개발한 AI 교육 프로그램은 학생들이 실생활에서 경험하고 있는 AI 서비스를 필요에 맞게 구분하여 사용할 수 있도록, 게임 기반 학습방법의 하나인 교육용 방탈출 게임을 활용하였다. 전체 프로그램은 AI 생각 열기와 AI 문제해결, AI 모델학습의 3개의 파트로 나누어 전체 진행 또는 파트 별로 나누어 진행할 수 있다. 전체 프로그램을 경험하며 학생들 은 AI를 제대로 알고, AI로 문제를 해결하고, AI 모델학습을 직접 실습하는 학습의 과정을 통해 AI의 학습 원리를 이해하도록 설계하 였다. 이 연구에서 개발한 방탈출 게임을 활용한 AI 모델학습 프로그램은 전문가 15인의 타당도 검토를 거쳐 수정 보완 후 최종 개 발하였다. 개발한 프로그램에 대해 개발방법과 교수 활동의 순서도 함께 제시하여 교사들이 현장에서 AI 모델학습 수업에 활용 가 능할 수 있도록 하였다.

This study was aimed at developing educational programs that can make good use of AI, which has become an important component of our lives, and help us understand the principles of AI. The AI education program developed in this study used an educational room escape game, one of the game-based learning methods, so that students can use AI services that they are experiencing in real life according to their needs. The whole program is divided into three parts: opening AI thinking, solving AI problems, and learning AI models. The program can be progressed as a whole or divided into parts. By experiencing the entire program, students were designed to understand AI properly, solve problem with AI, and practice AI model learning directly to understand the learning principles of AI. The AI model learning program using the developed room escape game was finally developed after reviewing the validity of 15 experts. The program developed in this study was presented along with the development method and the sequence of teaching activities so that teachers could use it in the AI model learning class in the classroom.

연구에서는 온라인을 기반으로 교육 데이터를 수집하여 연관된 키워드에서 도출되는 의미 있는 데이터를 추출하여 인공 지능 교육, 소프트웨어 교육, 코딩 교육에 대한 인식도를 파악하고 미래 교육 체계의 성과요인과 차세대 교육 인프라의 중장기 발전 방향 모델을 제시하고자 한다. 본 연구는 온라인 상의 클라이언트들을 대상으로 다양한 교육환경의 인식과 이슈를 분석할 수 있으며, 이에 따른 교육 분야의 육성 아젠다를 도출할 수 있다. 또한 새롭고 다양한 해결책을 제시할 수 있는 방안을 마련할 수 있는 솔루션이 될 것으로 예상한다.

In this research, we collect educational data based on online and extract meaningful data derived from related keywords to understand the perception of artificial intelligence education, software education, and coding education, and to develop the performance factors of the future education system and the mid-to-long term development of the next-generation education infrastructure. We would like to present a directional model. This study can analyze the perceptions and issues of various educational environments targeting online clients, and can derive a nurturing agenda in the education field accordingly. It is also expected to be a solution that can come up with a way to present new and diverse solutions.

최근, 교육에서 코딩 학습과 EPL을 활용한 교육이 컴퓨팅 사고력 함양을 위해 주목받고 있다. 이에 본 연구에서 EPL과 로봇 을 이용한 코딩 교육 프로그램을 계획하였다. 그리고 개발된 프로그램을 수업에 적용하여 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 미 치는 영향을 알아보았다. 연구 내용을 검증하기 위해 우리는 약 4개월간 EPL 활용 코딩 교육 프로그램 10차시와 교육용 로봇 활용 코딩 융합교육 프로그램 12차시를 진행하였다. 참여 대상은 초등학교 6학년 1개 반 25명이었다. 그 후에 컴퓨팅 사고력 사전-사후 검사 t-검정과 사후 설문조사를 실시하여 그 효과를 살펴보았다. 로봇 활용 코딩 교육 프로그램 적용 후, 우리는 사 후 컴퓨팅 사고력 검사 평균이 사전 검사 평균보다 유의미하게 향상된 것을 보았다. 학생들은 교육용 로봇을 활용하는 코딩 융 합교육 프로그램에 흥미를 보였으며, 코딩이 생활과 밀접함을 이해하고 있는 것으로 우리는 확인하였다. 연구 결과를 통해 코 딩 교육 프로그램이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 미친다고 볼 수 있다.

Recently, in education, coding learning and education using EPL are attracting attention for cultivating computational thinking skills. Therefore, in this study, we planned a coding education program using EPL and robots. And we applied the developed program to class and investigated the effect on the improvement of computing thinking ability of elementary school students. To verify the research content, we conducted the 10th session of the EPL coding education program and the 12th session of the coding convergence education program using the educational robot for about 4 months. The participants were 25 students in one class in the sixth grade of elementary school. After that, we conducted computational thinking pre-post-test t-test and a post-hoc survey to examine their effectiveness. After applying the robot-assisted coding training program, we saw that the mean of the post-computing thinking ability test significantly improved than the mean of the pre-test. The students showed interest in the coding convergence education program using educational robots, and we confirmed that they understood that coding is closely related to life. According to the research results, it can be seen that the coding education program has a positive effect on the improvement of computing thinking ability of elementary school students.

본 연구에서는 대학의 교양 교육으로써 국내외 인공지능교육 현황을 분석하여, 이를 바탕으로 한 교양으로써 인공지능 교육과정의 개발에 대한 시사점을 제공하고자 한다. 국내외 대학 교양 교육에서의 인공지능 교육은 프로그래밍이나 컴퓨터 공학에 기반한 교육 내용뿐 아니라 인공지능 시대를 이해할 수 있는 인문·사회학적인 접근이 포함된 교과목이 개발되어 운영되고 있었다. 특히 다양한 전공을 가진 학생들이 인공지능에 관해 관심과 흥미를 느낄 수 있도록 다양한 차원에서 인공지능에 접근하고 있는 노력을 살펴볼 수 있다. AI 대학원 지원사업에 지정된 대학의 경우에는 전공별, 계열별로 구분하여 인공지능 교양교과목을 개설하고 있었다. 또한, 대부분 SW와 관련된 전공에서 개설 운영되고 있었으며 최근 교양 대학을 중심으로 SW 교육이 활성화되고 있는 경우에는 교양 대 학을 중심으로 인공지능 교양교과목이 개발, 운영되고 있었다. 이러한 현황에 따른 시사점은 다음과 같다. 첫째, 인공지능 교양교과 목은 전교생을 대상으로 하는 필수교양교과목으로 운영되어야 할 것이다. 둘째, 인공지능 교양교과목은 계열별, 전공별로 구분되어 운영될 필요가 있다. 셋째, 인공지능 교양교과목은 인문학과의 만남을 통해 인문학과 과학기술, 공학의 융합을 이루어야 할 것이다. 대학 교육의 기초인 교양 교육에서의 인공지능 교과목에 관한 연구와 실행이 지속적이고 체계적으로 이루어진다면 인공지능 인재 양성에 튼튼한 반석이 될 것이다.

In this study, we intend to analyze the current status of artificial intelligence education at home and abroad as a liberal arts education of universities, and provide implications for the development of artificial intelligence curriculum based on it. Artificial intelligence education in liberal arts education at universities at home and abroad was being developed and operated with subjects that included humanities and social approaches to understand the era of artificial intelligence as well as programming and computer science-based education. In particular, efforts to approach artificial intelligence at various levels can be seen so that students with various majors can be interested and interested in artificial intelligence. In the case of universities designated for AI graduate school support projects, artificial intelligence liberal arts courses were opened by classifying them by major and field. In addition, most of them were opened and operated in SW-related majors, and artificial intelligence liberal arts courses were being developed and operated around liberal arts universities in the case of SW education being activated recently. The implications of this status are as follows: First, artificial intelligence liberal arts courses should be operated as compulsory liberal arts courses for all students. Second, artificial intelligence liberal arts subjects need to be divided into categories and majors. Third, artificial intelligence liberal arts subjects should be combined with humanities, science and technology and engineering through meeting humanities. If research and implementation of artificial intelligence subjects in liberal arts education, which is the basis of university education, is carried out continuously and systematically, it will be a strong rock for fostering artificial intelligence talents.