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인공지능은 빠른 속도로 발전하고 있으며 인공지능은 단순한 기술의 발달이 아니라 사회 전반의 다양한 측면에서 변화를 가져오고 있다. 기존의 시민성과 인공지능 시대에 요구되는 시민성은 확연히 차이가 있으며 이에 인공지능 교육은 인공지능 시대를 살아갈 전 시민을 대상으로 해야 하며, 원리나 활용뿐 아니라 가치와 태도에 대한 학습도 함께 이루어져야 한다. 따라서 본 연구에서는 인 공지능 시대를 살아가는 데에 필요한 소양을 인공지능 리터러시로 보고 인공지능 리터러시의 준거를 도출하였다. 또한 인공지능 리 터러시 향상을 위하여 지식, 기능, 태도 관련 교수‧학습모형을 구성하였다. 하나의 프로젝트를 통하여 인공지능 리터러시를 전반적 으로 향상 시킬 수 있는 주요 주제로 ‘설명 가능한 인공지능’을 선정하였다. 본 연구에서 도출한 인공지능 리터러시 준거를 바탕으 로 설명 가능한 인공지능 프로그램을 구성하였고 이는 초등학생을 대상으로 적용 가능하며 인공지능 리터러시 향상을 확인하였다.

Artificial intelligence(AI) is developing rapidly, and AI is not just developing technology, but is bringing about changes in various aspects of society. There is a clear difference between the existing citizenship and the citizenship required in the AI era, so AI education should be aimed at all citizens living in the AI era, and not only principles and utilization but also learning values and attitudes. In this study, the knowledge necessary to live in the AI era was viewed as AI literacy and the criteria for AI literacy were derived. In addition, a teaching and learning model was constructed to improve AI literacy. Through one project, 'Explained artificial intelligence(XAI)' was selected as the main topic that can improve AI literacy overall. An XAI program was constructed based on the AI literacy criteria derived in this study, which was applicable to elementary school students and confirmed the improvement of AI literacy.

현재 4차 산업혁명 시대와 함께 인공지능은 각 분야에서 활용되고 있으며 인공지능 교육의 필요성은 커지고 있다. 중학생을 위한 인공지능 교육과정과 교육내용이 계속해서 개발되고 있지만, 아직 체계화된 교육내용이 확립되어 있지 않다. 본 논문에서는 중학생 을 위한 인공지능 교육을 위해 체계적인 교육내용을 제안하고 중학생 대상의 교육을 진행하였다. 또한 제안한 인공지능 교육내용의 분석을 위하여 교육 전 설문조사와 교육 후 설문조사를 실시하여 분석하였다. 분석 결과 전체적인 학습 만족도는 향상되었으며 교 육내용이 적절하게 배열된 것으로 확인되었으나, 피지컬 컴퓨팅 부분은 학생의 눈높이에 맞게 난이도가 조절될 필요가 있는 것으로 파악되었다.

AI is being used in each field with the era of the 4th industrial revolution, and the need for AI education is increasing. The AI curriculum and educational content for middle school is continuously being developed, but standardized educational content has not been established. In providing artificial intelligence education, systematic educational contents should be provided in the actual middle school field. For the analysis of artificial intelligence education contents, a survey was conducted before education and a survey after education was conducted, and the analysis was conducted. As a result of the analysis, it was confirmed that the overall learning satisfaction improved and the educational content was properly arranged. The physical computing part needs to be easily changed to suit the student's eye level.

본 연구에서는 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능과 IoT를 결합한 AIoT의 개발 및 교육을 가능하게 하는 코드비 플랫폼 모듈을 제시하였다. 코드비 플랫폼은 파이썬 블록 프로그래밍을 기반으로 코딩 시 사용자가 느끼는 구문적인 어려움을 감소시키며, 데이터 분석과 머신러닝에 특화되어있는 플랫폼이다. 이 플랫폼에 라즈베리 파이를 대상으로 한 피지컬 컴퓨팅 모듈을 다음과 같이 설계하 였다. 코드비 플랫폼과 타겟 보드 사이에 데이터 전송을 위해 node 서버를 사용하였고, 이를 통해 코드비에서 코딩한 결과를 타겟 보드에 업로드하여 실행하고 결과를 다시 코드비로 보내 웹에서 결과가 출력되도록 구현하였다. 또한, 타겟 보드인 라즈베리 파이 의 GPIO 제어를 위해 RPi.GPIO 라이브러리에서 사용되는 함수들을 추려내고, 이를 코드비에서 사용할 수 있도록 블록으로 구현하 였다. 향후 다양한 센서 라이브러리들을 코드비에서 사용할 수 있게 블록으로 제작하여 사용자가 다양한 센서들을 이용할 수 있도 록 할 계획이다. 본 연구에서 제시하는 모듈을 이용하면 타겟 보드의 센서로 데이터를 얻어 인공지능 모델 학습에 활용할 수 있으 며, 학습된 모델을 통해 액추에이터를 제어하는 것을 검증한다.

In this study, a codeB platform module that enables the development and education of AIoT that combines artificial intelligence and IoT, which are key technologies of the 4th industrial revolution, was presented. Based on Python block programming, the codeB platform reduces the syntactic difficulties that users feel when coding, and is specialized in data analysis and machine learning. A physical computing module for Raspberry pi was designed on this platform as follows. A node server was used for data transmission between the codeB platform and the target board, and through this, the result coded by the codeB was uploaded to the target board, executed, and the result was sent back to the codeB to output the result on the web. In addition, RPi for GPIO control of the target board, Raspberry pi. Functions used in the GPIO library were selected and implemented as blocks for use in codeB. In the future, various sensor libraries will be made into blocks so that they can be used by codeB so that more sensors can be used by users. Using the module presented in this study, data can be obtained from sensors on the target board and used for learning artificial intelligence models, and it is verified that the learned model controls the actuator.

인공지능 시대의 도래에 따른 편리함도 있지만 그에 따른 윤리적 갈등도 발생한다. 이에 세계 각국은 인공지능 윤리 원칙을 발표하 고 인공지능 윤리 교육에 관심을 높이고 있다. 본 연구의 목적은 교양교육으로써의 인공지능 윤리 교육을 위한 윤리 이슈별 활동 중심의 윤리 교육 사례를 제시하는 것이다. 이를 위해 다양한 연구에서 제시하고 있는 인공지능 윤리 교육 이슈를 분석하여 제시하 였다. 또한, 인공지능 윤리 교육을 위해 ‘인공지능의 사회적 영향’, ‘ 데이터 윤리’, ‘알고리즘 윤리’로 영역을 나누어 하위 이슈를 제 시하였다. 이러한 윤리 이슈들의 개념과 적용을 효과적으로 전달하기 위해 이해-활동-반추의 과정을 통해 내면화하도록 방향을 설 정하였다. 마지막으로 본 연구는 실제 각 인공지능 이슈별 교육 활동 사례를 제시함으로써 함으로써 실천적 인공지능 윤리 교육에 기여하고자 하였다.

There are conveniences with the advent of the age of Artificial Intelligence(AI), but ethical conflicts also arise. Accordingly, countries around the world are announcing the ethical principles of AI and raising interest in AI ethics education. The purpose of this study is to present an activity-oriented ethics education case for each ethical issue for AI ethics education as a liberal arts education. To this end, the AI ethics education issues suggested in various studies were analyzed and presented. In addition, for AI ethics education, sub-issues were presented by dividing the areas into ‘Social impact of AI’, ‘Data ethics’, and ‘Algorithmic ethics’. In order to effectively convey the concept and application of these ethical issues, the direction was set to be internalized through the process of understanding-activity-reflection. Lastly, this study tried to contribute to practical AI ethics education by presenting examples of educational activities for each AI issue.

최근 데이터 분석과 인공지능 교육을 수행할 수 있는 플랫폼에 대한 요구가 많이 발생하고 있다. 또한 변경되는 교육 환경에 맞게 직업교육과 인공지능 융합을 위한 파이썬 비주얼 프로그래밍에 추가 블록을 생성할 수 있는 시스템이 요구된다. 이를 위해 기존에 데이터 분석과 인공지능 비주얼 파이썬 코딩을 할 수 있는 플랫폼인 코드비를 확장하여 사용자가 필요한 기능과 블록을 쉽게 추가 해 연동시킬 수 있는 블록 생성 시스템을 개발한다. 생성된 시스템의 적용 가능성을 확인하기 위해 여러 분야 중에 생물정보학과 기계 고장진단 분야의 블록을 제작하였다. 블록 생성 기 시스템에서 제공되는 탬플릿 블록과 블록 생성, 코드 생성기, 구문 분석기 등을 통해 생물정보학이나 기계 고장진단 블록을 작성 하고 활용할 수 있었다. 관련 블록을 LMS에서 관리하여 블록의 재사용성을 높이고 개발 시간을 줄인다.

Recently, there has been a plenty of demand for a platform capable of performing data analysis and AI training. In addition, a system that can generate extension blocks in Python visual programming for vocational education and artificial intelligence convergence education is required in line with the changing educational environment.To this end, we are developing a Block Generator System that allows users to add and link necessary functions and blocks easily by extending CodeB, a platform that can perform data analysis and artificial intelligence visual Python coding. In order to confirm the applicability of the generated system, blocks in the field of bioinformatics and machine failure diagnosis were created among several fields. Bioinformatics or mechanical failure diagnostic blocks could be created and utilized through template blocks, block codes, code generators, and syntanx analyzer provided in the block generator system. By managing related blocks in the LMS, it is possible to increase the reusability of blocks and reduce the development time.