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본 연구는 티처블 머신을 활용한 영어 융합 프로그램이 영어 학습부진 학생의 읽기 유창성에 미치는 영향을 알아보고자 하였다. 연 구대상은 강원도에 위치한 초등학교의 6학년 영어 학습부진 학생 3명을 선정하였다. 교수의 효과를 확인하기 위해 단일대상연구 중 AB설계를 적용하였다. 본 연구에서는 티처블 머신을 활용한 영어 융합 프로그램을 활용하여 영어 읽기 유창성 지도를 실시하였다. 주요 연구의 결과는 다음과 같이 나타났다. 첫째, 티처블 머신을 활용한 영어 융합 프로그램은 학생들의 영어 읽기 유창성 향상에 효과적인 것으로 확인하였다. 둘째, 티처블 머신을 활용한 유창성 연습은 인공지능을 활용하여 학생들의 자기조절 능력을 보조함으 로써 학습의 효과를 높일 수 있었다. 이상의 결과를 바탕으로 본 연구에서 티처블 머신을 활용한 영어 융합 프로그램에 대한 효과 에 대해 논의하였다.

This study attempted to investigate the effect of an English integrated program using a teachable machine on the reading fluency of underachivers English learning. Three sixth-grade English learning underachivers at elementary schools located in Gangwon-do were selected for the study. In order to confirm the effectiveness of the professor, AB design was applied among the single target studies. In this study, English reading fluency guidance was conducted using an English integrated program using a teachable machine. The results of the main study were as follows. First, it was confirmed that the English integrated program using the teachable machine was effective in improving students' English reading fluency. Second, fluency practice using a teachable machine was able to increase the effectiveness of learning by assisting students' self-regulation skills using artificial intelligence. Based on the above results, this study discussed the effectiveness of English integrated programs using teachable machine.

4차 산업혁명을 중심으로 소프트웨어의 중요성이 강조되고 있으며, 이를 기반으로 인공지능 교육이 확산되고 있다. 본 연 구는 국내의 교육체계와 교과과정을 중심으로 학습자에게 적합한 인공지능 교육 모델을 제시한다. 일반적인 교육 과정은 학습자 개개인에 대한 기본 지식과 난이도를 고려하지 않고 커리큘럼을 기준으로 교육을 진행하기 때문에 학습자에 대한 성취 만족도와 효과적인 교육을 수행하기에 어려움이 있다. 이와 같은 사항은 소프트웨어 교육 및 인공지능 교육을 처음 접하는 비전공자 학습자에게 큰 어려움을 줄 수 있다. 그러므로 본 연구는 이러닝을 기반으로 비전공자에게 적합한 인공 지능 교육 모델을 제시하고 인공지능교육 플랫폼을 강화하여 학습자가 콘텐츠를 기반으로 다양한 실습 자원을 적용함으 로써 흥미와 학습 성과의 향상을 높일 수 있는 시스템을 제시하고자 한다.

Along with the fourth industrial revolution, softwares are becoming increasingly important, and artificial intelligence education is spreading accordingly. In this regard, this study suggests an AI(Artificial Intelligence) education model suitable for learners, focusing on the domestic education system and curriculum. Since a general curriculum do not consider basic knowledge and difficulty of individuals but run the education by following the setup, it has limitations in realizing high satisfaction of learners and providing an effective education. This brings a hard time to non-majors who first encounter software and AI education. Thus, this study suggests an e-learning based AI learning model for non-majors and strengthens an AI learning platform to enable the learners to apply various practical resources based on content, arousing their interests and improving academic achievements.

본 연구는 데이터분석 5단계 절차를 초등학교 6학년 학생 수준에 맞게 재구성하고, 각 단계별로 학습 활동을 구성하여 적용한 후 학생들의 데이터 리터러시 역량이 향상되었는지를 확인해 보는 연구이다. 인공지능의 교육에는 많은 분야가 있지만 그 중에서도 핵 심이라고 할 수 있는 데이터와 학생들의 데이터 활용 역량 향상에 중점을 두고 연구를 진행하였다. 이에 본 연구에서는 데이터를 중심으로 학생들이 데이터를 이해하고, 수집, 분석, 활용 및 표현할 수 있는 데이터 리터러시를 신장시킬 수 있는 데이터 과학 프로 그램을 개발하여 이를 초등학교 6학년 학생에게 적용한 후, 사전-사후 대응표본 t-test를 통해 연구의 효과성을 검증하였다. 그 결과 본 프로그램이 데이터 리터러시의 네 가지 영역에서 통계적으로 효과가 있다는 유의미한 결과를 도출할 수 있었다.

This study reconstructs the five-step process of data analysis to match the level of elementary school 6th grade students, configures and applies learning activities at each step, and checks whether students' data literacy competency is improved. Although there are many fields in artificial intelligence education, research was conducted focusing on data, which can be said to be the core, and improvement of students' data utilization capabilities. Therefore, in this study, a data science program was developed to enhance data literacy that students can understand, collect, analyze, utilize, and express data based on data, and apply it to 6th grade students of elementary school, and then respond before and after. The effectiveness of the study was verified through the sample t-test. As a result, it was possible to derive significant results that this program was statistically effective in four areas of data literacy.

본 연구는 인공지능교육에 활용하는 플랫폼을 교육 특성에 맞게 분류하고자 하는 연구이다. 현재 인공지능교육의 실제 현장 적용 프로그램은 플랫폼을 이용하여 지식을 습득하거나 문제 해결에 사용하는 경우가 대부분이다. 그러나 현장에서는 서로 다른 특성을 가진 플랫폼이 난립하고 있다. 따라서 본 논문에서 논문과 각종 교육 프로그램에 사용되는 다양한 인공지능체험 플랫폼과 인공지능 코딩 플랫폼을 특성별로 분류하여 실제 교육 적용 시 선택에 도움을 주고자 각 기능의 장단점을 정리하고 상황별 인공지능 교육 플랫폼을 정리하고자 한다. 분석과 분류 기준은 문헌 분석을 통해 선정하였으며 플랫폼이 가진 기능적 특징을 기초로 하여 진행되 었다. 해당 연구를 통해 다양한 상황에서 인공지능교육이 실제에 적절하게 전개되어 각 교실 상황에서 이루어지는 교육에 비계를 전달할 수 있기를 바란다.

This study is an educational application analysis study of a platform used for artificial intelligence education. Most of the practical field application programs of artificial intelligence education, which are being emphasized day by day, use the platform to acquire knowledge or use it to solve problems. However, there are a lot of platforms in the field, each with different characteristics. Therefore, in this thesis, various artificial intelligence experience platforms and artificial intelligence coding platforms used in the thesis and various educational programs are classified by characteristics to help the selection when applying actual education. Analysis and classification criteria were selected through literature analysis and proceeded based on the functional characteristics of the platform. Through this study, it is expected that various artificial intelligence education will be developed through appropriate platforms in various situations to create the most effective situation for education.