Earticle

본 연구는 교과 융합 인공지능 교육 시 학습자가 느끼는 어려움을 탐구하였다. 프로그램을 초등학교 5학년 학생 21명에게 6개 주제, 12 개 학습 목표, 16개 수업 내용, 63차시의 수업으로 적용한 후, 교과 융합 인공지능 교육 시 학습자가 느끼는 어려움을 도출하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학습자의 적극성과 자발성 부족으로 인한 어려움이 나타났다. 둘째, 인간과 컴퓨터의 차이에 대한 인식 부족에 의한 어려움이 나타났다. 셋째, 도구 이면의 기술에 대한 무관심에 의한 어려움이 나타났다. 넷째, 교과 내용 이해 부족으로 인한 어려움이 나타났다. 다섯째, 데이터 해석·활용 능력 부족으로 인한 어려움이 나타났다. 여섯째, 교과 융합 간편 자료의 부재로 인한 어려움 이 나타났다.

This study explored the difficulties learners feel in subject-convergence artificial intelligence education. After applying the program to 21 fifth-grade elementary school students with 6 topics, 12 learning goals, 16 class contents, and 63 classes, the difficulties felt by learners during subject-convergence artificial intelligence education were derived. The results were as follows. First, difficulties appeared due to the lack of active and spontaneous learners. Second, difficulties appeared due to the lack of awareness of the difference between humans and computers. Third, difficulties appeared due to indifference to the technology behind the tool. Fourth, difficulties appeared due to lack of understanding of the content of the subject. Fifth, difficulties appeared due to lack of data interpretation and utilization ability. Sixth, difficulties appeared due to the lack of simple data for subject-convergence.

당해 연구는 가톨릭대학교 의과대학에서 운영되고 있는 의료 인공지능 교육과정 수강 학생 (47명)과 강사 (38명) 총 85명을 대상으 로 진행되었다. 우리는 설문조사 연구를 수행하여 한 학기 동안 의과대학에서 진행된 의료 인공지능 교육의 성과, 학생들의 역량 변화, 현장의 요구사항을 측정하고자 하였다. 또한 그 내용을 반영하여 차 년도 교육 과정 개선방안을 도출해보고자 하였다. 제한적 정보이지만 당해 설문조사 결과분석을 통해 의과대학 의료 인공지능 교육 과정의 보완점을 상당 부분 발견할 수 있었다. 단, 조사 기간이 짧고 표본 수가 적었다는 점에서 수행된 연구의 한계점이 존재한다. 추후 지속적이며 장기적인 추적조사를 통해 의과대학 인공지능 교육 과정 내실화를 위한 객관적이고 합리적인 전략 수립이 필요하다.

This study was conducted on a total of 85 students and instructors (47 students, 38 instructors) who attended the medical artificial intelligence education program operated by the Catholic University. who attended the medical artificial intelligence education program operated by the Catholic University. We conducted a survey study to measure the performance of medical artificial intelligence education, the changes in students' competencies, and the requirements of the field during the semester, and to reflect the contents to improve the curriculum for the next year. Although it is limited information, the analysis of the results of the survey found a significant number of complementary points in the medical artificial intelligence curriculum of the medical school, but there are limitations of the research conducted in that the survey period is short and the number of samples is small. In the future, it is necessary to establish an objective and rational strategy for the internalization of the artificial intelligence curriculum of medical schools through continuous and long-term follow-up research.

세계화의 다양한 모습 중 하나로 대한민국엔 다양한 문화를 가진 가정이 증가하고 있다. 결혼 이민자 및 외국인 근로자 등 다양한 국적을 가진 외국인이 국내 유입을 하며 다문화 인구는 증가하는 추세이다. 대한민국 사회에 다문화 가정이 증가하고 있지만, 많은 가정에서 자녀 학습에 어려움을 겪는다. 다문화 학생들은 학업 성취도뿐만 아니라 학습 의욕, 흥미, 교우관계, 수업 관련 선호도 측면에서 비다문화 학생에 비해 낮았다는 연구 결과가 있다. 우리 사회에 점차 비중이 늘어나며 중요성이 확대되는 다문화 학생들이 겪고 있는 학업 문제를 에듀테크를 활용하여 다문화 학생들의 학습 결손을 보완하고, 학습에 흥미를 고취시킬 수 있는지 연구를 통해 확인해보고자 하였다. 먼저 인공지능 코스웨어를 활용하여 다문화 학생의 학업 성취도 증가에 도움이 되는지 확인해보았는데, 연구에 참여한 다문화 학생의 66%가 학업 성취도가 증가하였으며, 83%의 학생이 연구 과정 동안 정답률이 증가하였다. 학생들의 수준에 맞는 문항을 제시받고 많은 양의문제를풀수있었으며이는 자연스럽게 학업 성취도의 증가로 연결되었다. 다문화 학생의 학습 흥미도는메타버스를 활용하여 연구를 진행하였다. 다문화 학생들은 게이미피케이션 효과를 통해서 수업에 몰입할 수 있었으며, 연구에 참여한 모든 다문화 학생들의 학습 흥미도가 증가하였다. 본 연구는인공지능코스웨어와메타버스를활용하였으며, 다양한 에듀테크 기술들이 다문화 학생들의 학업에 긍정적인 영향을 주는 것을 확인하였다.

As one of the various aspects of globalization, the number of families of various cultures is increasing in Korea. Although multicultural families are increasing in Korean society, many families have difficulty learning their children. There is a study that multicultural students were lower than non-multicultural students in terms of learning motivation, interest, companionship, and class-related preference as well as academic achievement. The academic problems experienced by multicultural students, whose importance is gradually increasing in our society, were confirmed through research to compensate for the learning deficits of multicultural students and to inspire interest in learning by using Edutech. First, we checked whether the use of artificial intelligence courseware helps to increase the academic achievement of multicultural students, and 66% of multicultural students who participated in the study increased their academic achievement, and 83% of students showed an increase in the correct answer rate during the study process. They were able to solve a large amount of problems by being presented with questions appropriate to the students' level, which naturally led to an increase in academic achievement. The study was conducted using a metaverse on the learning interest of multicultural students. Multicultural students were able to immerse themselves in class through the gamification effect, and the learning interest of all multicultural students who participated in the study increased. This study utilized artificial intelligence courseware and meta verse, and confirmed that various edutech technologies positively affect the studies of multicultural students.

본 연구는 2015 개정 교육과정 <인공지능 수학> 교과서에서 활용된 공학적 도구에 관하여 비교·분석하여, 신설 과목에 대한 이해를 돕고 학교 현장의 효율적인 활용 방안을 모색하는 것에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 <인공지능 수학> 교과서에 나타난 공학적 도구의 활용은 어떠한가를 살펴보고자, <인공지능 수학> 인정 교과서 5종 가운데 현재 고등학교 현장에서의 적용률이 높은 상위 3종 교과서를 연구 대상으로 설정하였다. 본 연구는 <인공지능 수학> 과목에서 공학적 도 구의 활용이 두드러진 '분류와 예측' 영역에 중점을 두고, 교과서별로 이를 어떻게 다루었는지를 분석하였다. 분석 결과, 교과서 간에 공학 도구의 사용 여부와 종류에 차이가 나타났는데 이는 국정 교과서가 아닌 인정 교과서라는 특성에 따른 것으로 보여진다. 또한, 모든 교과서가 공학적 도구의 활용에 있어 <인공지능 수학> 과목 시안 개발 연구에서 제시한 교 수·학습, 평가 방향을 충실히 반영하였다는 점을 확인할 수 있었으나, 수학 교과에 인공지능을 활용하는 방법을 학습하기 에 앞서 컴퓨팅 사고(Computational Thinking) 과정의 이해를 위한 학습이 선행되어야 함을 알 수 있었다.

The purpose of this study is to compare and analyze the engineering tools used in the 2015 revised curriculum <Artificial Intelligence Mathematics> textbook to help students understand the new subject and to find ways to efficiently utilize it in schools. In this study, in order to examine the use of engineering tools in the textbook of <AI Mathematics>, among the five textbooks recognized for <AI Mathematics>, the top 3 textbooks with a high application rate in the current high school field were set as the target of the study. This study focused on the area of ‘classification and prediction’ where the use of engineering tools was prominent in the subject of <AI Mathematics> and analyzed how each textbook dealt with it. As a result of the analysis, there was a difference in the use and type of engineering tools among the textbooks, which seemed to be due to the characteristics of the approved textbooks rather than the state-approved textbooks. In addition, it was confirmed that all textbooks faithfully reflected the teaching, learning, and evaluation directions presented in the study on the development of the <AI Mathematics> subject draft in the use of engineering tools, but it was found that learning how to use artificial intelligence in mathematics subjects should be preceded by learning to understand the computational thinking process.

최근 딥러닝의 발전에 따라 데이터 기반 진단 모델에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 하지만 진단 모델 학습을 위해 고품질 의 학습 데이터를 필요로 하는데, 이는 데이터 수집에 상당한 비용이 든다. 또한 수집된 데이터 기반 진단 모델이 현장의 다양한 운영 조건에 따른 도메인 차이로 인해 진단 성능에 한계가 발생하게 된다. 본 논문에서는 디지털 트윈을 이용해 다양한 고장 데이 터를 생성해 데이터 수집에 드는 비용을 절감하고, 도메인 적응 기술을 이용해 일반화된 진단 결과를 얻는 새로운 프레임워크를 제 안한다. Matlab을 이용해 디지털 트윈 진동 데이터를 생성해 진단 모델을 학습하고 CWRU 데이터를 이용한 진단 모델 실험에서, 도메인 적응전 61%의 정확도가 적응 후 73%로 향상되었고, 이 결과를 통해 디지털 트윈을 이용한 진단 모델의 활용 가능성과 이를 이용한 진단을 수행할 때 발생하는 도메인 불일치 문제를 도메인 적응을 통해 일반화된 성능을 나타낼 수 있는 가능성을 보았다.

Recent advancements in deep learning have led to active research in data-driven diagnostic models. However, acquiring high-quality training data for these models entails substantial costs. Moreover, diagnostic models based on collected data often face performance limitations due to domain differences resulting from varied operational conditions in the field. This paper introduces a new framework that leverages digital twins to generate diverse fault data, reducing data collection costs, and utilizes domain adaptation techiniques to attain generalized diagnostic outcomes. Using Matlab to create digital twin vibration data and training diagnostic models, an experiment with CWRU data revealed an increase in accuracy from 61% before domain adaptation to 73% afterward. These findings highlight the viaility of digital twin based diagnostic models and the potential of domain adaptation to overcome domain mismatch issues, thereby enhancing generalized diagnostic performance.

현행 상담 서비스는 제한된 상담 시간과 온라인 상담의 답변 지연이라는 한계점을 가지고 있다. 이러한 문제들은 챗봇 시스템을 도 입함으로써 해결할 수 있지만, 패턴 매칭을 기반으로 한 챗봇은 모든 대화 시나리오를 고려하는 데 어려움이 있다. 대규모 언어 모 델의 문맥 이해와 문장 생성 능력을 활용하면 이러한 한계를 극복할 수 있지만, 확률적인 응답, 특정 도메인에서의 정확도 부족, 응 답의 불일치 등은 여전히 분명한 한계로 남아있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 극복하기 위해 랭체인 프레임워크를 기반으로 대 규모 언어 모델과 지식 그래프의 결합을 통한 검색 증강 생성 기반의 상담 챗봇 플랫폼을 제안한다. 이 플랫폼을 활용하여 대학 입 시 도메인 영역의 챗봇을 구현함으로써, 특정 도메인에서의 정확도 향상과 지식 업데이트의 유연성, 그리고 효율성을 입증하였다.

The current counseling services have limitations such as limited counseling hours and delayed responses in online counseling. While these problems can be addressed by implementing chatbot systems, chatbots based on pattern matching face difficulties in considering all conversation scenarios. Although leveraging the contextual understanding and sentence generation abilities of large-scale language models can overcome these limitations, probabilistic responses, lack of accuracy in specific domains, and inconsistencies in responses still remain clear limitations. In this study, to overcome these issues, we propose a counseling chatbot platform based on the combination of large-scale language models and knowledge graphs using the LangChain framework. By implementing a chatbot in the college admissions domain using this platform, we have demonstrated improvements in accuracy in specific domains, flexibility in knowledge updates, and efficiency.

이 연구는 노벨 엔지니어링(NE)을 기반으로 한 디지털스토리텔링과 프로토타이핑을 통해 학생들의 디지털 리터러시를 향상시키 는 것에 관한 것이다. 디지털 프로토타이핑 툴을 활용한 노벨 엔지니어링(이하 NE) 수업을 경기도 Y 초등학교 5~6학년 학생 86명에 게 적용하였으며, 수업 전후로 디지털 리터러시의 변화를 측정하였다. 연구 결과로 디지털 프로토타이핑 툴을 이용한 NE 수업이 학생들의 디지털 리터러시를 유의미하게 향상시켰다. 특히 '디지털 사회 인식 및 문제 해결', '협업', '콘텐츠 창작', '공유', '정보보호 및 윤리' 등의 영역에서 긍정적인 변화가 관찰되었다. 이 연구는 디지털 리터러시 향상을 위한 NE 프로그램의 효과를 입증함으로 써, 디지털 시대에 다양한 디지털 문제 상황을 포함하여 초등 교육에서 디지털 융합 교육의 저변을 확대할 수 있음을 시사한다. 이 연구를 통해 미래 사회에 대응하는 디지털 리터러시 교육의 중요성을 알리고, 효과적인 교육 방법론 개발에 기여할 수 있는 기초 자료로 기능하고자 한다.

This study is about improving students' digital literacy through digital storytelling and prototyping based on Novel Engineering (NE). A Novel Engineering (NE) lesson using digital prototyping tools was applied to 86 students in grades 5 and 6 at Y Elementary School in Gyeonggi-do, Korea, and changes in digital literacy were measured before and after the lesson. The results showed that the NE class using digital prototyping tools significantly improved students' digital literacy, especially in the areas of 'digital society awareness and problem solving', 'collaboration', 'content creation', 'share', and 'information protection and ethics'. By demonstrating the effectiveness of the NE program in improving digital literacy, this study suggests that digital STEAM education in primary education can be expanded to include various digital problem situations in the digital age. Through this study, we hope to raise awareness of the importance of digital literacy education in response to the future society and to serve as a basis for contributing to the development of effective educational methodologies.

이 연구는 중학교에서 인공지능 교육을 활성화하기 위하여 중학교 교사의 인공지능 활용 교육에 대한 인식을 조사하여 의미 있 는 제안을 하고자 하였다. 이에 경기도 소재 중학교에 근무하는 현직 교사를 대상으로 설문을 시행한 후, 208명의 응답 자료를 활용 하여 통계 분석을 시행하였다. 중학교 교사는 인공지능을 활용한 교육에 긍정적이나, 전문성은 부족한 것으로 인식하고 있었다. 인 공지능 교육 플랫폼이 수업의 단계별로 도움이 될 것으로 인식하고 있었으나, 평가 단계에서의 도움에 대한 기대는 낮았다. 인공지 능이 수업에 활용되더라도 수업의 주도권은 교사에게 있으며, 인공지능은 보조수단으로 활용될 것으로 인식하고 있었다. 분석 결과 를 토대로 중학교 교사의 전문성 향상을 위한 실질적인 연수 제공과 학교 현장의 요구를 반영한 적절한 기술의 개발과 보급이 필요 함을 알 수 있었다.

This study attempted to make a meaningful proposal by investigating middle school teachers' perceptions of education using artificial intelligence in order to activate artificial intelligence education in middle schools. Accordingly, after conducting a questionnaire survey on current teachers working at middle schools located in Gyeonggi-do, a statistical analysis was conducted using the response data of 208 people. Middle school teachers were positive for education using artificial intelligence, but they perceived that they lacked expertise. It was recognized that the artificial intelligence education platform would help in each stage of class, but the expectation for help in the evaluation stage was low. Even if artificial intelligence was used in class, it was recognized that teachers had the initiative in class, and that artificial intelligence would be used as an auxiliary means. Based on the analysis results, it was found that it was necessary to provide practical training for improving the professionalism of middle school teachers and to develop and disseminate appropriate technologies that reflect the needs of the school field.