Earticle

2022 개정 교육과정을 논의하는 시기에 정보교육의 정상화에 대한 요구가 증대되고 있다. 본 연구는 이와 같 은 요구에 부응하는 일환으로 초등학교 고학년 정보 교육과정 사례에 대해 연구를 진행하였다. K광역시 B초등 학교 6학년 학생 14명을 대상으로 컴퓨팅시스템, 데이터, 알고리즘과 프로그래밍, 디지털 문화까지 정보 교육과 정의 핵심적인 4개 영역을 수업을 통해 다루었으며, Canva, YouTube, Entry, Padlet과 같은 클라우드 기반 애플 리케이션을 수업 주제에 따라 적절하게 활용하여 학생간 협력적 수업을 진행하였다. 또한 인공지능 교육 영역을 위한 아이디어를 제시하여 교육과정을 보완하고자 하였으며, 국외의 정보교육 사례를 추가 조사하여 연구의 밀 도를 높였다. 단, 현 2015교육과정의 정보교과 시수가 부족하여, 본 사례조사를 위해 프로젝트 형태로 타 교과와 조합하여 수업을 운영할 수 밖에 없었다는 점에서, 정보교과를 독립적으로 편성할 필요성을 강하게 확인하였다. 본 연구가 차후 초등학교 고학년 정보 교육과정의 안착에 작은 밑거름이 되기를 기대한다.

At the time of discussing the 2022 revised curriculum, the demand for normalization of information education is increasing. This study was conducted on the case of the information curriculum for the upper elementary grades responding to such needs. For 14 6th grade students of Elementary School B in K Metropolitan City, 4 core areas of the information curriculum, including computing system, data, algorithm & programming, and digital culture, were covered through classes. Cooperative classes were conducted between students by using the cloud-based application according to the class. In addition, it was intended to supplement the curriculum by suggesting ideas for artificial intelligence education area, and to improve the density of research with additional investigation on foreign information education cases. However, the need for independent organization of the information curriculum was strongly confirmed in that the current curriculum for information classes lacked sufficient school hours and had to be operated in combination with other subjects in the form of a project for this case study. It is hoped that this study will serve as a small foundation for the establishment of the information curriculum for the upper elementary grades in the future.

한국교육방송공사에서 초·중학생을 대상으로 학습 멘토링의 교육적 효과를 확인하기 위해, 학습 멘토링의 교 육적 효과성 검사에 모두 참여한 425명의 학생을 대상으로 자기주도적 학습능력, 정서적 안정감, 학습효과를 분 석하였다. 그 결과, 멘토링 서비스 기간, 방법, 횟수에 따른 교육적 효과는 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았고, 멘토링 시간에 따른 자기주도학습 능력에 통계적으로 유의미하게 차이가 있었다. 멘토에 대한 인식이 교 육적 효과에 미치는 영향을 분석한 결과, 멘토에 대해 긍정적일수록 그리고 멘토 역할을 긍정적으로 생각할수록 자기주도학습 능력과 정서적 안정감이 높게 나타났다. 학습효과에 대해서는, 멘토링 만족도가 국어, 영어, 수학학 습 효과에 모두 가장 큰 영향을 미치고 있었고. 멘토 역할은 국어와 수학에 영향을 미치고 있었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 온라인 학습시 소외계층 학생들의 학습 격차를 줄이기 위한 더욱 효과적인 방법을 구안하고, EBS 학습 멘토링 사업을 지속적으로 추진할 수 있도록 해야할 것이다.

The purpose of this study is to analyze the educational effect of learning mentoring conducted by EBS for elementary and middle school students, the changes in self-directed learning skills, emotional stability and learning effect were analyzed for 425 students who participated in the EBS learning mentoring. As a result, There was no statistically significant difference in the educational effect according to the mentoring service period, method, and frequency, and there was a statistically significant difference in self-directed learning ability according to the mentoring time. As a result of analyzing the effect of the perception of the mentor on the educational effect, the more positive the mentor and the more positive the mentor role, the higher the self-directed learning ability and emotional stability. As for the learning effect, mentoring satisfaction had the greatest influence on the learning effect of Korean, English, and mathematics. The mentor role was affecting the Korean language and mathematics. Therefore, in order to reduce the learning gap of underprivileged students in the distance learning situation, the EBS learning mentoring project should be continuously promoted, and the mentoring period and the number of students and teachers participating in mentoring should be significantly increased.

인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 이상의 수업에 적용에 따른 실증 연구는 매우 부족한 상황이다. 본 연구는, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 학습을 대학원 수업에 적용한 경우, 만족도 및 충성도를 연구 했으며, 테크놀로지관련 인식, 컨텐츠 및 시스템 특성에 대한 인식, 및 인공지능 기반 맞춤형 학습과 강의를 병행한 교육 에 대한 전반적인 인식이 만족도, 효과성, 유용성, 동기부여, 및 다른 수업에 적용에 따른 의사에 어떻게 영향을 주는 지 조사하였다. 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템인 알렉스를 적용한 강의 직후 온라인 설문조사를 통 한 데이터를 사용하였으며, 요인분석, 회귀분석, 분산분석 등을 활용하여 가설검증을 하였다. 본 연구의 결과로, 어떤 요인들이 유의하게 영향을 주는 지와 효과의 크기를 비교 검증하였고, 더불어 만족도가 충성도에 영향을 미치는 이론이 교육효과에도 적용됨을 입증하였다. 또한, 인공지능 기반 맞춤 및 적응형 시스템의 고등교육 특히 대학원 수업에도 효과가 있고, 고객관계관리에 도움이 된다는 시사점을 제시한다.

The purpose of this study is to investigate the effects of assessment by adopting adaptive learning in higher education that are rarely examined in previous studies. In particular, this study applied research questions: 1) How does technical perception, perceived contents and features, and perceived integration of the AI-based adaptive system with lecture affect overall satisfaction, overall effectiveness, overall usefulness, overall motivation for the study, and intention to use it with other classes? 2) How do overall satisfaction, overall effectiveness, overall usefulness, motivation for the class, and intention to use affect loyalty on the AI-based adaptive system? This study conducted online surveys after the completion of the classes adopted AI-based adaptive learning system, ALEKS. This study applied ANOVA, regression, and factor analyses. The results of this study found that perceived integration of the AI-based adaptive learning system with the lectures on overall satisfaction, effectiveness, motivation, and intention to use for other classes showed significant with higher effect size. The results of this study provides implication that the AI-based learning system help improve learning outcomes in graduate level studies. The results provide policy and managerial implications that the AI-based adaptive learning system should improve better customer relationships in higher education.

본 연구는 2022 개정 교육과정 총론 시안 발표에 따라, 초등학교에서 강화되는 정보교육의 기저에 발맞추어, 일각에서 꾸준히 제기된 저학년 정보교육 필요성과 도입에 관한 교사의 인식 분석을 목적으로 추진되었다. 저학 년 정보교육에 관한 해외사례를 탐구하고, 2022 개정 정보과 교육과정에 대한 여러 연구자들의 개편안에 관한 내용을 분석하여, 저학년 정보교육에 대한 교사인식 조사 문항을 설정할 수 있었다. 설문 문항은 전문가 집단의 검증 후, 166명의 현직 초등교사의 온라인 설문으로 자료를 수집하였다. 그 결과 강화될 정보교육 교육과정 기저 와는 반대로 교사들의 정체되어있는 부정적 인식을 여러 측정변수를 통해 확인할 수 있었다. 2024년 초등 1∼2 학년에 새로운 교육과정이 도입되기 전, 저학년 정보교육에 대한 교사 인식 개선의 노력이 필요한 시점이다.

According to the presentation of the new national curriculum, this study aims to analyze teacher’s perceptions of the information education for lower grade students in elementary school. Before conducting survey, analyzing overseas and domestic researches were preceded. The questionnaires were collected by an online survey of 166 incumbent elementary school teachers after verification by an expert group. As a result, contrary to the basis of the information education curriculum to be strengthened, teacher’s stagnant negative perceptions could be confirmed through various measurement variables. Before the introduction of a new national curriculum in 2024, it is a time when efforts to improve teacher’s perceptions of information education for lower graders are particularly necessary.

본고의 목표는 데이터 편향 인식 교육에서 기계학습 플랫폼의 사용을 제안하는 것이다. 학습자들이 인공지능 데이터 및 시스템을 다루거나 인공지능윤리 요소 중 데이터 편향에 의한 피해를 방지하고자 할 때 인지할 수 있 는 역량을 배양할 수 있다. 구체적으로, 머신러닝포키즈를 활용해 데이터편향 학습을 하는 방법을 AI야구심판 사례를 통해 제시한다. 학습자는 구체적 주제선정, 선행연구 검토, 기계학습 플랫폼에서 편향/비편향 데이터의 입력 및 테스트 데이터 구성, 기계학습의 결과 비교, 결과를 통해 얻을 수 있는 데이터 편향에 대한 함의를 제시 한다. 이러한 과정을 통해서 학습자는 인공지능 데이터 편향이 최소화되어야 한다는 점과 데이터 수집 및 선정 이 사회에 미치는 영향을 체험적으로 배울 수 있다. 이 학습방법은 문제기반의 자기주도 학습의 용이성, 코딩교 육과의 결합가능성, 그리고 인문사회적 주제와 인공지능 리터러시와 결합을 추동한다는 의의를 가진다.

The goal of this paper is to propose the use of machine learning platforms in education to train learners to recognize data biases. Learners can cultivate the ability to recognize when learners deal with AI data and systems when they want to prevent damage caused by data bias. Specifically, this paper presents a method of data bias education using MachineLearningforKids, focusing on the case of AI baseball referee. Learners take the steps of selecting a specific topic, reviewing prior research, inputting biased/unbiased data on a machine learning platform, composing test data, comparing the results of machine learning, and present implications. Learners can learn that AI data bias should be minimized and the impact of data collection and selection on society. This learning method has the significance of promoting the ease of problem-based self-directed learning, the possibility of combining with coding education, and the combination of humanities and social topics with artificial intelligence literacy.

예상보다 길어진 코로나19 사태는 학생들의 수학 교과 기초학력에 적지 않은 손상을 끼쳤다. 본 논문에서는 학생들의 기초 곱셈 연산 능력 개선에 도움을 줄 수 있는 곱셈구구 연습 애플리케이션을 클라우드에 기반하여 개발하였으며, 학생 개별 맞춤형 지도를 위해 데이터 시각화 기술을 접목시켜 교사의 피드백을 돕고자 하였다. 구글에서 개발한 Flutter framework, Google Cloud, Google Sheets를 통합적으로 활용하여 애플리케이션의 성능 을 높였다. K광역시 소재 초등학교 6학년 72명의 학생들이 본 애플리케이션을 일주일간 곱셈구구 활동에 활용 한 결과, 학생들의 곱셈구구 소요 시간이 초기에 비해 28%이상 감소한 가운데, 학생들의 학습 데이터가 오류없 이 정교하게 수집된 것을 확인할 수 있었다. 본 연구에서 Flutter framework를 통해 진행한 개발 사례가 다른 교육용 학습 애플리케이션 개발로 이어질 수 있기를 희망한다.

The COVID-19 outbreak, which took longer than expected, caused considerable damage to students' basic academic ability in mathematics. In this paper, a multiplication table practice application that can help students improve their basic multiplication arithmetic skills has been developed based on a cloud-service. The performance of the application was improved by integrating the Flutter framework, Google Cloud, and Google Sheets. As a result of applying this application to 72 6th graders in elementary schools located in K Metropolitan City, for one week. students' spending time required for solving multiplication table problems was reduced by more than 28% compared to the initial period, while students' learning data was able to be accurately collected without errors. It is hoped that the development case conducted through the Flutter framework in this study can lead to the development of other educational learning applications.