Earticle

본 논문은 현직 초등교원의 AI · 디지털 역량 강화를 위하여 기관별 특성과 교원의 요구를 반영한 맞춤형 블렌 디드 연수 등 원격운영 전략을 제안하고, 이에 대한 정책의 방향을 제언하고자 한다. 이를 위해 표적집단에서 교 사 맞춤형 원격연수 운영에 대해 요구분석을 한 후, 세부 전략을 수립하여 델파이 기법으로 타당성을 확보하였다. 시급한 전략으로서 원격 학습자료 온라인 공유 방안, 타 연수기관의 협업을 포함한 역할·대상·체계의 방향 확립, 모듈형 블렌디드 연수 방안, 기관별 내용 요소에 따른 원격연수 분류 체계화 마련과 같이 네 가지를 제시하였다.

This paper proposes a distant strategy, such as customized blended training that reflects the characteristics of each institution and teachers' needs, to strengthen the AI · digital capabilities of incumbent elementary school teachers, and proposes policy directions for this. To this end, after analyzing the needs of the target group for the operation of teacher-tailored distant training, a detailed strategy was established and validity was secured using the Delphi technique. As an urgent strategy, four strategies were suggested: online sharing of remote learning materials, establishment of roles·participants·system directions including collaboration with other training institutions, modular blended training plans, and systematization of distant training classification according to each institution's content elements.

본 연구의 목적은 미래 교육을 위해 다양한 SW(software)ㆍAI(Artificial Intelligence) 교육 방안을 제시하고자, 교육용 로봇 활용 SWㆍAI 캠프 프로그램을 개발하고 효과를 분석하는 것이다. 선행연구를 바탕으로 개발된 4개 의 캠프 프로그램은 각기 다른 교육 주제와 학습 요소, 교육용 로봇을 기반으로 교육 내용이 구성되었다. 개발된 캠프 프로그램은 H 대학에서 주관한 SWㆍAI 캠프에 참여한 초등학생들에게 적용되었다. 효과 분석을 위해 학생 들의 SW 역량 변화와 학생 만족도 등에 대한 통계 분석을 실시한 결과, 모든 프로그램에서 SW 역량 변화가 통 계적으로 유의한 상승이 나타났고, 학생 만족도 등의 결과 역시 모든 요소에서 높게 나타났다. 이는 다양한 SWㆍ AI 교육 프로그램을 제시하고자 하는 연구의 취지에 부합했으며, 후속으로 여러 대상으로 연구될 교육용 로봇을 활용한 캠프형 SWㆍAI 교육 프로그램 개발에 도움이 될 수 있을 것으로 시사된다.

The purpose of this study is to develop and analyze the effectiveness of an SWㆍAI camp program using educational robots. Based on prior research, four camp programs were developed, each educational content consisting of different educational topics, learning elements, and educational robots. The developed camp programs were applied to elementary school students who participated in an SWㆍAI camp organized by H University. Through statistical analysis of the students' changes in SW competency and satisfaction levels, it was found that there was a statistically significant increase all area. These findings are in line with the purpose of the study to suggest various SWㆍAI educational programs and suggest that the development of camp-style SWㆍAI educational programs using educational robots for various targets in the future can be aided by this research.

인공지능 기술의 발전으로 챗봇은 단순한 테스크 업무에서 심리적인 측면을 다룰 수 있을 정도로 빠르게 발전 하였다. 자연스러운 상호작용이 가능해진 상담 챗봇들은 전통적인 상담방식이 갖는 시간적·공간적·비용적 한계점 들을 보완할 수 있다. 본 연구에서는 불안으로 인한 심리적 어려움을 겪는 초등학생을 대상으로 활용할 수 있는 상담 챗봇을 개발하고 그 효과성을 검증하고자 하였다. 상담 대화를 수집하여 상담 대화 데이터셋을 구성하였고, 이를 토대로 트랜스포머 모델 기반의 상담 챗봇을 개발하였다. 개발된 상담 챗봇을 초등학생들에게 적용한 결과, 학생들의 불안 수준에 유의한 차이가 나타났다. 향후 이 연구의 결과를 통해 개발된 상담 챗봇의 대화 모델 성능 개선을 통해 학생들의 심리정서적인 측면에서 긍정적인 도움을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

With the development of artificial intelligence technology, chatbots have developed rapidly enough to handle psychological and emotional aspects in simple tasks. Counseling chatbots that enable natural interaction overcome the temporal, spatial, and cost limitations of traditional counseling methods to enable effective treatment for clients. In this study, we tried to develop a chatbot that can be used for children suffering from depression in elementary school and verify its effectiveness. A chatbot was developed as a transformer model by collecting counseling cases through a literature survey and constructing a dataset. As a result of applying the developed chatbot to elementary school students for four weeks, it was found that the anxiety level of students decreased to a significant extent. Through the results of this study, chatbots developed based on counseling data can help students' psychological and emotional aspects, and it is expected to show greater effects through improved performance of future models.

인공지능윤리에 대한 다양한 연구가 활발하게 진행되고 있지만, 정보윤리, 컴퓨터윤리, 인터넷윤리, 사이버윤리, 로봇윤리에 대한 용어와 개념에 대한 고찰은 상대적으로 미흡하다. 이 논문에서는 이 윤리들을 아우르는 플랫폼 기반 정보윤리체계를 정리하였다. 동일한 개념으로 인식되는 컴퓨터윤리와 인터넷윤리는 인터넷에 연결된 소프트 웨어에 대한 사용자의 규범으로, 사이버윤리는 가상공간에서 사용자간의 규범으로, 로봇윤리는 물리적 공간에서 인간과 로봇의 규범으로 보았다. 또한 교사들의 관련 윤리 용어의 개념적 차이에 대한 인식을 조사하고, 이에 대 한 교사연수 요구를 알아보았다. 그리고 정보윤리체제 안에서 인간컴퓨터상호작용에 기반한 세 가지 정보기술환경 (커뮤니케이션 플랫폼, 소프트봇, 로봇)에 대하여 8가지 윤리기준(중독·예방, 보안·프라이버시, 넷티켓·공공선, 행복, 데이터공정성, 인간존엄성, 투명성, 안전성) 사례에 대한 교사들의 중요도 인식을 조사하였다.

Various studies on artificial intelligence ethics are being actively conducted, but considerations on terms and concepts of information ethics, computer ethics, Internet ethics, cyber ethics, and robot ethics are relatively insufficient. In this paper, we reviewed the concept of an information ethics framework that encompasses the ethics mentioned based on the platforms. Computer ethics and Internet ethics, recognized as the same concept, are the user's norms for Internet-connected software, cyber ethics are the norms between users in virtual space, and robot ethics are the norms of humans and robots in physical space. Additionally, teachers' perceptions of conceptual differences in related ethical terms were investigated based on the information ethics framework, and teacher training needs were investigated. In addition, teachers' perception of the importance of eight ethical standards (addiction, prevention, security, privacy, net ticket, public good, happiness, data fairness, human dignity, transparency, and safety) was investigated for cases based on human computer interaction in three information technology environments (communication platform, softbot, and robot).

2023년 챗GPT가 소개되면서, 교육현장에 많은 관심이 쏠리고 있다. 현재 자연어 처리 챗봇을 활용한 다양한 교육프로그램이 연구되고 있다. 본 연구는 수도권 초등학생 6학년 110명을 대상으로 약 3개월간 자연어 처리 챗봇 을 교과 수업에 적용하였다. 이를 통해 사전, 사후 분석으로 자연어 처리 챗봇을 활용한 교육프로그램이 학생들의 AI 기술에 대한 긍정적인 수용성을 높일 수 있는지 검증하고자 하였다. 통계적 검증방법으로는 대응표본 t 검정, 독립표본 t 검정 및 선형회귀 분석을 각각 실시하였다. 그 결과, 자연어 처리 챗봇을 활용한 교육프로그램이 학생 들의 AI 기술에 대한 긍정적 수용성을 높이고, 부정적인 인식은 감소시키는 데 효과적임을 밝혀낼 수 있었다. 다 가오는 2022 개정 교육과정 도입시기를 대비하여, 전 교과 학습에서 AI 기술을 적용하는 방안을 적극적으로 연구 할 필요성이 제기된다.

Recently, ChatGPT is receiving a lot of attention in the education industry. Many educational programs are being researched and developed that utilize natural language processing chatbots. This study was conducted with 110 sixth-grade elementary school students as participants. The purpose of this study was to verify whether an educational program utilizing a natural language processing chatbot could increase students' positive perception of AI technology. Statistical validation was conducted by paired-sample t-test, independent-sample t-test, and linear regression analysis. As a result, it was found that the educational program utilizing a natural language processing chatbot increased students' positive perception of AI technology and had a positive effect in reducing negative perceptions. There is a need to research various teaching methods that utilize AI technology.

본 연구는 향후 AI 기반 개별화 학습의 연구 방향을 제안하고자 2016년부터 2023년 4월까지 국내외 연구 동향 을 분석하였다. 이를 위해 국내 56개의 KCI 논문, 국외 46개의 SSCI 논문 제목과 초록을 대상으로 TF-IDF 분석 과 LDA 기반 토픽 모델링을 실시하였다. 연구결과, 첫째, 국내 연구에 대한 TF-IDF 분석에서 TF는 ‘학습자’, ‘시 스템’, ‘영어’, ‘플랫폼’, ‘개발’ 순으로 나타났으며 TF-IDF 기준에서는 ‘영어’, ‘시스템’, ‘수학’, ‘챗봇’, ‘플랫폼’이 상위 권에 위치해 있었다. 둘째, 국내 연구에 대한 LDA 기반 토픽 모델링 결과 5개의 주요 토픽이 도출되었다. 셋째, 국외 연구에 대한 TF-IDF 분석 결과, TF는 'learner’, ‘system’, ‘data’, ‘technology’, ‘educational’ 순으로 나타났으 며 TF-IDF 기준에서는 ‘chatbot’, ‘collaborative’, ‘technology’, ‘gamification’, ‘system’ 이 상위권에 위치해 있었다. 넷째, 국외 연구에 대한 LDA 기반 토픽 모델링 결과 5개의 주요 토픽이 도출되었다.

This study analyzed the domestic and international research trends of AI-based personalized learning from 2016 to April 2023 in order to propose research directions for the future fielding of AI-based personalized learning. For this purpose, TF-IDF analysis and LDA-based topic modeling were conducted on the titles and abstracts of 56 domestic KCI papers and 46 international SSCI papers. As a result, first, the TF-IDF analysis of domestic research showed that TFs were 'learner', 'system', 'English', 'platform', and 'development', and the TF-IDF criteria were 'English', 'system', 'Mathematics', 'chatbot', and 'platform'. Second, as a result of LDA-based topic modeling for domestic research, five major topics were derived. Third, the TF-IDF analysis of international studies showed that the TFs were 'learner', 'system', 'data', 'technology, and ‘educational', and the TF-IDF criteria were 'chatbot', 'collaborative', 'technology', ’gamification’, and 'system'. Fourth, LDA-based topic modeling of international studies resulted in five major topics.

4차 산업혁명 시대로 접어들면서 빅데이터는 여러 분야에서 핵심 동력이 되고 있다. 이러한 흐름에 따라 관련 연구도 증 가하고 있으나 대부분 거시적 방향성을 제시하거나 단일 교과에 국한되는 등 한계를 보인다. 이에 본 연구에서는 빅데이터 활용과정을 초등 수준으로 수정하여 초등학생을 위한 빅데이터 교수·학습 모형 ‘CT-CARS’를 개발하였다. 본 모형은 Concept(개념 이해)-Tools(도구 활용)-Collect(빅데이터 수집)-Analysis(빅데이터 분석)-Realization(아이디어 실현)-Share(작 품 공유)로 구성되어 있다. 개발한 모형을 적용하여 교과 간 융합에 기반을 둔 빅데이터 활용 교육 프로그램을 구안하였으 며, 6학년 학생들을 대상으로 적용한 후 결과를 분석함으로써 효과를 검증하였다. 정량적 분석을 통해 학습자의 미래 역량 향상을, 정성적 분석을 통해 빅데이터에 대한 이해도 향상 및 태도 측면의 성장을 확인할 수 있었다. 이처럼 CT-CARS 모 형은 지식, 기능, 태도 측면에서 모두 유의미한 효과를 보이므로 빅데이터 활용 수업을 위한 교수·학습 모형으로 활용될 수 있다. 본 연구는 빅데이터를 ‘도구’로 활용하던 기존의 연구 경향에서 빅데이터 활용 자체를 교육의 ‘목적’으로 하는 방향으로 전환하였으며, CT-CARS 교수·학습 모형은 ‘융합’, ‘역량’ 등 교육적 트렌드 및 교육의 패러다임 변화를 반영하고 있다.

With the 4th Industrial Revolution, ‘Big Data’ is becoming a key driver of growth in various fields. Research on big data education is increasing, but most research primarily offers macroscopic directions or remains confined within a single discipline. In this study, the 'CT-CARS' model, a teaching and learning framework for big data designed specifically for elementary school students, was developed by modifying steps of utilizing big data for this age group. This model is structured around C(Concept Understanding)-T(Tools Utilization)-C(Collection of Big Data)-A(Analysis of Big Data)-R(Realization of Idea)-S(Sharing work). By applying this model, an integrated big data education program based on interdisciplinary integration was devised and implemented with 6th-grade students. The outcomes were analyzed to validate its effectiveness. Quantitative analysis revealed an improvement in learners' future capabilities, and qualitative analysis confirmed growth in understanding and attitudes towards big data. Since the CT-CARS model demonstrated significant effects in terms of knowledge, skills, and attitudes, it can be utilized as a teaching and learning model for big data utilization classes. This research shifted the focus from using big data as a 'tool' to utilizing it as a central 'purpose' in education. The CT-CARS teaching and learning model reflects educational trends and paradigm shifts, such as convergence and competency development.