Earticle

인공지능은 우리의 생활과 경제, 사회 등의 분야에서 폭넓게 변화를 이끌고 있으며, 미래를 살아갈 학생들에게 기본적인 소양으로 서 인공지능 교육이 중요해지고 있다. 본 연구는 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 적용하여 인공지능 역량, 인공지능 기술에 대 한 태도, 인공지능에 대한 인식 변화를 살펴볼 것을 연구 목적으로 설정하였다. 인공지능 교육 프로그램 운영의 효과성을 검증할 수 있는 설문 문항을 제작하였고, 인공지능 교육 프로그램을 개발하기 위한 방향을 설정하고 자료를 수집했으며 인공지능의 원리를 이해하고 체험하기 위한 적합한 플랫폼을 선정하였다. 인공지능의 이해와 원리·활용, 사회적 영향의 영역으로 구성된 교육 프로그 램을 개발하여 적용하였으며 프로그램 적용 전,후 검사를 실시하고 통계자료를 수집하여 결과를 비교하였으며 학생들에게 나타난 변화를 분석하였다. 분석 결과 인공지능 기본 소양과 역량을 키우는 데 효과적이었으며, 인공지능 기술에 대한 태도와 인식의 변화 측면에서 긍정적인 영향이 나타남을 알 수 있었다.

Artificial intelligence is leading a wide range of changes in our lives, economy, and society, and artificial intelligence education is becoming important as a basic knowledge for students who will live in the future. The purpose of this study was to develop and apply an artificial intelligence education program to examine changes in artificial intelligence capabilities, attitudes toward artificial intelligence technologies, and perceptions of artificial intelligence. We created questionnaires to verify the effectiveness of AI education program operation, set the direction for developing AI education program, collected data, and selected an appropriate platform to understand and experience the principles of AI. . An educational program consisting of the areas of understanding, principle and application of artificial intelligence, and social impact was developed and applied, tests were conducted before and after application of the program, statistical data were collected and results were compared, and changes in students were analyzed. As a result of the analysis, it was found that it was effective in developing basic knowledge and competency in artificial intelligence, and had a positive effect in terms of changing attitudes and perceptions about artificial intelligence technology.

이 연구는 최근 인공지능 윤리 교육과 관련된 선행 연구를 분석하여 교수학습 과정에서 활용 빈도가 높은 AI모델을 분석하고 AI윤리 교육의 방향을 제시하는데 목적이 있다. 우선 AI윤리 관련 연구과 교육 사례를 수집하여 많이 활용하는 AI 모델과 서비스를 분석하였고, 텍스트 마이닝을 이용하여 교사들이 수업을 설계할 때 어떤 키워드를 활용하는지 분석하였다. 분석 결과 티처블머신이 가장 많이 활용되었으며 그 외에 모럴머신과 사운드 모델, 이미지 모델의 순으로 활용하였다. AI모델의 경우 이미지 모델을 가장 많이 활용하였으며 텍스트 마이닝을 통한 중요 키워드는 ‘데이터’, ‘챗봇’, ‘프로그램’, ‘자동차’, ‘자율주행’ 순으로 나타났다. 인공지능과 관련된 윤리개념에서 언급 빈도가 높은 키워드는 문제, 편향성, 원칙, 개인정보, 책임 등의 순이었다. 본 연구의 결과가 초등학생들의 AI 윤리 교육에서 많은 도움이 되기를 기대한다.

The purpose of this study is to analyze recent previous research related to artificial intelligence ethics education, analyze AI models that are frequently used in the teaching and learning process, and suggest the direction of AI ethics education. First, we collected AI ethics-related research and education cases and analyzed commonly used AI models and services. And, using text mining, we analyzed what keywords teachers use when designing lessons. As a result of the analysis, teachable machines were used the most in class, followed by moral machines, sound models, and image models. In the case of AI models, teachers used image models the most. The results of analyzing important keywords through text mining were in the following order: ‘data’, ‘chatbot’, ‘program’, ‘car’, and ‘autonomous driving’. The most frequently mentioned keywords in ethical concepts related to artificial intelligence were problem, bias, principle, personal information, and responsibility. We hope that the results of this study will be of great help in AI ethics education for elementary school students.

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.

이 연구에서는 인공지능 윤리의식을 측정하기 위한 검사 도구를 개발하였다. 인공지능 윤리의식 검사 도구의 개발 과정은 문헌 연 구, 검사 도구 초안 개발, 2차례의 전문가 델파이 조사, 검사 도구 수정, 예비 조사, 본 검사 실시 등의 과정으로 이루어졌다. 이 과 정을 통해 인공지능 윤리의식의 8가지 범주(책임성, 안정성 및 신뢰성, 차별 금지, 투명성과 설명가능성, 사람중심서비스, 고용, 허용 과 한계, 로봇의 권리)를 설정한 후, 모두 24개 문항을 개발하였다. 개발된 검사 도구는 초등학생, 중학생, 고등학생 577명을 대상으 로 신뢰도를 확인하였다. 검사 문항에 대한 전문가들의 타당도는 높았으며, 신뢰도는 양호한 수준이었다. 본 검사 도구는 향후 인공 지능교육이 윤리적 측면에서 어떤 방향으로 나아가야 하는지를 설정하는데 활용될 수 있을 것이다.

In this study, we developed TAIEA(Test for Artificial Intelligence Ethics Awareness) that measures students’ ethics awareness about artificial intelligence. We have developed TAIEA through literature review, development of the preliminary version of TAIEA, Delpi methods, revisions of the preliminary version, a pilot test and the test of final version. Through this process, we developed TAIEA(24 items), which consists of eight categories such as responsibility, stability and reliability, no discrimination, transparency and explanability, people centric service, employment, permit and limit, and robot rights. Using the TAIEA, we conducted a test 577 students consisting of elementary school students, middle school students, and high school students. The validity of the experts for the test items was high, and the reliability was good. The TAIEA can be used to establish what direction AI education should go from an ethical perspective in the future.

본 연구는 인공지능교육에 대한 초등 교사들의 인식을 분석하였다. 초등교사의 인공지능 전문성, 인공지능교육연수, SW교육에 대 한 인식과 인공지능교육 연수의 운영 방향으로 구성된 30문항의 설문지를 개발하였다. 초등 교사 74명을 대상으로 설문을 실시하였 고, SPSS의 빈도분석을 통해 분석하였다. 연구 결과 초등 교사들은 인공지능 교육능력을 위해 가장 필요한 것이 인공지능에 관련 된 개념 학습 지도 능력이라고 하였으며, 인공지능과 관련된 실습, 체험 이해 및 수행 수준을 전문성 기준에 포함할 영역으로 보았 다. 인공지능교사연수에 대한 인식은 자발적으로 참여한 동기의 비율이 매우 높아 선진 기술에 많은 관심을 갖고 있는 것으로 드러 났다. 연수의 운영 방향으로는 인공지능 체험 사이트와 실습 위주의 수업을 원하는 교사들이 가장 많았고, 연수 강사는 전문적 지식 을 가진 현장교사에게 받고 싶어 하는 비율이 가장 높았다. 본 연구 자료가 향후 인공지능 교육 연수 설계를 위해 교사들의 요구를 분석하고 반영할 수 있는 자료가 되길 기대한다.

This study analyzed the perception of elementary school teachers about artificial intelligence education. A 30-question questionnaire was developed, and a questionnaire was conducted for 74 elementary school teachers, and analyzed through frequency analysis of SPSS. It is expected that this study material will be a material that can analyze and reflect the needs of teachers for the design of artificial intelligence education training in the future.

본 연구는 인공지능 기반 에듀테크와 디지털 교과서의 도입이 활발한 교육 현장에서, 교강사들의 인공지능에 대한 인식을 파악하 고, 인간-인공지능 협력을 지원하는 교육 방향과 수업 구성 요소를 제시하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 교강사 100명을 대상으 로 인식 조사를 실시하였으며, 조사 문항은 인공지능 협력, 직업, 교육, 협력 요소, 미래 인식 등 5개 영역으로 구성되었다. 응답은 빈도분석과 기술 통계를 통해 분석되었으며, 배경 변인별 인식 차이를 확인하기 위해 t검정과 분산분석을 실시했다. 연구 결과, 교 강사들은 인간-인공지능 협력에 대해 긍정적인 인식을 보였고, 이를 경쟁 대상이 아닌 협력 파트너로 인식하고 있었다. 성별, 직업, 전공, 교육 경력, SW 연수 이력에 따라 유의미한 인식 차이가 나타났으며, 인공지능 교육의 방향성 설정 필요성을 확인했다. 또한, 인공지능 협력 교육, 이해 교육, 윤리 교육의 중요성을 인식하고 있었고, 협력 교육의 중요한 요소로 공동 목표, 전문성, 상호이해, 의사소통, 역할분담을 꼽았다. 연구는 인공지능 교육의 방향성과 프로그램 개발에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

This study aims to assess instructors' perceptions of artificial intelligence (AI) in educational settings where AI-based edtech, courseware, and digital textbooks are increasingly being introduced. The goal is to suggest educational directions and key components of instruction that support human-AI collaboration. A survey was conducted with 100 instructors, covering five areas: perceptions of AI collaboration, perceptions of AI and jobs, perceptions of AI collaboration education, perceptions of AI collaboration elements, and perceptions of AI and the future. Responses were analyzed using frequency analysis and descriptive statistics, and independent sample t-tests and one-way ANOVA were conducted to identify perception differences based on background variables. The results showed that instructors generally had a positive perception of human-AI collaboration, viewing AI not as a competitor but as a tool and partner for collaboration. Significant differences in perceptions were observed based on gender, occupation, major, teaching experience, and AI training history, highlighting the need to establish clear directions for AI education. Additionally, instructors strongly recognized the necessity of education on AI collaboration, understanding AI, and AI ethics. When identifying key components for AI collaboration education, they prioritized shared goals, expertise, mutual understanding, communication, and role distribution in that order. This study is expected to contribute to the development of appropriate AI education programs and the establishment of educational directions as AI education continues to expand.

이 연구는 한 대학에서 의료인공지능 융합인재 양성을 목적으로 운영중인 의료인공지능 마이크로디그리 교육과정에 대한 학생대상 만족도조사와 전문가대상 자문의견조사 결과를 분석하여 향후 의료인공지능 교육과정의 개선을 위한 시사점을 탐색하는 것을 목적 으로 한다. 조사는 2022년과 2023년에 학생과 전문가를 대상으로 실시되었다. 조사문항별 학생 응답결과가 빈도분석되고, 카이제곱 검정방법에 의해서 응답자 전공특성에 따른 응답차이가 검정되었다. 전문가 의견은 범주화 후 그 내용이 분석되었다. 분석결과는 의료AI정보학, 바이오통계와빅데이터, 바이오데이터마이닝 과목의 만족도가 높았고, 2개 년도에서 공통적으로 자연과학 및 공학 분 야 과목인 자료구조개론의 만족도가 낮았다. 이공/인문사회 전공보다 의학/바이오헬스 전공 학생들에서 2022년 기계학습개론, 2023 년 정보시각화, 인간-컴퓨터상호작용의 이해 등 3개 과목 선호 정도가 통계적으로 유의하게 낮았다. 학생의 과목개선 요구사항으로 실습과목과 기초과목 추가개설의 의견이 많았고, 전문가 자문의견에서도 소프트웨어와 데이터분석 기초과목의 추가개설이 권고되 었다. 일부 자연과학 및 공학 분야 과목들에 대한 낮은 선호도는 의학/바이오헬스 전공학생들의 이들 과목 이수를 위한 기초 학업 수행능력 부족 때문인 것으로 해석되었다. 의학과 공학 융합인재의 양성을 위해서 영역별로 일정 수 이상의 학점 취득을 강제하는 제도 수립이 제안되었다.

This study aims to enhance medical AI education programs by analyzing student satisfaction and expert feedback on the Medical AI micro-degree program. Surveys were conducted among students and experts in 2022 and 2023. Student responses were analyzed for frequency, and differences by major were tested using chi-square analysis. Expert responses were categorized and then analyzed. High satisfaction was reported for Biomedical Informatics for AI, Biostatistics and Big Data, and Biodata Mining courses. Negative responses were noted for Introduction to Data Structures in both years. Medical/bio-health majors had low preferences for Introduction to Machine Learning, Information Visualization and Understanding of Human-Computer Interaction. Students and experts highlighted the need for more practical and basic courses in software/data analysis. The low preference for some science/engineering courses suggests a lack of foundational academic skills among medical/bio-health majors. To cultivate interdisciplinary talents, a system mandating credits in medical AI courses across various fields is proposed.

본 연구는 초중등 인공지능 교육을 위한 프레임워크 기초 연구에 관한 것이다. 인공지능 교육의 프레임워 크가 미비한 실정에서 교육을 방향성을 정하기 위하여 먼저 기존 인공지능 서적과 해외 사례를 통해 인공 지능 교육의 목표와 개발방향(소양교육, 글래스박스 모형, 인공지능 기술 범주화, 컴퓨터 과학과 컴퓨팅 사고, 교육자 관점의 인공지능)을 설정하고 이를 기반으로 델파이를 실시하여 최종적으로 인공지능 교육의 목표와 대주제를 설정하였다. 목표는 “인공지능의 원리와 개념을 이해하고, 지능적으로 문제를 해결하며 인간과 인공지능이 공존하는 사회에 필요한 인공지능 사고 역량을 신장한다.”이고 지능발현, 물리적 상호 작용, 사회적 영향의 3영역 아래 대주제로 문제와 탐색, 지식과 추론, 자료와 학습, 감각과 인지, 언어와 소통, 행동과 상호작용, 인공지능과 사회로 7가지를 설정하였다. 이를 기초로 하여 인공지능 기술을 맵핑하 고 수업 구성 전략 5가지(글래스박스/모델링/나선형/CT방법 사용/감각차단)를 제시하였다. 해당 프레임워크 는 18인의 전문가 타당도에서 평균 .80 값을 획득하였다. 개발된 기초 프레임워크가 앞으로의 인공지능 교 육을 구성하기 위한 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.

This study is about framework basic research for elementary and secondary artificial intelligence education. In order to direct the education in the situation where the AI education framework is inadequate, the goal and development direction of AI education (AI education, glass box model, AI technology categorization, computer science and computing) is established through existing AI books and overseas cases. Thinking, AI from the point of view of the educator) was established, and Delphi was established based on this. Finally, the goal and subject of AI education were established. The goal is to “understand the principles and concepts of artificial intelligence, solve problems intelligently, and increase the capacity of AI thinking in a society where humans and AI coexist.” 3 Under the domain(Intelligence, Physical interaction, Social impact), seven topics were set up: problem and exploration, knowledge and reasoning, data and learning, sensing and recognition, language and communication, behavior and interaction, and AI and society. On the basis of this, the artificial intelligence technology was mapped and five class composition strategies (glassbox / modeling / spiral / CT method use / sensory block) were presented. The framework gained a value of .80 from 18 expert validity. It is hoped that the developed basic framework will be useful as a material for constructing future AI education.

이 연구에서는 초중고 학생들을 위한 가치 중심 인공지능 교육 교재를 개발하는데 목표가 있다. 이를 위해 먼저 인공지능 교육에 대한 선행연구를 분석하고, 가치 중심 인공지능 교육의 의미를 제시하였다. 가치중심 인공지능 교육은 인공지능 기술에 대한 이해나 활용뿐만 아니라 인공지능이 영향을 주거나 추구해야 할 가치요소를 중심으로 교육내용을 구성하는 교육을 의미하며, ‘이해-활용-가 치’의 통합적인 접근 방식을 지향한다. 학교급에 맞는 교재를 집필하기 위해 FGI를 통해 주제와 가치 요소를 선정하였다. 팀단위 교재 개발 후 상호검토, 전문가 검토, 자문단 검토 과정을 거치며 교재의 완성도를 높였다. 이를 통해 최종적으로 초등 5개 주제, 11차시, 중등 5개 주제, 26차시, 고등 5개주제, 24차시의 교재가 완성되었으며 교사용 지도서와 학생용 교재가 함께 개발되었다. 개발된 교재는 학교 현장에 투입하여 교사 13명과 학생 291명의 만족도 설문을 실시하였으며 그 결과를 교재에 반영하여 최종본을 완성하였 다. 설문결과 교사들은 다소 어렵지만 인공지능 교육에 필요한 교재라는 의견을 주었으며 학생들은 수업 만족도, 흥미도, 이해도 등에 높은 점수를 주었다. 또한 학생들이 인공지능 기술에 대한 이해와 활용 뿐만 아니라 인공지능의 가치에 대해서 균형있게 알게 되었다는 점을 제시하였다.

In this study, the goal is to develop value-oriented artificial intelligence education textbooks for elementary, middle, and high school students. To this end, first, previous studies on artificial intelligence education were analyzed, and the meaning of value-oriented artificial intelligence education was presented. Value-oriented artificial intelligence education refers to education that composes educational content around value elements that artificial intelligence should influence or pursue as well as understanding or utilization of artificial intelligence technology, and aims for an integrated approach of "understanding-utilization-value". In order to write textbooks suitable for the school level, topics and value elements were selected through FGI. After developing team-level textbooks, the completeness of the textbooks was improved through mutual review, expert review, and advisory group review processes. Through this, textbooks for 5 elementary, 11th, 5 middle, 26th, 5 high schools, and 24th classes were finally completed, and teacher guidance and student textbooks were developed together. The developed textbook was put into the school field to conduct a satisfaction survey of 13 teachers and 291 students, and the final version was completed by reflecting the results in the textbook. As a result of the survey, teachers gave opinions that it was somewhat difficult but necessary for artificial intelligence education, and students gave high scores on class satisfaction, interest, and understanding. It was also encouraging that students understood artificial intelligence technology and learned about the value and problems of artificial intelligence in a balanced manner. However, both teachers and students complained of difficulties in the lack of class hours and infrastructure. In the future, with sufficient time and infrastructure secured, it seems necessary to conduct a study to verify the effectiveness through comparative studies.

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 연구는 인공지능 융합 교육이 학습자의 인공지능 가치 인식에 어떤 영향을 미치는지 살펴보기 위해 수행되었다. 연구를 위해 인 공지능 융합 교육 프로그램을 개발하여 서울특별시 소재 특성화고 방송미디어 학과 3학년 학생들을 대상으로 인공지능 융합 교육을 실시하였다. 이후 실험집단과 비교집단에 대한 설문조사를 실시하였고, 인공지능 융합 교육을 대하는 학습자의 태도와 인공지능에 대한 가치 인식에 미친 영향을 보다 깊이 있게 이해하기 위해 심층면담을 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 학생들은 과거 인공지능에 대한 관심과 구체적인 교육 경험이 거의 없는 것으로 확인되었다. 둘째, 대부분의 학생들은 인공지능의 발전에 대한 긍정적인 태도를 가지고 있었으며 사회적 변화를 수용하려는 태도를 보였다. 셋째, 학생들은 인공지능이 미래의 직업 세계에 침투하여 일자리를 위협 하는 존재가 될 것이라고 인식하였다. 넷째, 학생들은 시대의 변화를 인식하고 인공지능 기술이 전공 분야에서 실제로 적용된 사례들을 보면서 인공지능 교육의 필요성을 인식하였다. 본 연구의 결과는 비전공 특성화고등학교에서 인공지능 융합 교육을 실시하기 전 고려 해야 할 요소와 장애 요인을 분석함으로써 인공지능 융합 교육을 실시하는데 있어 적절한 개선 방안을 도출할 수 있을 것이다.

This study was conducted to examine the impact of artificial intelligence convergence education on learners' perception of artificial intelligence value. To conduct this research, an artificial intelligence convergence education program was developed and implemented for third-year students majoring in Broadcasting Media at H Specialized High School. Subsequently, surveys were conducted on both the experimental group and the comparative group, followed by in-depth interviews to gain a deeper understanding of learners' attitudes toward artificial intelligence convergence education and its influence on their perception of the value of artificial intelligence. The research findings indicated several key points. Firstly, students were found to have had minimal prior interest in artificial intelligence and lacked specific educational experiences in this field. Secondly, the majority of students exhibited a positive attitude toward the advancement of artificial intelligence and demonstrated a willingness to embrace social change. Thirdly, students recognized that artificial intelligence could potentially permeate the future job market and pose a threat to employment. Lastly, students acknowledged the necessity of artificial intelligence education by observing the changing times and examining instances where artificial intelligence technology was practically applied in their respective major fields. The results of this study will aid in deriving appropriate enhancement measures for implementing artificial intelligence convergence education in non-technical specialized high schools, by analyzing the factors and obstacles that need to be considered before conducting such education.

이 연구의 목적은 2022 개정 교육과정 총론에 제시된 디지털·인공지능(AI) 관련 내용이 초등학교 교과 교육과정에 어떻게 반영되어 있는지를 분석하는 데 있다. 이를 위해 바른 생활·슬기로운 생활·즐거운 생활, 국어, 사회, 도덕, 수학, 과학, 실과, 체육, 음악, 미술, 영어 등 13개 교과의 성격 및 목표, 내용 체계 및 성취기준, 교수·학습, 평가 영역에서 디지털·인공지능 관련 핵심어가 포함된 문장을 추출하고, 총론에서 도출한 7개 분석 준거에 근거한 교육과정 내용 맵핑(CCM)을 적용하여 분석하였다. 분석 결과, 디지털·인공지능 관련 내용의 분량은 실과(29.92%)가 가장 높고 미술과 영어가 그 뒤를 이었으며, 바른 생활/슬기로운 생활/즐거운 생활은 가장 낮은 비중(3.41%)을 보였다. 또한 모든 교과에서 정보통신기술 활용 교수·학습은 비교적 충실히 반영된 반면, 지능정보기술 기반 학습 환경, 맞춤형 학습과 평가 등 인공지능 기반 개인화 교육에 대한 명시적 서술은 매우 제한적으로 나타났다. 이러한 결과를 토대로 디지털·인공지능 소양과 인공지능 기반 맞춤형 학습·평가 요소를 교과 전반에 보다 균형 있게 확충할 필요성을 논의하였다.

This study analyzes how digital and artificial intelligence (AI)–related content in the 2022 Revised National Curriculum General Guidelines is reflected in the elementary school subject curricula. Thirteen subjects’ aims, content structures and achievement standards, teaching–learning, and assessment sections were examined. Sentences containing predefined digital/AI keywords were extracted and analyzed by applying a curriculum content mapping (CCM) framework based on seven criteria derived from the General Guidelines., and each subject–criterion pair was rated on a four-level scale. Results show that Practical Arts (29.92%) includes the largest proportion of digital/AI-related statements, followed by Art and English, whereas the integrated subjects (Good Life, Wise Life, and Joyful Life) show the lowest proportion (3.41%). Across subjects, digital literacy, ICT-based teaching and learning, and EdTech use are relatively well represented, but AI-driven learning environments and personalized learning and assessment are scarcely specified. Implications for strengthening AI literacy and balancing digital/AI content across subjects are discussed.

본 연구에서는 유아 교육에 인공지능을 어떻게 포함해야 할 것인지에 관한 방향을 모색하고 이를 바탕으로 유아 교사 대상 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 것이 목적이다. 개발된 내용은 유아 교사를 위한 15차시 교육 프로그램이며 이를 현직 교사에게 직접 적용하고 교육 대상자들에게 전문가 델파이를 진행하여 타당도를 검증하였다. 전문가 델파이는 전문가 집단 20명을 기준으로 하였으며 그에 따른 평가항목의 타당도는 CVR이 0.42 이상을 기준으로 하였다. 전문가 델파이 결과 모든 세 부영역의 CVR값이 기준 0.42 이상으로 나타나 내용 타당도가 확인되었다. 전문가 델파이와 함께 진행된 설문 결과를 토대로 최종 프로그램을 확정하였다. 이러한 결과를 바탕으로 인공지능 교육을 유아 교육 현장에서 적절하게 시작하기 위해서는 교사 교육이 선행되어야 하며, 지속적인 관련 연구가 이루어지는 한편 정부 차원의 지원과 정책적 방향성 제안도 함께 모색되어야 함을 시사하고 있다.

The purpose of this study is to explore the direction of how artificial intelligence should be included in early childhood education and to develop an artificial intelligence education program for early childhood teachers based on this. The content developed is the 15th program, which was applied directly to teachers and conducted expert Delphi on the subjects to verify its validity. Expert Delphi was based on 20 expert groups, and the validity of the evaluation items was based on CVR of 0.42 or more. As a result of expert Delphi, the CVR values of all sub-regions were above the standard 0.42, confirming content validity. The final program was confirmed based on the results of the survey conducted with the expert Delphi. Based on these results, it is suggested that, in order to properly start AI education in the field of early childhood education, teacher education should be preceded, and related research should be conducted, while government support and policy direction proposals should be sought together.

오늘날 인공지능에 대한 의인화 경향을 쉽게 볼 수 있다. 이러한 의인화는 자연스러운 인지 과정이지만, 한편으로 윤리적 문제를 증가시키는 데 영향을 미칠 수 있다. 예컨대 잘못된 판단이나 딜레마 발생에 영향을 미치고, 도덕적 책임 회피와 의존 문제를 발생시킬 수 있다. 이 에 인공지능 윤리교육은 이러한 문제를 예방하고, 학생들이 미래 사회 를 대비할 수 있도록 다음과 같이 마련될 필요가 있다. 첫째, 인공지능 은 무생물이라는 것을 인식하도록 돕고, 둘째, 의인화를 활용한 문제 상황에서 판단해 보는 경험을 제공한다. 셋째, 인공지능 활용에 관한 책임감을 길러주고, 넷째, 자신 및 타인에게 질문하는 활동을 한다. 다섯째, 인공지능에 대한 의인화 및 사용 습관을 관리하도록 지도한다.

Today, the tendency to anthropomorphize artificial intelligence can be easily observed. While such anthropomorphism is a natural cognitive process, it can also contribute to increasing ethical issues. For example, it may influence incorrect judgments or the emergence of dilemmas, leading to problems such as moral responsibility avoidance and overdependence. Therefore, AI ethics education needs to be structured as follows to prevent these issues and help students prepare for future society. First, it should help students recognize that AI is inanimate. Second, it should provide experiences in making judgments in situations where anthropomorphism is involved. Third, it should foster a sense of responsibility in the use of AI. Fourth, students should engage in activities that encourage them to question themselves and others. Fifth, guidance is provided on managing the anthropomorphism of AI and AI usage habits.

사회적 패러다임을 바꿔가는 인공지능에 대한 다양한 연구는 미래를 살아가야 하는 학생이 갖추어야 할 소 양이나 역량에 대해 논의하고 있다. 본 연구는 AI4K12에서 제시한 인공지능 교육의 다섯 가지 빅 아이디어 를 기반으로 유아의 인식에 대한 변화를 확인하기 위한 목적으로 진행되었다. 목적 달성을 위해 AI4K12의 ‘인식’, ‘표현과 추론’, ‘학습’, ‘자연스러운 상호작용’, ‘사회적 영향’ 등 다섯 가지 빅 아이디어를 기반으로 놀이 중심교육과정을 실행하기 위해 만 5세 유아를 대상으로 9주간 인공지능과 관련된 놀이활동을 구성하여 진행 하였다. 연구 결과, 인공지능 놀이 활동을 통해 유아의 표현 방법이 다양해졌으며, 인공지능과 관련된 다양한 요소의 내용을 습득하면서 인공지능에 대한 관심이 높아지는 것을 확인할 수 있었다. 인공지능에 대한 단편 적인 생각이 확장되어 가는 것으로 나타났다. 이상의 연구 결과를 제시한 본 연구는 유아를 대상으로 한 인 공지능 교육이나 활동의 방향성을 제시하는 기초자료를 제시했다는 데 의의가 있다.

Various studies on artificial intelligence, which is changing the social paradigm, are discussing the skills and competencies that students need to have in the future. The purpose of this study was to identify changes in the perceptions of young children based on the five big ideas of AI education presented by AI4K12. To achieve the purpose, a play-centered curriculum based on the five big ideas of AI4K12, including 'recognition', 'expression and reasoning', 'learning', 'natural interaction', and 'social impact', was implemented for 5-year-old early children for 9 weeks. The results of the study showed that the early children's expression methods were diversified through the A.I. play activities, and their interest in A.I. increased as they acquired the contents of various elements related to A.I.. It was found that their fragmented ideas about AI were expanded. The significance of this study is that it provides basic data to suggest the direction of AI education and activities for early children.

본 연구는 데이터의 품질이 인공지능(AI) 성능에 미치는 영향을 검토한다. 이를 위해, 데이터 특성변수(Feature)의 유사도와 클래스(Class) 구성의 불균형을 고려한 모의실험(Simulation)을 통해 라벨링 오류 수준이 인공지능의 성능에 미치 는 영향을 비교 분석하였다. 그 결과, 특성변수 간 유사성이 높은 데이터에서는 특성 변수 간 유사성이 낮은 데이터에 비해 라 벨링 정확도에 더 민감하게 반응하였으며, 클래스 불균형이 증가함에 따라 인공지능 정확도가 급격히 감소되는 경향을 관찰 하였다. 이는 인공지능 학습데이터의 품질평가 기준 및 관련 연구를 위한 기초자료가 될 것이다.

The study investigates the impact of data quality on the performance of artificial intelligence (AI). To this end, the impact of labeling error levels on the performance of artificial intelligence was compared and analyzed through simulation, taking into account the similarity of data features and the imbalance of class composition. As a result, data with high similarity between characteristic variables were found to be more sensitive to labeling accuracy than data with low similarity between characteristic variables. It was observed that artificial intelligence accuracy tended to decrease rapidly as class imbalance increased. This will serve as the fundamental data for evaluating the quality criteria and conducting related research on artificial intelligence learning data.

본 연구는 4차 산업혁명의 기술 중 인공지능(AI)이 가장 주목받는 분야 중 하나로, 분야 경계 없이 다양 한 방식으로 적용·개발되는 지금, 예술에 대한 시각을 확장하고 시대나 사회의 변화에 따라 예술을 바라보는 시각 이 다양한 논점으로 변화됨을 확인하고 자 하는 데 연구의 목적이 있다. 이를 위해 RISS에서 인공지능 관련 자료 수집하였고, 음악 분야에서 많이 활용되는 창작 분야를 중심으로 구글의 마젠타 프로젝트의 사례를 알아보았다. 자료의 핵심어로 가장 많이 사용된 것은 인공지능, 예술, 음악 생성 인공지능, 음악 인공지능, 구글 마젠타, 창작으 로 음악 인공지능(AI)에 대한 전반적인 이해를 증진 시키고 음악 AI 프로그램을 활용한 예술과 과학 융합의 방향 성을 고찰한 논문이다.

This study is one of the most notable technologies of the 4th Industrial Revolution, and the purpose of the study is to expand the view of art and to confirm that the view of art changes to various issues as the times and society change. To this end, data related to artificial intelligence were collected from RISS, and examples of Google's Magenta project were examined, focusing on the creative field that is widely used in the music field. The most commonly used keywords of the data are artificial intelligence, art, music generation artificial intelligence, music artificial intelligence, Google Magenta, and the paper that promotes overall understanding of music artificial intelligence (AI) and examines the direction of art and science convergence using music AI programs.

사람을 대상으로 하는 인공지능 서비스가 증가하면서 인공지능에서도 윤리적 토대 위에서 이루어져야 한다는 사회적 요구가 증가하고 있다. 이러한 흐름에 따라 정부와 기업에서는 인공지능 윤리와 관련된 정책, 규범 등을 마련하 고 있다. 합리적인 정책, 규범을 마련하기 위해서는 대중들이 가지고 있는 인식을 파악하는 것이 첫 번째 단계이다. 본 논문에서는 인공지능과 윤리에 대한 대중들의 인식을 파악하기 위해 소셜데이터와 뉴스 댓글을 수집하고 관심도 분석, 감성 분석, 담론 분석 수행 후 시각화하였다. 분석 결과, “인공지능 윤리”에 대한 관심도와 ‘인공지능“ 호감도는 반비례하는 상관관계를 보여주었다. 담론분석 결과로, 가장 큰 이슈가 “개인정보 유출”이었고 학습 데이터의 오염 및 편향 문제와 컴퓨터로 만들어진 인공지능에게 법인격을 부여해야 하는지에 대한 담론도 보여주었다. 본 연구가 인공지 능 윤리 규범, 정책을 마련할 때 대중들의 인식을 파악할 수 있는 자료로 활용될 수 있을 것이다.

As artificial intelligence services targeting humans increase, social demands are increasing that artificial intelligence should also be made on an ethical basis. Following this trend, the government and businesses are preparing policies and norms related to artificial intelligence ethics. In order to establish reasonable policies and norms, the first step is to understand the public's perceptions. In this paper, social data and news comments were collected and analyzed to understand the public's perception related to artificial intelligence and ethics. Interest analysis, emotional analysis, and discourse analysis were performed and visualized on the collected datasets. As a result of the analysis, interest in "artificial intelligence ethics" and "artificial intelligence" favorability showed an inversely proportional correlation. As a result of discourse analysis, the biggest issue was "personal information leakage," and it also showed a discourse on contamination and deflection of learning data and whether computer-made artificial intelligence should be given a legal personality. This study can be used as data to grasp the public's perception when preparing artificial intelligence ethical norms and policies.

오늘날 인공지능은 인간처럼 스스로 학습을 할 수 있을 뿐 아니라 인간의 고유영역 이라고 여겨졌던 문화와 예술 분야에서 활발한 창작을 하고 있다. 이와 함께 인공지능 이 제작한 창작물도 저작권으로 보호할 수 있는지, 만일 그렇다면 누가 저작권을 가지 는지에 관하여 관심이 집중되고 있다. 본 논문은 인공지능 창작물을 인간의 창작물과 동일하게 보호해야 하는가라는 근본적인 의문에 대하여 저작권법의 본질은 ‘인간의 창 작활동’을 촉진하는 것이라고 보고 인간의 창작 의욕을 저해하는 인공지능의 창작물까 지 저작권으로 보호하는 것은 부당하다고 주장한다. 이러한 주장의 근거를 살펴보면 다음과 같다. 첫째, 인간의 창작적 기여 없이 인공 지능이 독자적으로 창작한 경우까지 저작물로 보호하는 것은 오히려 인간의 창작을 위축시키게 되며 이는 저작권법의 본질에 반한다. 인간의 창작은 그 소요시간과 비용 면에서 인공지능이 대량생산한 작품과 경쟁할 수 없기 때문에 인공지능의 창작물을 인간의 창작물과 동일하게 저작물로서 보호하면, 장기적으로 볼 때 인간의 창작물은 사라질 수 있다. 둘째, 저작권으로 보호하지 않더라도 인공지능 산업의 발전이 저해되 지는 않으므로 경제적, 정책적 이유에서도 인공지능 창작물 전반에 저작권 보호를 확 대 인정하여야 할 필요성은 없다. 인공지능 제작자와 사용자는 저작권이 아니더라도 자신의 노력에 대하여 보상을 받을 다른 유인을 가지고 있다. 또한 인공지능 산업의 특성상 저작권 인정 여부와 무관하게 인공지능의 연구 개발은 국가 정책으로서 계속해 서 장려될 것이다. 셋째, 아직 실현되지 않은 불확실한 미래의 인공지능 기술을 미리 예측하여 새로운 제도를 도입하는 것은 매우 신중하게 이루어져야 하므로 현시점에서 제도를 급격하게 변화시키는 것은 타당하지 않다. 따라서 현행 법의 해석으로 보호받지 못하는 인공지능의 창작물의 경우에는 공공의 소유에 속한다고 보아 누구나 자유롭게 사용가능하도록 하여야 한다. 이것이 궁극적으 로 인간의 문화 향상 발전에 기여하는 방안이 될 것이다.

For years, computers have dominated humans at chess, poker, and baduck. Now, they are competing in the arts. Increasingly sophisticated artificial intelligence is creating music, art, and stories. It has given rise to provoking questions in copyright law: Is a work created by autonomous artificial intelligence copyrightable? Who is the copyright owner of a work created by autonomous artificial intelligence.? This article explains why copyright protection should not subsist in original works made by artificial intelligence without natural person’s creative input. According to the purpose of copyright law, which is to encourage human to create, it is not appropriate to protect works created by autonomous artificial intelligence because it may discourage human from making new creative work. This article then analyzes the arguments for and against the possible choices of copyright owner: the artificial intelligence, the user, the programmer, and entrance into the public domain. Then this article arrives at the conclusion that the work’s immediate entrance into the public domain is the best approach to resolving the question of copyright ownership of works created by autonomous artificial intelligence. Because no person generates the artificial intelligence’s work, no person should be awarded the copyright and everyone is free to use the artificial intelligence’s work. The artificial intelligence industry will likely continue to thrive regardless of copyrights, and this approach would help ensure that humans remain an integral part of creative fields.

닉 보스트롬은 기술 발전에 따라 현대 세계의 ‘실존적 위험’(existential risks) 역시 커지고 있다고 우려한다. 그는 특히 슈퍼인텔리전스(초지능)의 위험을 강조한다. 맥스 테그마크 또한 인공지능에 대한 위협을 연구하고 있다. 이들의 인공지능 담론은 SF의 사변적 상상력과 시나리오에 의존한다. 인공지능의 (종말론적) 서사는 과학적 사실과 허구적 상상의 경계가 무의미하게 된 포스트휴먼 문화(posthuman culture)의 일부다. 이같은 과학과 허구의 상호작용과 상호교차를 ‘과학/소설’(science/fiction)와 ‘과학허구적 텍스트’(scientifictive texts)라는 용어로 포착할 수 있다. 인공지능에 대한 기대와 낙관, 불안과 공포는 대중적 SF의 극적인 서사에 많은 영향을 받는다. 현실의 인공지능 기술과 시나리오가 합리적 추론 보다는 흥미로운 이야기에 의해 오도될 가능성이 높다. 이러한 ‘서사적 편견’ 탓에 인공지능에 대한 실제 시나리오는 SF에 매우 의존적이면서도 동시에 회의적인 시선이 요구된다. SF 작가 버너 빈지가 제안한 기술적 특이점은 특이점 SF라는 SF 하위장르를 번성시켰다. 나아가 특이점은 레이 커즈와일의 사례처럼 기술과 산업, 학문과 교육에도 큰 영향을 미쳤다. 특이점 담론에는 현대 과학기술과 신화가 공존한다. 하이테크 기업들도 특이점의 추종자로 볼 수 있다. 인공지능과 특이점 서사는 기술과 문화적 맥락뿐 아니라 돈과 힘의 논리 속에서 작동하는 것이다. 특이점 서사는 인공지능의 현실적인 문제들에 무관심하게 할 수 있으므로 비판적 분석이 요구된다.

Nick Bostrom is concerned that the “existential risks” of the modern world are also increasing with technological advances. He particularly emphasizes the dangers of superintelligence. Max Tegmark is also working on threats to artificial intelligence. Their AI discourse depends on the speculative imagination and scenarios of science fiction (SF). The apocalyptic narrative of AI is part of a posthuman culture in which the boundary between scientific fact and fictional imagination has become meaningless. This interaction and intersection between science and fiction can be captured with the terms “science/fiction” and “scientifictive texts.” Expectations, optimism, anxiety, and fear about AI are greatly influenced by the dramatic narratives of popular sci-fi. It is highly likely that real-world AI technologies and scenarios will be misled by interesting stories rather than rational reasoning. Due to these “narrative biases,” the actual scenario for AI is highly dependent on SF and at the same time requires a skeptical view. The technological singularity proposed by SF writer Vernor Vinge has prospered the SF subgenre called singularity SF. Furthermore, the singularity has had a great impact on technology and industry, as well as academics and education, as in the case of Ray Kurzweil. Modern technoscience and myth coexist in this discourse. High-tech companies can also be seen as followers of the singularity. AI and singularity narratives operate within the logic of money and power, as well as technological and cultural contexts. Singularity narratives can leave you indifferent to the real problems of AI, so critical analysis is required.