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지역화 공공데이터 기반 초등학생 머신러닝 교육 프로그램 개발
김봉철,김봄솔,고은정,문우종,오정철,김종훈 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.5
본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 교육 방법으로 지역화 공공데이터를 활용한 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 그 효과를 검증하였다. ADDIE 모형에 따라 초등학생을 대상으로 사전 요구 분석을 진행 한 결과를 바탕으로 프로그램 설계를 진행하였다. 지역화 공공데이터를 기반으로 머신러닝 포 키즈와 스크래치 를 활용하여 인공지능 원리를 학습하고 공공데이터를 목적에 맞게 추상화하는 과정을 통해 문제를 해결하고 컴 퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교육 프로그램을 개발하고 적용하였다. 비버챌린지를 활용하여 사전·사후 검사 결과를 통해 컴퓨팅 사고력의 변화 정도를 분석하였으며, 분석 결과 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상 에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. This study developed an artificial intelligence education program using localized public data as an educational method for improving computing thinking skills of elementary school students. According to the ADDIE model, the program design was carried out based on the results of pre-requisite analysis for elementary school students, and textbooks and education programs were developed. Based on localized public data, the training program was constructed to learn the principles of artificial intelligence using machine learning for kids and scratches and to solve problems and improve computational thinking through abstracting public data for purpose. It is necessary to put this training program into the field through further research and verify the change in students' computational thinking as a result.
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데이터 라벨링 중심의 머신러닝 교육이 초등학생 컴퓨팅 사고력에 미치는 효과
문우종,김봄솔,김정아,김봉철,서영호,오정철,김용민,김종훈 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.2
본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력을 향상시키기 위한 교육 방법으로 데이터 라벨링 중심의 머신러닝 교 육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 현직 초등학교 교사 100명을 대상으 로 실시한 사전 요구분석 결과를 바탕으로 설계 및 개발을 진행하였다. 개발한 교육 프로그램의 효과를 검증하 기 위하여 K 초등학교에 재학 중인 6학년 학생 17명을 대상으로 1일 2차시씩 총 6주간 12차시의 교육을 진행하 였다. 해당 교육이 컴퓨팅 사고력 향상에 미친 효과를 측정하기 위해 '비버챌린지(Bebras Challenge)'를 활용하 여 사전 사후 검사를 진행하여 교육적 효과를 분석하였다. 분석 결과 데이터 라벨링 중심의 머신러닝 교육이 초 등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 기여한 것으로 나타났다. This study verified the effectiveness of machine learning education programs focused on data labeling as an educational method for improving computational thinking of elementary school students. The education program was designed and developed based on the results of a preliminary demand analysis conducted on 100 elementary school teachers. In order to verify the effectiveness of the developed education program, 17 sixth-grade students attending K Elementary School were given 2 classes per day for a total of 6 weeks. In order to measure the effect of the training on improving computational thinking, the educational effects were analyzed by conducting pre-post-inspection using the Beaver Challenge. According to the analysis, machine learning education focused on data labeling contributed to improving computational thinking of elementary school students.
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딥러닝 원리 중심의 인공지능 교육 프로그램 개발 및 적용
문우종,김봄솔,고승환,고은정,김종훈 한국정보교육학회 2023 정보교육학회논문지 Vol.27 No.3
교육부는 미래사회 변화에 대응할 수 있는 기초 소양과 역량을 기를 수 있는 교육과정 개선을 추진하며 인공지능과 소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초 소양 강화를 강조하고 있다. 인공지능 교육 분야에서도 인공지능 기술 발전에 따른 사회 변화를 바르게 이해하고 인공지능의 개념과 원리, 기술을 활용하여 실생활 및 다양한 분야의문제를 창의적으로 해결할 수 있는 기초 소양인 인공지능 리터러시에 대한 연구가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 머신러닝 포 키즈에서 딥러닝 모델을 구현하는 원리를 보여주는 부분을 활용해서 인공지능의 개념과 원리(노드, 은닉층 등)를 익힐 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 적용하여 인공지능 리터러시를 함양하는 데 그 목적을두고 있다. 교육 프로그램은 초등교사 50명의 요구 분석 결과를 바탕으로 목적과 방향을 설계하였고, 초등 정보영재 20명을 대상으로 적용 후 인공지능 리터러시 사전·사후 검사 결과를 통해 교육적 효과를 분석하였다. 분석결과 본 교육 프로그램은 인공지능 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다.
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숫자 데이터를 활용한 블록 기반의 머신러닝 교육이 초등학생 컴퓨팅 사고력에 미치는 효과
문우종,이준호,김봉철,서영호,김정아,오정철,김용민,김종훈 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.2
본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 신장을 위한 교육 방법으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하여 적용한 후 그 효과를 검증하였다. 교육 프로그램은 ADDIE(Analysis-Design-Development-Implementation-Evaluation) 모형에 따라 사전에 초등학교 교사 100명을 대상으로 구글 설문을 이용하여 실시한 요구 분석 결과를 바탕으로 그 목표와 방향을 설계하였다. 머신러닝 포 키즈 중 블록 기반의 프로그래밍을 위해 스크래치를 사용하였고 숫 자 데이터를 활용하여 인공지능의 원리를 학습하고 직접 문제를 해결하는 프로그래밍 과정에서 컴퓨팅 사고력을 향상할 수 있도록 교재를 개발하고 적용하였다. 비버챌린지를 활용하여 사전·사후 검사 결과를 통해 컴퓨팅 사 고력의 변화 정도를 분석하였으며, 분석 결과 본 연구는 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 미 친 것으로 나타났다. This study developed and applied an artificial intelligence education program as an educational method for increasing computational thinking of elementary school students and verified its effectiveness. The educational program was designed based on the results of a demand analysis conducted using Google survey of 100 elementary school teachers in advance according to the ADDIE(Analysis-Design-Development-Implementation-Evaluation) model. Among Machine Learning for Kids, we use scratch for block-based programming and develop and apply textbooks to improve computational thinking in the programming process of learning the principles of artificial intelligence and solving problems directly by utilizing numerical data. The degree of change in computational thinking was analyzed through pre- and post-test results using beaver challenge, and the analysis showed that this study had a positive impact on improving computational thinking of elementary school students.
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소리 데이터를 기반으로 일상생활 문제를 해결하는 초등 머신러닝 교육 프로그램 개발
문우종,고승환,이준호,김종훈 한국정보교육학회 2021 정보교육학회논문지 Vol.25 No.5
본 연구는 인공지능이라는 시대적 흐름에 따라 초등학교에서 쉽게 적용할 수 있는 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 데 목적을 두고 있다. 교육 프로그램은 ADDIE 모형의 단계에 따라 초등교사 70명 대상의 요구 분석 결과를 바탕으로 목적과 방향을 설계하였다. 설문 결과 초등학생들이 인공지능을 처음 배울 때 생활 속에서 가 장 접하기 쉬운 소리 데이터를 주제로 설정하고, 일상생활에서 소리 데이터를 활용하여 문제를 해결하는 과정에 서 인공지능의 원리를 익히고, 그 과정에서 컴퓨팅 사고력도 키울 수 있도록 머신러닝 교육 프로그램을 개발하 였다. 인공지능 교육의 필요성이 대두되는 요즘 본 연구에서 개발한 소리 데이터를 기반으로 일상생활 문제를 해결하는 초등 머신러닝 교육 프로그램을 통해 초등 인공지능 교육의 기반을 갖출 수 있을 것이다. This study aims to develop artificial intelligence education programs that can be easily applied in elementary schools according to the trend of the times called artificial intelligence. The training program designed the purpose and direction based on the analysis results of the needs of 70 elementary school teachers according to the steps of the ADDIE model. According to the survey, elementary school students developed a machine learning education program to set sound data as the theme of the most accessible in their daily lives and to learn the principles of artificial intelligence in solving problems using sound data in real life. These days, when the need for artificial intelligence education emerges, elementary machine learning education programs that solve daily life problems based on sound data developed in this study will lay the foundation for elementary artificial intelligence education.
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