인공지능윤리교육의 국내 연구 동향 분석

김경주,조정원 (사)디지털산업정보학회 2023 디지털산업정보학회논문지 Vol.19 No.4

This study examined research trends in AI ethics education and attempted to suggest a direction for AI ethics education. As a result of the research, two studies were conducted in 2017. There are no studies in 2018 and 2019, and there are 6 studies in 2020. Since then, research has continued to increase, with 19 studies in 2021 and 18 studies in 2022. There were a total of 37 lead authors of the study. There were six lead authors who had published papers for more than two years, and two lead authors who had published papers for more than three years. In addition, to examine the details of AI ethics education, a total of 265 keywords that went through a refining process were divided into education-related, ethics-related, AI-related, and other-related. Although the necessity and importance of research on AI ethics education is expected to increase, there are not many researchers who continuously conduct research on AI ethics education. Accordingly, there is a need to find ways to continue research on AI ethics education. AI ethics education is being conducted under various names such as moral education, ethics education, liberal arts education, and AI education. Accordingly, research on AI ethics education at various levels and forms should be conducted, not just educational research on artificial intelligence ethics in terms of regular subjects.

SW⋅AI 기초교양에서의 핵심역량 성과 평가도구 개발

장은실,오경선 한국교양교육학회 2023 교양교육연구 Vol.17 No.2

As a result of current trends, a level of SW⋅AI competency for digital innovation has become a necessity, not a choice, SW-AI competency has also developed as a purpose not only for training specialist personnel, but also for providing universal SW⋅AI basic education. However, to increase the effectiveness of universal SW⋅AI basic education, it is advisable that we systematically educate SW⋅AI basic education in stages. A university offers various elective courses related to SW⋅AI for all students. Schools have expanded the opportunities for students to participate in SW⋅AI basic education after they have completed the required elective courses. However, expanding the opportunities for SW⋅AI basic education does not automatically strengthen their skills. Therefore, educators are aiming to strengthen the learners’ problem-solving skills by developing evaluation tools for core competencies in SW⋅AI elective courses and by applying these skills in algorithm courses. A performance assessment tool was developed in SW⋅AI basic education to enhance the core competencies of higher-order thinking and for the utilization of information and technology. The tool was developed through the following stages: clarifying class goals, developing core challenges, developing evaluation criteria, developing and applying assessment tools, and analyzing the evaluation results. The tool was applied in an algorithm course for problem solving and helped learners understand what to focus on when performing challenges. It also provided them with guidance for learning to enhance their various competencies through feedback. Indeed, a survey of self-assessment by learners at the beginning and end of the semester showed that the necessary competencies for solving core challenges had improved. On the other hand, students who were not majoring in SW⋅AI basic education stated that having to program in order to solve problems and being responsible for programming in team projects was a burden for them. In this study, we found that if the learner’s ultimate competencies are concretely embodied as behavioral indicators and challenges are set based on this criterion, the learner can concentrate more on practical competency enhancement. However, in regards to the SW⋅AI basic education subject, we confirmed that there is a need for us to clarify the core challenges and evaluation criteria for evaluating core competencies. In the future, we will apply various core competency performance evaluation tools to various SW⋅AI basic education subjects to identify areas for improvement. Through this process, we will continuously improve the effectiveness of SW⋅AI basic education and systematically enhance competencies thereby. 디지털 혁신을 위해 필요한 SW⋅AI 역량은 시대적 흐름에 따라 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 이는 전문 인재 양성 목적 외에도 보편적 SW⋅AI 기초교육을 위한 목적으로도 발전하게 된 것이다. 보편적 SW⋅AI 기초교육의 효과를 높이기 위해서는 SW⋅AI 기초교양 교육을 단계별로 체계화하여 교육하는 것이 좋다. A대학교에서는 전교생이 수강할 수 있는 다양한 SW⋅AI 관련 선택교양 교과목을 개설하였다. 즉, SW⋅AI 필수교양 교과목을 이수한 뒤 학습할 수 있는 SW⋅AI 기초교육의 참여기회를 확대하여 제공하였다. 그러나 SW⋅AI 기초교육의 기회를 확대하여 제공한다고 해당 역량이 강화되는 것은 아니다. 이에 SW⋅AI 기초교양에서의 핵심역량 성과 평가도구를 개발하여 문제해결력 함양을 위한 알고리즘교과목에 적용하여 역량을 강화하고자 하였다. SW⋅AI 기초교양에서의 핵심역량인 고차적 사고와 정보 및 기술 활용 역량을 강화하기 위한 성과평가도구는 수업 목표의 명확화, 핵심 과제 개발, 평가 준거 개발, 성과 평가도구 개발 및 적용, 평가결과 분석의 단계를 거쳐 개발하였다. 개발한 성과 평가도구를 문제해결을 위한 알고리즘 교과목에 적용해 본 결과, 학습자들은 무엇에 초점을 두고 과제를 수행해야 하는지 알 수 있었고, 피드백을 할 때도 성과 평가도구를 중심으로 안내하여 역량 강화를 위한 학습을 지속하는데 도움을 제공하였다. 학기 초와 학기 말에 진행한 학습자 자기평가 설문조사의 역량 변화 결과를 통해서도 핵심 과제를 해결하는데 필요한 역량들이 향상되었음을 확인할 수 있었다. 반면 SW⋅AI 기초교양에서 비전공자가프로그래밍으로 문제를 해결한다는 것과 팀프로젝트에서 프로그래밍을 담당하는 역할은 큰 부담이 된다는 것도 확인할 수 있었다. 본 연구를 통해 학습자가 궁극적으로 강화해야 할 역량을 행동지표로 구체화하고 이를 기반으로 과제를 설정하여 수업을 진행할 경우, 학습자의 실질적인 역량 강화에 보다 집중할 수 있음을 확인할수 있었다. 그러나 SW⋅AI 기초교양 교과목에서는 핵심역량 평가를 위한 핵심 과제와 평가 준거를 보다 명확히 할 필요가 있다는 것을 확인하였다. 향후 핵심역량 성과 평가도구를 다양한 SW⋅AI 기초교양 교과목에 적용하여 개선점을 도출할 것이다. 이러한 과정을 통해 지속적으로 SW⋅AI 기초교육의 효과를 높일 것이며, 이를 토대로 SW⋅AI 기초교육을 체계화하여 역량을 강화하고자 한다.

AI, Art and Physical Convergence Education

Dukhoi Koo,Jeongeun Kim 한국아세아태평양교육문화융복합학회 2022 Asia Pacific Journal of Teaching and Learning Vol.2 No.1

Purpose To present the necessity and direction of the teacher curriculum of AI, Art and Physical Convergence Education. There is a growing need to apply and utilize AI technology in music, art, and physical education, such as AI composers, AI command programs, VR/AR art works appreciation, and physical. This trend of technological development is expected to affect school arts and physical education. In response to this, a curriculum for professional teachers related to AI, arts and physical education should be opened so that more in-depth AI and arts and physical education subjects can be dealt with in-depth arts and physical education subjects. Method Delphi research was conducted twice by forming a group of experts. For the Delphi survey, it was divided into three areas: theory, method, and practice, which are basic common subjects, and four areas: music, art, physical education, and integration, which are elective subjects. The results were analyzed based on the content validity of the response, and the second Delphi survey was conducted by supplementing and deepening the questions according to the analysis first Delphi survey results. Results The direction of the curriculum derived through the two Delphi studies is as follows. First, it is necessary to organize subjects specialized in music, art and physical education in connection with AI. Second, it is the opening of a subject that can strengthen teachers' ability to integrate and utilize AI within the subject. Third, it is the opening of data-related subjects that reflect the importance of data in relation to AI. Fourth, it is the courses that reflect key terms in AI, arts and physical education curriculum such as 'AI or data'. Conclusion Teachers who will educate students who will lead the future should develop their educational capabilities by combining AI and subjects, the core of the era of the 4th industrial revolution. Therefore, if the AI, art and physical convergence education teacher curriculum suggested in this study is revised and supplemented and used in the curriculum to cultivate experts, it is expected to contribute to the establishment and development of the AI, art and physical convergence education.

AI 융합교육 역량 강화를 위한 교사의 교육요구도 분석

김자미,김용 한국인터넷정보학회 2023 인터넷정보학회논문지 Vol.24 No.5

학교 현장에서는 사회의 패러다임을 바꾸는 AI를 접목한 AI 융합교육을 권장하고 있다. 이에 본 연구는 AI, AI 융합교육에 대한용어의 혼재를 최소화하기 위해 용어를 정의하고, AI 융합교육을 수행하는 관점에서 교사의 교육요구도를 분석하기 위한 목적으로진행되었다. 목적 달성을 위해 전문가 19명의 의견 수렴, 교육대학원의 AI 융합전공에 재학 중인 중등 교사 125명을 대상으로 자기기입식 설문을 진행하였다. 분석 결과, 전문가들은 AI 융합교육을 AI 기반교육이나 활용교육이 아닌 문제 해결의 방법론으로 정의하였다. 교사의 교육요구도 분석에서는 AI와 빅데이터'가 1 순위이며, 'AI 융합교육 방법론', 'AI 활용 학습 실제'등의 순이었다. 본 연구는AI와 관련된 다양한 용어가 혼재하는 가운데 전문가의 의견을 수렴하여 용어를 정의하였고, 현직 교사의 AI 융합교육에 대한 교육방향성을 제시했다는 데 의의가 있다. In the school field, AI convergence education is recommended, which utilizes AI in education to change the paradigm of society. This study was conducted to define the terms of AI and AI convergence education to minimize the confusion of terms and to analyze the educational needs of teachers from the perspective of conducting AI convergence education. To achieve the purpose, 19 experts' opinions were collected, and a self-administered questionnaire was administered to 125 secondary school teachers enrolled in the AI convergence major at the Graduate School of Education. As a result of the analysis, the experts defined AI convergence education as a methodology for problem solving, not AI-based or utilization education. In the analysis of teachers' educational needs, “AI and big data“ was ranked first, followed by “AI convergence education methodology“ and “learning practice using AI“. The significance of this study is that it defined the terminology by collecting the opinions of experts amidst the confusion of various terms related to AI, and presented the educational direction of AI convergence education for in-service teachers.

‘AI’와 교육제도에 대한 헌법적 논의

이병규 한국비교공법학회 2019 공법학연구 Vol.20 No.4

This paper deals with the impact of AI on the educational system from a constitutional point of view. This discussion considered how the rights to constitutional education could be understood in the new educational environment under AI. In recent years, AI has been actively developed in the field of AI teaching materials, AI teachers, and AI adoption. Individualized education using self-study tablet teaching materials equipped with AI is possible, and in some countries, AI teachers participate in classes with human teachers. AI in these areas of education can make some changes to the existing education system premised on schools, teachers and students, and in particular can affect the rights to education guaranteed by the Constitution. Education using AI-based textbooks can enable individualization of education, which can shake the education system linking age and grade. On the contrary, for students who want collective and average education, AI in education can restrict freedom of choice. In addition, it can not be overlooked that education by AI can infringe on teacher's freedom of education, and in particular, AI without personal autonomy can be used as a tool for government press. On the other hand, AI is used in terms of fairness in selecting students and recruiting talents of companies, but when AI is selected based on learning data from the past, humans can repeat errors that can be corrected. Since the impact of AI in education on constitutional rights, freedom of education, and equal opportunity of education cannot be denied, it is necessary to interpret the constitution in the future. We need to clarify human roles. It is clear, however, that the AI of the educational domain raises the fundamental question of how long the current form of lecture, which brings together a group of students in a large building, can be sustained. 이 글은 ‘AI’에 의한 교육제도의 변화 양상을 헌법적 관점에서 다루었다. 이를 통해인공지능이라는 새로운 교육 환경의 변화 속에서 헌법상 교육에 관한 권리가 어떻게 문제될 수 있는지 생각해보았다. 최근 교육 영역의 AI화는 AI교재, AI교사, AI채용 등에서 활발하게 이루어지고 있다. AI를 탑재한 자습용 태블릿 교재를 이용한 개별화 교육이 가능해지고, 일부 국가에서는AI교사가 인간 교사와 함께 수업에 참여하는가 하면, 기업이나 대학에서는 AI가 인재채용이나 학생 선발 과정에 본격적으로 활용되고 있다. 이러한 교육 영역에서의 AI화는 학교, 교사 및 학생을 전제로 한 기존 교육제도에 일정 부분 변화를 가져올 수 있으며, 특히 헌법이 보장하는 교육에 관한 권리에 영향을 미칠 수 있다. AI를 탑재한 교재를 활용한 교육은 교육의 개별화를 가능하게 함으로써 연령과 학년을 연계한 교육제도를 동요시킬 수 있다. 오히려 집단적․평균적 교육을 원하는 학생들의 경우에는 교육의 AI화가 부자유를 선택할 자유를 제약할 수 있다. 또한 AI 에 의한 교육이 교사의 교육의 자유를 침해할 수 있고, 특히 인격적 자율성을 가지지 않는 AI가 정부언론의 도구로 활용될 수 있다는 점도 간과할 수 없다. 한편 AI는 학생선발이나 기업의 인재 채용에 있어서 공정성 차원에서 활용되고 있으나 AI가 과거의 데이터를 학습한 것을 토대로 전형이 이루어질 때 인간이라면 교정할 수 있는 오류를 반복할 수 있다. 교육 영역에서의 AI화가 헌법상 교육의 권리나 교육의 자유 그리고 교육의 기회균등에 미치는 영향은 부정할 수 없기 때문에 금후 이를 고려한 헌법해석이 필요하며, 또한이러한 영향이 교육의 본질을 훼손할 수 없도록 인간의 역할을 분명히 할 필요가 있다. 다만 교육 영역의 AI화가 대형 건물에 집단의 학생을 모아 놓고 강의하는 현재의 강의형태가 얼마나 지속될 수 있는지에 대한 근본적 물음을 던지는 것은 분명하다.

만 5세 대상 놀이중심 인공지능 교육 프로그램 개발을 위한 유아교사의 인식과 요구분석

박지은,홍미선,조정원 대한산업경영학회 2022 산업융합연구 Vol.20 No.5

본 논문은 만 5세 대상 인공지능(AI) 교육 프로그램을 개발하기 위해 AI 교육에 대한 유아교사의 인식과 요구사 항들을 분석하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 ADDIE 모형의 1단계인 분석단계를 중심으로 AI 교육의 교육적 요소 를 추출하기 위해 설문조사 및 심층 인터뷰를 진행하였다. 연구결과는 첫째, 만 5세 대상 AI 교육은 놀이로서 자연스럽 게 받아들일 수 있는 유아교육 내용과 AI를 융합한 교육과정을 설계해야 한다. 둘째, 교사의 성찰을 반영할 수 있는 AI 교육의 평가도구가 체계적으로 개발되어야 한다. 셋째, 놀이중심의 AI 교육환경 지원 및 유아교사 대상 교육지원이 필요하다. 마지막으로 비교과 교육과정의 AI 교육 등을 고려하여 지속해서 유아교육 현장에서 운영될 수 있도록 시스템 을 구축해야 한다. 향후 만 5세 대상 놀이중심 AI 교육 프로그램을 개발하여 유아 대상의 AI 교육에 대한 인식을 확산하 고 학습자의 연령별, 단계별 AI 교육 접근방안을 제시할 것을 기대한다. The purpose of this paper is to We analyze the perceptions and requirements of early childhood teachers for artificial intelligence(AI) education to develop an AI education program for 5-year-olds. As for the research methodology, we conducted a survey and an in-depth interview to extract the AI educational elements centering on the analysis stage, the first stage of the ADDIE model. The research result is that first, it is necessary to design a curriculum that combines the contents of early childhood education and AI education to be naturally accepted as AI education for 5-year-olds. Second, an evaluation tool for AI education that can showcase the teacher's reflection should be developed systematically. Third, it is necessary to support a play-centered AI education support and environment for early childhood teachers. Lastly, it is essential to establish a system that can be continuously operated in the field of early childhood education in consideration of AI education in the non-curricular curriculum. It is expected that in the future, a play-oriented AI education program for 5-year-olds will be developed to spread awareness of AI education for infants and present an AI education approach for each age and stage of learners.

예비교원 대상 AI융합교육 교과목의 교육적 효과 분석 연구

이주영 한국정보교육학회 2024 정보교육학회논문지 Vol.28 No.4

본 연구의 목적은 예비교원의 AI융합교육 역량 향상을 위한 수업을 실행하여 그 교육적 효과를 분석하는 것이 다. AI융합교육 역량 함양을 위해 AI이해, AI교육 분류와 개념, 교과 기반 AI융합교육 사례 및 실습, AI융합교육 플랫폼 이해, AI융합교육 교수 학습 사례 구안 및 적용 등을 경험할 수 있도록 교육 내용 설계하였다. 교과목은 G 교육대학교 4학년 재학생 26명을 대상으로 11주 동안 이론과 실습을 통해 적용하고, 사전 사후 대응표본 t-test를 통해 예비교원의 AI융합교육 역량 변화와 만족도를 확인하였다. 수업에 참여한 초등 예비교원들의 AI융합교육 역 량 및 하위 요인에서 유의미한 차이를 확인하였고 만족도 또한 높은 수준으로 나타났다. 본 연구에서 설계·수행한 AI융합교육 교과목을 통해 예비교원의 AI융합교육 역량 향상이라는 교육적 효과를 확인하였다. 이를 기반으로 예 비교원의 AI융합교육 역량 향상을 위한 교육 커리큘럼, 교수 학습 내용 등에 대한 방향성을 제시하였다. The purpose of this study is to conduct a class to improve preservice teachers' competence in AI convergence education and analyse its educational effectiveness. In order to develop AI convergence education competence, the course content was designed to provide experience in understanding AI, understanding AI convergence education platforms, and designing and applying AI convergence education teaching and learning cases. The course was ap- plied through theory and practice to 26 fourth-year students of G Education University for 11 weeks. The changes in AI convergence education competence and satisfaction of the pre-service teachers were checked by t-test. The AI convergence education competence and sub-factors of the pre-service elementary teachers who participated in the course were improved to a statistically significant level, and their satisfaction was also high. Based on the results, the direction of the curriculum and teaching and learning contents to improve the AI con- vergence education competence of pre-service teachers was suggested.

AI교육을 위한 방향성에 대한 고찰

정영철,박종민,박병전 한국IT정책경영학회 2021 한국IT정책경영학회 논문지 Vol.13 No.4

As the era evolves into Digital Society, education requires to be prepared for future education. As the Ministry of Education suggests, the direction of future education requires and educational methodology in which AI education plays as core value. Accordingly, researchers and educators need to suggest approaches and altenatives for AI education. This means that SW education is on premise for research methodology. AI develops upon Big Data, and so does Big Data rely on SW developments. As such, AI has an organic correlation with interactivity. SW reveals elements or factors of typical fusion. The nature of convergence contains diversity, variableness, and multifaceted utility. In addition, convergence education is driving the birth of convergence-type talents. This study explores the corrleation between AI education and convergence education in order to suggest a AI Education methodology. Upon the research, the study approaches AI education based on inference from research hypothesis. The study emphasizes AI convergence of AI education with programming coding as study example demonstrating complementary theory of SW education. In the end, I expect AI education based on these arguments plays meaningful logical considerations for the direction of future education.

인공지능(AI) 활용 교육을 위한 교사 역량에 관한 교육요구도 분석

이동국 ( Dongkuk Lee ),이은상 ( Eunsang Lee ) 한국교육정보미디어학회 2022 교육정보미디어연구 Vol.28 No.3

최근 AI 활용에 대한 사회적 관심과 요구가 높아지고 있으며 AI 활용 교육 관련 정책들도 빠르게 추진되고 있다. 이에 따라 AI 활용 교육을 위한 교사들의 역량 확보가 중요해지고 있다. 본 연구는 교사들의 AI 활용 교육을 위해 교육요구가 높은 역량과 행동지표를 알아보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI 활용 교육 경험이 있는 교사 161명의 설문 응답자료를 바탕으로 AI 활용 교육 역량과 행동지표에 대한 중요도와 보유도를 파악하였다. 그리고 Borich 요구도와 The Locus for Focus 모델을 활용하여 AI 활용 교육 역량과 행동지표에 대한 요구도를 도출하였다. 연구 결과, AI 활용 교육 역량의 모든 영역에서 중요도와 보유도 사이에 유의한 차이가 있었고, 교육요구가 높은 역량으로 AI 활용 실제적 학습 설계 역량, AI 활용 데이터 해석 역량, AI 활용 개별화 학습 설계 역량, AI 활용 데이터 기반 평가 설계 역량, AI 활용 데이터 기반 피드백 역량으로 나타났다. 행동지표별 분석 결과에서는 우선순위가 높은 역량과 관련된 행동지표 외에 AI의 안전한 활용, AI와 관련된 법 제도의 이해 및 준수, 교수학습에서 발생한 기술적 문제의 해결 등이 교육요구가 높은 것으로 나타났다. AI 활용 교육을 위한 요구도 분석 결과를 바탕으로 교원 전문성 개발 과정에 데이터 활용, 개별화 학습 설계, 실제적 학습 설계와 관련된 내용이 중점적으로 다루어질 필요가 있고, 환경적인 측면에서 증거 기반의 AIㆍ에듀테크 정보 제공, 맞춤형 교육 지원 플랫폼 구축 등을 제안하였다. 본 연구는 AI 활용 교육을 위한 체계적인 교육과정 및 환경 조성을 위한 기초 자료로 활용되기를 기대한다. The purpose of this study is to investigate the competency and behavioral indicators, highly required educational needs, for teachers’ education that make use of AI. In order to do so, the study made use of 161 responses from teachers with experience in education that makes use of AI, in order to identify the importance and performance of competencies and behavioral indicators for education that make use of AI. Also, using the Borich needs and the Locus for Focus model, the study derived the need for competencies and behavioral indicators of education that make use of AI. The results of the research demonstrated that there was a significant difference between the importance and performance in all areas of education that make use of AI, and the competencies in highest demand for education were: practical learning design competence using AI, data interpretation competence using AI, individualized learning design competence using AI, and data-driven assessment design competence using AI. In the analysis results for behavioral indicators, there was high demand in: behavioral indicators related to high-priority competencies, the safe use of AI, understanding and compliance with AI-related legal systems, and resolving technical problems arising from teaching and learning. Based on the results of the analysis of the need for education using AI, there ought to be a focus on data utilization, individualized learning design, and practical learning design in the teacher professional development process. With that, this study proposed the provision of evidence-based AI and edutech information from an environmental perspective, and the establishment of a customized education support platform. It is expected that this study will be used as a fundamental framework for a systematic curriculum and shaping of the environment for education that makes use of AI.

초등학교 교육과정에서의 AI 교육 방향 탐색

유성열 한국초등교육학회 2024 초등교육연구 Vol.37 No.2

이 연구의 목적은 초등학교 교육과정에서의 AI 교육 방향을 분석하여 우리 교육에서 추구하는 AI 교육의 의미를 탐색적으로 이해하는 데 있다. 이를 위해 이 연구에서는 2022 개정 초등학교 교육과정 문서 전반을 질적 내용 분석 방법을 활용하여 분석하였다. 분석 결과 초등학교 교육과정에서의 AI 교육은 AI에 대한 교육과 AI를 활용하는 교육 모두를 지향하고 있었으며 이는 교육과정 구성의 중점, 목표, 내용, 방법, 평가 등 교육과정 전반에 거쳐 두루 나타났다. 이를 바탕으로 초등학교에서의 AI 교육은 첫째, 디지털 교육과의 깊은 관련 하에 이루어지고 있으며, 둘째, 총론과 각론, 교과별 특성에 따라 AI에 대한 교육과 AI를 활용하는 교육을 다루는 비중과 방식에 있어서 차이를 보이고, 셋째, AI를 활용하는 교육에서는 특히 학생을 위한 AI에 주목하는 특성을 보인다는 점을 논의하였다. 끝으로 초등학교 교육과정에서의 AI 교육은 교과와 밀접한 관련 하에 이루어질 필요가 있으며 국가 차원에서 AI 교육과 관련한 내용을 체계화하여 제시해야 할 필요가 있음을 제언하였다. The purpose of this study is to explore the direction of AI education in the elementary school curriculum and to exploratively understand the meaning of AI education pursued in our education. To this end, in this study, the entire 2022 revised elementary school curriculum document was analyzed using qualitative content analysis methods. As a result of the analysis, AI education in the elementary school curriculum was oriented toward both education about AI and education using AI, and this was shown throughout the curriculum, including the focus, goals, content, methods, and evaluation of the curriculum structure. This direction of AI education is, first, that discussions related to AI education are taking place in a deep relationship with digital education, and second, in terms of the proportion and method of handling education on AI and education using AI according to the general theory, specific theories, and characteristics of each subject. Thirdly, it was discussed that education using AI shows the characteristic of paying particular attention to AI for students. Finally, based on these results, it was suggested that AI education in the elementary school curriculum needs to be closely related to the subject and that there is a need to systematize and present content related to AI education at the national level.