대학의 교양수학에서 인공지능과 수학 관련 교과목 개발에 관한 연구 = A Study on the Development of Courses Related to Artificial Intelligence and Mathematics in College General Mathematics

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 인공지능과 수학 관련 교과목 개발을 위해 수학과 교육과정, 인공지능과 수학 관련 연구 등을 분석하여 학습요소 및 내용을 선정하고, 대학의 교양수학에서 인공지능과 수학 관련 교과목 구성 및 운영에 대한 방안을 제시하였다. 인공지능의 원리를 수학에서 다루기 위해 필요한 내용은 주로 미적분학, 확률과 통계, 선형대수학에 관련된 내용으로, 이와 같은 수학 학습 내용은 인공지능의 기능 중에서 데이터 분석 및 표현, 신경망, 클러스터링, 비지도학습, 최적화 등을 위해 필요하므로 대학교양수학의 인공지능과 수학에 관련 교과목에서는 이러한 내용이 필수적으로 포함되어야 한다. 또한, 인공지능과 수학 관련 교과목은 머신러닝을 이해하기 위한 기초수학으로 필수적인 선형대수학과 다변수 미적분학의 여러 주제들을 한 학기에 배우기 어려우므로 본 연구에서는 인공지능과 수학 관련 교과목을 <인공지능 수학1>과 <인공지능 수학2>의 두 과목으로 나누어 대학생들이 자신의 능력과 필요에 따라 선택하여 수강할 수 있도록 제안한다. 마지막으로, 인공지능과 수학 관련 교과목은 인공지능의 원리를 이해하기 위한 이론 중심의 수업도 중요하지만 널리 쓰이는 프로그램 언어인 파이썬에 대한 기초문법을 학습하고, 이를 이용한 데이터 분석과 자료정리 및 전처리에 대한 학습을 통해 실생활에서 찾을 수 있는 데이터 분석과 인공지능, 딥러닝 프로젝트 등을 적용하는 응용학습에 대한 연구도 필요하다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

In order to develop courses related to artificial intelligence and mathematics, this study provides plans for the compositionand operation of courses related to artificial intelligence and mathematics in college general mathematics by analyzing themathematics curriculum, artificial intelligence and mathematics-related research, and selecting learning elements and contents.
The content needed to deal with the principles of artificial intelligence in mathematics is mainly related to calculus, probabilityand statistics, and linear algebra. Such mathematical learning content is one of the functions of artificial intelligence. Sinceit is necessary for analysis and expression, neural networks, clustering, unsupervised learning, and optimization, these contentsmust be included in artificial intelligence and mathematics-related courses in college general mathematics. In addition, incourses related to artificial intelligence and mathematics, it is difficult for students to learn various topics such as linearalgebra and multi-variable calculus, which are essential as basic mathematics for understanding machine learning, all in onesemester. Thus, in this study, I propose that we divide the course into two subjects, <Artificial Intelligence Mathematics1> and <Artificial Intelligence Mathematics 2>, so that college students can select and take the courses according to theirabilities and needs. Lastly, while theory-oriented classes are essential for understanding the principles of artificial intelligencein artificial intelligence and mathematics-related courses, applied learning is also crucial. This includes learning the basicsof Python, a widely used programming language, for data analysis, data organization, and preprocessing. Additionally, applyingthese skills in real-life projects involving data analysis, artificial intelligence, and deep learning is necessary for comprehensiveeducation.