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김귀훈, 송기상, 김태영, 이태욱, 이승철, 전형기, 전인성, 김지윤, 김영식
2021 / 컴퓨터교육학회 논문지
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본 연구는 현직 교사의 인공지능 융합교육 역량 강화를 위해 개발된 공통 교육과정을 초·중등 교사에게 적용하여 교수효능감에 미치는 영향을 검증하였다. 교육과정 적용 결과, 인공지능 융합교육 교수효능감과 하위 요인이 통계적으로 유의미하게 향상되었으며, 교육 만족도 또한 높게 나타났다. 향후 인공지능과 타 교과의 융합을 위한 교육 자료 및 플랫폼 개발, 교수학습 방법 개발이 필요하다.
인공지능 시대의 융합교육, 어떻게 실천할 것인가? : 교과성취와 미래역량을 아우르는 융합수업 디자인 실제
인공지능 활용교육 : 교사 연구자들이 들려주는 연구와 실천 기반
Artificial intelligence in higher education : a practical approach
디지털 전환 시대의 AI 디지털 교육
AI 시대의 언브레이커블 인재 = AI 대체불가 탁월한 인재가 되는 법
Innovative Technologies and Learning : 4th International Conference, ICITL 2021, Virtual Event, November 29 – December 1, 2021, Proceedings
서울대학교 AI융합교육학과 인공지능 수업 가이드 : 앞서가는 초등, 중등 교사의 선택 : 2022 개정 교육과정 활용 앞서가는 초등, 중등 교사를 위한 에듀테크 사례
교사를 위한 AI 툴
AI와 미래 교육
인공지능과 평생교육
(독서로 여는 첫 AI 수업,) 노벨 엔지니어링 : 한 권으로 끝내는 엔트리+플랫폼 AI 융합 교육 레시피
Revolutionizing education in the age of AI and machine learning
학교로 들어간 AI
인공지능과 평생교육
AI 교육의 이론과 실제
(선생님들을 위한) 인공지능 활용교육과 실제
AI literacy in K-16 classrooms
Intelligent educational machines : methodologies and experiences
AI 교육혁명 : 무엇을 배우고, 어떻게 가르쳐야 하나?
미래교육의 방향과 실제.
컴퓨터교육학회 논문지
전인성, 송기상융합인문학
이원규, 김자미한국컴퓨터정보학회논문지
김정랑한국컴퓨터정보학회논문지
한선관한국교원교육연구
남수호, 김경언교육정보미디어연구
박혜미, 신효정컴퓨터교육학회 논문지
전수진, 이주강, 최희원, 이석, 김민정컴퓨터교육학회 논문지
정주훈교육정보미디어연구
고보경; 황윤정; 정예일; 최서용; 김기택; 임철일컴퓨터교육학회 논문지
백수현; 유지원산업융합연구
최숙영한국초등수학교육학회지
정슬기, 박만구한국디자인문화학회지
이상미; 송지성컴퓨터교육학회 논문지
박찬솔, 김성애, 김성원, 홍지연, 박정호정보교육학회논문지
이주영디지털콘텐츠학회논문지
이소율, 이영준정보교육학회논문지
이주영한국컴퓨터정보학회논문지
윤혜진; 김귀훈경인교육대학교 교육연구원 교육논총
김우중, 권난주한국지식정보기술학회 논문지
강신천, 허희옥, 정현용전선 / 대학원
실제적인 문제를 해결하는 인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, 각 교과의 전문성이 있는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 수업을 설계하는 역량이 요구된다. 이 강의의 목적은 첫째, 각 교과의 전문성을 가진 교사들이 인공지능 지식과 구현능력을 바탕으로 협업하여 실제적인 문제를 해결하는 교과별 인공지능 연계 프로젝트를 하는 것이다. 둘째는 교과교육 교사들이 서로 협업하여 문제 해결 중심의 교과별 인공지능 연계 수업을 설계하는 것이다. 이 교과목을 통해 AI융합전공 수강생들은 인공지능을 실제적인 문제해결에 쓰는 경험과 융합 수업 설계능력, 그리고 협업 역량이 증진될 것이다.전필 / 대학원
인공지능(AI) 기반 교육을 현장에서 적용하기 위해선, AI융합전공 수강생들은 인공지능(AI)을 교과 수업 상황에 융합하여, 수업을 설계하고 실행할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 AI융합전공 수강생들이 인공지능(AI) 자체에 대한 수업과, 인공지능(AI) 학습도구를 활용한 인공지능(AI)-교과 융합수업을 설계하고, 실행할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 AI융합전공 수강생들은 먼저, 인공지능(AI) 자체에 대한 수업 설계 역량을 기른다. 그리고 실제적이고 집중적인 교육을 통해, 이 교과목은 수강생들의 인공지능 교과 융합 수업을 설계하고 실행하는 역량 증진시킬 것이다.전선 / 대학원
이 강좌는 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 교육적 활용방안을 탐색하고 다양한 연령의 학습자를 대상으로 인공지능에 대한 교육을 효과적으로 실시하는 방안을 다룬다. 인공지능 기반 교육에 대한 최신 이론과 교육적 이슈를 체계적으로 검토하고 교육 분야에서 인간과 인공지능이 협업할 수 있는 방안을 논의한다.교양 / 학사
최근 인공지능 기술의 급속한 발전으로 인해 인공지능은 전 학문 분야에서 핵심적인 학습 및 연구 대상이 되고 있다. 동시에 국제사회는 물론 우리 사회의 여기저기에서 인공지능과 관련된 사회문제들이 발생하고 있으며, 미래에 인공지능이 가져올 폐해를 두려워하는 목소리들이 크다. 이제는 인공지능의 개발과 더불어 인공지능이 인류와 공존할 수 있는 구체적인 대안이 시급한 시기가 다가왔다. 이에 따라 인공지능의 본질을 이해하고, 인간의 인지능력과 통합하여 분석할 수 있는 능력은 필수적인 역량 중 하나가 되었다. 이 교과목은 인간과 인공지능의 인지능력을 통합적으로 이해하고, 그 관계를 융합적으로 탐구하는 학습경험을 제공하는 데 목적이 있다. 본 교과목은 수동적인 지식 습득을 넘어서, 학습자가 문제를 스스로 발견하고 해결 방안을 모색하는 자기 주도적 학습 과정에 중점을 두고 있다. ‘기초 학습’과 ‘프로젝트 기반 탐구활동’으로 구성된 수업에서 수강생들은 주제토론, 방법론 실습, 연구주제 탐색, 연구설계, 연구수행, 연구결과 발표 등 다양한 수업 및 학습활동에 참여하면서 창의적인 사고를 개발하고 집단적 사고를 통해 보편적인 해답을 찾아가는 새로운 학습과정을 경험하게 될 것이다. 이러한 과정을 통해 인간인지와 인공지능의 본질을 이해하고 이를 융합적으로 발전시킬 수 있는 기본 역량을 함양할 수 있을 것으로 기대한다.전선 / 대학원
기계학습의 기초, AI 시스템의 평가, 윤리적 /법적 측면과 함의를 교육분야의 적용 사례를 통해 살펴보고, 전통적 과학교수학습이론과 평가이론과의 접목을 논의하면서 인공지능 및 언택트 시대의 과학교수학습과 평가에 대한 조망 및 새로운 연구분야에 대한 이해를 높인다.교직 / 학사
디지털 대전환 시대 예비교사는 데이터와 AI 기술을 수업에 적절히 활용할 수 있는 인공지능융합역량이 요구된다. 본 강의는 코딩 및 데이터 사이언스의 기초 개념을 이해하고 간단한 수준의 코딩을 활용하여 데이터ㆍ AI 기반의 융합수업을 설계하는 실습 중심의 수업이다. 본 강의는 <교과-소프트웨어 융합역량 교육론 I>과목의 선수 강좌로 코딩에 대한 기초 지식이 없거나, 인공지능융합교육에 처음 입문하는 학생들을 위한 강좌이다.전선 / 대학원
미래 또는 현재 교육자로서 AI 및 첨단기술의 활용 역량을 갖추는 것은 궁극적으로 교실에서 활용하는 것을 목적으로 한다. 본 교과에서는 각 교과의 전문성을 바탕으로 기술을 활용하여 수업을 설계하는 활동을 한다. 기술과 교과의 융합 또는 교과 간의 융합을 바탕으로 창의적인 활동을 학습할 수 있는 수업 자료를 도출하고 발표하여 공유한다.전선 / 학사
데이터와 인공지능에 대한 이해를 바탕으로 디자인 과정의 효율과 창의성에 대한 실험을 진행한다. 인공지능을 기반으로 하는 생성적 디자인을 비롯하여, 디자인과정에서 인공지능을 활용하는 방법을 탐구한다.전필 / 대학원
본 과목은 초·중등 교사들을 대상으로 인공지능 시대의 삶의 변화와 이에 따라 요구되는 시민적 자질로서의 핵심역량이 무엇인지, 그리고 그러한 역량을 어떻게 학습자들이 함양할 수 있는지 탐구하는 것을 목적으로 한다. 4차 산업혁명이 가져오는 국가·사회적 요구에 부응하고 새로운 시대 유능한 사회 구성원으로서의 소양을 육성하는 것은 중요한 교육적 책무이다. 이를 위해 인공지능의 교육적 활용, 과학과 인문학의 융합, 빅데이터 기반 인공지능의 활용, 이와 관련된 사회·윤리적 이슈 및 인공지능 시대의 교육적 과제 등을 다룬다.전선 / 학사
인공지능 기술의 발달로 외국어교육 연구에서도 많은 혁신이 요구된다. 본 강의에서는 인공지능 기술을 언어교육에 활용하는 방안을 모색해 본다. 구체적으로, 본 과목은 언어 학습자 및 언어 교육 맥락에 대한 이해를 바탕으로 다양한 언어 교육 목적의 테크놀로지를 활용하여 언어를 교수하고 평가하는 방법을 익히는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 언어입력, 출력, 상호작용, 피드백과 같이 언어교육 및 발달과 관련한 주요 개념을 익히고, 다양한 인공지능 도구를 활용하고 적용해 본다.공통 / 대학원
21세기에 들어와 기계학습과 딥러닝 등의 AI 기술의 급격한 발전이 빅데이터와 고성능 컴퓨터와 결합되며 이전과는 다른 차원의 활용 가능성을 보여주면서 급속도로 산업과 생활에 보급되고 있다. 그러나, 현재의 빅데이터 기반 기계학습 위주 AI의 한계는 분명하며 AI 개념의 창시자와 개발자들이 꿈꾸던 기술에 못 미친다는 것이 전문가들의 한결같은 견해이다. 차세대 AI 기술의 핵심 중 하나는 뇌의 자연지능을 닮은 AI(Brain-like AI)의 구현이다. 본 교과목은 뇌의 인지기능에 기반을 둔 자연지능과 컴퓨터 기반 인공지능의 공통점과 차이점에 대한 체계적 고찰을 통해 학생들이 인공지능과 자연지능 연구 및 기술 개발을 위한 미래지향적 안목을 기를 수 있도록 돕는 것을 목표로 한다. 인간의 인지 및 행동에 관심이 있는 다양한 분야의 학생은 인공지능과 자연지능의 비교를 통해 인간의 고유성에 대한 통찰 및 인공지능 기술의 활용에 대해 배울 수 있으며, 반대로 인공지능에 관심이 있는 학생은 진정한 인공지능을 구현하기 위해 필요한 뇌인지과학적 배경을 함양할 수 있을 것으로 기대한다.교직 / 학사
본 교과목은 교육 현장에서 요구되는 디지털 소양에 대한 초보적 이해를 목표로 한다. 디지털 전환에 따른 디지털 요소의 교육적 적용에 관한 전반적 지식을 다룬다. 디지털의 특성에 대한 이해를 바탕으로 디지털을 활용한 기본적인 교육 방법의 특징과 사례를 소개한다. 인공지능을 포함한 디지털과 교과간의 융합 교육의 필요성과 설계 방법을 탐색한다. 디지털 전환이 가져오는 디지털 윤리 교육의 다양한 측면을 논의한다.전선 / 대학원
본 교과목은 임상 연구를 기반으로 공학, 인공지능(AI) 등 다학제적 분야를 융합하여 연구를 설계·수행·출판하는 전 과정을 배우는 것을 목표로 한다. 학생들은 연구자의 태도와 윤리적 기준을 이해하고, 연구 아이디어 도출부터 임상시험 설계, 데이터 관리, 논문 작성에 이르기까지 체계적인 방법론을 익히며, 나아가 연구윤리를 준수하면서 인공지능 툴을 효과적으로 활용하는 방법을 학습하여 실제 연구에 응용할 수 있는 역량을 기른다.전선 / 대학원
지능 시스템은 환경과 상호작용하고 성능을 극대화하는 방법이다. 지식 표현과 추론은 논리적 지식 표현, 판단 계산, 술어 계산, 상황 계산, 지식 표현 구축 등과 함께 지능 시스템의 중요한 측면이며, 불확실성을 해결하기 위한 방법으로 확률과 확률 네트워크, 퍼지 논리와 같은 기법을 사용한다. 계획과 학습 역시 지능 시스템의 중요한 구성 요소로서, 목표 달성을 위해 필요한 행동 순서를 결정하고 시간이 지남에 따라 성능을 개선할 수 있도록 한다. 본 강좌에서는 지능시스템을 이해하고 활용할 수 있는 기초 지식을 쌓는다.전선 / 대학원
데이타베이스, 프로그래밍 언어, 그래픽스, 운영체계 등 시스템 소프트웨어에 있어서의 최신 동향과 주요 주제를 다룬다.전선 / 대학원
인공지능 전공자에게 필요한 창의성 계발 및 연구 방법 학습을 위하여 학생들 본인이 설계한 인공지능 이론 관련 프로젝트를 지도 교수 및 공동 지도 교수의 승인을 얻어 한 학기 동안 수행한다. 이 과목은 학생들이 인공지능과 관련된 프로젝트를 자율적 및 주도적으로 수행함으로써, 해당 분야의 최신 연구 동향을 습득하고 전체 연구 과정에 대한 경험을 쌓아 독립적인 연구자로 성장할 수 있는 능력 배양함과 동시에 연구 결과를 확장하여 논문으로 발표하는 것을 목표로 한다.전필 / 대학원
본 강좌는 인공지능사회에 도래함에 따라 교육전문가들을 대상으로 인공지능사회의 거버넌스와 디지털 리터러시에 대한 비판적 안목을 제공하기 위한 입문과목이다. 본 강좌에서는 인공지능(AI) 분야의 연구와 기술이 빠르게 발전함에 따라 사회를 구성하는 인간의 삶의 다양한 영역에 인공지능이 차지하는 비중이 높아지고 있는 상황에 비추어 교육 분야에서의 기술의 영향, 디지털 거버넌스, 윤리 및 책임에 대한 주제들을 체계적으로 다룬다. 또한 이러한 철학적, 윤리적 논의를 배경으로 디지털 미디어 콘텐츠에 대한 이해와 활용능력을 교육영역에 어떻게 비판적으로 적용할 수 있는지를 심층적으로 다룬다.교직 / 학사
학교 현장에서의 교수·학습 이론과 실제를 다룬다. 특히, 교수체제설계, 교수설계이론, 교육기자재 및 매체의 교육적 활용, 교육용 소프트웨어를 비롯한 정보통신기술의 교육적 활용 등 실질적인 지식과 기술에 대한 안내와 획득에 초점을 맞춘다. 이를 통하여 다양한 교수·학습 방법을 적용한 교실 수업의 실제 등 교육현장과 밀접한 관련이 있는 교육방법을 이해할 수 있다.전선 / 학사
인공지능은 사람의 생각과 행동을 모사하고, 이성적인 행위를 통하여, 주어진 목적을 달성하는 시스템을 연구하는 학문 분야이다. 본 수업에서는 인공지능 시스템을 구성하기 위한 다양한 방법론을 논한다. 이는 효율적인 탐색, 지식의 표현, 불확실성에 대한 이해, 상관관계와 인과관계에 대한 이해, 시각, 음성, 자연어 등의 처리, 학습 등을 포함한다. 이를 통해 학생은 인공지능의 핵심 원리와 기술에 대해 수학적, 논리적, 정성적, 정량적, 확률 통계적, 학습적 관점 등으로 종합적인 이해를 한다.전선 / 대학원
본 과목은 데이터 과학의 방법론을 배우고 교육 관련 데이터, 다양한 인문 사회 분야의 데이터를 활용하여 인문학과 사회학 분야의 주제를 융합적으로 해결하는 역량을 기르는 교수 지식과 교육 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 데이터 과학, 기계학습의 다양한 방법을 배우고 데이터 기반 교육을 실제 교실 환경에서 구현하는 방안을 연구하고 모색한다. 인공지능이 데이터를 사용하여 인문 사회 분야에 어떻게 기여할 수 있는지 동향과 가능성을 파악하고, 그 기반이 되는 분석 방법을 배운다. 인문 사회 분야의 다양한 주제와 관련된 데이터를 수집하고, 인문 사회 분야의 문제 해결을 위해 관련 데이터를 전통적 통계 분석과 최근의 기계학습, 다양한 인문 사회 맞춤형 분석 방법 등으로 분석하는 융합교육을 수행하는 구체적 아이디어를 개발한다. 또한 인문 사회 분야의 연구와 문제 해결을 위해 과학과 수학, 정보 분야의 문제 해결 방식을 융합하는 다양한 방안을 교육적으로 활용하는 방법을 연구한다.