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본 연구는 초등수학 교육과정에 연계된 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하고 그 타당성과 현장 적용성을 검증하는 것을 목표로 한다. 3~4학년 수학 성취기준을 분석하여 AI 관련 개념을 연결하고, 10차시 프로그램 개발 후 현직 교사들의 검증을 통해 프로그램의 효과적인 활용 가능성을 확인하였다.
인공지능 시대의 융합교육, 어떻게 실천할 것인가? : 교과성취와 미래역량을 아우르는 융합수업 디자인 실제
(파이썬으로 배우는) 인공지능 수학
인공지능 활용교육 : 교사 연구자들이 들려주는 연구와 실천 기반
AI와 초등교육
(선생님들을 위한) 인공지능 활용교육과 실제
(2015 교육과정에 따른) 초등수학 교수법의 실제
The SimCalc vision and contributions : democratizing access to important mathematics
(독서로 여는 첫 AI 수업,) 노벨 엔지니어링 : 한 권으로 끝내는 엔트리+플랫폼 AI 융합 교육 레시피
놀랍게 쉬운 인공지능의 이해와 실습
제7차 교육과정에 따른 초등학교 수학과 성취기준과 평가기준 예시평가도구 개발 연구 =
학교로 들어간 AI
(인공지능 시대) 교사가 만드는 미래학교
나만 알고 싶은 AI 활용 교과서 : 충실하게 생기부 작성하기 : 고등편
(체화된 앎(Embodied Understanding) 실현을 위한) 창의·융합 수학 수업의 개발과 실천적 탐구
(된다! 하루 만에 준비하는) AI 학교 수업 활용법 : with 챗GPT, 캔바, 미리캔버스, 구글 기반 AI
Analysis of arithmetic for mathematics teaching
디지털 전환 시대의 AI 디지털 교육
너도 한번 AI 만들어 볼래? 그대로 따라 하면 완성! 블록코딩 AI 입문서/
Investigations into assessment in mathematics education
초등수학교육
최선영; 장혜원학습자중심교과교육연구
박다혜; 이애화에너지기후변화교육
신원섭컴퓨터교육학회 논문지
백수현; 유지원교육정보미디어연구
박혜미, 신효정한국융합학회논문지
김정훈, 문성환디지털콘텐츠학회논문지
송정범에듀테인먼트연구
전인성정보교육학회논문지
이재호, 이승훈, 이동형한국컴퓨터정보학회논문지
김지혜; 한선관한국실과교육학회지
유영길, 강종표, 이동영수학교육
김초희; 장혜원한국교원교육연구
정경욱; 박주현; 노은미; 이다연컴퓨터교육학회 논문지
김귀훈, 송기상, 김태영, 이태욱, 이승철, 전형기, 전인성, 김지윤, 김영식정보교육학회논문지
이영호정보교육학회논문지
신진선, 조미헌정보교육학회논문지
고은성, 한규정교육정보미디어연구
고보경; 황윤정; 정예일; 최서용; 김기택; 임철일컴퓨터교육학회 논문지
전수진, 이주강, 최희원, 이석, 김민정실천공학교육논문지
김성애전선 / 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.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 / 학사
인공지능은 수학교육의 내용과 방법에 영향을 미치고 있다. 이 과목은 인공지능의 수학적 원리와 인공지능과 융합된 수학 교육에 대해 배우고, 인공지능을 활용한 수학교육의 가능성을 탐색한다. 텍스트 분석, 이미지 분류 문제에 사용되는 수학적 모델의 원리, 데이터로부터 회귀분석과 기계학습을 이용해 예측 모델을 구성하는 방법, 인공신경망과 경사하강법에 대해 배우고 데이터를 사용한 인공지능 구현 프로젝트를 수행한다. 수학교육과 관련된 문제에 인공지능 관련 기술이 어떻게 적용될 수 있는지도 탐색해 본다.전선 / 학사
이 강의는 인공지능 시대의 도래와 디지털 대전환의 흐름에 따라 중요성이 더욱 커진 수학적 역량 기반의 융합 수업을 설계하는 전문성을 개발하는 데 목표를 둔다. 수강생들은 모둠을 이루어 수학 교수학습을 위한 탐구형 소프트웨어, 인공지능 기술 등의 테크놀로지 통합 환경의 종류와 특성을 조사 및 체험하면서 수학적 역량 기반 융합 수업 설계 방향과 절차를 도출한다. 모둠별로 도출한 방향과 절차에 따라 수업을 설계하되 문제 생성, 하위 과제 구현, 프로젝트 제안의 세 활동은 공통으로 진행한다. 구체적으로, 중등 수학으로 해결할 수 있는 실생활 및 타 분야의 문제를 생성하고, 이를 하위 과제로 구현하여 중등 학생에게 제공할 모둠 프로젝트를 설계하며, 토론 및 건설적인 비판을 바탕으로 개선한다. 이로부터 중등 수학교육의 다양한 상황에 적합한 수학적 역량 기반의 융합 수업을 설계할 수 있는 역량을 기른다.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.전선 / 대학원
초,중,고등학교 수학교육과정을 비교 분석 개발하고, 그 수학교육학적 배경 및 관련된 주제에 대하여 탐구한다.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.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
본 강좌는 영어교육과정의 원리를 실제 현장의 영어교육과정 및 교수요목에 접목하는데 그 목적이 있다. 예비영어교사로서 학생들은 중등학교 현장에서 실제 시행되고 있는 영어교육과정의 분석을 통해 영어교육과정에 대한 비판적 시각을 마련하게 될 것이다.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.교직 / 학사
4차 산업혁명으로 대변되는 미래사회에 대비할 인재 양성을 위해, 사범대학 예비교사들은 소프트웨어와 인공지능을 기반으로 교과를 융합하여 수업할 수 있는 역량이 요구된다. 이 강의는 사범대학 예비교사들이 소프트웨어 및 인공지능을 활용하여 수업을 설계하고 실시할 수 있는 역량을 갖추는 것을 목적으로 한다. 데이터 리터러시 및 인공지능 실습을 통하여 예비교사들의 소프트웨어와 인공지능을 다루는 실력과 컴퓨팅 사고력을 향상시키고, 이를 본인의 교과에 접목하여 수업을 설계하고 실시할 수 있는 기초 역량과 전망을 제시한다.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.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
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.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 / 학사
응용수학은 실생활 그리고 자연과학과 공학, 경제학, 사회과학 등의 학문 분야에서 발생하는 중요한 문제들을 수학적으로 이해하고, 또한 해법을 제시하여 실용적 결론을 도출하는 데에 기여한다. 특히 예비 교사들이 교과에서의 내용 요소들이 교과 이외의 범주에서 어떠한 의미를 갖고 또한 어떠한 역할을 하는지 이해하고 그 중요성을 파악할 수 있도록 하는 것이 본 교과의 주요 목표이다. 인공신경망, 기계학습, 정보이론, 수치해석, 수학적 모델링 등을 다룬다.전선 / 학사
본 교과목은 4차 산업혁명의 핵심기술인 인공지능 기술의 기본 개념과 작동 원리를 이해하고 이를 농업에 활용하는 방법에 대하여 배우는 것을 학습 목표로 한다. 인공지능 기술 분야인 전문가시스템, 퍼지이론, 유전 알고리즘, 인공신경망 및 딥러닝에 대해서 학습한다. 학습한 개념들의 농업 적용과 활용 사례들에 대하여 살펴보고 이를 실제 농업 현장에 응용하는 능력을 습득하도록 한다.전선 / 학사
이 교과목은 다양한 학습 데이터를 분석하여 학습자의 흥미와 필요를 고려한 맞춤형 학습을 설계하는 방법을 소개한다. 인공지능을 활용하여 학습활동을 자동으로 분석하고 학습결과를 예측하며, 그 결과를 바탕으로 교수자와 인공지능이 적응적으로 학습을 지원하는 방안을 탐색한다. 학습 상황과 학습자의 특성에 따라 최적의 학습경험을 어떻게 설계하고 지원할 수 있는지 논의한다. 그리고 디지털 테크놀로지를 활용하여 공교육에서 학습 데이터를 수집, 분석, 활용하는 과정에서 발생하는 사회적 문제를 비판적으로 검토하고 창의적인 해결방안을 모색한다.교양 / 학사
컴퓨터를 처음 접하는 학생들을 대상으로 컴퓨터에 대한 일반적인 기초개념 등을 설명하고, 프로그램이 수행되는 과정과 프로그램 작성을 위한 논리적인 사고에 대하여 강의한다. 이와 같은 기초 지식을 바탕으로 Python 언어를 사용하는 방법을 습득한다. 일부 공과대학 학부/학과에서는 포트란, C 언어, 또는 Matlab을 사용하는 법을 익힌다. 매주 2시간의 실습을 통하여 프로그래밍 기법을 배양하도록 한다.