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직업계고 인공지능 교육에 대한 인식과 요구분석 : 스마트 제조업에 종사하는 졸업생 심층 면담을 중심으로

Author

하지원, 김회용

Journal Title

교육혁신연구

Publication Year

2023

Topics

#Artificial intelligence(AI)
#Vocational education
#Mathematics education

Summary

This study explores the direction of artificial intelligence education in vocational high schools through in-depth interviews with graduates in the smart manufacturing field. The results indicate difficulties in adapting to the industrial field due to the gap between the industry and the school curriculum, and graduates emphasized the need for artificial intelligence competency in problem-solving. The study suggests nurturing personnel required for industrial sites through practical, artificial intelligence convergence classes.

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교과별 인공지능 연계 프로젝트 사범대학 AI융합교육학과
전선 / 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.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Convergence
- # Collaboration
베리타스 실천: 인공지능-일상으로의 초대 학부대학
교양 / 학사
AI는 현재 기술과 사회를 모두 이끌어가는 핵심 키워드이며, 지난 10년 이상 기술적 잠재력을 어필하는 시기에서, 일상에 실질적으로 유용한 서비스를 제공하고 시장성을 확보하는 방향으로 전진해야하는 시대적 요구에 직면에 있음. 본 교과목은 학생들의 다학제적 협업 및 교수자와의 상호 토론을 통해 현대인의 일상에 AI가 유용하게 사용될 수 있는 시나리오를 탐색하고, 데이터 수집, 윤리적 이슈, 사회적 규제 등을 종합적으로 고려하여 상기 시나리오를 구체화해보는 경험을 제공함. 본 교과목은 디지털 대전환 시대에 경쟁력 있는 인재 양성을 위해 AI와 일상의 간격을 효과적으로 해소하는 실용적 사고력을 배양하는 것을 목표로 함.
- # Interdisciplinarity
- # Artificial intelligence(AI)
인공지능 시대와 핵심역량 교육 사범대학 AI융합교육학과
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.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Big data
- # Lock
제조를 위한 인공지능 공학전문대학원 응용공학과
전선 / 대학원
인간과 같은 구조와 원리로 인간지능을 재현해 내는 인공지능 기술의 발달로 그간 자동화와 전산화의 영역의 밖이었던 제조 영역 곳곳에 혁신을 가져올 것으로 기대되고 있다. 본 과목은 제품의 제조에 있어 인공지능 기술을 어떻게 활용할 수 있는지 그 근본 원리와 가능성 그리고 한계에 대해 이해하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 제품 검사, 예측과 유지보수 뿐만이 아니라, 제품 설계, 재료 발견 및 설계, 지능기반 제조기계를 포함하는 제조 흐름마다의 현장 수요와 문제점, 그리고 그 문제를 해결할 수 있는 구체적 기술을 이론과 실제 제조 공정의 사례와 데이터로 익히게 된다.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Automation
- # Human intelligence
패션산업인턴십 생활과학대학 의류학과
전선 / 학사
산업체에서의 실무를 체험함으로써 교과과정에서 습득한 이론과 지식을 현장에 적용한다. 패션산업의 현황과 발전방향에 대해 이해하고 패션 기업 조직의 특성과 직무를 이해한다. 산업과 교육을 연계하여 패션산업 전문인으로서의 자질을 함양한다.
- # Fashion
- # Internship
- # Test
임상 중심 다학제 연구의 이해와 응용 의과대학 임상의과학과
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.
- # Interdisciplinarity
- # Artificial intelligence(AI)
- # Engineering ethics
푸드테크산업 특강 농업생명과학대학 농생명공학부
전선 / 대학원
본 교과목은 푸드테크(FoodTech) 10대 분야의 현장의 산업 전문가 특강을 통하여 최신 산업 동향과 기술 발전을 심도 있게 탐구하고, 이론과 실무를 연결하는 푸드테크산업 현장 경험을 제공한다. 이를 통해 수강생들은 이를 바탕으로 급변하는 글로벌 푸드테크 산업 환경에서 요구되는 전문 지식과 실무적 통찰을 습득하며, 학문적 연구와 산업적 적용 간의 간극을 극복할 수 있는 역량을 함양한다. 더 나아가 혁신적 푸드테크를 산업적·사회적 가치로 전환할 수 있는 비전과 실행 능력을 배양하는 것을 목표로 한다.
- # Knowledge management
디지털 융합론 공과대학 협동과정 기술경영·경제·정책전공
전선 / 대학원
본 교과목은 융합공학 분야의 발전적 이해, 가치, 이슈 및 실천과 더불어 본 분야에서의 미래 발전과 전망에 대한 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 산업혁명을 통한 현재의 공학 시스템과 방식들의 진화 양상과 더불어 이에 따른 기술적 및 사회적 혁신들을 검토한다. 이러한 기술적 혁신들이 공학기술의 구현과 상업화로 인하여 발생한 현재의 디지털 컨버전스 속 사회적 변화 (예. 스마트 시티, AI, 로봇 공학, VR, 블록체인, IoT, 스마트 테크놀리지, 플랫폼 서비스)들과의 상호작용 과정을 분석한다. 컨버전스 공학 시스템 분야 및 국제사회의 지도자와 전문가들이 현재 당면하고 있는 새로운 문제들에 대해 심도 있게 검토한다.
- # Commercialization
- # Internet of things
- # Social change
현장실습 3 자연과학대학
일선 / 대학원
이 교과목은 산학협력 교육과정의 일환으로, 학생들이 현장 실습기관에서 실제 산업 환경을 경험하며 직무 역량을 배양하는 것을 목표로 한다. 학생들은 현장 전문가들과 협력하여 산업 현장에서 요구되는 실무 지식, 기술, 태도를 습득하고, 졸업 후 산업 현장에서 적용할 수 있는 실질적인 능력을 함양한다.
- # General partnership
- # Medical education
베리타스 실천: 인간인지와 인공지능 학부대학
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.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Cognition
- # Interdisciplinarity
산학경험프로젝트 융합과학기술대학원 분자의학 및 바이오제약학과
전선 / 대학원
이 교과목은 바이오데이터산업 전문인력 양성 지원사업의 일환으로, 제약 및 바이오 산업계의 현장에서 발생하는 다양한 데이터 분석 및 결과 해석의 수요를 학생이 인공지능을 포함한 여러 데이터 기술을 결합해 접근하고 해결하는 경험을 제공합니다. 이를 위해 학생은 바이오데이터산업 전문인력 양성 지원사업에 참여하는 컨소시엄 회사와 1:1로 매칭돼 담당 교수와 기업 측 프로젝트 담당자의 지도 및 조력을 통해 실제 산업 현장에 필요한 다양한 데이터 처리, 분석, 해석 경험을 축적하게 됩니다.
- # Experiential learning
- # Artificial intelligence(AI)
- # Biotechnology
(공유)멀티모달데이터처리 혁신공유학부 혁신공유학부
전선 / 학사
빅데이터, 인공지능, 실감미디어 등에서 사용되는 다양한 형태의 데이터를 획득, 정제, 처리, 유지보수 하는 방법론에 대해 학습한다. 더불어 산업 현장 혹은 사회적 요구 기반 프로젝트 수행함으로써 사회에 즉각적인 전력이 되기 위해 요구되는 핵심적인 역량과 경험을 보유한 인재 양성을 수업 목표로 한다.
- # Big data
- # Artificial intelligence(AI)
- # Computer Science
기술현장탐방 프로젝트 2 치과대학 융합치의학과
전필 / 대학원
치과 의료기기 산업체에 소속되어 있는 참여 학생들의 산업 기술 현장에서의 연구개발, 사업화 및 경영 등 전주기의 애로 사항들과 해결책에 대해서 다양한 전문가로 된 교수진의 의견을 자문 형식으로 토론할 수 있는 프로젝트 수업으로 상호 아이디어를 교환하여 잠정적 해결책을 도출하는 방식으로 진행함.
- # Commercialization
- # Business cycle
스마트시티와 디지털전환 공과대학 협동과정 기술경영·경제·정책전공
전선 / 대학원
본 교과목은 융합공학 분야의 발전적 이해, 가치, 이슈 및 실천과 더불어 본 분야에서의 미래 발전과 전망에 대한 시사점을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 특히, 산업혁명을 통한 현재의 공학 시스템과 방식들의 진화 양상과 더불어 이에 따른 기술적 및 사회적 혁신들을 검토한다. 이러한 기술적 혁신들이 공학기술의 구현과 상업화로 인하여 발생한 현재의 디지털 컨버전스 속 사회적 변화 (예. 스마트 시티, AI, 로봇 공학, VR, 블록체인, IoT, 스마트 테크놀리지, 플랫폼 서비스)들과의 상호작용 과정을 분석한다. 컨버전스 공학 시스템 분야 및 국제사회의 지도자와 전문가들이 현재 당면하고 있는 새로운 문제들에 대해 심도 있게 검토한다.
- # Commercialization
- # Internet of things
- # Smart city
디지털 전환 시대의 삶, 진로, 직업 농업생명과학대학 식물생산과학부
전필 / 학사
자신의 삶에서 진로와 직업이 얼마나 중요한지를 이해하고, 자신의 행복한 삶을 위한 올바른 진로계획 수립절차를 파악하고, 이를 기초로 자신의 진로를 설계하고 이를 위한 준비를 할 수 있는 능력을 개발하고자 한다. 특히, 디지털 전환, 글로벌화, 인공지능 시대에 행복한 삶, 직업세계에 대한 이해, 진로와 직업의 개념과 의의를 성찰하고 실천적인 진로 계획 및 준비를 다룬다. 이 수업을 통해서 학생들은 성공적인 취업을 위한 준비를 하는데 도움을 받을 수 있을 것이다.
- # Happiness
- # Career development
- # Artificial intelligence(AI)
인공지능기반교육 사범대학 교육학과
전선 / 학사
이 수업은 미래사회의 변화 방향과 이에 따른 교육의 기능의 변화, 그리고 인공지능과 빅데이터가 미칠 교육 현장의 변화를 조사하고 토론하는 것을 목적으로 한다. 구체적으로 새로운 과학기술이 가져올 다양한 영역(과학, 공학, 산업 등)에서의 사회의 변화 특징을 확인하고, 이에 맞게 미래교육은 어떻게 변화를 준비해야 할지를 조사, 논의하고자 한다. 또한 미래 과학기술을 대표하는 인공지능과 빅데이터가 어떻게 교육현장을 변화시킬지에 대해 교수-학습, 학생진로지도, 교육의사결정 등의 측면에서 깊이 있게 살펴보고자 한다.
- # Big data
- # Artificial intelligence(AI)
- # Data science
고급기계설계문제연구 1 공과대학 기계공학부
전선 / 대학원
고체역학, 기계설계, 생산공학으로부터 엄선된 문제를 연구한다. 또 응용역학의 최신경향과 새로운 문제, 파괴역학, 절삭이론, 구조해석에 관련된 문제를 다룬다. 이와 같이 여러 가지 분야의 설계문제를 다루기 때문에 이것을 한 학기에 전부 다룰수 없으므로 학기에 따라 중점적으로 다루는 내용을 택하여 연구한다.
- # Solid mechanics
- # Engineering
- # Mechanical engineering
융합기술세미나 공과대학 협동과정 기술경영·경제·정책전공
전선 / 대학원
지식기반사회가 보다 확대됨에 따라 각 개별기술들이 융합되어 새로운 기술과 산업군을 만들고 있다. 본 과목은 융합기술에 대한 사례나 현황을 파악하고 융합 기술이 적용된 산업군에 대한 현장감을 기르는 것을 목표로 하고 있다.
- # Feeling
- # Convergence
(공유)공학 지식 및 실무 혁신공유학부 혁신공유학부
전선 / 학사
차세대 반도체 교육을 받고 사회로 진출하는 사람들의 폭 넓은 공학 지식 및 다양한 경험은 산업 발전 및 사회 발전의 근간이 될수 있는 수업이다. 본 교과목에서는 학교 내에서 강의를 통해 습득한 공학기초 지식 및 공학응용지식이 산업현장에서 어떻게 응용이 되는지를 체험하고, 응용사례, 적용분야, 개선방안에 대하여 종합적으로 분석하는 능력을 키운다. 기본강의를 통하여 문제의 접근방법, 조사 및 분석방법, 결과정리 방법 등에 대해 고찰하고, 실제 산업현장에서의 실습을 통해 공학지식의 적용현황 및 방안을 체험하며, 개선 및 발전에 관한 새로운 아이디어를 도출한다. 실습을 통하여 알게 된 산업체의 공학지식 응용사례 및 기술개발과정을 요약, 발표하고, 그 동안 학교에서 배운 교과내용과의 연계를 통해 앞으로의 학습방향 및 진로를 설정한다.
- # Engineering
- # Knowledge management
(공유)인공지능입문 혁신공유학부 혁신공유학부
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.
- # Artificial intelligence(AI)
- # Machine learning
- # Natural language

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