표제지
국문초록
목차
I. 서론 11
1. 연구의 필요성 11
2. 연구 내용 및 방법 12
3. 연구의 제한점 13
II. 이론적 배경 14
1. 인공지능과 인공지능 교육 14
가. 인공지능의 정의 14
나. 인공지능의 발전 16
다. 머신러닝과 딥러닝 17
라. 인공지능 교육 18
마. 인공지능 교육 플랫폼 20
바. 인공지능 교육 선행 연구 25
2. 디지털 리터러시 29
가. 디지털 리터러시의 정의 29
나. 디지털 리터러시의 하위 영역 30
다. 국내외 디지털 리터러시 교육 현황 31
3. 융합인재교육(STEAM) 32
가. 융합인재교육(STEAM)의 정의 33
나. 융합인재교육(STEAM)의 핵심역량 34
III. 프로그램 개발 35
1. 개발 방향 및 방법 35
가. 프로그램 개발 방향 35
나. 교육 모델 35
다. 프로그램 적용 메타버스 플랫폼 38
라. 프로그램 적용 인공지능 교육 플랫폼 40
2. 개발 절차 42
가. 분석 42
나. 설계 56
다. 개발 63
3. 검사도구 65
IV. 프로그램 적용 및 결과 67
1. 적용 대상 67
2. 적용 일정 67
3. 적용 사례 67
가. 게더타운과 Code.org 사용방법 익히기 67
나. 인공지능의 개념을 알고 우리 주변에서 찾기 68
다. 다양한 인공지능 체험하고 생활 속의 문제 인식하기 69
라. 게더타운으로 문제해결 방법 의견 나누기 71
마. 동물의 특징에 따라 사는 곳 분류하기 72
바. 정확한 데이터의 중요성 알고 동물 데이터 수집하기 73
사. 머신러닝포키즈로 동물의 사는 곳 분류 인공지능 모델 만들기 74
아. 인공지능 모델 수정하기 75
자. 스크래치로 인공지능 프로그램 만들기 76
차. 자신이 만든 인공지능 프로그램 수정하기 79
카. 동물을 주제로 감각적 표현이 드러나는 동시 쓰기 81
타. 나만의 인공지능 디자인하기 81
파. 인공지능의 사회적 영향과 가치 공유하기 82
4. 적용 결과 및 평가 84
가. 인공지능 역량 84
나. 디지털 리터러시 85
다. 융합인재소양 87
V. 결론 및 제언 89
1. 결론 89
2. 제언 90
참고문헌 92
Abstract 96
부록 98
[부록 1] 학습자 요구 조사 설문지 98
[부록 2] 교사 요구 조사 설문지 100
[부록 3] 학생 검사지 102
[부록 4] 교수·학습 과정안 106
[부록 5] 활동지 119
〈표 II-1〉 사고와 행동의 접근 방식에 따른 인공지능의 정의 14
〈표 II-2〉 국내의 인공지능 정의 15
〈표 II-3〉 이미지 인식을 위한 AI 프로그램 26
〈표 II-4〉 인공지능 언플러그드 수업 흐름 26
〈표 II-5〉 분리수거 도우미 인공지능 만들기 수업 흐름 27
〈표 II-6〉 디자인씽킹 프로세스 기반 AI교육 프로그램 27
〈표 II-7〉 다양한 디지털 리터러시 정의 29
〈표 II-8〉 다양한 융합인재교육의 정의 33
〈표 III-1〉 초등학생을 위한 머신러닝 융합교육 모델 36
〈표 III-2〉 개선된 초등학생을 위한 머신러닝 융합교육 모델 37
〈표 III-3〉 인공지능 교육 경험 유무(N=23) 43
〈표 III-4〉 인공지능에 대한 관심도(N=23) 43
〈표 III-5〉 인공지능이 생활에 미치는 영향에 대한 인식(N=23) 44
〈표 III-6〉 인공지능 교육에 대한 태도(N=23) 44
〈표 III-7〉 인공지능 또는 소프트웨어 교육 도구 경험 유무(N=23) 45
〈표 III-8〉 선호하는 수업 방식(N=23) 46
〈표 III-9〉 인공지능 수업에서 배우고싶은 내용(N=23) 46
〈표 III-10〉 프로그램을 위한 설문조사 참여 교사 정보(N=15) 48
〈표 III-11〉 인공지능 교육의 필요성(N=15) 49
〈표 III-12〉 인공지능 교육 시 다루어야 할 지도 내용(N=15) 49
〈표 III-13〉 초등학생에게 적합한 인공지능 교육 방법(N=15) 50
〈표 III-14〉 인공지능 수업 시 어려운 점(N=15) 50
〈표 III-15〉 2015 개정 교육과정 교과별 교육 목표 분석 52
〈표 III-16〉 2015 개정 교육과정 교과별 내용 체계 분석 54
〈표 III-17〉 2015 개정 교육과정 교과별 성취기준 분석 55
〈표 III-18〉 본 교육 프로그램의 총괄목표 및 세부목표 57
〈표 III-19〉 인공지능 융합교육 프로그램 차시별 학습 주제 및 학습 목표 58
〈표 III-20〉 인공지능 융합교육 프로그램 차시별 성취기준 59
〈표 III-21〉 인공지능 융합교육 프로그램 차시별 활동 내용 60
〈표 IV-1〉 인공지능 역량 사전-사후 대응표본 t 검정 결과 84
〈표 IV-2〉 디지털 리터러시 사전-사후 대응표본 t 검정 결과 86
〈표 IV-3〉 융합인재소양 사전-사후 대응표본 t 검정 결과 87
[그림 II-1] 인공지능 관련 용어의 개념 간 포함관계 18
[그림 II-2] 미국 AI4K12에서 제시하는 5 빅 아이디어 19
[그림 II-3] 머신러닝포키즈 프로젝트 제작 화면 21
[그림 II-4] 티쳐블머신 프로젝트 선택 화면 22
[그림 II-5] mBlock 블록 프로그래밍 화면 22
[그림 II-6] 바다환경을 위한 AI(AI for Oceans) 학습 화면 23
[그림 II-7] 엔트리(entry) 블록 프로그래밍 화면 24
[그림 II-8] KT AI Coding Block AI학습 화면 24
[그림 II-9] 이지딥(Easy Deep) 예시 화면 25
[그림 III-1] 메타버스 플랫폼인 게더타운 화면 39
[그림 III-2] 교사 계정 학생 관리 및 프로그램 연동 화면 41
[그림 III-3] 프로그램 개발 절차 42
[그림 III-4] 교수학습과정안 예시 64
[그림 III-5] 활동지 예시 64
[그림 III-6] 수업 PPT 예시 65
[그림 IV-1] 인공지능 알아보기 학생 활동 69
[그림 IV-2] 퀵 드로우(Quick, Draw!) 체험 화면 70
[그림 IV-3] Semi-conductor 체험 모습 70
[그림 IV-4] 오토 드로우(Auto Draw)로 그린 장면 71
[그림 IV-5] 문제 해결 방법 찾고 게더타운으로 공유하기 72
[그림 IV-6] 동물 분류하기 학생 활동 장면 73
[그림 IV-7] 동물이 사는 곳 탐색하기 활동지 74
[그림 IV-8] 머신러닝포키즈 데이터 입력 화면 75
[그림 IV-9] 인공지능 모델 학습 테스트 화면 76
[그림 IV-10] Code.org의 과정C 체험 화면 77
[그림 IV-11] 스크래치 프로그래밍 예시 블록 78
[그림 IV-12] 학생 스크래치 프로그래밍 화면 79
[그림 IV-13] 스크래치 프로그래밍 후 학생 소감 80
[그림 IV-14] 동물을 주제로 감각적 표현이 드러난 동시 쓰기 활동지 81
[그림 IV-15] 나만의 인공지능 만들기 학생 활동지 82
[그림 IV-16] 인공지능의 사회적 영향과 가치 공유하기 학생 활동 83