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논문 기본 정보

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학술대회자료
저자정보
이승철 (한국교원대학교) 김태영 (한국교원대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 한국컴퓨터교육학회 2020년도 하계 학술발표논문집 제24권 제2호(A)
발행연도
2020.8
수록면
77 - 80 (4page)

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소프트웨어 교육이 강화된 2015 개정 교육과정이 교육현장에 적용되어 학생들은 초등학교부터 소프트웨어 교육을 시작하고 있다. 그러나 소프트웨어 교육을 시작한 지 얼마 지나지 않아 인공지능을 강조하며 인공지능 교육의 중요성과 효과성을 나타내는 연구가 쏟아져 나오고 있다. 또한 2020년 상반기는 코로나바이러스감염증-19 확산 방지를 위해 초등학교에서 고등학교까지 학교 출석을 하지 않고 비대면 온라인 강의로 대부분의 수업이 진행되었기 때문에 학생들은 이전보다 온라인 플랫폼에 익숙해졌다. 이에 인공지능 교육을 수업에 적용한 교사들은 기존에 제작되어 있는 웹기반 온라인 플랫폼을 주로 사용하였다. 이런 웹기반 온라인 플랫폼에는 IBM에서 누구나 인공지능을 만들어 볼 수 있게 한 Machine learning for kids, 구글에서 공개한 인공지능 모델 제작 플랫폼인 Teachable Machine, 국내에서 만들어진 온라인 블록코딩 플랫폼인 엔트리 등이 있다. 본 논문에서는 현재 인공지능 교육을 위해 많이 활용되고 있는 웹기반 온라인 플랫폼인 Machine learning for kids, Teachable Machine, 엔트리 세 가지를 분석해 장,단점을 서술하고, 더 나은 인공지능 교육을 위한 웹기반 온라인 플랫폼을 제언하였다.

목차

요약
1. 서론
2. 연구 배경
3. 웹기반 온라인 플랫폼 분석
4. 결론 및 제언
참고문헌

참고문헌 (0)

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