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학술저널
저자정보
김슬기 (한국교원대학교) 전용주 (안동대학교) 김태영 (한국교원대학교)
저널정보
한국컴퓨터교육학회 컴퓨터교육학회 논문지 컴퓨터교육학회논문지 제24권 제4호
발행연도
2021.7
수록면
1 - 12 (12page)

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AI가 사회에 미치는 영향이 점차적으로 커짐에 따라 학생들의 AI 역량을 함양하기 위한 AI 교육의 중요성이 강조되고 있다. 이에 미국, 중국을 비롯한 다수의 국가와 대한민국에서는 AI 교육을 위한 다양한 정책과 연구를 진행하고 있다. AI를 활용함에 있어 그 원재료가 되는 데이터셋의 중요성이 강조되면서, AI 교육에서 데이터 수집, 정제, 가공 관점의 데이터 교육에 대한 중요성 또한 증대되고 있다. 특히 데이터가 커져감에 따라 원데이터를 양질의 데이터로 정제하는 전처리에 관한 교육 내용의 체계화는 AI 교육에 있어 매우 중요한 과제가 되고 있다. 이에 본 연구에서는 국내 교육과정과 해외 연구를 바탕으로 학교급별 AI 교육에 적용 가능한 데이터 전처리 내용과 그에 따른 주요 활동 예시를 제안하였고 2차에 걸친 전문가 델파이 조사를 통해 적절성을 확인하였다. 본 연구의 결과가 초·중·고 AI 교육 체계화를 위한 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.
#인공지능교육 #데이터 전처리 #데이터 리터러시 #정보교육 #소프트웨어교육 #Artificial Intelligence Education #Data Preprocessing #Data Literacy #Informatics Education #SW Education

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 연구 배경
3. 연구 방법
4. 결론 및 제언
참고문헌

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Park. J. / 2019 / Trends in Big Data processing systems for machine learning / The Korean Institute of Information Scientists and Engineers 37(8):8~12 google schola 김수환 / 2020 / K-12 학생 및 교사를 위한 인공지능 교육에 대한 고찰 / 컴퓨터교육학회 논문지 23(4):1~11 dbpia 이은경 / 2020 / 국내외 초·중등학교 인공지능 교육과정 분석 / 컴퓨터교육학회 논문지 23(1):37~44 dbpia Kim. S. / 2019 / Analysis of International Educational Trends and Learning Tools for Artificial Intelligence Education / The Journal of Korean Association of Computer Education 23(2):25~28 google schola Shichao Zhang / 2003 / Data preparation for data mining / Applied Artificial Intelligence 17(5-6):375~381 Crossref

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