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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 김태영
- 발행연도
- 2023
- 저작권
- 한국교원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수19
이 논문의 연구 히스토리 (9)
2023
2022
요구 분석 모형을 활용한 인공지능 교육용 데이터셋 제공 라이브러리 설계
김슬기
,
김태영
한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집
2022.08
학술대회자료
합성 데이터셋 생성 기법을 활용한 초・중등 인공지능 교육용 데이터셋 개발과 효용성 분석
김슬기
,
전용주
,
김태영
컴퓨터교육학회 논문지
2022.05
학술저널
합성 데이터셋 생성 방식을 활용한 인공지능 교육용 데이터셋 개발 방법 연구
김슬기
,
전용주
,
김태영
한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집
2022.01
학술대회자료
초·중등 데이터 과학 및 인공지능 교육을 위해 교육용 프로그래밍 언어에 활용할 수 있는 데이터셋의 특징 탐색
김슬기
,
이지은
,
김태영
한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집
2022.01
학술대회자료
데이터셋 활용 초·중등 인공지능 교육을 위한 공공데이터 주제 탐색
김슬기
,
김가람
,
김태영
한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집
2022.01
학술대회자료
초·중등 인공지능 교육을 위한 교육용 데이터셋 기준 연구
김슬기
,
김태영
컴퓨터교육학회 논문지
2022.01
학술저널
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초록· 키워드
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본 연구는 미래를 살아갈 학생들의 필수 소양인 AI 소양을 증진시키고 새롭게 시작되는 2022 개정교육과정에 따라 AI 교육이 현장에 안착하는데 도움을 주기 위해 AI 교육 교수·학습 활동에 필수적인 데이터셋에 초점을 맞춰 연구를 진행하였다. 다양한 교수·학습 환경에 적합한 데이터셋을 제공하기 위해 합성데이터셋 생성 기법을 활용한 초·중등 AI 교육용 데이터셋 라이브러리를 개발하고 초등학교 및 고등학교 교육 현장에 적용하여 효과성을 확인하고 시사점을 도출하였다.
AI 교육용 데이터셋 개발을 위한 기반 연구로 AI 교육에 적합한 교육용 데이터셋의 요건을 개발하고 개인정보 및 정보 식별 문제를 해결하며, 크기를 재구성할 수 있는 합성데이터셋 생성 기법의 교육적 활용 가능성을 확인하였다. 또한, 데이터셋 라이브러리의 교수·학습 환경에서의 활용도를 높이기 위해 학생들이 가장 선호하는 맥락과 AI 교육에 적합한 주제 및 형태를 갖춘 데이터셋을 선별, 재구성하고 데이터셋 사용에 대한 현장 교사들의 선호 기능 도출을 통해 합성데이터셋 생성 기법을 활용한 초·중등 AI 교육용 데이터셋 라이브러리인 edudata 라이브러리를 개발하였다.
개발된 edudata 라이브러리의 합성데이터셋 생성 기능에 대한 성능 평가를 위해 다방면으로 효용성 평가를 실시하여 생성된 합성데이터셋이 기존의 라이브러리로 생성한 데이터셋보다 효용성이 높음을 확인하였으며, 라이브러리 내에 포함된 교육용 데이터셋과 기능을 전문가 검토를 통해 수정 및 보완, 발전시켜 적합성을 확보하였다. 또한, 최종 개발된 Edudata 라이브러리를 교사와 학생의 접근성을 높이기 위해 엔트리의 ‘데이터 과학’과 파이썬 패키지 관리 시스템인 pip를 통해 배포하였다.
edudata 라이브러리의 효과성을 확인하기 위해 2022 개정 실과 및 정보과 교육과정을 기준으로 교수·학습 과정에 따라 다양한 합성데이터셋 활용을 변인으로 설정하는 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 개발된 교육 프로그램을 초등학교와 고등학교에 투입하고 학습 몰입과 AI 소양에 미치는 영향을 확인하였으며, 각각의 하위 영역 간의 인과관계 분석을 통한 시사점을 도출하였다.
초등학생을 대상으로 한 적용 결과, 학습 몰입의 ‘자의식 상실’과 AI 소양의 ‘AI 윤리’를 제외한 모든 영역에서 통제집단 대비 유의한 향상을 확인하였다. 그리고 인과관계 분석을 통해 AI 소양을 길러주기 위해서는 학습자의 실생활 맥락과 관련성이 높은 학습 과제 제시와 개별 학생의 수준을 고려한 데이터셋 제공, 교수·학습 과정에서 AI를 통한 문제 해결 자체가 목적이 될 수 있는 환경 구성 및 교사의 역할이 필요함을 도출하였다.
고등학생을 대상으로 한 적용 결과, 학습 몰입은 통제 집단 대비 ‘시간의 왜곡’과 ‘자기 목적적 경험’을 제외한 하위 영역에서 유의하게 향상됨을 확인하였다. 그리고 AI 소양은 ‘인공지능의 사회적 영향’, ‘인공지능 윤리’를 제외한 모든 하위 영역에서 유의한 향상을 보여 그 효과성을 확인할 수 있었다. 또한, 인과관계 분석을 통해 학생들의 AI 소양을 효과적으로 증진시키기 위해서는 학습자 수준에 적합하며 단계적으로 해결 가능한 과제를 제시하여 성공의 경험을 제공하는 것이 중요함을 도출하였다. 그리고 초등학교 적용의 결과와 마찬가지로 학생의 실생활과 관련성이 높은 맥락의 문제 및 데이터셋 제공으로 학습 활동이 실제 세계로 이어져 문제해결에 대한 성취감을 가질 수 있는 환경 구성이 필요함을 확인하였다.
AI 교육용 데이터셋 개발을 위한 기반 연구로 AI 교육에 적합한 교육용 데이터셋의 요건을 개발하고 개인정보 및 정보 식별 문제를 해결하며, 크기를 재구성할 수 있는 합성데이터셋 생성 기법의 교육적 활용 가능성을 확인하였다. 또한, 데이터셋 라이브러리의 교수·학습 환경에서의 활용도를 높이기 위해 학생들이 가장 선호하는 맥락과 AI 교육에 적합한 주제 및 형태를 갖춘 데이터셋을 선별, 재구성하고 데이터셋 사용에 대한 현장 교사들의 선호 기능 도출을 통해 합성데이터셋 생성 기법을 활용한 초·중등 AI 교육용 데이터셋 라이브러리인 edudata 라이브러리를 개발하였다.
개발된 edudata 라이브러리의 합성데이터셋 생성 기능에 대한 성능 평가를 위해 다방면으로 효용성 평가를 실시하여 생성된 합성데이터셋이 기존의 라이브러리로 생성한 데이터셋보다 효용성이 높음을 확인하였으며, 라이브러리 내에 포함된 교육용 데이터셋과 기능을 전문가 검토를 통해 수정 및 보완, 발전시켜 적합성을 확보하였다. 또한, 최종 개발된 Edudata 라이브러리를 교사와 학생의 접근성을 높이기 위해 엔트리의 ‘데이터 과학’과 파이썬 패키지 관리 시스템인 pip를 통해 배포하였다.
edudata 라이브러리의 효과성을 확인하기 위해 2022 개정 실과 및 정보과 교육과정을 기준으로 교수·학습 과정에 따라 다양한 합성데이터셋 활용을 변인으로 설정하는 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 개발된 교육 프로그램을 초등학교와 고등학교에 투입하고 학습 몰입과 AI 소양에 미치는 영향을 확인하였으며, 각각의 하위 영역 간의 인과관계 분석을 통한 시사점을 도출하였다.
초등학생을 대상으로 한 적용 결과, 학습 몰입의 ‘자의식 상실’과 AI 소양의 ‘AI 윤리’를 제외한 모든 영역에서 통제집단 대비 유의한 향상을 확인하였다. 그리고 인과관계 분석을 통해 AI 소양을 길러주기 위해서는 학습자의 실생활 맥락과 관련성이 높은 학습 과제 제시와 개별 학생의 수준을 고려한 데이터셋 제공, 교수·학습 과정에서 AI를 통한 문제 해결 자체가 목적이 될 수 있는 환경 구성 및 교사의 역할이 필요함을 도출하였다.
고등학생을 대상으로 한 적용 결과, 학습 몰입은 통제 집단 대비 ‘시간의 왜곡’과 ‘자기 목적적 경험’을 제외한 하위 영역에서 유의하게 향상됨을 확인하였다. 그리고 AI 소양은 ‘인공지능의 사회적 영향’, ‘인공지능 윤리’를 제외한 모든 하위 영역에서 유의한 향상을 보여 그 효과성을 확인할 수 있었다. 또한, 인과관계 분석을 통해 학생들의 AI 소양을 효과적으로 증진시키기 위해서는 학습자 수준에 적합하며 단계적으로 해결 가능한 과제를 제시하여 성공의 경험을 제공하는 것이 중요함을 도출하였다. 그리고 초등학교 적용의 결과와 마찬가지로 학생의 실생활과 관련성이 높은 맥락의 문제 및 데이터셋 제공으로 학습 활동이 실제 세계로 이어져 문제해결에 대한 성취감을 가질 수 있는 환경 구성이 필요함을 확인하였다.
목차
Ⅰ. 서론 11. 연구의 필요성 12. 연구 내용 및 방법 53. 용어의 정의 6Ⅱ. 이론적 배경 101. AI와 AI 교육 102. AI와 데이터셋 283. AI 교육용 데이터셋 라이브러리 454. 학습 몰입 605. AI 소양 64Ⅲ. 합성데이터셋 생성 기법을 활용한 초·중등 AI 교육용 데이터셋 라이브러리 개발 691. AI 교육용 데이터셋 라이브러리 요구 분석 692. AI 교육용 데이터셋 라이브러리 개발을 위한 기반 연구 783. 합성데이터셋 생성 라이브러리 탐색 1174. AI 교육용 데이터셋 라이브러리 개발 1255. AI 교육용 데이터셋 라이브러리 배포 1586. AI 교육용 데이터셋 라이브러리 검증 161Ⅳ. 합성데이터셋 생성 기법을 활용한 초·중등 AI 교육용 데이터셋 라이브러리 적용 1861. 초등학생의 AI 교육용 데이터셋 라이브러리 적용 효과성 검증 1872. 초등학생의 AI 교육용 데이터셋 라이브러리 적용 인과관계 분석 2013. 고등학생의 AI 교육용 데이터셋 라이브러리 적용 효과성 검증 2064. 고등학생의 AI 교육용 데이터셋 라이브러리 적용 인과관계 분석 218Ⅴ. 결론 및 제언 224참고문헌 228ABSTRACT 236부록 239
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