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자료유형
학술저널
저자정보
김슬기 (한국교원대학교) 김태영 (한국교원대학교)
저널정보
한국정보교육학회 정보교육학회논문지 정보교육학회논문지 제25권 제5호
발행연도
2021.10
수록면
691 - 704 (14page)
DOI
http://dx.doi.org/10.14352/jkaie.2021.25.5.691

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AI 기술의 발달은 우리 삶의 큰 변화를 가져왔다. 생활에서부터 사회, 경제에 이르기까지 AI의 영향력이 커짐에 따라 AI와 데이터 교육에 대한 중요성이 함께 커지고 있다. 이에 OECD 교육 연구 보고서 및 다양한 국내 정보과 교육과정 연구에서 데이터와 데이터 리터러시를 다루고 필수 역량으로 제시하고 있다. 하지만 국내외 관련 연구를 살펴보면 데이터 리터러시에 대한 정의와 구성 요소의 내용과 범위가 연구자에 따라 다른 것을 알 수 있다. 이에 데이터 리터러시 관련 주요 연구의 정의와 구성 요소에 활용된 단어 빈도 분석과 함께 Word2Vec 딥러닝 자연어 처리 방법을 통해 단어의 관계와 의미 유사도를 분석하여 객관적이고 포괄적인 정의와 구성 요소를 제시하였다. 그리고 전문가 검토를 통해 수정 보완하여 데이터 리터러시를 ‘문제를 해결하기 위해 데이터를 수집하고 분석 및 활용하여 정보로 처리하는 지식 구성과 의사소통의 기초 능력’으로 정의하였으며, ‘지식, 기능, 가치와 태도’로 각각의 구성 요소를 범주화하였다. 본 연구를 통해 도출된 데이터 리터러시의 정의와 구성 요소가 AI 교육 체계화와 학생들의 미래 역량 관련 교육 연구에 좋은 기초 자료가 될 수 있기를 기대한다.
#SW/AI 교육 #정보교육 #데이터 리터러시 #데이터 교육 #Word2Vec #SW/AI Education #Infomatics Education #Data Literacy #Data Education #Word2Vec

목차

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이은경 / 2020 / 국내외 초·중등학교 인공지능 교육과정 분석 / 컴퓨터교육학회 논문지 23(1):37~44 google schola Korean Government / A Plan to Spread AI SW Education for People Across the Country google schola The Ministry of Education / 2020 / The Direction of Education Policy and Key Tasks in the Age of Artificial Intelligence google schola 김수환 / 2020 / 차세대 소프트웨어(SW)교육 표준 모델 개발 / 정보교육학회논문지 24(4):337~367 dbpia 김자미 / 2020 / 2022년 개정을 위한 정보과 표준 교육과정 제안 / 컴퓨터교육학회 논문지 23(1):1~28 dbpia

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