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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
김창일 (단국대학교) 전영주 (전북대학교)
저널정보
한국학교수학회 한국학교수학회논문집 한국학교수학회논문집 제24권 제4호
발행연도
2021.12
수록면
391 - 405 (15page)
DOI
10.30807/ksms.2021.24.4.004

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본 연구는 AI 교육을 위해 수학교과에서 다루어야 할 AI 핵심 개념으로 ‘데이터의 수집’, ‘데이터의 표현’, ‘데이터의 분석’, ‘최적화 및 의사결정’ 가지로 선정하였다. 이를 바탕으로 선택 중심 교육과정의 각 영역별 수학 핵심 개념 및 내용 요소와 대비하여 AI 핵심 개념에 대한 포함 여부를 조사하였다. 또한 <인공지능 수학>의 내용 체계의 적정성을 핵심 개념과 관련 학습 요소 중심으로 살펴보았다. 그 결과 첫째, <인공지능 수학>의 학습 경로를 어떻게 설정할 것인가?, 둘째, <인공지능 수학>의 성격에 관한 재정의 논의가 필요한가?, 셋째, <인공지능 수학>의 핵심 개념 선정 및 용어 선택은 적절한가?, 넷째, <인공지능 수학>의 내용 체계의 관련 학습 요소 제시는 적절한가? 등에 대한 논의가 필요하다는 시사점을 도출하였다.
#인공지능 #핵심 개념 #인공지능 수학 내용 #Artificial intelligence #Core concepts #Mathematics content for artificial intelligence

목차

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고호경 / 2020 / 인공지능(AI) 역량 함양을 위한 고등학교 수학 내용 구성에 관한 소고 / 한국학교수학회논문집 23(2):223~237 Crossref 과학기술정보통신부 / 2019 / "IT 강국을 넘어 인공지능 강국으로!"인공지능 국가전략 / 보도자료 google schola 교육부 / 2016 / 지능정보사회에 대응한 중장기 교육정책의 방향과 전략 google schola 교육부 / 2020 / 수학과 교육과정. 교육부 고시 제 2020-236호 [별책 8] / 교육부 google schola 국립국어원 / 표준국어대사전 google schola

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