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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
황유리 (제주대학교) 박남제 (제주대학교)
저널정보
한국정보교육학회 정보교육학회논문지 정보교육학회논문지 제27권 제2호
발행연도
2023.4
수록면
107 - 116 (10page)

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과소적합(overfitting)과 과대적합(underfitting)은 인공지능이 머신러닝을 합리적으로 수행하지 못했을 때 발생하는 현상이다. 초·중등 인공지능 교육에서 머신러닝의 개념과 유형은 보편적으로 다루어지는 주제이므로, 그 문제적 상황인 과소적합과 과대적합에 대한 교육은 학생이 머신러닝에 대한 확장적 탐구를 해나가도록 촉진한다는 의의를 지닌다. 이에 본 연구에서는 초·중등 학생을 대상으로 머신러닝의 유형에 이어 과소적합 및 과대적합을 교육하는 3차시의 교육 프로그램과 교수·학습 자료를 개발하였다. 이어서 개발한 교육 프로그램을 11명의 초·중등 학생에 시범적으로 적용하였다. 그 결과 모든 학생이 개발된 초기 프로그램보다 빠르게 일련의 교수·학습 활동을 마쳤다. 이에 따라 학습 주제에 대한 전형적인 도식과 인공지능 교육 플랫폼을 활용한 심화 학습을 추가하여 교육 프로그램을 보완하였다. 향후 보완된 교육 프로그램을 다수의 초·중등학생에 적용하여 효과성을 검증할 것이다.
#AI 교육 #융합 교육 #과대적합 #과소적합 #머신러닝 #AI education #convergence education #overfitting #underfitting #machine learning

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