A Research on the Composition and Application of Educational Content Related to Life Healthcare Through the Use of Generative AI Engine Technology

Seung-Hoon Yang

doi:10.21184/jkeia.2024.11.18.8.151

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자료유형: 학술저널

저자정보: Seung-Hoon Yang (전주비전대학교)

저널정보: 한국엔터테인먼트산업학회 한국엔터테인먼트산업학회논문지 한국엔터테인먼트산업학회논문지 제18권 제8호

발행연도: 2024.11

수록면: 151 - 170 (20page)

DOI: 10.21184/jkeia.2024.11.18.8.151

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본 연구에서는 인공지능에 의한 교육 패러다임 변화에 맞춰, 라이프케어 및 헬스케어 관련 학과의 교육에서 학생들의 학습 효율성을 높이고, 실무적 역량을 강화하며, 보다 현실적이고 효과적인 학습을 위해서 AI 기반 교육 플랫폼을 활용하여 어떠한 교육 방향을 제시할 수 있을지에 대한 연구적 고찰을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 라이프케어 및 헬스케어 관련 학과의 교육 목표 및 학과특성, 임상 직무분야의 특성을 이해하고 접근할 수 있도록 그 부분을 분석하였다. 다양한 상황별, 클라이언트 케이스 별 실제적이고 현실적인 상황 실습 및 실무중심의 교육이 중요한 이들 학과의 교육특성은 첫째, 실무 중심의 교육, 둘째, 인간 중심의 교육, 셋째, 예방 및 건강 증진 중심 교육, 넷째, 기술 및 데이터 활용 능력 강화, 다섯째, 연구 및 문제 해결 능력 함양, 여섯째, 사회적 책임 및 리더십 교육에 있다고 제시할 수 있다. 이러한 교육적 특성을 위하여 생성형 AI 엔진기술을 이용한 교육 콘텐츠 구성 및 제시 방안으로 다음과 같은 6가지 방향성의 결론을 제시하고자 한다. 1. 맞춤형 학습 경로 제공 및 피드백 ; 2. 시뮬레이션 및 가상현실(VR) 기반 실습 ; 3. 상황 기반 학습 시 나리오 생성 ; 4. 실시간 데이터 분석 및 활용 교육 ; 5. 문화적 감수성과 윤리적 판단 교육 ; 6. 지속적인 학습 및 리더십 개발이다. 이상의 연구 결과를 기반 으로, 생성형 AI엔진 기술 활용을 통한 라이프케어 관련학과 교육컨텐츠 구성 및 응용은 다양성이 존재하는 상황별, 그리고 클라이언트 케이스 별 실제적이고 현실적인 상황 실습 및 실무중심의 교육으로 해야 하며, 그렇게 했을 때에, 이들 학과의 교육 만족도 향상 및 학생역량 강화에 유의미한 효과를 가져올 것으로 사료된다.

In this study, in line with the change in educational paradigm due to artificial intelligence, we aimed to present a research review on how to suggest educational directions by utilizing AI-based educational platforms to improve students' learning efficiency, strengthen practical capabilities, and provide more realistic and effective learning in education related to life care and healthcare. To this end, we analyzed the educational goals and characteristics of life care and healthcare-related departments, as well as the characteristics of clinical job fields, so that they can be understood and approached. The educational characteristics of these departments, where practical and realistic situational practice and practice-centered education for various situations and client cases are important, can be presented as follows: first, practice-centered education; second, human-centered education; third, prevention and health promotion-centered education; fourth, strengthening of technology and data utilization capabilities; fifth, fostering research and problem-solving capabilities; and sixth, social responsibility and leadership education. For these educational characteristics, we would like to present the following six directions of conclusions as a plan for organizing and presenting educational content using generative AI engine technology. 1. Providing customized learning paths and feedback; 2. Simulation and virtual reality (VR)-based practice; 3. Creating situation-based learning scenarios; 4. Real-time data analysis and utilization education; 5. Cultural sensitivity and ethical judgment education; 6. Continuous learning and leadership development. Based on the above research results, the composition and application of life care-related department educational content through the use of generative AI engine technology should be practical and realistic situational practice and practice-centered education for each diverse situation and client case, and doing so is expected to have a significant effect on improving educational satisfaction and strengthening student capabilities in these departments.

#Medical Healthcare #Future Education #Life Care #University Education #Generative Artificial Intelligence #대학교육 #미래교육 #보건의료 #라이프케어 #생성형 인공지능

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