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논문 기본 정보

자료유형
학위논문
저자정보

이은정 (공주대학교, 공주대학교 교육대학원)

지도교수
김창석
발행연도
2022
저작권
공주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.

이용수177

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이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

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Artificial intelligence is a key technology in the 4th Industrial Revolution, and many changes are taking place in jobs, industrial structures, and our lives due to AI. Countries all around the world have designed and executed educational systems and future education plans in order to cultivate talented people who can adapt to the 4th Industrial Revolution and an uncertain future society.
The Ministry of Education emphasizes cultivating basic literacy, which is the core foundation of learning, so that students can flexibly respond to the rapidly changing environment. To this end, several schools have organized and operated AI-related subjects, but specific example of education and effectiveness verification cases are insufficient. Therefore, this study provided examples of AI-based data education and attempted to investigate the effect of this class on future educational capabilities such as convergent thinking and data literacy.

This study experiment was designed using the One-Group Pretest- Posttest Design technique for this aim. The test was created to measure convergent thinking ability and data literacy, which were defined in previous studies. The pretest results of 25 first and second graders from a regular high school were used to develop an AI-based data analysis education course. As well as the course was developed using the achievement standards of the Basic Artificial Intelligence Curriculum as a reference. The posttest on convergent thinking ability and data literacy was conducted after the course.

The difference in competency of learners in the same group before and after AI-based data analysis education was determined using a paired t-test. As a result, AI-based data analysis education was found to have a positive impact on learner’s convergent thinking abilities and data literacy.

목차

목 차
Ⅰ. 서론 1
1. 연구의 필요성 및 목적 1
2. 연구의 내용 및 절차 3
3. 연구의 기대 효과 3
4. 연구의 제한점 4
Ⅱ. 이론적 배경 및 선행 연구 5
1. 인공지능 기반 데이터 분석 교육 5
1) 인공지능 교육의 동향 5
2) 인공지능 기반 교육 8
3) 데이터 분석 교육 10
4) 데이터 분석 교육용 도구 17
2. 융합적 사고력 20
3. 데이터 리터러시 21
4. 선행연구 고찰 22
Ⅲ. 수업 설계 24
1. 학습자 분석 24
2. 교수학습 내용 26
3. 교수학습 방법 30
4. 교수학습 자료 31
1) 교수학습 과정안 32
2) 교수학습 PPT 34
3) 교수학습 활동지 37
Ⅳ. 연구 방법 및 연구 결과 40
1. 연구 대상 40
2. 연구 설계 및 변인 40
3. 검사 도구 41
4. 연구 결과 43
Ⅴ. 결론 및 제언 48
참고문헌 50
ABSTRACT 52
부록 54

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