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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학위논문
- 저자정보
- 지도교수
- 이영준
- 발행연도
- 2022
- 저작권
- 한국교원대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
이용수55
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인공지능 교육은 사회와 민간 모두 미래교육의 핵심으로 보고 있으며 인공지능 교육이 향후 미래세대를 위한 필수 교양 교육으로 안착하기 위해 인공지능 교육의 교육내용과 방법을 모색하는 다양한 연구가 시도되고 있다. 인공지능 교육과정 구성 및 환경 조성을 위한 인공지능 교육 관련 교육학 분야에서 적절한 교수·학습방법에 대한 연구가 요구된다. 아울러, 단편적인 인공지능 안내 교육이 되지 않기 위해서는 실생활에 적용된 인공지능을 학생들이 경험한 문제와 연계해 교육내용을 구성할 필요가 있다. 이러한 관점에서 인간을 중심으로 한 실생활 문제를 이해하고 문제해결과정에서 학습경험을 제공하는 인공지능 교육이 필요하다. 디자인 씽킹은 이미 다양한 교과에서 구성원 간의 협동에 기반한 협업으로 타인의 아이디어로 새로운 아이디어를 촉발하는 창조적 프로세스이며 교수·학습방법으로 활용되고 있다. 특히, 인공지능 교육에 활용될 경우 인간 중심의 해결책을 탐색하고, 시행착오와 결과를 창출하면서 문제를 해결하는 과정에서 총체적인 학습경험을 제공한다.
이에 본 연구에서 중학생을 대상으로 인공지능 기술의 원리와 활용을 바탕으로 디자인 씽킹의 방법론을 활용하여 실생활의 문제를 발견하고 이를 해결하기 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 인공지능과 소통하고 활용하여 문제를 해결하기 위해 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력을 함양하기 위한 학습활동을 중심으로 구성하였다. 이후 중학생 1학년 157명에게 적용하여 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램이 중학생의 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력에 미치는 효과를 연구하였다. 본 연구에서 개발된 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 ‘디자인 씽킹, AI에 대한 이해’, ‘공감하기’, ‘문제 정의하기’, ‘AI 기반 해결책 도출하기’, ‘프로토타입 및 테스트’의 총 5단계로 이루어지며 연구 결과로써 각 단계별 활동을 제시하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램에 대한 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력 검사를 사전-사후 실시하였다. 집단 간 독립표본 t-검정, 집단 내 대응표본 t-검정, 집단 간 사전검사를 공변인으로 사후검사 결과를 공변량분석(ANCOVA)를 통해 효과성을 검증하였다. 그 결과 실험집단의 컴퓨팅 사고력, 창의적 문제해결력이 통제집단보다 유의미하게 향상되었다. 본 연구 결과를 토대로 중학생을 대상으로 인공지능을 활용하는 능력을 함양하기 위해 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력 향상을 근거로 대안적 교수·학습방법으로써 디자인 씽킹의 가치를 탐색하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 일반 강의식 인공지능 교육 프로그램보다 인공지능 기술의 원리를 이해하고 활용하여 실생활의 문제를 해결할 수 있었으며, 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력을 습득할 수 있었다. 향후 보다 실질적인 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램으로 발전하기 위해서는 인공지능 교육과 관련된 다양한 학습내용을 개발, 인공지능 교육을 위한 디자인 씽킹 교수지침 개발 및 인공지능 교육을 위한 교육활동 아이디어를 공유하고 교육환경을 조성되어야 한다.
이에 본 연구에서 중학생을 대상으로 인공지능 기술의 원리와 활용을 바탕으로 디자인 씽킹의 방법론을 활용하여 실생활의 문제를 발견하고 이를 해결하기 위한 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 인공지능과 소통하고 활용하여 문제를 해결하기 위해 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력을 함양하기 위한 학습활동을 중심으로 구성하였다. 이후 중학생 1학년 157명에게 적용하여 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램이 중학생의 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력에 미치는 효과를 연구하였다. 본 연구에서 개발된 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 ‘디자인 씽킹, AI에 대한 이해’, ‘공감하기’, ‘문제 정의하기’, ‘AI 기반 해결책 도출하기’, ‘프로토타입 및 테스트’의 총 5단계로 이루어지며 연구 결과로써 각 단계별 활동을 제시하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램에 대한 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력 검사를 사전-사후 실시하였다. 집단 간 독립표본 t-검정, 집단 내 대응표본 t-검정, 집단 간 사전검사를 공변인으로 사후검사 결과를 공변량분석(ANCOVA)를 통해 효과성을 검증하였다. 그 결과 실험집단의 컴퓨팅 사고력, 창의적 문제해결력이 통제집단보다 유의미하게 향상되었다. 본 연구 결과를 토대로 중학생을 대상으로 인공지능을 활용하는 능력을 함양하기 위해 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력 향상을 근거로 대안적 교수·학습방법으로써 디자인 씽킹의 가치를 탐색하였다. 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램은 일반 강의식 인공지능 교육 프로그램보다 인공지능 기술의 원리를 이해하고 활용하여 실생활의 문제를 해결할 수 있었으며, 컴퓨팅 사고력과 창의적 문제해결력을 습득할 수 있었다. 향후 보다 실질적인 디자인 씽킹 기반 인공지능 교육 프로그램으로 발전하기 위해서는 인공지능 교육과 관련된 다양한 학습내용을 개발, 인공지능 교육을 위한 디자인 씽킹 교수지침 개발 및 인공지능 교육을 위한 교육활동 아이디어를 공유하고 교육환경을 조성되어야 한다.
목차
Ⅰ. 서론 11. 연구의 필요성 및 목적 12. 연구의 내용 63. 연구의 제한점 64. 용어의 정의 7Ⅱ. 이론적 배경 91. 인공지능 교육 9가. 인공지능 교육의 현황 9나. 인공지능과 교육 112. 디자인 씽킹 12가. 디자인 씽킹의 개념 12나. 디자인 씽킹 프로세스 15다. 디자인 씽킹과 관련 연구 173. 컴퓨팅 사고력 19가. 컴퓨팅 사고력의 개념 19나. 컴퓨팅 사고력의 구성요소 214. 창의적 문제해결력 23가. 창의적 문제해결력의 개념 23나. 창의적 문제해결력의 구성요소 27Ⅲ. 인공지능 교육 프로그램의 설계 291. 수업 설계 목적 292. 인공지능 교육 프로그램 설계 전략 및 절차 303. 인공지능 교육 프로그램 단계별 활동 설계 31Ⅳ. 연구 방법 331. 연구 절차 332. 연구 가설 343. 연구 설계 344. 연구 대상 355. 검사 도구 366. 자료의 분석 및 처리 방법 39Ⅴ. 연구 결과 401. 사전검사 결과 402. 사후검사 결과 433. 학습자 반응 분석 49Ⅵ. 결론 및 제언 52참고문헌 57ABSTRACT 68부록 71
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