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논문KCI 등재

인지 모델링기반 인공지능 교육 프로그램을 적용한 초등학생의 인공지능 이미지 분석

Analysis of artificial intelligence image of elementary school students applying cognitive modeling-based artificial intelligence education program

한선관|김태령
한국정보교육학회 (Korean Association Of Information Education)|2020.12|정보교육학회논문지 (JOURNAL OF The Korean Association of information Education)|제24권 제6호|pp. 573-584|DOI http://dx.doi.org/10.14352/jkaie.2020.24.6.573

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인공지능Artificial Intelligence인공지능교육AI education소프트웨어교육Software education협력필터링알고리즘인지모델링Collaborative Filtering AlgorithmCognition Modeling

초록

본 연구는 초등학생들의 인공지능에 대한 이미지를 긍정적으로 향상시키고자 하는 인지 모델링기반 인공지능 알고리즘 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 먼저 인공지능 알고리즘 중 협력필터링의 개념을 분석하고 이를 인지모델링 방법을 활용하여 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 전문가 타당도 검사를 통해 인지 모델링 기반의 콘텐츠 개발 방법과 개발된 프로그램에 대한 적절성은 CVR .80 이상으로 타당함을 확인하였다. 개발 프로그램은 초등학교 6학년 학생들에게 수업으로 적용하였고 형용사 단어 23쌍을 이용한 의미분별법을 이용하여 사전-사후에 인공지능에 대한 학생들의 이미지 인식의 변화를 살펴보았다. 학생들의 인공지능에 대한 이미지는 총 23개 단어 쌍 중 12개에서 유의미한 긍정적 변화를 확인할 수 있었다.

Abstract

This study is about the development of AI algorithm education program using cognition modeling to positively improve students' image of AI. First, we analyzed the concept of user-based collaborative filtering and developed the education program using the cognition modeling method. We confirmed the adequacy of program through the expert validity test. Both the CVR values for the content development method of cognitive modeling and the developed program showed validity above .80. We applied the developed program to elementary school students in class. To examine the changes in students' pre and post awareness of artificial intelligence, we tested using semantic discrimination. We were able to confirm that the image of students' AI was a significant positive change in 12 of the 23 words in the adjective pair.

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