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비전공자 대상 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼

A Machine Learning Model Learning and Utilization Education Curriculum for Non-majors

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주제분류과학기술학

초록

본 논문에서는 비전공자들을 위한 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼을 제안하고, Orange 머신러닝 모델 학습및 분석 도구를 활용한 교육 방법을 제안하였다. Orange는 오픈 소스기반 머신러닝 및 데이터 시각화 도구로서, 복잡한 프로그래밍 없이 시각적인 위젯을 사용하여, 데이터를 학습시켜 머신러닝 모델을 만들 수 있다. Orange는 비전공자 학부생부터 전문가 그룹까지 다양하게 사용되는 플랫폼이다. 본 논문에서는 한 학기 분량의 기초 머신러닝 모델 학습 및 활용교육 커리큘럼과주별 실습 내용을 제시하였다. 그리고, 머신러닝 모델 학습 및 활용에 대한 교육 내용 실체를 실증하기 위해, Orange 도구를 활용하여, 분류 데이터(Categorical Data) 표본과 수치 데이터(Numerical Data) 표본으로부터 머신러닝 모델을 학습시키고, 모델을 활용하여 모집단의 결과를 예측하는 활용 사례들을 제안하였다. 마지막으로 본 커리큘럼에 대한 교육 만족도를 비전공자 대상으로 조사 및 분석하였다.

Abstract

In this paper, a basic machine learning model learning and utilization education curriculum for non-majors is proposed, and aneducation method using Orange machine learning model learning and analysis tools is proposed. Orange is an open-source machinelearning and data visualization tool that can create machine learning models by learning data using visual widgets without complexprogramming. Orange is a platform that is widely used by non-major undergraduates to expert groups. In this paper, a basic machinelearning model learning and utilization education curriculum and weekly practice contents for one semester are proposed. Inaddition, in order to demonstrate the reality of practice contents for machine learning model learning and utilization, we used theOrange tool to learn machine learning models from categorical data samples and numerical data samples, and utilized the models. Thus, use cases for predicting the outcome of the population were proposed. Finally, the educational satisfaction of this curriculumis surveyed and analyzed for non-majors.

참고문헌 (12)

  1. Ministry of Science and ICT, "The 4th Industrial Revolution in History", R & D KIOSK, (40) (2017)
  2. Ministry of Science and ICT, "The Various Aspects of the Fourth Industrial Revolution, The Realized Future", R &D KIOSK, (41) (2017)
  3. Beyond an IT powerhouse to an AI powerhouse, "Ministry of Science and ICT", Report Material, ~ (2019)
  4. Artificial Intelligence National Strategy, "Joint Ministries", Report Material, ~ (2019)
  5. "University of Ljubljana" (2023)[URL]
  6. Y. J. Jang, "Searching for the direction of data science education in the era of the 4th industrial revolution", Integrated Humanities Research, 9(10), pp.155~180 (2017)
  7. 박윤수, "보편적 빅데이터와 빅데이터 교육의 방향성 연구 - 빅데이터 전문가의 인식 조사를 기반으로", 정보교육학회논문지, 24(2), pp.201~214 (2020), 한국정보교육학회[DOI]
  8. 김용민, "스프레드시트를 활용한 데이터 과학 교육 프로그램이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 효과", 정보교육학회논문지, 21(2), pp.219~230 (2017), 한국정보교육학회
  9. J. S. Lee, "A study on visualization methods and expressions of information design for big data", Basic Formulation Studies, 14(3), pp.259~269 (2013)
  10. 허경, "비전공자 대상 기초 데이터과학 실습 커리큘럼", 실천공학교육논문지, 12(2), pp.265~273 (2020), 한국실천공학교육학회[DOI]
  11. "ADDIE Model" (2020)[URL]
  12. J. S. Lim, "I analyze data with Orange : Learning AI with Orange3" (2022), Cmath

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