초등 예비교사의 블록 기반 AI 프로그래밍 학습 난이도 분석
Learning Difficulty Analysis of Block-based AI Programming for Pre-service Elementary School Teachers
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인공지능 교육 프로그래밍 학습과정에서 발생되는 초보자들의 어려움을 해소하기 위해 다양한 오류들과 해결 방법을 유형화하여 분석할 필요가 있다. 따라서 연구에서는 AI교육 영역을 데이터분석, AI활용 및 AI모델 3가지 영역으로 분류하고 이에 따른 프로그래밍 과정에서 겪는 어려움과 해결 방법 유형을 분석하였다. 연구 결과 알고리즘 생성은 전체 영역의 공통적 영향 요인이며 데이터분석, AI활용 및 AI모델 영역으로 갈수록 다양한 요인들이 작용하였다. 학습자 수준에 따른 오류 해결 방법은 상위 수준은 강의 공유문서, 인터넷 검색을 선택하였으나 하위 수준은 팀원이나 교수에게 질문, 강의 공유문서 및 인터넷 검색 등 보다 다양한 방법들이 필요하였다. 또한 예비교사들은 블록 기반 AI 프로그래밍에서 오류 원인 찾기, AI 인식과 이벤트 처리 등의 해결에 어려움을 느끼는 것으로 나타났다. 따라서 연구 결과는 학습자 수준을 고려한 효과적인 AI교육 프로그래밍 학습 방안 마련을 위한 기초 연구로 활용될 수 있다.
Abstract
In order to solve the difficulties of beginners in the process of learning artificial intelligence education programming, it is necessary to categorize and analyze various errors and solutions. Therefore, in the study, AI education areas were classified into three areas: data analysis, AI utilization, and AI model, and the types of difficulties and solutions experienced in the programming process were analyzed. As a result of the study, algorithm generation is a common influencing factor in the entire area, and various factors have worked in the areas of data analysis, AI utilization, and AI model. As for the error resolution method according to the learner level, the upper level selected lecture-sharing documents and Internet search, but the lower level required more various methods such as asking questions to team members or professors, lecture-sharing documents, and Internet search. In addition, pre-service teachers were found to have difficulty in finding the cause of error, AI recognizing, and events processing in block-based AI programming. Therefore, the research results can be used as a basic study to prepare an effective AI education programming learning plan considering the learner level.
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