창의적 문제해결력 향상을 위한 도전기반학습 중심의 머신러닝 학습프로그램 개발
Development of ML instruction program centered on challenge- based learning to improve creative problem-solving skills
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지능정보사회로 전환되고 있는 현대사회에서 데이터 활용과 AI기술의 영향력이 커지고 있다. 지금까지의 AI교육에서는 AI 원리 이해와 AI의 단순한 활용 경험에 머무르며, 사회 속 실생활 문제 해결을 위한 능력을 키우지 못하는 한계가 있다. 이에 따라 본 연구는 학습자가 AI를 활용하여 실생활 속 문제를 해결하는 능력을 키울 수 있는 교육 프로그램을 개발하고, 학습자의 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 검증하고자 한다. 본 연구는 학습자가 도전 기반 학습(CBL)을 중심으로 머신러닝(ML)을 이해하고 활용할 수 있도록 선행 연구를 분석하였다. 이를 바탕으로 CBL 기반 ML 학습프로그램을 참여, 조사, 행동 3단계로 개발하였으며, 이 학습프로그램을 적용하여 학습자가 실제적 도전 과제 해결을 통해 ML에 대한 이해 및 창의적 문제해결력에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 이를 위해 초등학교 5학년 학생 25명을 대상으로 8주간 13차시의 학습프로그램을 적용한 후 창의적 문제해결력 검사를 실시하였다. 연구 결과 CBL 기반 ML 학습프로그램에 참가한 학습자들은 창의적 문제해결력의 4가지 영역 모두에서 유의한 수준의 향상을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 개발한 학습프로그램이 학습자의 ML에 대한 이해와 창의적 문제해결력 향상에 긍정적인 영향을 줄 수 있음을 확인하였다.
Abstract
In the modern society that is being transformed into an intelligent information society, the influence of data utilization and AI technology is growing. So far, AI education is limited to understanding the principles of AI and simple application experience of using AI, and there is a limit in not being able to develop the ability to solve authentic task in society. Accordingly, this study aims to develop an instruction program that can develop learners' ability to solve real-life problems using AI, and to verify the effect on learners' creative problem-solving ability. This study analyzed previous studies to understand and utilize ML(Machine Learning) based on CBL(Challenge-based Learning). Based on this analysis, this study developed a CBL-based ML instruction program in three steps. The first, ‘Engage’ step involves using the SDGs to create big ideas, asking essential questions, and selecting Authentic task. The second, ‘Investigation’ step involves engaging in various basic activities, exploring resources, and preparing solutions. The third, ‘Action’ step is to develop, implement, evaluate and share ML-based solutions. By applying the developed CBL-based ML instruction program, I tried to confirm the effect on the understanding of ML and creative problem-solving ability through solving Authentic task selected by learners. So, after applying the CBL-based ML instruction program for 8 weeks (13th session) to 25 students in the 5th grade of elementary school, I conducted a creative problem-solving ability test. As a result of the study, learners who participated in the CBL-based ML instruction program confirmed significant improvements in all four areas of creative problem-solving ability. Therefore, it is suggested that the CBL-based ML instruction program developed in this study can have a positive effect on the learner's understanding of machine learning and the improvement of creative problem-solving ability.
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