AI교육을 위한 방향성에 대한 고찰
A Consideration on the Direction for AI Education
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초록
우리는 디지털 사회로의 변화와 함께 교육분야에 있어서도 미래교육을 대비하기 위한 준비가 필요하다. 교육부가 제시한 미래교육의 방향성은 AI교육이 핵심가치로서 역할이 가능한 교육의 방법론을 요구한다. 따라서 연구자나 교육자는 AI교육을 위해 어떤 방법으로 접근하고, 연구하여 필요적 대안을 내 놓아야 한다. 그러면 연구 방법론 접근을 위해서 SW교육을 전제로 접근하여야 한다. AI는 빅데이터 기반으로 발전할 수 있고, 빅데이터는 SW가 없으면 결코 진전을 기대하기 어렵다. 이처럼 AI는 상호작용성과 함께 유기적인 상관성을 갖는다. SW는 전형적인 융합의 요소나 요인을 가지고 있다. 융합의 특성은 다양성, 가변적, 다면적인 효용성을 가진 동인이다. 또한 융합교육은 창조적인 융합형 인재 탄생을 기대할 수 있는 동인이다. 본 연구는 AI교육의 방법론 제시를 위해서 AI교육과 융합교육의 상관성을 탐구하였다. 이를 바탕으로 연구가설을 통한 추론화 논거로 AI교육을 위한 방향성을 접근하였다. 이때에 SW교육, 컴퓨팅사고, 코딩교육의 상보성 이론으로 연구가설 근거의 실증 사례를 하나의 프로그래밍 코딩 예시를 통해 AI교육의 융합성을 강조했다. 결국 이런 논거에 의한 AI교육 방향성 제시는 미래교육 방향에 대한 유의미한 논리적 고찰로 가치가 있기를 바란다.
Abstract
As the era evolves into Digital Society, education requires to be prepared for future education. As the Ministry of Education suggests, the direction of future education requires and educational methodology in which AI education plays as core value. Accordingly, researchers and educators need to suggest approaches and altenatives for AI education. This means that SW education is on premise for research methodology. AI develops upon Big Data, and so does Big Data rely on SW developments. As such, AI has an organic correlation with interactivity. SW reveals elements or factors of typical fusion. The nature of convergence contains diversity, variableness, and multifaceted utility. In addition, convergence education is driving the birth of convergence-type talents. This study explores the corrleation between AI education and convergence education in order to suggest a AI Education methodology. Upon the research, the study approaches AI education based on inference from research hypothesis. The study emphasizes AI convergence of AI education with programming coding as study example demonstrating complementary theory of SW education. In the end, I expect AI education based on these arguments plays meaningful logical considerations for the direction of future education.
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