유아들을 위한 인공-지능 사고 기반의 창의적 문제해결력 요소 구성
Elements of AI thinking -based creative problem-solving skills for young children
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초록
본 연구는 유아들을 위한 인공지능 사고 기반의 창의적 문제해결력 요소를 구성하기 위해서 수행되었다. 이를위해서 문헌을 분석하기 위해 선행연구를 탐색하였고, 그 결과 국문4편, 영문 5편의 자료를 수집하였다. 수집된 문헌을분석하여 인공지능적 사고의 구성 요소를 AI 사고(데이터 분석, 알고리즘, 구축, 디버깅), 창의적 문제해결(발산적 사고, 수렴적 사고), AI 이해(AI 이해, AI 활용, AI 윤리)를 도출하였다. 도출된 구성 요소를 기반으로 인공지능적 사고의 구성요소를 분류하고, 분류된 구성요소의 특성을 종합하여 정의를 “인공지능에 기반한 창의적 문제해결력”으로 규정하였다. 본 연구를 통해서 구성된 요소와 정의의 타당성을 검증하기 위해서 델파이 조사를 수행하였다. 델파이 조사에 참여한전문가는 인공지능 교육 전문가 3명, 교육공학 전문가 1명, 유아교육 전문가 1명으로 모두 5명이 참여하였다. 1차 델파이 조사에서 수렴도와 합의도가 모두 양호하게 산출되었으며, 이에 2차 델파이 조사를 수행하지 않았다.
Abstract
This study was conducted to construct AI thinking-based creative problem-solving elements for young children. To this end, we searched for previous studies to analyze the literature, and as a result, we collected four Korean paper and five English papers. By analyzing the collected literature, we derived the components of AI-based thinking as AI thinking (data analysis, algorithm, construction, debugging), creative problem-solving (divergent thinking, convergent thinking), and AI understanding (AI understanding, AI utilization, AI ethics). Based on the derived components, we classified the components of AI-based thinking, and defined the definition as “AI-based creative problem-solving” by synthesizing the characteristics of the classified components. We conducted a Delphi survey to verify the validity of the elements and definitions constructed through this study. Five experts participated in the Delphi survey: Three AI education experts, 1 educational technology expert, and 1 early childhood education expert. Both convergence and agreement were good in the first Delphi survey, so we did not conduct a second Delphi survey.