Ok-young Han

창의적 문제해결 능력을 위한 알고리즘 교육의 중요성이 강조되고 있다. 특히 수학·과학과 연계된 논리적 사고력 증진을 위한 알고리즘 교재 개발이 추진 중 이다. 그러나 교육현장에서 적용 가능한 교수-학습 모형에 대한 제시가 미비한 실정이다. 따라서 본 연구는 효과적인 알고리즘 교육을 위한 교수-학습 모형을 제시한다. 나선형 모형으로 학습 진도를 진행하며, 논리적 사고력을 기반으로 하는 알고리즘 교육의 특성을 반영하여 교수-학습 모형을 개발하였다. 또한 학습자의 만족도를 위하여 설문을 실시하였으며, 그 결과로 설계된 교수-학습 모형은 PBL과 자기주도학습 및 동료교수법의 혼합 모형이다. 제시된 모형에 근거하여 수학과 과학의 수업 예시를 구성하여 적용 가능성을 보였다.

본 논문은 고등학생을 대상으로 인터넷 중독 유발 요인을 분석하여 인터넷 중독의 예방을 극대화하여 정보화 역기능 해소 방안을 모색하고자 하는 목적으로 수행되었다. 인터넷 중독 유발 요인은 개인적 요인, 가족적 요인, 사회 환경적 요인으로 구분하여 분석하였으며, 연구의 검증을 위하여 수도권에 위치한 일반고등학교와 특성화고등학교 각 2개교씩 총 4개 고등학교를 대상으로 분석하였다. 이를 통하여 인터넷 중독에 가장 큰 영향력을 미치는 요인이 무엇인지와 다른 요인들의 상대적 영향력의 크기를 분석하였다. 인터넷 중독 유발에 관여하는 요인에 대한 분석 결과는 일반고등학교와 특성화고등학교에서 서로 다른 결과를 나타냈다. 이것은 인터넷 중독에 대한 대응책이 인터넷 사용자의 환경에 따라 다르게 제시되어야 한다는 것을 의미한다. 즉, 다양하고 종합적인 인터넷 중독 예방책과 대응책의 제시가 인터넷 중독 문제를 해결할 수 있음을 시사한다.

본 논문은 생성형 AI(Artificial Intelligence)를 활용한 AI 기반 학습자 맞춤형 교육 시스템의 검토와 설계를 연구하였다. AI 기반 학습자 맞춤형 교육 시스템의 필요성과 적용 가능성을 살펴보기 위해, 실질적인 교육 환경에서의 다양한 요소와 상황을 체계적으로 분석하였다. 현실 교육 환경에서 직면하는 제한 사항을 먼저 검토하였고, 기존의 생성형 AI를 활용한 연구들을 분석하였다. 관련 연구 분석은 교수자 시각으로 분석하여, 학습자 맞춤형 교육 시스템의 설계에 있어서 필수적인 고려사항들을 도출하였다. 또한 본 연구는 생성형 AI 시스템의 구현에 필요한 주요 AI 기술들에 대한 구체적인 검토를 진행하였다. 머신러닝, 딥러닝, 자연어 처리, 이미지 처리 등의 방법론과 기술들이 각각 시스템에서 어떤 역할을 수행하고, 이를 통해 어떤 기능을 제공할 수 있는지를 종합적으로 분석하였다. 마지막으로, 본 연구는 연구 결과를 토대로 GAI-EDU라는 학습자 맞춤형 교육 시스템을 제

정보화 역기능 문제 중에서 인터넷 중독이 매우 심각한 사회 문제로 대두되고 있다. 본 논문은 인터넷 중독을 유발하는 요인 가운데 대학생들에게 가장 큰 영향력을 미치는 요인을 분석하여 효과적 정보화 역기능 해소 방안을 모색하고자 하는 목적으로 수행되었다. 인터넷 중독 유발 요인 분석을 위하여 개인적 요인, 가족적 요인, 사회 환경적 요인을 인터넷 중독 유발 2차 확인 요인으로 정의한 후 각 요인에 대한 1차 확인 요인을 선정하여 인터넷 중독 유발에 미치는 영향력을 고찰하였다. 대학생의 경우에는 인터넷 중독 유발 2차 확인 요인 가운데 개인적 요인이 가장 큰 영향력을 미치는 것으로 나타났으며, 개인적 요인의 1차 확인 요인 중에서 자기 통제력, 자기 효능감이 중요 변수임이 나타났다. 이는 대학생의 인터넷 중독 예방을 위하여서는 개인적 요인 중에 자기 통제력과 자기 효능감에 대한 대응책을 제시하는 것이 가장 효과적 정보화 역기능 해소 방안이 될 수 있음을 의미한다.

본 논문은 특정 학문 영역에서 적성과 능력이 뛰어난 고등학생을 대상으로 대학 수준의 심화학습을 제공하여 학생의 학습욕구를 충족하고, 잠재능력을 개발하기 위한 수월성 교육의 가치를 제공하는 고교-대학 연계 심화과정 온라인 교육의 도입을 위한 고등학교 학생과 교사의 인식에 관한 연구이다. 이를 위하여 고등학교 학생 및 교사들을 대상으로 설문을 실시하였으며, 설문 분석 결과 고등학생은 고교-대학 연계 심화과정의 온라인 교육 운영에서 효율성을 가장 중요한 요인으로 보고 있으며, 다음으로 진학도움, 교육방식, 만족도, 주위추천 순으로 긍정적 관점이 나타났다. 교사 역시 효율성이 가장 중요한 요인으로 나타났으며, 만족도, 진학도움, 교육방식 순으로 나타났다. 이러한 결과들을 바탕으로 고교-대학 연계 심화과정을 활성화하고, 지역 간 교육기회 격차를 해소하여 학생의 학습권을 보장할 수 있는 온라인 교육 도입 및 운영 방안과 운영 시 학생들의 학습만족도를 높이기 위한 제언을 제시하였다.

4차 산업혁명과 지능 정보화 시대의 경쟁력을 위하여 인공지능 교육이 어느 때보다 관심을 받고 있다. 인공지능 교육의 필요성은 모두 공감하고 있으며 교육 방법론을 위하여 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문은 인공지능 교육을 위한 멀티모달 활용에 대한 연구이며, 이를 통하여 인공지능 교육의 효과성을 높이고자 한다. 연구를 위하여 인문사회과학대학 2학년 600명 학생이 수강하는 인공지능 관련 수업에 멀티모달을 적용하여 연구를 진행하며 교육의 효과성을 관찰하였다. 수강생 중 350명이 참여한 설문을 분석하여 멀티모달의 교육 효과성에 관한 연구 결과 및 연구 논의성을 도출하였다. 멀티모달 적용을 통한 수업 효과 및 만족도를 확인하기 위하여 3가지 유형의 학습 콘텐츠와 6가지 방법의 학습 지원 시스템을 제공하였다. 연구 분석의 결과로 멀티모달 적용으로 인하여 교육의 효과성이 개선되는 것이 검증되었고, 멀티모달 방식 수업에서 학생들의 교육 만족도가 획일적 수업 방식보다 상대적으로 높게 나오는

The 4th industrial revolution has brought innovation in the educational environment. The purpose of this study is to verify the educational effectiveness of smart learning environment especially with the computational thinking. A big data analysis was performed to confirm that computational thinking is the one to prepare the 4th industrial revolution. To teach computational thinking at university, educational design should be careful. This study verified the relationship between improvement of c

As the era of the 4th industrial revolution began, it is possible to provide smart education by utilizing various new technologies. This paper included 6 steps to prove that the educational satisfaction of students’ can be improved by applying the technology of the 4th Industrial Revolution toward smart education. The first step is to review technologies of the 4th industrial revolution that could enable smart education. The second step is to define areas that smart education should include by a

This paper presents a novel approach to improve the accuracy of additive manufacturing processes using deep learning prediction models. It provides a review of the existing literature on additive manufacturing and deep learning, highlighting the potential of these technologies to enhance the manufacturing process. The proposed method involves collecting log data from the additive manufacturing process, voxelizing the data, and using adaptive histogram equalization to enhance the quality of the d

This paper presents direction for efficient software education. Due to the impact of the Fourth Industrial Revolution, the whole world is interested in software education. However, simply teaching how to code is not software education. The thinking abilities used in coding for software implementation are even more important. Therefore, computational thinking is getting great attention. Several institutions suggest factors for computational thinking and encourage to teach in a relevant way based

본 연구는 대학생을 위한 효과적인 튜터링 시스템을 설계하기 위해 지능형 튜터링 시스템(ITS)과 메타버스 기반 학습 시스템을 비교 분석하였다. 서울 소재 대학의 2~4학년 '데이터 분석 기초' 과목 수강생을 대상으로 설문 조사를 실시하여 두 시스템의 선호도와 만족도를 조사하였다. 학생들은 실시간 피드백과 개인 맞춤형 학습 경로를 주요 기능으로 원했다. ITS는 학습 성과 향상에 효과적이었으나, 메타버스 학습은 높은 만족도와 학습 동기 부여에 효과적이었다. 메타버스는 기술적 문제와 접근성에서 개선이 필요했다. 두 시스템의 장단점을 분석한 결과, ITS는 학습 성과에, 메타버스는 학습 동기와 참여도에 효과적임을 확인하였다. 이를 바탕으로 두 시스템의 장점을 결합한 하이브리드 튜터링 시스템 설계를 제안한다.

This study explores the integration of prompt engineering and critical thinking within generative AI applications for engineering education. As generative AI models become increasingly prevalent, prompt engineering emerges as a critical skill for optimizing AI outputs, while critical thinking ensures the validation and refinement of AI-generated responses. This research introduces innovative prompt engineering techniques and demonstrates their application through practical case studies in engine

The interest in the Fourth Industrial Revolution along with the development of ICT makes the software get the attention of the world. This phenomenon naturally leads to the concern for software education. Learning software coding is not easy for students whose major is in humanities or social sciences. This paper is a study of how cognition on software education affects to education of computational thinking. For research method, moderator variables were adopted on the proposed research model to

Adaptive has gained significant attention in Education Technology (EdTech), with personalized learning experiences becoming increasingly important. Next-generation chatbots, including models like ChatGPT, are emerging in the field of education. These advanced tools show great potential for delivering personalized and adaptive learning experiences. This paper reviews previous research on adaptive learning and the role of chatbots in education. Based on this, the paper explores current and future

본 논문은 2021년 2학기부터 고등학교에서 진행된 정보 교과와 인공지능 기초 교과와 현재 대학교에서 진행하고 있는 SW∙AI 필수 이수 과정의 연관 관계를 조사한다. 그 결과를 통해 대학의 SW∙AI 교육 내용의 방향성에 대해 제안하고자 한다. 먼저, 2022년 1학기 기준 고등학교에서 진행하고 있는 ‘인공지능 기초’와 2015년 개정된 ‘정보’ 두 과목의 교육 내용을 정리한다. 그리고 SW∙AI 교육을 진행하는 대학에서 해당 내용을 강의한 교수를 대상으로 전문가 인터뷰를 진행하여 수업의 내용에 대해 질적 연구를 진행하고자 한다. 본 연구를 통해 고등학교에서 배운 ‘정보’와 ‘인공지능 기초’ 교육의 내용과 대학에서 교양 과목의 내용을 분석하여 SW∙AI 교육 내용의 방향에 대해 제안한다.