파이썬 기반의 초등학교 인공지능교육 프로그램 개발과 효과 연구 : 머신러닝을 중심으로 A Study on the Development and Effectiveness of Python-based Artificial Intelligence Education Program in Elementary Schools: Focusing on Machine Learning원문보기
현재 학교 현장에서 이루어지는 초등학교 인공지능 교육의 방향은 인공지능 이해교육, 인공지능 활용교육, 인공지능 가치교육으로 나누어볼 수 있다. 3가지 교육 방향은 상호보완적으로 이루어지는 것이 이상적이나, 현재 개발되고 있는 교수·학습자료를 분석한 결과 대부분 인공지능 활용교육에 편중되어 있음을 확인할 수 있었다. 이는 AI를 통한 문제 해결을 경험해볼 수 있으나, 구체적인 AI 소양이나 기술을 익히기에는 제약이 있다. 이에 본 연구자는 학생들이 단순히 AI기술을 체험하는 교육에서 끝나는 것이 아니라, AI의 원리를 이해하고 이를 활용하여 미래사회를 대비할 수 있는 교육의 기회를 제공하고자 하였다. 이에 ...
현재 학교 현장에서 이루어지는 초등학교 인공지능 교육의 방향은 인공지능 이해교육, 인공지능 활용교육, 인공지능 가치교육으로 나누어볼 수 있다. 3가지 교육 방향은 상호보완적으로 이루어지는 것이 이상적이나, 현재 개발되고 있는 교수·학습자료를 분석한 결과 대부분 인공지능 활용교육에 편중되어 있음을 확인할 수 있었다. 이는 AI를 통한 문제 해결을 경험해볼 수 있으나, 구체적인 AI 소양이나 기술을 익히기에는 제약이 있다. 이에 본 연구자는 학생들이 단순히 AI기술을 체험하는 교육에서 끝나는 것이 아니라, AI의 원리를 이해하고 이를 활용하여 미래사회를 대비할 수 있는 교육의 기회를 제공하고자 하였다. 이에 파이썬 기반의 초등학교 인공지능 교육 프로그램을 개발하고, 개발한 프로그램을 적용 후 학생들의 인공지능 학습동기의 변화를 연구하여 효과를 검증하고자 하였다. 본 연구의 첫 번째 연구내용은 파이썬 기반의 초등학교 인공지능교육 프로그램을 개발하는 것으로 설정하였다. K-최근접 이웃 알고리즘을 주제로 프로그램 전반적인 내용을 구성하였다. 1차시는 K-최근접 이웃 알고리즘의 이해(언플러그드), 2차시는 K-최근접 이웃 알고리즘의 구현(엔트리), 3차시는 데이터 수집 및 전처리(파이썬), 4차시는 데이터 시각화(파이썬), 5차시는 리스트를 활용한 데이터 저장(파이썬), 6차시 데이터 학습 및 예측(파이썬)으로 세부내용을 구성하였다. 두 번째 연구내용은 본 프로그램의 적용으로 인한 학생들의 인공지능 학습동기의 변화를 알아보는 것이었다. 프로그램 적용 전, 후로 학생들의 인공지능 교육에 대한 학습동기를 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS를 활용하여 대응표본 t-검정으로 결과를 분석하였다. 프로그램 적용 결과 학생들의 인공지능 학습동기의 유의미한 차이가 나타났다. 또한 학습동기의 세부영역(주의집중, 관련성, 자신감, 만족감)에서 모두 유의미한 변화가 나타났다. 본 연구를 통해 파이썬 기반의 초등학교 인공지능교육 프로그램이 인공지능 학습동기에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 블록코딩 기반이 아닌 텍스트코딩 기반의 초등학교 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다는 점이다. 둘째, 인공지능 활용 교육이 아닌 인공지능 이해 및 소양 교육 중심의 프로그램 개발로 학생들의 AI 지식과 기능을 갖추는 데 중점을 두었다는 점이다.
현재 학교 현장에서 이루어지는 초등학교 인공지능 교육의 방향은 인공지능 이해교육, 인공지능 활용교육, 인공지능 가치교육으로 나누어볼 수 있다. 3가지 교육 방향은 상호보완적으로 이루어지는 것이 이상적이나, 현재 개발되고 있는 교수·학습자료를 분석한 결과 대부분 인공지능 활용교육에 편중되어 있음을 확인할 수 있었다. 이는 AI를 통한 문제 해결을 경험해볼 수 있으나, 구체적인 AI 소양이나 기술을 익히기에는 제약이 있다. 이에 본 연구자는 학생들이 단순히 AI기술을 체험하는 교육에서 끝나는 것이 아니라, AI의 원리를 이해하고 이를 활용하여 미래사회를 대비할 수 있는 교육의 기회를 제공하고자 하였다. 이에 파이썬 기반의 초등학교 인공지능 교육 프로그램을 개발하고, 개발한 프로그램을 적용 후 학생들의 인공지능 학습동기의 변화를 연구하여 효과를 검증하고자 하였다. 본 연구의 첫 번째 연구내용은 파이썬 기반의 초등학교 인공지능교육 프로그램을 개발하는 것으로 설정하였다. K-최근접 이웃 알고리즘을 주제로 프로그램 전반적인 내용을 구성하였다. 1차시는 K-최근접 이웃 알고리즘의 이해(언플러그드), 2차시는 K-최근접 이웃 알고리즘의 구현(엔트리), 3차시는 데이터 수집 및 전처리(파이썬), 4차시는 데이터 시각화(파이썬), 5차시는 리스트를 활용한 데이터 저장(파이썬), 6차시 데이터 학습 및 예측(파이썬)으로 세부내용을 구성하였다. 두 번째 연구내용은 본 프로그램의 적용으로 인한 학생들의 인공지능 학습동기의 변화를 알아보는 것이었다. 프로그램 적용 전, 후로 학생들의 인공지능 교육에 대한 학습동기를 측정하였다. 수집된 자료는 SPSS를 활용하여 대응표본 t-검정으로 결과를 분석하였다. 프로그램 적용 결과 학생들의 인공지능 학습동기의 유의미한 차이가 나타났다. 또한 학습동기의 세부영역(주의집중, 관련성, 자신감, 만족감)에서 모두 유의미한 변화가 나타났다. 본 연구를 통해 파이썬 기반의 초등학교 인공지능교육 프로그램이 인공지능 학습동기에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인하였다. 본 연구의 시사점은 다음과 같다. 첫째, 블록코딩 기반이 아닌 텍스트코딩 기반의 초등학교 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다는 점이다. 둘째, 인공지능 활용 교육이 아닌 인공지능 이해 및 소양 교육 중심의 프로그램 개발로 학생들의 AI 지식과 기능을 갖추는 데 중점을 두었다는 점이다.
Currently, artificial intelligence education in elementary schools is divided into artificial intelligence understanding education, artificial intelligence utilization education, and artificial intelligence value education. Ideally, the three educational directions would be complementary, but when I...
Currently, artificial intelligence education in elementary schools is divided into artificial intelligence understanding education, artificial intelligence utilization education, and artificial intelligence value education. Ideally, the three educational directions would be complementary, but when I analyzed the teaching and learning materials currently being developed, I could confirm that most of them were concentrated on artificial intelligence utilization education. Students can experience problem solving through AI, but there are restrictions on learning specific AI skills or technology. So I wanted to provide an educational opportunity for students to understand the principles of AI and prepare for future society, not just to end up in education where they experience AI technology. Therefore, I developed an artificial intelligence education program for elementary school students based on Python and applied the program to study changes in students' AI learning motivation to verify its effectiveness. The first study was to develop Python-based artificial intelligence education programs in elementary schools. The program consists of the theme of the K-Nearest Neighbor Algorithm. The first lesson is to understand the K-Nearest Neighbor Algorithm (Unplugged), The second lesson is implementation of the K-Nearest Neighbor Algorithm (Entry), Third lesson is data collection and preprocessing (Python), fourth lesson is Data Visualization (Python), The fifth lesson is to store data using lists (Python), Sixth lesson is data learning and prediction (Python). The second study was to find out the changes in students' motivation to learn about artificial intelligence education due to the application of this program. Before and after the application of the program, students' motivation to learn about artificial intelligence education was measured. The collected data were analyzed with a corresponding sample t-test using SPSS. As a result of the application of the program, there was a significant difference in students' motivation to learn artificial intelligence. In addition, significant changes have been shown in all the detailed domains of learning motivation (attention, relevance, confidence, and satisfaction). Through this study, I confirmed that an artificial intelligence education program for elementary school students based on Python has a positive impact on the motivation for artificial intelligence learning. The implications of this study are as follows. First, the program was developed an artificial intelligence education program for elementary schools based on text coding, not block coding. Second, the program focuses on having AI knowledge and functions through understanding artificial intelligence, not simply on education using artificial intelligence.
Currently, artificial intelligence education in elementary schools is divided into artificial intelligence understanding education, artificial intelligence utilization education, and artificial intelligence value education. Ideally, the three educational directions would be complementary, but when I analyzed the teaching and learning materials currently being developed, I could confirm that most of them were concentrated on artificial intelligence utilization education. Students can experience problem solving through AI, but there are restrictions on learning specific AI skills or technology. So I wanted to provide an educational opportunity for students to understand the principles of AI and prepare for future society, not just to end up in education where they experience AI technology. Therefore, I developed an artificial intelligence education program for elementary school students based on Python and applied the program to study changes in students' AI learning motivation to verify its effectiveness. The first study was to develop Python-based artificial intelligence education programs in elementary schools. The program consists of the theme of the K-Nearest Neighbor Algorithm. The first lesson is to understand the K-Nearest Neighbor Algorithm (Unplugged), The second lesson is implementation of the K-Nearest Neighbor Algorithm (Entry), Third lesson is data collection and preprocessing (Python), fourth lesson is Data Visualization (Python), The fifth lesson is to store data using lists (Python), Sixth lesson is data learning and prediction (Python). The second study was to find out the changes in students' motivation to learn about artificial intelligence education due to the application of this program. Before and after the application of the program, students' motivation to learn about artificial intelligence education was measured. The collected data were analyzed with a corresponding sample t-test using SPSS. As a result of the application of the program, there was a significant difference in students' motivation to learn artificial intelligence. In addition, significant changes have been shown in all the detailed domains of learning motivation (attention, relevance, confidence, and satisfaction). Through this study, I confirmed that an artificial intelligence education program for elementary school students based on Python has a positive impact on the motivation for artificial intelligence learning. The implications of this study are as follows. First, the program was developed an artificial intelligence education program for elementary schools based on text coding, not block coding. Second, the program focuses on having AI knowledge and functions through understanding artificial intelligence, not simply on education using artificial intelligence.
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