초·중등 인공지능 교재의 키워드 분석 : 언어 네트워크 분석을 중심으로 Keyword Analysis of Elementary and Secondary Artificial Intelligence Textbooks : Focusing on the Semantic Network Analysis원문보기
최근 정부에서는 2022 개정 교육과정을 앞두고 인공지능교육을 국가 수준 교육과정으로 도입하기 위한 지침을 발표하였다. 현행 교육과정에서 제시된 소프트웨어교육과 인공지능교육은 서로 다른 형태의 교육이 아니라 정보교육이라는 틀에서 편성이 되어야 하며 프로그래밍을 통한 문제해결의 과정이라는 공통점을 갖는다고 할 수 있다. 인공지능 시대를 살아갈 학생들에게 필요한 역량을 키워주기 위해 초·중등 학교급에 맞는 인공지능교육이 효과적으로 이루어질 수 있도록 교육부와 한국과학창의재단이 2021년 2월에 지원한 인공지능교육 보조교재는 2022 개정 교육과정 개발 시 기초 자료로 활용할 목적을 갖고 개발되었다. 본 연구에서는 이 인공지능교육 보조교재를 연구대상으로 삼고 ...
최근 정부에서는 2022 개정 교육과정을 앞두고 인공지능교육을 국가 수준 교육과정으로 도입하기 위한 지침을 발표하였다. 현행 교육과정에서 제시된 소프트웨어교육과 인공지능교육은 서로 다른 형태의 교육이 아니라 정보교육이라는 틀에서 편성이 되어야 하며 프로그래밍을 통한 문제해결의 과정이라는 공통점을 갖는다고 할 수 있다. 인공지능 시대를 살아갈 학생들에게 필요한 역량을 키워주기 위해 초·중등 학교급에 맞는 인공지능교육이 효과적으로 이루어질 수 있도록 교육부와 한국과학창의재단이 2021년 2월에 지원한 인공지능교육 보조교재는 2022 개정 교육과정 개발 시 기초 자료로 활용할 목적을 갖고 개발되었다. 본 연구에서는 이 인공지능교육 보조교재를 연구대상으로 삼고 언어 네트워크 분석을 실행하였다. 연구의 관심 질문으로, 어떤 내용이 어떤 방식으로 가르쳐지고 있는지, 학교급의 내용 체계는 어떻게 연계되고 있는지를 고려하여 향후 인공지능교육 교재 개발에의 시사점을 도출하는 데 본 연구의 목적이 있다. 인공지능교육 교재 선정이 본 연구에서는 중요하였다. 분석 대상으로서, 국가 기관의 주도로 온라인상에 보급된 다섯 권의 인공지능교육 교재의 본문 전체를 활용하였다. 주제어 빈도분석, 동시 출현 빈도분석, 언어 네트워크 분석은 넷마이너(NetMiner) 프로그램을 활용하였으며, 네트워크의 기본정보, 중심성 분석을 수행하였다. 연구 결과로서 향후 인공지능교육 교재 개발을 위한 시사점을 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 전체 주제어 네트워크 분석 결과는 주제어 간에 유기적으로 연결되어 있으며 주제어 가운데에서도 핵심 역할을 담당하는 주제어가 존재한다. 핵심 주제어들을 중심으로 지식 내용을 집중적으로 설명하고 있다. 둘째, 초등학교는 연결정도 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성 지수가 모두 높다. 이는 네트워크의 중심에 위치하는 주제어가 많고, 주제어끼리 잘 연결되어 있으며, 영향력을 가지는 주제어가 많다는 것을 의미한다. 반면에 중학교는 연결정도 중심성 지수와 근접 중심성 지수는 가장 낮다. 이는 네트워크 중심에 위치하는 주제어가 적고 영향력을 가지는 주제어가 상대적으로 적다는 것을 의미한다. 고등학교는 전체 주제어 네트워크 분석과 비슷한 지표를 보인다. 셋째, ‘인공지능의 이해’ 영역과 ‘인공지능의 원리와 활용’ 영역의 주제어 네트워크 분석 결과는 주제어만으로 학습 목표를 모두 의미한다고는 할 수 없지만, 영역의 목표에 해당하는 주제어가 비슷하게 추출된 것으로 보아 영역의 목표에 맞게 나타났음을 알 수 있다. 하지만 ‘인공지능의 사회적 영향’ 영역은 주제어만으로는 학습 목표에 가깝게 제시되었는지 알 수 없다. 넷째, 교재의 내용의 주제어의 수직적 연계성을 학교급별로 영역의 내용을 분석 결과 ‘인공지능의 이해’ 영역에 초·중·고에는 ‘인공지능’, ‘인간’, ‘판단’, ‘컴퓨터’, ‘생각’, ‘학습’, ‘생활’, ‘수행’, ‘기술’, ‘능력’, ‘구현'이 공통으로 나타나며, 중·고에는 ‘알파고’, ‘발전’, ‘딥러닝’, ‘전문가 시스템’, ‘기계’, ‘데이터’, ‘기계학습’, ‘지능'이 추가로 나타난다. 그리고 ‘에이전트’, ‘퍼셉트론’, ‘정의’, ‘정보’, ‘환경'은 고등학교에서만 나타나 양적 확대의 계열성을 확인할 수 있다. ‘인공지능의 원리와 활용’ 영역에 초·중·고에는 ‘데이터’, ‘학습’, ‘분류’, ‘그래프’, ‘예측’, ‘패턴’, ‘의사결정’, ‘컴퓨터’, ‘입력’, ‘기술’, ‘인간'이 공통으로 나타나며, 중·고에는 데이터, 학습, 탐색과 관련된 주제어들이 있다. 인식과 탐색 및 추론, 학습과 관련한 주제어는 고등학교에서만 나타난다. 이 주제어는 계열성의 양적 확대와 탐색의 질적 심화를 확인할 수 있다. ‘인공지능의 사회적 영향’ 영역에 초·중·고에는 ‘데이터’, ‘서비스’, ‘상황’, ‘학습’, ‘인간’, ‘시스템’, ‘제품’, ‘개발’, ‘활용’, ‘기술’, ‘제공’, ‘관리’, ‘인공지능’, ‘발생’, ‘수집’, ‘문제’, ‘필요’, ‘사회’, ‘사용자’, ‘로봇’이 공통으로 나타나며, 중·고에는 ‘윤리’, ‘변화’, ‘의사결정’, ‘목적’, ‘기계’가 추가로 나타난다. 그리고 고등학교에서만 나타나는 주제어는 ‘데이터 편향성’, ‘원칙’, ‘구글’, ‘공동체’, ‘공정’, ‘특성’, ‘역량’, ‘설계’로 양적으로 확대되었음을 확인할 수 있다. 본 연구는 2022 개정 교육과정을 앞둔 시점에 앞으로 인공지능교육 교재 분석, 교재 개발에 관한 후속 연구를 위한 기초자료로 제공하는 데 의의가 있다. 기존에 초중고 내용 체계를 갖춘 인공지능교육 교재가 아직 없었다. 본 연구에서는 연계성 분석은 언어 네트워크 분석을 이용하여 주제어의 연계성을 분석하고 있지만, 구체적으로 교재의 내용 분석을 통해 연계성이 어떻게 반영되어 구현되었는지 분석함으로써 연구를 보완할 필요가 있다.
최근 정부에서는 2022 개정 교육과정을 앞두고 인공지능교육을 국가 수준 교육과정으로 도입하기 위한 지침을 발표하였다. 현행 교육과정에서 제시된 소프트웨어교육과 인공지능교육은 서로 다른 형태의 교육이 아니라 정보교육이라는 틀에서 편성이 되어야 하며 프로그래밍을 통한 문제해결의 과정이라는 공통점을 갖는다고 할 수 있다. 인공지능 시대를 살아갈 학생들에게 필요한 역량을 키워주기 위해 초·중등 학교급에 맞는 인공지능교육이 효과적으로 이루어질 수 있도록 교육부와 한국과학창의재단이 2021년 2월에 지원한 인공지능교육 보조교재는 2022 개정 교육과정 개발 시 기초 자료로 활용할 목적을 갖고 개발되었다. 본 연구에서는 이 인공지능교육 보조교재를 연구대상으로 삼고 언어 네트워크 분석을 실행하였다. 연구의 관심 질문으로, 어떤 내용이 어떤 방식으로 가르쳐지고 있는지, 학교급의 내용 체계는 어떻게 연계되고 있는지를 고려하여 향후 인공지능교육 교재 개발에의 시사점을 도출하는 데 본 연구의 목적이 있다. 인공지능교육 교재 선정이 본 연구에서는 중요하였다. 분석 대상으로서, 국가 기관의 주도로 온라인상에 보급된 다섯 권의 인공지능교육 교재의 본문 전체를 활용하였다. 주제어 빈도분석, 동시 출현 빈도분석, 언어 네트워크 분석은 넷마이너(NetMiner) 프로그램을 활용하였으며, 네트워크의 기본정보, 중심성 분석을 수행하였다. 연구 결과로서 향후 인공지능교육 교재 개발을 위한 시사점을 다음과 같이 제안하였다. 첫째, 전체 주제어 네트워크 분석 결과는 주제어 간에 유기적으로 연결되어 있으며 주제어 가운데에서도 핵심 역할을 담당하는 주제어가 존재한다. 핵심 주제어들을 중심으로 지식 내용을 집중적으로 설명하고 있다. 둘째, 초등학교는 연결정도 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성 지수가 모두 높다. 이는 네트워크의 중심에 위치하는 주제어가 많고, 주제어끼리 잘 연결되어 있으며, 영향력을 가지는 주제어가 많다는 것을 의미한다. 반면에 중학교는 연결정도 중심성 지수와 근접 중심성 지수는 가장 낮다. 이는 네트워크 중심에 위치하는 주제어가 적고 영향력을 가지는 주제어가 상대적으로 적다는 것을 의미한다. 고등학교는 전체 주제어 네트워크 분석과 비슷한 지표를 보인다. 셋째, ‘인공지능의 이해’ 영역과 ‘인공지능의 원리와 활용’ 영역의 주제어 네트워크 분석 결과는 주제어만으로 학습 목표를 모두 의미한다고는 할 수 없지만, 영역의 목표에 해당하는 주제어가 비슷하게 추출된 것으로 보아 영역의 목표에 맞게 나타났음을 알 수 있다. 하지만 ‘인공지능의 사회적 영향’ 영역은 주제어만으로는 학습 목표에 가깝게 제시되었는지 알 수 없다. 넷째, 교재의 내용의 주제어의 수직적 연계성을 학교급별로 영역의 내용을 분석 결과 ‘인공지능의 이해’ 영역에 초·중·고에는 ‘인공지능’, ‘인간’, ‘판단’, ‘컴퓨터’, ‘생각’, ‘학습’, ‘생활’, ‘수행’, ‘기술’, ‘능력’, ‘구현'이 공통으로 나타나며, 중·고에는 ‘알파고’, ‘발전’, ‘딥러닝’, ‘전문가 시스템’, ‘기계’, ‘데이터’, ‘기계학습’, ‘지능'이 추가로 나타난다. 그리고 ‘에이전트’, ‘퍼셉트론’, ‘정의’, ‘정보’, ‘환경'은 고등학교에서만 나타나 양적 확대의 계열성을 확인할 수 있다. ‘인공지능의 원리와 활용’ 영역에 초·중·고에는 ‘데이터’, ‘학습’, ‘분류’, ‘그래프’, ‘예측’, ‘패턴’, ‘의사결정’, ‘컴퓨터’, ‘입력’, ‘기술’, ‘인간'이 공통으로 나타나며, 중·고에는 데이터, 학습, 탐색과 관련된 주제어들이 있다. 인식과 탐색 및 추론, 학습과 관련한 주제어는 고등학교에서만 나타난다. 이 주제어는 계열성의 양적 확대와 탐색의 질적 심화를 확인할 수 있다. ‘인공지능의 사회적 영향’ 영역에 초·중·고에는 ‘데이터’, ‘서비스’, ‘상황’, ‘학습’, ‘인간’, ‘시스템’, ‘제품’, ‘개발’, ‘활용’, ‘기술’, ‘제공’, ‘관리’, ‘인공지능’, ‘발생’, ‘수집’, ‘문제’, ‘필요’, ‘사회’, ‘사용자’, ‘로봇’이 공통으로 나타나며, 중·고에는 ‘윤리’, ‘변화’, ‘의사결정’, ‘목적’, ‘기계’가 추가로 나타난다. 그리고 고등학교에서만 나타나는 주제어는 ‘데이터 편향성’, ‘원칙’, ‘구글’, ‘공동체’, ‘공정’, ‘특성’, ‘역량’, ‘설계’로 양적으로 확대되었음을 확인할 수 있다. 본 연구는 2022 개정 교육과정을 앞둔 시점에 앞으로 인공지능교육 교재 분석, 교재 개발에 관한 후속 연구를 위한 기초자료로 제공하는 데 의의가 있다. 기존에 초중고 내용 체계를 갖춘 인공지능교육 교재가 아직 없었다. 본 연구에서는 연계성 분석은 언어 네트워크 분석을 이용하여 주제어의 연계성을 분석하고 있지만, 구체적으로 교재의 내용 분석을 통해 연계성이 어떻게 반영되어 구현되었는지 분석함으로써 연구를 보완할 필요가 있다.
Recently, the government announced guidelines for introducing artificial intelligence education as a national level curriculum ahead of the 2022 revised curriculum. The software education and artificial intelligence education presented in the current curriculum should be organized in the framework o...
Recently, the government announced guidelines for introducing artificial intelligence education as a national level curriculum ahead of the 2022 revised curriculum. The software education and artificial intelligence education presented in the current curriculum should be organized in the framework of information education rather than different forms of education, and it can be said that they have in common that they are a process of problem solving through programming. Second in order to raise the necessary skills for students to live the era of artificial intelligence . The artificial intelligence education supplementary materials supported in February 2021 by the Ministry of Education and the Korea Science and Creativity Foundation to effectively provide artificial intelligence education suitable for secondary school level was developed with the purpose of using it as basic data for the development of the 2022 revised curriculum. In this study, semantic network analysis was performed using this artificial intelligence educational aid as a research object. The purpose of this study is to draw implications for the future development of artificial intelligence education textbooks by considering what kind of content is being taught and how the school-level content system is connected as a question of interest in the study. Selection of artificial intelligence education materials was important in this study. As the analysis target, the entire body of the five artificial intelligence education textbooks distributed online led by national institutions was used. The main word frequency analysis, simultaneous appearance frequency analysis, and semantic network analysis were performed using the NetMiner program, and basic information and centrality analysis of the network were performed. As a result of the study, the following suggestions were made for the future development of artificial intelligence education textbooks. First, the overall keyword network analysis result is organically connected between the keywords, and among the keywords, there is a keyword that plays a key role. The content of knowledge is intensively explained with a focus on key themes. Second, elementary schools have high indices of degree centrality, mediation centrality, and proximity centrality. This means that there are many keywords that are located in the center of the network, that the keywords are well connected, and that there are many keywords that have influence. On the other hand, middle school has the lowest degree of connection centrality index and proximity centrality index. This means that there are few keywords located at the center of the network and relatively few keywords with influence. High school shows similar indicators to the whole subject word network analysis. Third, the results of the keyword network analysis in the ‘understanding artificial intelligence' domain and ‘artificial intelligence principle and application' domain cannot be said to mean all the learning goals with only the keyword, but the keywords corresponding to the domain's goals are similarly extracted. It can be seen that it appeared according to the goal of the boa area. However, it is not possible to know whether the ‘social impact of artificial intelligence' domain is presented close to the learning goal only by the keyword. Fourth, as a result of analyzing the contents of the domain by school level for the vertical connection of the subject words of the contents of the textbook, ‘artificial intelligence', ‘human', ‘judgment', ‘computer', ‘artificial intelligence', ‘human', ‘judgment', ‘computer', ‘Thinking', ‘Learning', ‘Life', ‘Performance', ‘Skill', ‘Ability', and ‘Implementation' appear in common. ‘Expert Systems', ‘Machine', ‘Data', ‘Machine Learning', and ‘Intelligence' appear additionally. and ‘agent’, ‘perceptron’, ‘justice’, ‘information’ and ‘environment’ only appear in high school, confirming the sequence of quantitative expansion. ‘Data', ‘learning', ‘classification', ‘graph', ‘prediction', ‘pattern', ‘decision making', ‘computer', ‘Input', ‘technology', and ‘human' appear in common, and there are keywords related to data, learning, and search in middle and high school. Key words related to recognition, exploration, reasoning, and learning appear only in high school. This keyword can confirm the quantitative expansion of sequence and the qualitative deepening of the search. ‘Data', ‘Service', ‘Situation', ‘Learning', ‘Human', ‘System', ‘Product', ‘Development', ‘Utilization' in elementary, middle, and high school in ‘social impact of artificial intelligence' , ‘technology', ‘provision', ‘management', ‘artificial intelligence', ‘occurrence', ‘collection', ‘problem', ‘need', ‘society', ‘user', ‘robot' appear in common, In middle and high school, ‘ethics', ‘change', ‘decision making', ‘purpose', and ‘machine' appear additionally. And it can be seen that the keywords that appear only in high school have been quantitatively expanded to ‘data bias’, ‘principle’, ‘Google’, ‘community’, ‘fairness’, ‘characteristics’, ‘competence’, and ‘design’. This study is meaningful in providing basic data for subsequent research on the analysis and development of artificial intelligence education textbooks ahead of the 2022 revision of the curriculum . In the past, there was no artificial intelligence education textbook with a content system for elementary, middle and high schools . Although this study analyzed the linkage of the main linkage analysis using the semantic network analysis , it is necessary to supplement the study by analyzing whether particular implementation is reflected in how the linkage through a content analysis of textbooks .
Recently, the government announced guidelines for introducing artificial intelligence education as a national level curriculum ahead of the 2022 revised curriculum. The software education and artificial intelligence education presented in the current curriculum should be organized in the framework of information education rather than different forms of education, and it can be said that they have in common that they are a process of problem solving through programming. Second in order to raise the necessary skills for students to live the era of artificial intelligence . The artificial intelligence education supplementary materials supported in February 2021 by the Ministry of Education and the Korea Science and Creativity Foundation to effectively provide artificial intelligence education suitable for secondary school level was developed with the purpose of using it as basic data for the development of the 2022 revised curriculum. In this study, semantic network analysis was performed using this artificial intelligence educational aid as a research object. The purpose of this study is to draw implications for the future development of artificial intelligence education textbooks by considering what kind of content is being taught and how the school-level content system is connected as a question of interest in the study. Selection of artificial intelligence education materials was important in this study. As the analysis target, the entire body of the five artificial intelligence education textbooks distributed online led by national institutions was used. The main word frequency analysis, simultaneous appearance frequency analysis, and semantic network analysis were performed using the NetMiner program, and basic information and centrality analysis of the network were performed. As a result of the study, the following suggestions were made for the future development of artificial intelligence education textbooks. First, the overall keyword network analysis result is organically connected between the keywords, and among the keywords, there is a keyword that plays a key role. The content of knowledge is intensively explained with a focus on key themes. Second, elementary schools have high indices of degree centrality, mediation centrality, and proximity centrality. This means that there are many keywords that are located in the center of the network, that the keywords are well connected, and that there are many keywords that have influence. On the other hand, middle school has the lowest degree of connection centrality index and proximity centrality index. This means that there are few keywords located at the center of the network and relatively few keywords with influence. High school shows similar indicators to the whole subject word network analysis. Third, the results of the keyword network analysis in the ‘understanding artificial intelligence' domain and ‘artificial intelligence principle and application' domain cannot be said to mean all the learning goals with only the keyword, but the keywords corresponding to the domain's goals are similarly extracted. It can be seen that it appeared according to the goal of the boa area. However, it is not possible to know whether the ‘social impact of artificial intelligence' domain is presented close to the learning goal only by the keyword. Fourth, as a result of analyzing the contents of the domain by school level for the vertical connection of the subject words of the contents of the textbook, ‘artificial intelligence', ‘human', ‘judgment', ‘computer', ‘artificial intelligence', ‘human', ‘judgment', ‘computer', ‘Thinking', ‘Learning', ‘Life', ‘Performance', ‘Skill', ‘Ability', and ‘Implementation' appear in common. ‘Expert Systems', ‘Machine', ‘Data', ‘Machine Learning', and ‘Intelligence' appear additionally. and ‘agent’, ‘perceptron’, ‘justice’, ‘information’ and ‘environment’ only appear in high school, confirming the sequence of quantitative expansion. ‘Data', ‘learning', ‘classification', ‘graph', ‘prediction', ‘pattern', ‘decision making', ‘computer', ‘Input', ‘technology', and ‘human' appear in common, and there are keywords related to data, learning, and search in middle and high school. Key words related to recognition, exploration, reasoning, and learning appear only in high school. This keyword can confirm the quantitative expansion of sequence and the qualitative deepening of the search. ‘Data', ‘Service', ‘Situation', ‘Learning', ‘Human', ‘System', ‘Product', ‘Development', ‘Utilization' in elementary, middle, and high school in ‘social impact of artificial intelligence' , ‘technology', ‘provision', ‘management', ‘artificial intelligence', ‘occurrence', ‘collection', ‘problem', ‘need', ‘society', ‘user', ‘robot' appear in common, In middle and high school, ‘ethics', ‘change', ‘decision making', ‘purpose', and ‘machine' appear additionally. And it can be seen that the keywords that appear only in high school have been quantitatively expanded to ‘data bias’, ‘principle’, ‘Google’, ‘community’, ‘fairness’, ‘characteristics’, ‘competence’, and ‘design’. This study is meaningful in providing basic data for subsequent research on the analysis and development of artificial intelligence education textbooks ahead of the 2022 revision of the curriculum . In the past, there was no artificial intelligence education textbook with a content system for elementary, middle and high schools . Although this study analyzed the linkage of the main linkage analysis using the semantic network analysis , it is necessary to supplement the study by analyzing whether particular implementation is reflected in how the linkage through a content analysis of textbooks .
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