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AI 쳇봇을 활용한 플립러닝 기반의 대학교육의 변화
A study on the Change of University Education Based on Fliped Learning Using AI 원문보기

한국정보통신학회논문지 = Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, v.22 no.12, 2018년, pp.1618 - 1624  

김옥분 (Center for Teaching and Learning, Daejeon University) ,  조영복 (Department of Information Security, Daejeon University)

초록
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플립러닝을 기반으로 학부중심 학사 구조가 4차 산업혁명시대 대학교육의 변화를 통해 학생들은 문제 해결능력을 기반으로 가치창출 능력을 배양하는 필수화 과정이 되어야 한다. 이를 위해 창안된 프로젝트기반 학습법(Project Based Learning)과 MOOC를 결합한 거꾸로 학습법(Flipped Learning)을 과감하게 도입 및 확산하고, 날로 고도화되어 가는 AI기반의 학습컨설팅(E-Advisor)의 도입과 확산에 따라 4차 산업혁명에 부합하는 "개인 맞춤교육"으로의 전환이 이루어져야 한다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

The undergraduate structure based on flipped learning should be a necessary course to cultivate value creation capability based on students' problem solving capability through the change of university education in the fourth industrial revolution era. Flipped learning stimulated the learner's high o...

주제어

#플립러닝   #교수-학습의 변화   #개인 맞춤 교육   #이공계 교육  

표/그림 (7)

AI 본문요약
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* AI 자동 식별 결과로 적합하지 않은 문장이 있을 수 있으니, 이용에 유의하시기 바랍니다.

문제 정의

  • 최근 국내 대학에서 플립러닝을 적용한 강좌를 다수 운영하고 있으나 AI 기술과 접목하여 향후 어떻게 변화할 수 있는지에 대한 예측은 아직 미비하다. 따라서 본연구에서는 플립러닝을 적용한 교과목 강좌를 수강한 IT계열 공대 학생들이 이 강좌를 통해 어떤 변화를 경험 하게 될지 살펴보고 또한 변화하는 시대에 플립러닝과 같은 학습자 중심교육을 지향하고 확산하기 위해 정체된 대학교육 변화의 필요성을 정리하고자 한다.
  • 선도적 교수법으로 인식되고 있는 플립러닝의 의미와 AI 쳇봇을 이용한 학습에 관해 살펴보고자 한다.
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질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
플립 러닝이 지향하는 학습의 속성과 관련된 교수,학습 방법들은 어떤 강의형태라고 볼 수 있는가? 이러한 대학교육은 다가오는 4차 산업혁명에 대응한 창의적이며 인지적 능력을 갖춘 인력을 확보하는 데는 역부족이다. 교수자 중심의 강의법에 의존하기보다 플립 러닝을 통해 필요 지식과 사고 확장에 도움을 줄 수 있는 활동중심(active learning) 교육이 요구된다. 활동 중심의 교육은 문제해결, 활동지, 튜터링 또는 또래 교수등 다양한 형태로 전통적 교육 방법 보다 과학, 공학 그리고 수학 분야의 학생 수행 증진에 효과적임이 경험적으로 밝혀졌다[6].
대학의 역할은? 대학은 새로운 지식을 창출하고 전수하며 사회에 널리 공유하는 역할을 수행하여 왔다. 지식기반 사회에서는 이러한 전통적 역할을 뛰어 넘어 새로운 가치를 구현할 필요가 있는데, 예컨대 지식 자본을 창출, 보존, 전달 하는 지식 서버로서의 역할을 수행하거나 학습자들이 평생동안 학습할 수 있도록 준비시키며 교수자, 학습자, 졸업자간 학습공동체로서의 역할을 수행하는 것 등이 그것이다.
AI 채팅앱 서비스는 어떻게 활용될 수 있는가? 한편, 챗봇은 모바일 기기에서 AI 채팅앱으로 각 산업분야의 다양한 상황(Context)에서 고객에 맞춤화된 서비스로 응용될 수 있다. 1:1 대화형으로 날씨, 교통상황, 여행지, 음식 등 사용자 상황에 적 합한 정보를 제공할 수도 있고, 금융이나 보험, 보건의료, 법률과 같은 복잡한 지식 상담 서비스를 제공할 수도 있다. 챗봇을 웹으로부터 대화형 감성로봇이나 인형에 내재된 칩으로 다운로드해서 대화를 계속 업데이트 하여 대화의 질을 향상시킬 수도 있다[7,8].
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참고문헌 (10)

  1. K. Aliye, J.C. Nadia, T., and T.J. Charles, "A systematic review of research on the flipped learning method in engineering education," British Journal of Educational Technology, vol. 49, no. 3, pp. 398-411, Feb. 2017. 

  2. J. L, Bishop, & M. Verleger, "The flipped classroom: A survey of the research," In 120th ASEE Annual Conference & Exposition Conference, Atlanta, GA, vol. 30, no. 9, pp. 1-18, Jun. 2013. 

  3. S. R. Lee, H. Berry, O. Teman and M Lipasti, "Performance improvement of WDM channels using inline dispersion management in transmission link with OPC placed at various position," The Journal of korea Navigation Institute, vol. 14, no. 5, pp. 668-676, Jun. 2010. 

  4. J. S. Oh, "The Experience and Recognition of University Students' Flipped Learning," A studdy on the Problems of Korean Education, vol. 33, no. 4, pp. 1-23, Dec. 2015. 

  5. E.Y. Lee, S.W. Kim, and C. I. Lim, "Development of a instructional design model for flipped learning combined with project based learning," Learner-oriented Curriculum of a Collection of Essays, vol. 18, pp. 135-164, Dec. 2018. 

  6. S. Freeman, S. L, Eddy, M. McDonough, M.K. Simth, N. Okoroafor, and H. Jordt, "Active learning increases student performance in science, engineering, and mathematics," Proceedings of National Academy of Sciences of the United States of America( PNAS), vol. 111, no. 23, pp. 8410-8415, 2014. 

  7. Y. B. Cho. S. H Woo. S. H. Lee and C. S. Han, "Genetic lesion matching algorithm using medical image," Journal of the korea institute of information and communication engineering, vol. 21, no. 5, pp. 960-966, May 2017. 

  8. H. J. Kang, "National-Level Use of Health Care Big Data and Its Policy Implications," International Journal of Health and welfare policy forum, vol. 2384, no. 6, pp. 55-71, Aug. 2016. 

  9. Y.B. Cho. S. H. Woo, "Algorithm for Extract Region of Interest Using Fast Binary Image Processing," Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering, vol. 22, no. 4 , pp. 634-640, Apr. 2018. 

  10. P. Rakwatin, W. Takeuchi, and Y, Yasuoka, "Stripe noise reduction in MODIS data by combining histogram matching with facet filter," International Journal of the IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing, vol. 45, no. 6, pp. 1844-1856, June 2007. 

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