[논문]인공지능 융합교육 플랫폼 기술 동향

인공지능 융합교육 플랫폼 기술 동향 원문보기

김귀훈 (한국교원대학교 인공지능융합교육전공)

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본 논문에서는 인공지능 융합교육 플랫폼으로 많이 사용하는 GUI 기반 플랫폼과 EPL 기반의 플랫폼에 대해서 살펴보았습니다. 그 외에도 텍스트 코딩 기반 인공지능 플랫폼으로텐서플로우, 케라스, 파이토치 등을 사용합니다.
또한, 다양한 생활에 적용해볼 수 있는 인공지능 교육 플랫폼이 교육현장에 적용하기에는 현실적으로 제한적입니다. 본 논문에서는 현재 시중에 나온 인공지능 플랫폼 중에서 교육용으로 사용이 가능한 대표적인 플랫폼을 소개하고 각 플랫폼의 주요기능 및 특징에 대해서 살펴보겠습니다.

특히 유용한 기능으로자동으로 속성 순위 및 선택을 통해 다차원 데이터도 2D에서 적합하게 처리할 수 있습니다. 비주얼 프로그래밍 기법을적용해서, 깔끔한 시각화로 빠른 정성 분석을 위한 대화 형데이터 탐색. 그래픽 사용자 인터페이스를 사용할 수 있습니다.
학습결과를 웹서비스, 서버장비, 스마트폰, 에지장비 등 다양한 장비에 올릴 수 있는모델과 예시 프로그램으로 생성해 줍니다. 일상생활에서 대표적인 지도학습 중의 분류 문제인 이미지 분류, 소리 분류, 제스처 분류를 제공해 줍니다. 단점으로는 인공지능 학습 플랫폼이어서 서비스를 직접 제공하지 못합니다.

특히, 각 음악, 미술, 체육등 교과와 융합된 플랫폼은 현재 많이 미흡합니다. 앞으로 교과와 연계된 플랫폼 기술 개발이 지속적으로 개발될 필요가 있습니다.
간단하고 직관적인 사용법측면에서도 인공지능 관련한 지식이 없어도 단순한 절차 정도만 이해하면 구현이 가능합니다. 학습결과를 웹서비스, 서버장비, 스마트폰, 에지장비 등 다양한 장비에 올릴 수 있는모델과 예시 프로그램으로 생성해 줍니다. 일상생활에서 대표적인 지도학습 중의 분류 문제인 이미지 분류, 소리 분류, 제스처 분류를 제공해 줍니다.

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