$\require{mediawiki-texvc}$
  • 검색어에 아래의 연산자를 사용하시면 더 정확한 검색결과를 얻을 수 있습니다.
  • 검색연산자
검색도움말
검색연산자 기능 검색시 예
() 우선순위가 가장 높은 연산자 예1) (나노 (기계 | machine))
공백 두 개의 검색어(식)을 모두 포함하고 있는 문서 검색 예1) (나노 기계)
예2) 나노 장영실
| 두 개의 검색어(식) 중 하나 이상 포함하고 있는 문서 검색 예1) (줄기세포 | 면역)
예2) 줄기세포 | 장영실
! NOT 이후에 있는 검색어가 포함된 문서는 제외 예1) (황금 !백금)
예2) !image
* 검색어의 *란에 0개 이상의 임의의 문자가 포함된 문서 검색 예) semi*
"" 따옴표 내의 구문과 완전히 일치하는 문서만 검색 예) "Transform and Quantization"

통합검색

도움말도움말
상세검색 다국어 입력

연합인증

연합인증 가입 기관의 연구자들은 소속기관의 인증정보(ID와 암호)를 이용해 다른 대학, 연구기관, 서비스 공급자의 다양한 온라인 자원과 연구 데이터를 이용할 수 있습니다.

이는 여행자가 자국에서 발행 받은 여권으로 세계 각국을 자유롭게 여행할 수 있는 것과 같습니다.

연합인증으로 이용이 가능한 서비스는 NTIS, DataON, Edison, Kafe, Webinar 등이 있습니다.

한번의 인증절차만으로 연합인증 가입 서비스에 추가 로그인 없이 이용이 가능합니다.

다만, 연합인증을 위해서는 최초 1회만 인증 절차가 필요합니다. (회원이 아닐 경우 회원 가입이 필요합니다.)

연합인증 절차는 다음과 같습니다.

최초이용시에는
ScienceON에 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 로그인 (본인 확인 또는 회원가입) → 서비스 이용

그 이후에는
ScienceON 로그인 → 연합인증 서비스 접속 → 서비스 이용

연합인증을 활용하시면 KISTI가 제공하는 다양한 서비스를 편리하게 이용하실 수 있습니다.

논문 상세정보

MyON담기
내보내기 페이스북 공유 카카오톡 공유

SW중심대학의 인공지능 교육과정 현황분석

Analysis of Artificial Intelligence Curriculum of SW Universities

컴퓨터교육학회논문지 = The Journal of Korean Association of Computer Education v.23 no.2 , 2020년, pp.13 - 20  
우호성 (고려대학교 일반대학원 컴퓨터학과 ) ;  이현정 ;  김자미 ( 고려대학교 교육대학원 컴퓨터교육전공 ) ;  이원규 ( 고려대학교 정보대학 컴퓨터학과)
초록
용어

논문에서 용어와 풀이말을 자동 추출한 결과로,
시범 서비스 중입니다.

인공지능에 대한 관심은 기업이나 조직, 일상과 사회에 미치는 영향력의 증가에 기인한다. 이에 본 연구는 인재양성의 관점에서 Computer Science 2013의 지능형 시스템 영역을 기반으로 SW중심대학의 인공지능 관련 과목의 교수요목에 나타난 핵심요소를 분석하기 위한 목적이 있다. 분석 결과, 필수 과목을 운영하는 대학은 9개 대학 중 5개이다. 지능형 시스템의 12개 세부 지식영역을 기준으로 대학의 필수과목은 기본 검색이론, 기본 지식 표현 및 추론, 불확실성에 기반한 추론 영역에 분포되어 있다. 각 대학의 선택과목은 지능형 시스템 전체 지식영역 중 5~8개의 영역에 주제를 다루고 있었으며, 교수요목의 주제가 포함된 영역 평균 비율이 가장 높은 대학은 69.9%, 가장 낮은 대학은 46.3%이다. 본 연구는 인공지능 대학원의 진학 이전에 학부 수준에서 인공지능 관련 지식의 수준을 파악할 수 있었다는 점에 시사점이 있다.

Abstract

The interest in artificial intelligence is due to an increase in influence on companies, organizations, daily lives and society. The purpose of this study is to analyze the key elements in the teaching subjects of artificial intelligence-related subjects of Korean universities based on the intelligent system area of Computer Science 2013 in terms of human resources development. According to the analysis, there are five out of nine universities that run the required courses. Based on the 12 detailed knowledge domains of intelligent systems, the compulsory subjects of universities are distributed in the field of basic search theory, basic knowledge expression and reasoning, and inference based on uncertainty. The elective courses of each university covered topics in five to eight areas of the total knowledge area of the intelligent system, with 69.9 percent of universities with the highest average ratio of areas involving the subject of teaching subjects and 46.3 percent of universities with the lowest. This study has implications for the fact that prior to entering an artificial intelligence graduate school, we were able to grasp the level of knowledge about artificial intelligence at the undergraduate level.

주제어

#인공지능 교육과정   #컴퓨터과학 교육과정   #지능형 시스템   #인공지능  

본문요약 

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

문제 정의
  • 둘째, 높은 비율로 개설한 지식의 내용에 대한 것이다.

    둘째, 높은 비율로 개설한 지식의 내용에 대한 것이다. 명제 및 술어 논리, 확률론적 추론에 대한 내용을 다루는 (3)번 영역에 대해서도 U4를 제외한 모든 대학이 25%~75의 주제를 교수요목에 반영하고 있었다.

  • 본 연구는 교육의 저변 확대를 위해 한국의 대학에 AI관련 교육과정 현황분석을 통해 교육과정 구성에 대한 방향성을 제시하기 위한 목적이 있다.

    대학 교육은 사회와 유리되어서 존재할 수 없기 때문이다. 본 연구는 교육의 저변 확대를 위해 한국의 대학에 AI관련 교육과정 현황분석을 통해 교육과정 구성에 대한 방향성을 제시하기 위한 목적이 있다. 즉, 학부 및 대학원을 비롯한 고등교육을 통해 사회로 진출하는 인재들의 경험과 역량은 사회적 자산이며, 이는 국제적인 경쟁이 가속화되고 있는 현실에서 국가적 경쟁력이 되기 때문이다.

  • 이에 본 연구는 AI 관련 지식영역 측면에서 대학에서 교육과정의 편성, 운영 등에 대한 현황을 분석하기 위한 목적을 갖는다.

    이에 본 연구는 AI 관련 지식영역 측면에서 대학에서 교육과정의 편성, 운영 등에 대한 현황을 분석하기 위한 목적을 갖는다. 특히 컴퓨터과학 교육과정 표준이라 할 수 있는 CS2013의 지능형 시스템(Intelligent Systems: IS) 영역을 기반으로 SW 중심대학의 AI 관련 교수 요목을 분석하고, 교육과정 구성에 대한 방향성을 제시하고자 한다.

  • 특히 컴퓨터과학 교육과정 표준이라 할 수 있는 CS2013의 지능형 시스템(Intelligent Systems: IS) 영역을 기반으로 SW 중심대학의 AI 관련 교수 요목을 분석하고, 교육과정 구성에 대한 방향성을 제시하고자 한다.

    이에 본 연구는 AI 관련 지식영역 측면에서 대학에서 교육과정의 편성, 운영 등에 대한 현황을 분석하기 위한 목적을 갖는다. 특히 컴퓨터과학 교육과정 표준이라 할 수 있는 CS2013의 지능형 시스템(Intelligent Systems: IS) 영역을 기반으로 SW 중심대학의 AI 관련 교수 요목을 분석하고, 교육과정 구성에 대한 방향성을 제시하고자 한다.

가설 설정
  • 첫째, 컴퓨터과학 학부 교육과정의 AI과목 필수화다.

    첫째, 컴퓨터과학 학부 교육과정의 AI과목 필수화다. AI 분야는 이미 우리 사회의 여러 분야와 융합되어 일상생활을 변화시키고 있다.

본문요약 정보가 도움이 되었나요?

저자의 다른 논문

우호성(5) 김자미(71) 이원규(103)

참고문헌 (26)

  1. 1. Wikipedia. In Available : https://en.wikipedia.org/wiki/Artificial_intelligence 
  2. 2. The Joint Task Force on Computing Curricula Association for Computing Machinery (ACM) IEEE Computer Society (2013). Computer Science Curricula 2013. ACM and the IEEE Computer Society 
  3. 3. Bughin, J., Seong, J., Manyika, J., Chui, M., & Joshi, R. (2018). Notes from the AI frontier: Modeling the impact of AI on the world economy. McKinsey Global Institute. 
  4. 4. 정보통신기술진흥센터 (2018). 해외 주요국의 4차 산업혁명 대응인재양성 정책 동향 
  5. 5. 과학기술정보통신부.한국과학기술기획평가원 (2018). 과학기술&ICT정책.기술동향 
  6. 6. Usnews (2018). In Available : https://www.usnews.com/best-graduate-schools/top-science-schools/artificial-intelligence-rankings 
  7. 7. Carnegie Mellon University. In Available : https://www.cmu.edu/news/stories/archives/2018/may/ai-undergraduate-degee.html 
  8. 8. Massachusetts Institute of Technology, In Available : http://news.mit.edu/2019/founders-new-college-computing-human-element-reif-schwarzman-0301 
  9. 9. ？合科？技術.イノベ？ション？議 (2018). 人工知能技術？略？行計？の策定について 
  10. 10. Nikkei (2019). In Available : https://www.nikkei.com/article/DGXMZO42932250W9A320C1SHA000/ 
  11. 11. Nikkei (2019). In Available : https://www.nikkei.com/article/DGXMZO41496590Q9A220C1000000/ 
  12. 12. ？育部 (2018). 高等？校人工智能？新行？？？ 
  13. 13. 과학기술정보통신부 (2019). 2019년도 AI대학원 지원 사업. available in : https://ezone.iitp.kr/common/anno/02/form.tab?PMS_TSK_PBNC_IDPBD201800000243 
  14. 14. Microsoft. available in : https://academy.microsoft.com/en-us/professional-program/tracks/artificial-intelligence/ 
  15. 15. The Oxford English Dictionary (1989). 2nd Ed, Oxford University Press 
  16. 16. Newman, M. H. A. (1955). Alan Mathison Turing. Biographical Memoirs of Fellows of the Royal Society. 1, 253-263 
  17. 17. Gray, P. (1999). Alan Turing - Time 100 People of the Century. available in : http://content.time.com/time/magazine/article/0,9171,26473,00.html 
  18. 18. McCorduck, P. (2004). Machines Who Think, A.K. Peters, Ltd, Second Edition 
  19. 19. Wikipedia. In Available : https://en.wikipedia.org/wiki/John_McCarthy_(computer_scientist) 
  20. 20. Roberts, J. (2018). Thinking Machines: The Search for Artificial Intelligence. Distillations, 2(2), 14-23 
  21. 21. Strawn, G., & Strawn, C. (2016). Masterminds of Artificial Intelligence: Marvin Minsky and Seymour Papert. IT Professional, 18(6), 62-64. 
  22. 22. Rifkin, G. (2016). Marvin Minsky, Pioneer in Artificial Intelligence, Dies at 88. The New York Times. 
  23. 23. ACM (1968). In Available : https://dl.acm.org/citation.cfm?id362976, Curriculum 68: Recommendations for academic programs in computer science: a report of the ACM curriculum committee on computer science 
  24. 24. Callan, R. (2003). Artificial intelligence. New York : Palgrave Macmillan 
  25. 25. Krizhevsky, A., & Hinton, G. (2009). Learning multiple layers of features from tiny images. 
  26. 26. LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. nature, 521(7553), 436-444. 

문의하기 

궁금한 사항이나 기타 의견이 있으시면 남겨주세요.

Q&A 등록

원문보기

원문 PDF 다운로드

  • ScienceON :
  • KCI :
  • AccessON :

원문 URL 링크

원문 PDF 파일 및 링크정보가 존재하지 않을 경우 KISTI DDS 시스템에서 제공하는 원문복사서비스를 사용할 수 있습니다. (원문복사서비스 안내 바로 가기)

오픈액세스(OA) 유형

출판사/학술단체 등이 한시적으로 특별한 프로모션 또는 일정기간 경과 후 접근을 허용하여, 출판사/학술단체 등의 사이트에서 이용 가능한 논문

이 논문과 연관된 기능

이 논문과 함께 이용한 콘텐츠

DOI 인용 스타일

"" 핵심어 질의응답