$\require{mediawiki-texvc}$

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.

수학과 인공지능(AI) 핵심 개념과 <인공지능 수학> 내용 체계 분석
The Core Concepts of Mathematics for AI and An Analysis of Mathematical Contents in the Textbook 원문보기

韓國學校數學會論文集 = Journal of the Korean school mathematics society, v.24 no.4, 2021년, pp.391 - 405  

김창일 (단국대학교) ,  전영주 (전북대학교)

초록
AI-Helper 아이콘AI-Helper

본 연구는 AI 교육을 위해 수학교과에서 다루어야 할 AI 핵심 개념으로 '데이터 수집', '데이터 표현', '데이터 분석', '최적화 및 의사결정' 4가지로 선정하였다. 이를 바탕으로 선택 중심 교육과정의 각 영역별 수학 핵심 개념 및 내용 요소와 대비하여 AI 핵심 개념에 대한 포함 여부를 조사하였다. 또한 <인공지능 수학>의 내용 체계의 적정성을 핵심 개념과 관련 학습 요소 중심으로 살펴보았다. 그 결과 첫째, <인공지능 수학>의 학습 경로를 어떻게 설정할 것인가?, 둘째, <인공지능 수학>의 성격에 관한 재정의 논의가 필요한가?, 셋째, <인공지능 수학>의 핵심 개념 선정 및 용어 선택은 적절한가?, 넷째, <인공지능 수학>의 내용 체계의 관련 학습 요소 제시는 적절한가? 등에 대한 논의가 필요하다는 시사점을 도출하였다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

In this study, 'data collection', 'data expression', 'data analysis, and 'optimization and decision-making' were selected as the core AI concepts to be dealt with in the mathematics for AI education. Based on this, the degree of reflection of AI core concepts was investigated and analyzed compared t...

주제어

#인공지능   #핵심 개념   #인공지능 수학 내용  

참고문헌 (16)

  1. 고호경(2020). 인공지능(AI) 역량 함양을 위한 고등학교 수학 내용 구성에 관한 소고, 한국학교수학회논문집, 23(2), 223-237. 

    원문보기 상세보기

  2. 과학기술정보통신부(2019). "IT 강국을 넘어 인공지능 강국으로!" 인공지능 국가전략. 보도자료 (2019.12.17.) 

  3. 교육부(2016). 지능정보사회에 대응한 중장기 교육정책의 방향과 전략. 세종: 교육부. 

  4. 교육부(2020). 수학과 교육과정. 교육부 고시 제 2020-236호 [별책 8]. 세종: 교육부. 

  5. 국립국어원(2021). 표준국어대사전. Retrieved from https://stdict.korean.go.kr/main/main.do 

  6. 위키백과(2021). 위키백과. Online Edition. Retrieved from https://ko.wikipedia.org/wiki 

  7. 이상구, 이재화, 함윤미(2020). 인공지능(Artificial Intelligence)과 대학수학교육, 한국수학교육학회지 시리즈 E , 34(1), 1-15. 

    원문보기 상세보기

  8. 한국교육개발원(2016). 2016 해외교육동향. 한국교육개발원 연구자료 CRM 2016-184-01. 

  9. 한국과학창의재단(2020a). 2015 개정 교육과정에 따른 인공지능 기초 과목 시안 개발 연구. 한국과학창의재단 연구자료 BD20120003. 

  10. 한국과학창의재단(2020b). 2015 개정 수학과 교육과정 인공지능 수학 과목 시안 개발 연구. 한국과학창의재단 연구자료 BD20100001. 

  11. 황선욱, 권성운, 정두섭, 박상의, 홍창섭(2021). 고등학교 인공지능수학. 서울: (주)미래앤 

  12. Berendt, B., Littlejohn, A., & Blakemore, M. (2020). AI in Education: Learner Choice and Fundamental Rights. Learning, Media and Technology, 45(3), 312-324. 

    상세보기

  13. Gadanidis, G. (2017). Artificial Intelligence, Computational Thinking, and Mathematics Education. International Journal of Information and Learning Technology, 34(2), 133-139. 

    상세보기

  14. Guo, Y. (2019). Coding the 7 Steps of Machine Learning. Retrieved September 22, 2021, from https://www.slideshare.net/Codemotion/yufeng-guo-coding-the-7-steps-of-machine-learning-codemotion-madrid-2018 

  15. Shih, W. C. (2019). Integrating Computational Thinking into the Process of Learning Artificial Intelligence. In Proceedings of the 2019 3rd International Conference on Education and Multimedia Technology, 364-368. ACM. 

  16. UNESCO (2019). Planning Education in the AI Era: Lead the Leap. International Conference on Artificial Intelligence and Education 

저자의 다른 논문 :

관련 콘텐츠

오픈액세스(OA) 유형

FREE

Free Access. 출판사/학술단체 등이 허락한 무료 공개 사이트를 통해 자유로운 이용이 가능한 논문

저작권 관리 안내
섹션별 컨텐츠 바로가기

AI-Helper ※ AI-Helper는 오픈소스 모델을 사용합니다.

AI-Helper 아이콘
AI-Helper
안녕하세요, AI-Helper입니다. 좌측 "선택된 텍스트"에서 텍스트를 선택하여 요약, 번역, 용어설명을 실행하세요.
※ AI-Helper는 부적절한 답변을 할 수 있습니다.

선택된 텍스트

맨위로