[논문]The Effects of Artificial Intelligence Convergence Education using Machine Learning Platform on STEAM Literacy and Learning Flow

Min, Seol-Ah; Jeon, In-Seong; Song, Ki-Sang

doi:10.9708/jksci.2021.26.10.199

The Effects of Artificial Intelligence Convergence Education using Machine Learning Platform on STEAM Literacy and Learning Flow 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.26 no.10, 2021년, pp.199 - 208

Min, Seol-Ah (Won-pyeong Elementary School) , Jeon, In-Seong (Dept. of Computer Education, Korea National University of Education) , Song, Ki-Sang (Dept. of Computer Education, Korea National University of Education)

초록
AI-Helper

본 논문에서는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 STEAM 교육을 하는 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 동질집단인 초등학교 6학년 44명을 실험집단과 통제집단으로 나누고 통제집단에는 일반 교과 융합 수업 10차시를, 실험집단에는 머신러닝 포 키즈(Machine learning for Kids)를 활용한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였다. 인공지능 융합교육 프로그램은 2015 개정 교육과정의 목표, 성취기준 및 내용 요소를 분석하여 융합교육 프로그램 설계를 위한 교과목 및 수업 내용을 선정하였고, 소프트웨어 수업 모델, 다양한 교수·학습 전략 등을 활용한 교수·학습 과정안 및 학습지를 개발하였다. 융합인재소양 검사와 학습몰입 검사 결과, 실험집단과 통제집단 간에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 특히 인공지능 기능을 확장시킨 코딩 환경이 학습자들의 몰입과 융합인재소양에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 확인할 수 있었다. 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서 유의미한 차이가 나타났으며, 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 유의미한 차이가 나타났다. 추후 더욱 확장된 연구가 이루어진다면, 미래를 대비하는 더욱 효과적인 교육을 위한 기초 연구가 될 수 있을 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper

In this paper, the effect of artificial intelligence convergence education program that provides STEAM education using machine learning platform on elementary school students' STEAM literacy and learning flow was analyzed. A homogeneous group of 44 elementary school 6th graders was divided into an experimental group and a control group. The control group received 10 lessons of general subject convergence class, and the experimental group received 10 lessons of STEAM-based artificial intelligence convergence education using Machine learning for Kids. To develop the artificial intelligence convergence education program, the goals, achievement standards, and content elements of the 2015 revised curriculum to select subjects and class contents is analyzed. As a result of the STEAM literacy test and the learning flow test, there was a significant difference between the experimental group and the control group. In particular, it can be confirmed that the coding environment in which the artificial intelligence function is expanded has a positive effect on learners' learning flow and STEAM literacy. Among the sub-elements of convergence talent literacy, significant differences were found in the areas of personal competence such as convergence and creativity. Among the sub-elements of learning flow, significant differences were found in the areas such as harmony of challenge and ability, clear goals, focus on tasks, and self-purposed experiences. If further expanded research is conducted in the future, it will be a basic research for more effective education for the future.

주제어

표/그림 (14)

그림 Fig. 1. CT-STEAM Teaching & Learning Model[14]
표 Table 1. Elementary, middle, and high-level content standards
표 Table 3. Curriculum composition for convergence education
표 Table 2. Research Target
표 Table 4. Composition of curriculum for convergence classes applying machine learning(Experimental Group)
표 Table 5. Composition of curriculum of fusion of Korean and social studies(Control Group)
표 Table 6. Composition of questions for each sub-element of STEAM literacy
표 Table 7. Item composition for sub-element of Learning Flow
표 Table 8. Independent sample t-test result of pre-test for STEAM Literacy
표 Table 9. Independent sample t-test result of post-test for STEAM Literacy
표 Table 10. Independent sample t-test result of post-test for STEAM Literacy
표 Table 11. Independent sample t-test result of pre-test for Learning Flow
표 Table 12. Independent sample t-test result of post-test for Learning Flow
표 Table 13. Paired sample t-test result of pre-post test for Learning Flow(Experimental Group)

AI 본문요약
AI-Helper

문제 정의

본 연구에서는 초등학생들이 미래 사회를 대비하고 핵심 역량을 기르기 위해 인공지능 기능을 확장시킨 플랫폼을 이용하는 융합교육 프로그램을 설계하고 적용하여 새로운 교육 방향을 탐색하고자 하였다. 실험 및 통제집단의 비교를 통하여 다음과 같은 결론을 도출할 수 있다.
즉, STEAM 교육의 설계와 구현과정에서 인공지능 기능을 활용한다면 STEAM 교육의 목표인 융합인재소양의 향상을 기대할 수 있고, 학습몰입의 개선도 가능할 것을 예측할 수 있다. 이에 본 연구에서는 인공지능 기능이 확장된 플랫폼을 이용하는 교과 융합 STEAM 교육이 초등학생들의 융합인재소양과 학습몰입에 미치는 영향을 실험을 통하여 검증하였다.

가설 설정

연구가설: 인공지능 플랫폼을 이용한 학습은 초등학생들의 학습몰입과 인공지능융합 소양 능력에 긍정적인 영향을 미칠 것이다.

제안 방법

본 연구에서는 핵심 주제로 사회 교과의 6학년 학습 주제인 ‘국회, 행정부, 법원의 기능을 이해’를 확장하여 플랫폼의 문자인식 기능을 이용하여 ‘국가기관의 역할을 입력하면 국회, 정부, 법원 등 해당 기관을 찾아주는 머신러닝 기반 프로그램 제작하기’를 주제로 선정하였다
본 연구의 실험집단에는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 코딩이 필요한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였고, 통제집단에는 일반적인 교과 융합 수업 10차시를 적용하였다. 수업 처치 후 융합인재소양과 학습몰입 검사 도구를 활용하여 사후검사를 실시하고 그 결과를 분석하였다.
본 연구의 실험집단에는 머신러닝 플랫폼을 활용하여 코딩이 필요한 STEAM 기반 인공지능 융합 수업 10차시를 적용하였고, 통제집단에는 일반적인 교과 융합 수업 10차시를 적용하였다. 수업 처치 후 융합인재소양과 학습몰입 검사 도구를 활용하여 사후검사를 실시하고 그 결과를 분석하였다.
실험을 위하여 개발된 인공지능 융합교육 내용에는 실과, 국어, 사회 교과를 통합하도록 하였고, 교육과정 내용을 분석하여 융합 수업 주제를 구성하였다. 본 연구에서는 핵심 주제로 사회 교과의 6학년 학습 주제인 ‘국회, 행정부, 법원의 기능을 이해’를 확장하여 플랫폼의 문자인식 기능을 이용하여 ‘국가기관의 역할을 입력하면 국회, 정부, 법원 등 해당 기관을 찾아주는 머신러닝 기반 프로그램 제작하기’를 주제로 선정하였다.
인공지능 기능을 확장시킨 블록 코딩환경에서 이루어지는 STEAM 기반 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양에 미치는 영향을 검증하기 위해 실험집단과 통제집단에 대한 동질성 여부를 확인하였다. 사전검사, 실험 처치 및 사후검사 후 독립표본 t검정을 이용하여 결과를 분석하였다.

대상 데이터

두 집단에 속한 학생들은 5∼6학년군 실과 교육과정에 포함된 소프트웨어 교육을 선행 학습하지는 않았으며 기초적인 블록형 프로그래밍 언어 사용 방법인 화면 구성, 기능의 명칭, 조작법 등은 사전에 학습한 학생들로 선정하였다.

데이터처리

머신러닝 플랫폼을 활용한 인공지능 융합교육 프로그램과 일반 교과 융합 수업이 초등학생의 학습몰입에 유의미한 영향을 주었는지 확인하기 위해 실험집단과 통제집단에 학습몰입 검사를 시행하였으며 독립표본 t검정을 활용하여 분석한 결과는 와 같다.
인공지능 기능을 확장시킨 블록 코딩환경에서 이루어지는 STEAM 기반 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양에 미치는 영향을 검증하기 위해 실험집단과 통제집단에 대한 동질성 여부를 확인하였다. 사전검사, 실험 처치 및 사후검사 후 독립표본 t검정을 이용하여 결과를 분석하였다. 두 집단의 융합인재소양 사전검사 결과는 과 같다.
인공지능 기능을 확장시킨 블록 코딩환경에서 이루어지는 STEAM 기반 인공지능 융합교육 프로그램이 초등학생의 융합인재소양에 미치는 영향을 검증하기 위해 실험집단과 통제집단에 대한 동질성 여부를 확인하였다. 사전검사, 실험 처치 및 사후검사 후 독립표본 t검정을 이용하여 결과를 분석하였다. 두 집단의 융합인재소양 사전검사 결과는 과 같다.

이론/모형

따라서 본 논문에서는 인공지능의 원리를 구현한 교육용 플랫폼 중 안정적으로 교수가 가능한 ‘머신러닝포키즈(Machine Learning for Kids(ML4Kids)’를 활용하였다

성능/효과

둘째, 인공지능 융합교육 프로그램이 학습몰입에 미치는 영향 평가에서는 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 긍정적인 효과를 가져온다고 볼 수 있다. 이는 머신러닝 모델을 제작하고 코딩하는 학습 활동이 학생들에게 생소할 수 있지만, 학생들의 행동 특성과 사고 수준을 고려한 교육 도구를 선정하여 학습 내용을 구성하였기 때문에 학생들이 스스로 실행 가능한 과제라고 생각하였으며, 학생들의 흥미와 호기심을 유발하여 외부의 보상이 주어지지 않더라도 활동에 몰입한 결과인 것으로 분석된다.
둘째, 인공지능 융합교육 프로그램이 학습몰입에 미치는 영향 평가에서는 학습몰입의 하위 요소 중 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 과제에 대한 집중, 자기 목적적 경험 영역에서 긍정적인 효과를 가져온다고 볼 수 있다. 이는 머신러닝 모델을 제작하고 코딩하는 학습 활동이 학생들에게 생소할 수 있지만, 학생들의 행동 특성과 사고 수준을 고려한 교육 도구를 선정하여 학습 내용을 구성하였기 때문에 학생들이 스스로 실행 가능한 과제라고 생각하였으며, 학생들의 흥미와 호기심을 유발하여 외부의 보상이 주어지지 않더라도 활동에 몰입한 결과인 것으로 분석된다. 특히 인공지능 플랫폼을 활용한 집단의 경우 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 통제감, 시간 감각의 왜곡 영역과 같은 하위 요소에서 긍정적인 효과를 보이고있는데, 학습 환경이 제공하는 경이나 호기심을 자극할 수 있는 기능의 영향이 큼을 알 수 있다.
첫째, 인공지능 기능을 확장시킨 플랫폼을 이용하는 융합 교육 프로그램은 융합인재소양에 긍정적임을 알 수 있다. 즉, 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서는 유의미한 차이가 나타났으나, 집단 활동이 필요한 배려, 소통 영역에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 따라서 인공지능융합 교육에서 관계적인 하위 요소까지 긍정적인 변화를 가져오기 위해서는 인공지능 기능뿐만 아니라 STEAM 과제 수행 방법을 더욱더 협업이 요구되는 형태로 바꿀 필요가 있다.
첫째, 인공지능 기능을 확장시킨 플랫폼을 이용하는 융합 교육 프로그램은 융합인재소양에 긍정적임을 알 수 있다. 즉, 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서는 유의미한 차이가 나타났으나, 집단 활동이 필요한 배려, 소통 영역에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다.
이는 머신러닝 모델을 제작하고 코딩하는 학습 활동이 학생들에게 생소할 수 있지만, 학생들의 행동 특성과 사고 수준을 고려한 교육 도구를 선정하여 학습 내용을 구성하였기 때문에 학생들이 스스로 실행 가능한 과제라고 생각하였으며, 학생들의 흥미와 호기심을 유발하여 외부의 보상이 주어지지 않더라도 활동에 몰입한 결과인 것으로 분석된다. 특히 인공지능 플랫폼을 활용한 집단의 경우 도전과 능력의 조화, 명확한 목표, 통제감, 시간 감각의 왜곡 영역과 같은 하위 요소에서 긍정적인 효과를 보이고있는데, 학습 환경이 제공하는 경이나 호기심을 자극할 수 있는 기능의 영향이 큼을 알 수 있다.

후속연구

인공지능과 같은 신기술을 수업에 활용하여 더 적극적인 학습자들의 참여를 유도하고 하는 에듀테크 도입이 요청되는 시대에 이 같은 신기술이 제공할 수 있는 학습자의 호기심과 경이감의 발현은 학습에 테크놀로지를 적용할 필요성을 정당화하는 근거로 볼 수 있다. 따라서 본연구가 제한된 지역과 초등학교 6학년 두 학급의 44명을 대상으로 이루어진 점을 고려하여 다양한 지역의 학생을 대상으로 적용하거나, 초등학생부터 고등학생까지 다양한 학교급의 학생을 대상으로 확장된 일반화된 연구가 이루어진다면, 미래를 대비하는 더욱 효과적인 교육을 위한 기초 연구가 될 수 있을 것이다.
즉, 융합인재소양의 하위 요소 중 융합, 창의 영역과 같은 개인적인 역량을 발휘하는 부분에서는 유의미한 차이가 나타났으나, 집단 활동이 필요한 배려, 소통 영역에서는 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 따라서 인공지능융합 교육에서 관계적인 하위 요소까지 긍정적인 변화를 가져오기 위해서는 인공지능 기능뿐만 아니라 STEAM 과제 수행 방법을 더욱더 협업이 요구되는 형태로 바꿀 필요가 있다.

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Seol-Ah, Min, "The Effects of Machine Learning-based Subject Convergence Education on STEAM Literacy and Learning Flow of Elementary School Students", M.S. Thesis, Graduate School of Korea National University of Education, February 2021.

표제어: PCR

동의어: Packet Collision Rate

용어 설명 출처 목록 (6)

용어 설명: PCR은 세균 특이성이 있는 primer를 이용하여 적은 수의 세균이 있을지라도 쉽게 검출할 수 있는 유용한 방법이며, 이를 이용하여 구강 내 치면세균막이나 타액에서 직접 세균을 검출할 수 있게 되었다[8].

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