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Computational Thinking 기반의 인공지능교육 프레임워크 및 인지적학습환경 설계

원문정보

Designing the Instructional Framework and Cognitive Learning Environment for Artificial Intelligence Education through Computational Thinking

신승기

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초록

영어

The purpose of this study is to design an instructional framework and cognitive learning environment for AI education based on computational thinking in order to ground the theoretical rationale for AI education. Based on the literature review, the learning model is proposed to select the algorithms and problem-solving models through the abstraction process at the stage of data collection and discovery. Meanwhile, the instructional model of AI education through computational thinking is suggested to enhance the problem-solving ability using the AI by performing the processes of problem-solving and prediction based on the stages of automating and evaluating the selected algorithms. By analyzing the research related to the cognitive learning environment for AI education, the instructional framework was composed mainly of abstraction which is the core thinking process of computational thinking through the transition from the stage of the agency to modeling. The instructional framework of AI education and the process of constructing the cognitive learning environment presented in this study are characterized in that they are based on computational thinking, and those are expected to be the basis of further research for the instructional design of AI education.

한국어

본 연구에서는 Computational Thinking기반의 인공지능교육을 위한 프레임워크와 인지적 학습환경 구성의 절 차를 구현하고자 하였으며, 추후 인공지능교육을 위한 교육과정 설계의 이론적 근거를 제시하고자 하였다. 연구 의 결과를 토대로 데이터수집 및 발견의 단계에서 추상화 과정을 통해 알고리즘과 문제해결의 모형을 선택하는 학습모형을 제시하였고 이를 자동화하여 평가하는 단계를 기반으로 문제해결 및 예측하는 과정을 수행함으로써 인공지능을 활용한 문제해결력을 기를 수 있는 Computational Thinking 기반 AI의 교수학습모형을 제시하였다. 인공지능교육에 대한 인지적 학습환경과 관련된 연구를 분석하여 Computational Thinking의 핵심 사고과정 중 하나인 추상화의 단계를 중심으로 절차를 구성하였으며, Agency(학습보조)에서 Modeling(인지적 구조화)으로의 전이를 토대로 학습구성의 단계를 제시하였다. 본 연구에서 제시한 인공지능교육의 프레임워크와 인지적 학습환 경 구성의 절차는 Computational Thinking을 기반으로 제시되었다는 점에서 특징을 갖고 있으며 추후 인공지능 기반 교수학습연구의 근간이 될 것으로 기대한다.

목차

요약
ABSTRACT
1. 서론
2. 선행연구 분석
2.1 AI교육으로의 흐름
2.2 AI교육의 필요성과 방향
2.3 AI교육을 위한 주요 개념
2.4 Computational Thinking과 AI교육
3. 연구 목적 및 연구 방법
4. CT기반 AI교육을 위한 핵심 요소 도출
4.1 AI교육의 인지적 학습 환경 구성
4.2 AI교육의 문제해결 사고절차
4.3 Computational Thinking의 개념과 정의
4.4 Computational Thinking의 문제해결절차
5. CT기반 AI교육 프레임워크 설계
5.1 AI교육을 위한 CT기반 인지적학습환경 구성
5.2 CT기반의 AI학습을 위한 절차 및 모형
6. 결론 및 제언
참고문헌

저자정보

  • 신승기 Seungki Shin. 애리조나주립대학교 컴퓨터교육전공

참고문헌

자료제공 : 네이버학술정보

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