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영어

In a society full of knowledge and information, digital literacy and artificial intelligence (AI) education that can utilize AI technology is needed to solve numerous everyday problems based on computational thinking. In this study, data-centered AI education was conducted while teaching computer programming to non-computer programming students at universities, and the correlation between major factors related to academic performance was analyzed in addition to student satisfaction surveys. The results indicated that there was a strong correlation between grades and problem-solving ability-based tasks, and learning satisfaction. Multiple regression analysis also showed a significant effect on grades (F=225.859, p<0.001), and student satisfaction was high. The non-computer programming students were also able to understand the importance of data and the concept of AI models, focusing on specific examples of project types, and confirmed that they could use AI smoothly in their fields of interest. If further cases of AI education are explored and students' AI education is activated, it will be possible to suggest its direction that can collaborate with experts through interest in AI technology.

한국어

지식정보 사회에서는 일상생활에서 만나는 다양한 문제들을 컴퓨팅 사고를 바탕으로 해결할 수 있도록 디지털 리터러시 교육과 함께 AI 기술을 활용할 수 있는 인공지능 교육이 필요하다. 본 논문에서는 대학에서 컴퓨 터 비전공자들을 중심으로 컴퓨터프로그래밍을 가르치면서 데이터 중심의 인공지능 교육을 실시하고, 학생들의 만족도 조사와 함께 학업성적 요인과 관련된 주요 요인들의 상관관계를 분석하였다. 그 결과, 성적과 문제해결력 기반의 과제와 학습 만족도가 강한 상관이 나타났고, 다중 회귀 분석 결과에서도 성적에 유의한 영향(F=225.859, p<0.001)을 주는 것으로 나타났으며, 학생들의 만족도가 높게 나타났다. 비전공자들에게도 프로젝트 형태의 구체 적인 사례를 중심으로 데이터의 중요성과 인공지능 모델의 개념을 이해하고, 자신의 관심 분야에서 인공지능을 원활하게 활용할 수 있음을 확인할 수 있었다. 이러한 인공지능 교육 사례가 정립되고, 학생들의 인공지능 교육이 활성화된다면, 인공지능 기술의 관심을 통해 인공지능 전문가들과 협업할 수 있는 인공지능 교육의 방향을 제시할 수 있을 것이다.