원문정보
초록
영어
The development of AI has historically been strongly tied to datasets. Recently, as the importance of datasets in AI has been emphasized, there has been a lot of related research, but there is a relative lack of research on datasets in the context of AI education. In order to provide students with meaningful datasets for AI education, this study identified the importance of context in the teaching-learning environment and identified the context, form, and educational tools of datasets preferred by students in AI education, focusing on the context of PISA 2022 mathematics, which includes computational thinking skills. Based on this, we explored dataset topics suitable for AI education and synthesized, collected, modified, and developed various datasets. We also conducted an expert review to verify the suitability of the datasets, and based on the results, we derived and distributed 25 datasets for AI education. We hope that the results of this study will serve as a basis for research on datasets for AI education from various perspectives and help students develop their AI competency.
한국어
AI의 발전은 역사적으로 데이터셋과 깊은 관계가 있다. 최근 AI를 구성하는 데이터셋의 중요성이 강조됨에 따 라 관련 연구가 많이 이루어지고 있지만 AI 교육 측면에서 데이터셋 관련 연구는 상대적으로 부족한 실정이다. 이 에 본 연구는 학생들에게 유의미한 AI 교육용 데이터셋을 제공하기 위해 교수·학습 환경에서 맥락의 중요성을 확 인하고, 컴퓨팅 사고력을 포함하는 PISA 2022 수학의 맥락을 중심으로 AI 교육에서 학생들이 선호하는 데이터셋 의 맥락과 형태 및 교육용 도구를 확인하였다. 이를 바탕으로 AI 교육에 적합한 데이터셋 주제를 탐색하고 다양한 데이터셋을 합성, 수집, 수정 및 개발하였다. 또한 데이터셋의 적합성을 검증하기 위해 전문가 검토를 실시하고 그 결과를 반영하여 25종의 AI 교육용 데이터셋을 도출 및 배포하였다. 본 연구의 결과가 다양한 관점의 AI 교육을 위한 데이터셋 관련 연구에 기반이 되어 학생들의 AI 소양을 기르는데 도움이 될 수 있기를 기대한다.
목차
Abstract
1. 서론
2. 연구 배경
2.1. AI와 데이터셋
2.2. AI 교육 관련 연구 동향
2.3. AI 교육용 데이터셋의 맥락 관련 선행 연구
3. 연구 방법
3.1. 연구 대상
3.2. 연구 도구
4. 연구결과
4.1. AI 교육용 데이터셋 맥락 선호도 설문 결과
4.2. AI 교육용 데이터셋 탐색 및 개발
4.3. AI 교육용 데이터셋 타당도 평가
4.4. 맥락형 데이터셋 구축
5. 결론 및 제언
참고문헌
부록