바로가기메뉴

본문 바로가기 주메뉴 바로가기

ACOMS+ 및 학술지 리포지터리 설명회

  • 한국과학기술정보연구원(KISTI) 서울분원 대회의실(별관 3층)
  • 2024년 07월 03일(수) 13:30
 

유아 인공지능 교육을 위한 인공지능 핵심 역량 요소 구성 연구

Research on the composition of AI core competency elements for early childhood AI education

한국사물인터넷학회논문지 / Journal of The Korea Internet of Things Society, (P)2466-0078;
2023, v.9 no.5, pp.55-60
https://doi.org/https://doi.org/10.20465/kiots.2023.9.5.055
이은철 (백석대학교 사범학부)
변영신 (백석대학교 사범학부)
  • 다운로드 수
  • 조회수

초록

본 연구는 유아 인공지능 교육을 위해 유아 인공지능 역량 요소 및 하위 요소를 구성하는 것을 목적으로 하고 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌 분석과 전문가 델파이 조사를 사용하였다. 문헌 분석을 위해 검색을 통해 국내 자료 4편, 국외 자료 3편을 수집하였다. 수집된 자료를 분석하여 4개의 요소와 25개의 하위 요소를 구성하였다. 최초로 구성된 요소는 인공지능 이해(하위 요소 5개), 인공지능 사고(하위 요소 6개), 인공지능 활용(하위 요소 8개), 인공지능 가치(하위 요소 6)가 도출 되었다. 최초 구성된 요소를 전문가 델파이로 검증하였고, 전문가들은 역량 요소와 하위 요소는 수용할 만한 수준이지만 하위 요소들이 보완되어야 한다는 의견을 제시하였다. 이에 본 연구는 전문가들의 의견을 수렴하여 수정하였다. 수정된 요소는 인공지능 이해(하위 요소 6개), 인공지능 사고(하위 요소 2개), 인공지능 활용(하위 요소 6개), 인공지능 가치(하위 요소 6)로 구성되었다. 수정된 요소는 전문가 델파이 조사를 수행하였고, 그 결과 타당한 것으로 검증되었다. 이에 본 연구는 수정된 요소를 최종 요소로 제안하였다. 본 연구의 결과는 유아 인공지능 교육과정을 구성하는데 중요한 근거를 제시한다는 것에서 많은 시사점을 가진다.

keywords
AI 교육, 유아 교육, 유아 AI 교육, 역량 중심 교육과정, 유아 AI 핵심 역량

Abstract

The purpose of this study is to construct competency factor and sub-factor for early childhood artificial intelligence education. Literature analysis and expert Delphi survey were used to achieve the purpose of the study. For literature analysis, data were searched, and 4 domestic and 3 international data were collected. The collected data was analyzed. And 4 factor and 25 sub-factor were composed. The first constructed factor are understanding artificial intelligence (5 sub-factor), thinking about artificial intelligence (6 sub-factor), utilizing artificial intelligence (8 sub-factor), and value of artificial intelligence (6 sub-factor). The initially constructed factor were verified through expert Delphi, and the experts suggested that the competency element and sub-factor were at an acceptable level, but that the sub-factor should be supplemented. Accordingly, this study was revised by collecting opinions from experts. The revised factor are understanding artificial intelligence (6 sub-factor), thinking about artificial intelligence (2 sub-factor), utilizing artificial intelligence (6 sub-factor), and value artificial intelligence (6 sub-factor). The revised factor were verified as valid through an expert Delphi survey. Accordingly, this study proposed the revised factor as the final factor. The results of this study have many implications in that they provide important evidence for constructing an early childhood artificial intelligence curriculum.

keywords
AI 교육, 유아 교육, 유아 AI 교육, 역량 중심 교육과정, 유아 AI 핵심 역량

한국사물인터넷학회논문지