이 연구는 인공지능 교육 플랫폼에 대한 전문강사의 인식을 분석하고, 이를 토대로 인공지능 교육의 기초자료를 제공하기 위해 수행하였다. 이를 위해 사전에 전문강사 196명을 대상으로 많이 사용하는 인공지능 교육 플랫폼을 조사하여 12개를 선정한 후, 전국 360명의 전문강사를 대상으로 플랫폼의 접근성, 교육용 콘텐츠, 플랫폼 성능, 교수⋅학습 관리, 공공성, 초등 수준 적합도, 피지컬 컴퓨팅과의 연계 가능성, 커뮤니티에 대한 기준을 바탕으로 플랫폼 선정기준과 각각의 플랫폼에 대한 인식조사를 시행하였다. 연구 결과는 아래와 같다. 첫째, 인공지능 교육 플랫폼을 선정하는 기준으로 전문강사들이 가장 중요하게 여기는 항목은 접근성으로 조사되었고 그 뒤를 이어 교육용 콘텐츠, 교수ㆍ학습관리, 플랫폼 성능, 공공성, 초등 수준 적합도, 피지컬 컴퓨팅과의 연계 가능성, 커뮤니티 순으로 나타났다. 둘째, 전문강사들이 인공지능 교육 플랫폼에 대해 선정기준 항목별 우수한 정도를 매긴 점수를 살펴보면, 엔트리, 스크래치, 메이크코드, AI for oceans, 티처블머신, 엠블록, KT AI Codiny, 머신러닝 포키즈 등의 순으로 조사되었다. 이 연구 결과는 인공지능 교육 플랫폼 개발 시 고려할 사항과 인공지능 교육을 담당하는 교수자 대상의 연수 시 각 플랫폼에대한 특징을 제시해 주는 데 기초자료로 활용할 수 있을 것이다. 또한 인공지능 교육 플랫폼은 관련 기술의 급격한 발달로 인해 지속으로 업데이트가 되고 있으므로, 교육 플랫폼에 대해서도 주기적인 인식조사를 하고 이를 통해 인공지능 교육이 효과적으로 이루어질 필요가 있다.
This study was conducted to analyze professional instructors' views of artificial intelligence education platforms and to derive foundational data for AI education. To reach this goal, 12 artificial intelligence education platforms were selected based on a survey, and 196 professional instructors were chosen for the study. The instructors, coming from different areas across the nation, were surveyed on platform accessibility and performance, its content and suitability for elementary education, teaching and learning management, popularity, connection with physical computing, and community awareness. The results of the study are as follows: Accessibility was the most important factor revealed for professional instructors while selecting artificial intelligence education platforms. This factor was followed by the quality of the content and its suitability for elementary-level students, teaching and learning management, platform performance, popularity, and community. The survey result was measured according to the scores of professional instructors based on their selection criteria and entry on the following AI education platforms: Scratch, MakeCode, AI for Oceans, Teachable Machine, mBlock, KT, AI Codiny, and Machine Learning for Kids. The results of this study can be used as a reference to represent the characteristics of these AI learning platforms to train AI education instructors. Since these platforms are continuously updated along with the rapid development of new technologies, artificial intelligence education needs to keep up with the pace with frequent awareness surveys of these education platforms.
Ⅰ. 서 론 Ⅱ. 이론적 배경 Ⅲ. 연구 방법 Ⅳ. 연구 결과 및 논의 Ⅴ. 결론 및 제언
