국립순천대학교교육대학원

교육목표

• 4차 산업혁명 시대의 학교교육 및 수업 혁신에 기여할 수 있는 AI 융합교육 전문인력을 양성하여 초·중등 교육에서 학생들에게 AI 기초 소양 교육과 타교과 지식의 융복합을 통한 창의적인 문제 해결능력을 기를 수 있도록 AI 기반의 교육 내용과 방법을 통해 교원의 역량을 제고한다.

전공 교육과정

교과목 해설

인공지능(AI)교육의 이해(Introduction to AI Education)

인공지능(AI)교육의 동향을 살펴보고 국내외에서 시행되고 있는 인공지능(AI)교육의 유형과 사례를 고찰한다. 인공지능에 관한 개념과 이론적 토대를 살펴보고 인공지능 교육과 관련되는 시대적 사조와 사회의 요구를 반영하여 기계-인간의 관점에서 현장 교사와 학생이 필요로 하는 기예를 탐구한다.

AI활용 교육방법 및 교육공학(AI-enabled Educational Methods and Technologies)

교육 환경에서 AI(Artificial intelligence, 인공지능)를 효과적으로 활용하기 위하여 필요한 교육방법과 교육공학에 대하여 탐구한다. AI에 대한 학생들의 인식 증진, AI를 활용한 학습 과정 분석, AI를 적용한 학습 활동 구성 등에 대하여 학습하고 이를 실제 교육 환경에서 활용할 수 있는 방안에 대하여 논의한다.

인공지능 프로그래밍 기초(Fundamentals of Artificial Intelligence Programming)

현대의 인공지능을 위한 프로그래밍 언어로서 Python이 널리 사용되고 있다. 본 교과목에서는 비전공자를 위한 기초 파이썬 프로그래밍에 대해서 배우고 실습한다. 이를 토대로 간단한 인공지능 프로그램을 다뤄봄으로써 인공지능의 구조, 학습, 인식 과정을 이해한다.

데이터 과학의 이해(Introduction to Data Science)

데이터 과학은 일상에 존재하는 다양한 정형, 비정형 형태의 데이터로부터 지식과 통찰을 추출하는 과학적 방법론, 프로세서, 알고리즘 등을 동원하는 분야이다. 이 교과목에서는 데이터를 통해 실제 현상을 이해하고 분석하기 위한 통계학, 데이터 분석, 기계학습과 연관된 방법론에 대한 개념과 실습을 진행한다.

컴퓨팅 사고력 기반 교과 교육(Computational Thinking and Subject Education)

초?중등 교육에서 실행되는 교과교육에서 학생들의 컴퓨팅 사고력을 증진할 수 있는 학습활동, 학습전략, 교수전략 등에 대하여 탐구하고, 이를 이용하여 실제 적용을 위한 수업을 계획해본다.

인공신경망과 딥러닝
(Artificial Neural Networks and Deep Learning)

인간의 신경을 모델링한 퍼셉트론의 동작을 간단한 예제를 통하여 이해하고, 현대 인공지능의 근간이 되는 인공신경망의 구조와 학습과정을 이해한다. 이를 바탕으로 딥러닝을 이용하여 어려운 문제가 해결되는 원리와 과정을 배운다.

컴퓨팅 사고력과 실생활 문제해결(Computational Thinking and Solving Real-life Problems)

실생활의 다양한 문제들을 문제해결 과정, 소프트웨어 설계 원리, 알고리즘, 자료 정렬과 탐색 등을 컴퓨터를 활용하여 해결하는 능력을 함양한다.

머신러닝 프로그래밍(Programming for Machine Learning)

인공지능의 한 분야로서 기본적인 머신러닝(기계학습) 기법을 Python 프로그램으로 학습한다. 본 교과목에서는 간단한 머신러닝 모델을 객체지향 컴퓨터 프로그래밍을 이용하여 실습하고 구현한다. 이 과정을 통하여 수학적 이론으로 접한 머신러닝의 개념을 구체화하고 간단한 인공신경망을 활용한 머신러닝 모델을 실험한다.

놀이 활동을 통한 AI교육(AI Education with Play)

AI 기반의 각종 도구와 놀이를 통하여 인공지능 교육을 수행하는 사례를 살펴보고 실제 실습하는 시간을 가진다. 스크래치, 파이썬, 넷로고, 로봇 교구 등을 활용한 다양한 AI 기반 수업 콘텐츠를 다루어보면서 현장 교사들이 각자 수업에서 응용할 수 있는 능력을 함양한다.

인공지능과 융합교육(Artificial Intelligence and Convergence Education)

인공지능을 과학, 기술, 공학, 인문예술, 수학 등을 기반으로 하는 STEAM 교육에 활용하는 다양한 응용에 대해서 익히고, 이를 토대로 일상생활에서 인공지능을 활용할 수 있는 융합적 사고력을 기른다.

인공지능 IT 시스템(Artificial Intelligence Based Information Technology Systems)

IT 시스템은 인터넷을 기반으로 교육, 문화, 의료, 군사, 그리고 가전 등의 거의 모든 현대 생활과 깊은 연관성을 갖고 있다. 본 교과목에서는 빠르게 발전하고 있는 인공지능 기술이 적용된 실생활 속의 IT 시스템을 살펴본다. 또한 Raspberry Pi를 이용한 임베디드시스템에서 인공지능 기술을 적용하여 그것을 활용하는 방법과 예시를 제시하고 구체화한다.

학습자 중심 수업의 실제(Design and Development of Learner-centered Courses)

교수-학습 과정에 학습자가 주도적으로 참여할 수 있는 교육방법을 탐구하고 이를 적용하여 실제 수업을 설계한다. 설계한 수업은 실제 교육현장에서 시범 적용하고 형성평가를 통하여 수정?보완한다.

인공지능을 활용한 현장 연구(Field Lesson Study with AI Applications)

인공지능과 관련되는 각종 도구와 라이브러리를 활용하여 인공지능 수업과 관련되는 현장수업에 관한 연구방법을 다룬다. 현장교사들이 스마트폰에 탑재된 다양한 인공지능 앱과 도구를 사용하여 수업에 활용하는 사례를 고찰하고 연구하는 방법과 흥미유발, 데이터 시각화, 빅데이터 기반의 개인적응형 수업과 평가 등에 대한 각종 주제를 탐구할 수 있는 방법을 제공한다.

교과 간 연계 융합교육 프로젝트(Convergence Projects across School Subjects)

다양한 교과 간 연계와 융합을 통해 문제 분석, 해결 방안, 알고리즘, 프로그래밍 등을 활용하여 프로젝트 기반의 융합교육을 실시한다.

세미나Ⅰ(SeminarⅠ)

AI융합교육에 대한 최근 동향과 이슈에 대하여 토론하고, 관심 분야에 대한 연구를 수행한다.

세미나 Ⅱ(Seminar Ⅱ)

AI융합교육에 대한 최근 동향과 이슈에 대하여 토론하고, 관심 분야에 대한 심층적인 연구를 개별적, 협력적으로 수행한다