전문교사 양성을 위한 교육대학원 AI융합교육 교육과정에 대한 의미연결망분석

• 영문명: A Social Network Analysis on Subjects of AI Convergence Education for Professional Teacher Education Curriculum
• 발행기관: 학습자중심교과교육학회
• 저자명: 임태형(Lim Taehyeong) 양은별(Yang Eunbyul) 류지헌(Ryu Jeeheon)
• 간행물 정보: 『학습자중심교과교육연구』제20권 21호, 1185~1211쪽, 전체 27쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2020.11.15

국문 초록

이 연구의 목적은 교육부가 추진하고 있는 인공지능 전문교사 재교육 프로그램에 참여하고 있는 교육대학원의 교육과정을 분석함으로써 어떤 내용의 교과목이 편성되어 있는가를 확인하기 위한 것이다. 이 연구에서는 38개 교육대학원에 개설된 42개의 교육과정 중에서 교육과정을 공개한 18개 대학의 20개 프로그램을 분석했다. 20개 전공의 교과목 449개가 분석에 포함되었다. 교과목에서 추출한 핵심어 106개 사이의 의미연결망분석(semantic network analysis)을 실시하였다. 그리고 전체 교과목을 유사한 과목으로 통일시키기 위해 115개의 표준화교과목명을 도출한 후, 대학-교과목간 2모드 네트워크분석을 수행하였다. 연구결과, 핵심어간 의미연결망에서 중심성상위 핵심어는 ‘AI’, ‘융합교육’, ‘프로그래밍’, ‘데이터과학’, ‘교수설계’, ‘AI융합’, ‘AI교육’, ‘문제해결’이었다. 대학-교과목명간 2모드 네트워크에서 중심성 상위 교과목은 ‘AI교육용프로그래밍’, ‘AI융합교육개론’, ‘AI활용교육방법및교육공학’, ‘4차산업혁명과미래교육’이었다. 종합한 결과, AI융합교육과정의 핵심 교수 주제라고 판단되는 것은 ‘교육용프로그래밍’, ‘데이터과학’, ‘컴퓨팅사고력’, ‘문제해결’, ‘교수설계’, ‘수학교육’, ‘교육데이터’로 드러났다. 팩션분석에 따르면 15개 일반대학 중 9개 대학이 동일 팩션에 포함되어 있었고, 교육대학교의 세부전공들은 팩션으로 구분됨을 확인하였다. 추후 연구 방향으로 38개교 전수조사 및 대학교수진의 특성을 반영한 연구를 제안하였다.

영문 초록

The purpose of this study is to analyze the curriculum of the artificial intelligence(AI) convergence education, the professional teacher re-education program offering master’s degree, promoted by the Ministry of Education and to identify what subjects are organized in the curriculum. Among the 42 programs, 449 subjects of 20 majors at 18 universities that disclosed their curriculum were included in the analysis. A semantic network analysis on key words extracted from a subject and a two-mode network analysis between university and subject were implemented. As a result of the study, the top key words in the semantic network among key words were ‘AI’, ‘convergence education’, ‘programming’, ‘data science’, ‘instructional design’, ‘AI convergence’, ‘AI education’, and ‘problem solving’. The top courses in the two-mode network between university and subject titles were ‘Programming for AI Education’, ‘Introduction to AI Convergence Education’, ‘Teaching Method and Technology using AI’, ‘4th Industrial Revolution and Future Education’. In conclusion, the core teaching topics of the AI convergence curriculum are ‘educational programming’, ‘data science’, ‘computational thinking’, ‘problem solving’, ‘instructional design’, ‘math education’, ‘educational data’. According to the faction analysis, it was confirmed that 9 of the 15 general universities were included in the same faction, and the detailed majors of the university of education were divided as factions.

목차

Ⅰ. 서론

Ⅱ. 이론적 배경

Ⅲ. 연구방법

Ⅳ. 연구결과

Ⅴ. 논의 및 결론

참고문헌

키워드

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