미래교육과 융합교육을 위한 인문사회과학 컴퓨팅 탐색

• 영문명: Exploring Social Computing Approaches for Future Education and Convergence Education with Social Algorithm Perspectives
• 발행기관: 한국교원대학교 교육연구원
• 저자명: 김영훈 양경은
• 간행물 정보: 『교원교육』특별호, 5~20쪽, 전체 16쪽
• 주제분류: 사회과학 > 교육학
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2023.01.31

국문 초록

연구목적- 본 연구는 컴퓨팅 알고리즘을 인문사회과학적 측면에서 고찰하고 미래교육과 융합교육 측면에서앞으로 주요 연구 주제와 내용을 제안하기 위한 목적으로 작성되었다. 인문사회과학과 컴퓨팅은 미래교육과융합교육 측면에서 앞으로 적극적인 주제 발굴과 연구 내용 제시가 필요하고 이를 위해 교육적 관점에서정보과학, 과학철학, 사회과학과 융합적으로 살펴보아야 한다. 본 논문은 인문사회 현상을 이해하고 분석하는데 적용되는 컴퓨팅과 알고리즘의 융합교육과 미래교육적 차원에 대해 고찰하고자 한다. 연구방법- 융합교육 측면에서 알고리즘의 사회과학적 의미를 살펴보고 교육 현장에서 적용 가능한 인공지능과 사회적 알고리즘의 내용과 주제를 논의하고자 한다. 논의 내용은 순수한 이론적 논의와 알고리즘의기술적 ‘개발’ 보다는 ‘사례’ 중심의 주제에 기반하였다. 연구결과- 본 연구에서는 지리정보학을 중심으로 사회적 알고리즘의 개발 절차, 연역적·귀납적 접근의관점, 지리정보학적 관점에서의 사회적 알고리즘의 주제 등을 다루었다. 사회적 알고리즘의 교육적 내용으로 집단지성, 커뮤니티 매핑, 디지털 지도 콘텐츠(구글어스), 진화알고리즘, 디지털 리터러시 등을 제안하였다. 결론- 본 논문에서 제기하는 논점들은 앞으로 인문사회과학에 기반한 융합교육과 미래교육의 전략을 모색하는데 기여할 것이다. 나아가 최근 논의되고 있는 데이터 기반 컴퓨팅 논의와 인문사회과학의 융복합 교육의이론적 토대를 제공할 것이다.

영문 초록

Purpose: This paper discusses convergence education and future education perspectives of computing and algorithms applied to humanistic and social sciences with artificial intelligence. These algorithms are referred to as social algorithms. Methods: This paper considers the social scientific implications of social algorithms from an educational perspective, examining the issues and topics associated with the use of these algorithms for educational practices. Results: This discussion of social algorithms explicitly focuses on examples and case studies of educational practices rather than on theory and techniques. As specific issues for exploring the potential of social algorithms, this paper proposes social algorithm development processes, deductive-inductive approaches to social model building, and geospatial algorithms. It also suggests a more comprehensive list of geospatial data research topics for educational practices associated with social computing, including collective intelligence, community mapping, digital mapping content (i.e. Google Earth), evolutionary algorithms, and digital literacy of geospatial data. Conclusion: Some significant findings are highlighted along with ways that these can be infused with work on social algorithms and computing.

목차

Ⅰ. 연구 배경

Ⅱ. 인문사회과학의 컴퓨팅과의 융합: 사회적 알고리즘 논의

Ⅲ. 사회적 알고리즘의 개념과 관점: 지리정보학을 중심으로

Ⅳ. 결 론

참고문헌

키워드

사회적 알고리즘 미래교육 융합교육 인문사회 컴퓨팅 지리공간데이터 Social Algorithm Future Education Convergence Education Social Computing Geospatial Data