대학생의 데이터 분석 및 인공지능 활용기술 향상을 위한 비교과 프로그램 사례 연구

• 영문명: A Case Study of an Extracurricular Program to Enhance University Students' Data Analysis and Artificial Intelligence Utilization Skills: Focused on the case Mentoring program
• 발행기관: 목원대학교 교양교육혁신연구센터
• 저자명: 노경숙(Kyoung Sook Noh)
• 간행물 정보: 『지식과 교양』제15호, 13~39쪽, 전체 27쪽
• 주제분류: 복합학 > 학제간연구
• 파일형태: PDF
• 발행일자: 2024.06.30

국문 초록

본 연구는 대학생의 데이터 분석 및 인공지능 활용 기술 향상을 위한 비교과 프로그램을 운영하여 실시하고 만족도 조사를 하였다. 프로그램에 대한 전반적인 만족도는 4.28에서 4.42로 향상되었고, 프로그램 재참여 의향과 추천 가능성을 높일 수 있다는 점에서 중요하게 여겨진다. 지도교수제를 도입하여 멘토링 프로그램의 관리 및 멘토의 활동 보고서 검토와 피드백을 통해 프로그램의 효과성을 높이고, 경진대회를 통해 참여자의 실질적인 문제 해결 능력과 파이썬과 인공지능에 대한 이해도와 활용 실력이 향상되었다. 또한, 학생들은 프로그램을 통해 ‘다양한 전공 및 배경지식을 활용하는 융합 역량’, ‘자기주도적 학습 역량’, ‘협동 및 대인관계 역량’, ‘창의적 문제해결 역량’을 배울 수 있었다고 응답하였다. 프로그램 운영 과정에서 멘토와 멘티 간의 학습 수준 차이를 고려하여 멘토링 방식이나 난이도를 조정하고, 멘토의 선발기준을 체계화 시킬 방안이 필요함을 제언한다. 본 연구는 향후 프로그램 개선을 위한 실질적인 방향을 제시함으로써 대학의 교양 교육 및 전공 교육과의 연계를 강화하는 데 기여하고자 한다.

영문 초록

This study conducted and evaluated an extracurricular program aimed at improving university students’ skills in data analysis and artificial intelligence. Overall satisfaction with the program increased from 4.28 to 4.42, which is significant for enhancing students’ willingness to participate again and recommend it to others. By introducing a faculty advisor system, the systematic management and supervision of the mentoring program were strengthened through review and feedback on mentors’ activity reports, improving the program’s effectiveness. Additionally, through competitions, participants enhanced their practical problem-solving skills and their understanding and proficiency in Python and AI. Furthermore, students reported learning ‘integrative competencies utilizing diverse majors and backgrounds’, ‘self-directed learning skills’, ‘collaboration and interpersonal skills’, and ‘creative problem-solving skills’ through the program. It is recommended to consider the difference in learning levels between mentors and mentees during program operation, adjusting mentoring methods or difficulty levels, and systematizing mentor selection criteria. This study aims to provide practical directions for future program improvements. By doing so, it intends to contribute to strengthening the connection between the university’s general education and major education programs.

목차

1. 서론

2. 이론적 배경

3. 연구의 방법

4. 연구의 결과

5. 결론 및 제언

키워드

인공지능 데이터분석 비교과 프로그램 멘토링 AI Data Science extracurricular program mentoring