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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
홍의정 (서울대학교 물리교육과) 장진섭 (서울대학교 물리교육과) 채승철 (서울대학교)
저널정보
한국현장과학교육학회 현장과학교육 현장과학교육 제17권 제1호
발행연도
2023.2
수록면
34 - 47 (14page)

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2022 개정 교육과정은 디지털 소양 강화를 중점으로 하여 AI 교육을 강조하고 있다. 본 연구에서는 Konstanz Information Miner(KNIME)의 워크플로우를 기반으로 진자의 위치를 예측하는 활동의 AI 융합교육 교육자료를 개발하였다. 간단한 용수철 진자 실험을 통해 데이터셋을 구성하고 다층 퍼셉트론을 사용하여 예측 모델을 구축하였다. 연구 결과 다층 퍼셉트론 모델의 예측값은 평균 제곱근 오차 0.01을 보였다. 본문에 다층 퍼셉트론 모델을 실행하는 전체 과정이 있어 쉽게 따라 할 수 있게 하였다. 학습자는 기계학습을 실행하는 과정에서 실험을 통해 직접 데이터셋을 구성하고 처리하는 과정을 수행한다. 본 교육자료가 교육 현장에서 교과 속 문제를 발견하고 해결하는 과정을 돕고 AI 융합교육을 위한 교육자료로써 교과, 창의적 체험활동, 동아리, R&E 등에 활용되기를 기대한다.
#AI 융합교육 #KNIME #과학교육 #기계학습 #AI Convergence Education #KNIME #Science Education #Machine Learning

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