스마트 학습 환경과 에듀테크 중간 내용족보

목차

I. [1주차 1교시] IT 발달과 AI 시대 교육 패러다임 변화
1. IT 발달과 사회변화
2. AI 시대 교육 패러다임의 변화
3. AI 시대에 필요한 7가지 핵심역량

II. [1주차 2교시] 스마트 학습환경과 교육 혁신
1. 스마트 학습환경

III. [2주차 1교시] AI 시대의 교수자
1. AI 시대 스마트 학습환경
2. AI 시대 교수자의 역할 변화

IV. [2주차 2교시] AI 시대의 학습자
1. AI 시대의 학습자의 역할 변화
2. 스마트 학습환경의 성공적인 학습전략 및 학습관리전략

V. [3주차 1교시] 원격 교육의 개념 및 특징
1. 원격교육의 정의와 특징

VI. [3주차 2교시] 원격교육의 역사와 쟁점: 원격교육의 세대별 역사, 쟁점, 문제점
1. 원격교육의 역사
2. 원격교육의 쟁점
3. 원격교육의 문제점

VII. [4주차 1교시] 이러닝의 개념 및 정의: 이러닝의 개념, 유사 용어, 주요 특성
1. 이러닝의 개념 및 정의
2. 이러닝의 유사용어
3. 이러닝의 특징

VIII. [4주차 2교시] 이러닝의 특징과 주요 요소: 이러닝의 장점, 제한점, 주요 구성요소
1. 이러닝의 특성, 장점
2. 이러닝의 제한점
3. 이러닝의 주요 요소

IX. [5주차 1교시] 스마트 학습과 스마트 학습환경의 이해: 스마트 학습의 발달과정, 교육적 측면과 기술적 측면의 구성요소, 프레임웍
1. 스마트 학습의 발달
2. 스마트 학습의 개념
3. 스마트 교육에서 ‘스마트’의 의미
4. 스마트 교육의 프레임웍

X. [5주차 2교시] 스마트 학습환경의 구성기준과 프레임웍: 스마트 학습환경을 구성하는 잠재적 기준. 프레임웍을 구성하는 요소, 스마트 학습환경과 e-러닝의 차이점
1. 스마트 학습환경 구성의 잠재적 기준
2. 스마트 학습환경 프레임웍
3. 이러닝과 스마트 학습환경의 차이점

XI. [6주차 1교시] 교수설계의 개념 및 모형: 교수설계의 개념, 원격교육 설계에 적용가능한 교수체제 모형 설계
1. 교수설계의 개념
2. 교수체제설계모형
3. 무어와 키어슬리 모형

XII. [6주차 2교시] 원격교육의 체제적 개발 및 콘텐츠 개발의 주요 원리: 원격교육의 체제적 개발의 주요 원칙, 원격교육 콘텐츠의 개발 원리
1. 체제적 개발의 주요 원칙
2. 원격교육 콘텐츠 개발 원리

XIII. [7주차 1교시] 스마트한 원격교육의 유형 1: 스마트한 원격교육의 유형, 비실시간 원격교육의 유형별 설계의 주요 요소, 고려해야 할 교수 전략
1. 스마트한 원격교육의 유형
2. 비실시간 원격교육

XIV. [7주차 2교시] 스마트한 원격교육의 유형 2: 수업 전·중·후에 따른 실시간 원격교육 설계요소, 성공적인 실시간 원격교육 위한 교수설계 전략, 블렌디드 러닝
1. 실시간 원격교육
2. 실시간 원격교육 교수전략
3. 블렌디드 러닝

본문내용

1. 시대별 AI 발전 과정
- 1950년대: AI 연구, 인공신경망 연구 활발
· 1950년: 앨런 튜링이 튜링 테스트 고안, AI 개념을 최초로 제시한 연구
· 1956년: 다트머스 회의에서 AI 개념을 최초로 전파, 기계가 인간처럼 학습하고 발전할 수 있는지에 대한 토론, ‘인공지능(Artificial Intelligence)’ 용어 처음 사용
· 1957년: 프랑크 로젠블랏은 퍼셉트론(perceptron)모델로 컴퓨터의 패턴 인식과 학습 가능성을 입증, 이는 1943년 워렌 맥컬럭과 월터 피트의 신경망 이론을 실제 테스트에 활용
※ 컴퓨팅 성능, 논리 체계, 데이터 부족 등의 한계 → AI 연구 침체기

- 1980년대: 전문가 시스템(Expert System) 등장
· 사람이 입력한 규칙 기반으로 자동 판정
· 의학, 법률, 유통 등 실용적인 분야에서 진단, 분류, 분석 등의 기능을 수행
→ 일시적으로 AI에 대한 관심 증가
※ 사람이 설정한 규칙에만 의존하여 동작 → 현실세계 이해 능력 X

- 1990년대: 스스로 규칙을 찾아 학습하는 방법으로 진화, ‘머신러닝’의 등장
· 머신러닝(Machine Learning, 기계학습) 알고리즘을 활용: 디지털과 인터넷의 등장으로 가 능, 웹에서 수집한 대량의 데이터로 스스로 규칙을 학습하고 사람이 찾지 못하는 새로운 규칙 도 발견

인공지능 ⊃ 머신러닝 ⊃ 딥러닝 ⊃ 생성형 AI · 인공지능: 인간의 지능을 모방하거나 대체하는 기술 또는 시스템
· 머신러닝: 데이터를 분석해 자동으로 규칙 학습
· 딥러닝: 인간의 뇌를 모방한 인공신경망을 기반으로 정보처리
· 생성형 AI: 이용자의 요구에 따라 새로운 콘텐츠를 자동으로 생성 (ex. ChatGPT)

2. 생성형 AI - ChatGPT로 시작된 ‘생성형 AI’ 붐
· 2022년 말, 오픈 AI가 LLM(Large Language Model, 거대 언어 모델) 3.5를 탑재한 ChatGPT를 출시하며 생성형 AI 시대 개막

참고자료

· 없음