인공지능 교육을 위한 웹기반 온라인 플랫폼 분석 및 제언 Analysis and Suggestions of Web-based Online Platform for Artificial Intelligence Education 이승철† ‧ O김태영† †한국교원대학교 컴퓨터교육과 Seung-Chul Lee† · OTae-Young Kim† † Dept. of Computer Education, Korea National University of Education
요 약 소프트웨어 교육이 강화된 2015 개정 교육과정이 교육현장에 적용되어 학생들은 초등학교부터 소프트웨어 교육을 시작하고 있다. 그러나 소프트웨어 교육을 시작한 지 얼마 지나지 않아 인공지능을 강조하며 인공지능 교육의 중요성과 효과성을 나타내는 연구가 쏟아져 나오고 있다. 또한 2020년 상반기는 코로나바이러스감염증-19 확산 방지를 위해 초등학교에서 고등학교까지 학교 출석을 하지 않고 비대면 온라인 강의로 대부분의 수업이 진행되었기 때문에 학생들은 이전보다 온라인 플랫폼에 익숙해졌다. 이에 인공지능 교육을 수업에 적용한 교사들은 기존에 제작되어 있는 웹기반 온라인 플랫폼을 주로 사용하였다. 이런 웹기반 온라인 플랫폼에는 IBM에서 누구나 인공지능을 만들어 볼 수 있게 한 Machine learning for kids, 구글에서 공개한 인공지능 모델 제작 플랫폼인 Teachable Machine, 국내에서 만들어진 온라인 블록코딩 플랫폼인 엔트리 등이 있다. 본 논문에서는 현재 인공지능 교육을 위해 많이 활용되고 있는 웹기반 온라인 플랫폼인 Machine learning for kids, Teachable Machine, 엔트리 세 가지를 분석해 장,단점을 서술하고, 더 나은 인공지능 교육을 위한 웹기반 온라인 플랫폼을 제언하였다. 주제어: 인공지능교육, 소프트웨어교육, 온라인플랫폼

1. 서론

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- 2020년 한국컴퓨터교육학회 하계 학술발표논문지  제 24 권  제 2 호 -

소프트웨어 교육이 강화된 2015 개정 교육과정이 교육현장에 적용되어 학생들은 초등학교부터 소프트웨어 교육을 시작하고 있다. 초등학교에서는 5~6학년 실과 교과에 17시간 이상 소프트웨어 교육이 포함되어 실시되고 있다. 중학교에서는 정보 교과가 필수가 되어 34시간 이상 시작되었다. 그러나 소프트웨어 교육을 시작한 지 얼마 지나지 않아 인공지능의 중요성이 대두되고 있다. 2016년 알파고와 이세돌의 바둑 대결 이후 인공지능에 대한 관심이 남녀노소를 불문하고 커지기 시작했다. 또 다보스포럼에서 4차산업혁명의 핵심 기술로 인공지능을 말하면서 중요성과 교육의 필요성이 강조되었다. 또한, 자율주행자동차, 인공지능 스피커, 음성인식 셋탑박스, 스마트폰 속 인공지능 비서, 번역기 등 우리 주변에서 생활을 보다 편리하게 해주는 인공지능을 활용한 물건이 많아지며 인공지능에 대한 관심이 늘어나고 있다.

2020년은 코로나바이러스감염증-19로 인하여 초등학교부터 고등학교까지 등교개학을 하지 못하고 비대면 온라인 개학을 하게 되었다. 수업을 EBS 등 온라인 플랫폼을 이용하여 각 가정에서 학습하게 되었고, 학생들은 온라인 플랫폼에 이전보다 익숙해지게 되었다. 처음에는 온라인 플랫폼을 이용한 비대면 강의에 대한 우려가 컸지만, 온라인 교육이 진행되면서 자율적인 학습, 반복 학습, 수준별 학습이 가능하다는 장점도 있는 것으로 확인됐다.

이와 같은 이유로 인공지능 교육을 실시한 많은 교사들은 기존에 제작되어 있던 웹기반 온라인 플랫폼을 주로 사용했다. 웹기반 온라인 플랫폼에는 IBM에서 누구나 인공지능을 만들어 볼 수 있게 한 Machine learning for kids, 구글에서 공개한 인공지능 모델 제작 플랫폼인 Teachable Machine, 국내에서 만들어진 온라인 블록코딩 플랫폼인 엔트리 등이 있다. 현재까지 인공지능 교육을 위한 공식적인 교육과정이 나오지 않았기에 성격, 목표, 내용 체계 및 성취기준이 정립되지 않았다. 따라서 인공지능 교육을 학생들에게 적용한 연구에서는 위에서 언급한 웹기반 온라인 플랫폼을 활용하여 인공지능 모델을 만드는 학습을 하고 효과성을 검증하였다. 장기적인 관점에서 인공지능 교육을 효과적으로 실시하기 위해서는 기존의 웹기반 인공지능 교육 온라인 플랫폼을 분석하여 학생들이 인공지능에 대한 교육을 지금보다 체계적으로 학습할 수 있는 교육 플랫폼이 제작되어야 한다.

본 논문에서는 현재 인공지능 교육을 위해 많이 활용되고 있는 웹기반 온라인 플랫폼인 Machine learning for kids, Teachable Machine, 엔트리 세 가지를 분석해 장,단점을 서술하고, 더 나은 인공지능 교육을 위한 웹기반 온라인 플랫폼을 제언하고자 한다.

2. 연구 배경

2.1 인공지능 교육

인공지능 교육에 대해 연구하고 실제 학생들에게 적용하여 교육의 효과를 검증하고 있다. 이은경(2020)은 국내외 초·중등학교의 인공지능 교육과정을 분석해 인공지능 내용 영역을 인공지능 개념, 인식, 표현 및 추론, 머신러닝, 인공신경망, 자연스러운 상호작용, 사회적 영향으로 구분해 한국, 미국 그리고 EU의 교육과정을 분석하였다[1]. 이승철 외(2020)는 초등학생을 위한 인공지능 교육 내용을 인공지능 이해, 인공지능 원리이해, 인공지능 적용의 세 가지로 분류하였다. 인공지능의 이해의 내용 요소는 인공지능이란 무엇인가, 인공지능과 우리생활, 인공지능과 윤리이고, 인공지능 원리이해의 내용 요소는 데이터 리터러시, 선형회귀, 오차수정, 신경망, 딥러닝 모델의 다섯 가지로 정하고, 인공지능 적용은 인공지능 활용 문제해결의 내용 요소로 정한 바 있다[2]. 김수환 외(2020)는 K-12 학생 및 교사를 위한 인공지능 교육에 대한 연구에서 초중등 학교 급별로 인공지능 교육을 통해 얻고자 하는 성취역량을 벙의할 필요성, 정규, 비정규 교육과정을 개발해 시범 연구를 시작할 필요성, 다양한 온라인 도구와 환경을 사용할 수 있도록 지원의 필요성, 올바른 인공지능 교육 생태계가 만들어져야 함을 역설했다[3]. 이성혜(2020)는 디자인씽킹 프로세스 기반의 인공지능 교육 프로그램을 학생에게 적용해 인공지능 가치 인식 향상을 확인하고, 인공지능 교육 프로그램의 효과가 학습자의 프로그래밍 언어 수준에 따라 차이가 있음을 확인하며 우리나라의 인공지능 교육의 도입과 확산을 위해서 인공지능 실습 환경 구축 및 공유가 이루어져야 함을 주장했다[4]. 박대륜 외(2020)는 Machine learning for kids를 이용해 머신러닝 기반 소프트웨어 교수-학습 모형을 개발하고 적용하였다. 개발된 모형은 문제인식 및 분석, 데이터 수집, 데이터 가공 및 선별, ML모델 훈련 및 평가, ML프로그래밍, 적용 및 해결, 공유 및 환류의 7단계를 제시했다[5].

2.2 웹기반 인공지능 교육 온라인 플랫폼

2.2.1 Machine learning for kids

Machine learning for kids는 IBM Watson Developer Cloud의 API를 사용하여 개발된 웹기반 인공지능 교육 온라인 플랫폼이다. 웹기반으로 동작하여 설치나 복잡한 설명이 필요없으며 머신러닝 시스템을 훈련시키고 만드는 활동을 제공한다. 텍스트, 숫자 또는 이미지를 분류하는 모델을 만들 수 있다. 만들어진 모델을 스크래치, 파이썬, 앱인벤터에 추가하여 학생들이 인공지능을 활용하여 프로그래밍 할 수 있다.

2.2.2 Teachable Machine

Teachable Machine은 구글에서 개발한 웹기반 인공지능 모델 개발 도구이다. 데이터 입력을 통해 머신러닝 모델을 쉽게 개발해 완성된 모델을 활용하여 웹 또는 어플리케이션 개발이 가능하다. 이미지, 오디오, 포즈 인식을 이용해 모델을 생성할 수 있다.

2.2.3 엔트리

엔트리는 국내에서 제작된 소프트웨어 교육을 누구나 무료로 받을 수 있는 플랫폼이다. 블록코딩 프로그래밍 도구를 제공하며, 온라인 학급 기능 등을 제공하여 초·중등 소프트웨어 교육에 많이 활용되고 있다. 데이터 분석과 인공지능 관련 블록이 추가가 되어 인공지능 교육에 활용가능하다. 데이터 분석에는 기온, 코로나19 현황, 네이버 블로그 데이터, 시도별 인구 등 다양한 데이터를 불러와서 쉽게 사용할 수 있고, 인공지능 관련 블록에는 기본적으로 파파고 번역, 비디오 감지, 오디오 감지, 읽어주기 기능이 있으며 이미지, 텍스트, 음성 데이터를 활용하여 인공지능 모델을 학습을 통해 생성할 수 있다.

[그림 1] 웹기반 인공지능 교육 온라인 플랫폼

3. 웹기반 온라인 플랫폼 분석

Machine learning for kids, Teachable Machine, 엔트리의 세 가지 웹기반 온라인 플랫폼을 분석하기 위해 인공지능 교육 내용 체계를 <표 1>과 같이 개발했다.

<표 1> 인공지능 교육 내용

영역	세부 내용
인공지능 이해	인공지능 개념
	인공지능 사례
	인공지능 윤리
인공지능 원리	데이터 수집·분석·표현
	인공지능 알고리즘
인공지능 적용	인공지능 모델 개발
	인공지능 모델 활용 문제해결

인공지능 교육의 영역을 크게 인공지능 이해, 인공지능 원리, 인공지능 적용의 세 가지로 나누고 세부 내용으로 인공지능 개념, 인공지능 사례, 인공지능 윤리, 데이터 수집·분석·표현, 인공지능 알고리즘, 인공지능 모델 개발, 인공지능 모델 활용 문제해결의 일곱 가지로 세분화하였다. 머신러닝과 딥러닝의 구분을 두지 않고 모두 인공지능으로 통일하여 내용 체계를 단순화 하였다.

인공지능 교육 내용 체계를 이용해 세 가지 플랫폼을 분석한 결과는 다음 <표 2>와 같다. 내용을 학습할 수 있는 경우에는 ○, 제한적으로 학습 가능한 경우에는 △, 학습이 불가능한 경우에는 –로 표기했다.

<표 2> 웹기반 온라인 플랫폼 분석

영역	세부 내용	Machine learning for kids	Teachable Machine	엔트리
인공지능 이해	인공지능 개념	-	-	-
	인공지능 사례	△	△	△
	인공지능 윤리	-	-	-
인공지능 원리	데이터 수집·분석·표현	△	△	○
	인공지능 알고리즘	-	-	-
인공지능 적용	인공지능 모델 개발	○	○	○
	인공지능 모델 활용 문제해결	○	△	○

인공지능 교육 내용 체계를 이용해 분석한 결과 세 플랫폼 모두 인공지능 개념, 인공지능 윤리, 인공지능 알고리즘을 학습할 수는 없었다. 인공지능을 이해하는 데 필수적인 내용인 인공지능 개념과 인공지능 윤리는 또 다른 추가 자료를 다른 곳에서 찾아서 학습해야 한다. 또, 인공지능 원리인 알고리즘에 대한 학습이 불가능하다. 인공지능 모델을 개발할 때 어떻게 그 모델이 나왔는지는 학생들이 알 수 없게 되어 있다. 데이터 수집·분석·표현을 학습하기에는 Machine learning for kids, Teachable Machine은 제한적이다. 엔트리는 데이터를 불러와서 차트를 그리거나 블록 프로그래밍을 통해 분석이 가능하다. 인공지능 모델 개발과 인공지능 모델 활용 문제해결은 세 플랫폼이 가능했지만 Teachable Machine은 모델 생성 결과 텍스트 언어인 자바스크립트 파일로 다운로드하거나 코드를 제공하여 웹이나 어플리케이션 개발에 따로 사용이 가능하고 플랫폼 안에서 문제해결을 위해 사용할 수 없다.

결론적으로 세 플랫폼은 모두 인공지능 모델 개발과 모델 활용 문제해결에 최적화된 플랫폼임을 확인하였다. 인공지능 교육을 할 때 이 플랫폼들은 모델 개발을 쉽게 도와주는 도구의 역할로만 활용이 가능하다.

4. 결론 및 제언

소프트웨어 교육이 2015 개정 교육과정에서 강조되고, 학교 현장에서 시작되었지만 소프트웨어 교육을 하기에 적은 시간 배정, 초등에서는 교과의 부재, 교사의 역량 부족 등 많은 문제점이 드러났다. 특히 교사의 역량 부족의 문제는 심각하다. 다양한 소프트웨어 교육 교사 연수 프로그램이 있고 많은 교사들이 연수에 참가해 역량을 키우고 있지만 부족한 것이 현실이다. 이런 현실이 반영되어 소프트웨어 사교육, 코딩학원 등이 많아지고 교육 현장에서는 소프트웨어 강사를 도입하자는 이야기까지 나오고 있다.

따라서 인공지능 교육은 공교육에 도입되기 전 사전 준비를 확실히 한 후 도입이 되어야 할 것이다. 그 중 하나가 제대로 된 인공지능 교육 플랫폼이다. 인공지능의 교육 내용 체계를 모두 포함하며 학생 교육 뿐 아니라 교사 교육도 함께 진행할 수 있도록 플랫폼을 준비할 필요가 있다. <그림 2>는 제언하는 새로운 웹기반 온라인 플랫폼을 도식화한 것이다.

[그림 2] 새로운 웹기반 온라인 플랫폼

참고문헌

[1] 이은경 (2020). 국내외 초·중등학교 인공지능 교육과정 분석. 컴퓨터교육학회 논문지. 23(1), 37-44.

[2] 이승철 (2020). 초등학생을 위한 인공지능 교육 내용 및 방법 제안. 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집. 24(1). 177-180.

[3] 김수환, 김성훈, 이민정, 김현철 (2020). K-12 학생 및 교사를 위한 인공지능 교육에 대한 고찰. 컴퓨터교육학회논문지. 23(4), 1-11.

[4] 이성혜 (2020). 디자인씽킹 프로세스 기반의 인공지능(AI) 교육 프로그램 적용 효과분석. 컴퓨터교육학회논문지. 23(4), 49-59.

[5] 박대륜, 안중민, 장준혁, 유원진, 김우열, 배영권, 유인환 (2020). 머신러닝 플랫폼을 활용한 소프트웨어 교수-학습 모형 개발. 정보교육학회논문지. 24(1), 49-57.