유전 알고리즘 디지털 학습 콘텐츠 개발 및 교육 효과 분석

코딩 교육의 수요가 증가하고 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라, 단순 코드 작성뿐만 아니라 실제 문제 해결을 위한 학습이 필요해지고 있다. 그러나 이러한 학습을 지원하는 콘텐츠는 여전히 부족하다. 이 연구는 인공지능에 사용되는 알고리즘 중 하나인 유전 알고리즘에 대한 디지털 학습 콘텐츠를 개발하여 사용성 평가를 통해 교육 효과를 분석하고자 했다. 이 콘텐츠는 상호작용성을 강조하고 직접 알고리즘의 작동 원리를 체험하고 이해할 수 있도록 설계됐는데, 사용성 평가 결과 편리성, 기능성, 단축성, 이해가능성, 학습성, UI디자인 측면에...

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Published in한국콘텐츠학회 논문지, 24(11) Vol. 24; no. 11; pp. 11 - 27
Main Authors 권슬희(Seul-Hee Kwon), 김용혁(Yong-Hyuk Kim), 정동훈(Dong-Hun Chung)
Format Journal Article
LanguageKorean
Published 한국콘텐츠학회 01.11.2024
Subjects
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ISSN1598-4877
2508-6723
DOI10.5392/JKCA.2024.24.11.011

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Abstract 코딩 교육의 수요가 증가하고 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라, 단순 코드 작성뿐만 아니라 실제 문제 해결을 위한 학습이 필요해지고 있다. 그러나 이러한 학습을 지원하는 콘텐츠는 여전히 부족하다. 이 연구는 인공지능에 사용되는 알고리즘 중 하나인 유전 알고리즘에 대한 디지털 학습 콘텐츠를 개발하여 사용성 평가를 통해 교육 효과를 분석하고자 했다. 이 콘텐츠는 상호작용성을 강조하고 직접 알고리즘의 작동 원리를 체험하고 이해할 수 있도록 설계됐는데, 사용성 평가 결과 편리성, 기능성, 단축성, 이해가능성, 학습성, UI디자인 측면에서 긍정적인 결과를 얻었다. 또한, 기존 아날로그 콘텐츠와의 비교를 통해 분석한 결과, 지각된 유용성, 지각된 이용 용이성, 플로우, 태도와 이용의도에 대해 유의미한 차이가 있었다. 이는 유전 알고리즘 디지털 학습 콘텐츠의 유효성을 증명하며, 학습 콘텐츠 유형에 따라 학습자의 교육에 대한 몰입과 태도 차이를 줄 수 있다는 이론적, 실증적 함의를 제공한다. As the demand for coding education increases and interest in AI grows, there is a growing need for learning not only how to write code but also how to solve real-world problems. However, supportive content for such learning is still lacking. This study developed interactive digital learning content on genetic algorithms, one of the algorithms used in AI, and analyzed its educational effectiveness through a usability evaluation. The content was designed to emphasize interactivity and allowing users to experience and understand the workings of the algorithm directly. The usability evaluation showed positive results in terms of convenience, functionality, efficiency, comprehensibility, learning capability, and UI design. Furthermore, a comparison with traditional analog content revealed significant differences in perceived usefulness, perceived ease of use, flow, attitude, and intention to use. These findings validate the effectiveness of the genetic algorithm digital learning content and provides both theoretical and empirical implications that the type of learning content can influence learners' immersion and attitudes toward education. KCI Citation Count: 0
AbstractList 코딩 교육의 수요가 증가하고 인공지능에 대한 관심이 높아짐에 따라, 단순 코드 작성뿐만 아니라 실제 문제 해결을 위한 학습이 필요해지고 있다. 그러나 이러한 학습을 지원하는 콘텐츠는 여전히 부족하다. 이 연구는 인공지능에 사용되는 알고리즘 중 하나인 유전 알고리즘에 대한 디지털 학습 콘텐츠를 개발하여 사용성 평가를 통해 교육 효과를 분석하고자 했다. 이 콘텐츠는 상호작용성을 강조하고 직접 알고리즘의 작동 원리를 체험하고 이해할 수 있도록 설계됐는데, 사용성 평가 결과 편리성, 기능성, 단축성, 이해가능성, 학습성, UI디자인 측면에서 긍정적인 결과를 얻었다. 또한, 기존 아날로그 콘텐츠와의 비교를 통해 분석한 결과, 지각된 유용성, 지각된 이용 용이성, 플로우, 태도와 이용의도에 대해 유의미한 차이가 있었다. 이는 유전 알고리즘 디지털 학습 콘텐츠의 유효성을 증명하며, 학습 콘텐츠 유형에 따라 학습자의 교육에 대한 몰입과 태도 차이를 줄 수 있다는 이론적, 실증적 함의를 제공한다. As the demand for coding education increases and interest in AI grows, there is a growing need for learning not only how to write code but also how to solve real-world problems. However, supportive content for such learning is still lacking. This study developed interactive digital learning content on genetic algorithms, one of the algorithms used in AI, and analyzed its educational effectiveness through a usability evaluation. The content was designed to emphasize interactivity and allowing users to experience and understand the workings of the algorithm directly. The usability evaluation showed positive results in terms of convenience, functionality, efficiency, comprehensibility, learning capability, and UI design. Furthermore, a comparison with traditional analog content revealed significant differences in perceived usefulness, perceived ease of use, flow, attitude, and intention to use. These findings validate the effectiveness of the genetic algorithm digital learning content and provides both theoretical and empirical implications that the type of learning content can influence learners' immersion and attitudes toward education. KCI Citation Count: 0
Author 김용혁(Yong-Hyuk Kim)
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