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지능정보융합과 미래교육 Intelligent Information Convergence and Future Education eISSN: 2951-4762

Acronym : IICFE
Frequency : Continuous Publication
Doi Prefix : 10.59482/iicfe.
Year of Launching : 2022
Publisher : Intelligent Software Education Research Institute

As a research center for artificial intelligence education in Korea, Jeju National University's Institute of Intelligent Software Education is committed to building an educational foundation for fostering artificial intelligence (AI) convergence talents in the intelligent information society.The institute is building a foundation for AI education to cultivate computational thinking skills as a digital competency required in the intelligent information society, researching AI education for computer non-majors and majors at the lifelong education level from infants to middle-aged adults, researching AI education for the information-deprived class to bridge the digital divide, along with AI ethics research that emphasizes the positive functions of AI and minimizes its negative functions, researching AI convergence technology to solve creative and new problems by looking at trends in the field of AI.In order to systematically study the major research areas listed above and to specifically realize the purpose of the institute, we are publishing a journal under the theme of 「Intelligent Information Convergence and Future Education」.We aim to publish research that seeks to pursue more effective problem-solving methods by integrating intelligent information technology centered on computer science and intelligent information in various fields, and research on information·computer education and convergence education for future education, including artificial intelligence, to foster future human resources to lead the intelligent information society, and we aim to improve the quality of educational research.We look forward to receiving submissions from all researchers in related fields..우리나라 인공지능교육의 연구거점, 제주대학교 지능소프트웨어교육연구소는 지능정보사회의 인공지능(AI) 융합 인재 양성을 위한 교육 기반 구축에 힘을 쏟고 있습니다.본 연구소는 지능정보사회에서 갖춰야 할 디지털 소양으로써의 컴퓨팅 사고력을 함양하기 위한 인공지능교육 기반 구축, 유아부터 중장년층까지 평생교육 차원의 컴퓨터 비전공자 및 전공자를 위한 인공지능교육에 대한 연구, 디지털 격차 해소를 위한 정보배려계층 대상 인공지능교육 연구, 지능정보기술의 순기능을 강조함과 동시에 역기능을 최소화할 수 있는 인공지능윤리 연구 등과 함께, 인공지능 분야의 동향을 살펴 창의적이고 새로운 문제해결을 위해 인공지능 융합 기술을 연구하고 있습니다.이에 본 연구소는 앞서 제시한 주요 연구 분야를 체계적으로 연구함과 동시에 연구소의 목적을 구체적으로 실현하고자 「지능정보융합과 미래교육」을 주제로 학술지를 발간합니다.컴퓨터과학을 중심으로 하는 지능정보기술과 다양한 분야에 지능정보를 융합하여보다 효과적인 문제해결 방법을 추구하고자 하는 연구, 지능정보사회를 이끌어갈 미래 인재양성을 위해 인공지능을 포함한 정보·컴퓨터교육과 미래교육을 위한 융·복합 교육 관련 연구를 게재하고 교육 연구의 질적인 향상을 이루고자 합니다.관련 분야에 계신 모든 연구자 분들의 많은 투고를 부탁드립니다.

KCI 후보
2024년 1월 등재후보학술지 선정
KCI IF
KCI Impact Factor
Intelligent Information Convergence and Future Education Vol.4 No.21 pp.1-10 https://www.doi.org/10.59482/iicfe.2025.4.21.01

고등학생의 데이터 리터러시 향상을 위해 벤포드 법칙을 활용한 데이터 편향성 교육 프로그램 개발
Development of a Data Bias Education Program Including Benford's Law to Enhance High School Students' Data Literacy
박한나 제주신성여자고등학교 교사
박찬정 제주대학교 컴퓨터교육과 교수
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Abstract

Abstract

인공지능(AI)은 현대 사회의 다양한 분야에서 핵심적 역할을 하며, 그 작동 원리는 데이터에 기반한다. 이에 따라 데이터의 편향성은 AI 시스템 성능에 직접적인 영향을 미치므로, 고등학교 인공지능 교육에서 데이터 분석 능력과 편향성 인식이 매우 중요해졌다. 특히 2022 개정 교육과정은 디지털 소양과 데이터 리터러시, 그중에서도 ‘데이터 분석과 평가' 역량을 강조하고 있으며, 이는 학생들이 비판 적으로 데이터를 다룰 수 있는 능력을 기르는 데 초점을 두고 있다. 하지만 기존 교육은 수집된 데이터와 알고리즘의 인공적 편향 사례 중심으로 구성되어 있어서 자연 발생적인 데이터 편향성에 대한 이해가 부족하다. 본 연구에서는 벤포드 법칙을 이용하여 자연 발생적 데이터 분포의 편향성을 함께 포함하는 교육 프로그램을 제안하였다. 이를 통해 학생들이 데이터의 다양한 속성을 통합적으로 이해하 고, 데이터 기반 의사결정 능력과 인공지능의 사회적 영향에 대한 비판적 사고를 기를 수 있도록 하였다.
키워드 : 초·중등교육,인공지능 교육,데이터 리터러시,데이터 편향성,벤포드 법칙
Artificial Intelligence (AI) plays a pivotal role in various fields of modern society, and its operation is fundamentally based on data. Accordingly, data bias directly affects the performance of AI systems, making data analysis skills and awareness of bias increasingly important in high school AI education. In particular, the 2022 revised curriculum emphasizes digital literacy and data literacy, with a strong focus on the competency of "data analysis and evaluation," aiming to develop students' ability to critically engage with data. However, current education largely centers on artificial bias in collected data and algorithms, lacking sufficient understanding of naturally occurring data bias. This research proposes an educational program that incorporates Benford's Law to address biases in naturally occurring data distributions. Through this program, students are encouraged to develop an integrated understanding of various data characteristics, improve data-driven decision-making skills, and foster critical thinking about the social impact of AI.
Key Words : K-12 education,AI education,data literacy,data bias,Benford's law
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