웹 콘텐츠와 파이썬 라이브러리를 활용한 프로세스 자동화 수업 설계 및 학습자 반응 분석 (Analysis of Learner's Response to Process Automation Class Design Using Web Content and Python Library)

서지정보

· 발행기관 : 한국교양교육학회
· 수록지 정보 : 교양교육연구 / 17권 / 4호 / 191 ~ 199페이지
· 저자명 : 홍희경

초록

4차 산업혁명과 함께 인공지능의 확산은 미래 직업군의 변화를 초래하고 있으므로 대학에서도 인공지능교육이 필수 교과로 대두되고 있으며, 다양한 접근을 통한 교육과정을 설계하고 연구하고 있다.
본 연구는 일상에서 만나는 웹 콘텐츠의 다양한 학습자원을 활용하여 대학 SW⋅AI 교양교육에 접목할 수 있는 프로세스 자동화 수업 사례를 소개한다. 인공지능 교육이 중요하게 대두되는 시기에 있어AI 전처리과정도 중요하므로 문제해결을 위해 적정데이터를 수집, 가공, 분석하는데 필요한 도구를 선별할 수 있는 절차적, 경험적 학습도 중요하다. 따라서 SW⋅AI 교양교육과정을 설계함에 있어 활용성높은 파이썬 라이브러리와 RPA 개념을 접목하여 웹 콘텐츠를 기반으로 생활 연계형 데이터를 빠르게 수집, 가공하는 교육을 설계하는 것은 다양한 측면에서 의미가 있다. 관련연구를 통하여 프로세스자동화 구현 학습이 가능한 사례를 설계, 적용하고 학습자 반응을 통해 학습 분류별 학습자가 흥미를 느끼는 분야를 도출해보고, 정성적 반응을 통하여 설계된 수업에 대한 적정성과 학습자가 일상적으로접하고 있는 웹 콘텐츠는 프로세스 자동화 학습을 위한 훌륭한 실습자원이 될 수 있음을 확인하였다. 설계한 학습 분류에서 ‘데이터 크롤링과 스크래핑을 활용한 데이터 수집’에 대한 흥미가 가장 높았으며‘OpenAPI 연동과 활용’이 뒤를 이었다. 연구 결과를 토대로 개선점과 시사점을 도출하여 향후 인공지능 교육의 기초 교과로 발전할 수 있도록 다양한 방향에서의 연구가 필요하다.

영어초록

The spread of artificial intelligence along with the Fourth Industrial Revolution is bringing about changes in future occupations. Therefore, AI education is emerging as an essential subject in universities, and curriculums are being designed and researched through various approaches. This study introduces a case involving process automation classes that can be applied to university SW and AI liberal arts education by utilizing various learning resources of web content that are encountered in daily life. At a time when artificial intelligence education is emerging as important, the AI pre-processing process is also important. Thus, procedural and experiential learning that can select the tools necessary to collect, process, and analyze appropriate data for problem solving is also important. Therefore, in designing the SW⋅AI liberal arts curriculum, it is meaningful in various aspects to design an education that quickly collects and processes life-linked data based on web content by combining the highly utilized Python library and RPA concept. Through related research, cases where process automation implementation learning can be designed and applied, areas of interest among learners regarding classification were derived through learner responses. Furthermore, web content designed through qualitative responses were shown to be excellent practical resources for process automation learning. In the designed learning of classification, interest in ‘data collection using data crawling and scraping’ ranked the highest, followed by ‘open API integration and utilization’. Based on the research results, improvement points and implications are derived, and research in various directions is suggested in order for us to develop this course into a basic subject of artificial intelligence education in the future.

참고자료

· 없음