# data[].attributes.body
현실에서 자주 접할 수 있는 예를 활용, 해보기 활동을 통해 이해에 도움을 주었고, 인공지능과 관련된 직업만 소개해준 것은 아쉽다. 활용 방안에 대해 잘 소개해준 것은 좋았지만 데이터를 배운 후 기계학습, 딥러닝을 배웠다면 학생들이 직접 활용하는 교육을 할 수 있었을 것같다.

# data[].attributes.body
1. 정형과 비정형 데이터의분석에 있어 시각화나 수치화 과정에서 나타날 수 있는 아웃라이어(outlier)의 처리/인식 과정에 대한 설명이 부족한 것 같다. 이 때문에 실제 데이터를 다루는 면에 있어서 학생들이 어려움을 겪을 수 있을 것 같다.
2. 교육과정상 이론적으로만 제시된 면을 교과서에서는 사진과 예시로 적절히 배치해서 실습을 해보는 학생 입장에서 따라가기가 좋을 것 같다.

# data[].attributes.body
인식 분야에서 지능에이전트가 사람과 대화하는 원리, 즉 음성 인식과 음성 출력의 기본적인 원리와 개념에 대해 설명하고 해보기 활동을 통해 직접 주변에서 음성 인식과 출력이 활용되는 분야를 찾아 보고 그 원리를 이용해 직접 챗봇 프로그램을 제작해보는 활동이 탐색 -> 분석, 추론 -> 표현, 설계 과정에 적합하다고 생각함.
컴퓨터 비전과 관련한 부분에서 자율주행자동차로 인한 사고나 인공지능 중계 카메라의 오류 등을 통해 컴퓨터 비전이 사람보다 뛰어날 것인지에 대하여 생각해보도록 만들어주는 것이 인공지능을 배우면서 단순히 긍적적 측면만을 단편적으로 보지 않고, 고루 생각해 볼 거리를 제공해주어 표현하기 측면에 적합하다고 생각함.

# data[].attributes.body
국내 인공지능 교육과정에 적힌 인공지능의 개념과 특성, 인공지능 기술의 발전과 사회변화에 대한 내용은 잘 들어가있지만 내용과 예시들이 더 구체적이면 좋을 것 같다.

# data[].attributes.body
(장)교육과정에 제시된 내용 요소를 고루 다루고 있음. 데이터의 활용 부분을 강조하고 있음
(단)그러나 각 개념에 대한 다양한 예가 부족함. 학습자의 능등적인 학습이 어렵게 설계 됨.
>> 예시의 다양화, 학습자의 실습을 구체적으로 제시하고 내용을 학습하면서 함께 할 수 있도록 함(마지막에 제시하는 방식X)

# data[].attributes.body
2015 개정 교육과정의 내용은 충실히 반영되어 있다. 인공지능으로 발생할 수 있는 문제들은 언급되었으나 이를 해결할 수 있는 방안에 대해 학생들이 더 생각해볼 수 있도록 유도해야 한다.

# data[].attributes.body
2015 개정 교육과정에 제시된 내용이 학생들을 위한 학습목표에 똑같이 제시되어 있어 잘 반영된 것 같다.
<해보기> 활동을 통해 학생들의 역량을 키울 수 있도록 도와주는 점이 좋았다.
교과서 내에 평가항목이 자세하게 구성되어 있어 스스로 점검하는데 도움이 될 수 있을 것 같다.

# data[].attributes.body
개정교육과정 목표에 따르면 인공지능 기술발전에따른 사회변화 그리고 인공지능 사회변화에 적극적으로 대비하는 태도를 가진다고 한다.
페이지 16~18을 보면 개인의 삶, 그리고 사회는 어떻게 변화할지, 그리고 직업또한 어떻게 변화할지 명시되어있다.

# data[].attributes.body
영향과 윤리에 관련한 개념 및 내용에 각각 예시를 실어서 이해가 쉽게끔 했다

# data[].attributes.body
-인공지능의 사회적 영향 영역의 교육과정에는 "사회적 문제해결"이라고만 나와있는데, 교과서에는 인공지능으로 해결할 수 있는 문제, 발생할 수 있는 문제로 세분화되어 있다.

# data[].attributes.body
강의를 들으면서도 인공지능과 인공지능이 아닌 것의 구분이 어렵다고 생각했는데, 이를 설명해 준 것이 좋았다. 또한 더 알아보기에서 인공지능을 가치 중립적으로 고민해봐야 한다는 점을 생각하게 해 교육적으로 도움이 될 것 같다.

하지만 인공지능 기초 교과서인 점을 고려했을 때, 인공지능과 사회 변화 단원에서 개인과 사회의 삶의 변화와 직업의 변화 말고도 교육 분야에서 인공지능이 적용되었을 때의 변화에 대한 내용이 담기면 좋겠다.

# data[].attributes.body
2015 교육과정의 내용이 적절한 내용과 시각자료을 바탕으로 잘 반영되어있다. 전반적으로 의문문의 형식이 많아 생각을 해볼 수 있도록 한다. 하지만 교과서 속 예시가 구체적이지 못한 것 같다.

# data[].attributes.body
1. 인공지능의 영향력
- 데이터 편향성 나와있음
- 삶과 사회에 미칠 긍정적, 부정적 영향 나와있음
- 그림이 많아 이해 쉬움
- 사회적 문제 해결: 해결할 수 있는/없는 문제는 나와있지만 자세히 설명하지는 않아 아쉬움 -> but 학습자에게 생각해보라고 활동 제시함

2. 인공지능 윤리
- 윤리적 딜레마 잘 나와있음
- 생활과윤리 과목과 연계 -> 융합교육 진행 가능
- 사회적 책임과 공정성 잘 나와있음 -> 관리자 윤리, 사용자 윤리 등 구분
- 딥페이크 등 사회적 이슈도 함께 제시

# data[].attributes.body
교육과정의 내용요소가 목차에 드러나있다.
인공지능의 개념을 다양한 예시와 그림으로 설명하고 있다.

# data[].attributes.body
-분석하기, 의사결정하기가 두드러져 있음. 탐색은 주로 교과서에서 이미 해준 편 (수동적). 타과목보다 그림자료도 많고 생각할 거리를 많이 던져주고 학생의 의견을 물어보는 경향.
-교과서 자체에 관한 의견의 편향성이 있음 (긍정적인 면이 상대적으로 더 자세하고 부정적인 면은 모호함)
-다른 항목보다는 사회적 문제 부분이 더 양이 적음
-학생들이 사용하는 교과서이니 만큼 학생들에 관한 사례가 많이 활용되었으면 좋겠음 (+학생들이 직접 예시를 찾아볼 수 있는 기회가 있었으면 좋겠다)

# data[].attributes.body
윤리적 딜레마 부분에서 학생참여토론이 추가되었으면 좋겠다.
비교적 최근 사회문제인 ‘딥페이크’를 다루고 있어 시의성이 잘 반영되어있다.
또한 예시들도 있어 학생들이 이해하고 접근하기 쉽게 되어있다.

# data[].attributes.body
인공지능이 미치는 다양한 긍정적, 부정적 영향이 잘 정리되어 있다.

# data[].attributes.body
인공지능 기술뿐아니라 사회적 측면에서 보았을 때 인공지능 기술이 사회적으로 어떤 영향을 미치는지, 기술로 해결할 수 있는 사회 문제는 어떤 것인지 등이 예시를 통해 구체적으로 제시되고 있다.
또한 인공지능의 영향력도 제시되어 학생들이 성장해 인공지능 기술을 활용할 때에 주의해야할 점, 또는 연구의 방향성을 보다 자세하게 다룰 수 있음을 기대할 수 있다.

# data[].attributes.body
확인해보니, 2015 개역 교육과정의 교과서안에는
인공지능의 개념과 특성 뿐만아니라 지능 에이전트의 역할까지 다 상세히 나와있었다.
교과서 안에는 인공지능의 개념을 다양한 예시로 설명하고 있다.

# data[].attributes.body
2015 교육과정의 내용을 잘 포함하고 있으며 기초교과서답게 다양한 예시들을 포함하고 있어서 이해가 쉬웠다
이에 대해 토론하거나 생각을 적을 수 있는 공간이 있으면 좋을 것같다

# data[].attributes.body
-입시 시작되지 않은 비교적 여유 있는 어릴 때 오히려 다루기 쉬운 프로그램 하나씩 배워두면 학문적 진입장벽을 낮출 수 있다.
-ai의 사용도 좋지만 활용 방향 및 다양한 사회적 문제 및 책임감에 관해 생각해봐야 한다.
-전문적이고 체계적인 교육과정 필요하다.
-조별로 인공지능 관련 장기 프로젝트 진행하면 좋을 듯.

# data[].attributes.body
초등학교 저학년에게는 음악과 미술 등 다양한 영역과 융합한 교육을 통해 흥미를 유발할 수 있는 교육을, 중 고등학생들에게는 진로와 연관된 개별화 인공지능 수업을 제공

# data[].attributes.body
-국내는 좀 더 이론적. 해외는 윤리나 미래의 ai의 방향에 관해 생각해 보는 반면 국내는 거의 현재 기술의 '소개'에 가까움.
-호주 보면 파이썬도 있고 한데 실제로 구체적으로 써볼 수 있는 경험이 적다. 우리나라는 입시 중심. 시험 중심. 암기형. 실생활에서 사용하지 않고 활용하지 않으면 암기만 하고 내재되지 않는데 활용 방안을 좀 더 주고 수동적인 교육에서 탈피해야 한다.
-외국은 어렸을 때부터 심화 교육 시작. 그러나 우리나라는 너무 가벼운 것부터 시작.

# data[].attributes.body
진로/흥미 연관성 없이 일관적인 전문적 프로그래밍 교육을 실시함

# data[].attributes.body
-이론적 면에 강하다
-여러가지 윤리적 측면을 고려함. 사회의 영향 미칠지 고려함.
-고등학교 심화 수준에서 다룸. 학년 올라갈수록 좀 더 직접적으로 체험할 수 있다.
-커리큘럼이 짜여 있을 때 외국에서는 좀 더 세분돼서 프로그램에 관련된 세세한 루트가 많은데 우리나라는 너무 크게크게 잡음_ 그러나 이게 오히려 강점이 될 수도 있다. -) 입시가 중요한 마당에 세부적으로 배우면 과목 밸런스 붕괴 가능성 있음.

# data[].attributes.body
커리큘럼을 세분화 시킬 필요가 있다

# data[].attributes.body
같은 커리큘럼을 배우는 학생들의 학년의 범위가 너무 크다 (학년별 세부적 커리큘럼이 미약함)

# data[].attributes.body
초등학교 저학년때부터 데이터 수치화와 같은 전문 개념을 교육과정에 삽입하여 꾸준히 연관성 있게 교육하여 인공지능에 대한 개념을 체계적이게 학습할 수 있다

# data[].attributes.body
이미 IT 대기업이 구축해놓은 프로그램을 이용하는 것이 아니라 기초부터 원리를 배울 수 있다.

# data[].attributes.body
-학생들의 수준을 고려한 학습
-여러가지 영역을 학습하고 이들을 함께 활용할 수 있도록 돕는 수업

# data[].attributes.body
국외 인공지능 교육과정은 인공지능 관련 프로그램을 배우고 익히는데 주목하고 있다면, 국내 인공지능 교육과정은 인공지능 관련 기초 지식은 물론, 인공지능을 이용하고 삶에 적용하는 방법을 배울 수 있음

# data[].attributes.body
1. 학년마다 더욱 세분화된 교육과정이 필요함
2. 학생들이 더 주체적으로 활동할 수 있으며 실생활에서 활용할 수 있는 기술을 다루는 과정이 필요함.

# data[].attributes.body
학년을 더 세분화하고 실습을 늘리고 인공지능 교육 목표를 더 뚜렷하게 한다.

# data[].attributes.body
좀 더 심화된 기술을 배울 수 있는 교육이 필요하다.
학년별 세분화가 더 필요하다.
일상에서 사용할 수 있는 세분적인 기술이 추가되어야 한다.

# data[].attributes.body
1. 인공지능에 대해 배울 수 있는 시간을 늘려야 한다.
2. 학년 별로 세분화 하는 커리큘럼 조성
3. 저학년 때는 실습 위주의 수업을 진행하고, 고학년으로 갈수록 이론의 양을 늘린다.

# data[].attributes.body
영역과 세부영역으로 구분해서 학생들이 인공지능의 다양한 측면을 학습할 수 있다.

# data[].attributes.body
1. 인공지능이 인간처럼 감정을 가질 수 있는지에 대한 탐구를 추가 >> 인간과 인공지능의 차이를 명확하게 이해할 수 있도록 하는 것이 필요해 보임
2. 인공지능을 활용하는 다양한 분야를 함께 교육해야 함.
3. 인공지능의 사회적 영향에 대한 부분 강화
4. 내용 요소와 학습 목표의 세분화

# data[].attributes.body
학생들의 창의성과 문제해결능력을 강화하는데 초점을 두고있다.

# data[].attributes.body
국내는 실습을 더 늘려야 할 것 이다.
교사의 역량 강화가 필요하다.

# data[].attributes.body
1. 윤리적 관점으로 인공지능의 비판적 측면을 바라볼 수 있다.
2. 이론에 대한 지식을 습득할 수 있다.

# data[].attributes.body
학년을 세분화하여 개인별 수준 차이를 고려한 조금 더 세부적인 교육과정이 제시되어야함.
학생들의 흥미도를 고려하여 인공지능 프로그램의 이해 이후 이를 접목시킬 수 있는 여러 프로그램이나 활동 등을 심화시켜야함.
일상생활에서 인공지능이 활용될 수 있는 분야를 보다 세부적이고 자세하게 학습할 수 있는 과정이 필요함.

# data[].attributes.body
1. 국외보다는 교육 과정이 세분화되어있지 않다.
2. 실생활에서 사용할 수 있는 기술을 덜 다룬다.

# data[].attributes.body
교육과정상 사이버 학교폭력이나 법과 같은 제도적 장치에 대한 언급이 없는 점이 아쉽다.

# data[].attributes.body
1. 인공지능의 기본부터 배울 수 있어 지식을 탄탄히 다질 수 있다.
2. 일상생활에서 쉽게 접할 수 있는 인공지능에 대하여 학습하여 학생들의 접근성을 향상시키고, 실생활에 적용할 수 있도록 한다.

# data[].attributes.body
외국에 비해 표준화된 커리큘럼이 있어 비교적 교육이 자유롭지 못하다.

# data[].attributes.body
- 국외 인공지능 교육에 비해 윤리적 측면을 중요하게 다룬다.
- 인공지능을 자연스럽게 받아들이고 학습할 수 있도록 하는 저학년의 커리큘럼을 가지고 있다.

# data[].attributes.body
-커리큘럼에서 다른 나라에 비해 사회적 영향을 강조한다.
-직업과 AI를 연계하는 커리큘럼이 있다.
-인공지능 기술의 바탕이 되는 데이터가 세분화 되어 있다.

# data[].attributes.body
인공지능교육의 도입시기를 앞당기고, 디지털 시민이 갖추어하는 방안을 심층적으로 제시해야한다. 예를 들어 미국에서 시행한 사회적 요소의 프로그램을 도입하는 것이 있다.

# data[].attributes.body
국외에 비해 학년별 세분화가 덜 되어있다.
심화된 기술을 국외가 더 많이 교육하기 때문에 국내에는 전문성이 부족하다
국내는 개념만 가르치고 실습이 부족하다
실생활에서 활용할 기술은 국외에 비해 부족하다

# data[].attributes.body
미국의 Al412처럼 인공지능 교육의 가이드라인을 만들어야 한다.

# data[].attributes.body
포괄적 교육과정안을 제시하여 교사의 자율성을 존중하고 현장 상황에 맞게 조정이 가능 할 수 있다.

# data[].attributes.body
교육과정에 대한 목표와 내용을 구체화해야하고, 교사들의 교육 역량 강화, 그리고 학생들의 참여와 흥미 유발을 위한 교육 방법론의 발전이 필요하다.

# data[].attributes.body
1. 초등 1-2, 3-4, 5-6으로 세분화
- 1-2때는 이론학습보다는 체험 중심으로 친근하게 다가갈 수 있도록 학습
2. 실생활과 연관지을 수 있는 학습활동 추가
3. 가르칠 내용 연관 전문용어 일부 활용하여 내용 구체화
4. 교사의 인공지능 역량 강화 대책 마련, 모든 학교에 학습 환경 조성, 가이드라인 명확히 작성 후 배포

# data[].attributes.body
국내는 교육부에서 개발하고 교재를 편찬했기 때문에 국외에 비해 좀 더 동등하고 격차가 적은교육을 펼친다.
국내는 고등학교 교육의 경우, 기초에서 심화로 나아가는 방면에서 장점이라고 생각한다.

# data[].attributes.body
구체적인 학습의 아이디어가 제시되어있지 않고 추상적으로 표현되어 있어 정확히 해당 시기에 어떤 활동을 진행해야 하는지가 명확하게 드러나지 않음. 또, 실습활동인지 이론학습인지 명확하게 정해져있지 않아서 각 학교의 교육 편차에 따라 교육 내용이 달라질 수 있는 위험이 있을 것 같음.

# data[].attributes.body
상상력을 키울 수 있는 자유롭고 자기주도적인 활동이 필요하다

# data[].attributes.body
구체적인 AI 관련 문제 해결 방법론이나 기술을 익히기에는 제약이 있다.

# data[].attributes.body
1. 내용 체계에 제시된 교수학습 내용 요소가 지나치게 포괄적임
2. 고등학교 기초와 심화의 구분 기준이 불명확함.
3. 국외 교육과정에 비해 전문성이 낮음.

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실습을 늘려서 학생들이 창의성을 발휘할 수 있도록 하고 이해가 원활하게끔 한다

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초등학교에서 중학교를 거쳐 고등학교 때까지 교재를 사용하여 인공지능에 대한 내용을 기초부터 고급 내용까지 심화하여 배울 수 있음, 인공지능에 대한 이질감을 줄이고 그 활용 방법을 쉽게 익힐 수 있음.
윤리에 대한 교육이 초등1-4학년을 제외하고 잘 배치되어 있음.

# data[].attributes.body
1.  인공지능의 윤리적 영향을 더 잘 다룬다.
2. 개념부터 전문적인 부분까지 학습할 수 있다.

# data[].attributes.body
개념 기초부터 탄탄하게 배워나갈수있고 전문성을 추구하기 때문에 교육이 원활하다

# data[].attributes.body
1. 국외에 비해 이론 위주의 수업을 진행하여 실습이 현저히 부족하다.
2. 실천 가능한 학습보다 윤리적 탐구에 대한 내용이 많다.
3. 학년에 따른 학습이 아닌 비슷한 수준의 교육을 받게 된다.

# data[].attributes.body
국외의 인공지는 교육의 예로, 미국은 유치부부터 2학년까지 인공지능 접근이 용이한데 아직 국내의 상황에서는 1학년부터 4학년까지의 접근이 쉽지 않다.

# data[].attributes.body
학년별 커리큘럼이 잘 구축되어있어서 수준별 교육이 원활하게 진행된다.

# data[].attributes.body
-인공지능을 역량별로 세분화해서 전반적으로 배워가는 국외와 다르게 전문성을 기르기 유리함
-국외는 기술위주의 교육을 하지만 국내는 윤리적,사회적 교육을 하기떄문에 이를통해 사용자로서의 자세도 함양할 수 있음

# data[].attributes.body
국외 교육과정의 경우 설문조사, AI quiz 등 다양하고 자세한 활동 및 기술을 사용함
반면 국내 교육과정은 실습만이 강조될 뿐 추상적이고, 접근하기 어려운 느낌을 줌.
또한 국외의 경우 인공지능과 관련된 많은 프로그램을 접목시켜서 학습하는 반면 국내 교육과정은 인공지능 자체 기술만에 집중함.

# data[].attributes.body
체험 없이 대부분 이론 위주이다.
실질적인 활용(ex. 사회적 문제를 해결하기 위해 인공지능을 사용함)이 없다.
외국은 나잇대별로 더 세분화시키는 반면 우리나라는 초/중/고를 묶어놓는다.

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1. AI가 무엇인지 이해하고 AI 핵심 기술을 통한 문제 해결을 경험할 수 있다. (국외보다 실습 위주로 구성되어 있다.)
2. 국외에 비해 어린학생들을 대상으로 한 교육 과정이 많다.

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학년별로 세분화 필요
우리나라만의 독자적 인공지능 체계 구축 필요

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인공지능을 폭넓게 교육하는 국외에 비해 국내 교육과정은 대부분 개념에 한정되어있다는 점이 단점이다.
또한, 1년을 기준으로 커리큘럼이 구성되어있는 국외와 달리 국내에서는 초등학교 저학년,고학년,중학교로 구분해 교육한다는 점에서 학년에 따른 수준차이가 덜 고려됐다는 점이 단점이다

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일학년부터 십학년까지 세분화시켜서 일찍부터 인공지능에 접근할 수 있도록한다.

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국내는 국외에 비해 폭이 크고 세분화되어 있지 않는 점이 부족하다.
또한 체험이나 실습이 부족하고, 국외는 사회적윤리적 측면도 강조함과 달리 국내는 그렇지 못한 것 같다.

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국외는 자유롭고 창의적인 교육을 추구하지만 국내는 틀에 가둬진 이론적인 교육을 추구한다.국내는 실생활과 관련없는 교육이 많다.

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국외에 비해 윤리적 측면에 더 집중해서 교육을 하고 있다.
국외는 기술, 기계적인 측면에 집중한 반면
국내는 사람, 인문 사회와 관련된 교육을 포함하고 있어 폭 넓은 시각을 가질 수 있도록 해준다.

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실습이 부족하고 너무 교과서적 수업이다

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-시뮬레이션을 직접 해보는 등 주체적인 AI 학습이 이루어지는 것 같지 않다.
-호주와 비교해보면 학년을 더 세분화할 필요가 있다.

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1. 개념부터 시작해서 차근차근 단계를 밟아나갈 수 있음
2. 인공지능 윤리 파트를 분류해놓은것도 나름의 차별점으로 볼 수 있을 것 같음
3. 교사의 자율성을 보장하며 학습자가 이해하기 쉬운 내용요소 설명

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더 세분화된 연령별 단계와 그 안에서도 다양한 AI 전문 영역의 과목별 수업 커리큘럼이 필요할 것 같다.

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학생교육전문기관의 교재편찬을 바탕으로 학생들의 수준에 맞는 교육을 제시할 수 있다.

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1.  국외 교육과정과 달리 인공지능을 인간의 수단으로 이해하도록 함, 인공지능을 바라보는 관점의 차이가 두드러짐
2. 학년(군) 구분이 5개로 보다 세분화되어 있음
3. 국외와 마찬가지로 사회적 문제로까지 나아갈 수 있음
4. 학년별 단계별 학습 용이

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해외(호주)에서는 Data Bias에 대한 과정을 초등고학년 이후부터 포함 시켜서 Critical Thinking 능력을 키울 수 있게 하는 면을 닮으면 좋을 것 같음

# data[].attributes.body
데이터 수집, 인공지능 기술 활용 등 직접적인 실습 위주의 교육과정임.
컴퓨터, 인공지능 기술에 보다 쉽게 접근하고 체험해볼 수 있는 기회가 다양한 수업임.
우리 삶과 연관되어 사회적 문제 해결 등 주변의 사회와 연관지을 수 있는 활동을 함.

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미국 인공지능 교육과정은 인공지능의 빅 아이디어에 따라 세분화가 잘 되어있는데, 아직 한국은 크게 분류되어 있어 단계적 학습에 어려움이 있다.

# data[].attributes.body
-국외는 1학년 부터 10학년까지 커리큘럼이 세분화 되어있는데 국내는 5개로 분류한것을 보면 각 나이 수준을 고려하는게 조금 부족하다고 생각됨
-국외는 설명하거나 실험하는 이해를 기반으로한 활용수업이 많다고 느껴짐
-국내는 골고루 전반적으로 배우기 보다는 영역별로 배우기 떄문에 전반적인 이해가 힘들 수 있음

# data[].attributes.body
1. 학년구분의 폭이 너무 크다
- 국외의 교육과정은 세부적인데 국내는 1~4학년을 하나로 묶어버림
2. 국내는 이론적 부분이 강조되고, 국외는 활동이 많음
- 삶과 연결하는 부분 부족
3. 국내의 교육과정 내용요소는 국외의 성취기준에 비해 표면적이고 자세하지 못하다
4. 내용 요소가 너무 자세하지 못해서 가르치는 교사나 환경에 따라 편차가 심해질 수 있다. 일률적인 교육이 어려움