AI Thinking for Cloud Education Platform with Personalized Learning

Artificial Intelligence (AI) thinking is a framework beyond procedural thinking and based on cognitive and adaptation to automatically learn deep and wide rules and semantics from experiments. This paper presents Cloud-eLab, an open and interactive cloud-based learning platform for AI Thinking, aiming to inspire i) Deep and Wide learning, ii) Cognitive and Adaptation learning concepts for education. It has been successfully used in various machine learning courses in practice, and has the expandability to support more AI modules. In this paper, we describe the block diagram of the proposed AI Thinking education platform, and provide two education application scenarios for unfolding Deep and Wide learning as well as Cognitive and Adaptation learning concepts. Cloud-eLab education platform will deliver personalized content for each student with flexibility to repeat the experiments at their own pace which allow the learner to be in control of the whole learning process

Solving Mathematical Puzzles: a Deep Reasoning Challenge Position Paper

Abstract. This is the era of big-data: high-volume, high-velocity and high-variety information assets are being collected, demanding cost-effective information processing. Analytic techniques primarily based on statistical methods are showing astonishing results, but exhibit also limited reasoning capabilities. On the other end of the spectrum the era of bigreasoning is emerging with next-generation cognitive and autonomous end-to-end solvers. A problem description in terms of text and diagrams is given: problem solvers should automatically understand the problem, identify its components, devise a model, identify a solving technique and find a solution with no human intervention. We propose a challenge: to design and implement an end-to-end solver for mathematical puzzles able to compete with primary school students. Mathematical puzzles require mathematics to solve them, but also logic, intuition and imagination are essential ingredients, thus calling for an unprecedented integration of many different AI techniques

Epistemological activators and students' epistemologies in learning modern STEM topics

This dissertation is a collection of studies developed during my Ph.D. program within the Physics Education Research group of the University of Bologna. The entire work is driven by the role of epistemology in science as a means to orient learning and identity construction. Specifically, the study aims (i) to characterize epistemologically the design of teaching modules for High School on two main modern STEM topics: Artificial Intelligence (AI) and Quantum Physics (QP), and (ii) to investigate the so-called ‘students’ epistemologies’ in the context of learning QP. In the first part, the use that I do of epistemology involves the individuation of transversal themes, activities, and ideas – that I define ‘epistemological activators’ - that can structure students’ knowledge on a meta-level and foster them to reflect on the nature of disciplines and knowledge in general; this results in the proposal of teaching paths and insights for High School both in the contexts of QP and AI. In the second part, I conduct a qualitative study on students’ epistemologies in learning QP. Previous analysis showed evidence of three specific requirements that students show in learning QP, which I referred to as epistemic needs: the needs of visualization, comparability and ‘reification’. Along with these results, I decided to conduct a study on the nature of the factors that trigger students’ stances towards and acceptance of QP, building on the research literature on personal epistemologies. To this extent, I collected extensive written and recorded data of High School students participating in an introductory course on QP. The analysis mainly highlighted (i) evidence of expectations about the role of ‘visual modeling’ and ‘math’ as two personally reliable means to bridge classical and quantum domains., and (ii) evidence of entanglement between specific students’ epistemologies and their meta-affective stances towards challenges in learning QP

Artificial Superintelligence: Coordination & Strategy

Attention in the AI safety community has increasingly started to include strategic considerations of coordination between relevant actors in the field of AI and AI safety, in addition to the steadily growing work on the technical considerations of building safe AI systems. This shift has several reasons: Multiplier effects, pragmatism, and urgency. Given the benefits of coordination between those working towards safe superintelligence, this book surveys promising research in this emerging field regarding AI safety. On a meta-level, the hope is that this book can serve as a map to inform those working in the field of AI coordination about other promising efforts. While this book focuses on AI safety coordination, coordination is important to most other known existential risks (e.g., biotechnology risks), and future, human-made existential risks. Thus, while most coordination strategies in this book are specific to superintelligence, we hope that some insights yield “collateral benefits” for the reduction of other existential risks, by creating an overall civilizational framework that increases robustness, resiliency, and antifragility

The Development of a Blended Learning Model for AI Literacy Education in Elementary School

학위논문(석사) -- 서울대학교대학원 : 사범대학 교육학과(교육공학전공), 2022.2. 임철일.With the rapid development of artificial intelligence technology in recent years, the importance of AI education has been emphasized, and many countries prepare for future society by integrating AI into their curriculum. The purpose of AI education is to enhance student abilities in areas such as AI literacy. AI literacy refers to the ability to understand, use, communicate, and think critically of artificial intelligence technology, and can be said to be a basic and essential competency that is used for adapting to social change. Currently, various studies are being conducted on artificial intelligence education for elementary education. However, as most research focuses on the development of AI education content and programs, there is a lack of research regarding methods to increase the educational effect and the provision of prescriptive guidelines for AI education. On one hand, as online distance education has spread not only to university education but also to elementary and secondary education due to COVID-19, the potential of distance education has been discovered. However, distance education still has its limitations, and the educational effect can be increased when a blended learning model that combines the advantages of both online and offline classes is used. As the blended learning method has several educational effects, it is necessary to utilize it in AI education. In this study, a blended learning model and instructional strategies for AI education at the elementary school level have been developed. The research questions for this study are as follows. First, what do the blended learning model and instructional strategies for elementary school AI education look like? Second, are the blended learning model and instructional strategies for elementary school AI education valid? In order to develop a model and instructional strategies, this study conducted research based on the design and development research methodology. First, an instructional model and strategies were derived through a literature review. Afterward, through an experiential search process, the opinions of field teachers were implemented and the applicability was increased. Afterward, two rounds of internal validation were conducted with subject experts. The subject experts majored in education, educational technology, and computer science, and six people participated in the validation process. External validation of applying the derived instructional model and strategies into the educational field was then carried out. In the external validation process, two 6th grade elementary schools classes (consisting of 52 students) participated, and the classes took place over a total of 6 sessions. An AI literacy test and satisfaction survey were conducted on learners, and in-depth interviews were conducted with both learners and instructors. By comprehensively analyzing the resulting data, the strengths, weaknesses, and areas of improvement for the instructional model and instructional strategies were identified. The final model and instructional strategies were derived through correcting and supplementing the identified weaknesses and the areas of improvement. The type of blended learning is explicitly revealed through the model that has been developed through this research. The types of blended learning are divided into synchronous online/offline classes that correspond to ‘inside the classroom’ and asynchronous online classes that correspond to ‘outside the classroom’. The procedure was largely divided into before class, during class, and after class, and a total of eight steps were linearly configured. The name of the steps are '1) Checking the blended learning environment and learner level', '2) Motivating and explaining AI concepts', '3) Supporting the AI technology experience', '4) Guiding topic selection and data collection', '5) Supporting data collection and organization', '6) Guiding AI model training and modification ', '7) Guiding for programming', and '8) Supporting sharing and learning continuation'. The instructional strategies are composed of a total of 15 strategies and are classified according to the detailed steps of the model. The significance of this study is that the developed instructional model and strategies are explicit and clear, thus being easy to use in actual classes. In addition, it is composed of a blended learning method to increase the educational effect. The effects of this instructional model and strategies are as follows. First, it reduces the learning burden on students and enables instructors to provide feedback effectively. Second, it is possible to obtain learning time through blended learning. Third, it helps to promote the interaction of learners. Fourth, it has a positive effect on the students' affective domains. Fifth, it has a significant effect on improving students' AI literacy. However, there are several limitations in this study, and follow-up studies are needed to supplement them. Model development research that comprehensively considers the types of blended learning, research on model use, and research on developing AI literacy test tools should be conducted. Particularly, as AI educational tools are gradually improving, research on how to effectively use them in educational aspects should be continued.최근 인공지능 기술이 급격하게 발전함에 따라 인공지능 교육의 중요성이 강조되고 있으며 여러 나라에서 인공지능을 교육과정으로 편성하여 미래사회를 대비하고 있다. 인공지능 교육의 목적은 학생들의 인공지능 리터러시 등의 역량을 증진시키는 것이다. 인공지능 리터러시는 인공지능 기술을 이해하고, 활용 및 소통, 비판적 사고를 할 수 있는 능력을 의미하며 사회 변화에 적응하기 위해 기초적이며 필수적인 역량이라 할 수 있다. 현재 초등교육에서 인공지능 교육에 대한 연구가 다양하게 이루어지고 있으며 인공지능의 개념과 원리를 어떻게 가르칠 것인지에 대한 연구, 인공지능을 융합교육 측면에서 다루는 연구, 그리고 인공지능 윤리 교육에 대한 연구 등이 이루어지고 있다. 하지만 인공지능 교육 내용 및 프로그램 개발을 위한 연구가 대부분이며 인공지능 교육에서 교육적 효과를 높이고 처방적인 지침을 제공하는 방안에 대한 연구는 부족한 실정이다. 한편 온라인 원격교육은 코로나바이러스감염증-19(COVID)로 인해 대학 교육뿐만 아니라 초⋅중등 교육 전반으로 확산되었으며 원격교육의 여러 가지 잠재성이 발견되었다. 하지만 원격교육에는 여전히 한계가 존재하며 온라인 수업과 오프라인 수업의 장점을 결합한 블렌디드 러닝(Blended Learning) 방식을 활용했을 때 교육적 효과를 높일 수 있다. 블렌디드 러닝 방식에는 여러 가지 교육적 효과가 있기 때문에 인공지능 교육에서 이를 활용할 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 초등학교 인공지능 리터러시 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형과 교수전략을 개발하였다. 본 연구의 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 초등학교 인공지능 리터러시 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형과 교수 전략은 무엇인가? 둘째, 초등학교 인공지능 리터러시 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형과 교수 전략은 타당한가? 모형과 교수전략을 개발하기 위해 본 연구에서는 설계⋅개발 연구 방법론에 근거하여 연구를 진행하였다. 먼저 선행문헌 검토를 통해 수업 모형과 교수전략을 도출하였다. 이후 경험적 탐색 과정을 통해 현장 교사들의 의견을 반영하고 적용가능성을 높이고자 하였다. 이후 전문가를 대상으로 두 차례의 내적 타당화를 실시하였다. 전문가들은 각각 교육학, 교육공학, 컴퓨터 공학을 전공하였으며 타당화 과정에는 총 6인이 참여하였다. 이를 통해 도출한 수업 모형과 교수전략을 교육 현장에 적용하는 외적 타당화를 실시하였다. 외적 타당화 과정에는 초등학교 6학년 2학급(학생 52명)이 참여하였으며 총 6차시(교실 안 4차시, 교실 밖 2차시)에 걸쳐 수업이 이루어졌다. 학습자 대상으로 인공지능 리터러시 검사, 만족도 설문조사를 진행하였고, 학습자 및 교수자 대상으로 심층 면담을 실시하였다. 이를 종합적으로 분석하여 수업 모형 및 교수전략의 강점, 약점, 개선점을 확인하였다. 확인된 약점과 개선점을 수정 및 보완하여 최종 수업 모형과 교수전략을 도출하였다. 연구를 통해 개발한 수업 모형에서 블렌디드 러닝의 유형이 명시적으로 드러나도록 하였다. 블렌디드 러닝의 유형은 ‘교실 안’에 해당하는 실시간 온⋅오프라인 수업과 ‘교실 밖’에 해당하는 비실시간 온라인 수업으로 구분하였다. 절차는 크게 수업 전, 수업 중, 수업 후로 구분하였으며 총 8개의 세부 단계를 선형적으로 구성하였다. 각 단계의 명칭은 ‘1) 블렌디드 러닝 환경 및 학습자 수준 확인’, ‘2) 동기 유발 및 인공지능 개념 안내’, ‘3) 인공지능 기술 체험 지원’, ‘4) 주제 선정 및 데이터 수집 방법 안내’, ‘5) 데이터 수집 및 정리 지원’, ‘6) 인공지능 모델 훈련 및 수정 안내’, ‘7) 모델을 활용한 프로그래밍 안내’, ‘8) 공유 및 학습지속 지원’이다. 교수전략은 총 15개의 전략으로 구성되어 있으며 모형의 세부 단계에 따라 구분이 되도록 하였다. 본 연구의 의의는 최종적으로 개발된 수업 모형 및 교수전략이 명시적이어서 실제 수업에서 활용하기 용이하고, 수업에 참고할 수 있는 처방적인 성격을 가지며, 블렌디드 러닝 방식으로 구성하여 교육적 효과를 높였다는 점이다. 본 수업 모형과 교수전략의 효과는 다음과 같다. 첫째, 학생들의 학습 부담을 줄여주며 교수자가 피드백을 효과적으로 제공할 수 있다. 둘째, 블렌디드 러닝을 통해 부족한 학습 시간을 확보할 수 있다. 셋째, 학습자들의 상호작용 증진에 도움이 된다. 넷째, 학생들의 정의적 측면에 긍정적인 영향을 미친다. 다섯째, 학생들의 인공지능 리터러시 향상에 유의미한 효과가 있다. 하지만 본 연구에는 여러 가지 한계점이 존재하며 이를 보완하기 위한 후속 연구가 필요하다. 블렌디드 러닝의 유형을 종합적으로 고려한 모형개발 연구, 모형사용에 대한 연구, 인공지능 리터러시 검사도구 개발 연구 등이 이루어져야 한다. 특히 인공지능 교육 도구가 점점 개선됨에 따라 이를 교육적 측면에서 효과적으로 활용하는 방안에 대한 연구가 지속되어야 한다.Ⅰ. 서론 1 1. 연구의 필요성과 목적 1 2. 연구 문제 6 3. 용어의 정의 7 가. 인공지능 7 나. 인공지능 리터러시 8 다. 블렌디드 러닝 8 Ⅱ. 이론적 배경 9 1. 인공지능 교육 9 가. 인공지능의 개념 및 유형 9 나. 인공지능 교육의 유형과 구성 요소 12 다. 학교에서의 인공지능 교육의 중요성과 사례 15 2. 학교교육에서의 블렌디드 러닝 22 가. 블렌디드 러닝의 유형과 구성 요소 22 나. 학교교육에서의 블렌디드 러닝의 교육적 효과 26 3. 인공지능 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형 28 가. 인공지능(머신러닝) 교육 모형 28 나. 블렌디드 러닝 모형의 유형 및 사례 30 Ⅲ. 연구 방법 35 1. 연구 절차 36 2. 연구 참여자 및 도구 37 가. 연구 참여자 37 나. 연구 도구 41 3. 초기 수업 모형 및 교수전략 개발 과정 43 가. 선행 문헌 검토 43 나. 경험적 탐색 44 4. 내적 타당화 44 5. 외적 타당화 45 Ⅳ. 연구결과 46 1. 최종 수업 모형 및 교수전략 46 2. 초기 수업 모형 및 교수전략 50 가. 선행문헌 검토를 통한 수업 모형 및 교수전략 도출 50 나. 경험적 탐색 57 다. 1차 수업 모형 및 교수전략 개발 58 3. 내적 타당화 64 가. 1차 전문가 타당화 64 나. 2차 전문가 타당화 69 4. 외적 타당화 78 가. 수업의 설계 및 실행 78 나. 교수자 반응 89 다. 학습자 반응 93 Ⅴ. 논의 및 결론 99 1. 논의 99 가. 초등학교 인공지능 리터러시 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형 및 설계 전략 99 나. 초등학교 인공지능 리터러시 교육을 위한 블렌디드 러닝 모형 및 설계 전략에 대한 반응과 효과 100 2. 결론 및 제언 103 가. 결론 103 나. 제언 104 참고문헌 106 부 록 115 Abstract 166석