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인공지능 및 자율주행
6.1 빅데이터를 활용한 인공지능 기술 개발 및 향상
6.2 자율주행 차량을 위한 센서 데이터 분석과 학습 알고리즘 개발
7. 정부 및 공공 서비스
7.1 빅데이터를 활용한 정책 수립과 효과 분석
7.2 시민의 피드백 데이터
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학습자 중심의 환경을 만들고, 맞춤형 학습 경험을 제공하는 방향으로 나아가고 있다. 정보통신 기술의 발달은 데이터 분석과 인공지능을 활용한 개인화된 학습을 가능하게 하여 각 1. 들어가며
2. 미래 원격교육의 학습 대상
3. 미래 원
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인공지능(AI) 기반의 개인화 학습
-3.4 게임 기반 학습(Gamification)
4.교육 분야에서의 디지털 혁신의 장점
-4.1 접근성 향상
-4.2 학습 경험의 개인화
-4.3 교육 효율성 및 참여도 향상
5.디지털 혁신이 가져오는 교육 분야의 변화
-5.1 전통
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인공지능(AI)과 개인화된 학습: 학습 데이터 분석을 통해 맞춤형 교육 제공
(2) 가상현실(VR)과 증강현실(AR): 몰입형 학습 경험을 통해 학습자의 참여도와 성과 향상
2) 사회적 포괄성과 평등
(1) 교육 기회의 확대: 저소득층과 소외 계층을 위한
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생성형 인공지능은 다양한 수학기호로 표현된 연산은 물론, 자연어를 통한 명령을 인식하고 처리하는 데 있어 상당한 수준의 과업 처리 능력을 보여주고 있다. 이러한 생성형 인공 지능의 출현에 관해 수학(Mathematics) 학습의 측면에서 긍정적
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생성형 AI란 인공신경망을 이용하여 새로운 데이터를 생성해내는 기술이다. 명령어를 통해 사용자의 의도를 스스로 이해하고 주어진 데이터로 학습, 활용하여 텍스트, 이미지, 오디오, 비디오 등 새로운 콘텐츠를 생성해내는 인공지능이다.
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학습성과에 미치는 영향. 「학습자중심교과교육연구」. 23(15): 545-555.
장성민(2023). 챗GPT가 바꾸어 놓은 작문교육의 미래 - 인공지능 시대, 작문교육의 대응을 중심으로 -. 「작문연구」. 56: 7-34.
주민재(2023). 생성형 인공지능 시대의 글쓰기 교
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학습되어 있다는 것을 보여주는 사례는 이미 매우 많다. AI가 갖춰야 할 윤리적 덕목 중에서 다양성과 포용성이 가장 강조된다. 과학기술커리어트렌드(2023.8.9.) [기획] 생성형 인공지능(AI)의 윤리와 다양성.
https://www.wbridge.or.kr/platform/careersport/
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지능(AI) 기반의 교육 기술 기업으로, 2018년에 설립되었다. 본사는 대한민국 서울에 위치하고 있으며, 교육의 혁신과 개인화된 학습 경험을 제공하는 것을 목표로 하고 있다. 뤼이드는 인공지능 기술을 활용하여 학습자의 학습 데이터를 분석
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수집하고 분석함으로써, 예측 유지보수, 자동화된 의사결정, 개인화된 서비스 제공 등을 가능하게 한다. 이와 같은 AIoT의 1. 서론. 지능형 사물인터넷 AIoT
2. 본론. AIoT의 활용 사례
1) 국내 활용 사례
2) 해외 활용 사례
3. 결론. AIoT의 전망
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