생성형 인공지능 기반 초등 융합수업의 성과와 한계의 이중적 분석과 교육정책 제언 - GATe 프레임워크 적용 사례를 중심으로 - = A Dual Analysis of Achievements and Limitations in Generative AI-based Elementary Convergence Classes and Educational Policy Suggestions - Focusing on a Case Study of the GATe Framework Application -

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 2022 개정 교육과정의 핵심역량 함양을 목표로, 초등학교 5학년(N=46)을 대상으로 KERIS의 GATe 프레임워크 기반 융합수업을 11주간 실행하고, 생성형 AI 활용의 교육적 성과와 현실적 한계를 이중적으로 분석하여 실효성 있는 교육정책을 제언하는 데 목적이 있다. 연구는 경상남도 창원시 소재 초등학교에서 혼합연구방법(사전-사후 설문 및 정성 자료 분석)으로 수행되었다.
정량 분석 결과, 생성형 AI 기반 융합수업은 학생들의 ‘AI 활용 능력’(t=9.24, p<.001), ‘창의적 문제해결력’(t=10.15, p<.001), ‘AI 윤리 인식’(t=8.42, p<.001) 모든 영역에서 통계적으로 유의미한 향상을 보였다. 특히 창의적 문제해결력 요인이 가장 큰 폭으로 향상되어, 융합 과제 수행에 AI가 매우 효과적이었음을 입증한다.
성별 차이 분석에서는 창의적 문제해결력에서 여학생(M=4.57)이 남학생(M=4.19)보다 유의미하게 높은 점수를 보여(t=-2.77, p<.01), AI가 여학생의 창의적 표현 역량을 촉진하는 데 강력한 영향을 미쳤음이 확인되었다. 반면, AI 활용 태도에서는 남학생(M=4.42)이 여학생(M=4.08)보다 높은 효능감을 보여(t=2.58, p<.05) 성별에 따른 활용 선호도의 차이를 명확히 드러냈다.
정성 분석 결과, AI는 Gemini의 프롬프트 활용 기능을 통한 자기주도적 탐구 심화와 Canva를 통한 창의적 시각 구현에 크게 기여했으나, 다음과 같은 명확한 한계가 동시에 관찰되었다.
기술적 제약: Suno AI 등의 연령 제한(Suno AI, 2024)으로 인한 학습 활동의 왜곡 및 단절 현상.
윤리적 문제: AI 생성 정보에 대한 학생들의 무비판적 수용 및 디지털 소양 부족에 따른 학습 소외 현상.
이러한 이중 분석 결과를 바탕으로, 본 연구는 ‘기초 디지털 소양 함양을 위한 전담 교사 및 교과 배치’, ‘초등용 AI 융합 GATe 프레임워크 개발’, ‘교육용 생성형 AI 플랫폼 구축’ 등을 정책적으로 제언한다. 본 연구는 GATe 모델의 초등 적용 가능성을 실증적으로 검증하고, 초등 교육의 성별 및 디지털 소양 문제를 동시에 해결할 수 있는 구체적인 정책적 대안을 제시했다는 점에서 학술적 의의를 가진다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to propose effective educational policies by conducting a dual analysis of the educational achievements and realistic limitations of generative AI utilization. The study involved implementing convergence classes based on KERIS's GATe framework for 11 weeks with 5th-grade elementary students (N=46), with the goal of fostering the core competencies of the 2022 Revised National Curriculum. The research was conducted using mixed methods (pre-post surveys and qualitative data analysis) at an elementary school located in Changwon, Gyeongsangnam-do.
Quantitative analysis results indicated that the generative AI-based convergence classes led to statistically significant improvements across all areas: students' 'AI utilization ability' (t=9.24, p<.001), 'creative problem-solving skills' (t=10.15, p<.001), and 'AI ethics awareness' (t=8.42, p<.001). Notably, the factor of creative problem-solving showed the most substantial increase, demonstrating the effectiveness of AI in performing convergence tasks.
In the analysis of gender differences, female students (M=4.57) scored significantly higher than male students (M=4.19) in creative problem-solving (t=-2.77, p<.01), confirming that AI had a powerful effect on facilitating female students' creative expression capabilities. Conversely, regarding AI utilization attitude, male students (M=4.42) showed higher self-efficacy than female students (M=4.08) (t=2.58, p<.05), revealing clear differences in utilization preferences based on gender.
Qualitative analysis revealed that while AI significantly contributed to deepening self-directed inquiry through Gemini's prompt utilization functions and implementing creative visuals through Canva, clear limitations were simultaneously observed. These included technical constraints such as age restrictions (e.g., Suno AI), which led to the distortion and disconnection of learning activities, and ethical issues such as students' uncritical acceptance of AI-generated information and learning alienation due to a lack of digital literacy.
Based on these dual analysis results, this study suggests policy measures such as the 'deployment of dedicated teachers and subjects for fostering basic digital literacy,' the 'development of an elementary AI convergence GATe framework,' and the 'establishment of generative AI platforms for education.' This study holds academic significance in empirically verifying the applicability of the GATe model to elementary education and presenting concrete policy alternatives that can simultaneously address gender and digital literacy issues in elementary education.

목차 (Table of Contents)

• 국문요약 ⅴ
• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구 문제 2
• 3. 용어의 정의 3
• Ⅱ. 이론적 배경 5
• 1. 생성형 인공지능과 초등 교육 5
• 2. 2022 개정 교육과정과 AI 리터러시 10
• 3. 생성형 AI 교수학습 프레임워크: GATe 모델 분석 및 한계 12
• Ⅲ. 연구 방법 16
• 1. 연구 설계 16
• 2. 연구 대상 17
• 3. 연구 참여자 및 구체적 역할 18
• 4. 프로젝트 단계 및 활동 내용 20
• 5. 검사 도구 21
• 6. 자료 수집 및 통계적 분석 23
• Ⅳ. 연구 분석 및 결과 24
• 1. 정량적 분석 결과: 인공지능 활용 역량 및 태도 변화 분석 24
• 2. 정량적 분석 결과: 교사 평가 기반 핵심 역량 변화 분석 27
• 3. 정성적 분석 결과: 성과와 한계에 대한 이중적 분석 31
• Ⅴ. 결론 및 정책 제언 35
• 1. 연구 요약 및 논의 35
• 2. 교육정책적 제언 36
• 3. 연구의 한계 및 후속 연구 제언 38
• 참고문헌 39
• 부 록 44
• 부록1. 학생용 설문지 44
• 부록2. 교사용 수업 평가 및 관찰지 48
• 부록3. 학생 활동 및 학습지 사진 50
• ABSTRACT 54