직업계고 학생의 AI 리터러시 함양을 위한 자율운항선 기반 AI 융합교육 프로그램 개발 : 수산·해운 교과(군) 사례 = Development of a Maritime Autonomous Surface Ships-Based AI Convergence Education Program for Enhancing AI Literacy of Vocational High School Students: A Case Study of Fisheries and Maritime Curriculum

국문 초록 (Abstract)

직업계고 학생의 AI 리터러시 함양을 위한 자율운항선 기반 AI 융합교육 프로그램 개발: 수산·해운 교과(군) 사례 김 지 은 한국교원대학교 대학원 공업교육전공 (지도교수 김 용 우) 이 연구는 ASSURE 교수설계 모형과 노코드 플랫폼을 활용하여 직업계 고 학생의 AI 리터러시 함양을 위한 전공 기반 AI 융합교육 프로그램을 개발하고, 그 적합성을 검증하여 직업계고 AI 교육 설계의 실천적 기초 자료를 제공하는 데 목적이 있었다. 프로그램 개발을 위해 ASSURE 모형 에 전문가 타당도 검증, 예비 시험, 사전·사후 평가 절차를 추가하여 수정하였다. 개발된 프로그램은 마이스터고 학생 20명을 대상으로 적용 하였으며, AI 리터러시 사전·사후 평가, 교수매체 평가, 학습 평가, 학습 만족도 평가를 실시하여 적합성을 검증하였다. 평가 결과를 반영하여 총 12차시의 최종 프로그램을 개발하였으며, 주요 결과는 다음과 같다. 첫째, 직업계고 학생 특성, 수산·해운 교과(군)의 자율운항선, '디지털 과 직업생활' 교과를 분석하였다. 둘째, AI 리터러시 함양을 중심으로 학 습목표를 설정하고, 프로젝트 기반 학습과 학습 목표별 노코드 플랫폼을 선정하였다. 셋째, 전문가 타당도 검증을 거쳐 프로그램 초안을 수정· 보완하였다. 넷째, 마이스터고 학생 20명을 대상으로 프로그램을 적용하 고 AI 리터러시 검사, 학습 만족도, 교수매체 평가를 실시하였다. 다섯째, 평가 결과를 반영하여 총 12차시의 최종 프로그램을 개발하였다. 연구를 통해 얻은 결론은 다음과 같다. 첫째, ASSURE 교수설계 모형 은 직업계고의 전공 기반 AI 융합교육 프로그램 개발에 체계적이고 효과 적인 설계 틀을 제공한다. 특히 매체 선정 단계에서 학습 목표별로 다양 한 노코드 플랫폼을 전략적으로 선정함으로써, 프로그래밍 지식 없이도 AI 개념 이해부터 다중분류·강화학습 실습, 창의적 표현까지 단계적으 로 학습할 수 있는 교육 설계가 가능하였다. 또한 전공 학습을 위한 AI 활용이 아닌, AI 교육을 위한 전공 맥락 활용이라는 차별화된 접근은 직 업계고 학생 대상 AI 리터러시 교육 자료 개발의 새로운 방향을 제시한 다. 둘째, 개발된 프로그램은 직업계고 학생의 AI 리터러시 향상 가능성 을 확인하였으며, 이는 프로그램의 적합성을 뒷받침한다. 학생들은 AI 리 터러시의 모든 하위 영역에서 통계적으로 유의한 향상을 보였으며, 자율 운항선이라는 전공 관련 실제적 문제 상황을 중심으로 설계된 프로젝트 기반 학습은 AI 기술에 대한 성찰적 태도 형성으로 이어졌다. 다만 데이 터 리터러시 영역에서 학습자 간 성취도 격차, 노코드 플랫폼 활용 과정 에서의 오류 대응 어려움, 시간 부족 문제 등의 개선점이 도출되어 프로 그램 수정 시 이를 보완하였다. 셋째, 개발된 프로그램은 높은 학습 만 족도와 긍정적인 교수매체 평가를 받았으며, 학습자들은 프로그램의 흥 미도, 필요성, 난이도 적합성 측면에서 높은 만족도를 나타냈다. 교수매 체 평가에서는 시간의 효율성을 제외한 모든 항목에서 높은 평가를 받았 으며, 이러한 평가 결과를 반영하여 최종적으로 총 12차시의 AI 융합교 육 프로그램을 완성하였다. ※ 이 논문은 2026년 2월 한국교원대학교 대학원위원회에 제출된 교육학 석사 학위 논문임.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 1
• 2. 연구 목적 5
• 3. 용어의 정의 5
• 가. 직업계고등학교 5
• 나. 자율운항선(MASS) 6
• 다. 인공지능 리터러시 6
• Ⅱ. 이론적 배경 7
• 1. 직업계고등학교 교육변화와 대응 7
• 가. 직업계고등학교 현황과 역할 변화 7
• 나. AI·디지털 전환에 따른 학과 재구조화와 교육과정 개편 9
• 2. 직업계고등학교 전문교과에서의 인공지능 융합교육 11
• 가. 2022 개정 교육과정에서의 직업계고등학교 인공지능 교육 11
• 나. 전문교과 인공지능 융합교육 12
• 3. 자율운항선과 해기사 인력 양성의 변화 17
• 가. 자율운항선 기술 발전과 해운 산업의 변화 17
• 나. 미래 해기사 인력 양성을 위한 교육적 변화와 대응 19
• 다. 2022 개정 수산·해운 교과에서의 자율운항선 관련 교육 내용 분석 21
• 4. 인공지능 리터러시의 개념 및 측정 23
• 가. 인공지능 리터러시의 개념 및 구성요소 23
• 나. 인공지능 리터러시 측정도구 25
• 5. 인공지능 교육 플랫폼 기반 교수·학습 설계 모형 26
• 가. 직업계고등학교 학생을 위한 인공지능 교육 플랫폼 26
• 나. 교수·학습 설계 모형 모형 29
• Ⅲ. 연구 방법 34
• 1. 연구 절차 34
• 2. 학습자 분석 단계 36
• 3. 목표 진술 단계 37
• 4. 매체와 자료 선정 단계 43
• 5. 매체와 자료 활용 단계 39
• 6. 학습자 참여 유도 단계 40
• 7. 평가와 수정 단계 40
• 가. 연구 대상 41
• 나. 연구 설계 42
• 다. 검사 도구 43
• 라. 분석 방법 46
• Ⅳ. 연구 결과 47
• 1. 학습자 분석 단계 47
• 가. 요구 분석 결과 47
• 나. 교육과정 분석 결과 48
• 다. 학습자의 일반적 특성 분석 결과 54
• 라. 학습자의 출발점 능력 분석 결과 56
• 마. 학습양식 분석 결과 58
• 2. 목표 진술 단계 60
• 가. 학습 목표 명세화 결과 60
• 나. 평가도구 설계 결과 61
• 3. 매체와 자료 선정 단계 62
• 가. 구조화 결과 62
• 나. 교수전략 및 교수방법 선정 결과 64
• 다. 교수 매체 선정 결과 66
• 라. 프로그램 초안 개발 결과 68
• 마. 전문가 타당도 검증 결과 72
• 바. 수정 및 보완 결과 77
• 4. 매체와 자료 활용 단계 80
• 5. 학습자 참여 유도 단계 81
• 가. 인공지능 리터러시 사전검사 81
• 나. 예비 시험 결과 87
• 6. 평가와 수정 단계 89
• 가. 인공지능 리터러시 사후 검사 결과 89
• 나. 교수 매체 평가 결과 93
• 다. 학습 평가 결과 99
• 라. 교육 만족도 평가 결과 105
• 마. 프로그램 최종 수정의 필요성 111
• 바. 프로그램 최종 개발 결과 112
• Ⅴ. 결론 및 제언 121
• 1. 결론 121
• 2. 제언 123
• 참고문헌 126
• ABSTRACT 131