특성화고등학교 재료일반 교과 인공지능 융합교육의 개발 및 효과 : : 학습성과 인식, 진로 흥미도를 중심으로 = Development and Effects of Artificial Intelligence Convergence Education in the 'General Materials' Subject for Specialized High Schools: Focusing on Learning Outcome Perception and Career Interest

국문 초록 (Abstract)

최근 4차 산업혁명의 핵심 기술인 인공지능(AI)의 발달은 산업구조와 고용시장 뿐만 아니라 교육 패러다임에도 근본적인 변화를 요구하고 있다. 특히, 국내 제조업의 디지털 전환이 가속화되면서 AI 기술은 제조 공정의 생산성을 높이고 비용을 절감하는 핵심 수단으로 부상하였다. 이에 따라 졸업 후 취업을 목표로 하는 특성화고등학교 학생들에게는 산업 현장의 변화에 대한 이해와 새로운 직무 능력 함양이 필수적이다.
본 연구는 이러한 교육적 요구에 부응하여 특성화고등학교 학생들을 대상으로 시각적 AI 도구를 활용하여 재료일반 교과와 인공지능 기초 교과를 융합한 교육 프로그램을 개발하고, 이 프로그램이 학생들의 인공지능 학습성과 인식 및 진로 흥미도에 미치는 영향을 분석하는 것을 목적으로 한다. 연구는 김진수(2011)의 PDIE 수업 모형을 적용하여 총 10차시의 융합 수업을 개발하였으며, 이 과정에서 전문가 내용 타당도 검증을 거쳐 프로그램의 완성도를 높였다.
광주광역시 G 특성화고등학교 1학년 1개 학급 학생 17명을 대상으로 개발된 프로그램을 적용한 후, 사전-사후 검사 및 심층 인터뷰를 통해 양적·질적 연구를 병행하였다. 양적 연구 결과, 학생들의 인공지능 학습성과 인식(인공지능 이해도, 효능감, 학습동기)와 진로 흥미도(기술 관련 진로 의향, 기술에 대한 흥미)가 프로그램 적용 후 통계적으로 유의미하게 향상되었음을 확인하였다. 또한, 질적 연구 결과, 첫째, ‘능동적인 체험과 자기 주도성’ 측면에서 기존 학습과의 차별성, 둘째, 인공지능에 대한 긍정적 인식 변화 및 효능감 증진, 셋째, 전공 지식의 심화와 융합적 사고 함양, 넷째, 진로 인식의 구체화 및 확장 등 4가지 주요 주제로 도출되었다. 이러한 질적 연구 결과는 학생들이 인공지능에 대한 긍정적인 인식을 형성하고, 자신의 전공과 미래 직업에 대해 구체적으로 탐색하는 계기가 되었음을 보여주며 양적 연구 결과를 뒷받침하였다.
본 연구는 특성화고등학교 직업교육에 인공지능 융합교육을 적용하는 것이 학생들의 학습성과 인식과 진로 탐색 역량 강화에 효과적임을 입증하였다. 이는 향후 특성화고등학교 교육과정 및 교수학습 방법 개발과 확장에 중요한 참고자료를 제공할 것으로 기대된다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid advancement of Artificial Intelligence(AI), a core technology of the Fourth Industrial Revolution, is demanding fundamental changes not only in industrial structures and the labor market but also in educational paradigms. In particular, as the digital transformation of the domestic manufacturing industry accelerates, AI technology has emerged as a key means of enhancing productivity and reducing costs in manufacturing processes. Accordingly, for students in specialized high schools who aim for employment after graduation, it is essential to understand changes in industrial sites and cultivate new job competencies. The purpose of this study is to develop an AI convergence education program that integrates 'General Materials' and 'Basic Artificial Intelligence' subjects using visual AI tools for specialized high school students, and to analyze its impact on students' perceptions of learning outcomes and career interest. Applying the PDIE (Preparation, Design, Implementation, Evaluation) instructional model proposed by Kim (2011), a total of 10 sessions of convergence classes were developed. The completeness of the program was enhanced through expert content validity (CVR) verification. The developed program was applied to 17 first-grade students in one class at 'G' Specialized High School in Gwangju. Subsequently, a mixed-methods approach involving quantitative and qualitative research was conducted concurrently through pre- and post-tests and in-depth interviews. The quantitative results confirmed that students' perception of AI learning outcomes (AI understanding, self-efficacy, and learning motivation) and career interest (career intention related to technology and interest in technology) improved statistically significantly after the program application. Furthermore, the qualitative research results identified four major themes: first, differentiation from existing learning in terms of 'active experience and self-directedness'; second, positive changes in the perception of AI and enhancement of self-efficacy; third, deepening of major knowledge and cultivation of convergent thinking; and fourth, concretization and expansion of career awareness. These qualitative findings support the quantitative results, showing that the program served as an opportunity for students to form a positive perception of AI and concretely explore their majors and future careers. This study demonstrates that applying AI convergence education to vocational education in specialized high schools is effective in strengthening students' learning outcome perceptions and career exploration capabilities. These findings are expected to provide important reference material for the development and expansion of curricula and teaching-learning methods for specialized high schools in the future.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구 필요성 및 목적 1
• 2. 연구 문제와 가설 3
• 3. 연구 내용 4
• 4. 용어의 정의 5
• 가. 학습성과 인식 5
• 나. 진로 흥미도 6
• Ⅱ. 이론적 배경 7
• 1. 인공지능과 기계학습 7
• 가. 인공지능의 정의 및 교육적 함의 7
• 나. 인공지능 핵심 기제로서의 기계학습 7
• 2. 인공지능 교육의 방향성 및 융합교육 10
• 가. 인공지능 교육 방향 10
• 나. 인공지능 융합교육 12
• 3. PDIE 수업 설계 모형 14
• 4. 특성화고등학교의 직업교육 변화 17
• 가. 4차 산업혁명 시대의 직무 변화와 요구 17
• 나. 기존 프로그래밍 교육의 문제점 및 개선 방향 20
• 5. 인공지능 융합교육의 학습성과 인식과 진로 흥미도 20
• 가. 학습성과 인식 21
• 나. 진로 흥미도 23
• 6. 선행연구의 고찰 26
• 가. 인공지능 학습성과 인식의 변화 선행연구 26
• 나. 인공지능 융합교육을 통한 진로 흥미도 변화에 대한 선행연구 29
• Ⅲ. 연구 방법 31
• 1. 연구 설계 31
• 2. 연구 대상 및 기간 32
• 3. 수업 정보 32
• 4. 검사 도구 34
• 가. 양적 연구 검사 도구 34
• 나. 질적 연구 검사 도구 39
• 5. 분석 방법 40
• 가. 양적 연구 분석 40
• 나. 질적 연구 분석 41
• Ⅳ. 인공지능 교육 프로그램 개발 44
• 1. 프로그램 개발 절차 44
• 2. 준비 단계 45
• 가. 요구 분석 45
• 나. 교육과정 분석 48
• 3. 개발 단계 54
• 가. 재료일반 교과 인공지능 융합교육 프로그램 개발 54
• 나. 전문가 검토 60
• 다. 전문가 검토 결과 61
• 4. 실행 단계 70
• 가. 수업 적용 준비 72
• 나. 수업 진행 및 자료 수집 73
• 5. 평가 단계 74
• 가. 자료 분석 74
• 나. 평가 및 개선 75
• Ⅴ. 연구 결과 및 분석 76
• 1. 양적 연구 분석 76
• 가. 정규성 검정 결과 76
• 나. 학습성과 인식 변화 분석 78
• 다. 진로 흥미도 변화 분석 81
• 2. 질적 연구 분석 83
• 가. ‘능동적인 체험과 자기 주도성’ 기존 학습과의 차별성 86
• 나. 인공지능에 대한 긍정적 인식 변화 및 효능감 증진 88
• 다. 전공 지식의 심화와 융합적 사고 함양 89
• 라. 진로 인식의 구체화 및 확장 90
• Ⅵ. 결론 및 제언 93
• 1. 요약 및 결론 93
• 2. 제언 96
• 참고문헌 99
• Abstract 105
• 부록1. 양적 연구를 위한 설문지 108
• 부록2. 질적 연구를 위한 인터뷰 질문지 110
• 부록3. 인공지능 융합교육 교수학습 과정안 112
• 부록4. 인공지능 융합교육 보조자료 PPT(일부) 124
• 부록5. 인공지능 융합교육 학습지(일부) 125