본 연구는 의사결정트리(Decision Tree) 기반 AI 언플러그드 협력학습 프로그램이 초등학교 통합학급 학생들의 또래 수용도(Peer Acceptance)와 사회정서적 성장에 미치는 영향을 분석하는 데 목적이...

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진주 : 진주교육대학교 교육대학원, 2026
학위논문(석사) -- 진주교육대학교 교육대학원 , AI융합교육전공 , 2026. 2
2026
한국어
경상남도
; 26 cm
지도교수: 박보경
I804:48014-200000973095
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본 연구는 의사결정트리(Decision Tree) 기반 AI 언플러그드 협력학습 프로그램이 초등학교 통합학급 학생들의 또래 수용도(Peer Acceptance)와 사회정서적 성장에 미치는 영향을 분석하는 데 목적이 있다. 기존 AI 교육이 디지털 기기 활용이나 기술적 수행에 초점을 두는 경향이 있는 반면, 본 연구는 인공지능의 핵심 사고 과정인 관찰–분류–예측–검증을 언플러그드 협력활동으로 재구성하여 학습자 간 상호작용을 중심에 둔 수업을 설계하고자 하였다. 이를 통해 다양한 특성을 지닌 학생들이 함께 참여할 수 있는 통합학급 맥락의 AI 수업 모형을 제안하고자 하였다.
본 연구의 대상은 경상남도에 위치한 T초등학교 4학년 통합학급 학생 26명으로, 남학생 12명과 여학생 14명으로 구성되어 있다. 이 중 1명은 특수교육대상 학생이다. 프로그램은 약 4주간 총 8차시를 운영하였으며, 협력 기반 New ASSURE 모형에 따라 수업을 준비하고 적용하였다. 8차시는 AI와 의사결정을 이해하는 활동, 동물의 특징을 탐색한 후 분류기준을 정하는 활동, 의사결정트리를 만들고 수정하는 활동, 발표하고 성찰 및 피드백 하는 활동으로 구성하였다.
연구 절차는 크게 세 단계로 진행되었으며, 이론 분석과 프로그램 설계, 프로그램 적용, 평가 및 분석으로 실시되었다. 양적 분석에서는 또래 수용도 변화를 알기 위해 t-검정을 실시하여 인지적 수용, 정서적 수용, 행동적 수용의 변화를 살펴보았다. 또한 사회연결망 분석(Social etwork Analysis, SNA)에서는 학생들 사이의 관계 구조가 어떻게 변화하는지 밀도, 중심성, 상호 연결성을 분석하여 살펴보았다. 질적 자료는 교사의 관찰, 학생의 성찰, 모둠 협의록, 또래 피드백 카드를 분석하여 살펴보았다.
그 결과, 또래 수용도 전체 평균이 프로그램 실시 전 3.45에서 실시 후 4.36으로 향상되었으며(p<.001), 정서적, 행동적 수용 영역에서 큰 변화가 있음을 알 수 있었다. 이는 프로그램에서 협력학습의 요소들이 긍정적 영향을 미친 것으로 해석할 수 있다. 또한 SNA분석을 살펴보면 관계 밀도가 높아지고, 상호 연결성이 커졌으며, 특정 학생에게 집중되어 있던 관계가 다양한 학생들과 연결되면서 중심성이 완화되었다. 이는 특수교육대상학생이 역할 분담을 통해 모둠 친구들과 상호작용이 증가하였고, 협력과정에서 모둠 학생들과 서로 긴밀하게 연결된 결과이다. 질적 분석에서는 학생들이 AI를 현실과 동떨어진 것으로 생각하는 것이 아니라 함께 토의하며 기준을 만들어가고, 보다 합리적인 판단을 하는 과정으로 이해하게 되었다는 것을 확인할 수 있었다. 또한 자신감이 늘었으며, 친구들을 이해하는 마음, 협동심 관련 내용들을 여러 번 확인할 수 있었다.
이러한 결과를 통해 의사결정트리 기반 AI 언플러그드 협력학습 프로그램이 통합학급에서 또래 수용도를 향상시키고 사회 정서적으로 긍정적인 영향을 미친다는 것을 시사한다. 또한 협력기반 New ASSURE 모형이 통합학급에서 또래 수용도를 높이는 모형으로서 활용 가능성과, 앞으로 다양한 학급 상황에 적용 가능성과 장기적 효과를 연구하는 후속 연구의 필요성을 제시한다.
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