2022 개정 고등학교 「인공지능 기초」 교과서의 탐구 경향성 분석 = Analysis of the Inquiry Tendency of 2022 Revised High School 「Introduction to Artificial Intelligence」 Textbooks

국문 초록 (Abstract)

본 연구는 2022 개정 교육과정에 따라 개발된 고등학교 「인공지능 기초」 교과서의 탐구 경향성을 정량적으로 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 분석 대상은 광주광역시교육청의 승인을 받은 인정 교과서 12종으로 설정하였으며, ‘Ⅱ. 인공지능과 학습’ 단원을 중심으로 탐구 경향성을 분석하였다.
탐구 경향성 분석 방법으로는 W. D. Romey(1968)가 제시한 Romey 기법을 적용하였다. 12종 교과서의 탐구 지수는 교과서에 제시된 본문 문장, 시각 자료(그림·사진·표·그래프 등), 학습자가 직접 참여하는 활동, 대단원 평가 질문, 단원 요약 및 정리 문항을 대상으로 산출하였다. 이를 각각 본문 내용 지수(T), 그림 및 도표 지수(F.D.), 학습 활동 지수(A), 평가 질문 지수(Q), 단원 요약 지수(S)로 구분하여 비교·분석하였다.
2022 개정 고등학교 「인공지능 기초」 교과서의 ‘Ⅱ. 인공지능과 학습’ 단원에 대한 Romey 분석 결과, 12종 교과서의 평균 탐구 지수는 본문 내용(T) 0.462, 그림 및 도표(F.D.) 0.997, 학습 활동(A) 0.335, 평가 질문(Q) 0.509, 단원 요약(S) 0.151로 나타났다. 이는 12종 교과서가 전반적으로 탐구적 경향을 보여주지만, 구성 요소별 편차가 있음을 보여준다.
교과서별 Romey 지수를 비교한 결과, 0.4~1.5 범위의 바람직한 탐구 경향성을 보인 교과서는 본문 문장 지수 8종, 그림 및 도표 지수 10종, 학습 활동 지수 4종, 평가 질문 지수 5종, 단원 요약 지수 2종으로 나타났으며, 다섯 지수를 모두 충족한 교과서는 1종에 불과했다.
이러한 결과는 2022 개정 교육과정이 지향하는 탐구 중심 인공지능 교육의 취지를 충분히 반영하기 위해, 교과서 집필 단계에서 설명형 내용과 탐구형 활동의 균형을 한층 강화해야 함을 시사한다. 본 연구는 2022 개정 고등학교 「인공지능 기초」 교과서의 탐구적 경향을 정량적으로 제시하였으며, 향후 교과서 개발과 인공지능 관련 교육과정 개선의 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to quantitatively analyze the exploratory tendencies of the high school textbook Introduction to Artificial Intelligence developed under the 2022 revised national curriculum. For this purpose, twelve approved textbooks recognized by the Gwangju Metropolitan Office of Education were selected as the subjects of analysis, focusing on Chapter II, Artificial Intelligence and Learning.
The analysis employed the Romey technique proposed by W. D. Romey (1968) to examine the degree of inquiry orientation in the textbooks. The Romey index values were calculated by analyzing five key components: textual content, visual materials (e.g., pictures, photographs, tables, and graphs), learner-centered activities, unit-end evaluation questions, and summary or review items. These were categorized respectively as the Text Content Index (T), Figures and Diagrams Index (F.D.), Activity Index (A), Evaluation Question Index (Q), and Summary Index (S).
The results of the Romey analysis for Chapter II in the twelve textbooks showed average index values of 0.462 for T, 0.997 for F.D., 0.335 for A, 0.509 for Q, and 0.151 for S. These findings indicate that the textbooks generally reflect a moderate level of exploratory tendency, although variations were observed among the components. A comparative analysis revealed that textbooks with desirable exploratory tendencies (indices between 0.4 and 1.5) numbered eight in T, ten in F.D., four in A, five in Q, and two in S. However, only one textbook met all five criteria within this range, suggesting that explanatory and authoritative descriptions still dominate in some materials.
These results suggest the need to strengthen the balance between explanatory content and inquiry-based activities in textbook development to fully reflect the goals of inquiry-centered AI education advocated by the 2022 revised curriculum.
This study provides a quantitative foundation for evaluating the inquiry orientation of Introduction to Artificial Intelligence textbooks and offers practical insights for future textbook development and curriculum improvement in AI education.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• Ⅱ. 이론적 배경 4
• 1. 2022 개정 인공지능 기초 교육과정 4
• 2. 2022 개정 고등학교 인공지능 기초 교과서 10
• 3. Romey 기법 13
• Ⅲ. 연구 절차 및 방법 16
• 1. 연구 절차 16
• 2. 연구 방법 17
• Ⅳ. 연구 결과 35
• 1. 2022 개정 고등학교 인공지능 기초 교과서 내용 구성 분석 35
• 2. 2022 개정 고등학교 인공지능 기초 교과서 'Ⅱ. 인공지능과 학습'의 대단원 탐구 경향성 분석 42
• Ⅴ. 논의 및 결론 51
• 1. 논의 51
• 2. 결론 및 제언 55
• 참고 문헌 58
• Abstracts 61