과학고등학교 협력학습에서 생성형 AI 활용이 학생 질문의 유형 및 수준에 미치는 영향 분석 = An Analysis of the Impact of Generative AI Use on the Types and Levels of Student Questions in Science High School Collaborative Learning

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 생성형 AI를 활용한 협력학습이 학생들이 생성하는 질문에 미치는 영향을 알아보고자 수행하였다. 이를 위해 총 5주 간의 협력학습 프로그램을 설계하였으며 광역시 소재 과학고등학교 3학년 학생 67명을 연구 참여자로 선정하여 생성형 AI 활용 집단과 미활용 집단으로 구분하여 연구를 진행하였다. 각 모둠은 이질적으로 편성된 2~3명의 학생으로 구성하였다.
수업은 블록타임제로 구성하였으며 각 수업의 첫 번째 차시에는 일반화학 개념 수업을, 두 번째 차시에는 협력학습을 실시하였다. AI 활용 집단은 생성형 AI(Perplexity)를 자유롭게 활용할 수 있었으며, 미활용 집단은 생성형 AI의 활용 없이 협력학습을 진행하였다. 모든 협력학습 과정은 녹음하고 전사하여 질문을 추출하고, 생성형 AI의 질문-응답 기록을 수집하여 총 745개의 질문 데이터를 수집하였다.
학생들의 질문을 분석하기 위하여 수집된 질문 데이터를 질문 유형(사실, 절차, 인과, 귀납, 유추, 평가, 확장, 전략)과 질문 수준(기억, 이해, 적용, 분석, 평가, 창조) 각각의 분석틀을 적용하여 체계적으로 분석하였다.
생성형 AI 활용 여부에 따른 질문 유형 분석 결과, 생성형 AI를 활용한 집단은 사실 질문과 절차 질문에 집중되어 단순 정보 확인과 절차적 지식을 구하는 특징을 보인 반면, AI 미활용 집단은 인과 질문이나 평가 질문과 같은 심층적 사고를 요구하는 질문을 더 많이 생성하였다. 질문 수준 분석 결과, 생성형 AI를 활용한 집단은 낮은 수준의 기억과 이해 질문에 집중된 반면, AI 미활용 집단은 높은 수준의 분석과 평가 질문이 높은 비율로 나타났다. 또한, AI 활용 집단에서 AI 대상 질문과 동료 대상 질문을 비교한 결과, 질문 유형과 수준의 전반적 분포에서 서로 유사한 경향을 보였으며, 이는 AI의 사용이 동료 간의 상호작용에도 영향을 미쳤음을 의미한다. 특히 협력학습이 진행됨에 따라 동료 대상 질문 수가 감소한 것으로 나타났는데 이는 학생들이 협력학습 과정에서 시간이 경과함에 따라 점차 AI에 의존하게 되고, 동료와의 탐색적 상호작용이 저해될 수 있음을 보여준다.
따라서 협력학습에서 생성형 AI의 활용은 정보 탐색에 드는 시간을 줄일 수 있다는 점에서 효율적이지만, AI의 즉각적 답변에 의존하게 됨으로써 학생들의 비판적 사고와 동료 간 상호작용이 저해될 수 있다. 이는 AI를 교육에 도입할 때 학습자의 고차원적 사고를 촉진할 수 있는 구체적인 AI 활용 지도 방안에 대한 연구가 필요함을 시사한다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study investigated the impact of collaborative learning utilizing generative AI on student-generated questions. To this end, a five-week collaborative learning program was designed, and 67 third-year students from a science high school in a metropolitan city were selected as participants. The participants were divided into a generative AI-use group and a non-use group. Each group consisted of two or three students organized heterogeneously.
The classes were conducted using a block-time schedule; the first session focused on General Chemistry concepts, and the second session involved collaborative learning. The AI-use group was allowed to freely use generative AI (Perplexity), while the non-use group proceeded without it. All collaborative learning processes were recorded and transcribed to extract questions. Additionally, question-and-answer logs from the generative AI were collected, resulting in a total dataset of 745 questions.
To analyze the characteristics of the students' questions, the collected data were systematically analyzed using frameworks for question types (factual, procedural, causal, inductive, analogical, evaluation, extension, strategy) and question levels (remember, understand, apply, analyze, evaluate, create). The results of the analysis based on AI usage showed that the AI-use group concentrated on factual and procedural questions, seeking simple information verification and procedural knowledge. In contrast, the non-use group generated a higher frequency of questions requiring deep thinking, such as causal and evaluative questions. Regarding question levels, the AI-use group focused on lower-level questions (remembering and understanding), whereas the non-use group demonstrated a high proportion of higher-level questions (analyzing and evaluating). Furthermore, a comparison within the AI-use group between AI-directed questions and peer-directed questions revealed similar trends in the distribution of question types and levels, implying that the use of AI also influenced peer interactions. Notably, the number of peer-directed questions decreased as the collaborative learning progressed. This indicates that students became increasingly dependent on AI over time, potentially hindering exploratory interactions among peers.
Therefore, while the use of generative AI in collaborative learning is efficient in terms of reducing the time required for information retrieval, reliance on immediate answers from AI may impede students' critical thinking and peer interactions. These findings suggest that when introducing AI into education, there is a need for research on specific instructional strategies designed to foster learners' higher-order thinking.

목차 (Table of Contents)

• I. 서론 1
• 1. 연구 배경 및 필요성 1
• 2. 연구 문제 5
• II. 이론적 배경 6
• 1. 과학교육에서의 질문 6
• 가. 질문의 정의 및 특징 6
• 나. 과학교육에서의 질문 7
• 다. 질문 분석에 대한 선행연구 8
• 2. 협력학습 10
• 가. 협력학습의 정의 10
• 나. 과학교육에서 협력학습 11
• 다. 협력학습에서 상호작용과 질문 12
• 3. 생성형 AI 12
• 가. 생성형 AI의 정의 및 특징 12
• 나. 생성형 AI의 교육적 활용 13
• 다. Perplexity 14
• III. 연구 방법 16
• 1. 연구 절차 16
• 2. 연구 참여자 17
• 3. 협력학습 활동 18
• 4. 자료 수집 20
• 5. 분석틀 개발 21
• 가. 질문 유형 분석틀 21
• 나. 질문 수준 분석틀 23
• 다. 신뢰도 검증 24
• IV. 연구 결과 26
• 1. 생성형 AI 활용 여부에 따른 질문 유형 26
• 가. 전체 질문 유형 분포 26
• 나. 사실 질문 분석 27
• 다. 절차 질문 분석 28
• 라. 인과 질문 분석 29
• 마. 귀납, 유추, 평가 질문 분석 31
• 바. 확장 및 전략 질문 분석 34
• 사. 생성형 AI 활용 여부에 따른 질문 유형 분포 및 경향성 비교 34
• 아. 활동 진행에 따른 질문 유형의 변화 35
• 2. 생성형 AI 활용 여부에 따른 질문 수준 39
• 가. 전체 질문 수준 분포 40
• 나. 기억 질문 분석 40
• 다. 이해 질문 분석 41
• 라. 적용 질문 분석 42
• 마. 분석 질문 분석 43
• 바. 평가 질문 분석 44
• 사. 창조 질문 분석 45
• 아. 생성형 AI 활용 여부에 따른 질문 수준 분포 및 경향성 비교 46
• 자. 활동 진행에 따른 질문 수준의 변화 47
• 차. 질문 유형과 질문 수준의 관계 50
• 3. AI 활용 집단 내 질문 대상에 따른 비교 53
• 가. 질문 유형에 따른 질문 대상별 비교 53
• 나. 질문 수준에 따른 질문 대상별 비교 55
• 다. 질문 대상별 질문 분포 및 특징 비교 57
• V. 결론 및 제언 58
• 1. 연구 결과 요약 58
• 2. 결론 61
• 3. 제언 64
• 참고문헌 66
• Abstract 74