한국의 AI-디지털 기반 우수 수업 사례 분석 = Case analysis of AI-digital based-best practice classes in korea

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to understand the characteristics of successful AI-digital based education by analyzing exemplary class cases to identify implementation patterns and instructional design principles. To achieve this research objective, the following research questions were set:

First, what are the formal characteristics of AI-digital based classes in terms of time allocation, lesson progression, and learning environment?
Second, what are the content characteristics of AI-digital based classes in terms of learning objectives, instructional activities, and assessment methods?
Third, what are the practical characteristics of EdTech functionalities and tools utilized in AI-digital based classes?

To achieve these research purposes, this study selected research subjects 28 AI-digital based class cases (14 elementary, 8 middle, and 6 high school) recognized as exemplary practices from the AI Education Alliance & Policy Lab (AIEDAP). The research method followed the procedure of content analysis to set analysis categories by dividing them into formal characteristics, content characteristics, and Edutech function utilization, and devised a class analysis framework including analysis units. And based on this class analysis framework, the classes selected as research subjects were analyzed quantitatively and qualitatively in parallel. The conclusions drawn through this research method are as follows.
First, in terms of the formal characteristics of AI-digital based classes, instructional time was predominantly allocated to the 'development' phase (73.2%), primarily utilizing project-based learning (71.4%) and inquiry-based learning (50.0%). Activity organization patterns highlighted data science cycles (53.6%) and inquiry-based structures (39.3%). Digital infrastructure, including AI/data analysis tools (100%), presentation/sharing platforms (89.3%), and collaboration platforms (85.7%), was consistently utilized, and an active shift in student participation, encompassing AI interaction (85.7%) and self-directed inquiry (78.6%), was observed. This not only demonstrates the effective implementation of student-centered approaches but also suggests that the educational administrative authorities' flexible curriculum organization and operation policies, proactive financial investment, resource allocation strategies, and school administrators' leadership are underpinning these formal innovations.
Second, regarding the content characteristics and integration of AI-digital based classes, learning objectives comprehensively encompassed cognitive (100%), affective (92.9%), and psychomotor (89.3%) domains in a balanced manner. In the cognitive domain, 'understanding' and 'applying' (each 100%) were strongly emphasized, alongside higher-order thinking skills such as 'analyzing' (96.4%) and 'creating' (89.3%). AI education elements and subject content integration were most commonly cross-curricular (42.9%), with integration observed across various subjects including Korean/language, information/computer, and social studies/ethics. Teaching-learning activities predominantly featured 'AI experience in subject contexts' (89.3%), 'collaborative AI projects' (85.7%), and 'AI-powered inquiry' (82.1%). Evaluation methods revealed innovative approaches such as 'subject-AI integrated product evaluation' (92.9%) and 'AI utilization process evaluation' (82.1%). This indicates that the educational administrative authorities are formulating national curriculum policies that foster higher-order thinking, promoting cross-curricular integration, and policy-wise supporting a shift towards process-oriented assessment.
Third, in terms of the technology utilization of AI-digital based classes, edutech functionalities were balanced across instructional support (78.5%), collaborative support (74.1%), and individualized learning support (69.7%). AI/data analysis tools (100%) were used in all cases, demonstrating the importance of flexible technology implementation where the same edutech tools serve diverse educational purposes depending on the instructional context. This demonstrates that technology integration is driven by pedagogical goals rather than specific tools, and at the same time, it validates that educational administrative authorities are effectively supporting this flexible and multi-dimensional technology utilization through continuous investment in teacher professional development to enhance their edutech competence.
Furthermore, the study provides significant implications for developing countries aiming to integrate AI-digital education systems. For nations with resource constraints, such as Cambodia, key insights derived from exemplary Korean cases—including flexible time allocation, student-centered models, balanced learning objectives, and strategic EdTech utilization—can contribute to establishing customized policy frameworks and implementation strategies. This underscores the importance of a comparative education perspective in adapting international best practices to local contexts.
Based on these research findings, the following recommendations are made for improving the quality of AI-digital based education and for future related research:
First, the formal design of AI-digital instruction should be optimized, and administrative support for it should be strengthened. To foster student-centered, active learning environments, flexible time management approaches such as block scheduling and interdisciplinary linked lessons, along with the development of guidelines for systematizing activity patterns tailored to students' developmental characteristics at each school level, are necessary. Furthermore, continuous administrative efforts from schools and educational offices are required to stably support and manage comprehensive digital infrastructure that considers elements such as AI tool utilization environments, learning material presentation methods, and student participation structures, while maximizing learning effectiveness through flexible use of physical spaces.
Second, policies and strategies should be established to strengthen the content characteristics and integration of AI-digital education. As AI-digital education must cultivate not only technical knowledge but also appropriate attitudes toward technology and practical application skills, it is essential to maintain balanced learning objectives across cognitive, affective, and psychomotor domains. Emphasis should be placed on higher-order thinking skills to foster abilities such as critical thinking, creativity, and problem-solving. To this end, national curriculum policies should promote interdisciplinary convergence, enabling AI concepts to be meaningfully integrated into various subjects beyond technology, such as language arts, social studies, mathematics, and science. Instructional activities should be designed and supported by policy to allow students to experience real-world problem-solving and creative output through AI experiences in subject contexts, collaborative AI projects, and AI-supported inquiry. Additionally, assessment policies should be redefined and educational administrative systems improved to support students' metacognitive learning and holistic competency development by utilizing innovative methods such as integrated subject-AI product assessment, AI utilization process assessment, and self/peer reflection assessment, thereby comprehensively measuring the achievement of learning objectives and integrating AI ethics awareness with subject-AI competencies.
Third, policies should be pursued to continuously enhance the effectiveness of technology utilization and teacher competency in AI-digital based instruction. It is necessary to strengthen teachers' EdTech utilization capabilities for various educational functions. Professional development should focus on flexible pedagogical application rather than mere technical operation, providing systematic training programs and administrative incentives to enable teachers to utilize technology for instructional support, collaborative learning, and personalized experiences. Specifically, diverse utilization cases and guidelines should be developed and disseminated at the educational administrative level to ensure that both individual learning support functions and collaborative learning support functions are utilized in a balanced manner. These efforts will contribute to maximizing educational effectiveness through the innovative use of technology and continuously developing teachers' professionalism, and continuous administrative backing for such efforts is essential.
Based on the above discussion, the following directions for future research are proposed to further refine the implementation and effectiveness of AI-digital based education and to strengthen the curriculum design and evaluation systems:
First, in-depth research on the effects and implementation of AI-digital based education is needed. Investigations should be conducted on implementation processes and student experiences in various school environments, particularly long-term (longitudinal) studies to verify the impact on student competency development.
Second, the development of comprehensive research methodologies for analyzing AI-digital based classes is necessary. Mixed research methods integrating lesson observations, interviews with students and teachers, and analysis of student artifacts are required to gain deeper insights into the realities and effectiveness of AI-digital based education. Specifically, the development of observation tools and evaluation methods capable of capturing the unique characteristics of AI-digital based instruction is called for.

국문 초록 (Abstract)

이 연구는 성공적인 AI-디지털 기반 교육의 특성을 이해하기 위해 우수 수업 사례를 분석하여 실행 패턴과 교수 설계 원리를 밝혀내는 데 그 목적이다. 이 연구 목적을 달성하기 위해 다음과 같은 연구 문제를 설정하였다.

첫째, AI-디지털 기반 수업에서 시간 배분, 수업 전개, 수업 환경의 형식적 특성은 어떠한가?
둘째, AI-디지털 기반 수업에서 학습 목표, 수업 활동, 평가 방법의 내용적 특성은 어떠한가?
셋째, AI-디지털 기반 수업에서 에듀테크 기능 및 도구의 활용적 특성은 어떠한가?

이를 위한 이 연구대상은 AI 교육 연합 및 정책 연구소(AIEDAP)에서 우수 사례로 선정된 28개의 AI-디지털 기반 수업 사례(초등학교 14개, 중학교 8개, 고등학교 6개)를 선정하였다. 연구 방법은 내용 분석 절차를 따라 형식적 특성, 내용적 특징, 활용적 특성의 세 가지 분석 준거를 설정하고, 분석 단위를 포함한 수업 분석 프레임워크를 고안하였다. 이러한 수업 분석 프레임워크를 기반으로 연구 대상으로 선정된 수업들을 양적, 질적으로 병행하여 분석하였다.
분석결과, 첫째, AI-디지털 기반 수업의 형식적 특성 측면에서, 수업 시간은 전개 단계(73.2%)에 가장 많이 할애되었으며, 주로 프로젝트 기반 학습(71.4%)과 탐구 기반 학습(50.0%)이 활용되었다. 활동 조직 패턴으로는 데이터 과학 순환 구조(53.6%)와 탐구 기반 구조(39.3%)가 두드러졌다. 디지털 인프라는 AI/데이터 분석 도구(100%), 발표/공유 플랫폼(89.3%), 협업 플랫폼(85.7%) 등이 일관되게 활용되었으며, AI와의 상호작용(85.7%)과 자기 주도적 탐구(78.6%)를 포함한 학생 참여의 능동적 변화가 확인되었다. 이는 실생활 문제 해결과 기술에 대한 능동적 참여를 강조하는 학습자 중심 접근법이 효과적으로 구현되고 있음을 보여줌과 동시에, 교육 행정 당국의 유연한 교육과정 편성·운영 정책, 선제적인 재정 투자 및 자원 배분 전략, 그리고 학교 관리자의 리더십이 이러한 수업 혁신을 뒷받침하고 있음을 시사한다.
둘째, AI-디지털 기반 수업의 내용적 특성에서, 학습 목표는 인지적(100%), 정의적(92.9%), 심동적(89.3%) 영역을 균형 있게 포괄했다. 인지적 영역에서는 이해하기, 적용하기(각 100%)와 더불어 분석하기(96.4%), 창조하기(89.3%) 등 고차원적 사고 기술이 강조되었다. AI 교육 요소와 교과 내용은 범교과적 융합(42.9%)이 가장 일반적이었으며, 국어/언어, 정보/컴퓨터, 사회/도덕 등 다양한 교과에 걸쳐 통합되었다. 교수-학습 활동으로는 교과 맥락에서의 AI 경험(89.3%), 협력적 AI 프로젝트(85.7%), AI 지원 탐구(82.1%) 등이 주로 활용되었다. 평가 방법에서는 교과-AI 통합 산출물 평가(92.9%) 및 AI 활용 과정 평가(82.1%) 등 혁신적 접근이 관찰되어, AI 개념과 도구를 실제적인 교과 맥락 내에서 통합하는 학제 간 접근이 효과적임을 입증한다. 이러한 내용은 AI 개념과 도구를 실제적인 교과 맥락 내에서 통합하는 학제 간 접근이 효과적임을 입증하며, 교육 행정 당국이 고차원적 사고력 함양을 위한 국가 교육과정 정책을 수립하고, 범교과적 융합 및 과정 중심 평가로의 전환을 정책적으로 지원하고 있음을 보여준다.
셋째, AI-디지털 기반 수업의 에듀테크 기능 측면에서 에듀테크 기능은 교수 지원(78.5%), 협업 지원(74.1%), 개별화 학습 지원(69.7%)이 균형 있게 활용되었다. 모든 사례에서 AI/데이터 분석 도구(100%)가 사용되었으며, 동일한 에듀테크 도구가 수업 맥락에 따라 다양한 교육적 목적을 수행하는 유연한 기술 구현의 중요성을 보여주었다. 이는 특정 도구보다는 교육학적 목표에 기반한 기술 통합이 이루어지고 있음을 시사하는 동시에, 교육 행정 당국이 교원의 에듀테크 활용 역량 강화를 위한 지속적인 전문성 개발 투자를 통해 이러한 유연하고 다차원적인 기술 활용을 효과적으로 지원하고 있음을 입증한다.
더 나아가, 연구는 AI-디지털 교육 시스템 통합을 추진하는 개발도상국에 중요한 시사점을 제공한다. 특히 캄보디아와 같은 자원 제약 국가들을 위해 한국의 우수 사례에서 도출된 유연한 시간 배분, 학생 중심 모델, 균형 잡힌 학습 목표, 에듀테크 활용 등 핵심 통찰은 현지 맞춤형 정책 프레임워크 및 구현 전략 수립에 기여한다. 이는 비교 교육학적 관점에서 국제적 모범 사례를 현지 상황에 맞게 적용하는 중요성을 강조한다.
정책 제언으로, 첫째, AI-디지털 수업의 형식적 설계를 최적화하고 이를 위한 행정 지원을 강화해야 한다. 학생 중심의 능동적 학습 환경 조성을 위해 블록타임제, 교과 연계 수업 등 유연한 시간 운영 방안과 학교급별 발달 특성에 맞는 활동 패턴 체계화 지침 개발이 필요하며, 안정적인 디지털 인프라와 유연한 물리적 공간 활용을 통한 학습 효과 극대화 노력이 지속적으로 이어져야 한다.
둘째, AI-디지털 교육의 내용적 특성과 통합을 강화하는 정책 및 전략을 수립해야 한다. 기술적 지식뿐 아니라 기술에 대한 적절한 태도와 응용 능력 함양을 위해 인지적, 정의적, 심동적 영역에 걸친 균형 잡힌 학습목표와 고차원적 사고력 함양이 중요하므로, 국가 교육과정에서 교과 간 AI 개념 융합을 촉진하고 실제적 문제 해결 중심의 교수-학습 활동을 설계해야 한다. 더불어 교과-AI 통합 산출물 평가, AI 윤리 인식 평가 등 혁신적인 평가 시스템 재정립이 이루어져야 한다.
셋째, AI-디지털 수업에서 기술 활용 효과성 및 교사 역량을 지속적으로 제고하기 위한 정책을 추진해야 한다. 교사들의 에듀테크 활용 역량을 강화하되, 단순 조작을 넘어 유연한 교육학적 적용에 초점을 맞춘 체계적인 전문성 개발(연수 프로그램, 행정적 인센티브)이 이뤄져야 한다. 특히 개별 학습 지원 기능뿐만 아니라 협력 학습 지원 기능도 균형 있게 활용될 수 있도록 다양한 활용 사례와 지침이 교육 행정 차원에서 개발되어 보급되어야 한다.
끝으로 후속 연구를 제언하면, 우선, AI-디지털 기반 교육의 효과와 실행에 관한 심층적 연구가 필요하다. 다양한 학교 환경에서의 실행 과정과 학생 경험에 대한 조사, 특히 학생 역량 발달에 미치는 장기적 영향을 검증하는 종단 연구가 요구된다. 둘째, AI-디지털 기반 수업 분석을 위한 포괄적 연구 방법론 개발이 필요하다. 수업 관찰, 인터뷰, 산출물 분석 등을 통합한 혼합 연구 방법을 통해 AI-디지털 교육의 고유한 특성을 포착할 수 있는 평가 도구가 개발되어야 한다.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 1
• 1. 연구의 필요성 및 목적 1
• 2. 연구 문제 7
• 3. 용어의 정의 8
• Ⅱ. 이론적 배경 10
• 1. AI 디지털 시대와 교육 10
• 2. AI-디지털 기반 수업 23
• 3. 수업 분석 47
• 4. 교육에서의 기술 통합 모형 49
• 5. 학습 목표 분류 체계 52
• 6. AI-디지털 수업 관련 선행연구 57
• Ⅲ. 연구 방법 71
• 1. 연구 설계 71
• 2. 분석 대상 73
• 3. 분석 준거 76
• Ⅳ. 연구 결과 97
• 1. AI-디지털 기반 수업의 형식적 특성 97
• 2. AI-디지털 기반 수업의 내용적 특성 110
• 3. AI-디지털 기반 수업의 기술 활용적 특성 121
• Ⅴ. 논의 및 결론 127
• 1. 논의 127
• 2. 결론 및 제언 134
• 참고문헌 138
• ABSTRACT 162
• 부록 167