중등학교 기술교사의 인공지능교육에 대한 인식과 인공지능 교수효능감 분석

김방희 사단법인 한국융합기술연구학회 2023 아시아태평양융합연구교류논문지 Vol.9 No.4

The purpose of this study was to analyze secondary school technology teachers' perception of AI and AI teaching efficacy. To achieve the purpose of the study, a questionnaire was selected and 384 questionnaires were collected through an online survey. For data analysis, frequency analysis and descriptive statistics were conducted, and independent sample t-test and one-way ANOVA were used to analyze differences according to variables. As a result of the study, first, the level of perception of the necessity and possibility of artificial intelligence education in technical education was quite high, and the level of perception of high school teachers, teachers with more than 5 years of experience and less than 10 years of experience in AI-related training was statistically significant. Second, the artificial intelligence teaching efficacy of secondary technology teachers was higher for male teachers than female teachers, high school teachers compared to middle school teachers, and teachers with training experience, and teachers with more than 20 years of experience showed the lowest level. Third, there was a positive correlation between the perception of AI education and AI teaching efficacy. Based on the above research results, in order to raise perception of artificial intelligence education and enhance artificial intelligence teaching efficacy, it is necessary to establish an artificial intelligence education system in middle and high school technical subjects and to provide opportunities for customized artificial intelligence-related training support by gender, school level, and teaching experience will be needed. 이 연구의 목적은 중등학교 기술교사의 인공지능에 대한 인식과 인공지능 교수효능감을 분석하는데 있었다. 연구의 목적 달성을 위해 설문도구를 선정하고 온라인 조사를 통해 384부의 설문지를 수집하였다. 자료분석에는 빈도분석과 기술통계를 실시하였고, 변인에 따른 차이를 분석하기 위해 독립표본 t-검정, One-way ANOVA를 사용하였다. 연구결과로는 첫째, 기술교육에서 인공지능교육의 필요성과 가능성에 대한 인식 수준은 상당히 높았으며, 고등학교 교사, 5년 이상 10년 미만의 경력교사, AI 관련 연수 유경험 교사의 인식 수준이 통계적으로 유의하게 높게 나타났다. 둘째, 중등 기술교사의 인공지능 교수효능감은 여교사에 비해 남교사가, 중학교 교사에 비해 고등학교 교사가, 연수 경험이 있는 교사가 높게 나타났으며, 20년 이상의 고경력 교사가 가장 낮은 수준이었다. 셋째, 인공지능교육에 대한 인식과 인공지능 교수효능감 사이에는 정적 상관이 있었다. 이상의 연구 결과를 토대로 인공지능교육에 대한 인식 제고와 인공지능 교수효능감 증진을 위해 중·고등학교 기술교과 내 인공지능교육 체계 마련과 성별, 학교급별, 교직경력별 맞춤형 인공지능 관련 연수 지원의 기회 제공이 필요할 것이다.

인공지능 교육 프로그램이 초등학교 예비교사의 AI 기술 활용에 대한 교수 효능감과 태도에 미치는 영향

김진옥(Kim, Jin-ok) 한국실과교육학회 2021 한국실과교육학회지 Vol.34 No.3

이 연구는 인공지능 교육 프로그램이 초등학교 예비교사의 AI 기술 활용에 대한 교수 효능감과 태도에 미치는 영향을 분석하기 위해 수행되었다. 예비교사 대상의 인공지능 교육 프로그램은 G 교육대학교에 재학 중인 예비교사 13명을 대상으로 2021년 4월부터 2021년 5월까지 개발되고 적용되었다. 인공지능 교육 프로그램에 참여한 예비교사 13명에게 인공지능 기술 활용에 대한 교수 효능감과 태도에 대한 사전･사후 검사를 실시하여 그 결과를 분석하였다. 그 결과, 교수 효능감의 사전 검사 평균은 2.49점, 사후 검사 평균은 3.46점으로 나타났고 평균 점수의 차이는 통계적으로 유의미한 차이를 나타냈다. 또한, 인공지능 기술 활용 태도에 대한 사전･사후 검사 결과에서도 긍정적인 변화가 나타남을 확인할 수 있었다. 특히, 예비교사들이 현장 교사의 멘토링 활동을 거쳐 인공지능 교수･학습 과정안 및 교수･학습 자료를 직접 개발하고 이를 초등학생들에게 적용해보는 경험을 해 보는 것이 예비교사의 인공지능 교육에 대한 긍정적인 자기 효능감과 인공지능 기술의 활용에 대한 긍정적인 태도를 길러줄 수 있음을 보여주고 있다. This study examined the effect of an artificial intelligence education program on teaching efficacy and attitude toward the use of AI technology of primary school pre-service teachers. The artificial intelligence education program for pre-service teachers was developed and applied from April 2021 to May 2021 for 13 pre-service teachers attending the G-University of Education. Thirteen pre-service teachers who participated in the artificial intelligence education program were subjected to pre-and post-tests on the teaching efficacy and attitude toward the use of artificial intelligence technology, and the results were analyzed. As a result, the mean of the pre-test for teaching efficacy was 2.49 points, and the mean of the post-test was 3.46 points, and the difference in the mean scores showed a statistically significant difference. In addition, it was confirmed that positive changes appeared in the pre-and post-test results on the attitude to using AI technology. In particular, the positive self-efficacy of pre-service teachers on AI education is that pre-service teachers develop AI teaching/learning process plans and teaching/learning materials directly through mentoring activities of field teachers and experience applying them to elementary school students. It suggests that it can foster a positive attitude toward the use of artificial intelligence and artificial intelligence technology.

예비유아교사가 지각하는 유아과학교육 필요성과 인공지능 지식, 과학교수태도 및 과학교수효능감 간의 구조적 관계

조혜영(Hyeyoung Jo) 한국유아교육·보육복지학회 2024 유아교육·보육복지연구 Vol.28 No.1

본 연구는 예비유아교사가 지각하는 유아과학교육 필요성과 인공지능 지식, 과학교수태도 및 과학교수효능감 간의 구조적 관계를 알아보는데 목적이 있다. 이를 위해 서울, 경기도, 충청도, 경상도 지역의 유아교육과에 재학중인 224명의 데이터를 분석하였다. SPSS 25.0과 AMOS 23.0을 활용하여 연구변인들간의 관계는 피어슨의 상관분석하였고, 구조방정식으로 구조적 관계를 알아보았다. 주요 연구결과는 첫째, 연구변인의 경향성을 보면 모두 3.0점 이상으로 높게 나타났고, 정규성은 만족하는 것으로 분석되었다. 둘째, 내생변인인 과학교수효능감과 하위요인, 과학교수태도와 하위요인을 중심으로 모든 변인들 간의 통계적으로 유의미한 정적 상관관계가 나타났다. 셋째, 측정모형은 적합한 것으로 나타났다. 구조모형의 경로계수를 보면, 유아과학교육 필요성은 인공지능 지식과 과학교수태도, 과학교수효능감에 통계적으로 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 인공지능 지식은 과학교수태도와 과학교수효능감에 통계적으로 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 매개분석 결과, 유아과학교육 필요성이 과학교수태도와 과학교수효능감에 영향을 주는 과정에서 인공지능 지식이 부분매개하는 것으로 나타났다. 이러한 연구결과는 유아과학교육의 내실화 측면에서 인공지능에 대한 교육 적용 방안을 고려해야 함을 시사하는 것이다. The purpose of this study was to investigate the structural relationship between pre-service early childhood teachers' perceived need for early childhood science education and their knowledge of artificial intelligence, attitudes toward science instruction, and self-efficacy in science teaching. The subjects of this study were 224 pre-service early childhood teachers in Seoul, Gyeonggi, Chungcheong, and Gyeongsang provinces, and their data were analyzed for the research. The relationships among research variables were analyzed using Pearson's correlation analysis, and the structural relationships were explored through structural equation modeling (SEM) using SPSS 25.0 and AMOS 23.0. These results were as followed. First, when examining the tendencies of research variables, all scored above 3.0 points, indicating a high level, and normality was considered satisfactory in the analysis. Second, statistically significant positive correlations were observed among all variables, with a particular focus on endogenous variables such as science teaching self-efficacy and its sub-factors, as well as attitudes toward science instruction and its sub-factors. Third, the measurement model was found to be appropriate. Examining the path coefficients of the structural model revealed that the perceived need for early childhood science education had statistically significant effects on artificial intelligence knowledge, attitudes toward science instruction, and science teaching self-efficacy. Statistically significant effects of artificial intelligence knowledge were found on attitudes toward science instruction and science teaching self-efficacy. Mediation analysis revealed that knowledge of artificial intelligence partially mediated the influence of perceived need for early childhood science education on attitudes toward science instruction and science teaching self-efficacy. These research findings suggest the need to consider incorporating educational approaches related to artificial intelligence to enhance the foundation of early childhood science education.

온라인 하브루타 토론기반 인공지능 활용교육의 효과: 예비교사의 창의적 교수효능감을 중심으로

정선영,장상군 학습자중심교과교육학회 2023 학습자중심교과교육연구 Vol.23 No.10

Objectives The purpose of this study was to investigate the effects of online Havruta discussion-based AI application education on pre-service teachers' creative teaching efficacy. Methods For this purpose, 48 college students taking education method and educational engineering courses at K University in Seoul were randomly assigned to either experimental or control group, and eight topics on AI application education were conducted for eight weeks. The experimental group conducted online Havruta discussion activities in AI application education, and the students in the control group conducted a general online teaching method in AI education. Pre- and post-surveys were conducted in the control group and the experimental group, and covariance analysis was performed on the collected data to find out the difference in creative teaching efficacy of pre-service teachers between the two groups. Results It was found that there was a statistically significant difference in creative teaching efficacy between the experiment and control group. The experimental group showed higher scores in creative teaching strategy efficacy and creative thinking efficacy, which are sub-elements of creative teaching efficacy than the control group, which showed statistically significant differences. Conclusions This online Havruta discussion-based AI application education promoted high-quality discussions through continuous questions and answers to pre-service teachers, and improved creative teaching efficacy. This study, which applied the online Havruta discussion activities, is meaningful in that it presented specific ways to promote social interaction in an online educational environment and specific strategies for teachers to effectively apply artificial intelligence education in the authentic educational environment. 목적 본 연구의 목적은 온라인 하브루타 토론기반 인공지능 활용교육 프로그램을 설계하고 예비교사의 창의적 교수효능감에 미치는 효과를 검증하는 것이다. 방법 서울시 소재 K 대학에서 교육방법 및 교육공학 과목을 수강하는 예비교사 48명을 실험집단과 각각 24명을 무선 배치하였으며8주 동안 8개의 온라인 하브루타 토론기반 인공지능 활용교육을 실시하였다. 통제집단은 일반적인 온라인 수업 방식으로 인공지능활용교육을 실시하였으며 실험집단은 일반적인 온라인 인공지능 활용교육에서 하브루타 토론활동을 실시하였다. 두 집단에서 창의적 교수효능감에 대한 사전-사후 설문조사를 실시하였으며, 두 집단 간 차이를 알아보기 위하여 공분산 분석을 실시하였다. 결과 창의적 교수효능감이 실험집단과 통제집단 간에 통계적으로 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 실험집단이 통제집단보다창의적 교수효능감의 하위요소인 창의적 교수전략 효능감, 창의적 사고 효능감에서 더 높은 점수를 나타냈으며 이는 통계적으로유의한 차이를 보였다. 결론 온라인 하브루타 토론은 인공지능 활용교육에서 예비교사에게 지속적인 질문과 답변을 통한 질 높은 토론을 촉진하였으며, 이러한 토론의 과정은 예비교사들이 인공지능 활용교육을 창의적으로 수행할 수 있도록 하는 효능감을 향상시킨 것으로 사료된다. 온라인 하브루타 토론활동을 적용한 본 연구는 온라인 교육환경에서 사회적 상호작용을 촉진시킬 수 있는 구체적인 방법을 제시하였다는 점과 교육현장에서 교사가 인공지능 활용교육을 효과적으로 적용할 수 있는 구체적인 전략을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

연구학교 참여 초등교사의 인공지능 활용 과학 수업에 관한 인식 변화

김태하,윤혜경 한국초등과학교육학회 2023 초등과학교육 Vol.42 No.3

For the successful implementation of education using artificial intelligence (AI) in schools, the perception of teachers is important. This study focuses on elementary school teachers and their perception of the need and teaching efficacy of science classes using AI before and after participating in a research school program. The analysis explores four key aspects, namely, learning, teaching, assessment, and communication. The study recruited 24 elementary school teachers from a school designated by the Gangwon Provincial Office of Education to participate in a year-long research school program. The study collected data using pre- and post-program surveys to explore changes in the perception of teachers regarding AI-based science classes. Furthermore, the researchers conducted individual in-depth interviews with four elementary school teachers to investigate the experience factors that influenced the changes in their perception of the aforementioned classes. The main findings were as follows. First, elementary school teachers were positively aware of the need for science classes using AI even prior to their research school experience; this perception remained positive after the research school program. Second, the science teaching efficacy of the elementary school teachers using AI was generally moderate. Even after the research school experience, the study found no statistically significant increase in efficacy in teaching science using AI. Third, by analyzing the necessity–efficacy as quadrants, the study observed that approximately half of the teachers who participated in the research school reported positive changes in learning, teaching, and assessment. Fourth, the study extracted four important experience factors that influenced the perception of the teachers of science classes using AI, namely, personal background and characteristics, personal class practice experience, teacher community activities, and administration and work of school. Furthermore, the study discussed the implications of these results in terms of the operation of research schools and science education using AI in elementary schools. 학교 교육에서 인공지능을 활용한 교육이 성공적으로 이루어지기 위해서는 교사의 인식이 중요하다. 이 연구에서는 연구학교 참여 전후에 초등교사의 인공지능 활용 과학 수업 필요성에 관한 인식과 교수효능감 수준을 ‘학습’, ‘교수’, ‘평가’, ‘의사소통’ 네 가지 측면에서 조사하고 분석하였다. 강원특별자치도교육청에 의해 지정되어 일 년 동안 연구학교로 운영된 한 초등학교에 근무하는 초등교사 24명을 대상으로 하였다. 연구학교 운영 전후에 수집한 설문 결과를 데이터로 활용하여 인공지능 활용 과학 수업에 대한 인식 변화를 탐색하였고, 특히 네 명의 교사를 대상으로 개별 심층 면담을 하여 인공지능 활용과학 수업에 관한 인식 변화에 영향을 미친 경험 요인을 탐색하였다. 주요한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등교사는 연구학교 경험 이전부터 인공지능 활용 과학 수업 필요성에 관해 긍정적으로 인식하고 있었으며, 이는 연구학교 경험 이후에도 유사하게 유지되었다. 둘째, 초등교사의 인공지능 활용 과학교수 효능감은 대체로 중간 수준이었으며 연구학교 경험 이후에도 통계적으로 유의미한 수준으로 높아지지 않았다. 셋째, ‘필요성-효능감’을 함께 사분면으로 분석한 결과 연구학교를 경험한 초등교사는 ‘학습’, ‘교수’, ‘평가’ 측면에 대하여 절반 정도가 긍정적인 변화를 경험하였다. 넷째, 초등교사의 인공지능활용 과학 수업에 관한 인식 변화에 영향을 미친 중요한 경험 요인은 ‘개인적 배경과 특성’, ‘교사 개인의 수업 실천 경험’, ‘교사공동체 활동’, ‘학교 행정과 업무’ 네 가지로 추출할 수 있었다. 이와 같은 연구결과가 연구학교 운영과 인공지능 활용 초등 과학교육에 주는 시사점을 논의하였다.

중등 예비교사의 AI 교육에 대한 인식, 요구 및 AI 교수효능감 분석

김방희(Bang Hee Kim) 학습자중심교과교육학회 2022 학습자중심교과교육연구 Vol.22 No.22

목적 본 연구는 중등 예비교사의 AI 교육에 대한 인식과 요구, AI 교수효능감을 분석을 통해 사범대학 차원에서의 AI 교육방안에 대한 방향을 제시하고자 하였다. 방법 경상남도에 소재 K대학 사범대학 재학생을 학년, 전공별로 유층표집하여 설문을 실시하였고, 선행연구 고찰을 통한 AI 관심도, 이해도, 필요도 영역의 개발문항과 인공지능 교수효능감 측정도구(AI-TEBI)를 활용하여 최종적으로 198명의 응답지를 분석하였다. 중등 예비교사의 AI 교육에 대한 인식, 요구 및 AI 교수효능감의 성별, 전공계열별, 학년별 차이를 분석하기 위해 χ2 검정, 독립표본 t-검정, one-way ANOVA를 활용하였다. 결과 첫째, 중등 예비교사의 AI 교육에 대한 이해도는 낮은 수준이며, 관심도 및 필요성에 대한 인식 수준은 높았다. 둘째, AI 이해 교육에 대한 요구보다 AI 활용 교육에 대한 요구가 높았으며, 전공계열별, 학년별로 차이가 있었다. 셋째, AI 교수효능감 하위요소 중 AI에 대한 개인 교수 효능, AI와의 상호작용이 낮았고, AI 개념인식과 AI에 대한 교수 결과 기대는 높은 수준이었다. 결론 중등 예비교사들의 AI 관련 교육 경험은 전반적으로 AI 교육에 대한 긍정적인 인식에 영향을 미치며, 이에 AI 교수효능감 증진을 위한 전공계열, 학년별 AI 이해교육과 활용교육의 적절한 체계적 교육과정 운영이 필요하다. 본 연구의 결과는 중등 교원양성기관에서 다양한 전공학과에서의 AI 관련 교육방안 마련을 위한 기초자료로 활용될 것으로 판단된다. Objectives The purpose of this study is to suggest direction for the AI education plan at the university of education through the analysis the perception, requirement for AI education and AI teaching efficacy of secondary pre-service teachers. Methods The survey was conducted by sampling students from K University's College of Education in Gyeongsang nam-do by grade and major. As a research tool, development questions in the areas of AI interest, understanding, and need through review of previous studies, and artificial intelligence teaching efficacy measurement tools (AI-TEBI) were used. Finally, 198 respondents were analyzed. Chi-square test, independent t-test, and one-way ANOVA were used to analyze differences by gender, major, and grade. Results First, the level of understanding of AI education was low, and the level of awareness of interest and necessity was high. Second, the demand for AI utilization education was higher than understanding education, and there were differences by major and grade. Third, among the sub-elements of AI teaching efficacy, individual teaching efficacy on AI and interaction with AI were low, and expectations for AI concept recognition and AI teaching results were high. Conclusions The AI education experience of secondary pre-service teacher affected the positive perception of AI education. According to this result, it is necessary to operate an appropriate systematic curriculum of AI understanding and utilizing education to enhance AI teaching efficacy by major and grade. The results of this study will be used as basic data to set a plan how to conduct AI education for all majors in college of education.

머신러닝 교육 플랫폼을 활용한 융합 교육 프로그램이 예비교사의 인공지능 교수효능감(AI-TEBI)에 미치는 영향

이소율(Soyul Yi),이영준(Youngjun Lee) 한국컴퓨터교육학회 2022 한국컴퓨터교육학회 학술발표대회논문집 Vol.26 No.1

교육부는 지난 11월, 2022 개정 교육과정 총론 주요사항에서 디지털ㆍAI(Artificial Intelligenc) 소양 함양 교육을 강조하였다. 이는 시대적 흐름에 따른 학생, 학부모 등의 요구를 반영한 결과이며, 이제는 모든 교과에서 디지털ㆍAI 교육이 바탕이 되어야 한다는 것을 의미한다. 따라서 모든 교과의 교사는 디지털ㆍAI 교육 역량이 함양하고, 그것을 본인의 교과에서 융합하여 활용할 수 있어야 한다. 따라서 본 연구에서는 모든 교과의 예비 교사들을 대상으로 하는 머신러닝 교육 플랫폼을 활용한 융합 교육 프로그램을 적용했고, 그 효과성을 살펴보았다. 처치의 사전-사후에 실시한 인공지능 교수효능감 측정 도구 검사 결과, 사전보다 사후 결과가 상승하였으며 이러한 결과는 t= t=-6.220으로 p< .001 수준에서 통계적으로 유의한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서 개발 및 적용한 처치 내용은 예비교사의 인공지능 교수효능감 함양에 긍정적인 효과가 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 본 연구의 실험 대상은 단일 집단이었기 때문에 추후 연구에서는 통제 집단과의 비교를 실시하여 추가 검증을 할 것이 요구된다.

예비교사를 위한 머신러닝 활용 물질의 상태 분류에 대한 융합교육 프로그램의 효과 분석

이소율,이영준,백성혜 중소기업융합학회 2022 융합정보논문지 Vol.12 No.5

The purpose of this study is to develop and analyze the effects of an educational program that can cultivate artificial intelligence(AI) convergence education competency for future education and enhance students' understanding of pre-service teachers. For this end, an AI convergence education program using Machine Learning for Kids and Scratch 3 was developed for 15 weeks under the theme of classifying the state of matter. The developed program were treated by K University pre-service teachers who participated voluntarily. As a result, pre-service teachers were able to metaphorically understand the learning process of students through understanding of machine learning training process. In addition, the pre-post t-test result of AI teaching efficacy showed a statistically significant improvement with t=-7.137 (p<.000). Therefore, it is suggested that the AI convergence education program developed in this study can help to increase the understanding of the pre-service teacher's students in an indirect way other than practice teaching, and can contribute to foster AI education competency. 본 연구는 예비교사의 미래 교육을 위한 인공지능 융합교육 역량을 함양하고, 동시에 학생의 학습 과정에 대한 이해를 증진할 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 효과를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 물질의 상태 분류를 주제로 머신러닝포키즈와 스크래치3를 활용한 인공지능 융합교육 프로그램을 15주차 분량으로 개발하였다. 개발된 내용은 자발적으로 참여한 K대학교 예비교사들에게 처치되었다. 그 결과, 예비교사들은 머신러닝의 학습을 이해하는 과정을 통해 학생의 학습 과정을 비유적으로 이해할 수 있었다. 또한, 인공지능 교수효능감의 사전-사후 t검정 결과는 t=-7.137(p< .000)으로 통계적으로 유의한 향상을 보였다. 따라서 본 연구에서 개발한 인공지능 융합교육 프로그램은 교생실습 외에 비간접적인 방식으로 예비교사의 학생에 대한 이해를 높일 수 있는데 도움이 되고, 인공지능 교육 역량 함양에 기여할 수 있음이 시사된다.

Development of the Contents of AI Convergence Education Method Subjects and Verification of Teaching Efficacy Effectiveness for Elementary and Secondary Teachers

Jeong-Rang Kim(김정랑) 한국컴퓨터정보학회 2022 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.27 No.3

본 논문에서는 초중등 교사를 대상으로 AI융합교육 전공 교과목 중 ‘AI융합교육방법’ 수강자의 요구와 환경을 분석하고 이를 바탕으로 교과목을 개발 및 적용하여 정보교육 교수효능감에 대한 효과성을 검증하였다. 연구를 위해 ‘AI융합교육방법’ 과목을 수강하는 초중등 교사를 연구 대상으로 선정하여 대상의 일반적인 특성과 사전 지식 수준, 교육내용 요구를 조사 · 분석한 결과를 바탕으로 ‘AI융합교육방법’ 교과목의 영역, 15주의 교수 · 학습 내용을 개발하였다. 개발된 ‘AI융합교육방법’ 과목을 15주간 대상에게 적용하여 정보교육 교수효능감에 대한 효과성을 검사하고 분석한 결과, 정보교육 교수효능감은 적용 전에 비해 통계적으로 유의미하게 향상된 것으로 나타났다. 정보교육 교수효능감의 하위요소중 정보 수업 가치관, 정보 교수 전략에서 유의미한 차이가 나타났다. 향후 학교 현장과의 연계, 타교과와의 융합 등 교사 전문성 확보를 위한 후속 연구 진행이 필요하며, 교수학습 자료, 인공지능 교육용 플랫폼 등 다양한 자료와 교수학습 방법이 체계적으로 마련될 필요가 있다. In this paper, the needs and environment of the AI Convergence Education Method were analyzed for elementary and secondary teachers, and based on this, teaching efficacy of informatics education was verified. For the research, elementary and secondary teachers who take the subject were selected, and based on the results of analyzing the general characteristics, pre-knowledge level, and needs of the subject, curriculum for 15 weeks was developed. As a result of verifying the teaching efficacy effectiveness of the developed AI Convergence Education Method subject for 15 weeks, the effectiveness of the information education teaching efficacy was verified. Among the factors, there were statistically significant differences in information teaching values and information teaching strategies. In the future, it is necessary to conduct follow-up research to secure teachers professionalism, such as linking with schools and convergence with other subjects. Various teaching and learning materials and teaching and learning methods such as educational contents and materials, reference literature, and artificial intelligence education platforms need to be prepared.

고등학교 <인공지능 수학> 교사 연수가 교사 개인의 교수효능감에 미치는 효과

류상주,석진명,강우혁,박재현 대한수학교육학회 2024 학교수학 Vol.26 No.1

본 연구에서는 2021년부터 진행된 고등학교 <인공지능 수학> 과목 교사 연수가 효능감에 미친 영향에 대한 효과와 인과적메커니즘을 분석하려 한다. 인과관계를 식별하는 방법으로 Pearl, J.가 창안한 인과추론 이론을 적용하였다. 선행연구를 참고하여처치변수와 결과변수에 영향을 미치는 변수들을 찾고 방향성 비순환 그래프를 작성하여 표본집단 전체에서 효과를 확인하였다. 또한, 세부 집단 간 효과의 차이를 분석함으로써 인과적 메커니즘을 유추하였다. 이를 바탕으로 <인공지능 수학> 과목 연수를위한 시사점을 제언하였다. This paper studies the effects and causal mechanism of teacher training in the high school <Artificial Intelligence Mathematics> course from 2021 on efficacy. We apply the theory of causal inference developed by Pearl, J. as a method for identifying causal mechanism. Based on previous studies, we search for variables that affect the treatment and outcome variables and draw a directed acyclic graph to confirm the effects among the whole sample. Moreover, we infer the causal mechanism by analyzing the differences in effects among the subgroups of the whole sample space. Based on this study, we suggest implications for teacher training in the <Artificial Intelligence Mathematics> course.