중등 기술 교과에서 인공지능 융합 수행평가 활성화를 위한 지원 사항에 관한 요구분석

이규선 이화여자대학교 교육대학원 2025 국내석사

본 연구의 목적은 중등 기술 교과에서 인공지능 융합 수행평가를 운영하기 위한 교사들의 요구도를 분석하여, 개정 교육과정에서 제시하는 인공지능 융합 교육이 학교 현장에서 효과적으로 실행될 수 있도록 지원하는 것이다. 특히, 인공지능 융합 수행평가 운영 경험 여부에 따른 기술 교사들의 요구 차이를 분석함으로써, 맞춤형 지원 방안을 도출하고, 교육 현장에서 실질적으로 활용할 수 있는 전략을 제시하고자 한다. 또한 인공지능 융합 수행평가를 활성화하는 데 필요한 구체적인 자원과 정책적 지원 방향을 제안하며, 이를 통해 학생들의 학습 효과와 교육적 성과를 극대화하는 데 기여하고자 한다. 본 연구는 다음의 두 가지 연구 문제를 중심으로 진행되었다. 첫째, 중등 기술 교과에서 인공지능을 융합한 수행평가를 운영하기 위한 지원 방안 중 요구도가 가장 높은 최우선순위군은 무엇인가? 둘째, 기술 교사의 수행평가 운영 경험 여부가 인공지능 융합 수행평가를 운영하기 위한 요구도 우선순위 선정에 어떤 영향을 미치는가? 이 두 연구 문제는 기술 교사들이 현장에서 겪는 어려움과 요구를 분석하고, 이를 기반으로 실질적인 지원 전략을 수립하는 데 중점을 둔다. 본 연구는 ‘중등 기술 교과에서 인공지능 융합 수행평가 활성화를 위한 지원 사항’에 관한 요구도 분석을 위한 요인을 산출하기 위해 중등 기술 교과 전문가 9인을 대상으로 서술형 사전 설문을 시행하였다. 서술형 답변을 바탕으로 20개의 요인을 산출한 후, 다시 6인(교사 5인, 교수 1인)의 전문가 검토를 통해 요인을 수정하였다. 산출한 요인들은 ‘인공지능 융합 교육에 대한 이해 증진’, ‘인공지능 기반 학습 환경 조성’, ‘교육과정 재구성 및 수업 운영 관련 지원’, ‘평가 방안의 지원’인 4가지 영역으로 분류하였다. 본 연구의 대상은 전국의 중등 기술 교사 103명으로, 다양한 기술 교과 연구회의 SNS 플랫폼을 활용하여 편의표집 하였다. 연구 자료는 구글 설문지를 통해 수집되었으며, 응답자는 연구 주제와 관련된 설문 문항에 5점 척도(1점~5점)로 응답하였다. 모든 설문 항목에 대한 응답이 완료되었으며, 미응답 문항은 없었다. 최종적으로 103부의 설문지를 바탕으로 데이터 분석을 진행하였다. 이러한 표집 방식은 연구 대상의 접근성을 높이는 동시에, 다양한 지역 및 환경에서의 교사 의견을 반영하는 데 기여하였다. 요인별 중요도와 수행도의 평균 차이가 유의미한지 확인하기 위해 대응표본 t검정을 실시한 결과, 총 20개의 지원 사항에서 모두 중요도 평균과 수행도 평균 간의 차이가 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 이를 바탕으로 Borich 요구도 분석과 The Locus for Focus 모델을 활용하여 각 지원 사항의 요구도 우선순위를 도출하고 최우선순위군을 선정하였다. 또한, 교사의 수행평가 운영 경험 여부에 따라 응답을 비교 분석하여, 경험 유무에 따른 요구 차이를 심층적으로 탐구하였다. 이를 통해 특정 상황에 적합한 맞춤형 지원 방안을 제안하고자 하였다. 연구 결과 전체 응답자를 대상으로 선정한‘중등 기술 교과에서 인공지능 융합 수행평가 활성화를 위한 지원 사항’의 최우선순위군은 요인 2-4(데이터 윤리 문제 예방 및 대책 마련), 2-5(에듀테크 수업 도구 지원 예산 확보), 2-3(교내 인공지능 융합 수업을 위한 특별실 환경 조성), 4-2(개정 교육과정 평가계획 양식에 맞는 예시 자료 배포), 3-1(인공지능 융합 수행평가 시 활용할 수 있는 수준별 학습 지도 방안 안내 자료 배포)로 총 5개가 도출되었다. 이러한 결과의 타당성과 심층적인 분석을 위해 기술 교육 전문가 6명(A~F)을 대상으로 인터뷰를 진행하였다. 인터뷰를 통해 도출된 최우선순위군이 학교 현장에서 실제로 필요한 지원 사항인지 확인하고, 각 지원 방안에 대한 개선 방향과 추가적인 제안을 수집하였다. 인공지능 융합 기술 수행평가 운영 경험 여부에 따라 요구 사항의 우선순위에는 차이가 나타났다. 인공지능 융합 기술 수행평가를 운영한 경험이 있는 경우 중등 기술 교과에서 인공지능 융합 수행평가 활성화를 위한 지원 사항의 최우선순위군은 요인 2-4(데이터 윤리 문제 예방 및 대책 마련), 2-5(에듀테크 수업 도구 지원 예산 확보), 2-3(교내 인공지능 융합 수업을 위한 특별실 환경 조성), 4-2(개정 교육과정 평가계획 양식에 맞는 예시 자료 배포)로 총 4개가 도출되었다. 반면, 인공지능 융합 기술 수행평가를 운영한 경험이 없는 경우 중등 기술 교과에서 인공지능 융합 수행평가 활성화를 위한 지원 사항의 최우선순위군은 7가지로 더 다양하게 나타났다. 결과에는 요인 2-4(데이터 윤리 문제 예방 및 대책 마련), 3-1(인공지능 융합 수행평가 시 활용할 수 있는 수준별 학습 지도 방안 안내 자료 배포), 4-5(수행평가에서 활용할 수 있는 개별화된 학생 피드백 지원 시스템 구축), 4-2(개정 교육과정 평가계획 양식에 맞는 예시 자료 배포), 2-5(에듀테크 수업 도구 지원 예산 확보, 2-3(교내 인공지능 융합 수업을 위한 특별실 환경 조성), 1-1(교사 연구회를 통한 수행평가 운영 네트워크 및 커뮤니티 조성)가 포함되었다. 이렇게 본 연구를 통해 중등 기술 교과에서 인공지능 융합 수행평가를 활성화하기 위한 주요 지원 방안을 도출하고, 이에 대한 교사들의 요구를 분석하였다. 분석 결과, 인공지능 융합 수행평가의 안정적 운영을 위해서는 교사의 인공지능 융합 수행평가 운영 경험 여부에 따라 차별화된 지원 방안이 필요하다는 점이 확인되었다. 본 연구는 중등 기술 교과에서 인공지능 융합 수행평가를 활성화하기 위한 지원 방안을 모색하였으며, 이를 위해 교사들의 요구를 분석한 기초 연구로서 의의를 지닌다. 그러나 다음과 같은 한계점이 있다. 첫째, 연구 대상이 수도권과 중학교 교사에 편중되어 있어 결과의 일반화에 한계가 있다. 둘째, 자기 기입식 설문 방식으로 중요도와 수행도의 객관적 차이에 대해 해석 시 주의가 필요하다. 셋째, 인공지능 융합 교육의 개념이 최근에 등장하여, 기술 교육에서 관련 요구도 분석 연구가 부족하므로 선행연구와의 비교나 일치 여부를 논의하는 데 어려움이 있다. 그럼에도, 본 연구는 개정 교육과정에 따른 혼란을 줄이고 교사들의 경험과 요구를 반영하기 위한 실질적인 지원 방안을 제시했다는 점에서 의의가 있다. 더불어 인공지능 융합 수행평가 운영 경험 여부에 따른 지원 방안을 구체적으로 비교하여 분석했다는 점에서, 지원 대상을 면밀하게 고려한 요구도 분석이 이루어졌다는 데에 의의를 더할 수 있다. 중등 기술 교과에서 인공지능 융합 수행평가를 활성화하기 위해 데이터 윤리 문제 예방과 대책 마련의 필요성을 확인한 만큼, 후속 연구에서는 관련된 구체적인 현황과 지원 내용을 심층적으로 탐구할 필요가 있다. 또한, 현장에서 체감되지 않는 지원 사항의 원인과 해결 방안을 제시하는 추가 연구가 활발히 이루어지기를 기대한다. The purpose of this study is to analyze the needs of teachers for administering AI convergence performance assessments in secondary technology Education and to develop support plans for effectively implementing AI convergence education in accordance with the revised curriculum. In particular, it aims to identify the differences in teachers' needs based on their experience with AI convergence performance assessments and to derive tailored support strategies that can be practically applied in the educational field. Additionally, the study proposes specific resources and policy directions to activate AI convergence performance assessments, ultimately contributing to maximizing students' learning outcomes and educational achievements. This study focuses on two key research questions. First, which groups have the highest demand for support measures to implement AI-integrated performance assessments in secondary Technology Education? Second, how does technology teachers' experience with performance assessments influence their demand for AI-integrated performance assessments? These questions aim to analyze the challenges and needs of technology teachers and to develop practical strategies for support based on the findings. In this study, a descriptive pre-survey was conducted with nine secondary Technology Education experts to identify factors for analyzing the needs regarding “Support for enabling AI-integrated performance assessment in secondary technology education.” Based on their narrative responses, 20 factors were identified and later refined through an expert review involving six experts (five teachers and one professor). These factors were categorized into four areas: 'Improving understanding of AI convergence education,' 'Creating an AI-based learning environment,' 'Support for curriculum reorganization and classroom management,' and 'Support for evaluation methods.' The study involved 103 secondary technology teachers nationwide, selected through convenience sampling via social media platforms of various technology education research organizations. Data was collected using a Google Forms survey, where participants responded to questions on a five-point scale (1-5). All items were completed without missing responses, resulting in 103 usable questionnaires for analysis. This sampling method ensured accessibility to the study population and captured diverse perspectives from teachers across different regions and contexts. A paired sample t-test was conducted to examine whether the differences between the mean importance and performance scores for each factor were significant. The results indicated statistically significant differences for all 20 support items. Based on these findings, the Borich needs assessment model and the Locus for Focus model were applied to prioritize the support measure and identify the top priority group. Additionally, responses were analyzed based on teachers' experience with performance assessments to explore differences in needs. This approach aimed to propose tailored support measures suited to specific contexts. As a result of the study, five priority groups were identified for “Support for Enabling AI convergence performance assessment in secondary technology education.” The top priorities were: 2-4 (Preventing and addressing data ethics issues), 2-5 (Securing a budget for edu-tech teaching tools), 2-3 (Creating a specialized room environment for AI convergence classes), 4-2 (Providing sample materials aligned with the revised curriculum evaluation plan), and 3-1 (Distributing learning guidance materials for various levels in AI convergence performance assessments). To validate and further analyze these findings, six technology education experts (A through F) were interviewed. The interviews confirmed the relevance of these priorities to teachers' needs and gathered suggestions for improvement and additional support plans. There were differences in the prioritization of needs based on whether the teachers had experience with AI convergence performance assessment in technology education. In the case of those with experience in operating AI-convergence performance assessment in technology education, four priority groups were identified for support to promote AI-convergence performance assessment in secondary technology education: factors 2-4 (preventing and taking measures against data ethics issues), 2-5 (securing a budget to support edu-tech teaching tools), 2-3 (creating a special room environment for AI-convergence classes at school), and 4-2 (distributing sample materials according to the revised curriculum assessment plan form). On the other hand, for teachers without experience in administering AI performance assessments, the prioritization of support was more varied, with seven different priorities identified. These included: 2-4 (Preventing and addressing data ethics issues), 3-1 (Providing learning guidance materials by level for AI convergence performance assessment), 4-5 (Establishing an individualized feedback system for performance assessment), 4-2 (Distributing sample materials aligned with the revised curriculum assessment plan), 2-5 (Securing a budget for edu-tech teaching tools), 2-3 (Creating a specialized classroom environment for AI convergence), and 1-1 (Building a network and community for performance assessment through teacher research groups). This study identified key support measures to promote AI convergence performance assessments in secondary technology education and analyzed teachers' needs. The analysis confirmed that differentiated support is required for the stable implementation of AI convergence performance assessments, depending on teachers' experience in administering such assessments. This study holds significance as a foundational effort to explore support measures for activating AI convergence performance assessments in secondary technology education and to analyze teachers' needs. However, it has several limitations. First, the study focused on middle school teachers in metropolitan areas, limiting the generalizability of the findings. Second, the use of a self-completion survey method necessitates caution in interpreting objective differences between importance and performance. Third, as AI convergence education is a relatively new concept, there is a lack of related needs analysis studies in technology education, making it difficult to compare or validate the results with prior research. Nevertheless, this study is significant as it proposes practical support measures to address the confusion arising from the revised curriculum while incorporating teachers' experiences and needs. Furthermore, it stands out for its detailed comparison and analysis of support measures based on teachers' experience with AI convergence performance assessments, providing an in-depth understanding of the specific needs of the target groups. This study emphasized the importance of preventing data ethics issues and implementing countermeasures to facilitate AI convergence performance assessments in secondary technology education. Follow-up studies should delve deeper into specific challenges and required support. Future research should also examine the reasons behind insufficient support in the field and propose effective solutions.

생성형 AI 기반 동화책만들기 수업 설계 및 적용

전재은 한신대학교 교육대학원 2024 국내석사

ChatGPT의 발달로 촉발된 생성형 AI 기술의 급속한 발전은 교육 현 장에 많은 변화를 가져오고 있다. 글을 생성해 주는 ChatGPT와 글로 이 미지를 생성해주는 AI 모델을 결합하여 활용하면 다양한 교과목에 대한 다양한 학습 컨텐츠 개발이 가능하다. 두 챗봇 모델 기반 학습 컨텐츠는 한국‧미국‧유럽의 AI 교육 내용을 기준으로 AI의 개념 이해, AI의 활용 사례, 확률‧통계 기반 데이터 분석 방법 등의 학습을 제공하고 있으며 일 반 교과와 접목한 다양한 AI창의융합교육이 이루어지고 있다. 이런 생성형 AI를 기반으로 한 다양한 컨텐츠 제작 활동은 학생들이 창의적으로 생각하고 문제를 해결하는 과정을 경험하며, 동시에 새로운 기술을 습득하고 활용하는 능력을 키우는 데 도움을 준다. 이러한 활동들 은 학생들의 자신감을 향상시키고, 협력과 의사소통 능력 발전 등의 다양 한 역량 함양을 위해 시도되고 있다. 그러나 공교육에서 이러한 AI융합교육은 아직 시작 단계여서 더 다양 한 프로그램의 개발 또는 교육 효과의 종류 및 수준에 관한 체계적인 연 구가 필요하다. 개발된 프로그램 또한 교육 후 만족도만 조사가 될 뿐, 교육적인 효과에 대한 체계적인 연구 및 실태조사가 부족하다. 본 논문에서는 선행연구를 바탕으로 남녀 모두가 관심이 있는 동화책 을 주제를 선정하였고, 국어 교과와 생성형 AI를 융합한 AI융합교육프로 그램 수업안을 개발하였다. 이 수업안은 경기도 소재 초등학생 4학년 24 에게 팀별로 적용하여 8차시 수업을 진행하였다. 이 프로그램의 효과를 살펴보기 위해 핸즈온 기반 동화책 만들기(6차시) 수업을 준비하여 동일 팀에 제안하는 AI기반 동화책 만들기 수업에 앞서 수업을 진행했다. 각 각의 수업을 적용한 결과물, 활동지, 설문조사 결과를 바탕으로 인공지능 에 대한 태도 및 효능감의 성차를 고려하여 선정한 동화책 만들기 프로 그램의 교육적 효과를 분석하고, 인공지능을 활용한 글쓰기가 관련 교과 인 국어에 미치는 효용성과 흥미도를 분석하고자 하였다. 본 연구에서 살펴보고자 하는 구체적인 연구문제는 다음과 같다. 연구문제 1 : 초등학생 남녀 모두에게 적합한 생성형 AI 융합교육 프로그 램은 어떻게 구성할 것인가? 연구문제 2 : 개발된 생성형 AI를 활용한 AI융합교육 프로그램의 효과성 분석 - 개발된 AI융합교육 프로그램은 초등학생의 AI에 대한 학습자의 태도, AI 활용에 대한 효능감에 효과가 있는가? - 개발된 AI융합교육 프로그램은 융합교과(국어)와 관련하여 인지 적 호기심, 정서적 관심, 가치의 유용성 측면에서 효과가 있는가? - 성별에 따른 AI 융합교육 프로그램의 효과에 차이가 나타 나는가? 수집된 자료를 바탕으로 R프로그램을 사용하여 기술통계 및 상관분석, 대응표본 t-test, 독립표본 t-test를 통하여 검증하였다. 연구문제에 따른 연구 결과 및 논의는 다음과 같다. 첫째, 본 연구에서 개발 및 적용한 생성형 AI 활용 동화책 만들기 프로 그램은 학습자의 인공지능에 대한 긍정적인 태도의 변화와 효능감 증진에 서 유의미한 영향을 미친 것으로 확인되었다. 인공지능에 대한 태도의 긍 정적인 변화는 동화책 만들기라는 친숙한 주제 선정, 실생활과 밀접한 문 제해결 과정으로 인공지능을 활용한 융합 수업 수행이 영향을 주었다고 해석된다. 실생활과 밀접한 과제를 직접 해결해 나가는 과정에서 인공지능 의 편리함과 수월성을 경험하였고, 자신이 만들기 힘든 그림을 생성해 내 는 생성형 AI 기능을 활용하여 수준 높은 동화책 제작의 경험이 인공지능 에 대한 효능감을 높였을 것이라 판단된다. 둘째, AI를 활용한 동화책 만들기 프로그램에서 인공지능을 활용한 글쓰 기가 미치는 국어 개인적 흥미도의 인지적 호기심, 정서적 관심, 가치의 유용성 모두에서 유의미한 영향을 미친 것으로 확인되었다. 이는 선행연구 의 국어 개인적 흥미도는 단기간에 향상되기 어려운 변인에 반하는 것으 로 인공지능을 활용한 글쓰기가 효용적이고 효과적임을 나타낸다. 프롬프트를 어떻게 작성하는지에 따라 결과물이 다르다는 것을 이해하 였고, 즉각적이고 조작적인 인공지능을 활용한 글쓰기가 학생들의 궁금증 과 호기심을 높였을 것으로 판단된다. 짧은 시간에 챗봇에 프롬프트 명령 어 입력만으로 다양한 이야기에 대한 아이디어를 얻거나, 기존의 이야기를 다른 형태로 변형하거나 수정하는 경험을 통하여 국어 공부에 대한 흥미 도가 높아진 것으로 판단된다. 생성형 AI를 활용한 글쓰기를 통하여 실생 활과 밀접한 다양한 글쓰기 문제를 해결하는 과정, 보다 완성도 높은 글쓰 기 경험을 통하여 국어 가치의 유용성이 높아졌다고 판단된다. 또한 전자 출판물로 완성된 동화책 발표는 동화책 작가로서의 간접 경험을 할 수 있었 고, 이를 통하여 국어에 대한 자신감과 유용성을 높아졌을 것으로 판단된다. 셋째, 남녀 성차에 따른 인공지능 태도 및 효능감에서 핸즈온-AI에서 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 이는 선행연구 인공지능의 태도 및 효 용성에 성차가 있다는 연구에 반하는 결과이다. 본 연구에서 사전(핸즈온) 남녀 성차에서 차이가 발생하지 않은 이유는 학교 정규교육과정에 반영된 인공지능 연 11차시 교육과 방과후 수업 및 캠프를 통한 인공지능에 대한 경험(24명중 19명 참가)이 영향을 미쳤을 거라 판단하였다. 연구 대상 24 명은 3년간 운영 중인 AI선도학교에 재학한 학생으로서 다양한 인공지능 과 관련된 경험이 있었다. 그러나, AI동화책에서 AI 태도 및 효능감의 남 녀 평균은 비슷하였고, 낮았던 여학생의 사전 AI 효능감 변인이 AI동화책 이후 크게 상승하여 남학생과 비슷해졌다. 이는 인공지능에 부정적이었던 여학생에게 긍정적인 영향을 주었다고 판단된다. 본 연구의 프로그램은 초 등학교 4학년 남녀 모두에게 친숙한 동화책 만들기를 주제로 실생활과 밀 접한 문제를 직접 해결하는 활용 중심 인공지능 융합 교육이다. 이는 기존 블럭코딩 및 소프트웨어 등의 기능중심 인공지능 교육과 달리 구체적인 경험을 제공했기 때문에 남녀 모두에게 효과적이었다 판단된다. 국어 개인적 흥미도에서 성별 핸즈온-AI에서 유의미한 차이는 나타나지 않았다. 국어 개인적 흥미도의 모든 영역에서 핸즈온과 AI에서 여학생의 평균이 남학생보다 높았다. 이는 여학생이 남학생보다 국어 개인적 흥미도 가 높다고 해석되지만, AI를 활용한 글쓰기에서 남녀의 성차를 확인할 수 는 없었다. 위 결론을 바탕으로 후속연구를 위한 제언은 다음과 같다. 본 연구의 AI융합교육 프로그램은 경기도 중소도시의 초등학교 4학년을 대상으로 수행되었기 때문에 우리나라 초등학교 고학년(4~6학년)을 대상 으로 다양한 생성형 AI를 활용한 AI융합교육을 진행한다면 교육의 효과성 을 일반화하고 의미 있는 연구가 될 수 있을 것이다. 본 연구를 통하여 교과(국어)와 연계한 AI융합교육 프로그램의 효과성이 나타났다. 하지만 이와 같은 교과와 연계한 AI융합교육의 교육적 효과성 연구가 부족하다. 다양한 교과와 연계한 AI융합교육 프로그램의 개발과 그 교육적 효과성 분석으로 생성형 AI를 활용한 AI융합교육의 교육적 효과성 입증과 일반화가 필요하다. 또한 사전 인공지능에 대한 선행학습이 결과에 미치는 영향과 남녀 성차에 따른 교육적인 효과성 차이에 대한 추가적인 연구를 통하여 연구에 영향을 미치는 제한적 요인을 파악해야 한다. 본 연 구가 향후 생성형 AI를 활용한 여러 융합교육 프로그램 설계에 도움이 되 기를 바란다. 이후에도 다양한 AI융합교육 컨텐츠를 개발하고 적용해 보 고, 교육적인 타당성과 학습효과를 분석하고자 한다.

인공지능(AI) 융합수업 프로그램 개발 연구 : AI 융합수업 도구의 개발을 중심으로

노하은 서울대학교 대학원 2025 국내석사

Despite the global emphasis on AI-integrated education as a critical topic in modern education, research on the systematic design principles of AI-integrated lesson tools remains insufficient. This study aims to systematically derive the design principles for AI-integrated lesson tools, deeply explore the development process of such tools and educational programs based on these principles, and analyze the educational effects observed when applied in real classrooms. This study was conducted using the design and development research methodology proposed by Richey & Klein (2014). First, through literature analysis and expert reviews, the design principles for AI-integrated lesson tools and program development procedures were established. Based on these principles, an AI-integrated lesson tool and its associated educational program were developed with the central theme of "Analyzing Free Fall Motion Using Object Recognition." The developed tool included features such as real-time speed analysis, data collection and visualization, and graph analysis, supporting learners' scientific inquiry and mathematical reasoning simultaneously. The educational program provided opportunities for learners to study AI principles associated with the tool's functions and included related lesson activities and tasks designed to enhance learners’ self-directed learning experiences and achieve the program's educational goals. The developed tool and educational program were applied to middle school second-year students, and their effects on AI literacy, scientific concept understanding, and mathematical graph interpretation skills were analyzed using pre- and post-tests. The results demonstrated that the AI-integrated lesson tool positively influenced learners' understanding of AI principles and their integrated learning of science and mathematics concepts. Learners were able to collect real-time velocity data and analyze it using linear regression, enabling them to study AI technologies and subject content in a cohesive manner. Through experimentation and analysis, their understanding of the concepts and graph interpretation skills improved significantly. However, some learners found certain aspects of the program challenging. Specifically, free-fall motion, typically covered in the middle school third-year curriculum, posed conceptual difficulties for second-year students. This finding suggests the need for supplementary materials or step-by-step learning supports to address foundational concepts within the design principles and tools. Additionally, guidance and support materials to ensure accuracy in the data collection process were identified as necessary. This study lays a foundation for supporting the practical implementation of AI-integrated education by proposing design principles and development methods for AI-integrated lesson tools and programs. Unlike previous studies, which primarily focused on the use of commercially developed tools, this research not only derived design principles that enable exploration of AI technologies and integrated learning but also presented a methodological framework for systematically developing tools and educational programs based on these principles. This contribution provides practical direction for the design and execution of AI-integrated lessons, supporting the advancement of AI-integrated education and the establishment of AI-based teaching and learning models for the future. AI 융합교육이 전세계적으로 교육에서 중요한 주제로 부각되고 있음에도 불구하고, AI 융합수업 도구의 체계적인 설계원리에 관한 연구는 부족한 상황이다. 이에 본 연구는 AI 융합수업 도구의 설계원리를 체계적으로 도출하고, 이를 기반으로 한 AI 융합수업 도구와 이를 활용한 교육 프로그램의 개발 과정을 심층적으로 탐구하는 데 목적이 있다. 또한 개발한 도구와 프로그램을 교육 현장에 적용하여 나타나는 효과를 분석하고자 하였다. 본 연구는 Richey & Klein(2014)의 설계·개발 연구 방법론을 적용하여 연구를 수행하였다. 먼저, 문헌 분석과 전문가 검토를 통해 AI 융합수업 도구 설계원리 및 프로그램 개발절차를 도출하였고, 이를 기반으로 ‘객체 인식을 활용한 자유 낙하 운동 분석’을 중심 주제로 하는 AI 융합수업 도구와 활용 교육 프로그램을 상호 연계적으로 개발하였다. 개발된 도구는 실시간 속도 분석, 데이터 수집 및 시각화, 그래프 분석 등 학습자의 과학적 탐구와 수학적 사고를 동시에 지원하는 기능을 포함하였다. 개발된 교육 프로그램에서는 도구의 기능에 대한 AI 원리 학습 기회를 제공하고, 관련 수업 활동 및 연계 과제를 설계하여 배치함으로써 학습자의 자기주도적 학습 경험 강화와 수업 목표 성취가 이루어질 수 있도록 하였다. 개발된 도구와 이를 활용한 교육 프로그램은 중학교 2학년 학생을 대상으로 적용되었으며, AI 리터러시, 과학적 개념 이해도, 수학적 그래프 해석 능력에 대한 교육적 효과를 사전·사후 검사를 통해 분석하였다. 연구 결과, AI 융합수업 도구는 학습자들의 AI 원리 이해와 과학·수학적 개념 통합 학습에 긍정적인 영향을 미쳤다. 학습자들은 실시간 속도 데이터를 수집하고 이를 선형회귀로 분석하는 과정을 통해 AI 기술과 교과 내용을 통합적으로 학습할 수 있었으며, 실험과 분석을 기반으로 개념에 대한 이해도 및 그래프 해석 능력을 향상시켰다. 그러나 연구 과정에서 일부 학습자들이 난이도를 어렵게 느낀 사례도 발견되었다. 특히, 자유 낙하 운동은 통상적으로 중학교 3학년 교육과정에서 다루는 주제이므로, 중학교 2학년 학습자들에게는 개념 이해에서 어려움을 겪는 경우가 있었다. 이는 설계원리와 도구에 기초 개념 보완 자료나 단계별 학습 지원이 필요함을 시사한다. 또한, 데이터 수집 과정에서 정확성을 유지하기 위한 추가적인 도구 활용 안내 및 지원 자료의 필요성도 제기되었다. 본 연구는 AI 융합수업 도구와 이를 활용한 교육 프로그램의 설계 방법과 적용 가능성을 제시함으로써 AI 융합교육의 실질적인 구현을 지원하는 기반을 마련하였다. 기존 AI 교육 연구가 주로 상업적 도구 활용에 초점을 맞춘 것과는 달리 본 연구는 AI 기술의 원리 탐구와 교과 통합적 학습을 가능케 하는 설계원리를 도출했을 뿐만 아니라, 이러한 설계원리를 활용하여 도구와 교육 프로그램을 체계적으로 개발하는 방법론적 틀을 제시했다는 점에서 의의를 갖는다. 이는 AI 융합수업의 설계와 실행에 실질적인 방향성을 제공함으로써 미래 교육을 위한 AI 융합수업의 발전과 AI 활용 교수학습 모델의 구축에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

혼합연구방법을 활용한 인공지능 융합 교육의 교수 역량에 대한 중등 교사의 요구도 분석

김현정 이화여자대학교 교육대학원 2023 국내석사

The purpose of this study was to investigate the needs of secondary school teachers for the teaching competency of AI convergence education and to examine the perception of secondary school teachers for the effective implementation of AI convergence education that can not be confirmed through the needs of teaching competency. For this purpose, a mixed research method was adopted, and a questionnaire survey was conducted on 156 secondary school teachers to find out the general perception of educational needs and AI convergence education. The educational needs were analyzed using Borich's needs assessments model and Locus for Focus model. Next, in order to understand the results of the survey more deeply, FGI was conducted on four secondary school teachers who are interested in AI convergence education. The research questions set in this study are as follows: First, what is the top-priority group of secondary school teachers' needs for teaching competencies of AI convergence education? Second, what is the FGI result of the top-priority group of teachers' needs for teaching competencies of AI convergence education? Third, what is the perception of secondary school teachers for the effective implementation of AI convergence education? The results of this study are as follows: First, the top-priority group of education needs for AI convergence education was set as four items: 16. composition of learning activities and learning materials, 29. preparation of process-oriented evaluation plan, 31. evaluation based on the set evaluation criteria, 33. provision of appropriate feedback. Second, the perception of teachers who regarded data utilization ability as important as the contents of AI convergence class was confirmed. Third, the obstacles of the AI convergence class were ‘anxiety’, ‘burden of preparing for the class’, and ‘lack of practical teaching materials’. Fourth, it was confirmed that teachers wanted small group training focused on practice as a form of training related to AI convergence education, and training focused on actual class cases as a content of training. Fifth, in the AI convergence education, it was confirmed that there existed a group of active teachers who tried to improve their professionalism and a group of passive teachers who showed insensitive response to change, and it was expected that there would be a difference in competence between the two groups. The implications based on the results of this study are as follows. First, it is necessary to actively reflect the needs of secondary teachers for the teaching competency of AI convergence education so that secondary teachers can be equipped with the ability to reconstruct AI convergence classes and evaluate AI convergence classes. Second, systematic guidelines for process-based evaluation plans in AI convergence education should be prepared, and evaluation tools and evaluation standards that can be used immediately in class should be developed and distributed in common. Third, it is necessary to develop teachers' data-related competencies and to develop more cases of convergence education to improve data literacy. In addition, it is urgent to prepare a plan to apply related training so that knowledge can be cultivated and applied to various subjects. Fourth, in order to relieve the anxiety of the secondary school teachers among the obstacles of the AI convergence class, it is necessary to present a successful class case that has been proven effective. In addition, in order to relieve the burden of class preparation, it is necessary to solve the problem of teachers' workload and secure sufficient time for class preparation. Fifth, the form of training related to AI convergence class should be a practice-oriented small group method that includes practical class examples. In addition, the background knowledge and ability of AI convergence education may vary greatly from teacher to teacher, so a step-by-step training program considering the various levels of teachers should be developed. Sixth, as a way to overcome the competency difference according to the teachers, it is suggested to use the active teacher group in the AI convergence education. For effective implementation of AI convergence education, consensus should be formed with fellow teachers who have experienced AI convergence classes directly, leading to voluntary changes from below. The purpose of this study was to investigate the needs and specific perceptions of secondary school teachers as a basic research for 156 secondary school teachers nationwide, but there is a limit to generalize them. In addition, the questionnaires were answered in a self-filling manner, which may be different from the objective level of competence. However, this study examined the needs and perceptions of secondary school teachers prior to the implementation of the AI convergence education mentioned in the 2022 revised curriculum. Based on the results of the study, the effectiveness of the existing education program can be analyzed and it can be used to develop new education programs as a basis for continuous professional development of teachers. In addition, if it is used as a criterion of appropriate prescription to eliminate the obstacles of AI convergence class, it will contribute to the effective implementation of AI convergence education. This study is meaningful in that it analyzed the needs and perceptions of secondary school teachers, which were different from previous studies in that it included both teachers with and without experience in AI convergence, and that it conducted quantitative research through surveys and qualitative research through FGI to analyze teachers' perceptions in more depth. It is necessary to identify the needs of each group by further subdividing the teacher group, and follow-up research on the development of teacher training programs at a step-by-step level is needed.Based on the results of this study, it is expected that researches to develop specific class cases and evaluation strategies that can be used in the school field will be actively conducted. 본 연구는 인공지능 융합 교육의 교수 역량에 대한 중등 교사의 요구도를 파악하고, 교수 역량의 요구도를 통해 확인할 수 없는 인공지능 융합 교육의 효과적 실행을 위한 중등 교사의 인식을 살펴보기 위해 수행되었다. 이를 위해 혼합연구방법을 채택하여 먼저 중등 교사 156명을 대상으로 설문 조사를 진행하여 요구도와 인공지능 융합 교육에 대한 일반적인 인식을 알아보았고, 요구도는 Borich의 요구도 분석과 Locus for Focus 모델을 활용하여 분석했다. 다음으로는 설문 조사 결과를 보다 심층적으로 이해하기 위해 인공지능 융합 교육에 관심이 있는 중등 교사 4명을 대상으로 FGI를 실시하였다. 본 연구에서 설정한 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 융합 교육의 교수 역량에 대한 중등 교사들의 요구도 최우선순위군은 무엇인가? 둘째, 인공지능 융합 교육 교수 역량의 요구도 최우선순위군에 대한 FGI 결과는 어떠한가? 셋째, 인공지능 융합 교육의 효과적 실행을 위한 중등 교사의 인식은 어떠한가? 연구 결과로는 첫째, 인공지능 융합 교육의 교수 역량에 대한 요구도는 16. 학습활동 및 학습자료 구성, 29. 과정 중심 평가 계획 마련, 31. 설정된 평가 기준에 기반을 둔 평가, 33. 적절한 피드백 제공 4개 항목을 최우선순위군으로 정했다. 둘째, 인공지능 융합 수업의 내용으로 데이터 활용 능력을 중요하게 여기는 교사들의 인식을 확인하였다. 셋째, 인공지능 융합 수업의 장애 요인으로 ‘불안감’, ‘수업 준비에 대한 부담감’, ‘실제적인 수업 자료의 부족’에 대한 언급이 있었다. 넷째, 교사들은 인공지능 융합 교육 관련 연수의 형태로는 실습 위주의 소그룹 연수를, 연수의 내용으로는 실제 수업 사례 중심의 연수를 희망하고 있는 것을 확인하였다. 다섯째, 인공지능 융합 교육에 있어서 전문성 향상을 위해 노력하는 적극적인 교사 집단과 변화에 둔감한 반응을 보이는 소극적인 교사 집단이 존재하는 것을 확인하였고, 두 집단 간의 역량 차이가 있을 것이라고 예상하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 중등 교사의 인공지능 융합 교육의 교수 역량에 대한 요구도를 적극 반영하여 중등 교사들이 인공지능 융합 수업의 재구성, 인공지능 융합 수업의 평가에 대한 역량을 갖출 수 있도록 지원해야 한다. 둘째, 인공지능 융합 교육에서 과정 중심 평가 계획에 대한 체계적인 지침을 마련하고, 수업에서 즉시 활용할 수 있는 평가 도구, 평가 기준 등을 공통적으로 개발하여 보급하여야 한다. 또한 과정 중심 평가를 위한 교사 연수를 실시하여야 한다. 셋째, 교사의 데이터 관련 역량을 개발하여야 하고, 데이터 리터러시 향상을 위한 융합 교육의 사례가 더 많이 개발될 필요가 있다. 또한 관련 연수를 진행하여 소양 지식을 함양하고 다양한 교과에 접목할 수 있도록 적용하는 방안 마련이 시급하다. 넷째, 인공지능 융합 수업의 장애 요인 중 중등 교사의 불안감을 해소하기 위해서는 효과가 검증된 성공적인 수업 사례를 제시해 주는 것이 필요하다. 또한 수업 준비에 대한 부담감을 해소하기 위해서는 교사의 업무 과중의 문제를 해결하고 수업 준비를 위한 충분한 시간을 확보해 주어야 한다. 다섯째, 인공지능 융합 수업 관련 연수의 형태는 실제적 수업 사례가 포함된 실습 위주의 소그룹 방식이어야 한다. 또한 인공지능 융합 교육에 대한 배경지식과 능력이 교사마다 차이가 클 수 있으므로 교사의 다양한 수준을 고려한 단계적인 연수 프로그램이 개발되어야 한다. 여섯째, 교사에 따른 역량 차이를 극복하기 위한 방안으로 인공지능 융합 교육에 있어서 적극적인 교사 집단의 활용을 제안한다. 인공지능 융합 교육의 효과적 실행을 위해서는 인공지능 융합 수업을 직접 경험한 동료 교사들과 공감대가 형성되어 아래로부터의 자발적인 변화를 이끌어내야 한다. 본 연구는 전국에 있는 중등 교사 156명을 대상으로 하여 기초 연구로서 중등 교사의 요구도와 구체적인 인식을 확인했으나, 이를 일반화하는 데는 한계를 지닌다. 또한 설문지는 자기 기입식으로 응답을 받았는데, 이는 객관적인 역량 보유 수준과는 차이가 있을 수 있다. 하지만 본 연구는 2022 개정 교육과정에 언급된 인공지능 융합 교육이 시행되기에 앞서 중등 교사의 요구도와 인식을 살펴보았다는 점에서 연구 결과를 바탕으로 기존 교육 프로그램의 효과를 분석할 수 있고, 교사의 지속적인 전문성 개발을 위한 근거 자료로 새로운 교육 프로그램을 개발하는 데 활용될 수 있을 것이다. 그리고 인공지능 융합 수업의 장애 요인을 제거하기 위한 적절한 처방의 준거로 활용된다면 인공지능 융합 교육의 효과적 실행에 기여하게 될 것이다. 연구 대상자에 인공지능 융합 경험이 있는 교사와 경험이 없는 교사를 모두 포함했다는 점에서 기존의 연구와는 다르고, 그동안 연구가 부족했던 중등 교사의 요구도와 인식을 분석했다는 것과 설문 조사를 통한 양적 연구와 FGI를 통한 질적 연구를 함께 진행하여 교사들의 인식을 보다 심층적으로 분석했다는 점에서 의의가 있다. 교사 집단을 보다 세분화하여 각각의 집단의 요구도를 파악할 필요가 있으며, 단계적인 수준의 교사 연수 프로그램 개발에 대한 후속 연구가 필요하다. 그리고 본 연구에서 도출된 결과를 기반으로 학교 현장에서 활용 가능한 구체적인 수업 사례나 평가 전략을 개발하는 연구가 활발히 진행되기를 기대한다.

과학 데이터 기반 인공지능(AI)ㆍ고등학교 과학 융합 교육 프로그램의 개발 및 적용 : pH 예측을 중심으로

노동규 서울대학교 대학원 2023 국내석사

4차 산업혁명 시대의 핵심 ICT 기술은 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)이다. 이중 인공지능 기술은 다양한 영역에서 변화를 가져오고 있으며, 교육 분야에도 중대한 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다. 이에 4차 산업혁명 시대의 교육계의 화두는 인공지능 융합 교육이다. 인공지능 융합 교육의 선행 연구들은 2020년부터 급증하고 있는 상황이고, 학교 급간 별로는 초등학생이 가장 높은 비율을 차지했으며, 그중 고등학생을 대상으로 하는 선행 연구의 비율이 가장 낮았다. 따라서 고등학생을 대상으로 하는 인공지능 융합 교육 연구가 필요한 상황이다. 또한 대부분의 인공지능 융합 교육 실습 활동에서는 지도학습을 이용한 분류 모델만 다루고 있으므로 인공지능의 또 다른 영역인 회귀나 비지도 학습을 이용한 교육 프로그램의 개발이 필요한 상황이다. 2022개정 교육과정에서는 인공지능을 활용한 예측과 과학탐구, 사회문제 해결을 위한 인공지능 과학탐구(가칭)과 같은 융합선택과목의 개발의 필요성이 있으나, 전문성을 갖춘 교원 수의 부족과 선행 연구된 교육 프로그램의 수가 극히 부족하여 융합선택과목에서 인공지능과 관련된 융합과목은 신설되지 못하고 있다. 제 4차 과학교육 종합 계회에서는 빅데이터를 이용한 과학탐구를 통해 과학적 문제 해결 과정에서 인공지능과 빅데이터를 활용한 디지털 도구를 활용하는 방안을 추진하고 있고, 전 세계적으로 인공지능을 위한 데이터셋을 제공하는 플랫폼이 많아지고 있어, 이러한 데이터셋은 현실 세계의 문제들을 해결하는 데 좋은 수업 소재가 될 가능성이 있다. 이에 본 연구에서는 공개된 과학 데이터셋을 기반으로 인공지능의 기술 중 지도학습의 회귀(Regression) 모델 알고리즘을 적용하여 pH 예측을 목적으로 하는 인공지능 모델을 만드는 과정을 포함하는 과학 데이터 기반 인공지능ㆍ고등학교 과학 융합 프로그램을 개발하였다. 이 과정에서는 지식정보처리역량 함양을 위한 데이터 기반 과학 데이터 분석 탐구 모형을 적용하고, 각 과정에서 학생들의 데이터리터러시가 길러질 수 있도록 설계하였으며 총 6차시의 수업으로 개발하였다. 개발된 pH 예측을 위한 과학 데이터 기반 인공지능(AI)ㆍ고등학교 과학 융합 프로그램은 3인의 전문가와 3인의 현장교사에게 자문을 받아 내적 타당화 과정을 거쳐 타당성을 높였으며, 학생 27명을 대상으로 수업을 진행하여 사전 사후 설문을 대응표본 -검정으로 분석한 결과 데이터리터러시의 향상( < 0.01)을 볼 수 있었다. 본 연구에서는 과학 데이터기반 인공지능 모델을 만들고 이를 기반으로 학생들의 데이터리터러시 향상을 위한 과학 데이터기반 인공지능ㆍ고등학교 과학 융합 프로그램을 개발 및 적용한 데에 의미가 있다. 또한 과학 데이터 기반 분석 탐구모형(ESDA)에 맞춰 데이터 리터러시의 각 요소를 향상 시킬수 있는 프로그램이고, 클라우드 기반의 활동지가 제공됨으로써 교사 학생들 누구나 쉽게 접근이 가능한 인공지능 융합 교육 프로그램을 제시하여 다양한 과학 데이터를 이용하여 새로운 교육 프로그램의 개발에도 도움이 될 방식을 제안했다는 데 의미가 있다. The core ICT technologies of the Fourth Industrial Revolution are big data, artificial intelligence (AI), and cloud. Among them, AI technology is bringing changes in various fields and is expected to have a significant impact on the education sector. Therefore, AI integrated education is a hot topic in education in the era of the Fourth Industrial Revolution. Prior research on AI integrated education has been rapidly increasing since 2020, and by school level, elementary school students accounted for the highest proportion, while the proportion of prior research targeting high school students was the lowest. Therefore, there is a need for AI integrated education research targeting high school students. In addition, most of the AI integrated education practice activities only deal with classification models using supervised learning, so it is necessary to develop educational programs using regression or unsupervised learning, another area of AI. There is a need to develop integrated elective courses such as prediction and scientific research using artificial intelligence, and artificial intelligence scientific research for solving social problems (tentative title), but the number of teachers with expertise and the number of previously researched educational programs are extremely low, so integrated courses related to artificial intelligence in integrated elective courses have not been established. The 4th General Conference on Science Education is promoting the use of digital tools using AI and big data in the process of solving scientific problems through scientific exploration using big data, and there are many platforms providing datasets for AI around the world, and these datasets have the potential to be good teaching materials for solving real-world problems. In this study, we developed a scientific data-based AI and high school science integrated program that includes the process of creating an AI model for the purpose of pH prediction by applying the regression model algorithm of supervised learning among the techniques of AI based on publicly available scientific datasets. In this course, a data-based scientific data analysis exploration model is applied to foster knowledge information processing capabilities, and students' data literacy is designed to be developed in each course, and a total of six classes were developed. The developed scientific data-based artificial intelligence (AI) and high school science integrated program was consulted by three experts and three field teachers to enhance its validity through an internal validation process, and the pre- and post-surveys were analyzed using a paired sample t-test, showing an improvement in data literacy(<0.01). This study is meaningful for developing and applying a scientific data-based AI model and a scientific data-based AI and high school science integrated program to improve students' data literacy. In addition, it is a program that can improve each element of data literacy according to the scientific data-based analysis exploration model (ESDA), and a cloud-based activity sheet is provided, so it is meaningful that we proposed an AI integrated education program that is easily accessible to teachers and students, and suggested a method that will help develop new programs using various scientific data.

중학생의 AI융합교육 기반 과학 동아리 활동 경험에 대한 현상학적 연구

윤성욱 경북대학교 교육대학원 2024 국내석사

According to the 2022 revised curriculum, it is necessary to establish future educational visions and change the curriculum system, including improving instruction and evaluation, to foster the competencies necessary for future society in response to digital transformation, climate ecological environment changes, and demographic structural changes caused by the development of artificial intelligence technology. It emphasizes strengthening basic digital literacy, including AI software education, as a curriculum that can cultivate the competencies required by future society. Teacher research, learner research, AI convergence education programs, and effectiveness analysis related to AI convergence education are being actively conducted as interest in convergence education using AI has recently increased. However, it is difficult to find in-depth phenomenological research on the experiences of students who are the subjects of AI convergence education. This study introduced the research process and results of science club activities related to AI convergence education, further understood the experiences of students participating in AI convergence education-based science club activities under the theme of phenomenological research on AI convergence education-based science club activities, and analyzed the implications of AI convergence education science club activities for students to find the significance of AI convergence education in the educational field and explore the direction of progress. Based on the research subject C Middle School science club activity result report, related data, and the researcher's teaching experience, the inquiry process and results were analyzed, and the three-stage interview method suggested by Seidman (1998) and Schuman (1982) was reconstructed to fit the research topic as a phenomenological research method, and Giorgi (1985)'s phenomenological experiential research method was applied in five stages. The results of this study are summarized as follows. First, students created AI-based student activity results by adding the function of AI to the consumer-centered convergence education activity process. Second, students who participated in science club activities based on AI convergence education were interested in science, but they thought that artificial intelligence should be used carefully because it could threaten humans. Based on the experience of STEAM education, they recognized problems and considered the experience of converging content from various subjects and fields rather than general knowledge transfer classes, but they did not know clearly about AI convergence education. Third, students selected topics as subjects in science club activities based on AI convergence education, but they suffered from lack of knowledge or competence in using various AI-related SW necessary for solving them. In particular, they complained of difficulties in learning voice data compared to learning artificial intelligence image data, and cited the limitation of being difficult to access at the middle school level, although they are interested in big data or how to use artificial intelligence with good performance. Fourth, AI convergence education-based science club activities created a sense of accomplishment and confidence, and through the process of solving problems in harmony with friends, scientific attitudes such as interest, interest, and curiosity in artificial intelligence-related high-tech science were developed, and it was an opportunity to think positively about the career path of artificial intelligence. In order to provide effective AI convergence education, related SW education and education using big data must be preceded, and this is expected to be realized by strengthening digital basic literacy education, including AI software education, and making AI and big data-based education essential in the 2022 revised curriculum. The results of this study also show that the advancement of digital basic literacy education for AI-using education is expected to occupy an important position in the future education field in various aspects, and the expansion of the area of convergence education is expected to be essential for nurturing human resources necessary for the future society. Keywords: AI convergence education, AI utilization education, science club activities, phenomenological research, experience, growth 2022 개정 교육과정에 따르면 인공지능 기술 발전에 따른 디지털 전환․기후 생태환경 변화 및 인구 구조 변화 등에 대응하여 미래 사회에 필요한 역량을 함양하고, 학습자 맞춤형 교육을 강화할 수 있도록 미래 교육 비전의 정립과 수업 및 평가 개선을 포함한 교육과정 체제 전환이 필요하며, 미래 사회가 요구하는 역량 함양이 가능한 교육과정으로 AI 소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초소양 강화를 강조하고 있다. 더불어 최근 AI를 활용한 융합교육에 대한 관심이 높아지면서 AI융합교육과 관련된 교사 연구, 학습자 연구, AI융합교육 프로그램 개발과 효과성 분석 등이 활발하게 진행되고 있다. 그러나 AI융합교육의 주체가 되는 학생들의 경험에 대한 심층적인 현상학적 연구는 찾아보기 어려운 실정이다. 이 연구에서는 AI융합교육 관련 과학 동아리 활동의 탐구 과정 및 결과물을 소개하고, AI융합교육 기반 과학 동아리 활동 경험의 현상학적 연구를 주제로 AI융합교육 기반 과학 동아리 활동에 참여하는 학생들의 경험을 보다 심층적으로 이해하고, AI융합교육 과학 동아리 활동이 학생들에게 주는 의미를 분석하여 실제적으로 교육 현장에서 이루어지는 AI융합교육의 의의를 찾고, 나아갈 방향을 탐색하고자 하였다. 연구 주체인 C중학교 과학 동아리 활동 결과보고서 및 관련 자료와 연구자의 지도 경험을 토대로 탐구 과정과 결과물을 분석하고, 참여 학생들의 경험에 대한 현상학적 연구방법으로는 Seidman(1998)과 Schuman(1982)이 제시한 3단계 면담법을 연구 주제에 맞게 재구성하였으며, Giorgi(1985)의 현상학적 체험 연구 방법 5단계를 적용하였다. 이 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 학생들은 수요자 중심의 융합교육 활동 과정에 AI라는 기능을 추가하여, AI 기반의 학생 활동 결과물을 스스로 창출하였다. 둘째, AI융합교육 기반 과학 동아리 활동에 참여하는 학생들은 과학에는 흥미가 있었지만, 인공지능은 인간을 위협할 수 있기 때문에 사용에 신중해야 한다고 생각하였다. STEAM 교육을 받은 경험을 토대로 일반적인 지식 전달의 수업보다는 문제를 인식하고 여러 교과와 분야의 내용을 융합하여 수업한 경험을 긍정적으로 생각하고 있었지만, AI융합교육에 대해서는 명확히 알지 못했다. 셋째, AI융합교육 기반 과학 동아리 활동에서 학생들이 주체가 되어 주제를 선정하였지만, 해결에 필요한 다양한 AI관련 SW 사용에 대한 지식이나 역량 부족으로 어려움을 겪었다. 특히, 인공지능 이미지 데이터 학습에 비해 음성 데이터 학습의 어려움을 호소하였고, 빅데이터나 성능이 좋은 인공지능 사용 방법에 대하여 관심은 많지만, 중학생 수준에서 접근하기 어렵다는 점을 한계로 꼽았다. 넷째 AI융합교육 기반 과학 동아리 활동을 통해 성취감과 자신감이 생겼고, 친구들과 어울려 문제를 해결하는 과정을 통해 인공지능 관련 첨단과학에 대한 흥미와 관심, 호기심 같은 과학적 태도를 키울 수 있었으며, 인공지능 분야의 진로에 대하여도 긍정적으로 생각하는 계기가 되었다. 효과적인 AI융합교육을 실행하기 위해서는 관련 SW 교육과 빅데이터 활용 교육이 필수적으로 선행되어야 한다. 2022 개정 교육과정에서는 AI 소프트웨어 교육을 비롯한 디지털 기초소양 교육을 강화하고 AI와 빅데이터 기반의 학교 현장 교육에 초점을 두고 있다. 이 연구 결과 역시 다양한 측면에서 AI활용 교육을 위한 디지털 기초소양 교육은 앞으로의 교육 현장에서 중요하게 다루어져야 하며, 융합교육의 영역 확대가 미래 사회에 필요한 인재 양성에 기여할 수 있다는 대표적인 사례를 제시하고 있다. 주제어: AI융합교육, 인공지능 활용 교육, 과학 동아리 활동, 현상학적 연구, 경험, 성장

초등학생 인공지능 역량 함양을 위한 STEAM 기반 AI융합프로그램 개발

김성우 광주교육대학교 교육대학원 2023 국내석사

제 4차 산업혁명으로 촉발된 디지털 대전환(digital transformation) 과정에서 코로나 팬데믹의 영향으로 디지털 대전환 시대가 심화되며 디지털 역량의 중요성이 더욱 강조되고 있는 상황이다. 2020년 8월에 정부는 전 국민이 AI가 가져오게 될 ‘인류 역사상의 최대 수준의 대변화’에 대비하고, AI에 따른 사회의 혜택에서 배제되거나 불이익을 받게 되는 국민이 없도록 세대‧직군 등을 망라하는 범국가적인 AI교육 전략 마련이 필요하다고 발표하고 AI인재 핵심역량을 제시하였다. 그 일환으로 어릴때부터 쉽고 재미있게 소프트웨어(SW)와 인공지능(AI)를 배우고 전 국민이 기초 역량을 습득할 수 있도록 교육체계 구축을 위하여 현재 2022 개정 교육과정 논의에 기존 소프트웨어 교육의 컴퓨팅 사고력에 인공지능 교육을 덧붙이는 방식을 논의중이다. 하지만 교육과정에 AI교육을 하기 위해서 가장 문제되는 부분은 AI에 아직 특정 교과목이 없다는 것이다. 따라서 실제 교육현장에서 AI교육을 따로 교육시킬 시수 및 방법이 부족하기에 STEAM과 융합이 필요하다. 디지털 대전환과 인공지능 사회를 미래 사회의 핵심으로 보고 그런 시대를 살아갈 현재의 학생이 갖추어야 할 가장 중요한 역량 중 하나가 AI와 관련된 역량이다. 이에 본 논문은 초등학교 2015 개정 교육과정에서 제시되고 있는 SW교육과 실과 교과와 관련된 역량을 분석하여 새로운 인공지능 역량을 정의한 뒤, AI의 작동 원리나 AI에 대한 교육내용이나 학습경험이 STEAM과 융합되는 내용을 찾아 교육과정을 재구성하고자 한다. 이를 통해 AI와 STEAM을 결합한 뒤, STEAM 학습 준거의 틀에 인공지능 역량을 추가하여 초등학생 인공지능 역량 함양을 위한 STEAM 기반 AI융합프로그램을 개발하고 그 내용을 초등학생에게 적용해 그 효과를 알아보고자 한다. 이러한 연구 목적을 달성하기 위해서 설정한 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 초등학생의 인공지능 역량 함양을 위한 STEAM 기반 인공지능 융합 프로그램의 목표 및 교수·학습 내용은 무엇인가? 둘째, 개발된 STEAM 기반 인공지능 융합 프로그램이 초등학생의 인공지능 역량 함양에 미치는 영향은 어떠한가? 본 논문에서는 초등학생 인공지능 역량 함양을 위한 STEAM 기반 AI융합프로그램 개발을 ADDIE 모형 기반으로 분석(Analysis), 설계(Design), 개발(Development), 실행(Implementation), 평가(Evaluation)의 순서로 개발하였다. 분석 단계에서는 학습자 분석 및 요구 분석, 교수‧학습 환경 분석, 교수‧학습 내용 분석 결과를 토대로 2015 개정 교육과정과 핵심역량을 분석하고, AI인재 핵심역량 5가지 중 초등학생 수준에 맞는 ‘컴퓨팅 사고력, 문제해결력, AI윤리’의 3가지를 인공지능 역량으로 선정하였다. 설계 단계에서는 분석한 교육과정 내용과 선정한 인공지능 역량을 토대로 초등학생 인공지능 역량 함양을 위한 AI융합프로그램의 총괄목표와 세부목표를 진술하였다. 나아가 초등학생에게 적합한 차시별 프로그램 목표를 명세화하고 교수 내용을 선정하였다. 교수‧학습 방법은 STEAM 교육의 학습준거인 ‘상황제시 - 창의적 설계 - 감성적 체험’의 3가지 요소에 인공지능 역량의 ‘컴퓨팅 사고력, 문제해결력, AI윤리’를 융합하여 교과별 융합 STEAM 프로그램 중 다학문(연계형) 통합으로 융합의 중심이 되는 교과의 유형에 따라 구성하였다. 개발 단계에서는 프로그램 개발을 위한 STEAM 개발 기준을 제시하고, 교육현장에서 사용할 수 있는 교수‧학습 과정안과 교사와 학생을 위한 교수‧학습 자료를 실제로 개발하고 제작하였다. 실행 단계에서는 개발된 프로그램을 실제 현장에서 사용하기 전 전문가 타당도검사를 시행하여 프로그램을 수정하고 피드백을 반영하여 개선된 프로그램을 광주광역시 B초등학교 6학년 학생들에게 적용하였다. 평가단계에서는 프로그램을 적용하여 수업한 학생들을 대상으로 인공지능 역량 사후 평가 및 수업 만족도 조사와 비구조화된 면담을 하였다. 이후 결과를 반영하여 개발한 AI융합프로그램을 수정, 보완한 뒤 최종 프로그램을 개발하였다. 검사 도구로는 인공지능 역량 측정을 위해 Long(2020), Element of AI(2019), CS2013, 박주연(2013), AI4K12의 역량들을 추출하여 지식표현과 추론, 데이터 이해와 학습, 기계학습, 딥러닝, AI윤리의 5가지 핵심요소를 인공지능 역량으로 정의한 유수진, 백재순, 장윤재(2022)이 제안한 설문 문항과 제시한 인공지능 역량의 5가지 핵심요소 측정 17문항 중 AI인재 핵심역량(2020)과 관련되며 초등학교급에 적용 가능한 지식표현과 추론, 데이터이해와 학습, AI윤리의 3가지 요소만 추출한 뒤, 초등학생이 이해할 수 있는 수준인 컴퓨팅 사고력, 문제해결력, AI윤리의 3가지 요소로 수정하여 사용하였다. 위의 설문지를 사전, 사후에 사용하여 검사하고 자료의 처리는 Excel의 데이터분석 도구를 사용하여 대응표본 t-test를 실시했다. 본 개발 프로그램을 적용한 뒤 얻은 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 학생들에게 사전-사후 검사를 실행한 결과 STEAM 기반 AI융합프로그램은 학생들의 인공지능 역량에 유의미한 향상을 보였다. 둘째, STEAM 기반 AI융합프로그램은 초등학생 인공지능 교육에 대한 긍정적 인식 향상을 보였다. 셋째, ‘STEAM 기반 AI융합프로그램’의 초등학생 인공지능 역량 함양을 위해 ‘컴퓨팅 사고력, 문제해결력, AI윤리’의 3가지를 인공지능 역량으로 선정하였고 ‘STEAM기반 AI융합프로그램’을 ADDIE 모형 절차에 따라 프로그램을 구안하였고 학습도구로 단계별 교수학습지도안, 학습자료를 개발하였다. 이러한 결과는 본 연구에서 개발한 STEAM 기반 AI융합프로그램이 ‘컴퓨팅 사고력, 문제해결력, AI윤리’의 초등학생 인공지능 역량을 향상시킬 수 있다는 사실을 입증해 준다. In the process of digital transformation triggered by the 4th Industrial Revolution, the era of digital transformation is deepening due to the influence of the COVID-19 pandemic, and the importance of digital capabilities is being emphasized. In August 2020, the government announced that it is necessary to prepare a nationwide AI education strategy that covers generations and occupations so that all citizens are not excluded or disadvantaged from social benefits under AI, and presented key capabilities for AI talent. As part of this, we are discussing how to add artificial intelligence education to the computing thinking skills of existing software education to the 2022 revised curriculum to establish an education system that can easily and fun learn software (SW) and artificial intelligence (AI) from an early age. However, the most problematic part of the curriculum for AI education is that AI does not have a specific subject yet. Therefore, convergence with STEAM is necessary because there is a lack of time and method to educate AI education separately in the actual education field. One of the most important competencies that current students who will live in such an era by viewing digital transformation and artificial intelligence society as the core of future society is AI-related competencies. Therefore, this researcher aims to analyze the competencies related to SW curriculum presented in the 2015 revised curriculum to define new artificial intelligence capabilities, and then reorganize the curriculum by finding AI's operating principles, AI's educational contents, or learning experiences fused with STEAM. Through this, after combining AI and STEAM, we will add artificial intelligence capabilities to the framework of STEAM learning criteria to develop an AI convergence program based on STEAM for elementary school students and apply the contents to elementary school students to find out the effect. The research problems set up to achieve this research purpose are as follows. First, what are the goals and teaching and learning contents of the STEAM-based artificial intelligence convergence program to improve the artificial intelligence capabilities of elementary school students? Second, what is the effect of the developed STEAM-based artificial intelligence convergence program on the artificial intelligence capabilities of elementary school students? In this paper, STEAM-based AI convergence program development for AI competencies of elementary school students was developed in the order of analysis, design, development, implementation, and evaluation based on the ADDIE model. In the analysis stage, the 2015 revised curriculum and core competencies were analyzed based on learner analysis, demand analysis, teaching and learning environment analysis, and three of the five AI talent core competencies were selected as artificial intelligence competencies. In the design stage, based on the analyzed curriculum content and selected artificial intelligence capabilities, the overall goals and detailed goals of the AI convergence program for elementary school students' artificial intelligence capabilities were stated. Furthermore, the goal of each program suitable for elementary school students was specified and the teaching contents were selected. Teaching and learning methods were organized according to the type of subject that is the center of convergence among the convergence STEAM programs by converging "computing thinking ability, problem-solving ability, and AI ethics" of artificial intelligence capabilities into three elements of "Context Presentation - Creative Design - Emotional Touch.“ In the development stage, STEAM development standards for program development were presented, and teaching and learning materials for teachers and students were actually developed and produced. In the implementation stage, an expert validity test was conducted before the developed program was actually used in the field to modify the program and apply the improved program to 6th graders of B Elementary School in Gwangju Metropolitan City by reflecting feedback. In the evaluation stage, artificial intelligence competency post-evaluation, class satisfaction survey, and unstructured interviews were conducted for students who taught by applying the program. Afterwards, the AI convergence program developed by reflecting the results was modified and supplemented, and the final program was developed. To measure AI capabilities, long (2020), element of AI (2019), CS2013, Park Joo-yeon (2013), and AI4K12 are extracted to determine the five core elements of knowledge expression, reasoning, data understanding, machine learning, deep learning, and AI ethicsused by The above questionnaire was used before and after the test, and the corresponding sample t-test was conducted using Excel's data analysis tool for data processing. The research results obtained after applying this development program are as follows. First, as a result of performing pre-post tests on students, the STEAM-based AI convergence program showed a significant improvement in students' artificial intelligence capabilities. Second, the STEAM-based AI convergence program showed an improvement in positive perception of artificial intelligence education for elementary school students. Third, in order to develop AI competencies for elementary school students in 'STEAM-based AI convergence program', three AI competencies were selected as AI competencies, and 'STEAM-based AI convergence program' was developed according to ADDIE model procedure. These results prove that the STEAM-based AI convergence program developed in this study can improve the artificial intelligence capabilities of elementary school students of "computing thinking ability, problem-solving ability, and AI ethics."

초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 2022 개정 교육과정 연계 AI 융합교육 프로그램 개발

최상우 춘천교육대학교 교육대학원 2023 국내석사

초등학생의 컴퓨팅 사고력 향상을 위한 2022 개정 교육과정 연계 AI 융합교육 프로그램 개발 Development of an AI Convergence Education Program Linked with the 2022 Revised Curriculum for the Enhancement of Computational Thinking Skills in Elementary Students 최 상 우 춘천교육대학교 교육대학원 AI융합교육전공 지도교수 최 형 신 본 연구는 2022 개정 교육과정에서 강조되는 인공 지능(AI) 교육의 중요성을 반영하여, 초등학생의 컴퓨팅 사고력을 향상하기 위한 AI 융합교육 프로그램을 개발하고 적용한 것 이다. 이 연구는 컴퓨팅 사고력의 정의와 중요성, AI 융합교육의 개념 및 2022 개정 교육 과정의 특징을 이론적 배경으로 삼았다. 연구의 목적은 초등학생을 대상으로 한 AI 융합교육 프로그램을 통해 컴퓨팅 사고력을 향상하고, 이를 통해 학생들이 미래 사회에서 필요한 기술 변화를 수용하고 창의적으로 문제를 해결할 수 있는 능력을 갖추는 것이다. 연구 방법으로는 연구 대상 선정, 연구 설 계, 교수학습 프로그램 개발, 검사 도구 선정 및 적용을 포함하였다. 연구 결과, AI 융합교육 프로그램은 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 긍정적인 영향을 미쳤다. 특히, 프로그램은 학생들이 기술의 원리와 작동 방식을 이해하고, 문제 해결에 적 용할 수 있는 창의적이고 비판적 사고 능력을 기르는 데 중점을 두었다. 또한, 학생들은 인공 지능 기술이 사회와 일상생활에 미치는 영향에 대해 더욱 깊이 있게 이해하고, 새로 운 기술 변화에 유연하게 대응할 수 있는 능력을 키울 수 있었다. 본 연구의 결론 및 제언에서는 AI 융합교육 프로그램의 적용 사례를 정리하였으며, 이 프로그램을 교과 및 창의적 체험활동 시간을 활용하여 교육한다면 컴퓨팅 사고력 증진에 큰 도움이 될 것으로 기대한다. 주제어: 컴퓨팅 사고력, AI 융합교육, 2022 개정 교육과정

가정 교과 융합 인공지능 교육 프로그램 개발 연구

이강빈 경북대학교 교육대학원 2023 국내석사

Artificial intelligence has emerged as a key technology of the 4th industrial revolution, and the government announced the "Artificial Intelligence National Strategy" at a Cabinet meeting in December 2019, with the main contents of fostering artificial intelligence talent, education for public artificial intelligence, and comprehensive use of artificial intelligence. The ability to communicate with AI and use AI will become an essential culture in the future as AI becomes more common throughout human life, and collaboration between humans and AI is becoming a big concern. Innovative changes in the national curriculum, education methods and content are needed as the ability to use AI in the right place as needed and new capabilities to coordinate and cooperate with AI by communicating with AI are needed. AI literacy includes the ability to understand and utilize the technology of AI, to communicate with society through it, and to think critically. The direction of AI education should be to have AI literacy from the perspective of AI users, not to educate all students who learn as artificial intelligence experts. AI literacy education can be conducted as convergence education with AI in general subjects. In this study, in order to present the direction of general subjects and artificial intelligence convergence education, the 8 period program of 4 theme was developed by converging the contents of the home economics subject, programming of the computer science, and AI. The curriculum convergence artificial intelligence-literacy model was developed to suggest the direction of how to operate when various subjects are fused and taught, and a guidance plan was developed according to the seven-step artificial intelligence-literacy teaching and learning model. The development program was conducted on 103 first-year students of Middle School and the effectiveness was verified through before tests and after test when the program was implemented. After applying the program, there was a significant difference in the response of 11 out of 14 questions, so the positive effectiveness of the program was verified. It can be said that the curriculum convergence artificial intelligence education program can have a positive effect on the value recognition of artificial intelligence, the efficacy of artificial intelligence, and the cultivation of artificial intelligence literacy. This study is meaningful in presenting the direction of subject convergence artificial intelligence education for middle school students. There is still a lack of research on the application of artificial intelligence education programs for middle school students. If you are in charge of AI education only in the in Computer Science subject, you cannot sufficiently be capable the demand for education suitable for the upcoming artificial intelligence age. At the middle school level, cultivation of AI literacy should be the goal of education, not education to train AI developers. To this end, continuous efforts to educate by converging with AI in not only Computer Science but also general subjects are required. This is what this study suggests. 최근 인공지능은 4차 산업혁명의 핵심기술로 급부상했고 정부는 2019년 12월 국무회의에서 인공지능 인재 양성 및 국민 인공지능 교육, 산업 전반의 인공지능 활용 전면화 등을 주요 내용으로 하는 ‘인공지능 국가전략’을 발표했다. 인공지능(AI)과 소통하고 인공지능(AI)을 활용할 줄 아는 능력은 인간의 삶 전반에 AI가 보편화될수록 미래의 필수 교양이 될 것이고 인간과 AI의 협업이 큰 관심사가 되고 있다. AI를 필요에 따라 적재적소에 활용할 줄 아는 능력과 AI와 소통하여 AI를 조정하고 협력할 수 있는 새로운 역량이 필요해짐에 따라 국가 교육과정 및 교육 방법과 내용에 혁신적 변화가 필요하다. 일반적으로 AI 교육이라고 하면 ‘정보’ 교과에 국한된다는 인식이 있지만 정보 교과에서만 AI 교육을 담당한다면 앞으로 다가올 인공지능 시대에 맞는 교육 수요를 충분히 감당할 수 없다. 특히 인공지능(AI)와 협업하고 소통해야하는 시대적 요구에 부응하기 위해서는 AI 개발자 양성과정과 별도로 AI 리터러시 함양을 목적으로 하여 모든 교과에서 AI를 융합하려는 시도가 필요하다. 흔히 문해력이라고 표현하는 ‘리터러시’라는 개념은 요즘 지식에 접근하고 어떤 대상과 의사소통할 수 있는 잠재력으로 사용되어 다양한 분야의 스킬 세트를 정의하는데 적용이 되고 있다. AI 리터러시는 AI라는 기술 매체를 이해하고 활용할 수 있는 능력, 이를 통해 사회와 소통할 수 있는 능력, 비판적 사고를 할 수 있는 능력을 포함한다. 초·중등학교에서 AI 교육의 방향은 배우는 모든 학생들을 인공지능 전문가로 길러내는 것이 아닌 AI 사용자의 입장에서 AI 리터러시를 함양할 수 있도록 하는 것이어야 한다. AI 리터러시 교육은 인공지능 과목에서 뿐만 아니라 일반 교과에서도 AI와 융합 교육으로도 진행될 수 있다. 본 연구에서는 일반 교과에서 AI 융합 교육의 방향성을 제시하기 위해 일반 교과 중 가정 교과의 내용과 정보 교과의 프로그래밍, AI를 융합하여 8차시의 프로그램을 개발하였다. 교과 융합 AI 리터러시 모델을 개발하여 여러 과목이 융합해서 수업을 할 때 어떻게 운영할 수 있는지 방향을 제시하였고 7단계로 이루어진 AI 리터러시 교수-학습 모델에 따라 지도안을 개발하였다. 개발 프로그램은 중학교 1학년 학생 103명을 대상으로 진행되었으며 프로그램 실시 전, 후 검사를 통하여 효과성을 검증했다. 프로그램 적용 후 14개 문항 중 11개 문항의 응답에서 유의한 차이가 있어 프로그램의 효과성이 검증이 되었다. 교과 융합 인공지능 교육 프로그램은 인공지능의 가치인식, 인공지능 효능감, 인공지능 리터러시 함양에 긍정적인 영향을 줄 수 있다고 할 수 있다. 본 연구는 중학생 대상 교과 융합 인공지능 교육의 방향성을 제시하는데 의의가 있다. 아직 중학생 대상 인공지능 교육 프로그램 적용에 대한 연구가 부족한 실정이다. 추후 연구로는 일반 교과에서 AI와 융합하여 교육하려는 지속적인 노력이 필요하다. 이것이 본 연구가 시사하는 바이다.

AI 리터러시 신장을 위한 체화된 인지(embodied cognition) 기반의 인공지능 이해 중심 융합교육프로그램 개발 및 적용

정재은 동국대학교 교육대학원 2023 국내석사

In the age of artificial intelligence, AI literacy, which is mentioned as a necessary basic skill for future generations, is expected to be enhanced through current artificial intelligence education. But research on artificial intelligence classes linked to regular elementary school subjects aimed at enhancing AI literacy is very lacking. In addition, existing artificial intelligence education for elementary school students approaches only as an extension of Practical subjects, uses already created artificial intelligence platforms, or focuses only on developing artificial intelligence programs, failing to promote even a basic understanding of artificial intelligence. Therefore, this study aimed to develop AI literacy through an artificial intelligence convergence education program centered AI understanding consisting of play and experience suitable for 6th graders of elementary school based on embodied cognitive theory. In addition, by analyzing the effect centering on AI literacy, I tried to suggest implications for educational practitioners who want to apply artificial intelligence education programs for AI literacy development to the field. The research questions were set such as follows. First, what contents should be composed of the 'AI Understanding program based on embodied cognition for AI literacy' for elementary school students?, Second, how should the 'AI Understanding program based on embodied cognition for AI literacy' for elementary school students be structured? Thirdly, what effect does the 'AI Understanding program based on embodied cognition for AI literacy' for elementary school students have on improving AI literacy? First, the results of the study on what contents should be composed of the first research question, the 'AI Understanding program based on embodied cognition for AI literacy' for elementary school students, are as follows. (1) Artificial intelligence should be treated as a 'target of learning', not a tool for subject learning. (2) Learning topics should be set through 'chemical convergence' that fuses the achievement standards of each subject in elementary school with the expectations for artificial intelligence performance. In addition, learning problems that can satisfy the achievement standards of each subject and meet the expectations for artificial intelligence performance, learning activities that allow learners to create knowledge while interacting with surrounding learners and learning environments, and evaluation of the process as well as the results of learning Classes should be structured with process-oriented evaluation that are possible. (3) In order to increase AI literacy, even if the area of understanding artificial intelligence is taught, not only the concepts and principles of artificial intelligence are covered, but the existing artificial intelligence platform can be used (using artificial intelligence) or real-life problems are taught on the premise of artificial intelligence ethics. It should be taught in a 'comprehensive' way, including the process of thinking procedurally to solve real world problem or to develop competencies for artificial intelligence development The second research question, the results of the study on how the 'AI Understanding program based on embodied cognition for AI literacy' for elementary school students should be structured are as follows. (1) It is necessary to promote understanding of artificial intelligence through the method of 'play and experience using the body organs of senses and movements'. (2) As a learning method that encourages 'interaction with the environment', understanding of artificial intelligence can be promoted. The environment here encompasses the world to which the learner belongs, the learning environment, teachers, learners around him, and virtual reality (VR). (3) The program should be structured in the way of 'convergence of other subjects'. Artificial intelligence is a convergence study involving several disciplines, and it is not possible to understand artificial intelligence by learning about one or two specific subjects. Therefore, there is a need for an interdisciplinary approach. Finally, looking at the effect of the third research question, 'AI Understanding program based on embodied cognition for AI literacy' for elementary school students on improving AI literacy, it was found that the artificial intelligence understanding-centered convergence education program significantly increased AI literacy. In particular, it was found that AI literacy had a positive effect on AI basic knowledge, development capability, and application ability, and in specific areas, it was found to be effective on AI basic knowledge and AI understanding, AI use, AI attitude and ethics. In the detailed test results by area, it was found that there was no significant effect in the areas of artificial intelligence ethical values and artificial intelligence attitudes and ethics. Based on the above research results, educational practitioners who want to apply artificial intelligence convergence education for AI literacy enhancement in elementary school are (1) introduced to artificial intelligence as a learning subject while considering the ethical aspect of artificial intelligence, and (2) to guide in connection with the existing curriculum of various subjects, (3) even if it is guided in the area of understanding artificial intelligence, through play and experiential activities that utilize the senses and motor organs of the learner's body, (4) to promote for modeling an knowledge by interactions with learners and teachers, learners and other learners, (5) it was suggested to try classes aimed at enhancing AI literacy so that knowledge can be created based on interaction with the educational environment. With this program as the cornerstone, research on artificial intelligence education based on cognitive theories that will be embodied in the future has been widely conducted, and the development and application of artificial intelligence convergence education programs for lower, middle, and upper grades in elementary school for the development of AI literacy have become active, resulting in many learners I hope that through the process of personal implementation, I will be able to create artificial intelligence knowledge related with each subject. 인공지능 시대, 미래 세대에게 꼭 필요한 기본 소양으로 언급되는 AI 리터러시는 현재의 인공지능교육을 통해 신장되리라 기대되고 있지만, AI 리터러시 신장을 학습 목표로 한 초등학교 정규교과 연계 인공지능 수업 연구는 매우 부족한 실정이다. 또한 기존의 초등학생 대상 인공지 능교육은 실과 교과의 연장선상에서만 접근하여 이미 만들어져있는 인공 지능 플랫폼을 활용만 하거나, 인공지능 프로그램을 개발하는 것에만 초 점을 두어 인공지능에 대한 기초적 이해조차 도모하지 못하고 있다. 이 에 본 연구는 체화된 인지 이론을 기반으로 초등학교 6학년에게 적합한 놀이와 체험으로 이루어진 인공지능 이해 중심 융합교육 프로그램을 개 발하여 AI 리터러시를 두루 신장시키고자 하였다. 또한 AI 리터러시를 중심으로 그 효과를 분석하여, AI 리터러시 신장을 위한 인공지능교육 프로그램을 현장에 적용하고자 하는 교육실천가들에게 시사점을 제시하 고자 하였다. 이를 위해, ‘첫째, 초등학생을 위한 ‘체화된 인지 기반 이해 중심 인 공지능융합교육 프로그램’은 어떤 내용으로 구성되어야 하는가?’, ‘둘째, 초등학생을 위한 ‘체화된 인지 기반 이해 중심 인공지능융합교육 프로 그램’은 어떤 방법으로 구성되어야 하는가?’, ‘셋째, 초등학생을 위한 ‘체 화된 인지 기반 이해 중심 인공지능융합교육 프로그램’은 AI 리터러 시 향상에 어떠한 효과가 있는가?’와 같이 연구 문제를 설정하였다. 먼저 첫 번째 연구 문제인 초등학생을 위한 ‘체화된 인지 기반 이해 중심 인공지능융합교육 프로그램’은 어떤 내용으로 구성되어야 하는가 에 대한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능을 교과 학습을 위한 도구가 아니라, ‘학습의 주제’로서 다루어야 한다. 둘째, 초등학교의 각 교과 성취기준과 인공지능 수행기대를 융합하는 ‘화학적 융합’을 통해 학 습주제를 설정해야 한다. 또한 각 교과의 성취기준을 만족시키면서 인공 지능 수행기대도 충족시킬 수 있는 학습 문제와 학습자가 주변의 학습자 및 학습환경과 상호작용하면서 지식을 창발할 수 있는 학습활동, 학습의 결과뿐 아니라 과정도 평가할 수 있는 과정중심평가로 수업을 구성해야 한다. 셋째, AI 리터러시를 신장하기 위해서는 인공지능 이해 영역을 가 르치더라도 인공지능에 대한 개념, 원리만 다루는 것이 아니라, 인공지능 윤리를 전제로 기존의 인공지능 플랫폼을 활용(인공지능 활용)하거나, 실 생활 문제를 절차적으로 해결할 수 있도록 사고하는 과정(인공지능 개 발)도 포함하여 ‘포괄적’으로 지도해야 한다. 두 번째 연구 문제인 초등학생을 위한 ‘체화된 인지 기반 이해 중심 인공지능융합교육 프로그램’은 어떤 방법으로 구성되어야 하는가에 대 한 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, ‘감각 및 운동의 신체 기관을 두루 사용하는 놀이와 체험’의 방법으로 인공지능에 대한 이해를 도모해야 한 다. 둘째, ‘환경과의 상호작용’이 장려되는 학습 방법으로 인공지능에 대 한 이해를 도모할 수 있다. 여기에서 환경은 학습자가 속한 세계, 학습 환경, 교사, 주변 학습자, 가상현실(VR)을 모두 포괄한다. 셋째, ‘타 교과 융합’의 방법으로 프로그램을 구성해야 한다. 인공지능은 여러 학문이 연 관된 융복합적 학문으로, 특정 한두 교과에 대해서 배운다고 인공지능에 대해 파악할 수 있는 것이 아니다. 따라서 교과 융합적 접근을 할 필요 가 있다. 마지막으로 세 번째 연구 문제인 초등학생을 위한 ‘체화된 인지 기반 이해 중심 인공지능융합교육 프로그램’은 AI 리터러시 향상에 어떠한 효과가 있는가를 살펴보면, 인공지능 이해 중심 융합교육프로그램은 유 의미하게 AI 리터러시를 신장시키는 것으로 나타났다. 특히 AI 리터러시 중 인공지능 기초지식, 개발 역량, 활용 능력에 긍정적 효과가 있으며, 세부 영역으로는 인공지능 기초지식과 인공지능 이해, 인공지능 활용, 인 공지능 태도 및 윤리에 효과가 있는 것으로 밝혀졌다. 영역별 세부 검사 결과에서는 인공지능 윤리적 가치관 및 인공지능 태도 및 윤리 영역에서 는 유의미한 효과가 없는 것으로 나타났으나, 인공지능 효능감 측면에서 유의미하게 긍정적 효과가 있는 것으로 분석되었다. 이상의 연구 결과를 바탕으로 초등학교에서 AI 리터러시 신장을 위한 이해 중심 인공지능융합교육을 적용해보고자 하는 교육실천가들에게 첫 째, 인공지능의 윤리적 측면을 고려하면서 학습주제로서 인공지능을 접 하게 하며, 둘째, 기존의 여러 교과 교육과정과 연계하여 지도하고, 셋째, 인공지능 이해 영역을 지도하더라도 학습자 신체의 감각과 운동기관을 활용하는 놀이와 체험활동을 통해, 넷째, 학습자와 교사, 학습자와 다른 학습자, 학습자와 교육환경과의 상호작용을 바탕으로 지식을 창발할 수 있도록, 다섯째, AI 리터러시 신장을 목표로 하는 수업을 해보기를 제안 하였다. 이 프로그램을 초석으로 향후 체화된 인지 이론 기반의 인공지능교육 연구가 널리 이루어져서 AI 리터러시 신장을 위한 초등학교 저학년, 중 학년, 고학년 대상의 인공지능융합교육 프로그램의 개발 및 적용이 활발 해지고, 이에 따라 많은 학습자가 몸소 체현의 과정을 통해 인공지능 및 각 교과에 대한 지식을 창발할 수 있기를 기대해본다.