생성형 AI 활용 사례기반추론 시스템 개발 연구 : 데이터 기반 과학탐구 수업 지원을 중심으로

조수경 서울대학교 대학원 2026 국내박사

최근 데이터 집약적 과학(data-intensive science)으로의 연구 패러다임 전환은 학교 교육에서도 데이터 기반 과학탐구(data-driven science inquiry)를 핵심 수업방식으로 채택할 것을 요구한다. 그러나 데이터 기반 과학탐구의 중요성에 대한 인식과 달리, 이를 실제 수업으로 구현하는 과정은 교사에게 상당한 인지적·실천적 부담으로 작용하고 있다. 데이터 기반 과학탐구는 수업 상황마다 데이터의 특성, 학습자의 수준, 기술 환경이 달라지는 비구조화된 문제상황을 내포하기 때문에 높은 수준의 교사 전문성을 요구한다. 변화 요인이 많고 예측이 어려운 수업 상황에서는 일반화된 원리나 절차적 지침만으로는 원활한 수업 운영을 충분히 지원할 수 없다. 따라서 교사는 유사한 상황에서의 실제 수업 경험, 즉 사례 기반 지식에 의존하게 된다. 사례기반추론(case-based reasoning, CBR)은 이러한 교사의 문제해결 방식을 이론적으로 설명하는 접근으로서 과거의 유사한 사례를 토대로 현재의 문제를 해결하기 위한 추론 활동을 의미한다. CBR은 학습, 업무 수행, 조직 관리, 공학적 설계 등 다양한 분야에서 발전해 왔으며, 교육 분야에서도 CBR 시스템 도입을 통해 학습 성과 향상, 문제 해결력 증진, 실천적 성찰 강화 등의 교육적 효과가 보고되었다. 한편, 생성형 AI는 지식 습득 지원, 성찰 촉진, 맞춤형 피드백 제공 등 사고의 확장을 돕는 도구로서 그 교육적 가능성이 주목받고 있다. 그러나 선행연구들은 CBR 시스템과 생성형 AI의 개별적 효과를 규명하는 데 그쳤을 뿐, 두 기술을 연계한 확장된 교수·학습 지원 체계가 어떠한 교육적 가치를 창출하는지에 대해서는 충분히 설명하지 못하였다. 특히 교사는 급변하는 기술 환경에 적응해야 하는 학습자인 동시에 교수 설계자임에도 불구하고, 전문성 함양을 위한 기술 지원 연구에서는 상대적으로 소외되어 왔다. 본 연구는 교사를 학습의 주체로 재조명하고, 데이터 기반 과학탐구 수업 맥락에서 교사 공동체의 CBR과 지식 공유를 통해 전문성 함양을 지원하는 방안을 모색하였다. 이를 위해 설계기반연구 방법론을 적용하여 생성형 AI 활용 CBR 시스템을 개발하고 교육적 효과를 검증하였다. 구체적인 연구문제는 1) 데이터 기반 과학탐구 수업을 위한 생성형 AI 활용 CBR 시스템의 개념모형과 설계원리는 무엇인가, 2) 데이터 기반 과학탐구 수업을 위한 생성형 AI 활용 CBR 시스템의 기능과 특징은 무엇인가, 3) 교사는 데이터 기반 과학탐구 수업을 위한 생성형 AI 활용 CBR 시스템을 어떻게 활용하는가, 4) 데이터 기반 과학탐구 수업을 위한 생성형 AI 활용 CBR 시스템의 효과와 개선점은 무엇인가로 상정하였다. 시스템을 개발하기 위해 문헌 고찰과 사례 분석을 실시하였고, SW 개발자와 현장전문가와의 협업을 통해 개념모형과 설계원리 초안을 도출하였다. 이후 두 차례의 설계기반연구 순환 과정을 거쳐 시스템을 개발하고 효과를 검증하였다. 연구 참여를 희망한 교사들을 대상으로 시스템 활용 교육을 실시하고 3주간 실제 수업에 적용하도록 하였으며, 교사의 동기와 과학교수효능감 사전·사후 설문 및 면담, 로그 데이터 분석을 실시하였다. 중도 이탈자를 제외하고 최종적으로 설계기반연구의 순환Ⅰ에서는 40명의 교사가, 순환Ⅱ에서는 35명의 교사가 연구에 참여하였다. 수집된 설문, 면담, 로그 데이터를 분석하여 시스템의 효과와 개선점, 활용 양상을 도출하였다. 그리고 연구결과를 통해 귀납적으로 개념모형과 설계원리를 확정하였다. 최종 도출된 개념모형은 CBR 시스템과 사용자와의 상호작용이 ‘사례 검색’, ‘사례 평가 및 저장’, ‘사례 개선’, ‘사례 등록’의 맥락으로 구조화되었다. 시스템의 설계원리는 ‘CBR 시스템 환경 설계’, ‘사례도서관 아키텍처 설계’, ‘LLM의 활용과 성능개선’, ‘사례구성 및 관리’, ‘상호작용 피드백 설계’의 5개 구성요소에 대해 11개 설계원리와 31개 상세지침으로 구성되었다. 본 시스템은 생성형 AI와 CBR의 결합을 위해 검색증강생성(retrieval-augmented generation, RAG) 기술을 도입하여 대화형 상호작용과 근거 기반의 사례 생성을 핵심 기능으로 제공한다. 또한 메타인지 촉진 피드백과 게이미피케이션 전략을 포함하여 상호작용을 활성화하고 지속 가능한 시스템 발전을 지원하였다. 교사들은 '수업 설계', '교수 방법', '내용 이해', '평가 설계', '시스템 이해' 등 다양한 목적으로 시스템을 활용하였으며, 특히 '수업 설계'와 '교수 방법'에 관한 질문이 주를 이루었다. 설계기반연구의 두 차례 순환 모두에서 시스템 활용 후 교사의 동기와 과학교수효능감이 유의미하게 향상되었다. 면담을 통해 교사가 시스템을 인지적 파트너로 활용하여 체계적인 과학탐구 수업 운영과 새로운 교수적 실천에 도전하였음을 확인하였다. 본 연구는 다음과 같은 점에서 의의를 갖는다. 첫째, 생성형 AI와 CBR의 상호보완적 결합을 통해 CBR 연구를 이론적·기술적으로 확장하였다. 이를 통해 사용자-시스템 상호작용의 질적 전환, 사례도서관 구축의 패러다임 변화, 사용자 역할의 재구성, 지속 가능한 참여 촉진, 메타인지 지원이라는 다차원적 설계를 실현하여 변혁적인 교사 학습 생태계를 제시하였다. 둘째, 데이터 기반 과학탐구 수업 맥락에서 교사의 질문을 통해 CBR 활동을 실증적으로 분석함으로써, CBR 연구의 지평을 교육현장으로 확대하였다. 셋째, 비구조화된 복합적 문제 상황에서 교사 전문성을 강화하기 위한 실천적 대안을 제시하였으며, 이를 구현한 구체적 사례를 제공하였다는 점에서 의미가 있다. The recent paradigm shift toward data-intensive science has prompted schools to adopt data-driven science inquiry(DSI) as a core instructional approach. However, despite the growing recognition of its importance, implementing DSI in actual classrooms presents significant cognitive and practical challenges for teachers. DSI involves ill-structured problem situations where data characteristics, student levels, and technological environments vary, necessitating a high degree of teacher expertise. In such dynamic settings, general principles or procedural guidelines often prove insufficient. Consequently, teachers increasingly rely on case-based knowledge-experiential wisdom drawn from analogous situations in classroom practice. Case-based reasoning (CBR) represents a theoretical approach that explains problem-solving processes through reasoning activities grounded in past analogous cases to address current challenges. CBR has evolved across multiple levels of practice, including individual learning, workplace performance, organizational management, and engineering design. Within educational contexts, research implementing CBR systems has demonstrated various educational effects, including improved learning outcomes, enhanced problem-solving competence, and strengthened reflective practice. Meanwhile, generative AI(GenAI) has garnered attention for its educational potential as a tool supporting knowledge acquisition, promoting reflection, and providing personalized feedback to facilitate cognitive expansion. However, existing research has primarily addressed the individual effects of CBR systems and GenAI separately, falling short of explaining what educational value emerges when these two technologies are integrated into an extended teaching and learning support system. Furthermore, although teachers assume dual roles as learners adapting to rapidly evolving technological environments and instructional designers, research on technology-mediated support for their professional development has remained relatively neglected. This study repositioned teachers as active subjects of learning and explored approaches to support their professional development through CBR and knowledge sharing within teacher communities. Employing design-based research(DBR) methodology, we developed a GenAI-integrated CBR system and validated its effectiveness. The research questions focus on: (1) the conceptual model and design principles, (2) functional characteristics, (3) patterns of teachers’ utilization, and (4) educational effects and areas for improvement. System development involved conducting literature review and case analysis, collaborating with software developers and field experts to derive an initial conceptual model and design principles. The system's effectiveness was validated through two cycles of DBR. Teachers participating in the study received training on system utilization and implemented it in their classroom practice over a three-week period. Changes in teachers' motivation and science teaching efficacy were analyzed through pre- and post-intervention surveys and interviews. The conceptual model and design principles were finalized inductively based on research findings. The finalized conceptual model structured user-system interaction within CBR into four contexts: 'case retrieval,' 'case evaluation and retain,' 'case revise,' and 'case registration.' The system's design principles were derived and articulated into 11 design principles and 31 detailed guidelines across five components: 'CBR system environment design,' 'case library architecture design,' 'LLM utilization and performance enhancement,' 'case composition and management,' and 'interaction feedback design.' The system integrates retrieval-augmented generation (RAG) technology to combine GenAI and CBR, offering dialogue-based interaction and evidence-grounded case generation as core functions. Additionally, it incorporates metacognitive feedback strategies and gamification elements to activate interaction and support sustainable system development. Teachers utilized the system for diverse purposes including 'instructional design,' 'teaching methods,' 'content understanding,' 'assessment design,' and 'system understanding,' with questions about 'instructional design' and 'teaching methods' predominating. In both research cycles, teachers' motivation and science teaching efficacy showed significant improvement after system use. Through interviews, we confirmed that teachers leveraged the system as a cognitive partner to implement systematic science inquiry instruction and experiment with novel pedagogical approaches. This research contributes in three significant ways. First, through the synergistic integration of GenAI and CBR, it extends CBR research theoretically and technologically. This integration realizes a multidimensional design encompassing qualitative transformation of user-system interaction, paradigm shifts in case library construction, reconceptualization of user roles, promotion of sustainable participation, and metacognitive support, thereby establishing a transformative teacher learning ecosystem. Second, by empirically analyzing CBR activities through teachers' questions within data-driven science inquiry contexts, the study expands CBR research horizons into authentic educational settings. Third, it offers practical alternatives for strengthening teacher expertise in ill-structured, complex problem situations and provides concrete implementation examples of these alternatives, thereby contributing meaningfully to the field.

XR 기반 건축 디자인 스튜디오 모형 개발 연구 : 체화된 인지의 관점에서

이진미 서울대학교 대학원 2024 국내박사

미래사회가 요구하는 인재는 전문분야 도메인 지식을 바탕으로 여러 분야나 기술을 유기적으로 결합하여 새로운 아이디어를 창출하고 새로운 상황에 유연하게 대처하여 문제 상황을 해결하고 혁신을 이끌어내는 융복합형 인재이다. 4차 산업 혁명시대에 건축은 산업과 기술 측면에서 급속하게 발전하고 융합되고 있으나 건축 교육은 이러한 사회적인 변화에 적극적으로 대응하지 못하고 전통적인 교육 방식을 고수하고 있다. 디지털 기술이 건축 교육의 커리큘럼 안으로 수용되었으나 이는 형태를 만드는 도구나 표현을 위한 기술에 머물러 있는 현실이다. 이에 본 연구는 건축설계 프로세스 안에서 건축적 사고를 확장하고 디자인 문제를 해결하고 발전할 수 있는 새로운 교수모형을 제안하고자 신체의 한계를 넘어 인지의 영역을 확장시키는 XR(Extended Reality)기술에 주목하여 교육 공학의 토대위에 XR기반 건축 디자인 스튜디오 모형을 제안하는 학제 간 융복합 연구를 수행하였다. 1장에서는 연구 배경, 목적, 연구의 방법론과 구성을 설명하고 연구 문제를 소개하였다. 2장에서는 체화된 인지의 철학적 배경, 지각의 현상학적 특성, 생태학적 지각이론을 통해 인간 지각의 적극적, 능동적 특성과 어포던스 개념을 탐구하였다. 또한 체화된 인지의 네 가지 하위 개념(4E)과 행화적 인지 개념을 명확히 했다. 디지털 매체와 도구의 인지적 관점, 디지털 둘레세계 개념, 지각도구와 효과도구, 어포던스의 연관성을 고찰하였으며, XR의 개념, 잠재적 실재로서 XR 환경, XR과 체화 개념, 교육 매체로서 XR 특징과 가능성을 분석했다. 마지막으로, 건축 디자인 스튜디오 모형의 특성, 디자인 문제의 속성, 테크놀로지와 교육의 관계, 교수체제 모형 개발 원리를 살펴보고, 설계기반연구 방법론과 절차를 확인하였다. 3장은 설계기반 연구의 순환인 연구 I과 II를 다루고 있다. 연구 I에서는 이론적 고찰을 통해 XR 기반 스튜디오 초기 모형을 개발하고, 15주 과정 중 첫 8주 동안 적용하여 XR 기술이 건축 디자인 과정에 미치는 영향을 평가하고 모형의 효과와 개선점을 논의하였다. 건축 디자인의 구조적, 맥락적 특성과 복잡성을 고려하여 스튜디오 모형을 구성하고 체화된 인지 개념과 연계하여 수업모형을 개발하여 이를 교육현장에 적용하고 실험 집단과 통제 집단을 대상으로 연구 데이터를 수집하였다. 연구 결과, XR 활용이 건축 디자인 과정을 활성화시킨다는 점을 발견하였다. 실험 집단은 XR 환경에서 자신의 설계안을 체험하며 계획안과 실제 공간 사이의 차이를 인지하고 이를 통해 계획안을 발전시켰다. 그러나 실험 집단은 새로운 기술에 적응하는 데 어려움을 겪었으며, XR 활용이 감소하는 경향을 보였다. 스튜디오 운영에서는 기술적 문제와 어플리케이션 한계가 수업의 장애로 작용하였다. 이러한 문제에 대처하기 위해 교수자는 적응적인 대응력을 갖추고 문제 해결 방안을 모색할 필요가 있었다. 학습자별 설계안의 분석을 통해서 XR을 활용한 집단이 디자인 프로세스와 의사결정, 시간관리 측면에서 우수함을 보였다. 또한 XR 기기와 어플리케이션의 이점은 디자인 초기 단계에 특화되어 후반부로 갈수록 활용도가 감소하는 경향을 보였다. 따라서 XR 기술을 지속적으로 활용하고 디자인 프로세스를 활성화하기 위한 방안을 모색할 필요가 있었다. 연구 II는 설계기반 연구의 두 번째 순환으로, 앞선 연구 결과에 따라 수정한 모형을 15주 과정의 후반부인 9주차부터 15주차에 걸쳐 적용하고 연구 데이터를 수집하여 분석하였다. 디자인 정체를 탈피하고 건축설계 교육의 효과를 극대화하기 하기 위한 방안으로 XR을 디자인 도구뿐만 아니라 사례기반 학습 도구로 활용하는 방법을 탐구하였다. 수정한 모형은 몰입, 체화, 확장, 성찰의 각 단계에서 XR 도구 사용 시 역동적인 체화와 탈체화 과정을 강조하였고 확장과 성찰의 단계를 사례기반 디자인 씽킹 프로세스(Case Based - Design Thinking Process)를 적용하여 강화하였다. 연구 결과, XR 기반 스튜디오 모형이 건축설계 과정의 정체를 개선하고 결과물의 디자인 퀄리티를 높이는데 긍정적인 역할을 하는 것을 확인할 수 있었다. 실험군 학습자들은 대조군에 비해 디자인 대안을 더 적극적으로 탐색하고, 문제점을 발견하고 해결하는 능력에서 우수함을 보였다. 이는 XR 환경에서의 체험을 통해 디자인 문제를 통합적으로 이해하고, 아이디어를 탐색하며, 수정안을 검증하는 과정에서 나타났다. 스튜디오 모형 운영 관점에서는 XR 활용시간이 감소하는 문제를 규칙과 결과의 관점에서 논의하였고, 교육 과정을 새로운 도구에 맞게 유연하게 조정할 필요성을 강조하였다. 실험군과 대조군의 건축 디자인 결과물 비교 분석에서 실험군이 우수한 결과를 낸 것으로 나타났다. 이러한 결과는 XR의 활용이 디자인 문제해결을 돕고, 결과물에 직간접적인 영향을 미친다는 것을 시사한다. 4장은 전체 연구의 논의와 결론에 해당한다. 연구 I과 연구 II에서 확인한 XR의 세가지 가능성은 디자인 촉발(Ideation) 도구의 가능성, 디자인 발전(Developing) 도구의 가능성, 디자인 소통(Communication) 도구의 가능성이다. 공간을 경험하는 주체로서 우리의 몸은 역동적이며 그 경계는 가변적이다. 4장에서는 이러한 체화의 특성에 대한 깊이 있는 이해를 바탕으로 신체의 물리적인 한계를 넘어서 인지를 확장할 수 있는 도구로서 XR의 가능성을 지속적으로 탐구하고 XR 도구의 어포던스를 학습자가 인식하고 건축 디자인 과정에서 활용할 수 있도록 지도할 필요가 있음을 논하였다. 본 연구는 실행연구이자 설계기반연구로 연구자가 XR 테크놀로지 활용 수업에 대한 역량(Technological Knowledge), 건축설계에 대한 지식 (Content Knowledge), 교육에 대한 전문지식(Pedagogical Knowledge) 을 보유한 현장 전문가의 역할을 병행하며 한학기 15주 과정 전체(주당 1회, 4시간, 총 60시간)에 스튜디오 모형을 적용하여 연구계획을 실현한 연구로 기존의 수업단위 설계기반 연구와 차별화 된다. 기존의 XR관련 연구가 기술적인 측면에 치우쳐 있었던데 반해 본 연구는 XR을 새로운 환경(Umgebung)이자 디지털 둘레세계(Digital Umwelt)로 인식 하였다는데 차별점이 있다. 인지적 관점에서 디지털 환경과 도구를 고찰하고 기술적 관점에서 확장현실 기술을 탐구하여 교육 매체로서 XR의 가능성을 확인하였으며 건축 디자인 스튜디오의 특성을 바탕으로 체화된 인지의 개념과 연계하여 XR기반 건축 디자인 스튜디오 모형을 도출하였다. 이 연구는 XR의 건축 교육적 가능성을 발견한 직접적인 의의가 있을 뿐만 아니라, 새로운 테크놀로지를 건축 디자인 교육 과정에 통합할 수 있는 교수 방법론의 틀을 제시했다는 점에서 중요한 의미를 갖는다. 이러한 틀은 미래의 연구 및 교수 모형 개발에 있어 중요한 기반을 제공하며, 이를 통해 지속적인 발전과 혁신을 추구할 수 있게 한다는 점에서 그 의의가 있다. The talent required in future societies is a type of convergent talent that combines domain knowledge in specialized fields with various other areas or technologies to create new ideas, flexibly adapt to new situations, solve problems, and lead innovation. In the era of the Fourth Industrial Revolution, architecture is rapidly evolving and integrating in terms of industry and technology, but architectural education has not been actively responding to these social changes, sticking to traditional educational methods. Although digital technology has been incorporated into the curriculum of architectural education, it remains largely as a tool for shaping and expression. This study focuses on Extended Reality (XR) technology that transcends physical limitations and expands cognitive realms, and conducts interdisciplinary convergent research proposing an XR-based architectural design studio model on the basis of educational technology. Chapter 1 introduces the research background, purpose, methodology, and structure, and presents the research problem. Chapter 2 explores the philosophical background of embodied cognition, phenomenological characteristics of perception, and ecological perception theory, clarifying the active and dynamic nature of human perception and the concept of affordances. It also elucidates four sub-concepts of embodied cognition (4E) and the concept of enactive cognition. The cognitive perspectives of digital media and tools, the concept of a digital Umwelt, perceptual and effectual tools, and the relationship with affordances are discussed. The potential and characteristics of XR as an educational medium are analyzed, focusing on the concept of XR, XR as a potential reality, XR and the concept of embodiment. The chapter also examines the characteristics of the architectural design studio model, the nature of design problems, the relationship between technology and education, and the principles of developing instructional systems, confirming the design-based research methodology and procedures. Chapter 3 deals with the first and second cycles of design-based research, Research I and II. In Research I, an initial XR-based studio model was developed through theoretical review, applied during the first 8 weeks of a 15-week course, and the impact of XR technology on the architectural design process was evaluated, discussing the effectiveness and improvements of the model. The studio model was structured considering the structural and contextual characteristics and complexity of architectural design, and an instructional model was developed and applied in correlation with the concept of embodied cognition. Research data was collected from experimental and control groups. The results showed that the use of XR activated the architectural design process. The experimental group experienced their design proposals in the XR environment, recognized the differences between their plans and real spaces, and developed their plans through this. However, the experimental group faced difficulties in adapting to the new technology, and the use of XR tended to decrease. Technical issues and application limitations in the studio operation were discussed as obstacles to the lessons. To address these issues, instructors needed to have adaptive response capabilities and seek problem-solving methods. Analysis of individual design proposals showed that the group using XR was superior in design process, decision-making, and time management. The benefits of XR devices and applications were initially significant, but their use decreased over time, indicating a need to explore ways to continuously use XR technology and activate the design process. Research II, the second cycle of design-based research, applied and analyzed a modified model based on previous research results from week 9 to 15 of the 15-week course. The revised model explored using XR not only as a design tool but also as a case-based learning tool to escape design stagnation and maximize the effectiveness of architectural design education. The model emphasized dynamic embodiment and disembodiment processes in the stages of immersion, embodiment, extension, and reflection, strengthening the stages of extension and reflection by applying a case-based design thinking process. The results confirmed that the XR-based studio model played a positive role in improving the stagnation of the architectural design process and the quality of the outcomes. The experimental group showed superiority in actively exploring design alternatives and identifying and solving problems compared to the control group. This was evident in the process of understanding design problems integratively, exploring ideas, and verifying modifications in the XR environment. From the perspective of studio model operation, the issue of reduced XR usage time was discussed from the viewpoints of rules and outcomes, emphasizing the need to flexibly adjust the educational process to new tools. The comparison of the architectural design outcomes of the experimental and control groups showed that the experimental group achieved superior results. These results suggest that the use of XR helps in solving design problems and has a direct and indirect impact on the outcomes. Chapter 4 presents the discussions and conclusions of the entire study. The three possibilities of XR identified in Research I and II are as potential tools for design ideation, development, and communication. Our bodies, as subjects experiencing space, are dynamic and have variable boundaries. Based on a deep understanding of the characteristics of embodiment, it is necessary to continuously explore the possibilities of XR as a tool that extends cognition beyond the physical limits of the body, and to guide learners to recognize and utilize the affordances of XR tools in the architectural design process. This study, as an action and design-based research, differentiates itself from existing unit-based design research by applying the studio model throughout a semester (15 weeks, once a week, 4 hours, total 60 hours), combining the roles of a field expert with technological (Technological Knowledge), architectural (Content Knowledge), and educational (Pedagogical Knowledge) expertise. Unlike previous XR-related research that was biased towards technical aspects, this study recognizes XR as a new environment (Umgebung) and a digital Umwelt, examines digital environments and tools from a cognitive perspective, and explores extended reality technology from a technical viewpoint, confirming the possibilities of XR as an educational medium and deriving an XR-based architectural design studio model in relation to the concept of embodied cognition. The study is significant not only for discovering the educational possibilities of XR in architecture but also for establishing a framework for a teaching model that can introduce new technology into the architectural design education process and continuously improve the model.

컴퓨터 기반 협력적 논변에서 관점수용을 위한 교사의 적응적 지원전략에 관한 설계기반연구

허선영 서울대학교 대학원 2020 국내박사

Dynamic and unprecedented challenges—social, economic and environmental— driven by globalization and a rapid development in technologies require the development of competencies namely collaboration, problem-solving, and communication to survive and succeed in the twenty-first century. Accordingly, collaborative learning activities such as discussion, problem-based learning, and collaborative argumentation are being actively pracised in schools. Particularly, computer-supported collaborative argumentation is regarded as a method to enhance learners' cognitive and social ability using the characteristics of computer-mediated learning. Computer-supported collaborative argumentation is an activity in which a small group of learners share their views and opinions on a given problem and generate solutions based on critical discussion. Computer-supported collaborative argumentation activity is, however, not always effective; Learners can experience ineffective learning processes and outcomes, especially if they are not capable of 'perspective taking'. Perspective taking refers to the ability to express and experience a situation from another's point of view; to infer what others would think and objectify one's view. The perspective taking can be classified into cognitive and affective aspects. Cognitive perspective taking refers to the ability to infer and understand the thoughts, knowledge, and opinions of others in a particular situation whereas affective perspective taking means to accurately infer other people's emotional state by empathizing with them. Although perspective taking has mainly been studied in the characteristics of individual characteristics, recent studies examine perspective taking as group characteristics and its effect on the collaborative process. On the other hand, it should be noted that providing learners with the same support without considering the level of learners' perspective taking during the computer-based collaborative argumentation process can reduce the effectiveness of support. Instructors, therefore, need to provide adaptive support to promote perspective taking so that learners can effectively participate in computer-supported collaborative argumentation process. In this respect, this study aims to develop teachers' adaptive support strategy for promoting learners' perspective taking in computer-based collaborative argumentation and examine its effectiveness. For this, the study used a design-based research approach. Design-based research (DBR) is a systematic and flexible research methodology that addresses problems identified in practice through the iterative process of analysis, design, development, and implementation in collaboration between research and a field expert. In addition, DBR makes a practical contribution toward the development of emergent theories of learning and understandings of how the intervention functions. The study comprised two cycles of design, intervention, analysis and reflection; Study I corresponds to the first iterative cycle and study II corresponds to the second iterative cycle. The Study I was conducted with the aims to develop the instructor’s adaptive support strategy for perspective taking and to explore individual and group perspective taking activities in computer-supported collaborative argumentation. In regard to develop the instructor’s adaptive support strategies, two specific research questions were set to guide the study: (1) what are the instructor’s adaptive support strategies for perspective taking in computer-supported collaborative argumentation? and (2) How do learners perceive the instructor’s adaptive support for perspective taking in computer-supported collaborative argumentation? In respect to explore learners' perspective taking, the following research questions guided the study: (1) how does the individual-level perspective taking work in computer-supported collaborative argumentations? and (2) how does the group-level perspective taking work in computer-supported collaborative argumentation? This study was conducted in the following process. First, the initial support strategies were developed based on the perspective taking theory and related studies, and reviewed by four experts. Then, four sessions of collaborative argumentation class were conducted with participation of 29 male middle school students with adaptive support for field implementation. Learners in a group of 3~4 students used laptops to make collaborative argumentations on the theme of ‘dam construction in the Mekong river Basin’. After that, a survey (questionnaires on effectiveness, ease of use, attitude on collaboration, & perceived learning outcome) and a focus group interview (effects & improvements) were conducted and activity data (online interaction types & reflection data) was analyzed to examine the effectiveness of the strategy and to make further improvements. The studyⅠ developed 5 support strategies and 41 specific guidelines under six components, namely 'Learner characteristic detection', 'perspective taking level-based analysis', 'adaptive feedback', 'adaptive scaffolding', 'adaptive reflection support' and 'adaptive learning support system'. As a result of its implementation, the study confirmed that adaptive support for perspective taking could be effectively used for computer-supported collaborative argumentation activities in face-to-face learning. In addition, the relation between cognitive and affective perspective taking were found, although they were not exactly at the same level. The study also revealed that there was a difference between the level of individual perspective taking and the level of group perspective taking. On the other hand, the need to redefine the level of perspective taking level and to eliminate that strategy and specific guidelines that are not used in the actual adaptive support were identified. Reflecting the improvements suggested by Study I, study II aimed to further examine the effects of the improved adaptive support for perspective taking in computer-supported collaborative argumentation. The research questions on adaptive support strategy for perspective taking are: (1) what are the final strategies for the instructor’s adaptive support for perspective taking in computer-supported collaborative argumentation? And (2) how do learners perceive the instructor’s adaptive support for perspective taking in computer-supported collaborative argumentation? The research questions on the effect of the instructor’s adaptive support strategies include (1) how the instructor’s adaptive support strategies for perspective taking in computer-supported collaborative argumentations affect argumentation processes?, (2) how do the instructor’s adaptive support strategies for perspective taking in the computer-based collaborative argumentation affect learning outcomes?, and (3) how do collaborative argumentation processes influence learning outcomes?. The study was conducted in the following procedure. First, three experts reviewed the revised support strategy reflecting the improvement derived from Study I. Then, a quasi-experimental study was conducted on 53 participants of experimental group and 48 participants of control group to examine the effect of the support strategy. The experimental group participated in collaborative argumentation activities with adaptive support whereas the control group involved in a collaborative argumentation activities without adaptive support. Both groups conducted a collaborative argumentation during the four sessions on the subject of ‘the development of the area around desertification’ using laptops in a group of 3~4 people. Data such as questionnaires (cognitive conflict, relationship conflict, & group cohesion), in-depth interview (effects & improvements), activity data (types of online interaction & reflection data) were collected and analyzed to verify the effects and improvements of the supporting strategy between the two groups on the learning process and outcome. As a result of the study, a total of four final components for support strategy were identified: 'Perspective taking detection', 'adaptive scaffolding', 'adaptive feedback', 'adaptive reflection support', and 10 supporting strategies with 41 specific guidelines were developed. Each component is classified into categories of 'common', 'individual', and 'group' by sorting out the one applies to individuals and groups in common and the one that only applies to individual and group. As a result of applying this method to the class and comparing to the control group, it was confirmed that the instructor's adaptive support for perspective taking developed positively influenced the perspective taking of individual and group in computer-supported collaborative argumentation carried out in the face-to-face class. Furthermore, the high level of cognitive perspective taking in the learning process supported the collaborative argumentation process of learners by promoting cognitive conflict. The high level of affective perspective taking had a positive effect on the learner's affective activities, which helped with effective interaction in the collaborative argumentation process. Moreover, group conflict, group cohesion, and online interaction type during the process of collaborative argumentation were found to have influence on the learning outcomes of individuals and groups. Based on these findings, this study provides discussions for theory on perspective taking and practice on instructional design, and DBR methods. On the theoretical aspects, the study proposed the mechanism model on the relationship between individual and group perspective taking, collaborative argumentation process, and outcomes. The study also discussed the role of perspective taking in the computer-supported collaborative argumentation process and outcomes. On the practical aspect, a procedural model for the design and implementation of the instructors’ adaptive support was derived and discussed. Moreover, the study discussed the need for learning analytics in the face-to-face learning environment, the effects of adaptive support, and the improvement of teacher's competence. Lastly, in respect to DBR methods, the importance of collaboration between field experts and researchers and applicability of DBR in the educational technology field were discussed. As to conclude, the study proposed a range of areas for future research including the research on the diffusion of the instructor's adaptive support for perspective taking, the need of adaptive support research from the macro perspective, and the need to expand the current study in various contexts. This study demonstrated the possibility of expanding research on the perspective taking of individuals and group in a computer-supported collaborative argumentation context and provided specific cases on providing adaptive support through instructors as mediation by integrating technology in face-to-face classrooms. It is expected to improve computer-supported collaborative argumentation activity for the development of collaborative skills in changing classrooms with the development of technology and provide implications for future research on adaptive support based on perspective taking and learning analytics that can bring about qualitative improvement of a learning experience. 21세기 지식기반사회는 역동적으로 변화하고 있으며, 미래사회를 살아가기 위해 협력과 문제해결, 의사소통 등의 역량이 강조되고 있다. 이에 따라 학교 교육 현장에서는 토론, 문제해결학습, 협력적 논변 등의 협력학습 활동이 활발하게 이루어지고 있다. 다양한 협력학습 활동 중 컴퓨터 기반 협력적 논변은 컴퓨터 매개라는 특성을 이용해 다양한 형식과 방법으로 학습자의 인지적, 사회적 능력을 증진할 수 있는 활동으로 주목받고 있다. 컴퓨터 기반 협력적 논변은 소그룹의 학습자가 문제상황에 대한 서로의 관점과 의견을 공유하고 비판적인 논의를 바탕으로 통합적인 해결안을 도출하는 활동이다. 그러나 컴퓨터 기반 협력적 논변 활동은 항상 효과적으로 일어나는 것은 아니며, 특히 학습자가 ‘관점수용(perspective taking)'에 능숙하지 못한 경우 학습과정과 결과에 부정적인 영향을 미칠 수 있다. 관점수용은 타인의 관점에서 대상을 표현하거나 상황을 경험해보고 그들이 어떻게 생각할지 추론하여 표현하는 것이며, 대상에 대한 자신의 시각을 객관화하고, 다른 사람의 입장으로 이동하면 다른 모습이 보일 것이라고 예측할 수 있는 능력을 의미한다. 이러한 관점수용은 인지적, 정서적 측면으로 구분될 수 있다. 인지적 관점수용은 특정 상황에서 타인의 생각이나 지식, 견해 등을 추론하고 이해하는 능력을 의미하며, 정서적 관점수용은 특정 상황에서 다른 사람의 입장이 되어봄으로써 다른 사람의 생각이나 느낌을 느껴보고 타인의 감정 상태를 정확하게 추론하는 것을 의미한다. 이러한 관점수용은 주로 개인 단위의 특성으로 연구되어왔으나, 그룹 단위의 특성으로 나타나 협력 과정에 영향을 미칠 가능성이 최근 연구들을 통해 확인되고 있다. 한편, 컴퓨터 기반 협력적 논변 과정에서 이러한 관점수용을 촉진하기 위해 교수 지원(instructional support)을 제공한다고 하더라도, 학습자의 관점수용 활동 수준을 고려하지 않고 모든 학습자에게 동일한 지원을 제공하는 것은 지원의 효과를 반감시킬 수 있다. 따라서 교사는 학습자가 컴퓨터 기반 협력적 논변 과정에 효과적으로 참여할 수 있도록 관점수용을 촉진하기 위한 지원을 적응적으로 제공할 필요가 있다. 본 연구에서는 지금까지 선행연구에서 나타난 제한점을 극복하고 현장에서 이루어지는 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 나타나는 어려움을 해결하기 위해 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 학습자의 관점수용을 위한 교사의 적응적 지원전략을 개발하고 교육 현장에 적용하여 그 효과를 살펴보고자 하였다. 이와 함께 개인과 그룹의 관점수용이 협력적 논변의 과정과 결과에 어떤 영향을 미치는지 그 양상을 체계적으로 탐구하였다. 교육 현장의 문제를 해결하고 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 관점수용의 역할을 이론적으로 탐구하기 위해 본 연구는 설계기반연구로 진행되었다. 설계기반연구는 반복적인 분석, 설계, 개발 및 실행을 통해 교육의 실제적 문제를 해결하기 위한 체계적이고 유연한 연구방법론으로, 실제 교육 환경에서 연구자와 현장전문가 간의 협력을 바탕으로 현장 맥락의 특성 반영한 개입안과 이론을 도출한다. 이러한 점을 반영하여 본 연구는 현장전문가 1인과 함께 수행되었고, 연구Ⅰ과 연구Ⅱ의 두 개의 연구로 구성되었다. 연구Ⅰ은 1차 순환에, 연구Ⅱ는 2차 순환에 해당되며, 연구Ⅰ에서 도출된 개선점을 연구Ⅱ에 반영하여 지원전략과 도구를 수정하고, 이에 대한 효과를 검증하였다. 각 연구에 대한 내용은 다음과 같다. 연구Ⅰ은 컴퓨터 기반 협력적 논변 활동 상황에서 관점수용을 위한 적응적 지원전략을 개발하고 학습자의 관점수용 활동 양상을 탐색하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위한 연구문제 중 관점수용을 위한 적응적 지원전략에 대한 연구문제는 (1) 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 관점수용을 위한 적응적 지원전략은 무엇인가, (2) 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 관점수용을 위한 적응적 지원에 대한 학습자의 인식은 어떠한가로 구성되며, 관점수용 양상에 대한 연구문제는 (1) 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 개인 수준의 관점수용은 어떻게 이루어지는가, (2) 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 그룹 수준의 관점수용은 어떻게 이루어지는가로 구성된다. 본 연구는 다음과 같은 절차로 수행되었다. 먼저, 관점수용 이론 및 관련 선행연구를 기반으로 초기 지원전략을 개발하였고, 이를 전문가 4명이 검토하였다. 다음으로 현장 적용을 위해 중학교 남학생 29명을 대상으로 적응적 지원이 포함된 4차시의 협력적 논변 수업을 실시하였다. 학습자는 3~4인으로 구성된 그룹에서 노트북을 활용하여 메콩강 유역의 댐 건설에 관한 주제로 협력적 논변을 하였다. 이후, 설문(효과성, 용이성, 협력태도, 인지된 학습결과)과 포커스그룹인터뷰(효과 및 개선점), 활동 데이터(온라인 상호작용 유형, 성찰 데이터) 등의 자료를 수집하고 이를 양적, 질적으로 분석하여 지원전략의 효과와 개선점을 도출하였다. 마지막으로 현장전문가와의 성찰을 통해 연구Ⅱ에 반영해야 할 개선사항을 도출하였다. 연구결과, ‘학습자 특성 탐지’, ‘관점수용 수준 기반 분석’, ‘적응적 피드백’, ‘적응적 스캐폴딩’, ‘적응적 성찰 지원’, ‘적응적 학습지원 시스템’ 이라는 총 6개의 구성요소가 도출되었고, 15개의 지원전략과 41개의 상세지침이 도출되었다. 이를 수업에 적용한 결과, 관점수용을 위한 적응적 지원이 면대면 학습에서 이루어진 컴퓨터 기반 협력적 논변 활동에 효과적으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 또한, 관점수용 양상과 관련하여 인지적 관점수용과 정서적 관점수용 수준이 정확하게 일치하지는 않았지만 연관성이 나타났고, 개인과 그룹의 관점수용 수준은 서로 다른 것으로 나타났다. 추후 성찰을 통해 관점수용 수준을 재정의해야 할 필요성과 실제 적응적 지원에 사용되지 않거나 중복 적용되는 전략과 상세지침을 삭제해야 한다는 점이 확인되었다. 또한, 수업 운영상의 문제와 관련하여 피드백을 구체화하고 구체적인 활동 안내를 제공해야 한다는 점이 개선점으로 도출되었다. 이러한 개선사항을 반영하여 연구Ⅱ를 실시하였다. 연구Ⅱ는 연구Ⅰ의 결과를 바탕으로 수정한 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 관점수용을 위한 적응적 지원의 효과와 개선점을 탐구하는 데 그 목적이 있다. 이를 위해 관점수용을 위한 적응적 지원전략에 대한 연구문제는 (1) 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 관점수용을 위한 적응적 지원을 위한 최종 전략은 무엇인가, (2) 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 관점수용을 위한 적응적 지원에 대한 학습자의 인식은 어떠한가로 구성되었고, 적응적 지원전략의 효과에 대한 연구문제는 (1) 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 관점수용을 위한 적응적 지원전략이 논변 과정에 어떠한 영향을 미치는가, (2) 컴퓨터 기반 협력적 논변에서 관점수용을 위한 적응적 지원전략이 학습결과에 어떠한 영향을 미치는가, (3) 협력적 논변 과정이 학습결과에 어떠한 영향을 미치는가로 구성되었다. 연구는 다음과 같은 절차로 수행되었다. 먼저, 연구Ⅰ에서 도출된 개선점을 반영하여 수정한 지원전략에 대해 전문가 3명이 검토하였다. 다음으로, 수정된 지원전략의 효과를 살펴보기 위해 실험집단 53명, 통제집단 48명을 대상으로 준실험연구를 진행하였다. 실험집단에서는 적응적 지원이 포함된 협력적 논변 수업을 실시하였고, 통제집단에서는 적응적 지원이 제공되지 않은 협력적 논변 수업을 실시하였다. 두 집단 모두 3~4인으로 구성된 그룹에서 노트북을 활용하여 사막화 주변 지역의 개발에 관한 주제로 4차시 동안 협력적 논변을 실시하였다. 학습 과정에서 설문(인지적 갈등, 관계갈등, 집단응집성)과 심층 인터뷰(효과 및 개선점), 활동 데이터(온라인 상호작용 유형, 성찰 데이터) 등의 자료를 수집하고 이를 양적, 질적으로 분석하여 지원전략의 효과와 개선점을 도출하고, 학습과정과 결과에 대한 두 집단 간의 차이점을 분석하였다. 연구 결과, 최종 구성요소는 총 4개로, ‘관점수용 점검’, ‘적응적 스캐폴딩’, ‘적응적 피드백’, ‘적응적 성찰 지원’이 도출되었고, 하위에 10개의 지원전략과 41개의 상세지침이 도출되었다. 각각의 구성요소는 개인과 그룹에게 공통적으로 적용되는 경우와 개인과 그룹에게만 적용되는 경우를 구분하여 ‘공통’, ‘개인’, ‘그룹’의 범주로 구분되었다. 이를 수업에 적용하여 통제집단과 비교한 결과, 개발된 관점수용을 위한 교사의 적응적 지원은 면대면에서 이루어진 컴퓨터 기반 협력적 논변 수업에서 개인과 그룹의 관점수용에 영향을 미쳤음을 확인하였으며, 연구Ⅰ에서 언급되었던 개선점이 연구Ⅱ에서 해소된 것으로 나타났다. 또한, 학습 과정에서 높은 수준의 인지적 관점수용은 인지적 갈등을 촉진함으로써 학습자의 협력적 논변 과정을 지원하였으며, 높은 수준의 정서적 관점수용은 학습자의 정의적 활동에 긍정적 영향을 미쳐 협력적 논변 과정에서 효과적인 상호작용이 이루어지도록 도운 것을 확인할 수 있었다. 그리고 협력적 논변 과정 중 그룹 내 갈등과 집단응집성, 온라인 상호작용 유형은 개인과 그룹의 학습결과에 영향을 미친 것으로 확인되었다. 이러한 결과에 기반하여 본 연구에서는 관점수용의 이론적 측면, 설계에 대한 실천적 측면, 설계기반연구방법의 측면에 대해 논의하였다. 이론적 측면에서는 개인과 그룹의 관점수용, 협력적 논변 과정, 협력적 논변 결과 간의 관계에 대한 메커니즘 모형을 도출하고 컴퓨터 기반 협력적 논변의 과정과 결과에 대한 관점수용의 역할을 논의하였다. 또한, 실천적 측면에서 적응적 지원의 설계 및 운영을 위한 절차모형을 도출하고, 면대면 학습환경에서 학습분석 연구의 필요성, 적응적 지원의 효과, 교사의 역량 등과 관련하여 논의하였다. 마지막으로 설계기반연구방법의 측면에서는 현장전문가와 연구자 간 협력의 중요성과 교육공학 분야에서의 활용 가능성에 대해 논의하였다. 그리고 결론에서는 후속 연구로서 관점수용을 위한 교사의 적응적 지원을 확산하기 위한 방안, 거시적 관점에서의 적응적 지원 연구의 필요성, 다양한 맥락에서 연구를 확장할 필요성에 대해 제안하였다. 이 연구는 컴퓨터 기반 협력적 논변 맥락에서 개인과 그룹의 관점수용에 대한 연구가 확장될 수 있는 가능성을 보여주었으며, 면대면 교실에서 테크놀로지를 결합하여 교수자를 매개로 적응적 지원을 제공하는 구체적인 사례를 제공하였다는 데 의미가 있다. 테크놀로지의 발달로 변화하는 교실에서 협력 역량의 개발을 위해 컴퓨터 기반 협력적 논변 수업을 개선하고 학습경험의 질적 향상을 가져올 수 있는 관점수용과 학습분석 기반의 적응적 지원에 대한 추후 연구에 시사점을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

중학생의 알고리즘적 사고력 향상을 위한 내러티브 기반 정보교육 모형(NBICT)의 개발 및 적용

이정숙 한국교원대학교 대학원 2025 국내박사

중학생의 알고리즘적 사고력 향상을 위한 내러티브 기반 정보교육 모형(NBICT)의 개발 및 적용 이 정 숙 한국교원대학교 대학원 컴퓨터교육 전공 (지도교수 최 현 종) 본 연구는 디지털 전환 시대의 요구와 2022 개정 정보과 교육과정의 방향에 따라, 중학생의 알고리즘적 사고력을 효과적으로 향상시키기 위 한 내러티브 기반 정보교육 모형(NBICT: Narrative-Based Informatics Core Concept Teaching)을 개발하고, 그 교육적 효과성과 타당성을 실 증적으로 검증하는 것을 목적으로 하였다. 기존 절차 중심 알고리즘 교 육의 한계를 극복하기 위해, 초등 국어 교과서에 수록된 문학 작품의 이야기 구조를 활용하여 정보과 핵심 개념을 맥락화한 교수·학습 모형 을 설계하였다. 연구는 설계기반연구(DBR)의 순환적 절차에 따라, 알 고리즘 개념의 내러티브적 해석, 교수·학습 전략 도출, 수업자료 및 평 가도구 개발, 전문가 3차 검토, 중학교 1학년 대상 실제 수업 적용 및 피드백 반영의 과정을 거쳐 진행되었다. 개발된 NBICT 모형은 문제 분해, 추상화, 조건문, 반복문, 변수, 리스트, 논리 연산, 중첩 제어구조, 함수, 디버깅의 9개 핵심 개념을 중심으로 6차시 수업으로 구성되었으 ※이논문은 2025년 8월 한국교원대학교대학원위원회에제출된교육학박사학위논문임. 며, 충청북도 소재 중학교 1학년 142명을 대상으로 실험집단에는 NBICT 모형을, 통제집단에는 언플러그드 교수법을 적용하였다. 효과 검증은 알고리즘적 사고력, 핵심개념 이해도, 학습 동기에 대한 사전· 사후 검사를 통해 수행되었으며, 대응표본 t-검정, 독립표본 t-검정, 공 분산분석(ANCOVA), 문항반응이론(IRT 2PL 모형) 등을 활용하여 양 적 분석을 실시하였다. 그 결과, 핵심개념 이해도에서 실험집단이 매우 큰 효과 크기(Cohen's d = 1.64, p < .001)를 보였으며, 집단 간 사후 차이 또한 통계적으로 매우 유의미하였다(t = -4.01, p < .001, 부분 η² = .19). 알고리즘적 사고력은 실험집단 내 유의미한 향상(t = -5.99, p <.001, d = .72)을 보였으나, 집단 간 차이는 유의하지 않았다. 학습 동 기는 실험집단에서만 유의하게 증가하였다(t = -2.10, p = .037, d = 0.18). 질적 분석은 학생 면담(260개 의미단위, κ = 0.81), 교사 면담, 교 사 성찰일지(κ = 0.91) 등을 통해 수행되었으며, 높은 코딩 일치도로 신뢰성을 확보하였다. 학생들은 동화/서사 활용 효과(25.0%), 흥미·몰입 (21.2%), 이해도 증진(15.4%) 순으로 긍정적 반응을 보였으며, 어려움 과 제약은 3.8%에 불과하였다. 교사들은 이야기 구조가 추상 개념에 대한 진입 장벽을 낮추고 자연스러운 인지적 참여를 유도한다고 평가 하였다. 전문가 12명의 검토에서는 I-CVI 0.93, CVR 0.85로 매우 높은 내용 타당도가 확인되었다. 이 연구는 절차 중심의 알고리즘 교육이 지 닌 한계를 극복하고, 이야기적 사고를 통해 정보과 핵심 개념을 실제 맥락에서 학습할 수 있는 새로운 교수·학습 전략을 제시함으로써, 정보 교육 분야에서 구성주의적 수업 설계 이론과 실천의 통합적 기여를 제 공한다. NBICT 모형은 중학생의 개념 이해와 정의적 역량을 동시에 향상시킬 수 있는 실천 가능한 대안으로서, 2022 개정 교육과정 시대의 알고리즘 교육 혁신에 기여할 것으로 기대된다. 주요어: 내러티브 기반 정보교육, 알고리즘적 사고력, 교수학습 모형, 설계기반연구, 2022 개정 정보과 교육과정, 중학교 정보교육

전환학습 이론 기반의 대학 내 다문화 교육프로그램 개발에 관한 설계기반연구(DBR)

류민우 한양대학교 대학원 2025 국내박사

수학 교과의 내재적 동기 향상을 위한 게임 기반 학습에 대한 설계기반연구

최지원 서울대학교 대학원 2025 국내석사

As artificial intelligence rapidly advances, the ability to think critically and solve complex problems logically is becoming increasingly important. In a society shaped by generative AI, individuals who possess critical thinking skills are less likely to be replaced by artificial intelligence. However, in South Korea, the growing percentage of students failing to meet basic proficiency in mathematics is creating a serious issue of learning gaps. Mathematics, as a subject, is highly hierarchical, meaning that gaps in foundational knowledge significantly impact subsequent learning. Game-based learning can serve as an effective solution to address this issue by fostering students’ interest in mathematics and encouraging active engagement with the subject. Nevertheless, most existing game-based learning programs focus primarily on stimulating extrinsic motivation, which makes it challenging for learners to continue studying mathematics autonomously after discontinuing the game. This study seeks to overcome such limitations by developing a new type of game-based learning that promotes sustained and self-directed learning in mathematics. By applying the principles of Self-Determination Theory, the game-based learning program is designed to stimulate intrinsic motivation, guiding learners toward a more autonomous approach to studying mathematics. Specifically, this research aims to develop a game-based learning model that enhances intrinsic motivation for mathematics, thoroughly examine its effectiveness, and identify areas for improvement. To achieve these goals, the study employs a design-based research (DBR) methodology. A design team consisting of a field expert, a theoretical expert, and a programming expert was formed to ensure a close connection with educational practice. Through iterative discussions and reviews, design principles grounded in Self-Determination Theory were established. These principles were then applied to develop a digital game-based learning program. The intervention was implemented with 73 middle school students, with data collected across 7 sessions. During the first session, participants completed a pre-test assessing intrinsic motivation for mathematics and a diagnostic evaluation of mathematics achievement. The second to fourth sessions involved engaging in the game-based learning activities, and in the fifth session, a post-test was administered to measure changes in intrinsic motivation. Additionally, semi-structured interviews were conducted with the top 10% and bottom 10% of participants based on their changes in motivation scores, and a delayed post-test for measuring intrinsic motivation on mathematics was conducted one month after the intervention. The results demonstrated that game-based learning significantly enhanced intrinsic motivation for mathematics. Participants showed notable improvements in interest toward the subject, and this interest was maintained or further increased even after ceasing playing the game. Mid-level learners benefited the most from the intervention. Furthermore, the findings revealed that intrinsic motivation improved most significantly among learners who adhered to game rules and utilized game features to achieve personal goals without engaging in interactions with peers during gameplay. This study makes both practical and academic contributions. First, it extends the application of Self-Determination Theory by demonstrating its effectiveness in the context of game-based learning. Second, it empirically confirms the efficacy of game-based learning in fostering and enhancing intrinsic motivation for mathematics. Third, it emphasizes the necessity of instructional support from teachers when implementing game-based learning in real-world educational settings. Overall, this research provides a comprehensive analysis of the impact of game-based learning on intrinsic motivation in mathematics education. It also explores the behavioral patterns of learners that influence motivational improvements, offering a theoretical foundation for the sustainable integration of game-based learning in both academic research and practical education. 인공지능이 빠르게 발전하면서 논리적으로 사고하여 복잡한 문제를 해결할 수 있는 비판적 사고 역량을 갖추는 것이 점차 중요해지고 있다. 생성형 AI가 등장한 사회에서 비판적 사고 역량을 갖춘 인재는 인공지능에 대체되지 않을 가능성이 높기 때문이다. 이는 수학 학습으로 기를 수 있지만, 우리나라 수학 기초학력 미달 비율이 점차 높아져 수학 공백의 문제가 심각해지고 있다. 수학 교과는 위계성이 강한 교과로, 선수 학습의 공백은 후수 학습에도 영향을 미치기 때문이다. 이러한 문제는 게임 기반 학습을 도입하여 극복할 수 있다. 게임 기반 학습은 학습자가 수학에 흥미를 갖고 학습할 수 있도록 도움을 줄 수 있기 때문이다. 그러나 현재 개발된 게임 기반 학습은 주로 학습자의 외재적 동기를 자극하는데 초점이 맞추어져 있어 학습자가 게임을 중단한 이후에도 자기주도적으로 수학 학습을 이어나가는데 어려움이 있다. 따라서 본 연구는 기존 게임 기반 학습의 한계점을 극복하고, 학습자의 지속적이고 자기주도적인 수학 학습을 촉진할 수 있는 새로운 형태의 게임 기반 학습을 개발하고자 한다. 자기결정성 이론을 기반으로 게임 기반 학습을 설계함으로써 학습자의 내재적 동기를 자극하여 자기주도적인 수학 학습을 유도할 것이다. 즉 수학 교과에 대한 내재적 동기를 유발 및 향상시킬 수 있는 게임 기반 학습을 개발하고 그 효과를 면밀히 살펴보고자 한다. 이에 본 연구는 자기결정성 이론을 기반으로 게임 기반 학습의 설계원리를 도출하고, 이에 따라 개발된 디지털 형태의 게임 기반 학습을 적용하여 실행 과정을 확인한다. 또한 게임 기반 학습의 효과와 개선점을 검증하고, 동기 향상을 보인 학습자 특성을 살펴보고자 한다. 본 연구의 구체적인 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 수학 교과의 내재적 동기를 향상시키기 위한 게임 기반 학습의 설계원리는 무엇인가? 둘째, 수학 교과의 내재적 동기를 향상시키기 위한 게임 기반 학습은 어떠한 과정으로 이루어지는가? 셋째, 수학 교과의 내재적 동기를 향상시키기 위한 게임 기반 학습의 효과와 개선점은 무엇인가? 넷째, 수학 교과의 내재적 동기 향상에 영향을 미치는 학습자 특성에는 무엇이 있는가? 연구문제 2에 대한 가설은 다음과 같다. (가설 1) 게임 기반 학습은 학습자의 수학 교과의 내재적 동기를 향상시킬 것이다. 이와 같은 연구 문제를 검증하기 위해 설계기반연구를 진행하였다. 교육 현장과 밀접한 관계를 맺으며 연구를 진행하기 위해 현장 전문가, 이론 전문가, 그리고 개발 전문가가 포함된 설계팀을 구성하였다. 이후 설계팀과 반복적인 수정 및 검토를 통해 자기결정성 이론을 기반으로 한 설계원리를 도출하였다. 이후, 도출된 설계원리의 설계원리와 상세지침을 반영하여 디지털 형태의 게임 기반 학습을 개발하였다. 개발된 게임 기반 학습은 중학생 73명에 적용하여 데이터를 수집하였다. 연구 참여자들은 1차시에 수학 교과의 내재적 동기 수준에 대한 사전 검사와 수학 학업성취도 진단 평가를 실시하였고, 2-4차시에 게임 기반 학습을 플레이하였으며, 5차시에는 수학 교과의 내재적 동기에 대한 사후 검사를 실시하였다. 이후 사전 수학 교과의 내재적 동기 수준과 사후 동기 간 유의미한 변화가 있는 상위 10%와 하위 10% 학습자를 대상으로 반구조화 면담을 진행하였으며, 게임 기반 학습 종료 한 달 뒤 수학 교과의 내재적 동기에 대해 지연 사후 검사를 시행하였다. 연구 결과, 게임 기반 학습은 수학 교과의 내재적 동기를 유의미하게 향상시켜 가설 1이 채택되었다. 게임 기반 학습을 통해 학습자들은 수학에 대한 흥미가 유의미하게 향상되었고, 유발된 흥미는 게임 플레이를 중단한 이후에도 지속되거나 향상됨을 확인하였다. 특히 중위권 학습자에게 게임 기반 학습이 가장 효과적임을 확인하였다. 또한, 학습자가 게임 기반 학습을 플레이하며 다른 학습자와 상호작용하지 않고 개인적 목표를 달성하기 위해 게임 규칙과 기능 사용에 충실한 행동 패턴을 보일 때, 수학 교과의 내재적 동기가 향상함을 확인하였다. 본 연구의 실천적, 학문적 의의는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 자기결정성 이론이 게임 기반 학습의 맥락에서 효과적으로 적용됨을 제시함으로써 이론의 확장에 기여하였다. 둘째, 게임 기반 학습이 학습자의 수학 교과의 내재적 동기를 유발하고 향상시키는데 효과적임을 실증적으로 제시하였다. 셋째, 게임 기반 학습을 교육 현장에 적용할 때 교사의 교수적 지원이 필요함을 제안하였다. 결론적으로, 본 연구는 게임 기반 학습이 수학 교육에서 내재적 동기 유발에 미치는 영향을 실증적으로 분석하였으며, 수학 교과의 내재적 동기 향상에 영향을 미치는 학습자의 게임 과정과 행동 패턴을 탐색하였다. 이는 향후 교육 현장과 학문적 연구에 있어서 게임 기반 학습의 지속 가능한 교육 및 적용에 대한 이론적 토대를 제공한다는 점에서 의의가 있다.

창의적 문제해결력을 함양하는 초등 발명 교육 수업모형 개발 : 설계기반 연구(DBR) 접근

김두이 한국교원대학교 교육대학원 2026 국내석사

창의적 문제해결력을 함양하는 초등 발명 교육 수업모형 개발: 설계기반 연구(DBR) 접근 김 두 이 한국교원대학교 대학원 교육방법 및 교육공학 전공 (지도교수 김 현 진) 본 연구는 2022 개정 교육과정이 요구하는 창의적 문제해결 역량을 초등 발명교육 맥락에서 실질적으로 구현하기 위해, CPS 이론을 기반으로 한 CPI(Creative Problem-Solving & Invention) 수업모형을 개발하고 그 적용 결과를 검증하고자 수행되었다. 기존 발명교육이 아이디어 중심·결과 중심 활동에 머물러 문제 정의–설계–실행–성찰이 단절되는 한계를 보인다는 문제의식에서 연구가 출발하였다. 이에 따라 본 연구에서는 CPI 수업모형의 개발 및 검증과 관련하여 다음의 연구 문제를 설정하였다. 연구 문제 1. 창의적 문제해결력 향상을 위한 초등 발명교육 수업모형의 절차와 구성 요소는 무엇인가? 연구 문제 2. 개발된 모형은 연속적인 설계–시행–재설계를 거치며 어떻게 개선되는가? 연구 문제 3. 개발된 발명교육 모형을 적용한 결과 학습자들은 어떤 질적 변화를 경험하였는가? 연구 방법은 설계기반연구(Design-Based Research, DBR)이며, 세종시 C초 발명교육센터 5~6학년 학습자 44명을 대상으로 3주간 세 차례 순환(Cycle 1–3)을 수행하였다. 자료는 수업 관찰, 학생 전사 및 포트폴리오, 활동지, 교사 성찰일지, 면담 등 질적 자료와 CPI 만족도 설문(9문항, N=44)으로 구성되었으며, 질적 자료는 주제분석을 통해 범주화하였다. DBR 세 차례 순환의 결과, CPI 모형은 문제 인식–페르소나 인터뷰–아이디어 탐색–프로토타입 설계–전략적 실행–결과 검토–가치 성찰의 7단계로 정교화되었다. Cycle 1에서는 시간 제약에 따른 절차 단절, 문제 인식의 표면성, 설계–제작 불일치가 확인되었고, Cycle 2에서는 AI 기반 페르소나 인터뷰 도입, 설계 검토 절차, 오류 기록지 활용 등이 추가되었다. Cycle 3에서는 결과 검토 기준의 표준화와 가치 성찰 단계의 독립화가 이루어지며 최종 구조가 완성되었다. 학습자 수행 분석 결과 문제 정의의 정교화, 아이디어 생성의 다양화, 설계도의 구조적 완성도 향상, 시도–오류–수정의 순환적 실행, 가치 성찰 강화 등의 질적 변화가 나타났다. 만족도 조사에서는 전체 평균 4.74점(SD=.48)으로 높은 긍정적 인식이 확인되었다. 이상의 결과는 CPI 모형이 단순 제작 중심 발명교육을 넘어 문제 분석–아이디어 발산–전략적 실행–가치 성찰이 통합된 순환적 문제해결 경험을 제공함을 보여주며, 발명교육의 실행 중심 패러다임 전환과 사용자 기반 설계, 지식재산 인식 교육의 내재화 측면에서 교육적 의의를 갖는다. 주요어: CPI 수업모형, 설계기반연구(DBR), 창의적 문제해결(CPS), 발명교육

생성형 AI 기반 과학탐구에서 학습자 주도성 지원전략 개발

김안나 서울대학교 대학원 2026 국내석사

The recent proliferation of generative artificial intelligence (generative AI), including ChatGPT, has prompted fundamental changes in teaching and learning practices across school classrooms, including science inquiry, while simultaneously revealing new educational possibilities and challenges. Generative AI can efficiently support inquiry activities by providing rich information and immediate responses. However, it also poses the risk of weakening learners’ cognitive capacities by performing core thinking processes for learners. This risk is particularly salient in science inquiry, which requires unstructured and complex problem solving. In such contexts, learners may easily offload their reasoning and judgment processes to generative AI. Accordingly, in generative AI–based inquiry learning, enhancing learner agency—the capacity to actively lead and regulate one's own learning without relying on generative AI—has emerged as a central educational issue. However, prior studies have largely focused on identifying dependency risks, designing critical engagement systems, or examining self-directed learner characteristics. Instructional design approaches that foster learner agency in authentic classroom contexts have received limited attention. To cultivate autonomous thinking in increasingly automated environments, learner agency requires systematic teacher support and deliberate instructional design. In response, this study aimed to develop teacher-led learner agency support strategies for generative AI–based science inquiry classrooms and to explore their effects and underlying mechanisms through implementation in real classroom settings. The research questions were as follows: (1) What learner agency support strategies are effective in generative AI–based science inquiry? (2) How are lessons incorporating learner agency support strategies implemented in practice? (3) What are the effects of learner agency support strategies in generative AI–based science inquiry? Specifically, how do these strategies influence learners’ use of generative AI, and how do they affect science interest, self-efficacy in science inquiry, and science content knowledge retention? (4) What improvements are needed for learner agency support strategies in generative AI–based science inquiry? To address these research questions, the study employed a Design-Based Research (DBR) methodology and was conducted across two iterative cycles in collaboration with one in-service science teacher and two theoretical experts. In the first iteration, we implemented three class sessions incorporating learner agency instructional strategies with 25 eighth-grade students. In the second iteration, we applied the revised strategies using the same instructional structure with 60 eighth-grade students. Data sources included surveys on learner agency and science inquiry, content knowledge tests, generative AI prompt logs, classroom observations, and interviews. These were analyzed using mixed methods to identify effects and improvement areas. In the first iteration, we analyzed patterns of dependent generative AI use in science inquiry. Based on prior literature and reflection with a teacher, we hypothesized that planning activities prior to AI use would enhance learner agency. Accordingly, four learner agency support strategies—(1) guiding learners to plan generative AI use, (2) helping learners understand core science inquiry concepts and procedural knowledge, (3) prompting learners to think independently before using AI, and (4) motivating learners to engage in agentic inquiry—along with eight implementation guidelines were developed and applied across three middle school science inquiry lessons. Integrated analyses revealed significant improvements in learners' overall agency, particularly in self-awareness and self-regulation within AI-based learning contexts. Prompt analyses also revealed increases in agentic interaction patterns such as critical evaluation and proactive suggestion. However, we identified limitations due to insufficient experience in prompt design, inadequate prior science concept knowledge, and time constraints. Moreover, the findings indicated that planning-based strategies alone were insufficient to secure behavioral agency in AI-based inquiry contexts that combine both generative AI technologies and the inherent difficulty of science inquiry tasks. In the second iteration, reflections from the first iteration highlighted the need to more carefully consider differences in learners’ inquiry experience levels and generative AI competencies. Based on this, we hypothesized that learner agency in interactions with generative AI would increase as learners' foundational competencies improved, and refined the support strategies accordingly. The revised strategies consisted of four components—(1) strengthening core science inquiry concepts and procedural understanding, (2) promoting independent preliminary reflection before generative AI use, (3) systematically helping learners design better prompts, and (4) difficulty reconstructing AI-generated responses—along with eleven implementation guidelines. We applied these strategies across three middle school science inquiry lessons and comprehensively analyzed data from observations, prompt logs, surveys, tests, and interviews. The results indicated strengthened agentic interactions, including increased use of critical evaluation prompts and proactive suggestion prompts. Survey results also showed significant improvements in self-awareness, self-regulation and selective action, and volitional control. Interviews revealed that pre-draft writing served as a reference point, suppressing AI dependency and regulating how extensively learners used generative AI. Meanwhile, prompt instruction improved learners' question regulation skills and inquiry self-efficacy. Nevertheless, we identified challenges, including difficulties in reconstructing AI-generated responses, limited prompt transfer, cognitive overload due to excessive information, and outcome-oriented dependency under task pressure. These findings suggest that subsequent designs should incorporate structured post-AI response reconstruction phases, prompt practice focused on verifying and regulating AI responses, and integration with external tools. Synthesizing the results of the two DBR cycles, this study derived a final set of learner agency instructional strategies for generative AI–based science inquiry. The final framework consists of five support strategies and fourteen implementation guidelines: (1) strengthening core science inquiry concepts and procedural understanding; (2) promoting independent thinking and inquiry preparation before and after generative AI use; (3) supporting constructive dialogue skills to achieve inquiry goals by generating questions and reconstructing responses; (4) monitoring and promoting agentic generative AI use; and (5) designing autonomous inquiry environments and structured tools. These strategies aim to support learners in setting inquiry goals and judgment criteria independently and in critically regulating and reflecting on their interactions with generative AI, rather than relying on its immediate suggestions. Based on these findings, the study advances discussions in three areas. First, at the theoretical level, Bandura’s concept of agency was applied to generative AI–based learning contexts, examining how agency may be weakened or transformed in environments where AI functions as an external cognitive actor. We reconceptualized learner agency from the perspective of effortful agency and articulated three conditions for its emergence in generative AI contexts: foundational competencies, independent preparation, and collaborative interaction dispositions. Second, at the practical level, the study identified foundational competencies and planning activities as critical bases for agentic participation and proposed that generative AI use competencies should be supported not merely as prompt-writing skills but as collaborative dialogue capacities encompassing question generation and response reconstruction. We also discussed how teachers serve as activity designers and learning process orchestrators who align task difficulty, time constraints, and AI response scope with inquiry phases. The contributions of this study are threefold. First, it proposes learner agency instructional strategies for generative AI–based science inquiry and provides instructional design principles applicable to classroom contexts. Second, it extends learner agency in generative AI environments beyond tool-use proficiency to encompass effortful agency and collaborative capacities that sustain and regulate thinking. Third, by redefining teachers’ roles as designers and orchestrators of learner–AI interaction processes in AI-integrated classrooms, the study offers practical directions for mitigating concerns about cognitive delegation to AI while strengthening learner agency. 최근 ChatGPT를 비롯한 생성형 인공지능의 확산은 과학탐구를 포함한 학교 수업의 교수·학습방식 전반에 변화를 요구하고 있으며, 새로운 가능성과 함께 교육적 과제를 동시에 드러내고 있다. 생성형 AI는 풍부한 정보 제공과 즉각적인 응답을 통해 탐구 활동을 효율적으로 지원할 수 있으나, 동시에 학습의 핵심 사고 과정을 학습자 대신 수행함으로써 학습자의 인지적 역량이 약화될 위험성을 가진다. 특히 과학탐구와 같이 비구조화되고 복합적인 문제 해결을 요구하는 학습 맥락에서 생성형 AI에게 자신의 사고 과정과 판단을 손쉽게 위임할 가능성이 높아진다. 이에 따라 생성형 AI 기반 탐구 학습에서는 학습자가 생성형 AI에게 의존하지 않고 스스로 학습을 이끌어갈 수 있는 역량으로서 학습자 주도성(learner agency) 향상이 핵심적인 교육적 쟁점으로 부각된다. 그러나 기존 연구들은 생성형 AI 의존 위험성을 발견하거나 비판적 참여를 지원하는 시스템 설계 및 주도적 학습자 개인의 특성을 발견하는 데에 그쳐, 실제 수업 맥락에서 학습자 주도성을 어떻게 발현시키고 지원할 것인가에 대한 교수설계 차원의 논의는 제한적이었다. 특히 생성형 AI를 넘어 더 복잡하고 자동화된 환경에서 학습자가 주체적으로 사고하고 삶을 이끌어갈 수 있는 능력을 함양시키기 위해서는 교수자의 체계적인 지원과 설계된 수업에서 학습자 주도성 역량을 길러야 할 필요성이 강조된다. 이에 본 연구는 생성형 AI 기반 과학탐구 수업을 맥락으로, 학습자의 주도적 학습 참여를 지원하기 위한 교수자의 주도성 지원전략을 개발하고, 이를 실제 교실에 적용하여 그 효과와 작동 메커니즘을 탐색하였다. 본 연구의 문제는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI 기반 과학탐구에서 학습자 주도성 지원전략은 무엇인가? 둘째, 학습자 주도성 지원전략은 적용한 수업은 어떻게 실행되는가? 셋째, 생성형 AI 기반 과학탐구에서 학습자 주도성 지원전략의 효과는 무엇인가? 구체적으로 AI 기반 과학탐구에서 학습자 주도성 지원전략은 학습자의 생성형 AI 활용에 어떠한 영향을 미치는가? 생성형 AI 기반 과학탐구에서 학습자 주도성 지원전략은 과학 흥미, 과학탐구 효능감, 과학 내용지식 유지 수준에 어떠한 영향을 미치는가? 넷째, 생성형 AI 기반 과학탐구에서 학습자 주도성 지원전략의 개선점은 무엇인가? 위 연구문제에 답하기 위해 설계기반연구(Design-Based Research, DBR) 방법론에 따라 진행하였다. 연구는 현장전문가인 교사 1인 및 이론 전문가 2인과의 협력을 바탕으로 두 차례의 순환으로 수행되었다. 1차 순환에서는 중학교 2학년 학습자 25명을 대상으로 주도성 지원전략을 적용한 3차시 수업을 실시하였고, 2차 순환에서는 개선된 전략을 중학교 2학년 학습자 60명을 대상으로 동일한 차시 구조로 적용하였다. 자료 수집을 위해 학습자 주도성 및 과학탐구 관련 설문, 과학 내용지식 검사, 생성형 AI 프롬프트 로그, 수업 관찰 자료, 면담 자료를 수집하였으며, 이를 양적·질적으로 분석하여 지원전략의 효과와 개선점을 도출하였다. 1차 순환에서는 생성형 AI 기반 과학탐구에서 나타나는 학습자의 의존적 활용 문제를 분석하고, 선행연구와 현장 전문가 협의를 바탕으로 ‘AI 활용 전 계획 활동은 생성형 AI 과학탐구에서 학습자 주도성을 높일 것이다. ’라는 가설을 설정하였다. 이에 따라 (1) 생성형 AI 활용 계획 안내, (2) 과학탐구 핵심 개념 및 절차적 이해 강화, (3) 사전 독립적 사고 지원, (4) 주도적 탐구 동기 촉진의 4개 학습자 주도성 지원전략과 8개 실행지침을 개발하여 중학교 과학 탐구 수업 3차시에 적용하였으며, 관찰, 프롬프트 로그, 설문, 면담 자료를 종합 분석하였다. 연구 결과, 학습자의 생성형 AI 기반 학습 맥락에서의 전체 주도성과 자기 인식과 자기 조정 역량이 유의미하게 향상되었으며, 프롬프트 분석 결과에서도 비판적 검토와 선제적 제안과 같은 주도적 상호작용이 증가하는 양상이 나타났다. 그러나 프롬프트 설계 경험 부족, 사전 과학 개념의 불충분함, 시간적 제약으로 인해 일부 전략은 제한적으로 작동하였으며, 학습자들의 계획 기반 전략만으로는 생성형 인공지능이라는 새로운 기술과 학습자들이 어려워하는 과학탐구가 합쳐진 AI 기반 탐구에서 행동적 주도성을 확보하기 어려움을 확인하였다. 2차 순환에서는 1차 순환의 성찰을 바탕으로 학습자의 탐구 경험 수준과 생성형 AI 활용 역량의 차이를 보다 정교하게 고려할 필요성이 제기되었고, ‘학습자의 기반 역량이 향상될수록 생성형 AI와의 상호작용에서 주도성이 향상될 것이다.’ 라는 가설을 설정하고 지원전략을 정교화하였다. 구체적으로 2차 지원전략은 (1) 과학탐구 핵심 개념 및 절차적 이해 강화, (2) 생성형 AI 활용 전 사전 독립적 사고 촉진, (3) 프롬프트 설계 역량의 체계적 강화, (4) 주도적 AI 활용 동기 촉진의 4개 전략과 11개 실행지침으로 구성되었으며, 이를 중학교 과학탐구 수업 3차시에 적용하여 관찰, 프롬프트 로그, 설문, 검사, 면담 자료를 종합 분석하였다. 그 결과 비판적 검토 프롬프트와 선제적 제안 프롬프트가 증가하는 등 주도적 상호작용이 강화되었고, 주도성 설문에서도 자기인식, 자기조정 및 선택적 행동, 의지력이 유의하게 향상되었다. 면담에서는 사전 초안 작성이 AI 의존을 억제하고 활용 범위를 조절하는 기준점으로 작동했으며, 프롬프트 교육은 질문 조정 능력과 탐구 효능감에 기여했다. 반면 AI 응답 재구성의 어려움, 프롬프트 응용 부족, 과도한 정보로 인한 인지부담, 과제 압박 상황에서의 결과 중심 의존 등이 제한점으로 나타나, 후속 설계에서는 AI 응답 후 재구성 단계와 검증·조정 중심 프롬프트 연습, 외부 도구와의 병행이 필요함을 확인하였다. 두 차례의 설계기반연구(DBR) 순환 결과를 종합하여, 본 연구는 생성형 AI 기반 과학탐구에서 학습자 주도성을 지원하기 위한 최종 지원전략을 도출하였다. 최종 전략은 5개의 지원전략과 14개의 실행지침으로 구성되며, (1) 과학탐구 핵심 개념 및 절차적 이해 강화, (2) 생성형 AI 활용 전후 독립적 사고와 탐구 준비 촉진, (3) 질문 생성 및 응답 재구성을 통한 탐구 목표 달성 중심의 건설적 대화 기술 지원, (4) 주도적 생성형 AI 활용 점검 및 촉진, (5) 자율적 탐구 환경과 구조화된 도구 설계로 구성된다. 이 전략은 학습자가 생성형 AI의 즉각적 제안에 의존하기보다, 탐구 목표·판단 기준을 스스로 설정하고 AI와의 대화 과정을 비판적으로 조절·성찰하며 탐구를 확장하도록 지원하는 데 초점을 둔다. 이러한 결과에 기반하여 본 연구는 세 가지 측면에서 논의를 전개하였다. 첫째, 이론적 측면에서는 Bandura의 주도성 개념을 생성형 AI 학습 맥락에 적용하되, 외부 인지적 행위자로서 AI가 개입하는 환경에서 주도성이 어떻게 약화·변형될 수 있는지 검토하고, 주도성을 ‘노력적 주도성’ 관점에서 재해석하였다. 이를 통해 생성형 AI 환경에서 주도성이 발현되기 위한 조건을 기반 역량, 독립적 준비, 협력적 상호작용 태도로 구체화하였다. 둘째, 실천적 측면에서는 기반 역량과 계획 활동이 주도적 참여의 핵심 기반임을 확인하고, 프롬프트 작성 기술을 넘어 질문 생성과 응답 재구성을 포함한 협력적 대화 역량으로서 AI 활용 역량을 지원해야 함을 제안하였다. 또한 교사는 활동 설계자이자 학습 과정의 오케스트레이터로서 과제 난이도, 시간, AI 응답 범위를 탐구 단계에 맞게 조율해야 함을 논의하였다. 본 연구의 의의는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI 기반 과학탐구에서 학습자 주도성 지원전략을 제안하여, 교실 맥락에서 적용 가능한 교수·학습 설계 근거를 제공하였다. 둘째, 생성형 AI 환경에서 주도성을 단순한 도구 활용 능력이 아니라 사고를 유지하고 조절하려는 노력적 주도성 및 협력적 역량으로 확장하였다. 셋째, 생성형 AI가 도입된 교실에서 교사의 역할을 학습자–AI 상호작용 과정을 구성하는 설계자이자 오케스트레이터로 재정립함으로써, AI 활용에 따른 사고 위임 우려를 완화하고 학습자 주도성을 강화할 수 있는 실천적 방향을 제시하였다.

예측설계도(conjecture map)를 활용한 교사의 설계기반연구(T-DBR) 모형 개발

김성종 한국교원대학교 대학원 2021 국내박사

본 연구는 교사의 수업 전문성 향상과 수업설계 역량 증진을 위해 DBR의 연구방법론과 DBR의 과학적이고 체계적인 연구 지원을 위한 예측설계도(conjecture map)를 학교 현장 교사의 수업설계 연구 맥락에 적용하여 최적화함으로써 교사가 주체적으로 수업설계 연구를 수행할 수 있도록 안내하는 T-DBR 모형을 개발하는 설계·개발연구이다. 본 연구에서 구체적으로 살펴보고자 하는 연구 문제는 다음과 같다.연구 문제 Ⅰ. 교사의 실천 맥락에서의 문제 해결과 이론 구축을 위한 연구방법으로서 T-DBR 모형을 개발하며, 이때 T-DBR 모형과 상세 설계 지침은 어떻게 구성되는가?연구 문제 Ⅱ. 교사의 수업설계 연구를 위한 T-DBR 모형은 타당한가?본 연구의 목적은 교사의 수업설계 연구를 위한 T-DBR 모형을 설계하는 것이다. 연구 목적을 달성하기 위해 DBR 방법론의 연구 단계를 토대로 예측설계 및 학습자 중심 학습환경 설계 등 수업설계 관련 문헌을 분석함으로써 초기 T-DBR 모형과 수행 지원을 위한 상세 설계 지침을 개발하였다. 본 모형 개발 및 타당화 과정은 설계·개발연구 방법론을 기본으로 DBR 연구 방법론을 활용하였으며 모형의 타당화는 3차에 걸친 내적 타당화와 현장평가의 4단계로 이루어졌다. 우선 1차 연구 영역의 전문가 검토를 실시함으로써 1차 모형 및 상세 설계 지침을 수정․보완하였다. 또한 1차 전문가 검토를 통해 수정․보완된 모형 및 상세 설계 지침에 기초하여 현장 사용성을 강화하기 위해 모형의 각 단계에서의 연구 수행을 지원할 수 있는 다양한 사례 및 예시를 개발하였고, 이를 실제 현장에서의 직접 활용이 가능하도록 워크북 형태로 제작하였다. 다음으로 현장 전문가의 의견을 반영하기 위해 교수설계에 전문성을 지닌 2차 현장 교사 전문가 검토를 실시하였다. 이후 1~2차의 전문가 검토 의견을 바탕으로 사용자의 상시적 연구 수행과 지원이 가능하도록 클라우드 기반의 T-DBR플랫폼을 개발하였다. 3차 현장 교사 사용성 검토에서는 현장 교사 5인이 T-DBR 모형과 상세 설계 지침을 검토한 후 T-DBR플랫폼에서 실제로 모형을 활용하여 기대 사고 실험을 통한 연구 활동을 수행하였다. 3차 현장 교사 사용성 검토 결과를 바탕으로 T-DBR 모형 및 상세 설계 지침을 수정․보완하였고 연구 수행 지원을 위해 요구된 다양한 지원적 정보를 T-DBR플랫폼에 반영하였다. 마지막으로 현장평가를 통해 교수자 반응을 분석하였고 최종적으로 T-DBR 모형 및 상세 설계 지침을 도출하였다. 연구 결과는 다음과 같다. T-DBR모형의 6단계는 1) 수행문제 분석, 2) 예측 설계, 3) 수업 실행, 4) 분석 평가, 5) 설계 조정 및 재실행, 6) 문제 해결 및 이론 형성으로 구성된다. 또한 T-DBR 모형의 6단계에 따른 상세 설계 지침 및 지원 자료를 제시하였다. T-DBR 모형의 구조도는 교사의 수업설계 연구 수행 과정에서 참고해야 할 각 단계와 세부 수행 내용을 시각화하여 제시하였다.본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, T-DBR 모형은 수업을 설계와 연구의 상호작용으로 바라보고 수업 실천과 연구를 연계시킴으로써 교사의 수업설계 연구를 체제적 관점에서 수행할 수 있도록 지원한다. 둘째, T-DBR 모형의 연구 수행은 학습자 중심 학습 환경 설계를 촉진한다. 셋째, 연구자로서 교사의 전문성 개발, 더 나아가 경력개발을 위한 교사의 수업설계 연구에는 수업설계의 목적과 수업 맥락을 드러낼 수 있는 과학적이고 체계적인 접근이 요구된다. 넷째, T-DBR 모형과 그 절차는 다양한 수업설계 맥락에 활용될 수 있도록 유연성을 가져야 한다. 본 모형은 학교 현장에서 수업설계 연구를 위해 모든 단계를 반드시 따라야 한다는 엄격성보다는 수행을 안내하는 지침으로 이해될 필요가 있다. 다섯째, T-DBR 모형을 활용한 교사의 수업설계 연구 수행에서 연구 수행 과정과 분석․평가 활동을 지원할 수 있는 구체적인 안내와 함께 타당도 확보 방안이 제공되어야 한다. 여섯째, 교사의 수업설계 연구를 촉진하는 연구 풍토가 조성되어야 한다. 일곱째, 교사의 수업설계 연구 사례는 공유되어야 한다. 본 연구가 갖는 의의는 다음과 같다. 첫째, T-DBR 모형은 현장 교사의 수업맥락을 반영한 연구 수행과 이를 통한 현장에서의 이론 산출에 기여했다는 측면에서 의의가 있다. 둘째, T-DBR 모형은 증거 기반의 학습자 중심 학습 환경 설계 연구를 지원한다. 셋째, T-DBR 모형의 활용은 교사의 전문성 향상의 방안이 되며, T-DBR 모형의 예측설계도의 활용은 수업설계와 수업 성찰의 새로운 접근을 제시했다는 측면에서 의의가 있다. 본 연구의 한계 및 후속연구를 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, T-DBR 모형은 본 연구에서 실행한 모형 개발연구와 모형 타당화연구에서 나아가 모형 사용연구를 통해 다양한 수업설계 연구 맥락에 적용되어야 한다. 둘째, 본 연구에서 개발한 클라우드 기반 T-DBR플랫폼 프로토타입은 교사의 연구 수행과 DBR 관련 지원적 정보를 제공하는 한정된 역할로만 활용되었으나 교사들 사이의 연구 사례 공유와 연구에 대한 논의, 연구의 공동 참여를 위한 협력적 수업설계 연구의 수행, 연구자와 현장 교사와의 협력과 같은 전문적학습공동체 형성의 공간으로 확대될 필요가 있다. 마지막으로 수업은 전문적인 설계 활동이며 반복적이며 지속적인 수업설계 연구 활동에의 참여는 수업 전문성 향상을 위한 직접적인 방안이 되기에 수업설계 연구의 현장 안착 방안에 대한 연구가 반드시 후속되어야 한다.

초등학생의 데이터 리터러시 함양을 위한 QDIE 모형 개발 및 적용

문현우 한국교원대학교 대학원 2026 국내박사

2022 개정 교육과정의 초등 5-6학년군 데이터 리터러시 성취기준 중 43.5%가 Webb의 지식의 깊이(Depth of Knowledge, DOK) 이론상 3-4 수준을 요구하지만, 선행 연구들은 학생들이 DOK 1-2 수준에 정체되어 있음을 보고하였다. DOK 1-2 수준은 사실 회상과 절차 적용에 해당하며, DOK 3-4 수준은 전략적 사고와 확장적 사고를 요구한다. 이러한 정체 현상은 학생들이 단순 기능 습득에 그치고 비판적 평가와 추론으로 나아가지 못함을 의미한다. 본 연구는 이러한 문제의 원인을 기존 PPDAC(Problem-Plan-Data-Analysis-Conclusion) 모형으로 대표되는 문제 정의 중심 접근의 구조적 한계에서 찾았다. PPDAC 모형은 문제에서 답으로 나아가는 선형적 구조를 지니며, 답을 찾으면 탐구가 종료되어 학생들이 DOK 2에서 DOK 3으로 전환하지 못한다. 이에 본 연구는 질문 생성 중심 접근에 기반한 QDIE(Question-Data-Interpretation-Evaluation) 모형을 개발하고 그 효과를 검증하였다. QDIE 모형은 Webb의 DOK 이론, Bruner의 나선형 교육과정 이론, Hakkarainen과 Sintonen의 질문 변환 이론을 이론적 토대로 하여, Q(질문)-D(데이터)-I(해석)-E(평가)의 4단계가 2회 반복되는 2중 순환 구조로 설계되었다. 1차 순환(Q1-D1-I1-E1)에서는 DOK 1-2 수준의 기초 정보 질문을 생성하여 기본적인 데이터 탐구를 수행하고, E1 단계에서 왜(Why) 질문을 생성함으로써 사실 확인에서 원인 추론으로 사고를 전환한다. 2차 순환(Q2-D2-I2-E2)에서는 DOK 3-4 수준의 심화 질문을 바탕으로 변수 간 관계를 분석하고 데이터 수집 방법의 한계를 비판적으로 평가한다. E1 단계는 본 모형의 핵심 전환점으로, King과 Kitchener의 인식론적 전환 개념을 구현한 것이다. 연구 방법으로는 설계기반연구 방법론을 적용하였다. 경상남도 소재 초등학교 6학년 120명을 대상으로, 1차 실행에서는 실험집단 42명에게 QDIE 모형을, 통제집단 39명에게 PPDAC 모형을 각각 8차시 동안 적용하여 비교하였다. 2차 실행에서는 1차 실행의 한계를 개선하여 Why 질문 생성 카드, DOK 수준별 교사 발문 카드 등의 비계 도구를 추가한 개선된 QDIE 모형을 39명에게 적용하였다. 효과 측정은 문현우와 이영준(2025)이 개발한 데이터 리터러시 역량 검사(Cronbach's α=.97)와 Francis(2021)의 DOK 질문 분류 체계 기반 질문 분석을 통해 이루어졌다. 양적 자료는 독립표본 t-검정, ANCOVA, Cohen's d 효과크기, 카이제곱 검정으로 분석하였고, 질적 자료는 학생 면담, 교사 성찰 일지, 학생 산출물에 대한 주제 분석과 내용 분석을 수행하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, QDIE 모형의 데이터 리터러시 역량 향상 효과는 1차 실행에서 d= 1.59, 2차 실행에서 d= 1.84로 나타나 Cohen(1988)의 기준에 따르면 매우 큰 효과에 해당하였다. 반면 PPDAC 모형의 효과크기는 d= 0.41로 작은 효과에 그쳤다. QDIE 모형은 PPDAC 모형 대비 1차 실행에서 3.88배, 2차 실행에서 4.49배 높은 효과크기를 나타냈다. 공변량 분석(ANCOVA) 결과, 사전 점수를 통제한 후에도 집단 간 차이는 통계적으로 유의하였다(F= 87.32, p< .001). 하위 요인별로도 데이터 이해 및 수집, 관리 및 전처리, 분석 및 표현, 데이터 기반 의사소통 모든 영역에서 QDIE 집단이 유의하게 높은 성취를 보였다. 둘째, 질문 생성 측면에서도 QDIE 모형의 우수성이 확인되었다. 1차 순환(Q1)에서는 QDIE 집단과 PPDAC 집단 모두 대부분 DOK 1-2 수준 질문을 생성하였으나, 2차 순환(Q2)에서는 뚜렷한 차이가 나타났다. 1차 실행의 QDIE 집단은 DOK 3-4 수준 질문 생성률이 28.6%였으나, 2차 실행에서는 82.1%로 증가하였다. 반면 PPDAC 집단은 7.7%에 그쳤다. 2차 QDIE 집단의 DOK 3-4 달성률은 PPDAC 대비 10.7배 높았으며, 1차 QDIE 대비 2.87배 향상되었다. 카이제곱 검정 결과 이러한 차이는 통계적으로 유의하였다(χ²= 6.42, p< .05). 셋째, 개인별 인지적 전환 분석 결과, 2차 실행에서 76.9%의 학생이 DOK 1-2 수준에서 DOK 3-4 수준으로 질적 전환을 경험하였다. 39명 중 30명이 사실 확인 질문에서 원인 추론, 관계 분석, 방법론적 비판 질문으로 발전하였다. 질적 분석 결과, 학생들은 “우리 반에서 가장 많이 사용하는 앱은?”(DOK 2)에서 “왜 유튜브가 게임보다 사용 시간이 길까?”(DOK 3), “스마트폰 사용 시간과 학업 성적은 어떤 관계가 있을까?”(DOK 3), “설문 문항이 결과에 영향을 주었을까?”(DOK 4)와 같이 질문을 진화시켰다. 넷째, DBR을 통한 모형 개선이 효과적이었음이 확인되었다. 1차 실행에서는 학생들이 Why 질문 생성에 어려움을 겪고, 교사 발문이 DOK 2 수준에 머물며, E1 단계가 단순 반성 활동으로 운영되는 문제가 발견되었다. 이를 개선하기 위해 E1 단계를 5단계 활동으로 구조화하고, Why 질문 생성 카드(3단계 구조: 결과 되돌아보기 → Why 질문 만들기 → 질문 정교화), DOK 수준별 교사 발문 카드, 조사 도구 개선 체크리스트를 개발하였다. 2차 실행 결과 이러한 비계 도구의 추가가 DOK 3-4 달성률을 28.6%에서 82.1%로 향상시켰다. 다섯째, 질적 분석을 통해 QDIE 모형의 작동 메커니즘이 규명되었다. 질문 생성 중심 접근은 질문이 답을 찾는 수단이 아니라 탐구의 출발점이자 결과가 되는 개방적 구조를 지니며, 이는 학습자가 지속적으로 새로운 질문을 생성하며 탐구를 심화하도록 촉진하였다. E1 단계의 다층적 비계(Why 질문 생성 카드, 교사 시연, 동료 피드백)는 학생들이 1차 순환의 결과를 바탕으로 데이터의 패턴에 대한 의문을 품고 이를 구조화된 Why 질문으로 발전시키는 것을 효과적으로 지원하였다. 본 연구의 의의는 다음과 같다. 첫째, 이론적으로 Webb의 DOK 이론을 초등 데이터 리터러시 교육에 체계적으로 적용한 최초의 교수학습 모형을 제시하고, Hakkarainen과 Sintonen의 질문 변환 이론을 초등학생 수준에서 실행 가능한 활동으로 구체화하여 실증적으로 검증하였다. 둘째, 실천적으로 2022 개정 교육과정이 요구하는 DOK 3-4 수준 성취기준을 달성할 수 있는 구체적 방법론과 현장 교사가 즉시 활용 가능한 교수 도구(8차시 수업 프로그램, Why 질문 생성 카드, DOK 수준별 교사 발문 카드)를 제공하였다. 셋째, 시대적으로 AI 시대를 위한 비판적 데이터 리터러시 교육의 토대를 마련하였다. QDIE 모형을 통해 학생들은 데이터 수집 방법의 한계를 평가하고 데이터 기반 주장의 타당성을 검토하는 능력을 함양하였으며, 이러한 비판적 평가 능력은 AI 결과를 맹목적으로 수용하지 않고 AI의 한계를 이해하는 능력으로 전이될 가능성을 보였다. 본 연구는 데이터 리터러시 교육의 패러다임을 문제 해결 중심에서 질문 생성 중심으로, 기능 습득에서 고차원적 사고 역량 함양으로, 교사 주도에서 학생 주도로 전환하는 구체적 방법을 제시하였다. QDIE 모형은 학생들이 데이터의 수동적 소비자가 아니라 비판적으로 질문하고 평가하는 능동적 생산자로 성장하도록 돕는다. 학생들이 무엇을 넘어 왜를 질문하고, 표면적 패턴을 넘어 이면의 원인을 탐구하며, 데이터의 결과를 넘어 과정과 한계를 평가하는 능력은 21세기를 살아가는 비판적 시민이 갖추어야 할 핵심 역량이다. 본 연구가 초등 데이터 리터러시 교육의 질적 전환과 AI 시대를 대비한 비판적 시민 양성에 기여할 수 있기를 기대한다.