Exploring Elementary Practical Arts Class Models Integrating Generative AI and Educational Robots: From Block-Based Coding to Vibe Coding = 생성형 AI와 교육용 로봇을 연계한 초등 실과 수업 모형 탐색: 블록기반 코딩에서 바이브 코딩으로

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The purpose of this study is to explore and propose Vibe Coding as an alternative instructional approach suitable for elementary Practical Arts education in response to the limitations of grammar-centered coding education in the era of generative AI. In this study, vibe coding refers to natural language–based programming practices, whereas Vibe Coding denotes the instructional approach conceptualized for classroom use. As an initial phase of design-based research, this study employed a combination of literature review and implementation research. Based on these analyses, the study designed an instructional sequence based on V–I–B–E (Visualize–Input–Bridge– Execute/Edit) as a structured framework that integrates natural language, generative AI, and educational robots, and examined its feasibility through implementation scenarios. Expert content validity verification (CVI) provided preliminary support for the appropriateness and classroom feasibility of the proposed the V-I-B-E procedural framework and the four-lesson plan.
The findings indicate that Vibe Coding demonstrates strong educational potential by lowering grammatical barriers to programming through a natural language–AI–robot execution structure, while repositioning learners as designers of problem-solving solutions rather than mere code writers.
Furthermore, the V-I-B-E procedural framework aligns closely with the 2022 revised Practical Arts curriculum, particularly in its emphasis on technical problem-solving processes, artificial intelligence understanding, and creative and convergent competencies. By conceptualizing generative AI as a cognitive agent that mediates and extends learners’ thinking, the proposed model offers high applicability for elementary Practical Arts education.

국문 초록 (Abstract)

이 연구의 목적은 생성형 인공지능의 확산으로 기존 문법 중심 코딩 교육이 한계에 직면한 상황에서, 초등 실과교육에 적합한 대안적 교수·학습 모형으로서 자연어 기반 로봇 제어 수업에서 V-I-B-E 절차를 탐색·제안하는데 있다. 연구 방법으로는 설계기반 연구(design-based research)의 초기 단계로서 문헌연구와 구현 연구를 병행하였다.
연구 결과, V-I-B-E 절차는 학습자가 문제를 시각화하고(V), 자연어로 설계 의도를 표현하며(I), 인공지능이생성한 코드의 논리 구조를 이해하고(B), 로봇 실행과 대화형 디버깅을 통해 설계를 개선하는(E) 순환적 학습 경험을제공함으로써 기존 문법 중심 코딩 교육의 한계를 효과적으로 보완할 수 있음을 확인하였다. 특히 로봇의 물리적반응은 학습자의 몰입과 이해를 강화하며, 자연어 기반 디버깅 과정은 메타인지 조절과 설계 기반 문제해결 능력을촉진하는 것으로 분석되었다. 전문가 8인의 CVI 검증 결과, V-I-B-E 절차 기반 수업 설계와 4차시 수업안은 초등실과 수업 적용을 위한 내용타당도를 확보하였다.
이상의 결과를 바탕으로 다음과 같은 결론을 도출하였다. 첫째, 바이브 코딩(vibe coding)은 자연어–인공지능–로봇 실행의 연계 구조를 통해 프로그래밍의 문법적 진입 장벽을 낮추는 교수적 접근으로, 학습자를 단순한 코드 작성자가 아닌 문제해결의 설계자로 전환시키는 교육적 가능성을 지닌다. 이는 초등 실과교육에서 디지털 소양과 알고리즘적 사고를 통합적으로 함양할 수 있는 실천적 대안으로 기능할 수 있음을 시사한다. 둘째, V-I-B-E 절차는 2022 개정 실과 교육과정에서 강조하는 기술적 문제해결 과정, 인공지능 이해, 창의·융합 역량과 높은 정합성을 지니며, 생성형 인공지능을 학습자의 사고를 매개하고 확장하는 인식적 행위자로 활용할 수 있는 구조적 틀을 제공한다는점에서 교육과정 적용 가능성이 높다.
본 연구는 자연어 기반 로봇 제어 수업이 초등 실과교육에서 생성형 인공지능과 교육용 로봇을 통합적으로 활용할수 있는 새로운 교수·학습 방향을 제시한다는 점에서 의의를 지닌다. 향후 연구에서는 V-I-B-E 절차의 학습 효과를 실증적으로 검증하는 후속 연구와 함께, 다양한 로봇 및 인공지능 환경으로의 확장 가능성, 그리고 초등 실과교육 맥락에 적합한 인공지능 윤리 및 평가 체계에 대한 추가적인 논의가 필요함을 제언한다.