문제해결역량을 위한 인공지능 융합교육 수업설계 모형 및 원리 개발 연구 = A Study on the Development of Instructional Design Models and Principles for AI Integrated Education to Enhance Problem-Solving Competency|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

The rapid evolution of contemporary society is exacerbating complexity and uncertainty, precipitating challenges across all sectors. In the realm of education, a critical issue is the growing prevalence of multi-layered and ill-structured problems that defy resolution through traditional, fragmented subject-matter knowledge alone. Addressing these evolving challenges necessitates a paradigm shift from knowledge-centered instruction to competency-based education grounded in real-world problem-solving. This imperative has driven the emergence of competency-based approaches, which prioritize problem-solving in authentic contexts over the passive acquisition of knowledge, thereby fundamentally reshaping educational methodologies. In particular, the advancement of Artificial Intelligence (AI), a core driver of the information society, is redefining the mechanisms of knowledge generation and problem resolution, underscoring the urgent need for competencies that enable problem-solving through human-AI convergence.
Consequently, contemporary education demands novel pedagogical paradigms that transcend traditional disciplinary boundaries to integrate multidisciplinary domains with AI. However, educational settings are currently hindered by inconsistent conceptual definitions of AI integrated education. Furthermore, instructors encounter significant challenges in implementation due to a paucity of concrete methodologies for infusing AI into various subjects. To resolve these practical impediments, there is an urgent imperative to develop a systematic instructional design model. Such a model is essential for guiding the formulation of learning objectives, the curation of educational content, and the execution of structured teaching-learning procedures.
The purpose of this study is to develop a model for designing AI integrated instruction between subject matters and AI to develop problem-solving competency as an educational demand of a changing society, and to verify its validity. To achieve this, the research questions are as follows: First, how is the AI integrated instructional design models for problem-solving competency? Second, what are the design principles of the AI integrated instructional design model for problem-solving competency? Third, are the developed model and principles valid?
This study adopted the Design and Development Research methodology, structured into four distinct phases. In the first phase, instructional components were identified by reviewing relevant literature and analyzing current cases of AI integrated instruction. In the second phase, a draft of the AI integrated Instructional Systems Design (ISD) model and its guiding principles was developed based on a conceptual framework derived from these components. In the third phase, the model's internal validity was secured through two rounds of expert reviews and a usability evaluation involving field instructors. Finally, in the fourth phase, a field evaluation was performed to verify external validity and to confirm the model's practical applicability and effectiveness in educational environments.
The findings of this study are summarized as follows. First, the AI integrated instructional design model aimed at enhancing problem-solving competency is composed of two distinct frameworks: a conceptual model and a procedural model. The conceptual model identifies learning content, learning objectives, and learning activities as its core components. Learning content is organized along a continuum based on the degree of structure, ranging from structured to ill-structured problems. Learning objectives consist of knowledge understanding, knowledge application, and knowledge creation, where 'knowledge' encompasses both subject matter expertise and AI-related knowledge. Learning activities are structured into stages: understanding and defining the problem, analyzing the problem, exploring the problem, solving the problem, and reflection and evaluation. Furthermore, the procedural model—specifically the AI integrated Instructional Systems Design (ISD) model—was designed considering the unique characteristics and applicability of AI integrated education. It comprises the following phases: Analysis, Design, Prototype Development and Usability Testing, Development, Implementation, and Evaluation.
Second, the design principles for this model consist of nine guiding principles: (1) Principle of Alignment among Objectives, Content, Methods, and Evaluation; (2) Principle of Interdisciplinary Content Organization; (3) Principle of AI Integration; (4) Principle of Questioning and Problem Generation; (5) Principle of Problem-Based Learning Design; (6) Principle of Facilitating Thought Expansion; (7) Principle of Inducing Critical Thinking; (8) Principle of Evaluation and Reflection; and (9) Principle of Long-term Practice.
Third, the validity of the developed model and principles was rigorously established. Internal validity was verified through two rounds of expert reviews and one usability evaluation, while external validity was confirmed via field evaluation.
Theoretically, this study is significant as it expands the paradigm of integration beyond traditional interdisciplinary boundaries to encompass AI, while also enriching the limited body of Design and Development Research with empirical cases of integrated education. From a practical standpoint, it offers a robust model and guiding principles that empower field instructors to mitigate conceptual ambiguity, thereby facilitating the development and implementation of systematic and effective AI integrated instruction.

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국문 초록 (Abstract)

현대 사회의 급격한 변화는 예측하기 어려운 복잡성과 불확실성을 심화시키고 있으며 사회 전 분야에 영향을 주고 다양한 문제를 야기하고 있다. 교육 분야에서 나타나고 있는 대표적인 문제는 전통적으로 분절된 교과 지식만으로는 대응하기 어려운 다층적이고 비구조화된 문제 상황들이 증가하고 있다는 사실이다. 과거와 달라진 문제를 해결하기 위해서는 전통적으로 구분된 지식 중심적인 교육에서 실제 세계의 문제해결을 위한 역량 중심 교육으로의 전환이 요구된다. 이러한 요구는 교육이 전통적인 지식의 전달과 수동적인 습득에서 벗어나 학습자가 실제적 맥락에서 문제를 해결하는 역량 중심 교육의 등장 배경이 되고 있으며 교육 방법을 크게 변화시키고 있다. 특히, 지식정보사회의 핵심 기술인 인공지능 기술의 발전은 지식의 생성 방식과 문제해결 과정을 변화시키고 있으며, 인공지능을 융합하여 문제를 해결하는 역량을 요구한다.
이제 교육은 전통적 지식의 경계를 파괴하고 다학제적 교과와 인공지능을 융합한 새로운 형태의 교수학습 방법이 필요하다. 반면에 교육 현장에서는 인공지능 융합교육에 대한 개념적 정의가 혼재되어 사용되고 있으며, 인공지능을 교과와 융합하기 위한 구체적인 방법론이 부족하여 교수자들은 인공지능 융합 수업을 실행하는 데 어려움을 겪고 있다. 이러한 현장의 문제를 해결하기 위해서는 인공지능 융합 수업의 목표를 설정하고 교육 내용을 선정 및 조직하며 체계적인 교수학습 절차를 수행할 수 있는 수업설계 모형의 개발이 시급하다.
본 연구의 목적은 변화된 사회의 교육적 요구로서 문제해결역량을 향상하기 위한 교과와 인공지능의 융합교육을 설계할 수 있는 모형을 개발하고 그 타당성을 확인하는 데 있다. 이상의 연구 목적 달성을 위한 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 문제해결역량을 위한 인공지능 융합 수업설계 모형은 어떻게 구성되는가? 둘째, 문제해결역량을 위한 인공지능 융합 수업설계 원리는 어떻게 구성되는가? 셋째, 문제해결역량을 위한 인공지능 융합교육 수업설계 모형 및 원리는 타당한가?
본 연구에서는 설계·개발 연구 방법론을 적용하였으며, 구체적 절차는 다음과 같다. 1단계로 인공지능 융합교육과 관련한 선행 연구를 고찰하고, 현장에서 실시하고 있는 인공지능 융합 수업 사례분석을 통해 인공지능 융합 수업의 구성요소를 도출하였다. 2단계로 인공지능 수업의 구성요소에 기반한 개념 모형을 바탕으로 인공지능 융합 수업체제 설계 모형과 원리의 초안을 개발하였다. 3단계로 인공지능 융합 수업체제 설계 모형의 내적 타당성을 확보하기 위해 두 차례 전문가 검토와 현장 교수자를 통한 사용성 평가를 실행하였다. 4단계로 인공지능 융합 수업체제 설계 모형과 원리의 외적 타당성을 검증하고 교육 현장에의 적용 가능성과 효과성을 확인하기 위한 현장 평가를 하였다.
본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 문제해결역량 향상을 위한 인공지능 융합 수업 설계 모형은 인공지능 융합 수업을 위한 개념적 모형과 절차적 모형으로 구분된다. 개념적 모형은 문제해결역량 향상을 위한 인공지능 융합 수업의 구성요소로 학습내용, 학습목표, 학습활동이 포함된다. 학습내용은 문제의 구조화 정도에 따라 구조화된 문제부터 비구조화된 문제로 구성된다. 학습목표는 지식 이해, 지식 활용, 지식 창출로 구성된다. 여기서 지식은 교과와 인공지능에 대한 지식을 포함한다. 학습 활동은 문제에 대한 이해와 정의, 문제에 대한 분석, 문제 탐구, 문제해결, 성찰 및 평가로 구성된다. 또한 절차적 모형으로 인공지능 융합 수업체계 설계 모형은 인공지능 융합교육의 특수성과 적용성을 고려하여 설계하였으며 분석, 설계, 사용성을 확인하기 위한 프로토타입 개발 및 사용성 평가, 개발, 실행, 평가 단계로 구성된다. 둘째, 문제해결역량 향상을 위한 인공지능 융합 수업 설계 원리는 ‘목표-내용-방법-평가의 일관성의 원리’, ‘교과 간 내용 조직의 원리’, ‘인공지능 융합의 원리’, ‘질문 및 문제 생성의 원리’, ‘문제 중심 학습 설계의 원리’, ‘사고 확장 촉진의 원리’, ‘비판적 사고 유도의 원리’, ‘평가 및 성찰의 원리’, ‘장기적 실천의 원리’까지 총 아홉 개의 원리로 구성된다. 셋째, 문제해결역량을 위한 인공지능 융합교육 수업 설계 모형 및 원리의 타당성은 전문가 검토 2회와 사용성 평가 1회를 통해 내적 타당성을 확인하였고, 외적 타당성은 현장평가를 통해 확인하였다.
본 연구는 기존의 교과 간 융합의 개념에서 인공지능을 포함한 융합으로 확대했다는 점과 설계·개발 연구 방법론에서 부족했던 융합교육의 사례를 추가했다는 점에서 이론적 의의가 있다. 한편으로 인공지능 융합 수업을 실시해야 하는 현장 교수자들이 개념적 혼란에서 벗어나 체계적이고 효과적인 인공지능 융합 수업을 개발하고 실행할 수 있는 모형과 원리를 제공했다는 점에서 실천적 의의가 있다.

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현대 사회의 급격한 변화는 예측하기 어려운 복잡성과 불확실성을 심화시키고 있으며 사회 전 분야에 영향을 주고 다양한 문제를 야기하고 있다. 교육 분야에서 나타나고 있는 대표적인 문...

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