결정트리 모델링 기반 STEAM 프로그램이 중학생의 인공지능 리터러시 및 인공지능에 대한 태도에 미치는 효과 = The Effects of a Decision Tree Modeling-Based STEAM Program on Middle School Students’ Artificial Intelligence Literacy and Attitudes Toward Artificial Intelligence

국문 초록 (Abstract)

2022 개정 교육과정의 도입으로 2025년 중·고등학교에 처음으로 인공지능 단원이 신설되었으며, 이에 따라 교육 현장에서는 인공지능 교육을 어떤 방식으로 진행해야 하는지에 대한 구체적인 방향 제시가 요구되고 있다. 기존의 인공지능 교육은 주로 프로그래밍이나 활용 중심으로 이루어져 학습 장벽이 존재하며, 알고리즘의 원리 이해에는 한계가 있었다. 이에 이 연구는 프로그래밍을 포함하지 않는 언플러그드 활동으로 구성된 결정트리 모델링 기반 STEAM 프로그램을 개발하여, 학생들이 인공지능의 핵심 개념인 모델링을 직접 체험하고 이해할 수 있도록 하였다. 또한 수학·과학 등 타 교과와의 융합 가능성을 탐색할 수 있도록 수업을 설계하였다. 선행 연구 분석을 통해, 첫째 프로그래밍을 요구하지 않는 활동만으로도 인공지능의 기본 원리를 이해할 수 있다는 점, 둘째 다양한 교과와 융합 수업으로 확장 가능하다는 점, 셋째 인공지능 교수·학습 프로그램이 인공지능 리터러시와 인공지능에 대한 태도에 긍정적인 효과를 보여줄 수 있다는 점이 확인되었다. 이를 바탕으로 이 연구에서는 6차시의 결정트리 모델링 기반 STEAM 수업을 구성하고, 중학생을 대상으로 사전·사후 검사를 실시하여 인공지능 리터러시와 인공지능 태도의 변화를 측정하였다. 인공지능 리터러시는 김성원, 이영준(2022)이 개발한 검사 도구를 활용하였으며, 인공지능 태도 또한 기존 척도를 그대로 사용하였다. 연구 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 결정트리 모델링 기반 STEAM 수업은 학생들의 인공지능 리터러시 향상에 유의미한 효과가 나타났다. 특히 데이터 리터러시와 문제 해결 영역에서 두드러진 향상을 나타냈다. 둘째, 개발된 STEAM 수업은 학생들의 인공지능에 대한 태도를 향상시키는데 효과가 있었다. 이는 결정트리 모델링 기반 STEAM 수업이 학생들에게 인공지능을 친숙하게 경험하게 하고, 인공지능에 대한 윤리적·비판적 사고를 함양할 수 있음을 나타낸다. 이 연구는 결정트리 모델링 기반 STEAM 프로그램이 중학교 정보 교과에서 인공지능 교육의 효과적인 접근 방식이 될 수 있음을 실증적으로 확인하였으며, 향후 인공지능 모델링 수업 개발 및 적용을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다는 점에서 중요한 의의가 있다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

With the introduction of the 2022 revised curriculum, an artificial intelligence (AI) unit has been newly established in middle and high schools in 2025, which calls for concrete directions on how AI education should be implemented in schools. Existing AI education has mainly focused on programming or practical use, creating learning barriers and limiting students’ understanding of the underlying principles of algorithms. Therefore, this study developed a STEAM program based on decision tree modeling through unplugged activities, excluding programming, so that students can directly experience and understand modeling — a core concept of AI. The program was also designed to explore the potential for interdisciplinary integration with other subjects such as mathematics and science. Through the analysis of previous studies, three key implications were derived: (1) the fundamental principles of AI can be understood even without programming, (2) AI education can be expanded through interdisciplinary approaches, and (3) AI teaching and learning programs can have positive effects on AI literacy and attitudes toward AI. Based on these findings, a six-session STEAM class centered on decision tree modeling was designed and applied to middle school students. Pre- and post-tests were conducted to measure changes in AI literacy and attitudes toward AI. The AI literacy test developed by Kim and Lee(2022) and a standardized attitude scale toward AI were used as measurement tools. The results indicated that the decision tree modeling-based STEAM class had a significant positive effect on students’ AI literacy, particularly in the areas of data literacy and problem solving. Students’ attitudes toward AI also showed positive changes. These findings suggest that decision tree modeling-based STEAM education can help students experience AI in a more approachable way and foster ethical and critical thinking about AI. This study empirically verified that a decision tree modeling-based STEAM program can serve as an effective approach to AI education in middle school information classes and provides foundational data for future development and implementation of AI modeling lessons.

목차 (Table of Contents)

• Ⅰ. 서론 3
• 1. 연구의 배경 및 필요성 3
• 2. 연구의 목적 4
• 3. 용어의 정의 4
• 가. 결정트리 4
• 나. STEAM 교육 5
• 다. 인공지능 리터러시 5
• 라. 인공지능에 대한 태도 5
• 4. 연구의 제한점 6
• Ⅱ. 이론적 배경 7
• 1. 결정트리 7
• 가. 결정트리의 개념 7
• 나. 결정트리 기반 수업 적용과 관련된 연구 동향 8
• 2. STEAM 교육 10
• 가. STEAM 교육의 개념 10
• 나. STEAM 교육 관련 연구 동향 11
• 3. 인공지능 리터러시 13
• 가. 인공지능 리터러시의 개념 13
• 나. 인공지능 리터러시 관련 연구 동향 15
• 4. 인공지능에 대한 태도 16
• 가. 인공지능에 대한 태도의 개념 16
• 나. 인공지능에 대한 태도 관련 연구 동향 18
• Ⅲ. 연구 방법 20
• 1. 결정트리 모델링 기반 STEAM 프로그램 개발 20
• 가. 수업 주제 및 개발 모형 선정 20
• 나. 수업 초안 개발 23
• 다. 프로그램 타당도 검증 24
• 라. 수업 시범 적용 25
• 마. 최종 프로그램 개발 25
• 바. 프로그램 만족도 조사 25
• 2. 결정트리 모델링 기반 STEAM 프로그램의 적용 및 효과 분석 27
• 가. 연구 대상 및 기간 27
• 나. 연구 설계 28
• 다. 인공지능 리터러시 검사 도구 28
• 라. 인공지능에 대한 태도 검사 도구 29
• 마. 자료 수집 및 분석 30
• Ⅳ. 연구 결과 32
• 1. 결정트리 모델링 기반 STEAM 프로그램 개발 결과 32
• 가. 교육과정 내용 요소 및 성취기준 분석 결과 32
• 나. 프로그램 개발 및 수정 보완 33
• 다. 프로그램 개발 결과 38
• 라. 프로그램 만족도 조사 42
• 2. 결정트리 모델링 기반 STEAM 프로그램의 효과 분석 결과 45
• 가. 결정트리 모델링 기반 STEAM 프로그램이 인공지능 리터러시에 미치는 효과 45
• 나. 결정트리 모델링 기반 STEAM 프로그램이 인공지능에 대한 태도에 미치는 효과 48
• Ⅴ. 결론 및 제언 52
• 1. 결론 52
• 2. 제언 53
• 가. 정보교육의 실천적 시사점 53
• 나. 연구의 한계 및 향후 연구 제언 54
• 참고 문헌 55
• 영문 초록 59
• 부 록 60