초등학교 저학년을 위한 노벨엔지니어링을 활용한 인공지능 교육 프로그램 개발 및 적용 = A Development and Application of an Artificial Intelligence Education Program Using Nobel Engineering for Lower Grades of Elementary School

국문 초록 (Abstract)

목적 본 연구는 노벨엔지니어링 교수⋅학습방법을 활용하여 초등학교 저학년 학생에게 적합한 인공지능 교육 프로그램을 개발하고적용한 뒤, 개발한 교육 프로그램의 효과성을 검증하기 위해 수행되었다.
방법 이를 위하여 ADDIE 모형을 기반으로 인공지능 교육 프로그램을 개발하였으며, 초등학교 2학년 학생 23명을 대상으로 개발한교육 프로그램을 적용한 뒤, 융합적 문제해결력 검사 도구를 활용하여 학생들의 융합적 문제해결력 향상 측면에서 교육 프로그램의적용 효과를 검증하였다. 교육 프로그램 개발 시, 저학년의 발달 단계와 학습 수준 및 흥미를 고려하여 그림 형제의《늑대와 일곱 마리의 아기 염소》를 노벨엔지니어링 도서로 선정하였고, 이야기 속의 문제를 해결하는 과정에서 의사결정트리 알고리즘과 지도학습모델을 학습 전략으로 활용하였다.
결과 본 연구에서는 초등학교 저학년 학생에게 적합한 노벨엔지니어링을 활용한 인공지능 교육 프로그램을 5회기, 총 13차시로설계 및 개발하였고, 개발한 교육 프로그램을 학교 현장에 적용하였다. 그 결과, 저학년 학생들이 이야기 속 문제의 해결책 제시 과정에서 의사결정트리 알고리즘을 활용하고 지도학습 모델을 활용하는 학습 전략을 제시할 수 있었다. 또한, 의사결정트리 알고리즘과지도학습(티처블 머신)을 활용한 수업을 적용할 때, 반복 학습을 통한 내재화를 통해 사후 2차 검사에서 저학년 학생들의 융합적문제해결력의 유의미한 향상이 확인되었다.
결론 본 연구 결과를 통해, 저학년의 발달 단계와 학습 수준, 흥미를 고려한 인공지능 교육 프로그램이라면, 저학년 학생에게 적용가능하다는 것을 확인하였으므로, 앞으로 저학년 학생에게 적합한 인공지능 교육 프로그램이 꾸준히 개발되는 것을 기대한다. 또한, 저학년 학생들이 반복 학습을 통해 의사결정트리 알고리즘과 지도학습(티처블 머신) 활용 방법을 내재화할 수 있다면, 학생들의 융합적 문제해결력이 향상될 수 있을 것이다.

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Objectives This study aimed to develop and apply an AI education program suitable for lower-grade elementary students using the Nobel Engineering teaching method, and to verify the effectiveness of the developed program.
Methods An AI education program was developed based on the ADDIE model and applied to 23 second-grade elementary students. The program's effectiveness in improving students' convergent problem-solving skills was verified using a relevant assessment tool. In developing the program, consideration was given to the devel opmental stages, learning levels, and interests of lower-grade students. 《The Wolf and the Seven Little Goats》 by the Brothers Grimm was selected as the Nobel Engineering book, and decision tree algorithms and supervised learning models were used as learning strategies to solve the problems within the story.
Results The AI education program, designed for lower-grade elementary students using Nobel Engineering, was structured over five sessions with a total of 13 lessons and was implemented in a school setting. As a result, the students were able to propose solutions using decision tree algorithms and supervised learning models when solving the story's problems. Additionally, when lessons involving decision tree algorithms and supervised learning (Teachable Machine) were applied, the repeated practice led to internalization, which resulted in a significant im provement in the students' convergent problem-solving skills, as confirmed by the second post-test.
Conclusions The results of this study suggest that AI education programs that consider the developmental stages, learning levels, and interests of lower-grade students are applicable. It is hoped that AI education programs suit able for lower-grade students will continue to be developed. Furthermore, if lower-grade students can internalize the use of decision tree algorithms and supervised learning (Teachable Machine) through repeated practice, their convergent problem-solving skills can improve.