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    AI를 활용한 프로그래밍 교육의 통합적 문헌 고찰 : 국내연구를 중심으로 = An Integrative Literature Review on AI-Based Programming Education in Korea

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    https://www.riss.kr/link?id=T17503626

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    국문 초록 (Abstract) kakao i 다국어 번역

    본 연구는 AI를 활용한 프로그래밍 교육의 국내 연구를 통합적으로 고찰하여, ADDIE 수업설계 모형 기반의 단계별 활용 양상과 교육대상별 연구 분포를 체계적으로 분석하고 실천적 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법으로는 통합적 문헌고찰 방법을 활용하였다. 국내 주요 학술 데이터베이스에서 ‘AI’, ‘인공지능’, ‘프로그래밍 교육’, ‘컴퓨터교육’을 검색어로 설정하여 문헌을 수집하고, PRISMA 가이드라인에 따라 최종 48편의 학술지 등재(후보 포함) 논문을 선정하여 분석하였다.
    주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 AI 활용 프로그래밍 교육 연구는 2022년 11월 ChatGPT 공개 이후 급격히 증가하여, 2023년 이후 전체 연구의 93%가 집중적으로 수행되었다. 둘째, ADDIE 모형 기반 분석 결과, 실행과 개발 중심의 연구 편중이 확인되었다. 셋째, 교육대상별 분석 결과, 대학생(특히 비전공자) 대상 연구가 가장 많았으며, 초등학생, 고등학생, 중학생, 성인, 예비교사 및 교사, 유아 순으로 나타나 교육대상 간 뚜렷한 불균형이 확인되었다. 넷째, AI 활용 기능은 학습자 측면의 맞춤형 커리큘럼 및 피드백 제공, 교수자 측면의 행정업무 자동화가 주를 이루었으나, 시스템 측면의 접근성과 형평성 향상 기능을 다룬 연구는 매우 미비하였다. 본 연구로 향후 수업 설계 전 단계에서의 AI 활용 모델 체계화, 교수자와 AI의 협력적 역할 분담 기반 설계 지침 개발, 그리고 다양한 교육 대상을 고려한 포괄적 연구 확대가 필요함을 제시하였다.
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    본 연구는 AI를 활용한 프로그래밍 교육의 국내 연구를 통합적으로 고찰하여, ADDIE 수업설계 모형 기반의 단계별 활용 양상과 교육대상별 연구 분포를 체계적으로 분석하고 실천적 시사점을 ...

    본 연구는 AI를 활용한 프로그래밍 교육의 국내 연구를 통합적으로 고찰하여, ADDIE 수업설계 모형 기반의 단계별 활용 양상과 교육대상별 연구 분포를 체계적으로 분석하고 실천적 시사점을 도출하는 것을 목적으로 한다. 연구방법으로는 통합적 문헌고찰 방법을 활용하였다. 국내 주요 학술 데이터베이스에서 ‘AI’, ‘인공지능’, ‘프로그래밍 교육’, ‘컴퓨터교육’을 검색어로 설정하여 문헌을 수집하고, PRISMA 가이드라인에 따라 최종 48편의 학술지 등재(후보 포함) 논문을 선정하여 분석하였다.
    주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 AI 활용 프로그래밍 교육 연구는 2022년 11월 ChatGPT 공개 이후 급격히 증가하여, 2023년 이후 전체 연구의 93%가 집중적으로 수행되었다. 둘째, ADDIE 모형 기반 분석 결과, 실행과 개발 중심의 연구 편중이 확인되었다. 셋째, 교육대상별 분석 결과, 대학생(특히 비전공자) 대상 연구가 가장 많았으며, 초등학생, 고등학생, 중학생, 성인, 예비교사 및 교사, 유아 순으로 나타나 교육대상 간 뚜렷한 불균형이 확인되었다. 넷째, AI 활용 기능은 학습자 측면의 맞춤형 커리큘럼 및 피드백 제공, 교수자 측면의 행정업무 자동화가 주를 이루었으나, 시스템 측면의 접근성과 형평성 향상 기능을 다룬 연구는 매우 미비하였다. 본 연구로 향후 수업 설계 전 단계에서의 AI 활용 모델 체계화, 교수자와 AI의 협력적 역할 분담 기반 설계 지침 개발, 그리고 다양한 교육 대상을 고려한 포괄적 연구 확대가 필요함을 제시하였다.

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    다국어 초록 (Multilingual Abstract) kakao i 다국어 번역

    This study aims to conduct an integrative review of domestic research on AI-based programming education, systematically analyzing the utilization patterns at each stage of the ADDIE instructional design model and the distribution of research by educational targets, and deriving practical implications. As a research method, an integrative literature review approach was employed. Literature was collected using 'AI', 'artificial intelligence', 'programming education', and 'computer education' as search terms from major domestic academic databases, and 48 papers published in registered journals (including candidate journals) were finally selected and analyzed according to PRISMA guidelines.
    The main research findings are as follows. First, domestic research on AI-based programming education has increased dramatically since the release of ChatGPT in November 2022, with 93% of all studies conducted after 2023. Second, analysis based on the ADDIE model confirmed a concentration of research on the implementation and development stages. Third, analysis by educational target showed that research targeting university students (especially non-majors) was most prevalent, followed by elementary school students, high school students, middle school students, adults, pre-service and in-service teachers, and early childhood, revealing a clear imbalance among educational targets. Fourth, AI utilization functions were mainly focused on providing customized curriculum and feedback from the learner's perspective and automating administrative tasks from the instructor's perspective, while research addressing accessibility and equity enhancement functions from the system's perspective was very limited. This study suggests the need for systematizing AI utilization models across all stages of instructional design, developing design guidelines based on collaborative role distribution between instructors and AI, and expanding comprehensive research considering diverse educational targets.
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    This study aims to conduct an integrative review of domestic research on AI-based programming education, systematically analyzing the utilization patterns at each stage of the ADDIE instructional design model and the distribution of research by educat...

    This study aims to conduct an integrative review of domestic research on AI-based programming education, systematically analyzing the utilization patterns at each stage of the ADDIE instructional design model and the distribution of research by educational targets, and deriving practical implications. As a research method, an integrative literature review approach was employed. Literature was collected using 'AI', 'artificial intelligence', 'programming education', and 'computer education' as search terms from major domestic academic databases, and 48 papers published in registered journals (including candidate journals) were finally selected and analyzed according to PRISMA guidelines.
    The main research findings are as follows. First, domestic research on AI-based programming education has increased dramatically since the release of ChatGPT in November 2022, with 93% of all studies conducted after 2023. Second, analysis based on the ADDIE model confirmed a concentration of research on the implementation and development stages. Third, analysis by educational target showed that research targeting university students (especially non-majors) was most prevalent, followed by elementary school students, high school students, middle school students, adults, pre-service and in-service teachers, and early childhood, revealing a clear imbalance among educational targets. Fourth, AI utilization functions were mainly focused on providing customized curriculum and feedback from the learner's perspective and automating administrative tasks from the instructor's perspective, while research addressing accessibility and equity enhancement functions from the system's perspective was very limited. This study suggests the need for systematizing AI utilization models across all stages of instructional design, developing design guidelines based on collaborative role distribution between instructors and AI, and expanding comprehensive research considering diverse educational targets.

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    목차 (Table of Contents)

    • 제1장 서론
    • 제1절 연구 필요성 및 연구목적 1
    • 제2절 연구문제 5
    • 제3절 용어의 정의 6
    • 1. 교육에서의 AI 6
    • 제1장 서론
    • 제1절 연구 필요성 및 연구목적 1
    • 제2절 연구문제 5
    • 제3절 용어의 정의 6
    • 1. 교육에서의 AI 6
    • 2. 프로그래밍 교육 6
    • 3. 통합적 문헌 고찰 7
    • 제2장 이론적 배경
    • 제1절 교육에서 AI 활용 8
    • 1. AI의 발전과정 8
    • 2. AI의 교육적 활용 13
    • 제2절 프로그래밍 교육 18
    • 1. 프로그래밍 교육 정의 18
    • 2. 대상별 프로그래밍 교육 내용 21
    • 제3절 ADDIE 29
    • 1. 수업체제설계 29
    • 2. ADDIE 30
    • 3. AI를 활용한 수업설계의 ADDIE 단계별 적용 가능성과 시사점 33
    • 제3장 연구 방법
    • 제1절 연구의 절차 38
    • 제2절 자료 분석 방법 40
    • 1. 자료 수집 방법 40
    • 2. 연구 대상 선정 과정 41
    • 3. 연구 분석 방법 46
    • 제4장 연구결과
    • 제1절 기본 정보 분석 56
    • 1. 게재 논문의 연도 56
    • 2. 게재 논문의 학술지 57
    • 3. 게재 논문의 교육대상 59
    • 제2절 AI 활용 프로그래밍 교육에서 ADDIE 분석 결과 61
    • 1. 분석, 설계, 실행, 평가 63
    • 2. 설계 67
    • 3. 개발 69
    • 4. 실행 78
    • 5. 평가 93
    • 제3절 AI 활용 프로그래밍 교육에서 대상별 분석 결과 96
    • 1. 유아 97
    • 2. 초등학생 97
    • 3. 중학생 98
    • 4. 고등학생 98
    • 5. 대학생 99
    • 6. 성인 101
    • 7. 예비교사 및 교사 102
    • 제4절 AI 활용 프로그래밍 교육 통합적 연구 모형 105
    • 제5장 결론 및 시사점
    • 제1절 결과요약 114
    • 1. AI를 활용한 프로그래밍 교육의 기본분석 요약 114
    • 2. AI 활용 프로그래밍 교육에서 ADDIE 분석 결과 요약 115
    • 3. AI 활용 프로그래밍 교육에서 대상별 분석 결과 요약 116
    • 제2절 논의 및 시사점 117
    • 1. 연구결과 논의 117
    • 2. 학문적 시사점 119
    • 3. 실무적 시사점 124
    • 제3절 한계점 및 제언 129
    • 참고문헌 131
    • Abstract 149
    • 부 록 151
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