과학 수행평가에서 학생들의 생성형 인공지능 활용에 대한 중등 과학교사들의 대응과 인식 = Secondary Science Teachers’ Responses to and Perceptions of Students’ Use of Generative Artificial Intelligence in Science Performance Assessment|RISS 상세보기

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

This study aims to examine how secondary science teachers perceive,
interpret, and respond to students’ use of generative artificial
intelligence(generative AI) in science performance assessments, and how
these judgments are enacted in actual classroom instruction and assessment
practices. As generative AI has rapidly permeated educational contexts,
teachers’practical responses to students’AI use in science performance
assessments were analyzed through the lens of the Perception–Interpretation
–Decision(PID) model and Visible Practice.
The participants consisted of 35 high school science teachers working in
metropolitan areas, representing a wide range of teaching experience. The
data were collected through a survey focusing on teachers’ experiences
and cases of unintended student use of generative AI, their positions toward
the adoption of generative AI and the reasons for those positions, their
experiences or intentions regarding the transformation of performance
assessments involving generative AI, the student competencies that should
be emphasized in future science performance assessments, and open-ended
comments. The collected data were analyzed using qualitative content
analysis.
Teachers’ responses were segmented into meaning units and categorized
into Perception, Interpretation, and Decision according to the PID
framework. Through iterative reading and thematic analysis, common
meaning units within each category were identified, resulting in five themes
for Perception, eight themes for Interpretation, and six themes for Decision.
The Perception category included themes such as awareness of students’
generative AI use, difficulty in verifying AI use, detection cases, perceived
effects of generative AI, and recognition of the widespread diffusion of
generative AI in society. The Interpretation category encompassed themes
related to assessment validity and fairness, emphasis on thinking and inquiry
competencies, emphasis on generative AI literacy, perceived educational
usefulness and reliability of generative AI, concerns about overuse and
dependency, limitations of prohibition and restriction, and institutional
insufficiencies. The Decision category comprised themes such as simple
allowance, caution and guidance, strict control and sanctions, active
adoption, separation of usage domains, and assessment redesign.
The analysis revealed that teachers did not perceive students’ use of
generative AI in a uniform manner. Even when confronted with similar
phenomena, teachers made different judgments and enacted different
practices based on divergent perceptions and interpretations. At the
perception stage, some teachers viewed the spread of generative AI as an
uncontrollable reality, while others perceived it as a threat to assessment
credibility. At the interpretation stage, these perceptions were variously
framed as issues of prohibition and control, guidance and pedagogical
transition, or opportunities to reconstruct assessment goals. At the decision
stage, teachers demonstrated diverse practical responses, including explicit
prohibition of AI use, conditional allowance with rules, structural
transformation of performance assessment tasks, and reinforcement of
process-oriented feedback.
Notably, even among teachers who selected outwardly similar practices,
the underlying PID reasoning pathways differed. For instance, some
teachers who restricted or prohibited AI use grounded their decisions in
concerns about assessment fairness and controllability, whereas others
emphasized the educational goal of protecting students’ thinking processes.
These findings suggest that teachers’ responses to generative AI cannot
be reduced to a simple dichotomy of approval versus opposition or adoption
versus non-adoption, highlighting the importance of analyzing the underlying
judgment logics that inform similar decisions.

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국문 초록 (Abstract)

본 연구는 과학 수행평가에서 학생들의 생성형 인공지능(생성형 AI) 활용에 대해 중등 과학교사들이 어떻게 인식하고, 해석하며, 실제 수업과 평가에서 어떤 판단과 대응을 실천하고 있는지 이해하는 것을 목적으로 한다. 생성형 AI가 교육 현장에 빠르게 확산되면서 과학 수행평가 상황에서 학생들이 AI를 활용하는 교육적 변화에 대하여 교사들이 보여주는 실천적 대응을 지각–해석–의사결정(Perception-Interpretation-Decision)의 사고 판단 과정과 외현적 실천(Visible Practice)으로 분석하고자 하였다.
연구 참여자는 수도권 소재 고등학교에 재직 중인 과학교사 35명으로, 교직 경력이 다양한 교사들이 포함되었다. 연구 자료는 과학 수행평가 상황에서 학생들의 생성형 AI 활용과 관련한 교사 설문 응답으로 구성되었으며, 설문은 교사가 의도하지 않은 학생의 생성형 AI 활용에 대한 경험과 사례, 생성형 AI 도입에 대한 입장과 그 이유, 생성형 AI 도입에 따른 수행평가 전환 경험 또는 의향, 향후 과학 수행평가에서 강조해야 할 학생 역량, 그리고 자유 의견 문항으로 이루어졌다. 수집한 자료는 질적 내용 분석 방법을 적용하여 분석되었다. 교사 응답을 의미단위로 분절한 뒤 PID 모델에 따라 지각(Perception), 해석(Interpretation), 의사결정(Decision)으로 범주화하였고, 반복적 읽기와 주제 분석을 통해 각 범주별로 공통된 의미단위를 주제별로 분류하여 각각 5개, 8개, 6개의 주제(코드)를 도출하였다.
교사들의 응답을 분석한 결과, 지각(Perception) 범주에서는 ‘학생의 생성형 AI 사용 지각’, ‘생성형 AI 사용여부 확인의 어려움 지각’, ‘적발 사례’, ‘생성형 AI 활용 효과 지각’, ‘사회 전반의 생성형 AI 확산 지각’의 5개 주제가, 해석(Interpretation) 범주에서는 ‘평가의 타당성공정성’, ‘사고 및 탐구 역량 강조’, ‘생성형 AI 활용 역량 강조’, ‘생성형 AI의 교육적 유용성’, ‘생성형 AI 신뢰성’, ‘생성형 AI 남용과 의존’, ‘금지와 제한의 한계’, ‘제도의 미비’의 8개 주제가, 그리고 의사결정(Decision-making)에서는 ‘단순 허용’, ‘주의와 지도’, ‘엄격한 통제와 제재’, ‘적극적 도입’, ‘활용 영역 분리’, ‘평가 재구성’의 6개 주제가 도출되었다.
의사결정 범주별 공통적으로 나타나는 교사들의 실천적 인식 사고 과정 및 외현적 실천을 분석한 결과, 교사들은 학생들의 생성형 인공지능 활용을 단일한 방식으로 인식하지 않았으며, 동일한 현상에 대해서도 상이한 지각과 해석을 바탕으로 서로 다른 판단과 실천을 선택하고 있음을 확인할 수 있었다. 지각 단계에서 교사들은 생성형 인공지능 사용의 확산을 통제 불가능한 현실로 인식하거나, 평가 신뢰성을 위협하는 요인으로 인식하는 등 다양한 현실 인식을 드러냈다. 해석 단계에서는 이러한 인식이 ‘금지와 차단의 문제’, ‘지도와 전환의 문제’, 또는 ‘평가 목표 재구성의 계기’ 등으로 서로 다르게 의미화되었다. 의사결정 단계에서는 AI 사용의 명시적 금지, 제한적 허용과 규칙 설정, 수행평가 과제의 구조적 전환, 과정 중심 피드백 강화 등 서로 다른 실천적 판단이 나타났다.
특히 주목할 점은, 외형적으로 유사한 실천을 선택한 교사들 사이에서도 PID 사고 과정의 경로는 상이하게 나타났다는 점이다. 예를 들어, AI 사용을 제한하거나 금지하는 결정을 내린 교사들 가운데 일부는 평가의 공정성과 통제 가능성을 우선시하는 판단에 기반한 반면, 다른 일부는 학생 사고 과정 보호라는 교육적 목적을 강조하는 해석에 근거하고 있었다. 이는 교사의 대응을 단순히 ‘찬성/반대’ 또는 ‘도입/비도입’으로 이분화하기 어렵다는 점을 시사하며, 동일한 결정 이면에 존재하는 판단 논리를 분석하는 접근의 필요성을 보여준다.

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본 연구는 과학 수행평가에서 학생들의 생성형 인공지능(생성형 AI) 활용에 대해 중등 과학교사들이 어떻게 인식하고, 해석하며, 실제 수업과 평가에서 어떤 판단과 대응을 실천하고 있는지 ...

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