초등학교 5학년 학생들의 역사 학습 태도 향상을 위한 역사 융합교육 프로그램 개발

황혜원 한국교원대학교 교육대학원 2020 국내석사

빠르게 변하는 사회에 적응하며 살아가기 위해서 인간의 융합적인 사고가 매우 강조되고 있으며, 미래 사회를 위한 핵심역량에 대한 관심이 날로 높아지고 있다. 우리나라에서도 미래 사회가 요구하는 핵심역량 중심의 융합교육에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 연구들을 살펴보면 융합교육을 실시할 경우 학생들의 창의력, 문제 해결력, 학습에 대한 흥미와 태도 등에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타나 있다. 이러한 관점에서 볼 때 융합교육은 창의적 사고력, 문제 해결력 등의 교과 역량을 기르고자 하는 사회과 학습에 효과적으로 작용할 수 있다. 그러나 여전히 현장에서는 정보를 나열, 전달하는 기존의 수업 방식이 대부분이다. 특히 사회과 교과 영역 중 역사 영역에 대한 관심이 높아지고 있지만 역사 교과서 및 수업은 기존의 사건 나열식으로 구성되어 있다. 따라서 초등 사회과 역사 영역에서도 학생들의 사회과 역사 영역 역량 개발과 흥미 및 학습 태도에 긍정적인 영향을 미칠 수 있는 프로그램의 개발이 필요하다. 본 연구는 역사 융합교육 프로그램을 개발하고, 프로그램을 적용하여 초등학교 5학년 학생들의 역사 학습 태도에 미치는 영향을 알아보는 데에 그 목적이 있다. 이를 위해서 5학년 2학기 내용을 바탕으로 역사 융합교육 프로그램 ‘선택과 선택, 그리고 그 결과’를 구안하여, 경기도 용인시 소재 H 초등학교 5학년 한 학급을 선정하고 실험연구를 하였다. 역사 학습 태도 검사 도구는 조붕환(2004)이 개발한 초등학생용 학습 흥미 검사 도구 중 사회, 역사과와 관련된 문항을 발췌하였다. 또한 윤미선(2003)이 개발한 검사 도구 중 교과 유능감 문항을 함께 사용하였다. 이 검사지는 흥미 및 교과 유능감으로 하위 범주를 나누었으며, 흥미는 교과 내용에 대한 흥미, 교과 가치 인식 및 노력으로 하위 범주를 다시 나누었다. 먼저 학생들의 역사 학습 태도를 사전 검사를 통해 알아보고 역사 융합교육 프로그램으로 수업을 하였다. 그 후 역사 학습 태도 사후 검사를 실시하여 역사 융합교육 프로그램이 초등학교 5학년의 역사 학습 태도에 어떠한 영향을 미치는지 검증하였다. 이 과정에서 검사 결과의 타당도를 높이기 위하여 학생 소감문을 함께 분석하였다. 이러한 과정을 통해 얻은 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 관통개념(crosscutting concepts)인 ‘인과관계’를 중심으로 사건 사이의 인과관계 및 시간의 흐름으로 차시의 배열을 재구성하였다. 둘째, 역사 융합교육 프로그램을 적용한 후 학생들의 역사 학습 태도에 미치는 영향을 하위영역별로 살펴보면 역사 학습에 대한 흥미도에 유의한 영향을 주었다. 그러나 교과 유능감에 대해서는 유의한 차이를 보이지 않았다. 역사가 재미있어졌으며 역사를 배워야 하는 이유도 알게 되었으나 여전히 역사에 자신이 없는 학생들이 있는 것으로 보인다. 이 연구를 통해 역사 융합교육 프로그램은 초등학교 5학년 학생들의 역사 학습 태도 중 흥미에 긍정적인 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이러한 측면에서 다양한 융합교육 프로그램에 대한 연구가 활발히 이루어져 학교 현장에서 많은 학생을 대상으로 긴 기간 동안 적용 실천해볼 것을 제언하였다.

초등학교 AI융합교육을 위한 로봇활용수업모형 개발

박민규 부산대학교 2022 국내박사

지능정보화 사회를 대비하기 위해 인공지능과 융합교육이 새로운 교육 패러다임으로 등장하였다. 세계의 여러 나라는 미래 사회를 이끌어 나갈 인재를 육성하기 위해 AI 중심의 정보교육을 적극적으로 추진하고 있다. 우리 정부도 2020년 정보교육 종합계획에서 ‘지능정보사회의 소양을 갖추고 세계를 선도하는 인재양성’을 비전으로 제시하였고 차세대 소프트웨어 표준모델에서 AI와 융합교육의 중요성을 강조하였다. AI융합교육은 인공지능에 대한 소양을 바탕으로 생활 속 문제를 해결하는 역량을 기르는 교육이다. 이러한 AI융합교육을 위해 첨단 기술과 기능을 지닌 로봇을 교육에 활용할 경우 학생의 호기심과 몰입을 유발하고 교육의 성과를 높일 수 있다. 또한 최근에 인공지능 기능 구현에 대한 기대감이 높아지면서 인공지능 기술을 로봇에 탑재하려는 시도가 증가하고 교육용 로봇에 대한 사회적 관심이 높아지고 있다. AI융합교육을 위한 로봇활용수업은 인공지능 교육을 위한 다양한 교육용 로봇과 콘텐츠를 활용할 수 있고 학생들의 호기심을 유발하고 학습활동에 몰입시키는데 효과적이며 구체적 조작기에 해당하는 초등학교 교육에 적합한 장점을 지니고 있다. 그러나 ‘AI융합교육을 위한 로봇활용수업’을 위한 수업모형에 대한 연구는 단순하거나 단편적인 형태에 그치는 실정이다. 이에 본 연구는 ‘AI융합교육을 위한 로봇활용수업모형’을 개발하고자 하였다. ‘AI융합교육을 위한 로봇활용수업모형’을 개발하기 위한 연구는 설계 원리를 도출하고 이를 바탕으로 수업모형을 개발하며, 개발한 수업모형에 대한 타당성을 검증하는 과정을 통해 최종 수업모형을 완성하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위해 문헌 연구를 통해 수업모형의 설계 원리와 구성 요소를 도출하고 수업모형의 초안을 개발하였으며 전문가의 내적 타당도 검증을 통해 수정과 보완을 하였다. 그리고 수정된 모형에 따라 교수학습과정안과 학습자료를 개발하여 현장에 적용하였으며 교사와 학습자로부터 외적 타당도 검증을 실시하고 시사점을 토대로 최종 모형을 완성하였다. 연구의 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, ‘AI융합교육을 위한 로봇활용수업모형’을 개발하기 위해 인공지능교육, STEAM교육, 로봇활용교육에 대한 문헌을 조사하고 프로젝트 학습, 디자인사고, 창의공학설계, 메이커교육에 대한 선행 연구를 분석하였으며 이를 토대로 융합교육의 원리, 동기유발의 원리, 친숙성의 원리, 협력활동의 원리, 상호작용의 원리, 산출물 제작의 원리, 성찰의 원리 등 7가지 설계 원리를 개발하였다. 둘째, ‘AI융합교육을 위한 로봇활용수업모형’ 절차와 내용 요소를 도출하기 위해 문헌연구를 바탕으로 주제(subject), 기능(skill), 설계(design), 제작(making), 공유(share), 성찰(reflection) 등 6가지 요소를 도출하고 수업의 흐름과 학습자 주도성을 고려하여 주제발견, 기능탐색, 창의설계, 제작/실행, 공유활동, 자기성찰 등 6단계를 구안하였다. 그리고 주제중심, 교과(차시)통합, 동기유발, 기능탐구, 협력활동, 프로젝트, 산출물제작, 상호작용, 자기성찰 등의 내용 요소를 개발하였다. 셋째, 개발한 수업모형에 대한 내적 타당도 검증을 실시하였다. 내적 타당도 검증은 7인의 전문가를 선정하여 모형의 타당성, 모형의 설명력, 모형의 유용성, 모형의 보편성, 모형의 이해도, 세부 절차의 적절성 등을 평가하였으며 4점 척도에서 평균 점수가 3.0점 이상으로 긍정적으로 나타났다. 수업모형의 전체 평가 항목에서 내용 타당도 지수(CVI)가 .80 이상으로 나타났고 평가자간 신뢰도(IRA) 지수도 .80이상으로 확인되어 개발한 모형이 적절하다고 판단하였다. 넷째, 수업모형에 적합한 교육 프로그램을 개발하고 학교 현장에 적용하였다. 교육 프로그램을 개발하기 위해 실과(T, E) 교과를 중심으로 과학(S), 인문·예술(A), 수학(M)의 내용을 융합하여 교육과정을 재구성하였다. 그리고 하나의 주제를 중심으로 탐구하는 프로젝트형 학습을 10차시에 걸쳐 적용하였으며 수업의 각 단계가 효율적으로 진행될 수 있도록 학습도구와 학습자료를 제공하였다. 다섯째, 개발한 수업모형에 대한 외적 타당도 검증을 실시하였다. 외적 타당도는 교수자의 사용성 평가와 학습자의 효과성을 평가하였다. 교수자의 사용성 평가는 수업모형 전체, 모형의 세부단계, 모형의 활용도 등 3개 영역, 8개 항목에 대해 실시하였으며 4점 척도를 기준으로 평균 점수는 3.5 이상으로 나타났다. 내용 타당성(CVI)과 채점자간 신뢰도(IRA)는 1.0으로 나타나 개발한 수업모형이 현장에 적용하기에 적절하다고 판단하였다. 학습자의 효과성 평가는 창의적 문제해결력과 융합인재소양 검사를 통해 검증하였으며 학습자의 의견 수렴을 위해 소감문을 작성하고 인터뷰를 실시하였다. 창의적 문제해결력과 관련하여 자기확신 및 독립성, 확산적 사고, 비판적・논리적 사고, 동기적 사고의 4가지 영역에서 통계적으로 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 융합인재소양과 관련하여 융합, 창의, 존중, 소통 등 4가지 영역에서도 통계적으로 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 이를 통해 ‘AI융합교육을 위한 로봇활용수업모형’을 학교현장에 적용하기에 적절하다고 판단할 수 있다. 여섯째, ‘AI융합교육을 위한 로봇활용수업모형’에 대한 외적 타당성 평가의 결과를 반영하여 최종 수업모형을 완성하였다. 최종 수업모형은 전문가, 교사, 학습자의 의견을 적절하게 반영하였으며 학교현장에서 쉽게 활용할 수 있도록 세부 단계를 제시하였다. ‘AI융합교육을 위한 로봇활용수업모형’은 주제발견, 기능탐색, 창의설계, 프로토타입, 정보공유, 성찰활동의 6단계로 구성되며 세부 절차는 ‘융합주제인식하기 → 활동계획 세우기 → 로봇탐구하기 → AI알고리즘 익히기 → 아이디어 생성하기 → 세부기능 설계하기 → 설계 시각화하기 → 로봇제작하기 → 프로그래밍하기 → 테스트하기 → 발표하기 → 소통하기 → 자기성찰하기 → 발전하기’의 과정을 통해 순환적이면서 나선형으로 발전되도록 하였다. 본 연구에서는 창의융합인재를 기르기 위해 ‘AI융합교육을 위한 로봇활용수업모형’을 제안하였다. 개발한 수업모형은 학교현장에 적용할 수 있도록 단계별 절차와 세부내용, 학습도구를 구체적으로 제시하였으며 수업의 원활한 진행을 지원하기 위한 교수학습과정안과 학습자료도 제공하였다.

디자인 씽킹(Design Thinking)을 적용한 환경 디자인 융합 교육 프로그램 개발

최지혜 경인교육대학교 교육전문대학원 2023 국내석사

국문 초록 디자인 씽킹(Design Thinking)을 적용한 환경 디자인 융합 교육 프로그램 개발 최 지 혜 경인교육대학교 교육전문대학원 융합교육전공 본 연구는 디자인 씽킹을 적용한 환경 디자인 융합 교육 프로그램을 초등학교 고학년의 환경 감수성과 공동체 의식을 함양시키는 데 도움이 되는 교육 프로그램으로 개발하고자 제안한다. 환경교육은 선택이 아닌 필수 교육으로 제시되고 있으며, 창의·융합형 인재를 바라는 초등학생들에게 다양한 관점에서 환경 문제를 인식하고 공감할 수 있는 환경 감수성이 요구되고 있다. 환경부는 2022년 6월 초·중학교 교육의 활성화 및 지원에 관한 법률·개정안을 공포하고 2023년 3월 시행 예정인 학교 환경교육 활성화 방안으로 ‘제3차 환경교육종합계획’을 추진하고 있다. 환경 문제는 개인이 해결할 수 없으며, 세계 시민으로서 지구 공동체적 문제라는 관점의 전환이 필요하다. 환경에 대한 공공의 문제를 해결하는 방법으로 디자인 씽킹이 적절한 방안이 될 수 있을 것이다. 디자인 씽킹은 디자이너의 사고 방법의 하나로써, 디자인 영역뿐 아니라 다양한 분야에서 창의적인 문제 해결 방법으로 활용되고 있기 때문이다. 디자인 씽킹 프로세스는 일상적인 연결성 문제를 해결하는 과정에서 확산적 사고와 수렴적 사고를 반복한다. 본 프로그램은 과학과 미술 내용을 담은 디자인 교육을 융합하여 다양한 학문적 배경 지식을 습득하게 된다. 초등학생에게 적합한 학습 전략을 사용한 활동 중심형 환경 디자인 융합 교육 프로그램이 개발된다면, 창의·융합형 인재의 미래역량을 높이는 데 도움이 될 것이다. 본 연구는 초등학생(고학년)의 환경 감수성과 공동체 의식 함양에 도움이 되는 것을 목표로 융합 교육 프로그램을 설계하였다. 먼저, 환경교육에 관한 선행연구를 통해 환경 감수성과 공동체 의식의 중요성을 도출하였으며, 과학과 미술의 학습 전략을 활용하여 학습 목표를 설정하였다. 이 목표에 맞는 주제와 내용을 구조화하여 총 8차시의 융합 교육 프로그램을 개발하였으며, 개발한 교육 프로그램으로 전문가 6인에게 타당도 검사를 1, 2차로 의뢰하였다. 그 결과, 프로그램의 목표, 환경 감수성, 공동체 의식, 디자인 씽킹을 적용한 환경 디자인에 관한 질문은 타당하다는 결과를 도출할 수 있었다. 델파이 조사에 참여한 전문가들의 의견을 수정·보완하여 융합 교육 프로그램의 최종안을 완성하였다. 따라서, 초등학생에게 환경 감수성과 공동체 의식의 함양에 도움이 되는 디자인 씽킹을 적용한 환경 디자인 융합 교육 프로그램을 개발하였으며, 다음과 같이 제안한다. 첫째, 본 연구는 디자인 씽킹을 적용한 환경 디자인 융합 교육 프로그램의 개발을 목적으로 두었기 때문에 학교 현장에는 적용하지 못하였다. 초등학교 고학년은 타인을 이해하는 확산적 사고를 할 수 있는 발달 단계이기 때문에 지구 환경에 대한 환경 감수성과 공동체 의식을 길러주기에 적합한 시기라고 생각한다. 그러므로 본 연구에 대한 증명을 위해 학교 현장의 적용이 요구된다.. 둘째, 디자인 씽킹 프로세스는 디자이너들의 전문적인 디자인 사고방식으로 초등학생들에게 어려울 수 있으므로, 학습자 수준에 맞춤형 수업으로 적용할 필요가 있다고 제안한다.

인공지능 리터러시 함양을 위한 인공지능 융합 교육 프로그램 개발 : 추천 알고리즘을 적용한 초등학교 3학년 사회과 수업을 중심으로

이지영 서울대학교 대학원 2023 국내석사

급속도로 성장하고 변화하는 기술과 더불어 우리 사회는 4차 산업혁명의 한 가운데에서 여태 경험하지 못했던 미래사회로의 대응력을 갖추어야 할 필요성을 가진다. 특히 미래를 살아갈 학생들에게 인공지능 기술을 이해하고 활용할 수 있는 능력은 필수적일 것이다. 인공지능을 이해하고 인공지능 기술의 사회적 가치와 영향을 인식하며 이를 활용해 다양한 문제상황을 해결할 수 있는 소양을 ‘인공지능 리터러시’라고한다. 인공기능 리터러시에는 인공지능에 대한 기초지식, 원리와 활용방법, 그리고 가치와 윤리관 등의 내용요소가 포함되며 현재는 인공지능으로 제작된 다양한 기술을 활용하는 수업 사례가 많아 인공지능 리터러시의 다양한 요소를 함께 반영한 연구가 필요하다. 또한 기존 선행연구 분석 결과 다양한 교과와의 융합 교육이 인공지능 리터러시를 함양하는 것에 효과적이라는 것이 입증되었기에 본 연구는 이 인공지능 리터러시 함양을 위한 인공지능 융합 교육 프로그램의 개발을 목적으로 한다. 본 연구에서는 인공지능에 관하여 배우고, 이를 활용하여 문제를 해결하는 일련의 활동을 통하여 인공지능 리터러시를 함양할 수 있는 교육 프로그램을 초등학교 3학년 사회과 수업을 중심으로 개발하고 그 효과성을 연구하고자 한다. EDDIE 수업 설계 모형에 따라 요구분석 및 선행연구 분석을 통해 교육 프로그램을 개발하고, 전문가의 평가를 받아 교육 프로그램을 수정 및 보완하여 학습자의 사용성 평가를 실시한다. 이후 학습자의 평가와 심층 면담 결과를 반영하여 최종 교육 프로그램을 개발한다. 이때 사전⦁사후 인공지능 리터러시 검사를 통해 교육 프로그램이 인공지능 리터러시 함양에 효과성을 갖고 있는지를 검증한다. 전문가 검수 집단은 초등교육 경력자 및 인공지능교육 전공자로 구성하며 학습자의 사용성 평가는 서울시 소재 초등학교 3학년 학생 및 수업자를 대상으로 실시한다. 기존 연구들은 초등학교 3학년 학생들을 대상으로 인공지능 도구로 산출물을 만들어내는 체험식 수업을 주로 적용하였으나 2022개정 교육과정을 살펴본 결과 3학년 학생들도 5~6학년군에만 존재하던 인공지능 활용에 관련된 내용 요소를 인공지능 원리와 더불어 배우게 될 수 있음을 짐작해볼 수 있다. 그래서 본 연구에서는 인공지능 리터러시의 중요한 요소 중 하나인 인공지능 원리 이해와 더불어 인공지능을 활용하여 문제를 해결하는 활동을 통하여 인공지능 리터러시의 각 영역이 고루 함양될 수 있기를 바라며 프로그램을 개발하였다. 본 연구의 교육 프로그램을 적용하여 인공지능 리터러시의 함양 정도를 확인한 결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 교육 프로그램은 인공지능 리터러시 함양에 효과를 보인다. 본 연구에서는 인공지능 리터러시 함양을 위한 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하였는데, 프로그램 적용 후 학생 반응 검사, 인공지능 리터러시 검사를 실시한 결과 본 프로그램의 효과성이 확인되었다. 또한 개방형 학생 반응 설문과 심층면담 결과 인공지능의 교육 이후 세 영역에서 변화한 부분이 있다고 답하여 본 교육 프로그램을 통한 인공지능 리터러시 함양의 효과성을 입증하였다. 둘째, 본 연구의 교육 프로그램에 학생들이 흥미를 느끼며 만족하는 등 정의적 태도의 변화를 보였다. 개방형 설문지의 답변 대부분에 각 차시별 수업에 대하여 만족한다는 반응을 보였다. 셋째, 학생들은 본 교육 프로그램에서 기존의 사회지식을 활용하여 새로운 수업을 하는 것에 흥미를 느꼈다. 다수의 학생은 본 교육 프로그램이 사회수업이 아닌 인공지능 수업이라고 생각하기도 하였지만, 챗봇만들기 활동을 위하여 다시 이전에 배운 사회과의 내용을 살펴보는 등 기존 사회과에서 배운 내용을 활용할 수 있어서 복습이 되었다고 답하기도 하였다. 넷째, 본 교육 프로그램 중 언플러그드 활동은 초등학교 3학년 학생들에게 다소 어려울 수 있는 인공지능의 원리를 쉽게 이해할 수 있게 하였다. 또한 학생들은 많은 계산을 직접 해야하는 언플러그드 활동을 통하여 인공지능을 활용해야 하는 이유를 자연스럽게 알 수 있었다는 반응을 보였다. 본 연구 이후의 연구를 위한 제언은 다음과 같다. 첫째, 본 연구는 초등학교 3학년 학생 20명 내외를 대상으로 하였지만 다른 학년이나 대상자의 수를 더 늘려 그 효과를 더 확실히 검증하는 절차가 필요하다. 둘째, 본 연구는 3학년 학생 한 학급 학생을 대상으로 적용된 교육 프로그램의 개발이므로, 사회과의 안내책자만들기 등의 수업을 하지 않고 바로 본 교육 프로그램을 경험하는 실험군과 사회과의 기존수업만 진행하는 대조군으로 나누어 그 효과를 정확하게 검증할 필요성이 있다. 셋째, 본 프로그램은 2015 개정 교육과정을 배우는 학생들을 대상으로 적용하여 앞으로 추가될 것이라고 생각한 인공지능 리터러시 내용요소와 성취기준을 예상하여 작성하였기에 2022 개정 교육과정이 구체화 된 후 내용 요소와 성취기준을 수정 및 보완해 적절성을 높일 필요가 있다. 넷째, 인공지능 리터러시 함양을 위한 인공지능 융합 교육을 위하여 현장 적용 가능성을 높이기 위한 교육 주체들의 협업이 필요하다. 인공지능 교육의 현장 적용을 높이기 위해선 환경의 개선과 더불어 교사 연수, 학부모과 관리자의 인식 제고가 끊임없이 필요하다. 다섯째, 본 교육 프로그램은 초등학교 3학년 사회과에서 지역화 주제를 선정하여 적용하였지만, 일회적인 활용을 넘어서 다른 차시나 다른 교과의 새로운 주제에서도 적용가능한지 범용 가능성을 연구할 필요성이 있다. 본 연구는 인공지능 융합 교육이 더 나아갈 수 있는 방향으로 활용될 수 있기에 그 의의가 있다고 본다. 인공지능 융합 교육 연구의 필요성이 급증하고 있는 가운데, 본 연구가 앞으로 적용될 2022 개정 교육과정을 위한 하나의 참고자료로서 학년 군의 인공지능 교육 내용요소의 방향 및 범위를 제시하며, 교과목과의 융합 가능성을 엿볼 수 있는 자료가 되기를 바란다. As technology rapidly grows and changes, our society is faced with the necessity of preparing the future society that we have not yet experienced, right in the midst of the Fourth Industrial Revolution. In particular, the ability to understand and utilize artificial intelligence technology will be essential for students who will live in the future. The ability to understand artificial intelligence, recognize its social values and impacts, and use it to solve various problems is called "Artificial intelligence literacy." AI literacy includes basic knowledge of AI literacy, principles and methods of application, as well as values and ethical principles, and there is a need for research that reflects various elements of AI literacy, as there are many cases of using various technologies produced by AI in classes at present. Moreover, previous studies have proven that convergence education with various subjects is effective in nurturing AI literacy. Thus, this study aims to develop an AI convergence education program in order to foster AI literacy. Specifically, this study develops an education program for elementary school social studies classes (3rd grade) that can enhance AI literacy through a series of activities using artificial intelligence to solve problems. The study follows the EDDIE lesson design model, conducts requirements analysis and previous studies analysis to develop the education program, evaluates the program's effectiveness through expert evaluations, amends, and supplements the program, and finally develops the final education program according to the evaluation and in-depth interview results of the learners. The effectiveness of the education program in enhancing AI literacy is verified through pre- and post-tests. Notably, this study aimed to develop an AI education program that could promote AI literacy across all areas through understanding AI principles and through applying AI to problem-solving activities. The study found the following results. Firstly, the study program enhances AI literacy effectively. The study program was developed for AI fusion education to enhance AI literacy, and the effectiveness of the program was confirmed through student feedback and AI literacy tests conducted after the program was applied. And in a student survey and in-depth interviews, many answered that the program helped the learners change their attitudes in the three areas of AI literacy. Secondly, the study program arouses interest and satisfaction among students. The majority of responses from the open-ended survey showed satisfaction with each lesson. Thirdly, the students found it interesting to apply their previous social knowledge to new lessons. Lastly, the unplugged activity in the study program made it easier for 3rd-grade students to understand the principles of artificial intelligence. In conclusion, the following suggestions are proposed for future research. First, although this study targeted around 20 third-grade students, further research with different school years and sample sizes should be conducted to improve the accuracy of results. Second, for verification of the effects of the program, the study recommends dividing students into experimental and control groups, where the experimental group can experience the program, while the control group only takes social science classes. Third, the study program was developed with the contents and standards of AI literacy elements for students learning under the 2015 revised education curriculum. It is important to modify and improve the educational contents and standards so that it is appropriate for the new 2022 curriculum. Fourth, in order to enhance the applicability of AI cenvergence education on-site, collaboration among teachers, parents, and administrators is needed. Lastly, it is important to research whether the study program can be applied to new topics, beyond the specific local topics used in social studies classes for 3rd-grade students in order to develop a universal AI education program.

교과학습 내용을 데이터로 활용한 인공지능 융합 수업에 대한 초등학교 학생들의 반응 연구

김진현 서울대학교 대학원 2023 국내석사

4차 산업혁명 시대에 따른 과학·기술의 발전과 정보의 홍수 속에서 교육은 미래를 살아갈 학생들에게 시대에 맞는 새로운 역량을 키워주어야 한다. 특히 인공지능 기술의 발전으로 사회의 변화가 급격하게 진행되는 상황에서 학생들의 인공지능 리터러시에 대한 중요성이 갈수록 부각되고 있다. 학교 현장에서도 수업을 통해 학생들의 인공지능 리터러시를 증진 시키려는 많은 연구가 진행되고 있다. 인공지능 리터러시를 증진하기 위한 인공지능 수업에서 인공지능을 가르치는 방식은 정보 교과에서 인공지능에 대해서만 가르치는 방법과 다른 교과와 인공지능을 융합하여 가르치는 방식이 있다. 다른 교과와 인공지능을 융합한 인공지능 융합교육과 인공지능 융합교육의 효과에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만 단순히 교과에서 인공지능을 활용해보는 것에 그치는 경우가 많다. 또한 인공지능 융합교육의 방식에 대한 체계적인 연구와 인공지능을 정보 교과에서 가르치는 것에 비해 인공지능 융합교육이 지니는 교육적 효과에 대한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 교과학습 내용을 데이터로 활용한 인공지능 융합 수업에 대한 초등학생들의 반응을 연구하여 인공지능 융합교육의 효과를 알아보았다. 본 연구의 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 초등학교에서 교과학습 내용을 데이터로 활용한 인공지능 융합수업에 대한 학습자의 인식은 어떠한가? 둘째, 초등학교에서 인공지능 수업을 할 때 사용하는 데이터에 따라 학습 효과에 차이가 있는가? 인공지능 융합 수업 사례와 인공지능 융합수업모형 등의 선행문헌을 검토하여 인공지능 수업 프로그램을 9차시로 구성하였다. 인공지능 수업 프로그램에는 일반적인 데이터를 활용한 인공지능 활동과 타교과에서 학습한 내용을 데이터로 활용한 인공지능 활동이 포함되었다. 개발한 인공지능 수업 프로그램을 초등학교 5학년 학생 18명에게 적용하였다. 수업 적용 후 학습자들을 대상으로 수업에 대한 만족도 조사를 실시하고 연구 참여 학생들의 깊이 있는 반응을 확인하기 위해 심층 면담을 실시하였다. 심층 면담 결과를 분석하여 교과학습 내용을 데이터로 활용한 인공지능 융합 수업에 대한 초등학교 학생들의 반응을 확인하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 인공지능 수업에서 교과학습 내용을 데이터로 활용했을 때 인공지능에 대한 더 깊이 있는 이해가 가능하다. 둘째, 학업성취도가 높은 학생은 교과학습 내용을 데이터로 활용한 인공지능 수업에서 더 자신감을 느낀다. 셋째, 교과학습 내용을 데이터로 활용해 인공지능을 배우는 것은 교과학습에 도움을 준다. 본 연구의 의의는 인공지능 융합교육을 실시할 때 타교과 학습 내용을 데이터로 활용하는 방식의 효과를 확인하였다. 따라서 인공지능 융합수업을 진행하려고 할 때 융합교육의 방식으로 참고할 수 있다. 하지만 본 연구는 여러 제한점이 존재한다. 연구 참여 학생 수가 적고 특정 지역과 학년의 특성이 반영되었다. 또한 일반적인 데이터를 활용한 집단과 교과학습 내용 데이터를 활용한 집단을 나누지 않고 한 집단에 두 가지 방법을 동시에 적용하였다. 그리고 학습자들의 사전학습 성취도에 따라 사전에 집단을 나누지 않고 진행하였다. 이러한 제한점들을 보완한 후속 연구가 필요하다. In the era of the Fourth Industrial Revolution, with the advancement of science and technology and the flood of information, education must foster new capabilities in students to adapt to the times. Especially, with the rapid societal changes caused by the advancement of AI technology, the importance of students' AI literacy is increasingly highlighted. Many studies are being conducted to enhance students' AI literacy through classes in school settings. There are two methods of teaching artificial intelligence in artificial intelligence classes to enhance AI literacy: teaching AI in an information class, and integrating AI into other classes. While active research is being conducted on AI-integrated education that integrates AI with other subjects and the effectiveness of AI-integrated education, most of it is limited to using AI in classes. There is also a lack of systematic research on AI integration methods and comparative studies on the educational effects of teaching AI in information classes versus integrated education with other subjects. Therefore, this study investigated the effects of AI education integrated with other subjects by researching elementary school students' responses to classes using subject learned content as data and classes using general data. The research questions of this study are as follows. First, What is the perception of learners about AI-integrated classes using subject learned content as data in elementary school? Second, Is there a difference in learning effectiveness depending on the data used when teaching AI in elementary schools? After reviewing the literature on examples of AI-integrated classes and models of AI-integrated classes, the AI class program was composed of 9 sessions. The AI class program included AI activities using general data and AI activities using content learned in other subjects as data. The developed AI class program was applied to 18 fifth-grade students in an elementary school. After applying the class, a satisfaction survey about the class was conducted with the learners, and in-depth interviews were conducted to confirm the deep reactions of the students participating in the study. The results of the in-depth interviews were analyzed to confirm the reactions of elementary school students to the AI-integrated class using subject learned content as data. The conclusion of this study is as follows. First, a more in-depth understanding of artificial intelligence is possible when subject learned contents are used as data in artificial intelligence classes. Second, students with high academic achievement feel more confident in artificial intelligence classes that use subject learned contents as data. Third, learning artificial intelligence by using subject learned contents as data helps subject learning. The significance of this study is that it confirmed the effects of using content learned in other subjects as data when conducting AI-integrated education. Therefore, it can be referred to when planning to conduct AI-integrated classes. However, this study has several limitations. The number of students participating in the study is small and reflects the characteristics of specific regions and grades. Also, it applied two methods simultaneously to one group without dividing it into a group using general data and a group using subject learned content data. And it was conducted without dividing the groups based on learners' prior academic achievement. Subsequent studies to compensate for these limitations are needed.

텍스트 마이닝 분석기법을 활용한 인공지능 리터러시, 인공지능 융합 교육에 관한 인식 연구

윤혁 광주교육대학교 교육대학원 2023 국내석사

본 연구는 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하여 빈도 분석, TF-IDF, N-Gram, 연결 중심성 분석, CONCOR 분석을 통해 ‘인공지능 리터러시’와 ‘인공지능 융합 교육’ 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 인공지능 리터러시 및 융합 교육의 발전 방향에 대한 시사점을 제공하며, 향후 연구와 정책 방향 설정의 기초자료로 활용하고자 하였다. 따라서 본 연구는 온라인상의 인공지능 리터러시와 인공지능 융합 교육에 관한 텍스트 기반의 소셜 데이터, 학술 연구 데이터를 수집해 텍스트 마이닝과 의미연결망 분석을 활용해 상호간의 의미와 형태를 탐색하고, 인공지능 리터러시와 인공지능 융합 교육의 사회적 인식을 확인하고자 하였으며, 인공지능 리터러시 교육, 인공지능 융합 교육에 관해 수집한 빅데이터를 텍스트 마이닝와 연결망 분석으로 주요 핵심어, 주제어 네트워크 특성을 분석하는 연구를 진행하였다. 연구 문제 해결을 위한 소셜 데이터와 학술 연구 데이터는 수집 기간은 2020년 5월 1일부터 2022년 8월 31일까지로 설정하였다. 수집을 위한 검색 키워드는 ‘인공지능+리터러시’, ‘AI+리터러시’, ‘AI+융합+교육’, ‘AI+STEAM’, ‘인공지능+융합+교육’, ‘인공지능+STEAM’으로 선정하였다. 소셜 데이터는 국내에서 가장 규모가 큰 포털 사이트(네이버)에서 검색되는 데이터를 활용하였고, 학술 연구 데이터는 한국교육학술정보원 운영하는 학술연구정보서비스에서 수집하였다. 수집된 데이터는 TEXTOM 내에서 제공하는 분석 도구를 활용하여 데이터 전처리 작업을 진행하였고, 이어서 빈도, TF-IDF, N-gram, 의미연결망, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 얻은 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 먼저 같은 수집 기간 동안 소셜 데이터와 학술 연구 데이터 모두 ‘인공지능 리터러시’보다 ‘인공지능 융합 교육’의 빈도 데이터가 더 많이 수집되어 사람들의 주요 관심과 이에 관련된 데이터의 생성은 ‘인공 융합 교육’이 더 많은 것으로 볼 수 있다. 둘째, ‘인공지능 리터러시’의 소셜 데이터에서 ‘인공지능’은 기술 개발과 이를 통해 실제적으로 활용할 수 있는 구체적인 것에 관련이 높게 나타났다. 셋째, ‘인공지능 리터러시’의 학술 연구 데이터에서 ‘학습자’는 문서내 중요도가 높게 나타났으나 N-gram 분석 결과 순위에 나타나지 않은 것으로 보아 단독으로 주로 활용됨을 알 수 있었다. 또한 ‘알고리즘’이 유독 학술 연구 데이터의 문서내 중요도에서만 높은 문서내 중요도를 보여 학술 연구 데이터는 인공지능을 작동 시키는 원리인 ‘알고리즘’을 소셜 데이터 보다 중요하게 보는 것을 알 수 있다. 넷째, ‘인공지능 융합 교육’의 소셜 데이터는 ‘로봇’, ‘수학’, ‘게임’, ‘과학’, ‘코딩’, ‘프로그램’ 등 구체적인 융합 교육 수단이 중요성 있게 언급되는 것을 알 수 있었다. 다섯째, ‘인공지능 융합 교육’의 학술 연구 데이터는 소셜 데이터에서 제시되지 않은 ‘플랫폼’이 학술 연구 데이터에서 문서내 중요도와 N-gram 결과가 높게 나타나는 것으로 보아 학술 연구 분야는 ‘인공지능 융합 교육’을 구조화하여 실행하기 위한 ‘플랫폼’을 중요하게 여기는 것으로 볼 수 있다. 또한 인공지능 융합 교육의 소셜 데이터에서 순위에 없는 ‘학습자’, ‘교원’, ‘교사’ 등의 키워드들이 학술 연구 데이터에서 높은 중요도와 N-gram 결과를 보여 학술 연구 데이터에서 융합 교육에 관련한 인적 자원을 구체적으로 제시하는 것을 알 수 있었다. 다음으로 연결망 및 CONCOR 분석에 따르면 ‘인공지능 리터러시’의 소셜 데이터에서 ‘인공지능’은 코딩 교육과 관련 있게 보는 것을 알 수 있고, ‘산업혁명’, ‘사회’, ‘미래’가 같은 군집을 이뤄 ‘인공지능’은 ‘산업혁명’과 마찬가지로 사회의 커다란 변화 과정으로 보고 있음을 시사한다. 특히 ‘활용’, ‘결과’, ‘중심’, ‘영향’, ‘방안’이 같은 군집을 형성하여 학술 연구 데이터는 연구 결과에 영향과 활용성에 대해 제시하는 주제가 하나의 군집을 형성하는 것으로 나타났다. 다음으로, ‘인공지능 융합 교육’의 소셜 데이터에서 ‘인공지능’은 초등학생에게 미래를 대비한 로봇과 코딩 교육을 하는 것과 연관이 있음을 알 수 있고 ‘교육’은 빅데이터를 활용한 분야의 여러 프로그램 및 수업, 그리고 ‘교육부’ 와 같은 행정 기관과 관련이 있음을 알 수 있다. 또한 학술 연구 데이터에서 ‘융합 교육’과 같은 군집에 속한 ‘교육과정’은 융합 교육이 교육과정과 연계되어 진행되는 것과 관련 있음을 유추 할 수 있다. 또한 학술 연구 데이터는 주로 학술지 내용으로 논문에서 주로 활용되는 용어들끼리 연결성이 높고, 추상적인 용어들이 군집을 나타내고 있어 소셜 데이터와 달리 수업 도구나 수단 등에 대한 구체적 명칭이 나타나지 않는 특징을 보였다. 본 연구는 소셜 데이터 수집시 인공지능 리터러시 보다 인공지능 융합 교육의 수집량이 2배 이상으로 많게 나타났다. 이는 영어 표현에 따른 수집 키워드와 중복 수집에 따라 나타난 현상으로 볼 수도 있으며 또는 ‘인공지능 리터러시’에 대한 관심과 언급이 ‘인공지능 융합 교육’보다 비교적 낮을 수도 있다는 점을 의미할 수도 있다. 또한 본 연구는 소셜 데이터와 학술 연구 데이터의 수집 데이터양의 차이가 매우 크게 나타났으며, 학술 연구 데이터는 특정 키워드에 관한 논문에 따라 TF-IDF에서 높은 영향이 나타날 수 있음으로 박사 학위 과정까지 참고하여 데이터를 수집하는 등 좀 더 의미 있는 데이터량을 확보한 연구를 진행할 필요성이 있다. This study collects social data and academic research data from portal sites and RISS, and analyzes 'artificial intelligence literacy' and 'artificial intelligence convergence education' through frequency analysis TF-IDF, N-Gram, connection centrality analysis, and CONCOR analysis. It aims to grasp the current situation, provide implications for the development direction of artificial intelligence literacy and convergence education, and use it as basic data for future research and policy direction setting. Therefore, this study collects social data and academic research data on online artificial intelligence literacy and artificial intelligence convergence education in the form of text data, applies text mining techniques and semantic network analysis to explore mutual meaning and form, and artificial intelligence The purpose of this study was to confirm the social perception of literacy and artificial intelligence convergence education. To this end, a study was conducted to analyze the characteristics of main keywords and keyword networks through text mining and network analysis of big data collected on artificial intelligence literacy education and artificial intelligence convergence education. Social data and academic research data for solving research problems were collected from May 1, 2020 to August 31, 2022. Search keywords for collection were selected as ‘artificial intelligence + literacy’, ‘AI + literacy’, ‘AI + convergence + education’, ‘AI + STEAM’, ‘artificial intelligence + convergence + education’, and ‘artificial intelligence + STEAM’. For social data, data retrieved from the largest portal site (Naver) in Korea was used, and academic research data was collected from the academic research information service operated by the Korea Education and Research Information Service. The collected data was subjected to data preprocessing using the analysis tool provided in TEXTOM, followed by frequency analysis, TF-IDF analysis, N-gram analysis, semantic network analysis, and CONCOR analysis. The analysis results obtained through this are as follows. First, during the same collection period, more frequency data of 'artificial intelligence convergence education' was collected than 'artificial intelligence literacy' for both social data and academic research data, so people's main interest and the creation of data related to it were 'artificial convergence education' You can see more of this. Second, in the social data of ‘Artificial Intelligence Literacy’, ‘Artificial Intelligence’ was highly related to technology development and concrete things that can be practically utilized through it. Third, in the academic research data of ‘artificial intelligence literacy’, ‘learner’ showed high importance, but it was not shown in N-gram analysis, indicating that it was mainly used alone. In addition, 'algorithm', which does not appear in both the frequency of academic research data and the frequency and importance of social data, shows high importance in academic research data, so 'algorithm', the principle that operates artificial intelligence, is more important than social data in academic research data. you can see what you see Fourth, in the social data of 'artificial intelligence convergence education', it was found that specific convergence education means such as 'robot', 'mathematics', 'game', 'science', 'coding', and 'program' were mentioned as important. Fifth, the academic research data of 'artificial intelligence convergence education' shows that 'platform', which is not presented in social data, has a high importance and probability of appearance in academic research data, so the academic research field is structured and implemented 'artificial intelligence convergence education' It can be seen that the 'platform' for doing so is important. In addition, words that do not appear in the social data of 'artificial intelligence convergence education', such as 'learner', 'teacher', and 'teacher', are presented with high importance and probability of occurrence in academic research data, suggesting that participation in and progress of convergence education in academic research data It can be seen that there is a tendency to express human resources more specifically. Next, according to the network and CONCOR analysis, in the social data of 'Artificial Intelligence Literacy', it can be seen that 'Artificial Intelligence' is recognized as coding education to students, and 'Industrial Revolution', 'Society', and 'Future' are one. , suggesting that 'artificial intelligence' is seen as a process of great social transformation, just like the 'industrial revolution'. In addition, in academic research data, ‘artificial intelligence’ and ‘literacy’ seem to form a cluster and are highly related to programs to improve digital competencies and skills in society. In particular, 'utilization', 'result', 'center', 'influence', and 'measure' form the same cluster, and academic research data was found to form one cluster by presenting the impact and usability of the research results. Next, in the social data of 'Artificial Intelligence Convergence Education', it can be seen that 'Artificial Intelligence' is related to robot and coding education necessary for the future, especially for elementary school students, and 'Education' refers to various programs and programs in the field of big data utilization. It can be seen that it is related to classes and administrative agencies such as the 'Ministry of Education'. In the academic research data, the 'curriculum' of the cluster that includes 'convergence education' suggests that it is important that convergence education is linked to the curriculum. In addition, academic research data are mainly academic journal contents, and the terms mainly used in thesis show high connectivity, and abstract terms form a cluster with the centrality of connection, so unlike social data, keywords for specific teaching tools or means do not appear. showed In this study, when collecting social data, the collection amount of ‘Artificial Intelligence Convergence Education’ was more than twice as large as that of ‘Artificial Intelligence Literacy’. This can be seen as a phenomenon that occurred according to the number of collections and imported keywords considering English expressions, or it suggests that the interest and mention of ‘artificial intelligence literacy’ may be relatively less than ‘artificial intelligence convergence education’. In addition, this study showed a very large difference in the amount of collection of academic research data compared to social data. In addition, academic research data can have an influence on the TF-IDF analysis depending on the results of the thesis of a specific dependent variable, so when considering the quality of research, more meaningful data volume was secured, such as collecting data by referring to the doctoral degree course. There is a need to conduct research.

과학 데이터 기반 인공지능(AI)ㆍ고등학교 과학 융합 교육 프로그램의 개발 및 적용 : pH 예측을 중심으로

노동규 서울대학교 대학원 2023 국내석사

4차 산업혁명 시대의 핵심 ICT 기술은 빅데이터(Big data), 인공지능(AI), 클라우드(Cloud)이다. 이중 인공지능 기술은 다양한 영역에서 변화를 가져오고 있으며, 교육 분야에도 중대한 영향을 미칠 것으로 예상되고 있다. 이에 4차 산업혁명 시대의 교육계의 화두는 인공지능 융합 교육이다. 인공지능 융합 교육의 선행 연구들은 2020년부터 급증하고 있는 상황이고, 학교 급간 별로는 초등학생이 가장 높은 비율을 차지했으며, 그중 고등학생을 대상으로 하는 선행 연구의 비율이 가장 낮았다. 따라서 고등학생을 대상으로 하는 인공지능 융합 교육 연구가 필요한 상황이다. 또한 대부분의 인공지능 융합 교육 실습 활동에서는 지도학습을 이용한 분류 모델만 다루고 있으므로 인공지능의 또 다른 영역인 회귀나 비지도 학습을 이용한 교육 프로그램의 개발이 필요한 상황이다. 2022개정 교육과정에서는 인공지능을 활용한 예측과 과학탐구, 사회문제 해결을 위한 인공지능 과학탐구(가칭)과 같은 융합선택과목의 개발의 필요성이 있으나, 전문성을 갖춘 교원 수의 부족과 선행 연구된 교육 프로그램의 수가 극히 부족하여 융합선택과목에서 인공지능과 관련된 융합과목은 신설되지 못하고 있다. 제 4차 과학교육 종합 계회에서는 빅데이터를 이용한 과학탐구를 통해 과학적 문제 해결 과정에서 인공지능과 빅데이터를 활용한 디지털 도구를 활용하는 방안을 추진하고 있고, 전 세계적으로 인공지능을 위한 데이터셋을 제공하는 플랫폼이 많아지고 있어, 이러한 데이터셋은 현실 세계의 문제들을 해결하는 데 좋은 수업 소재가 될 가능성이 있다. 이에 본 연구에서는 공개된 과학 데이터셋을 기반으로 인공지능의 기술 중 지도학습의 회귀(Regression) 모델 알고리즘을 적용하여 pH 예측을 목적으로 하는 인공지능 모델을 만드는 과정을 포함하는 과학 데이터 기반 인공지능ㆍ고등학교 과학 융합 프로그램을 개발하였다. 이 과정에서는 지식정보처리역량 함양을 위한 데이터 기반 과학 데이터 분석 탐구 모형을 적용하고, 각 과정에서 학생들의 데이터리터러시가 길러질 수 있도록 설계하였으며 총 6차시의 수업으로 개발하였다. 개발된 pH 예측을 위한 과학 데이터 기반 인공지능(AI)ㆍ고등학교 과학 융합 프로그램은 3인의 전문가와 3인의 현장교사에게 자문을 받아 내적 타당화 과정을 거쳐 타당성을 높였으며, 학생 27명을 대상으로 수업을 진행하여 사전 사후 설문을 대응표본 -검정으로 분석한 결과 데이터리터러시의 향상( < 0.01)을 볼 수 있었다. 본 연구에서는 과학 데이터기반 인공지능 모델을 만들고 이를 기반으로 학생들의 데이터리터러시 향상을 위한 과학 데이터기반 인공지능ㆍ고등학교 과학 융합 프로그램을 개발 및 적용한 데에 의미가 있다. 또한 과학 데이터 기반 분석 탐구모형(ESDA)에 맞춰 데이터 리터러시의 각 요소를 향상 시킬수 있는 프로그램이고, 클라우드 기반의 활동지가 제공됨으로써 교사 학생들 누구나 쉽게 접근이 가능한 인공지능 융합 교육 프로그램을 제시하여 다양한 과학 데이터를 이용하여 새로운 교육 프로그램의 개발에도 도움이 될 방식을 제안했다는 데 의미가 있다. The core ICT technologies of the Fourth Industrial Revolution are big data, artificial intelligence (AI), and cloud. Among them, AI technology is bringing changes in various fields and is expected to have a significant impact on the education sector. Therefore, AI integrated education is a hot topic in education in the era of the Fourth Industrial Revolution. Prior research on AI integrated education has been rapidly increasing since 2020, and by school level, elementary school students accounted for the highest proportion, while the proportion of prior research targeting high school students was the lowest. Therefore, there is a need for AI integrated education research targeting high school students. In addition, most of the AI integrated education practice activities only deal with classification models using supervised learning, so it is necessary to develop educational programs using regression or unsupervised learning, another area of AI. There is a need to develop integrated elective courses such as prediction and scientific research using artificial intelligence, and artificial intelligence scientific research for solving social problems (tentative title), but the number of teachers with expertise and the number of previously researched educational programs are extremely low, so integrated courses related to artificial intelligence in integrated elective courses have not been established. The 4th General Conference on Science Education is promoting the use of digital tools using AI and big data in the process of solving scientific problems through scientific exploration using big data, and there are many platforms providing datasets for AI around the world, and these datasets have the potential to be good teaching materials for solving real-world problems. In this study, we developed a scientific data-based AI and high school science integrated program that includes the process of creating an AI model for the purpose of pH prediction by applying the regression model algorithm of supervised learning among the techniques of AI based on publicly available scientific datasets. In this course, a data-based scientific data analysis exploration model is applied to foster knowledge information processing capabilities, and students' data literacy is designed to be developed in each course, and a total of six classes were developed. The developed scientific data-based artificial intelligence (AI) and high school science integrated program was consulted by three experts and three field teachers to enhance its validity through an internal validation process, and the pre- and post-surveys were analyzed using a paired sample t-test, showing an improvement in data literacy(<0.01). This study is meaningful for developing and applying a scientific data-based AI model and a scientific data-based AI and high school science integrated program to improve students' data literacy. In addition, it is a program that can improve each element of data literacy according to the scientific data-based analysis exploration model (ESDA), and a cloud-based activity sheet is provided, so it is meaningful that we proposed an AI integrated education program that is easily accessible to teachers and students, and suggested a method that will help develop new programs using various scientific data.

토론중심 융합교육 프로그램을 적용한 중등특수교사의 인식 질적연구

신윤호 한국교원대학교 교육대학원 2021 국내석사

이 연구는 중, 고등학교 특수학급에서 토론중심 융합교육 프로그램을 수업에 적용한 중등특수교사의 인식과 관련한 질적연구이다. 본 연구의 목적은 토론중심 융합교육 프로그램을 직접 적용한 특수교사들의 인식을 분석하여, 프로그램의 적용 후 나타난 여러 가지 긍정적인 효과와 시사점들을 파악하고 특수교육환경에서 토론중심 융합교육을 충분히 적용할 수 있다는 것을 확인하기 위함이다. 그리고 궁극적으로는 특수교육에서의 토론중심 융합교육의 필요성을 제안하고자 한다. 본 연구에서 연구자는 한국교원대 융합교육연구소에서 개발한 자유학기제 융합교육 프로그램의 제작 의도와 기본 구성을 바탕으로, 특수교육환경에 적용 가능하도록 재구성하여 총 6차시 분량의 토론중심 융합교육 프로그램을 개발하였다. 이렇게 개발된 프로그램은 연구참여자인 5명의 중등특수교사에게 제공되었다. 연구자는 연구참여자들과 함께 프로그램의 취지와 적용방안과 관련하여 프로그램 실행 전에 협의하였으며, 연구참여자는 2020년 6월부터 8월까지 각 학교에서 프로그램을 실행하였다. 이렇게 운영된 융합교육 프로그램에 대해 연구자는 연구참여자들과 총 2회에 걸쳐 인터뷰 형식의 온라인 수업 성찰을 시행하여 토론중심 융합교육 프로그램에 대한 중등특수교사의 인식을 탐색하였다. 그리고 인터뷰 결과를 포함하여 프로그램 활동지 결과물, 추가 개별 인터뷰, 연구자의 연구노트, 프로그램 운영 기간에 SNS를 통해 주고받은 대화 자료를 수집하고 분석하였다. 이에 따른 연구 결과는 다음과 같다. 연구 결과로 ‘토론중심 융합교육 프로그램을 적용하는 과정에서 특수교사의 인식 변화’와 ‘토론중심 융합교육 프로그램의 적용을 통한 시사점’의 두 가지 큰 주제가 도출되었다. 첫 번째 주제인 토론중심 융합교육 프로그램을 적용한 특수교사의 인식 변화에서 교사들은 토론 수업에서 자신의 의견을 자유롭게 발표하는 학생들의 태도를 통해 평소 생각해 보지 못했던 장애학생들의 성장 가능성을 발견하게 되었으며, 장애학생에 대해 기존에 가지고 있던 부정적인 인식의 변화를 경험할 수 있었다. 연구참여자들은 장애학생들의 의사소통의 양과 질이 개선되는 것을 관찰하였고 특수교육환경에서 토론이라는 것이 꼭 필요하고 장애학생에게도 토론 수업을 적용할 수 있다는 것을 인식하게 되었다. 마지막으로 이러한 프로그램이 지속적으로 적용된다면 장애학생들이 미래사회에 대비할 수 있는 의사소통 역량과 협업능력, 융합적 사고력, 창의성 등을 함양할 수 있을 것이라 기대하게 되었다. 두 번째 주제인 토론중심 융합교육 프로그램의 적용을 통한 시사점에서는 연구참여자들이 높은 수업 만족도를 표현함으로써 특수교육환경에서 토론중심 융합교육 프로그램의 적용 가능성을 유추해볼 수 있었다. 그리고 특수학급 수업이 개선되어야 할 필요성과 수업의 형태가 토론중심 융합교육을 적용한 학생중심수업으로 발전되어 나갈 수 있음을 시사하였다. 토론중심 융합교육 프로그램 운영의 어려움으로는 토론 수업을 운영해 나가는 교사의 역량 부족과 장애 정도가 심한 중도장애학생들의 수업 참여방안이 마련되어야 함이 나타났다. 마지막으로 프로그램의 지속적인 변화가 요구되며 프로그램을 구조화하고 발전시켜나간다면 원격수업과 같은 수업환경에서도 장애학생들에게 긍정적인 효과를 얻을 수 있을 것이라 기대하게 되었다. 이러한 결과들을 통해 특수교육환경에서도 토론중심 융합교육이 필요하고 적용할 수 있으며 앞으로 더욱 발전될 수 있으리라는 것을 알 수 있었다. 최근의 특수교육에서는 장애학생들의 교과교육이 더욱 강조되고 교사의 책무성이 강하게 요구되고 있다. 이러한 맥락에서 장애학생들에게 토론과 융합교육을 주제로한 이 연구는 장애학생의 교과교육에 대한 중요성을 새로운 관점에서 강조한 것에 의의가 있다고 할 수 있을 것이다. 이 연구는 융합교육에 관심이 있거나 장애학생들의 수업 개선을 위해 융합교육을 특수교육 현장에서 적용해보고자 하는 특수교사에게 도움이 될 것으로 기대한다.

AI융합 교육이 학습자의 인공지능 가치 인식에 미치는 영향 : 방송미디어 분야 특성화고 학생 사례 중심으로

박정범 서울대학교 대학원 2023 국내석사

본 연구는 인공지능 융합 교육이 학습자의 인공지능 가치 인식에 어떤 영향을 미치는지 살펴보기 위해 수행되었다. 연구를 위해 인공지능 융합 교육 프로그램을 개발하여 H 특성화고 방송미디어 학과 3학년 학생들을 대상으로 인공지능 융합 교육을 실시하였다. 인공지능 융합 교육 프로그램 실시 이후 학생들의 인공지능에 대한 사회적, 직업적, 교육적 가치 인식에 어떠한 영향을 미쳤는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 혼합연구 방법을 채택하였으며 인공지능 융합 교육에 참여한 실험집단 40명과 인공지능 융합 교육에 참여하지 않은 비교집단 40명을 대상으로 설문 조사를 진행하고 인공지능에 대한 사회적, 직업적, 교육적 가치 인식을 비교하여 보았다. 또한 인공지능 융합 교육을 대하는 학생들의 태도와 더불어 인공지능 융합 교육이 학습자의 인공지능에 대한 가치 인식에 미친 영향을 보다 깊이 있게 이해하기 위해 심층면담을 실시하였다. 본 연구에서 설정한 연구 문제는 다음과 같다. 첫째, 인공지능 융합 교육은 학생들의 인공지능에 대한 사회적 가치 인식에 어떠한 영향을 미치는가? 둘째, 인공지능 융합 교육은 학생들의 인공지능에 대한 직업적 가치 인식에 어떠한 영향을 미치는가? 셋째, 인공지능 융합 교육은 학생들의 인공지능에 대한 교육적 가치 인식에 어떠한 영향을 미치는가? 연구 결과로는 첫째, 학생들은 과거 인공지능에 대한 관심과 구체적인 교육 경험이 거의 없는 것으로 확인되었다. 인공지능 융합 교육 초기에 대부분의 학생들은 인공지능에 대한 흥미와 학습 동기가 거의 없었고, 인공지능 학습 필요성에 대해 의문을 가지고 있었다. 둘째, 대부분의 학생들은 인공지능의 발전에 대한 긍정적인 태도를 가지고 있었으며 사회적 변화를 수용하려는 태도를 보였다. 인공지능 융합 교육 이후 학생들의 인공지능에 대한 관심과 이해의 폭이 넓어지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 셋째, 학생들은 인공지능이 미래의 직업 세계에 침투하여 일자리를 위협하는 존재가 될 것이라고 인식하였다. 하지만 인공지능으로 인해 일부 작업이 자동화되더라도 직업의 본질과 가치는 유지한 채 인간에게 요구되는 새로운 역량과 역할 변화에 대한 가능성을 긍정적으로 인식하였다. 넷째, 학생들은 시대의 변화를 인식하고 인공지능 기술이 전공 분야에서 실제로 적용된 사례들을 보면서 인공지능 교육의 필요성을 인식하였다. 다가올 미래에서 인공지능과의 공존은 피할 수 없는 시대적 흐름으로 인식하면서 계속적인 학습을 통해 인공지능의 사회적, 직업적 역할에 대한 가능성과 한계를 이해하고 인공지능과 협력하여 함께 발전하고자 하는 노력이 필요할 것이라 인식하였다. 본 연구 결과를 바탕으로 한 시사점은 다음과 같다. 첫째, 초등학교와 중학교 교육과정에서 인공지능에 대한 교육이 다방면으로 선행되어 상급학교 진학 시 학생들이 인공지능에 대한 거리감과 거부감 없이 학습을 이어나갈 수 있도록 해야 한다. 둘째, 4차 산업혁명과 함께 빠르게 변하는 인공지능 기술과 산업 변화에 대한 특성화고등학교 학생들의 관심과 인식을 함양시키는 것이 필요하다. 따라서 전공과 관련한 다양한 사례 학습을 통해 학생들이 인공지능에 계속적인 관심을 가질 수 있도록 해야 한다. 셋째, 인공지능 기술의 사회적, 직업적 영향력과 전공 분야에서의 기술적 잠재력에 대한 학습을 통해 인공지능 교육의 가치와 필요성을 인식하게 할 필요가 있다. 넷째, 특성화고등학교에서 전공 관련 산업 분야의 인공지능 기술 동향과 직무 변화 분석을 통한 인공지능 융합 교육은 학교 교육과 산업 현장과의 괴리를 좁힐 수 있을 것이고 학생들의 인공지능 교육에 대한 학습동기와 기대감을 높일 수 있을 것이다. 인공지능은 이미 다양한 산업분야에 영향을 미치고 있다. 특성화고등학교는 인공지능 시대를 대비하여 학생들의 인공지능 리터러시와 활용 능력을 향상시켜 학생들이 진출하게 될 산업 현장에서 필요한 신기술과 도구를 습득하고 적용할 수 있는 역량을 기를 수 있도록 인공지능에 관한 학습 기회를 제공 할 것을 제언한다. This study was conducted to examine how artificial intelligence convergence education affects learners' perception of the value of artificial intelligence. For this study, an artificial intelligence convergence education program was developed and conducted for third graders in the Department of Broadcasting Media at H Specialized High School. The objective was to examine how this program affected students' perception of the social, professional, and educational values of artificial intelligence. To achieve these goals, a mixed research method was employed. A survey was administered to 40 participants from the experimental group, who underwent artificial intelligence convergence education, as well as 40 participants from the comparative group, who did not receive such education. Furthermore, in-depth interviews were conducted to gain insights into students' attitudes toward artificial intelligence convergence education and the impact of this education on their perception of the value of artificial intelligence. The research problems addressed in this study are as follows. First, how does artificial intelligence convergence education impact students' perception of the social values associated with artificial intelligence? Second, how does artificial intelligence convergence education influence students' perception of the professional value of artificial intelligence? Third, how does artificial intelligence convergence education affect students' perception of the educational value of artificial intelligence? As a result of the study, several findings emerged. First, it was confirmed that students had shown little interest in artificial intelligence and had limited prior educational experience in this field. At the outset of the artificial intelligence convergence education program, most students exhibited low interest in artificial intelligence and had questions regarding the necessity of learning about it. Second, it was observed that a majority of students held a positive attitude toward the development of artificial intelligence and displayed a willingness to embrace social change. Following the implementation of the artificial intelligence convergence education program, there was a notable expansion in students' interest in and understanding of artificial intelligence. Third, students recognized that artificial intelligence would permeate the future job market and pose a threat to certain occupations. However, even in the face of task automation resulting from artificial intelligence, they expressed a positive outlook on the potential for new skills and role changes that would be required from humans, while upholding the intrinsic nature and value of their jobs. Fourth, students recognized the necessity of artificial intelligence education by observing societal changes and witnessing practical applications of artificial intelligence technology within their respective fields of study. They acknowledged the inevitability of coexisting with artificial intelligence as a future trend, leading them to appreciate the importance of continuous learning to comprehend the possibilities and limitations of artificial intelligence's social and professional roles, while striving to develop alongside this technology. The implications drawn from the results of this study are as follows. First, artificial intelligence education should be integrated into elementary and middle school curricula in diverse ways, ensuring that students maintain their interest and avoid developing aversion towards artificial intelligence as they progress to higher education. Second, given the advent of the Fourth Industrial Revolution, it is crucial to foster the curiosity and awareness of specialized high school students regarding the rapidly evolving landscape of artificial intelligence technology and industrial transformations. Therefore, it is important to incorporate case studies relevant to their respective fields of study, thereby sustaining students' engagement with artificial intelligence. Third, there is a need to acknowledge the value and necessity of artificial intelligence education by exploring the social and professional impact of artificial intelligence technology, as well as its technical potential within specific domains. Fourth, implementing artificial intelligence convergence education in specialized high schools, involving analysis of trends in artificial intelligence technology and the resulting changes in job profiles across industry sectors related to students' majors, will bridge the gap between classroom education and real-world industrial applications. This approach will enhance students' motivation and expectations towards artificial intelligence education. With artificial intelligence already impacting various industrial sectors, specialized high schools envision offering learning opportunities in artificial intelligence to enable students to acquire and apply the new technologies and tools required in the industrial landscape, thereby preparing them for the artificial intelligence era.

융합영재교육에 대한 유아교사와 초등교사의 인식 비교

김윤나 숭실대학교 교육대학원 2015 국내석사

본 연구는 유아교사와 초등교사들이 융합영재교육에 대해 어떠한 인식을 가지고 있는지를 확인하는데 목적을 두었다. 따라서 다음과 같은 연구문제를 설정하여 이를 확인하였다. 첫째, 융합교육, 영재교육, 융합영재교육에 대한 유아교사와 초등 교사의 인식은 어떠한가. 둘째, 융합교육, 영재교육, 융합영재교육에 대한 유아교사와 초등교사의 경험은 어떠한가. 셋째, 융합영재교육의 필요성 및 내용에 대한 유아교사와 초등교사의 인식은 어떠한가. 이와 같은 세 가지의 연구문제를 설정하였다. 본 연구의 대상은 서울과 경기, 인천 지역에서 근무하는 유아교사와 초등교사 각 150명을 편의 표집하여 선정한 후 설문조사를 실시하였다. 본 설문조사는 2014년 11월부터 2주간 실시하였으며, 최종 수집된 설문지는 총 244부(유아교사 120부, 초등교사 124부)였다. 회수한 설문지를 문항별로 분류하여 각 문항에 대한 반응을 SPSS 20.0 for Window 프로그램을 이용하여 통계처리 하였다. 통계방법은 독립표본 t-test, 일원배치 분산분석(One way ANOVA)과 빈도분석을 사용하였다. 주관식 문항의 경우 응답내용에 따라 범주화하여 기재하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 융합교육, 영재교육, 융합영재교육에 대한 인식에 있어서 유아교사보다 초등교사의 인식이 전반적으로 높았으며, 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 둘째, 연구대상 유아교사와 초등교사는 모두 융합교육, 영재교육, 융합영재교육에 대해 전반적으로 경험이 적었으며, 유아교사는 초등교사에 비해 더욱 경험이 부족했다. 셋째, 융합영재교육의 필요성에 대한 인식은 초등교사가 유아교사보다 높은 것으로 나타났다. 융합영재교육의 내용에 대해 유아교사는 ‘융합적사고와 더불어 인성발달을 돕는 교육 내용’이어야 한다는 의견이 가장 많았고, 초등교사는 ‘주제중심으로 다양한 영역을 연계해 유기적으로 사고하는 방법을 교육하는 내용’이어야 한다는 의견에 대한 응답이 가장 높게 나타났다. 바람직한 융합영재교육의 교육과정으로 유아교사와 초등교사 모두 ‘융합형 교육과정’에 가장 많은 응답이 있었지만, 유아교사는 ‘인성 리더십 교육과정’에 대한 응답이 그 다음으로 높게 나타났고 초등교사는 ‘학생 주도적 교육과정’이 다음으로 높게 나타났다. 교수-학습 방법에 있어서도 두 집단 모두 ‘창의적 문제해결 학습’에 대한 응답이 가장 높게 나타났지만, 초등교사의 경우 ‘프로젝트 학습’ 또한 비슷하게 나타났다. 융합영재교육의 바람직한 학급구성에서도 유아교사와 초등교사 모두 ‘연령에 관계없이 개인의 능력을 고려한 능력별 편성’에 가장 많은 응답이 있었으나, 유아교사는 다른 응답들도 고르게 나타났다. 융합영재교육을 도입하기 위한 우선과제로 두 집단 모두 ‘융합영재교육 프로그램 개발 및 보급’에 가장 많은 응답이 있었고, 유아교사의 경우 ‘융합영재교육에 대한 교사의 연수 교육확대’에 대한 응답이 두 번째로 높았지만 초등교사는 ‘융합영재교육에 대한 국가적 차원에서의 정책․지원’이 두 번째로 높게 나타났다. 마지막으로 융합영재교육의 앞으로의 전망에 대해 유아교사와 초등교사 모두 ‘국가적 차원에서의 제정, 제도적 지원이 요구된다’에 높은 응답을 보였지만, 유아교사의 경우 ‘교사들의 관심이 부흥한다면 활성화 될 것이다’와 ‘융합영재교육에 대한 인식부족으로 관심을 끌지 못할 것이다’ 또한 비슷한 비율로 응답하였다. 이와 같이 본 연구에서 유아교사와 초등교사간의 융합교육, 영재교육, 융합영재교육에 대한 인식 및 경험을 조사한 결과, 초등교사가 유아교사보다 인식과 경험 모두 더 높음이 확인되었다. 융합영재교육에 대해서는 유아교사와 초등교사 모두 잘 알지는 못하였으나 그 필요성에 대해서 초등교사의 요구가 유아교사보다 높게 나타났다. 한편 융합영재교육의 교육과정, 교수-학습 방법, 학급구성, 우선과제 및 전망에 대한 응답은 유아교사와 초등교사간의 의견이 일치하는 부분이 많았다. 따라서 융합영재교육이 교육을 시작하는 유아 및 초등에서 더 효과적으로 활성화되기 위해서는 현장에서 근무하는 교사들의 융합영재교육에 대한 인식을 높이는 것이 가장 시급한 과제이다. 또한 교사들이 직접 경험하여 그 필요성을 느낄 수 있도록 융합영재교육 프로그램 개발․보급이 활발히 이루어져야 하며, 이를 위해서는 국가적 차원에서의 제정 및 제도적 지원과 융합영재교육에 대한 교사연수가 선행되어야 한다. The purpose of this study was to confirm the recognition of preschool teachers and elementary teachers about fusion gifted education. Therefore, this study aims to investigate: First, what preschool teachers and elementary teachers think about fusion education, gifted education and fusion gifted education. Second, how much experience do preschool teachers and elementary teachers have about fusion education, gifted education, and fusion gifted education. Third, how much do teachers think about the needs of convergent gifted education. The subject of this research were 150 teachers who teach at preschools, elementary schools in Seoul, Kyoung-ki, and Inchoen area. This research was carried out for two weeks from November 2014, and the total questionnaires were 244(preschool teachers-120, elementary teachers-124). I classified each items of the questionnaires and compiled the statistics using SPSS 20.0 window program. The methods were independent sample t-test, one way ANOVA and frequency analysis. I categorized the essay questions into the following contents. Summarized results of the tests are as follows: First, the recognition about fusion education, gifted education, fusion gifted education of elementary teachers were higher than preschool teachers and statistically remarkable. Second, the subject had little experience about fusion education, gifted education, and fusion gifted education. Preschool teachers were less than elementary teachers. Third, the recognition about needs for fusion gifted education of preschool teachers were higher than elementary teachers. Preschool teachers answered higher than elementary teachers about the needs for fusion gifted education. Preschool teachers thought about fusion gifted education should be ‘useful to convergent gifted education should be conducted with human nature development’ and elementary teachers thought about fusion gifted education should be ‘the contents should be educations about systematic thinking that can be connected to various fields’. Most preschool teachers and elementary teachers answered that desirable fusion gifted education is fusion curriculum. But next, preschool teachers answered to ‘human nature leadership education’ and elementary teachers answered to ‘curriculum that lead by students’. In teaching and learning method, both two group answered to ‘creative solution learning’ most. However elementary teachers answered to ‘project learning’ similarly. About desirable class organization in fusion gifted education, both preschool teachers and elementary school teachers answered to ‘organize according to their level considering each students’ ability regardless of age’, but preschool teachers answered regularly other questions. To introduce fusion gifted education, both group thought that ‘develop and supply the fusion gifted education program’ is the most important task. But the next, preschool teachers thought that ‘extend the education for the teachers of fusion gifted education’ and the elementary teachers answered to ‘national political support to the fusion gifted education’ next. Finally, about the vision to fusion gifted education, both preschool teachers and elementary teachers answered to ‘political institutional support is required nationally’ most. But next, preschool teachers answered to ‘if teachers is more concerned about that, it will be revived’ and ‘it cannot attract the others care because the lack of recognition about fusion gifted education’. Like these, in the research, I investigated the recognition and experiences about fusion gifted education of kindergarten and elementary school teacher. As the result, elementary teachers were higher than preschool teachers in both recognitions and experiences. Both preschool teachers and elementary teachers did not recognize well about the necessity of fusion gifted education, but elementary teachers thought more about the necessity of fusion gifted education than preschool teachers. Meanwhile, both group had many agreements in views of curriculum of fusion gifted education, teaching and learning method, class organization, and the prime task and vision. Therefore, to more effectively vitalize fusion gifted education that is carried out for children that start education like preschool students and elementary school students, inspiring the recognition of current teachers is the first task. And development and supplement of the fusion gifted education program is necessary for the teachers to experience about it and feel the necessity of it. And for that, above all, financial and political support and educate for teachers about fusion gifted education should be nationally carried out.