AI, Art and Physical Convergence Education

Dukhoi Koo,Jeongeun Kim 한국아세아태평양교육문화융복합학회 2022 Asia Pacific Journal of Teaching and Learning Vol.2 No.1

Purpose To present the necessity and direction of the teacher curriculum of AI, Art and Physical Convergence Education. There is a growing need to apply and utilize AI technology in music, art, and physical education, such as AI composers, AI command programs, VR/AR art works appreciation, and physical. This trend of technological development is expected to affect school arts and physical education. In response to this, a curriculum for professional teachers related to AI, arts and physical education should be opened so that more in-depth AI and arts and physical education subjects can be dealt with in-depth arts and physical education subjects. Method Delphi research was conducted twice by forming a group of experts. For the Delphi survey, it was divided into three areas: theory, method, and practice, which are basic common subjects, and four areas: music, art, physical education, and integration, which are elective subjects. The results were analyzed based on the content validity of the response, and the second Delphi survey was conducted by supplementing and deepening the questions according to the analysis first Delphi survey results. Results The direction of the curriculum derived through the two Delphi studies is as follows. First, it is necessary to organize subjects specialized in music, art and physical education in connection with AI. Second, it is the opening of a subject that can strengthen teachers' ability to integrate and utilize AI within the subject. Third, it is the opening of data-related subjects that reflect the importance of data in relation to AI. Fourth, it is the courses that reflect key terms in AI, arts and physical education curriculum such as 'AI or data'. Conclusion Teachers who will educate students who will lead the future should develop their educational capabilities by combining AI and subjects, the core of the era of the 4th industrial revolution. Therefore, if the AI, art and physical convergence education teacher curriculum suggested in this study is revised and supplemented and used in the curriculum to cultivate experts, it is expected to contribute to the establishment and development of the AI, art and physical convergence education.

초등교사와 초등예비교사의 초등실과 AI 융합교육에 대한 인식 및 교육요구도

이승원(Seung-Won Lee) 한국실과교육학회 2021 한국실과교육학회지 Vol.34 No.1

본 연구에서는 초등학교 실과에서 AI 융합교육에 대한 초등교사와 초등예비교사의 중요도 인식, 교육요구도를 파악하여 향후 인공지능 융합교육에 대한 초등학교 실과교육과정 개발방향을 제언하는데 그 목적이 있다. 이에 초등교사는 D광역시 소속 초등교사 110명을 대상으로, 예비교사는 K교육대학교와 J교육대학교 재학중인 대학생 164명을 대상으로 하여 2020년 12월 1주부터 12월 2주까지 2주간 온라인으로 설문조사를 실시하였으며 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 이 연구에서는 최근 5년 이내 실과교과 지도 경험이 있는 교사가 69.1%로 약 70% 정도 분포하였는데도 조사대상자인 초등교사 중 90명(81.8%)이 AI 융합교육의 지도 경험이 없었으며, AI 융합교육 연수를 받은 경험도 32명(29.1%)에 불과했다. 둘째, AI 융합교육을 이해하고 있는 정도는 초등교사가 M=2.55(SD=1.06), 예비교사가 M=2.54(SD=0.70)으로 평균점수 3점보다 낮았으며 두 집단별 유의한 차이가 없는 것으로 나타났다. 셋째, 초등교사와 예비교사 두 집단 모두 모든 AI 융합교육 학습요소에 대하여 최소 평균 3.59 이상의 점수를 보여 모두가 중요하다고 인식하고 있음을 알 수 있다. 넷째, 초등교사와 예비교사 두 집단 모두 AI 융합교육 학습요소에 대한 중요도 인식보다 자신의 지도능력은 낮게 판단하고 있음을 알 수 있다. 다섯째, AI 융합교육 학습요소 중에서 초등교사와 예비교사의 교육요구가 가장 높은 것은 티처블 머신이나 머신러닝 포 키즈 등의 플랫폼을 활용한 인공지능 체험과 파이썬(Python)등 텍스트형 프로그래밍 언어를 활용한 인공지능 체험으로 나타났다. 이 연구결과와 연구 제한점을 바탕으로 후속 연구를 위한 제언을 하면 다음과 같다. 첫째, 이 연구는 일부 지역의 초등교사와 예비교사를 대상으로 이루어진 것이므로 전국의 초등교사와 예비교사를 대상으로 확대하여 연구를 진행할 필요가 있다. 둘째, 실과교육과정과 AI 간 융합 경험을 통해 학생들의 AI 소양을 키울 수 있는 다양한 교육 프로그램 개발 연구가 절실하다. 셋째, 현재 SW교육이 실과교육과정에 17시간 이상 도입되고 있으나 실질적으로 실과교육과정에 AI 융합교육이 들어오기 위해서는 실과 과목 시수가 확대 편성되어 운영할 필요가 있다. 넷째, 2022 개정 교육과정과 더불어 AI 융합교육 관련 교수·학습 자료 개발 연구가 선행되어야 할 것이다. The purpose of this study is to make suggestions on the direction of the curriculum development of elementary school practical arts education for artificial intelligence education based on the awareness of the importance of AI convergence education in elementary school practical arts and the educational needs of elementary school teachers and preservice teachers. based on the awareness of the importance of AI convergence education in elementary school practical arts and the educational needs of elementary school teachers and preservice teachers. For this reason, elementary school teachers surveyed 110 elementary school teachers in D metropolitan city, and preservice teachers surveyed 164 college students attending K and J University of Education from week 1 to 2in December 2020. The conclusion drawn from this study is as follows. First, in this study, although 69.1% of the teachers, which is about 70%,with practical teaching experience within the last 5 years were distributed, 90 people(81.8%) of the survey subjects had no experience in teaching AI convergence education. Only 32 people (29.1%) received training in AI convergence education. Second, the degree of understanding of AI convergence education was M=2.55 (SD=1.06) for elementary school teachers and M=2.54 (SD=0.70) for preservice teachers, which was lower than the average score of 3 points, and there was no significant difference between the two groups. Third, both groups of the elementary and pre-service teachers showed at least an average of 3.59 or higher for all learning elements of AI convergence education indicating that all are recognized as important. Fourth, it can be seen that both elementary school teachers and pre-service teachers judge their teaching ability lower than their awareness on the importance of AI convergence education learning elements. Fifth, among the learning elements of AI convergence education, elementary teachers and pre-service teachers have the highest demand for education in, artificial intelligence experiences using platforms such as teachable machines and machine learning for kids, and using textual programming languages such as Python.

AI 융합교육 역량 강화를 위한 교사의 교육요구도 분석

김자미,김용 한국인터넷정보학회 2023 인터넷정보학회논문지 Vol.24 No.5

학교 현장에서는 사회의 패러다임을 바꾸는 AI를 접목한 AI 융합교육을 권장하고 있다. 이에 본 연구는 AI, AI 융합교육에 대한용어의 혼재를 최소화하기 위해 용어를 정의하고, AI 융합교육을 수행하는 관점에서 교사의 교육요구도를 분석하기 위한 목적으로진행되었다. 목적 달성을 위해 전문가 19명의 의견 수렴, 교육대학원의 AI 융합전공에 재학 중인 중등 교사 125명을 대상으로 자기기입식 설문을 진행하였다. 분석 결과, 전문가들은 AI 융합교육을 AI 기반교육이나 활용교육이 아닌 문제 해결의 방법론으로 정의하였다. 교사의 교육요구도 분석에서는 AI와 빅데이터'가 1 순위이며, 'AI 융합교육 방법론', 'AI 활용 학습 실제'등의 순이었다. 본 연구는AI와 관련된 다양한 용어가 혼재하는 가운데 전문가의 의견을 수렴하여 용어를 정의하였고, 현직 교사의 AI 융합교육에 대한 교육방향성을 제시했다는 데 의의가 있다. In the school field, AI convergence education is recommended, which utilizes AI in education to change the paradigm of society. This study was conducted to define the terms of AI and AI convergence education to minimize the confusion of terms and to analyze the educational needs of teachers from the perspective of conducting AI convergence education. To achieve the purpose, 19 experts' opinions were collected, and a self-administered questionnaire was administered to 125 secondary school teachers enrolled in the AI convergence major at the Graduate School of Education. As a result of the analysis, the experts defined AI convergence education as a methodology for problem solving, not AI-based or utilization education. In the analysis of teachers' educational needs, “AI and big data“ was ranked first, followed by “AI convergence education methodology“ and “learning practice using AI“. The significance of this study is that it defined the terminology by collecting the opinions of experts amidst the confusion of various terms related to AI, and presented the educational direction of AI convergence education for in-service teachers.

예비교사 대상 AI융합교육 역량 척도의 개발 및 타당화

김동심,소효정,임지영 이화여자대학교 교육과학연구소 2023 교육과학연구 Vol.54 No.3

본 연구는 빠르게 발전하는 기술에 따른 교육 변화 속에서 예비교사들이 가져야 할 인공지능 융합교육 역량을 측정할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목표로 한다. 이를 위해 예비조사 102명과 본조사 153 명의 예비교사를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 선행연구와 전문가 검토를 통해 AI융합교육역량을AI융합교육 소양(AI지식, AI교육지식, 교과융합 지식), AI융합교육 활용(AI융합교육 설계 및 운영, AI융합교육 지원), AI융합교육 가치(AI윤리, AI개방성, AI교사효능감)로 구분하고 예비 47문항을 개발하였다. 예비조사 데이터를 바탕으로 탐색적 요인분석을 하여 34문항으로 도구를 정비하고, 본 조사 데이터를 바탕으로 확인적 요인분석을 하여 도구를 확정하였다. 최종도구의 신뢰도 Cronbach의 α는 .87-.95이다. 본 연구를 통해 개발된 예비교원 AI융합교육역량 측정도구를 활용하여 예비교원의 AI융합교육역량의 수준을 확인하고, 이를 바탕으로 예비교사의 AI융합교육 역량을 함양할 수 있는 교육을 마련하는데 기초자료를 제공할 수 있을 것이다. This study aims to develop an instrument to measure the AI convergence education competency that pre-service teachers should have due to educational changes caused by rapidly developing technology. To this end, a questionnaire was developed with 102 pre-service teachers for the preliminary survey and 153 pre-service teachers for the main survey. The AI convergence competency was divided into three dimensions: AI knowledge (AI knowledge, AI education knowledge, Subject-convergence knowledge), AI application (Designing and implementing AI-convergence education, Supporting AI-convergence education), and AI values (AI ethics, AI openness, AI teacher efficacy). A preliminary set of 47 items was developed based on the previous research and confirmed by experts, which was further refined to 34 items through exploratory factor analysis and confirmatory factor analysis. The reliability of the final scale, Cronbach’s α, is .87-.95. Through the instrument of the AI convergence education competency for pre-service teachers developed through this study, it is expected to measure the level of AI convergence education competency of pre-service teachers, thereby providing education that can cultivate teacher competency based on it.

창의융합형 정보교육실 공간구축에 따른 SW융합교육 프로그램 개발 및 적용

김경규,이종연,손상혁 한국컴퓨터교육학회 2021 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.24 No.6

With the teaching and learning methods and models in software curriculum, the spatial construction is also very important. Recently, research on SW education to cultivate creative problem-solving ability and convergence thinking ability is being conducted, but there is no standard model for future-oriented creative convergence information education room to enhance the effectiveness of SW education and SW convergence education. Moreover, in actual school sites, there is a limit to the efficient operation of SW convergence education in the existing space. Therefore, this paper intends to overcome the limitations by establishing a space for creative convergence information education room to strengthen SW-AI convergence education, and by proving its effectiveness by developing and applying a SW convergence education program. The detailed study contents are as follows. First, through verifying the suitability for constructing a creative convergence information education room, we present a general guideline for the future creative convergence information education room construction model or the creative convergence information education room applicable to SW education or SW convergence education. Second, after applying the SW convergence education program to students in the creative convergence information education room, the reason is why teaching in the creative convergence information education room works effectively compared to the existing computer lab was investigated by the learner attitude survey, class satisfaction survey, and computational thinking ability measurement. Lastly, it is expected to provide more effective theoretical and practical basic information and the direction of the space construction model by constructing a space for strengthening SW-AI convergence education in the efficient operation of the SW convergence education program. 교수·학습방법 및 모델과 함께 적합한 공간구축 역시 매우 중요하다. 최근에는 창의적 문제해결능력과 융합적 사고력을 함양시키기 위한 SW교육에 관한 연구가 이루어지고 있으나 SW교육 및 SW융합교육의 효과성 제고를 위한 미래지향적 창의융합형 정보교육실에 대한 표준모델 또한 없다. 더욱이 실제 학교 현장에는 기존 공간에서의 효율적인 SW융합교육 운영에 한계를 느끼고 있다. 따라서 본 논문은 SW·AI융합교육 강화를 위한 창의융합형 정보교육실 공간을 구축하고 이에 SW융합교육 프로그램을 개발 및 적용함으로써 효과성을 입증하여 그 한계를 극복하고자 한다. 그 세부적인 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 창의융합형 정보교육실 구축에 대한 적합성을 검증하여 SW교육 또는 SW융합교육에 적용 가능한 미래 창의융합형 정보교육실 구축 모델 또는 창의융합형 정보교육실에 대한 일반적인 가이드라인을 제시한다. 둘째, SW융합교육 프로그램을 창의융합형 정보교육실에서 학생들에게 적용한 후, 기존 컴퓨터실과 비교하여 창의융합형 정보교육실에서 수업하는 것이 효과적으로 작용하는 이유를 학습자 태도조사와 수업 만족도 조사, 컴퓨팅 사고력 측정을 통해 알아본다. 끝으로 효율적인 SW융합교육 프로그램 운영에 있어 SW·AI융합교육 강화를 위한 공간구축으로 더욱 효과적인 이론적실제적 기초정보를 제공하고 공간구축 모델의 방향성을 제공할 것으로 기대된다.

인공지능 융합교육을 위한 교원의 역량 도출

박한별(HanByeol Park),김자미(JaMee Kim),이원규(WonGyu Lee) 한국컴퓨터교육학회 2021 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.24 No.5

인공지능(Artificial Intelligence. AI) 기술은 다양한 형태로 학교 교육 실행에서 강조되고 있다. 학교 현장에서 교육이 진행되기 위해서는 교원의 역량이 중요하다. 이에 본 연구는 AI 융합교육의 관점에서 선행되어야 할 교원의 역량을 밝히기 위한 목적으로 진행되었다. 융합관련 연구와 5차례에 걸친 총 17인 전문가와 포커스 그룹 인터뷰(Focus Group Interview, FGI)를 통해 교원의 AI 융합교육 역량을 분석하였다. 연구 결과, 교원의 일반 역량과 융합교육 역량이 분리될 수 없다는 점과 융합교육 역량에서는 융합되는 내용에 대한 지식과 교육을 위한 교육과정 재구성이 중요함을 도출하였다. 융합교육을 위해서 교원은 두 개 이상의 교과(목)이나 분야의 지식을 연결하여 사고할 수 있는 ‘지식 연결’과 지식 융합을 통한 ‘교육과정 재구성’이 중요한 것으로 분석되었다. 본 연구는 AI 융합교육 역량을 도출하여, 교원 양성 및 재교육 기관이나 교원 본인의 성공적인 AI 융합교육 실행을 위한 방향을 제시하였다는 점에 시사점이 있다. Artificial Intelligence (AI) technology has been taking a vital role in various parts of school education. In order to proceed the education successfully, it is important that teachers have competencies in education. Therefore, this study was conducted to find out the capabilities of teachers that should be proceeded from the perspective of AI convergence education. Teachers’ AI convergence education capabilities were analyzed through the convergence-related research and five times of the focus group interviews (FGI) from seventeen experts. As a result, the study found that the general competencies of teachers and the capabilities for convergence education cannot be defined separately, and the convergence education requires teachers to have both the knowledge of its contents and the ability of reconstructing the curriculum. For the successful convergence education, it was analyzed that “knowledge connection”, which is the ability to connect two or more different fields of knowledge and to comprehend them as a whole, and “curriculum reorganization” through knowledge fusion are important. This study claims that it derived AI convergence education capabilities and presented directions for the successful implementation of AI convergence education to institutions of teacher training or retraining, and teachers themselves.

전문교사 양성을 위한 교육대학원 AI융합교육 교육과정에 대한 의미연결망분석

임태형(Lim Taehyeong),양은별(Yang Eunbyul),류지헌(Ryu Jeeheon) 학습자중심교과교육학회 2020 학습자중심교과교육연구 Vol.20 No.21

이 연구의 목적은 교육부가 추진하고 있는 인공지능 전문교사 재교육 프로그램에 참여하고 있는 교육대학원의 교육과정을 분석함으로써 어떤 내용의 교과목이 편성되어 있는가를 확인하기 위한 것이다. 이 연구에서는 38개 교육대학원에 개설된 42개의 교육과정 중에서 교육과정을 공개한 18개 대학의 20개 프로그램을 분석했다. 20개 전공의 교과목 449개가 분석에 포함되었다. 교과목에서 추출한 핵심어 106개 사이의 의미연결망분석(semantic network analysis)을 실시하였다. 그리고 전체 교과목을 유사한 과목으로 통일시키기 위해 115개의 표준화교과목명을 도출한 후, 대학-교과목간 2모드 네트워크분석을 수행하였다. 연구결과, 핵심어간 의미연결망에서 중심성상위 핵심어는 ‘AI’, ‘융합교육’, ‘프로그래밍’, ‘데이터과학’, ‘교수설계’, ‘AI융합’, ‘AI교육’, ‘문제해결’이었다. 대학-교과목명간 2모드 네트워크에서 중심성 상위 교과목은 ‘AI교육용프로그래밍’, ‘AI융합교육개론’, ‘AI활용교육방법및교육공학’, ‘4차산업혁명과미래교육’이었다. 종합한 결과, AI융합교육과정의 핵심 교수 주제라고 판단되는 것은 ‘교육용프로그래밍’, ‘데이터과학’, ‘컴퓨팅사고력’, ‘문제해결’, ‘교수설계’, ‘수학교육’, ‘교육데이터’로 드러났다. 팩션분석에 따르면 15개 일반대학 중 9개 대학이 동일 팩션에 포함되어 있었고, 교육대학교의 세부전공들은 팩션으로 구분됨을 확인하였다. 추후 연구 방향으로 38개교 전수조사 및 대학교수진의 특성을 반영한 연구를 제안하였다. The purpose of this study is to analyze the curriculum of the artificial intelligence(AI) convergence education, the professional teacher re-education program offering master’s degree, promoted by the Ministry of Education and to identify what subjects are organized in the curriculum. Among the 42 programs, 449 subjects of 20 majors at 18 universities that disclosed their curriculum were included in the analysis. A semantic network analysis on key words extracted from a subject and a two-mode network analysis between university and subject were implemented. As a result of the study, the top key words in the semantic network among key words were ‘AI’, ‘convergence education’, ‘programming’, ‘data science’, ‘instructional design’, ‘AI convergence’, ‘AI education’, and ‘problem solving’. The top courses in the two-mode network between university and subject titles were ‘Programming for AI Education’, ‘Introduction to AI Convergence Education’, ‘Teaching Method and Technology using AI’, ‘4th Industrial Revolution and Future Education’. In conclusion, the core teaching topics of the AI convergence curriculum are ‘educational programming’, ‘data science’, ‘computational thinking’, ‘problem solving’, ‘instructional design’, ‘math education’, ‘educational data’. According to the faction analysis, it was confirmed that 9 of the 15 general universities were included in the same faction, and the detailed majors of the university of education were divided as factions.

인공지능 융합교육을 위한 초중등학교 연계형 인공지능 교육 내용체계 개발

전수진,이주강,최희원,이석,김민정 한국컴퓨터교육학회 2023 컴퓨터교육학회 논문지 Vol.26 No.2

The purpose of this study is to develop an Artificial Intelligence(AI) education content system for K-12 to support systematic AI convergence education. For this purpose, the educational area and content elements by elementary and secondary school level were extracted by analyzing the trends of content systems related to AI education at home and abroad. Then, 11 experts verified the validity of the draft AI content system was verified by modifying and supplementing the draft AI content system through Delphi over two rounds and FGI. As a result of the study, the AI education content system was presented in four stages: 1st to 4th grads in elementary school, 5th to 6th grads in elementary school, middle school, and high school. In addition, this content system consists of 4 major areas: ‘Understanding AI’, ‘AI Ethics’, ‘Using AI’, and ‘AI Convergence’and it was developed to be linked by school level in all areas by presenting a total of 95 content elements. In addition, based on this Artificial Intelligence education content system, examples of Artificial Intelligence convergence education linked to various subjects were presented. This study is expected to help teachers systematically realize AI convergence education by being able to more clearly identify the area and level of AI suitable for the school level when designing AI convergence education. 본 연구의 목적은 체계적인 인공지능 융합교육을 지원하기 위한 초중등학교 연계형 인공지능 교육 내용체계를 개발하는 것이다. 이를 위해, 국내·외 인공지능 교육 관련 내용 체계 동향을 분석하여 초중등 학교급별 교육영역 및 내용요소를 추출하였다. 인공지능 내용체계 초안에 대해 11명의 전문가에게 2차에 걸친 델파이 및 FGI를 통해 수정 보완하여 타당도를 검증하였다. 연구 결과, 인공지능 교육 내용체계는 초등학교 1~4학년과 5~6학년, 중학교, 고등학교의 4단계로 제시되었다. 또한, 이 내용체계는 ‘AI 이해’, ‘AI 윤리’, ‘AI 활용’, ‘AI 융합’의 4개 대영역과 총 9개의 하위영역으로 구성되었으며, 총 95개의 내용요소를 제시함으로써 모든 영역에서 학교급별로 연계될 수 있도록 개발하였다. 또한, 이러한 인공지능 교육 내용체계를 바탕으로 여러 교과와 연계한 인공지능 융합 교육 사례도 제시하였다. 본 연구는 교사가 AI 융합 교육 설계 시, 학교급에 맞는 AI의 영역과 수준을 보다 명확하게 확인할 수 있으며 체계적으로 AI 융합 교육을 실현하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

과학 교사의 과학·AI융합교육 실천 동기와 인식

신은혜 한국현장과학교육학회 2022 현장과학교육 Vol.16 No.3

The purpose of this study is to analyze the motivation and perception of science teachers who practiced science·AI convergence education and to draw implications for science· AI convergence education. Interviews were conducted with 15 science teachers who practiced science·AI convergence education in elementary, middle and high schools. The collected data were analyzed using the LDA technique of topic modeling. The research participants' motivation for practicing science·AI convergence education were classified into 4 topics and perception was classified into 6 topics. The topics of motivation were 'concerns of current science education', 'for professional development', 'positive perception of science, technology and information convergence trends' and 'attempt by interest or curiosity'. The topics of perception were 'useful for data analysis in science experiments', 'necessity of coding education for elementary school students', 'evaluation of AI as a teaching and learning tool', 'lack of research time for teachers', 'concerns about convergence curriculum', and 'necessity of a AI education platform'. Through the analysis results, the difficulties and demands of science teachers who practiced science·AI convergence education were identified and future research was proposed. 이 연구는 과학 교사의 과학·AI융합교육 실천 동기와 인식을 조사하여 효과적인 과학·AI융합교육에 필요한 요소 및 시사점을 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구 방법으로 초·중·고등학교 과학·AI융합교육을 실천한 경험이 있는 과학 교사 15명을 대상으로 면담을 실시하였고, 수집된 자료는 토픽모델링의 LDA기법을 활용하여 분석하였다. 연구 참여자의 과학·AI융합교육 실천 동기는 4개, 인식은 6개의 토픽으로 추출되었다. 동기에서 추출된 토픽은 ‘현 과학 교육에 대한 문제의식’,‘전문성 개발’,‘과학·기술·정보 융합 트렌드에 대한 긍정적인 인식’,‘관심 또는 호기심에 의한 연수 참여’이었다. 인식에서 추출된 토픽은 ‘데이터 분석 과학실험에 유용’,‘초등학생 대상 코딩교육 필요’,‘교수학습 도구로서 AI에 대한 평가’,‘현장 교사의 연구 시간 부족’,‘정규교육과정 내 도입 방법에 대한 고민’,‘AI 교육 플랫폼 필요’이었다. 분석 결과를 통하여 과학 교사가 느끼는 과학·AI융합교육 실천 상의 어려움과 과학·AI융합교육 실천을 위한 요구를 파악하고 향후 연구를 제안하였다.

예비 종교교사를 위한 인공지능 융합 교육역량 요인 구성 연구

남선우 ( Nam Sunwoo ) 21세기기독교사회문화아카데미 2024 신학과 사회 Vol.38 No.1

본 연구는 예비 종교교사를 위한 인공지능 융합 교육역량을 높이기 위한 교육과정 편성에 앞선 기초자료로써 요인 분석을 목적으로 한다. 이를 위해 먼저 문헌 연구로서 8 편을 분석해 인공지능융합 교육역량이 될 수 있는 요인 20 개를 추출했다. 이를 개방형 코딩을 통해 기독교교육과 인공지능 교육 전문가 3 인과 협의하여 5 개 요인, 31 개 요소로 정리했다. 이후 6 인의 전문가 델파이를 통해 최종적으로 기초역량, AI 융합 수업 준비 역량, AI 융합 수업 실행 역량, AI 융합 수업 평가 및 성찰 역량, 전문성 심화 역량으로 5 개 영역을 도출해 냈다. 먼저 기초역량으로는 7 개의 요소와, AI 융합 수업 준비 역량에서는 6 개, AI 융합 수업 실행 역량에서는 7 개, AI 융합 수업 평가 및 성찰 역량에서는 5 개, 전문성 심화 역량에서는 2 개의 요소를 구성했다. 각각의 요인에 의한 요소는 일반, AI, 종교교사로 구분해 종교교사를 위한 특화된 영역을 도출했다. 본 연구를 예비 종교교사를 위한 인공지능 융합 수업 과정을 구성하는데 기초자료로 사용할 것을 기대한다. This study aims to provide foundational data for the development of an educational curriculum to enhance the AI-convergence educational competency of prospective religious education teachers through factor analysis. To achieve this, 8 literature reviews were analyzed, extracting 20 factors that could contribute to AI-convergence educational competency. Through open coding and consultation with three experts in Christian education and AI education, these factors were organized into 5 categories consisting of 31 elements. Subsequently, a Delphi survey involving 6 experts led to the final delineation of 5 domains: foundational competency, AI convergence lesson preparation competency, AI convergence lesson execution competency, AI convergence lesson evaluation and reflection competency, and advanced professionalism competency. Basic competency comprised 7 elements, AI convergence lesson preparation competency comprised 6 elements, AI convergence lesson execution competency comprised 7 elements, AI convergence lesson evaluation and reflection competency comprised 5 elements, and advanced professionalism competency comprised 2 elements. Notably, elements corresponding to each factor were differentiated into general, AI, and religious education teacher-specific areas, thus yielding specialized areas tailored for religious educators. It is anticipated that this study will serve as foundational material for constructing AI-convergence education courses for prospective religious education teachers.