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초록

영어

This study introduces Computational Neuroconstructivism, enabled by advancements in artificial intelligence, and proposes that it allows a scientific approach to constructivism and constructivist art education from the perspective of brain and neural development. Constructivism is an educational philosophy based on the relativity of truth, asserting that learning occurs as learners actively "construct" their understanding of the world. This philosophy was particularly emphasized in art education, with Bauhaus and Steiner implementing constructivist curricula in the early 20th century. However, despite its position as a dominant educational philosophy, constructivism still faces the limitation of lacking sufficient scientific evidence. This study employs the framework of Computational Neuroconstructivism to propose and explore the hypothesis that the process of constructivist art creation is directly linked to the development of neural networks through their interactions. By leveraging this framework, the study demonstrates the potential to track neural and cognitive changes in learners during artistic creation and to design effective educational strategies based on these insights. This approach aims to reinforce the academic foundations of art education and suggests new directions for contemporary education by integrating artistic creation and neuroscience.

한국어

본 연구는 인공지능의 발전으로 가능해진 계산론적 신경구성주의(Computational Neuroconstructivism)를 소 개하며, 이를 통해 구성주의와 구성주의 예술교육을 뇌와 신경 발달의 관점에서 과학적으로 접근할 수 있음을 제안한 다. 구성주의는 학습자가 자신의 세계를 ‘구성’하며 학습이 이루어진다는 상대적 진리에 기반한 교육철학으로, 특히 창작을 중시하는 예술교육에서 바우하우스와 슈타이너에 의해 20세기 초반 실행되었다. 그러나 구성주의는 주류 교육 철학으로 자리 잡았음에도 과학적 근거가 부족하다는 한계를 가진다. 본 연구는 계산론적 신경구성주의 프레임워크를 활용하여 구성적 예술 창작 과정이 뇌 신경 네트워크의 상호작용을 통해 발달과 직접적으로 연결된다는 가설을 제안하고, 이를 검증하기 위한 방법론을 소개한다. 이러한 접근은 예술 창작 중 학습자의 신경적, 인지적 변화를 추적하고, 이를 바탕으로 효과적인 교육 전략을 설계할 가능성을 제시한다. 본 연구는 예술교육의 학문적 기초를 강화하며, 현대 교육에서 예술 창작과 신경과학의 융합을 통해 새로운 방향을 제안할 수 있을 것으로 기대된다.

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
1. 계산론적 신경구성주의의 소개
2. 생성형 신경구성주의 모형
3. 예술교육과 구성주의 교육철학의 배경
4. 문제 제기와 연구의 궁극적 목적
Ⅱ. 계산론적 신경구성주의의 적용
1. 인지 발달과 시스템 신경 과학의 연결
2. 단순 원리의 창발적 발달
3. 생물학 수준 간 통합
Ⅲ. 바우하우스 및 슈타이너의 구성주의 예술교육
1. 바우하우스: 기능적 창작과 구성주의적 접근
2. 슈타이너의 발도르프 교육: 전인적 발달과 감각 중심 학습
3. 바우하우스와 발도르프 교육의 공통점과 차이점
4. 계산론적 신경구성주의의 적용 가능성
Ⅳ. 결론 및 제언
1. 결론
2. 학문적 의의
References

키워드

계산론적 신경구성주의 구성주의 예술교육 신경 네트워크 재구성 인지 발달 바우 하우스 슈타이너 교육 모델 신경 과학과 교육 창작 과정 시뮬레이션 Computational Neuroconstructivism Constructivist Art Education Neural Network Reorganization Cognitive Development Bauhaus Steiner Education Model Neuroscience and Education Creative Process Simulation

저자

• 오경은 [ Gyung Eun Oh | 정회원, 상명대학교 계당교양교육원 조교수 ] 제1저자
• 오범조 [ Bumjo Oh | 정회원, 서울특별시보라매병원 가정의학과 교수 ] 참여저자
• 이수화 [ Soo Hwa Lee | 정회원, 한림대학교 AI 융합연구원 연구교수 ] 교신저자

참고문헌

발행기관

간행물