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초록

영어

This study aims to examine the responsiveness of the 2022 Revised Informatics Curriculum to the rapidly evolving technological landscape, in which generative AI is advancing toward Agent AI and Physical AI, and to explore directions for its improvement. To this end, the AI education and literacy frameworks of the OECD and UNESCO were employed as analytical lenses to review the revised curriculum and related policy documents.The findings indicate that the Informatics subject aligns with international policy trends in terms of institutional flexibility, such as increased instructional hours and the introduction of school-designed autonomous hours. However, structural limitations remain in accommodating rapid technological shifts within the formal curriculum framework. In response, this study introduces the concept of Context Engineering(CE) from the perspective of Adaptive Curriculum Governance. It proposes a practice-oriented framework that enables the flexible restructuring of curricular goals and achievement standards in alignment with evolving AI environments. By defining CE as a future-oriented core competency that inherits the logical structure of computational thinking(CT) while expanding it into a systemic perspective, this study provides a theoretical foundation and strategic direction for transforming AI education from a focus on technical skill acquisition toward the cultivation of sustainable competencies.

한국어

본 연구는 생성형 AI를 넘어 Agent AI 및 Physical AI로 진화하는 기술 환경 속에서 2022 개정 정보과 교육과정의 실 행 대응력을 진단하고 개선 방안을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 OECD와 UNESCO의 AI 교육 및 리터러시 프레임 워크를 분석 준거로 활용하여, 2022 개정 교육과정과 주요 정책 문건을 분석하였다. 분석 결과, 정보교과는 수업 시수 확 대와 학교자율시간 도입 등 제도적 유연성 측면에서 국제적 정책 동향에 부합하는 양상을 보였으나, 급격한 기술 변동성을 교육과정 구조 내에 즉각 수용하는 데에는 구조적 한계가 있음을 확인하였다. 이에 본 연구는 적응형 교육과정 거버넌스 관점에서 Context Engineering(CE) 개념을 도입하였으며, 이를 통해 교육과정의 목표와 성취기준을 급변하는 AI 환경에 맞춰 유연하게 재구조화할 수 있는 실천 지향적 프레임워크를 제안하였다. 특히 CE를 컴퓨팅 사고력(CT)의 논리적 구조를 계승하며 시스템적 관점으로 확장한 미래 핵심 역량으로 정의함으로써, AI 교육의 패러다임을 단순 기술 습득에서 지속 가 능한 역량 함양 체제로 전환하기 위한 이론적 기틀과 실행 전략을 제시하였다.

목차

요약
Abstract
1. 서론
2. 이론적 배경
2.1 관련연구
2.2 2022 개정 교육과정과 AI 교육
2.3 AI 교육의 국제 동향
2.4 Context Engineering
3. 국제 AI 교육과 우리나라의 교육과정 비교 분석
3.1 비교 분석의 준거와 방법
3.2 교육과정 구조 및 제도적 위치 비교
3.3 AI 교육 내용 범위와 기술 스펙트럼 비교
3.4 AI 역량 개념화 방식 비교
3.5 실행 유연성과 구조적 한계 비교
4. CE 기반의 AI 교육의 이론과 실천
4.1 CT에서 CE로의 확장에 대한 논의
4.2 CE와 교육과정 실천 가이드
4.3 CE 기반 AI 교육의 실천 방안
4.4 교사 전문성 강화 및 지원 체계
5. 결론
참고문헌

키워드

저자

• 유인환 [ Inhwan Yoo | 대구교육대학교 컴퓨터교육과 ]
• 강민정 [ Minjeong Kang | ㆍ대구교육대학교 교육전문대학원 AI교육전공 ] 교신저자

참고문헌

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• 간행물명

  정보교육학회논문지 [Journal of The Korean Association of Information Education]

• 간기

  격월간

• pISSN

  1229-3245

• 수록기간

  1997~2026

• 등재여부

  KCI 등재

• 십진분류

  KDC 374 DDC 375