Earticle

초록

영어

This study explored a generative AI-based question design approach to reconstruct infographics in elementary science textbooks as competency-centered teaching and learning tools, with the aim of strengthening the core competencies emphasized in the 2022 revised science curriculum. Four infographics—characterized by explanatory titles corresponding to lesson topics presented as questions—were selected from elementary science textbooks, and Gemini for Education (Gemini Gems), a secure model for educational use, was utilized. To facilitate collaboration with generative AI, the PARTS framework was restructured and integrated with Webb’s Depth of Knowledge(DOK) model to generate and analyze level-specific questions. The findings are as follows. First, the AI-generated questions, which reflected the characteristics of each DOK level, suggest that infographics can be used not merely as tools for conveying information but as learning tools that deepen students’ thinking and stimulate knowledge transfer. Second, the PARTS framework developed in this study functioned as an effective design guideline for controlling the probabilistic nature of AI and generating sophisticated questions optimized for teachers’ educational intentions. Third, teachers’ proactive decision-making ability and epistemic authority as curriculum experts were found to be essential for evaluating the validity of AI-generated outputs and connecting them to actual classroom instruction or project-based learning. This study proposes the need to develop specific guidelines for infographic utilization and questioning strategies, as well as the need to conduct empirical research examining the effects of PARTS-based questions on the cultivation of students’ core competencies.

한국어

본 연구는 미래 사회가 요구하는 핵심역량 함양을 목적으로, 생성형 AI와의 협업을 통해 초등과학 교과서 인포그래픽 활용을 위한 발문 설계 방안을 탐색하였다. 이를 위해 2022 개정 교육과정이 적용된 초등과학 교과 서에서 질문 형태의 차시명과 설명형 제목을 갖춘 인포 그래픽 4개를 선정하고, 교육용 보안 생성형 AI 모델인 Gemini for Education(Gemini Gems)을 활용하였다. 생성 형 AI와의 협업을 위해 PARTS 프레임워크를 재구성하 고 Webb의 지식의 깊이(DOK) 모델을 반영하여, 인포 그래픽별 발문을 생성·분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI가 DOK 수준별 특징을 반영해 생 성한 발문은 인포그래픽을 단순 정보 전달 자료를 넘어 학생의 사고를 심화하고 지식 전이를 촉진하는 학습 도 구로 활용할 수 있음을 보여주었다. 둘째, 본 연구에서 개발한 PARTS 프레임워크는 AI의 확률적 특성을 조절 하고 교사의 교육적 의도에 부합하는 정교한 발문 생성 을 지원하는 유효한 설계 지침으로 기능하였다. 셋째, 교사의 주도적 의사결정과 교육과정 전문가로서의 인 식적 권위는 AI 산출물의 타당성을 평가하고 이를 실 제 수업이나 프로젝트 기반 학습과 연계하는 데 필수적 인 요소로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구 는 인포그래픽 활용과 발문 전략에 대한 구체적 지침 마련과 PARTS 기반 발문이 학생의 핵심역량 함양에 미치는 영향을 검증하는 실증적 연구의 필요성을 제안 한다.

목차

ABSTRACT
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. Webb의 지식의 깊이(Depth of Knowledge, DOK)
Ⅲ. 연구 방법
1. 인포그래픽 선정
2. 프롬프트 및 프레임워크 설계(PARTS)
3. 발문 생성 및 분석 절차
Ⅳ. 연구 결과 및 논의
1. 단순 프롬프트 운영 결과
2. PARTS 프롬프트 프레임워크 운영 결과
Ⅴ. 결론 및 제언
국문요약
References

키워드

핵심역량 인포그래픽 지식의 깊이(DOK) 발문 설계 생성형 AI PARTS 프레임워크 core competencies infographics depth of knowledge(DOK) questioning strategy generative AI PARTS framework

저자

• 송진여 [ Jin-Yeo Song | 월봉초등학교 교사 ] Corresponding Author
• 문병찬 [ Byoung-Chan Moon | 광주교육대학교 교수 ]

참고문헌

발행기관

간행물