Earticle

초록

영어

This study exploratorily examines the effects of generative AI-integrated instruction on preservice mathematics teachers' perceptions through a cross-grade comparison. Participants were 17 sophomore and 11 senior preservice teachers enrolled in the Department of Mathematics Education at M University. Pre- and post-surveys were administered and analyzed using independent samples t-tests and Cohen's d effect size. The findings are as follows. First, prior to instruction, seniors held significantly more positive perceptions of generative AI utilization than sophomores (t=2.80, p=.005), with the most pronounced difference observed in the domain of Expectations for AI-Integrated Education. Both groups shared common weaknesses in TPACK self-efficacy and critical AI verification competency. Second, following instruction, both groups demonstrated high levels of positive perception overall, with Cognitive Load, Time Efficiency, and Emotion receiving the highest domain scores and Limitations and Improvements of AI-Integrated Education the lowest. Third, although the grade-level perception gap that existed prior to instruction remained statistically significant after instruction, its magnitude decreased from 0.21 to 0.13 points, indicating a partial equalization tendency. Fourth, post-survey domain comparisons between grade levels yielded no significant differences in most areas; however, the Learning Objective Achievement item showed a significant intergroup difference (t=2.35, p=.027, d=0.927). These findings suggest that generative AI-integrated instruction contributes to improving preservice mathematics teachers' perceptions of learning efficiency and pedagogical professionalism, and may function as a partial equalization mechanism by more substantially enhancing the perceptions of the lower-grade cohort. The results further underscore the need for explicit and ongoing instruction in critical AI literacy and TPACK-based instructional design competency across all grade levels.

한국어

본 연구는 생성형 AI 활용 수업이 예비 수학교사의 인식 변화에 미치는 영향을 학년간 비교를 통해 탐색적으로 검증하였다. M대학교 수학교육과 재학 중인 2학년 예비교사 17명과 4학년 예비교사 11명을 대상으로 사전·사후 설문조사를 실시하고, 독립표본t검정 및 효과크기(Cohen’s d)로 분석하여 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 수업 이전 4학년이 2학년보다 생성형 AI 활용에 대해 유의하게 더 긍정적인 인식을 보였으며(t=2.80, p=.005), 특히 ‘AI 활용 교육에 대한 기대’ 영역에서 가장 큰 차이가 나타났다. 두 집단 모두 TPACK 역량 자기인식과 비판적 AI 검증 역량이 공통된 취약점으로확인되었다. 둘째, 수업 이후 두 집단 모두 긍정적 인식이 높게 나타났으며, ‘인지부담· 시간효율·정서’ 영역이 가장 높고 ‘AI 활용 교육의 한계 및 개선점’ 영역이 가장 낮았다. 셋째, 사전에 존재하였던 학년 간 인식 격차가 수업 이후 통계적으로 유의한 차이는 유지되었으나 격차의 크기가 축소되어(0.21점 → 0.13점) 부분적 형평화 경향이 확인되었다. 넷째, 사후 영역별 학년 간 비교에서 대부분 유의한 차이가 없었으나, ‘학습 목표달성도’ 문항에서만 유의한 집단 간 차이가 확인되었다(t=2.35, p=.027, d=0.927). 본연구는 생성형 AI 활용 수업이 예비 수학교사의 학습 효율성 인식과 교수 전문성 자기평가 향상에 기여하며, 저학년 집단의 인식을 더 크게 향상시켜 학년 간 격차를 부분적으로 완화하는 형평화 기제로 기능할 수 있음을 보여준다. 아울러 비판적 AI 리터러시와 TPACK 기반 교수설계 역량의 명시적 교육이 학년에 관계없이 지속적으로 이루어질 필요가 있음을 시사한다.

목차

국문초록
I. 서론
Ⅱ. 이론적 배경
1. 생성형 AI와 수학교육
2. TPACK과 예비 교사 전문성
3. 형평화 효과(equalization effect)
4. 선행 연구 고찰
Ⅲ. 연구 방법
1. 연구 대상
2. 연구 방법 및 절차
Ⅳ. 연구 결과 및 논의
1. 수학 예비 교사의 사전 설문 조사 결과 분석
2. 예비 수학 교사의 사후 설문 조사 결과 분석
Ⅴ. 결론
참고문헌

키워드

생성형 AI 예비 수학교사 비판적 AI 리터러시 AI 활용 수업 형평화 효과 TPACK Generative AI Preservice Mathematics Teachers Critical AI Literacy AI-Integrated Instruction Equalization Effect Tpack

저자

• 이헌수 [ Lee, Heon-Soo | 국립목포대학교 교수 ] 제1저자
• 오장근 [ Oh, Jang-Geun | 국립목포대학교 교수 ] 교신저자
• 최종명 [ Choi Jongmyung | 국립목포대학교 교수 ] 공동저자

참고문헌

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