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지능정보융합과 미래교육 [Intelligent Information Convergence and Future Education]

간행물 정보
  • 자료유형
    학술지
  • 발행기관
    제주대학교 지능소프트웨어 교육연구소 [Intelligent Software Education Research Institute]
  • eISSN
    2951-4762
  • 간기
    부정기
  • 수록기간
    2022 ~ 2026
  • 등재여부
    KCI 등재후보
  • 주제분류
    사회과학 > 교육학
  • 십진분류
    KDC 370 DDC 370
제5권 제8호 (1건)
No
1

4,000원

인공지능 기술이 인간의 의사결정과 사회구조 전반을 변화시키는 핵심 기술로 자리 잡으면서 초등학생 시기부터 인공지능의 개념과 작동 방식, 데이터의 의미, 절차적 사고, 기술의 윤리적 함의를 이해하는 능력을 기르는 것이 중요한 교육적 과제로 부상하고 있다. 그 러나 실제 초등 인공지능 교육은 체험 위주의 단기 활동이나 도구 조작 중심으로 운영되는 경우가 많아, 인공지능 리터러시의 구성 요 소를 체계적이고 통합적으로 학습하기에는 한계가 있다. 본 연구는 이러한 문제의식을 바탕으로 초등학생이 실생활 맥락의 문제를 탐 색하고, 데이터를 기반으로 사고하며, 알고리즘적 절차를 구성하고, 기술의 사회적 결과를 성찰하는 경험을 제공하기 위해 프로젝트 기반 학습(PBL)의 구조를 적용한 교수·학습 모형을 개발하는 것을 목적으로 한다. 문헌 분석과 교육과정 검토를 통해 모형 설계 원리를 도출하고, AI 리터러시 기반 6단계 PBL 모형을 제시하였다. 전문가 타당화((S-CVI/Ave=0.91)를 통해 모형의 내용 타당도를 검증하였 으며, 각 단계별 교수·학습 활동을 구체화하였다. 본 연구의 모형은 기존의 도구 중심 인공지능 교육의 한계를 극복하고 초등 교육의 맥 락에서 실행 가능한 실천적 틀을 제공한다는 점에서 의의를 가진다.

Artificial intelligence has become a pervasive element shaping decision-making processes, social structures, and daily human experiences. This growing societal influence underscores the need for children to develop fundamental competencies for understanding and critically engaging with AI technologies from early schooling. However, current AI education in elementary schools remains largely tool-driven and activity-oriented, often focusing on short-term experiences rather than fostering conceptual understanding, data-driven reasoning, algorithmic thinking, and ethical reflection. This study aims to address these limitations by developing a project-based learning (PBL) model designed to support elementary learners in acquiring AI literacy in a structured and integrated manner. Through an extensive review of the literature and an analysis of the 2022 revised national curriculum, this study identifies the core components of AI literacy and derives design principles for integrating these components into a PBL framework. The resulting six-phase model consists of the following stages: problem exploration, data understanding and collection planning, algorithmic procedure design, tool-supported inquiry, product sharing and feedback, and ethical reflection and extension. The model was validated by seven domain experts, yielding a content validity index (S-CVI/Ave) of 0.91. This model contributes to elementary AI education by offering a theoretically grounded and developmentally appropriate instructional framework for integrating AI literacy into project-based learning.

 
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