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2022 개정 교육과정에 따르면 언어, 수리, 디지털 소양을 기초 소양 핵심 요소로 강조하고 있다. 본 연구에서 는 초등학생 학습자의 디지털 소양 능력을 기르기 위하여 방과후 컴퓨터 프로그램에서 생성형 인공지능을 활용 한 교육 프로그램을 총 30차시로 개발하였다. 학습자의 학습 수준에 보편적으로 적용하도록 2022 개정 교육과 정의 범교과 학습 주제와 각 교과 과정 및 성취기준을 연계하여 학습자가 경험하고 이해하고 있는 주제를 열다 섯 개 선정하였다. 또한 학습에 대한 흥미 유발과 학습 지속성을 위하여 웹툰 제작 과정을 수업 프로그램 설계 에 반영하였다.

As the Ministry of Education􀁎s 2022 revised curriculum, language, numeracy, and digital literacy as core foundational competencies. This study developed a 30-times educational program utilizing Generative AI in an after-school computer program to enhance the digital literacy skills of elementary school students. To ensure broad applicability to students􀁎 varying learning levels, the program integrates interdisciplinary learning themes from the 2022 revised curriculum with subject-specific content and achievement standards. Fifteen topics were selected based on subjects that students are familiar with and can relate to. Additionally, to foster engagement and sustain interest in learning, the program design incorporates the process of creating webtoons.

본 연구는 초등학교 6학년 학생을 대상으로 언플러그드 코딩 로봇 뚜루뚜루와 프로젝트 학습를 활용하여 세계의 여러 나라 학습의 흥미를 향상 시키기 위한 효과를 분석하고자 한다. 언플러그드 코딩 로봇 뚜루뚜루는 학생들이 프로그램 명령을 통해 로봇을 제어하며 다양한 국가의 문화, 지리적 특징 등을 탐구할 수 있는 도구로, 프로젝트 학습은 학생들의 적극적인 참여 태도를 이끌어낼 수 있는 학습 방법으로 교육적 흥미를 높이는데 기여 할 수 있다. 연구 결과, 언플러그드 코딩 로봇 활용 학습이 학생들의 사회과 흥미도를 높이는데 긍정적인 영향 을 미쳤음을 확인하였다.

This study aims to analyze the effectiveness of using the coding robot, TutuTutu, and project-based learning to enhance the interest of sixth-grade elementary school students in learning about various countries around the world. The coding robot TutuTutu serves as a tool that allows students to explore the cultures and geographical features of different nations by controlling the robot through programming commands. Project-based learning, as a teaching method, fosters students' active participation and contributes to increasing educational engagement. The findings of the study confirmed that learning activities utilizing the coding robot had a positive impact on improving students' interest in social studies.

본 연구는 인공지능(AI)과 로봇을 활용한 교육 프로그램을 개발하여 학생들이 문제해결 능력을 신장시키는 것에 중점을 둔다. 초등학교 5-6학년을 대상으로, 2022 개정 교육과정에 기반하여 코딩, AI 그리고 로봇을 융합한 15차시 프로그램을 설계하였다. 이 프로그램은 코딩, AI와 로􂽝을 활용한 융합 교육으로 구성되어 있으며, 학생들의 창의적 사고력과 문제 해결 능력을 신장하도록 하고, 􄦻미를 유발하기 위해 동화를 활용하여 동화 􃏣 문제 상황을 해결하기 위한 아이디어 설계 및 결과물 제작 과정을 소개하였다. 학생들은 AI 도구인 머신러닝포키즈, 로봇 교구인 레고 마인 드스톰 EV3, 그리고 스트래치 코딩을 활용해 창의적이고 협력적인 활동을 수행하였다. 단순히 교육 도구 사용을 넘 어 통합적이고 실질적인 문제해결 과정을 강조하였고, 동화 속 문제를 해결하는 과정에서 학생들의 능력 신장과 참여를 이끌어낼 수 있을 것임을 향후 교육 현장 적용을 통해 효과성이 입증되기를 기대한다.

This study focuses on developing an educational program using artificial intelligence (AI) and robots to enhance students’ problem-solving skills. A 15-hour program combining coding, AI, and robots was designed based on the revised 2022 curriculum for 5th to 6th graders in elementary schools. This program consists of integrated education using coding, AI, and robots, and aims to enhance students􀁎 creative thinking and problem-solving skills. It also uses fairy tales to stimulate interest and introduces the process of designing ideas and producing results to solve problem situations in fairy tales. Students performed creative and collaborative activities using AI tools such as Machine Learning for Kids, robot teaching aids such as Lego Mindstorms EV3, and Stretch Coding. It emphasizes an integrated and practical problem-solving process beyond simply using educational tools, and it is expected that the effectiveness of this program will be proven through future application in educational settings, as it will lead to students􀁎 ability enhancement and participation in the process of solving problems in fairy tales.

본 논문은 서버 컴퓨터 사용의 투명성과 보안을 향상시키기 위해 리눅스 기반 운영체제에서 사용자 별 작업 로그를 수집하고 시각적으로 구조화 및 분석하는 방안에 관한 것이다. 제안하는 로그 관리 방식은 전통 적인 로그 관리 체계와 다르게 로그 관리를 이미지 시각화하여 직관적 감시와 관제가 가능하다. 일반적으로 리룩스 운영체제와 같은 서버 시스템은 사용자의 구체적인 작업 명령 내역을 텍스트 로그 파일로 저장하지 만 그 양이 방대하기 때문에 관리자 입장에서는 전체 내용의 흐름과 특이 상황을 쉽게 파악하기 어려운 것 이 사실이다. 본 논문은 리눅스 로그 정보를 관리자가 관리자가 쉽게 직관적으로 확인할 수 있도록 시각화 하여 블랙박스를 확인하는 것과 유사한 관제 방법을 제안하였고 CentOS 를 기준으로 실험하여 로그 수집 방법의 개선, 다수 사용자 작업 시 필요한 로그 관리 방안, 그리고 이러한 로그 내역의 시각화를 위한 이미 지 변환 방식을 확인하였다. 제안하는 로그 시각화 방안은 시스􄎲 보안을 강화하고 사용자의 기밀 유출 행 위 방지에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

This paper is about collecting, visually structuring, and analyzing user-specific operation logs in a Linux-based operating system to improve the transparency and security of server computer usage. The proposed log management method is different from the traditional log management system in that it visualizes log management as an image, enabling intuitive monitoring and control. In general, server systems such as the Linux operating system store the user􀁎s specific operation command history as a text log file, but because the amount is huge, it is difficult for the administrator to easily grasp the flow of the entire content and special situations. This paper proposes a control method similar to checking a black box by visualizing Linux log information so that the administrator can easily and intuitively check it, and through experiments based on CentOS, it confirmed the improvement of the log collection method, the log management method re􀂘uired for multiple user operations, and the image conversion method for visualizing such log history. The proposed log visualization method is expected to strengthen system security and contribute to preventing users􀁎 confidentiality leaks.

본 연구는 데이터 리터러시 교육에서 생성형 인공지능 활용의 가능성과 한계를 탐구하는 것을 목적으로 한다. 데이터 리터러시의 정의와 구성 요소를 체계적으로 분석하고, 생성형 인공지능이 데이터 분석 과정에서 교육적 도구로 어떻게 활용될 수 있는지 검토하였다. 이를 통해 생성형 인공지능이 데이터 분석의 각 단계에서 분석의 효율성을 높이는 동시에 학습자의 창의적 문제 해결 능력을 강화할 수 있는 잠재력을 확인하였다. 그러나 생성 형 인공지능의 기술적 측면과 학생들의 역량 증진 측면에서 다양한 요인들이 교육적 적용에 장애가 될 수 있음 이 보고되고 있어, 이에 본 연구에서는 이를 보완하기 위한 전략과 방안을 제안하였다. 본 연구는 데이터 리터 러시 교육 현장에서 생성형 인공지능 활용 가능성을 극대화하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대 한다.

This study aims to explore the potential and limitations of utilizing generative artificial intelligence (AI) in data literacy education. By systematically analyzing the definition and components of data literacy, the study examines how generative AI can be utilized as an educational tool throughout various stages of the data analysis process. The findings highlight the potential of generative AI to enhance the efficiency of data analysis while simultaneously fostering students’ creative problem-solving abilities. However, it has been reported that various factors, such as technical limitations of generative AI and challenges related to students’ skill development, may hinder its effective educational application. Accordingly, this study proposes strategies and solutions to address these challenges. The research is expected to serve as a foundational resource for maximizing the potential use of generative AI in data literacy education settings.

우리나라는 2022년 개정 교육과정을 통해서 미래 사회에 대비하기 위해 모든 교과를 통해 디지털 기초소양 을 함양할 수 있도록 초중등 교육과정에서 학생들의 발달 단계에 따라 수업 설계를 하도록 제시하고 있다. 오늘 날 디지털 기초 소양 기술 중 인공지능(AI) 기술은 학생의 학습 과정을 향상시키고, 학습 성과를 개선하며, 교사 의 업무를 간소화하기 위해 사용되면서 교육 환경에서의 교수·학습 경험 향상에 유망한 기술임이 입증되고 있 다. 하지만 모든 새로운 기술이 그러하듯 기술 사용과 관련된 위험성이 존재하고 있다. 따라서 우리는 관련 위 험성이 어떻게 인식되는지 에 대해 이해할 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 학교 교육에서 AI 기술 통합 사용 시 개인화와 추천 시스템을 중점으로 잠재적 위험성에 대해 살펴본다. 그리고 결론으로 교육에서 AI 기술 의 잠재적 위험성을 줄이기 위한 교사의 역할에 대해 제시한다.

The 2022 revised curriculum aims to foster digital literacy across all subjects by tailoring teaching to the developmental stages of each school level in South Korea. Artificial Intelligence(AI) is highlighted as a promising tool to improve education by enhancing student learning, improving outcomes, and easing teachers’ workloads. However, like any new technology, AI presents potential risks, particularly in the areas of personalization and recommendation systems. In this paper, we explore these risks and discusses how teachers can play a role in mitigating them.

오늘날 학교 교육 환경에 AI를 사용하여 자동화된 의사결정을 생성할 수 있는 권한이 점점 더 많이 사용되고 있다. AI 알고리즘의 내부 논리는 일반적으로 불투명하기 때문에 설명권이 없으면 교육적 개입의 공정성, 책임 성, 투명성 문제가 우려되면서 학습자가 약한 입장에 처하게 된다. 따라서 우리는 AI 시스템에 대한 신뢰를 높 이기 위해서 AI 시스템이 내린 결정에 대한 이유를 설명하는 방법을 기술한다. 본 연구는 기존의 사례 분석을 통해 교육에서 AI기반 의사결정에 AI의 이점을 완전히 인식하는 동시에 관련 위험을 완화하는 도움을 줄 수 있 도록 한다. 따라서 이 논문은 관련 문헌 분석을 통해 설명요구권에 대한 의미를 명확히 하고 자동화된 의사결정 의 영향을 받는 개인의 합법적 이익 보호를 위한 방법을 기술한다.

The use of AI to generate automated decisions is increasingly being used in school settings today. Because the internal logic of AI algorithms is typically opaque, the lack of explanation puts learners in a vulnerable position, raising concerns about the fairness, accountability, and transparency of educational interventions. We describe a method for explaining the reasons for decisions made by AI systems to increase trust in them. Through a review of the existing cases, we aim to help AI-based decision-making in education fully recognize the benefits of AI while mitigating the associated risks. The paper therefore analyses the relevant literature to clarify the meaning of the right to an explanation and describes how to protect the legitimate interests of individuals affected by automated decision-making.

This study investigated pre-service teachers’ experiences and understanding related to SW education in 2017 and AI education in 2024, and analyzed the results. Specifically, this study examined the current status of elementary pre-service teachers􀁎 programming level, level of ICT utilization, programming learning experiences, understanding of SW(AI) curriculum, and understanding of SW(AI) educational effects. First, the percentage of pre-service teachers who evaluated both the level of programming and ICT utilization as good or very good was increased in 2024 than in 2017. However, since the percentage of respondents who answered that they are very good or good at their level is low, an educational program should be prepared to increase the level of programming and ICT utilization skills. Meanwhile, responses in 2024 were found to be more positive than responses in 2017 in relation to 'programming learning experience’, 'understanding of the curriculum’, and 'understanding of educational effect’. As a result of conducting a T-test to determine whether there was a difference in the responses of the two surveys, it was found that there was a significant difference between the responses to the two surveys for all questions except two questions related to 'understanding of the curriculum’. In terms of the 'understanding of the contents system of the curriculum’ and the 'understanding of the evaluation method’, there was no significant difference found between the two surveys, and the response level was very low compared to the responses to other questions. Therefore efforts should be made to help pre-service teachers understand them.

본 연구는 예비교원의 디지털 교육 역량 강화를 위한 선결과제로 예비교사에 대한 이해를 위해 예비교사들의 디지털 전환에 대한 인식과 준비도를 종합적으로 파악하는데 목적이 있다. 본 연구는 A교육대학교 예비교사 171명을 대상으로 설문조사를 실시하고, 그 결과를 현장교사의 인식과 비교 분석하였다. 분석 결과, 예비교사들 은 미래 수업에서의 디지털 기술 활용 의지가 매우 높게 나타났다. 특히 학생들과의 상호작용을 지원하는 도구 활용에 대한 선호도가 현장교사들과 비교해 큰 차이를 보였다. 또한 디지털 전환이 가져올 교육적 변화에 대해 전반적으로 높은 기대를 보였는데, '학생들의 개별-맞춤형 학습 지원'과 '교육과 학습을 바라보는 학교 구성원의 사고방식 유연화􀁎에 대한 기대가 특히 높았다. 본 연구는 예비교사들의 디지털 교육 역량과 인식을 현장교사들 과 비교하여 분석함으로써, 교원양성기관의 교육과정 개선을 위한 기초자료를 제공했다는 점에서 의의가 있다.

This study aims to comprehensively understand pre-service teachers' perceptions and readiness for digital transformation. The study conducted a survey of 171 pre-service teachers at A University of Education and compared the results with in-service teachers' perceptions. The analysis revealed that pre-service teachers showed very high willingness to utilize digital technology in future classes. In particular, there was a significant difference in preference for using tools that support interaction with students compared to in-service teachers. Additionally, they showed high overall expectations for educational changes brought by digital transformation, with particularly high expectations for 'supporting individualized-customized learning for students' and 'flexibilization of school members' mindset towards education and learning.' This study is significant in that it provides foundational data for improving the curriculum of universities of education for elementary teacher preparation.

본 연구에서는 AI 디지털교과서의 법적 지위에 대한 쟁점을 파악하기 위하여 선행 연구 자료와 교과용도서에 관한 규정 등을 분석하였다. 교과용도서는 1997년 인쇄물인 도서만 포함하다가 이후에 음반, 영상, 전자저작물을 포함 하였다. 2015 개정 교육과정에서 디지털교과서는 교과용도서로 구분고시되었지만, 교과용도서에 관한 규정에 명시되 지 않아 법적 지위를 확보해야 한다는 주장이 끊임없이 제기되었다. 교육부는 2023년에 교과용도서를 개정하여 디 지털교과서를 지능정보화기술을 활용한 학습지원 소프트웨어로 명시하였다. 그러나 국회에서는 초중등교육법을 개정 하여 AI 디지털교과서를 '교과용도서’가 아닌 학교운영위원회 심의를 거쳐 선정하는 '교육자료’로 만들려 하고 있다. 그동안 교과용도서가 도서에서 다양한 형태의 전자저작물로 발전시켜 온 점을 고려할 때 이에 대한 법 개정은 신중 하게 검토되어야 할 것이다.

This study analyzed previous research and regulations concerning educational materials in order to identify the legal issues surrounding the status of AI digital textbooks. Initially, educational materials included only printed books as of 1997, but later expanded to encompass audio recordings, videos, and electronic works. Although digital textbooks were classified as educational materials in the 2015 revised curriculum, they were not explicitly mentioned in the relevant regulations, prompting ongoing claims that their legal status needs to be secured. In 2023, the Ministry of Education revised the regulations on educational materials to define digital textbooks as learning support software that utilizes intelligent information technology. However, the National Assembly is attempting to amend the Elementary and Secondary Education Act to reclassify AI digital textbooks as "educational resources" - selected through the review of school management committees􀋁rather than as educational materials. Given that educational materials have evolved from printed books to various forms of electronic works, any legal revision on this matter should be carefully considered.

생성형 AI를 비롯한 디지털 기술은 활용 경험이나 활용 능력에 따라 교육 격차를 발생시킬 수 있다. 특히 읍면지 역은 생성형 AI와 같은 첨단 기술을 활용할 수 있는 기회가 제공되지 않아 지역 간 교육격차를 심화시킬 수 있다. 따라서 본 연구에서는 읍면 지역 학생들의 생성형 AI에 대한 이해도와 활용 능력을 배경변인별 차이가 어떠한지를 분 석하였다. 그 결과, 생성형 AI의 이해도는 중학생이 고등학생보다 낮은 것으로 나타났고, 그 외에는 배경변인별 차이 가 없었다. 생성형 AI의 활용 능력은 배경변인별로 통계적으로 유의미한 차이가 없었다. 다만, 세부 문항을 살펴본 결 과, 생성형 AI의 이해도와 활용도에서 전반적으로 남학생보다는 여학생이 낮고, 중학생이 낮으며, 읍지역 학생들이 낮고, 학급 규모가 작고, 부모의 관심도가 낮을수록 낮게 나타났다.

Digital technologies, including generative AI, can contribute to educational disparities depending on individuals' experience and proficiency in using them. In particular, eup and myeon (township-level) areas may face exacerbated regional educational inequalities due to the lack of opportunities to engage with advanced technologies like generative AI. Therefore, this study analyzed the differences in understanding and utilization of generative AI among students in eup and myeon areas based on various background variables. The results indicated that middle school students had a lower understanding of generative AI compared to high school students, while no significant differences were found across other background variables. Regarding the ability to utilize generative AI, no statistically significant differences were observed across background variables. However, a detailed analysis of individual survey items revealed that female students had lower levels of understanding and utilization than male students, middle school students scored lower than high school students, students in eup areas showed lower proficiency than those in myeon areas, and students in smaller classes or with less parental interest in AI education also exhibited lower understanding and utilization levels.

본 연구는 초등학생의 탐구학습을 효과적으로 지원하기 위해 AI 디지털 교과서(AIDT)의 기능 확장 방안을 연 구한다. 기존 AIDT가 제공하는 자료 추천, 학습 진단, 맞춤형 피드백 기능을 기반으로, 탐구학습 과정에서의 지 원을 강화하기 위해 탐구질문 생성 지원, 응답 유목화, 자료 재구성, 자동 모둠 구성, 실시간 평가 및 피드백등 의 확장 기능을 설계하였다. 제안된 기능은 탐구과정에서의 논리적 사고 촉진, 협력적 학습 지원, 교사의 탐구학 습 운영 부담 완화를 목표로 한다. 본 연구는 탐구학습의 주요 과제를 분석하고, 이를 해결하기 위한 AIDT 기능 확장의 개념적 설계를 제시한다.

This study explores the expansion of AI Digital Textbook (AIDT) functions to effectively support in- quiry-based learning for elementary school students. Based on the existing AIDT features, such as resource recommendation, learning diagnostics, and personalized feedback, this research proposes additional functions to enhance support in the inquiry process. These include in􀂘uiry 􀂘uestion generation support, response categorization, resource restructuring, automatic group formation, and real-time assessment and feedback. The proposed functions aim to promote logical thinking during inquiry, support collaborative learning, and reduce the instructional burden on teachers. This study analyzes key challenges in inquiry-based learning and presents a conceptual design for expanding AIDT functions to address these challenges.

학생들의 적성과 진로에 맞는 과목을 개설하고, 고교 학점제를 지원하기 위해 공립 온라인 학교가 설립되었다. 본 연구에서는 농산어촌 지역의 고등학교 대상으로 온라인 학교를 운영하는 데 필요한 평가 방법과 학사 운영 방안에 대한 의견을 수렴하였다. 그 결과, 지필평가는 객관식을, 수행 평가는 과제 제출을, 성적 처리는 절대평가를 선호하였 다. 또한, 온라인학교의 수강생은 1학년 학생을 대상으로 학교 자체적으로 모집한 후 온라인 플랫폼을 통해 수업 시작 전 3~4개월 전에 모집하여 일과 내 정규 수업 시간에 운영하는 것을 가장 선호하였다. 따라서 농산어촌 지역에서 온라인 학교를 운영할 때 연구 결과를 반영하여 성취도 평가와 학사 운영이 진행될 필요가 있으며, 온라인 평가의 공 정성과 신뢰도를 확보하기 위한 방안 마련이 필요하다.

A public online school was established to offer courses tailored to students􀁎 aptitudes and career paths and to support the high school credit system. This study collected opinions on the necessary assessment methods and academic management strategies for operating an online school targeting high schools in rural areas. The results indicated a preference for multiple-choice 􀂘uestions in written exams, assignment submissions for performance assessments, and absolute grading for academic evaluation. Additionally, the most preferred approach for student enrollment was recruiting first-year students through the schools themselves and registering them via an online platform 3􀋀4 months before the course start date. The preferred operational model involved conducting classes during regular school hours. Based on these findings, it is necessary to incorporate the study results into academic assessments and school management when operating an online school in rural areas. Furthermore, measures should be developed to ensure the fairness and reliability of online assessments.