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최근 인공지능은 교육 현장에서 프로그래밍 기본 개념 학습을 위한 교육뿐만 아니라 타 교과에서의 융합 교 육, 나아가 인공지능 기반 학습관리 시스템에 이르기까지 광범위하게 도입되고 있다. 본 연구에서는 2025년부터 우리나라 각급 학교에 활용되는 AI 디지털교과서에 적용된 핵심 서비스를 중심으로 주요 인공지능 기술 요소를 조사 분석하였다. AI 디지털교과서를 이용할 때 작동되는 핵심 기술 요소들을 인지하고 이해하는 것은 학생들에 게 인공지능 개념을 교육하는데 효과적이고 또한 AI 디지털교과서를 효과적으로 활용하는데 유용할 것이다.

Recently, Artificial Intelligence has been widely introduced in the educational field, not only for learning basic programming concepts, but also for convergence education in other subjects, and even for AI-based learning management systems. In this study, I investigate and analyze AI technology elements used in recent Artificial Intelligence Digital Textbooks in Korea. Key technical elements were extracted focusing on the core services required by the AI digital textbook development guidelines to be introduced to schools at each level from 2025. Conceptually understanding the technical elements applied to AI digital textbooks will be useful in effectively utilizing digital textbooks and further in conducting artificial intelligence education.

본 연구는 AI 로봇을 활용해 초등학생을 위한 체험 중심의 안전교육을 효과적으로 실현하고자 수업모델 (SAIFE)을 개발하고 제안하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 초등교사를 대상으로 인식도 조사 및 분석을 통하여 모델의 필요성과 타당성을 검토하였으며, Seymour Papert의 구성주의를 기반으로 John Dewey가 제 시한 4가지 학습 본성을 단계화하여 초등 안전교육에 특화된 SAIFE 수업모델을 설계하였다. 개발된 모델은 전문가를 대상으로 실시한 델파이 조사를 거쳐 최종 완성하였다. SAIFE 수업모델은 AI 로봇과의 상호작용 을 통해 학생들이 안전 상황을 직접 체험하고 대응 전략을 학습할 수 있도록 설계되었다. 이러한 접근으로 2022 개정 초등 교육과정이 강조하는 체험 중심 안전교육을 효과적으로 실현하여 학생들의 실질적인 안전 역량 향상에 기여하고자 한다.

This study aims to develop and propose the SAIFE instructional model, utilizing AI robots to provide effective, experience- based safety education for elementary school students. To establish the model's necessity and validity, a perception survey and analysis were conducted among elementary school teachers. The SAIFE model was designed by structuring John Dewey's four learning natures, based on Seymour Papert's constructivist principles, and was specifically tailored for elementary safety education. The final model was refined through a Delphi survey involving a panel of experts. This model facilitates students' direct experience of safety scenarios and the acquisition of practical response strategies through interactive engagement with an AI robot, seeking to effectively realize the hands-on safety education emphasized in the 2022 revised elementary curriculum.

본 연구는 OECD 2025 Teaching Compass 프레임워크에 근거하여 AI 시대 교사의 협력적 에이전시 역량을 진단할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목적으로 한다. 기존의 교사 AI 역량 연구가 도구적 접근에 초점을 두었 다면, Teaching Compass는 AI를 교실 내 새로운 교육주체로 인식하고 교사-AI 간 협력적 관계를 강조하는 패 러다임 전환을 제시한다. 문헌 분석을 통해 Teaching Compass의 핵심 개념을 체계화하고, 4개 영역(교사-AI 협력적 에이전시, AI 활용 전문적 역량, 전문적 정체성 유지, 교육생태계 내 협력 리더십) 22문항의 진단도구를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 진단도구는 AI 시대 교사가 기술에 종속되지 않으면서도 AI와 효과적으로 협력 할 수 있는 전문적 역량을 체계적으로 진단하고 개발하는 데 기여할 것으로 기대된다.

This study aims to develop a diagnostic tool for assessing teachers' co-agency competencies in the AI era based on the OECD 2025 Teaching Compass framework. While existing research on teachers' AI competencies has focused on instrumental approaches, the Teaching Compass presents a paradigm shift that recognizes AI as a new educational agent within classrooms and emphasizes collaborative relationships between teachers and AI. Through literature analysis, this study systematized the core concepts of the Teaching Compass and developed a diagnostic tool comprising 22 items across four domains: Teacher-AI Co-agency, AI-related Professional Competencies, Professional Identity Maintenance, and Collaborative Leadership in Learning Ecosystems. The diagnostic tool developed in this study is expected to contribute to systematically diagnosing and developing the professional competencies that enable teachers in the AI era to collaborate effectively with AI while maintaining independence from technological dependency.

본 연구는 초등학교 3학년 학생들을 대상으로 SAR-T 수업모형을 적용하여 영어 말하기 자기효능감 향상 효 과를 검증하고자 하였다. SAR-T 모형은 이야기 몰입, AI 기반 발화 연습, 재구성 말하기, 전이 활동으로 이어 지는 단계적 구조를 통해 학습자의 몰입과 표현 능력을 촉진한다. 연구는 동일한 학습 내용을 바탕으로 실험집 단에는 SAR-T 모형 기반 AI 디지털교과서 수업을, 비교집단에는 전통적인 교과서 중심 수업을 적용하였다. 분 석 결과, 실험집단은 말하기 자신감과 자기효능감에서 뚜렷한 향상을 보였으며, 이는 AI 디지털교과서의 피드백 기능과 이야기 기반 활동이 긍정적으로 작용했음을 시사한다. 본 연구는 AI 디지털교과서가 초등 영어 말하기 교육에서 자기효능감을 강화할 수 있는 효과적인 교수학습 방안임을 확인하였으며, 향후 다양한 학년과 교과로 의 확장이 기대된다.

This study aimed to examine the effects of the SAR-T instructional model on enhancing English speaking self-efficacy among third-grade elementary school students. The SAR-T model, consisting of sequential stages —story immersion, AI-based speaking practice, retelling, and transfer activities—was designed to foster learners’ engagement and expressive ability. Based on the same learning content, the experimental group received AI digital textbook lessons grounded in the SAR-T model, while the comparison group received traditional textbook-centered instruction. The analysis revealed that the experimental group showed a significant improvement in speaking confidence and self-efficacy, suggesting that the feedback functions of AI digital textbooks and story-based activities had a positive impact. This study confirms that AI digital textbooks can serve as an effective instructional approach to strengthen self-efficacy in elementary English speaking education, with potential for expansion to diverse grade levels and subject areas in the future.

최근 급속하게 증가하고 있는 ChatGPT를 활용한 프로그래밍 교육에서 교수자가 초등학생 대상 스크래치 프 로그래밍 교육에서 진행하기 위한 효과적인 교수학습 전략을 탐색하였다. 학습자의 컴퓨팅사고, 자기효능감, 학 습동기 향상에 효과적인 AI 도구를 프로그래밍 교육에 활용하는 방안을 마련하였다. AI 도구를 실제 교육현장에 서 적용 가능한 과제 생성, 솔루션 평가, 학습자 지원 프롬프트를 파일럿 형태의 구조화된 프롬프트 설계 과정 을 제시하고 실험하였다. 이 연구에서 제시한 과제 생성 단계에서 순차 개념에 대한 프롬프트를 구조화하는 과 정을 제시하고 솔루션 평가 단계에서는 학습자의 결과물에 대한 AI 피드백을 통해 문제 해결에 집중할 수 있도 록 자기 점검과 논리적 사고 유도, 학습자 지원 영역에서 결과물 평가 수준에 맞춘 예시와 확장된 가정적 질문 을 포함할 수 있는 요소가 필요한 것을 제시하였다.

This study explored effective teaching and learning strategies for instructors to implement Scratch programming in elementary school students, particularly in the rapidly growing ChatGPT programming education space. This study explored how to effectively utilize AI tools in programming education to enhance learners' computational thinking, self-efficacy, and motivation. A structured prompt design process for task creation, solution evaluation, and learner support prompts applicable to real-world educational settings was proposed and tested. The proposed task creation phase involved structuring prompts for sequential concepts. The solution evaluation phase, incorporating AI feedback on learners' work, encouraged self-assessment and logical thinking to focus on problem solving. In the learner support area, the study suggested elements that could include examples and extended hypothetical questions tailored to the level of the outcome assessment.

생성형 AI를 활용하여 전문성을 갖춘 결과를 만들려면, 인간의 논리적인 사고에 입각하여 올바르게 포괄적으 로 질문하여 생성형 AI를 사용해야 한다. 이러한 포괄적 질문기법에는 전략적 경영적인 툴, 구성요소와 프로세 스를 고려한 질문 기법들이 있다. 본 논문에서는 초중등 교원 대상 연수에서 운영한 ChatGPT 포괄적 질문기법 에 대한 상세한 연수 과정을 제시하고, ChatGPT 포괄적 질문 기법들을 다양하게 적용하여 학교 현장 업무를 분석한 사례들을 제시하였다. 본 사례들로부터, 초중등 교원이 생성형 AI를 활용하여 체계적으로 설계 및 분석 할 수 있는 다양한 업무 영역을 알 수 있다. 그리고 ChatGPT를 사용하여 분석한 업무마다 적용된 질문 기법과 답변 내용을 상세하게 제시하였다. 이를 통해, 본 생성형 AI 활용 연수 콘텐츠가 교원들에게 유용하다는 것을 시사하고자 한다.

To produce professional results using generative AI, it is necessary to use generative AI by asking comprehensive questions based on human logic. These comprehensive questioning techniques include strategic management tools, components, and processes. This paper presents a detailed training course on the ChatGPT comprehensive questioning technique used in training for elementary and secondary school teachers, and presents case studies of various applications of the ChatGPT comprehensive questioning techniques to analyze school tasks. These cases reveal the diverse work areas in which elementary and secondary school teachers can systematically design and analyze using generative AI. Furthermore, the questioning techniques and responses applied to each task analyzed using ChatGPT are presented in detail. Through this, it is suggested that this training content utilizing generative AI is useful for teachers.

본 연구에서는 이제까지 출판된 노벨 엔지니어링 관련 문헌 중 최근 10년 동안 발표된 54편의 문헌들을 선 정하여 수업 주제를 유목화하였다. 수업사례들을 분석한 결과, 환경, 안전, 인성, 민주시민, 생태, 인공지능, 리터 러시, 기타의 8가지 주제로 유목화할 수 있었다. 이 8개의 주제는 2015 개정 교육과정과 2022 개정 교육과정 총론에 기술된 교육과정의 중점 사항과 핵심역량에서 제시한 키워드들이 거의 반영되었다. 이는 수업을 진행한 교사가 개정된 교육과정을 노벨 엔지니어링 수업에 충분히 반영한 결과이다. 그러나 몇몇 주제에 관해서는 중요 성에 비하여 수업사례가 매우 적다. 예를 들면, 민주시민과 리터러시와 관련된 노벨 엔지니어링 수업사례는 3개 로 매우 적었다. 향후에는 다양한 수업 주제가 발표되리라 기대한다. 또한 본 연구로 인하여 앞으로 더 다양한 주제의 수업사례가 발표되어 노벨 엔지니어링 수업을 시도하려는 현장 교사들이 자신 있게 융합 수업에 도전할 수 있기를 기대한다.

The study selected 54 papers related to Novel Engineering published in the past 10 years and categorized into class topics. As a result, we can categorize them into eight topics: environment, safety, personality, democratic citizenship, ecology, artificial intelligence, literacy, and others. These eight topics largely reflect the keywords presented in the curriculum's key points and core competencies described in the 2015 Revised Curriculum and the 2022 Revised Curriculum. I think that this results from the effort of teachers who conducted the class sufficiently incorporating the revised curriculum into the Novel Engineering class. However, there are not many class examples for some topics. For example, there were only three class examples related to democratic citizenship and literacy. I look forward to seeing a variety of class topics presented in the future. Furthermore, we hope that this study will lead to the publication of case studies on a wider range of topics, enabling teachers in the field to confidently attempt integrated classes in Novel Engineering.

최근 빠르게 변화하고 있는 AI관련 기술을 포함하여 다양한 디지털 기술의 변화에 부딪히고 있으며, 일상 생활의 변화와 교육 현장의 변화의 필요성이 강하게 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 바람직한 디지털 교육의 변화의 방향을 모색해 보 는 일환으로 다른 나라의 디지털 교육에 관한 정책들에 대한 고찰을 기반으로 우리 나라의 교육 현장에서 고려할 부분에 대 하여 살펴보고자 한다. 이를 위해 미국, 중국, 싱가포르, 일본, 유럽의 디지털 교육 정책에 대하여 문헌 연구를 실시하였으며, 디지털 리터러시, 데이터 보안 윤리, 교사의 역할 변화를 중점적으로 검토하였다. 이를 통해 교수자의 디지털 역량 강화와 윤리 교육이 교육 혁신의 지속 가능성의 중요한 요소로 강조하고 있다는 것을 살펴볼 수 있었다. 끝으로 디지털 교육의 본 질에 대한 이해를 기반으로 바람직한 디지털 교육 생태계 구축을 위해 개인정보 보호, 맞춤형 지원, 교육 데이터 관리, 디지 털 격차 해소, 관련 교원 연수 확대를 제언한다.

We are facing changes in various digital technologies, including AI-related technologies that are rapidly evolving, and the need for changes in daily life and the educational field is becoming increasingly evident. Accordingly, this study aims to explore the direction of desirable changes in digital education and, based on a review of other countries' digital education policies, examine the areas that should be considered in the Korean educational field. To this end, we conducted a literature review of digital education policies in the United States, China, Singapore, Japan, and Europe, focusing on digital literacy, data security ethics, and the changing role of teachers. Through this analysis, we found that strengthening instructors' digital competencies and ethics education are emphasized as crucial elements for the sustainability of educational innovation. Finally, based on an understanding of the essence of digital education, we propose building a desirable digital education ecosystem by addressing personal information protection, personalized support, educational data management, bridging the digital divide, and expanding relevant teacher training.

이 연구에서는 초등교사를 대상으로 한 디지털융합교육 연수를 마친 후 실시한 설문 자료를 분석하여, 초등교원의 디 지털융합교육에 대한 자신감과 자기효능감, 기여도, 자기계발 등 연수 효과성에 대한 인식과 만족도를 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털융합교육에 대한 효과성은 자기계발과 기여도에 대한 효과는 높게 나타났지만, 자기효 능감은 상대적으로 낮았다. 둘째, 디지털융합교육 연수의 효과를 높이려면 연수 시작 전에 연수 과정에 대한 충분한 설명 과 안내가 필요하며, 연수 과정 개발 시에도 연수자의 의견을 묻거나 인전 연수 참여자의 의견 등을 적극적으로 반영할 필요가 있다. 셋째, 교원의 성별, 연령대별, 교육경력별, 학교 규모별 연수 효과성에는 유의미한 차이 없지만, 디지털융 합교육의 기여도와 자기계발에서 여교사가 남교사보다 높게 나타났다. 따라서 디지털 활용 능력이 학생들의 학업성취 도 향상과 수업 개선에 기여할 수 있도록 디지털융합교육 방법과 사례 중심의 연수가 확대되어야 한다.

This study analyzed survey data collected from elementary school teachers who completed a digital convergence education training program. The analysis focused on teachers’ perceptions of training effectiveness and satisfaction in relation to confidence, self-efficacy, contribution, and self-development regarding digital convergence education. The results are as follows. First, while the training showed high effectiveness in terms of self-development and contribution, the level of self-efficacy was relatively low. Second, to enhance the effectiveness of digital convergence education training, it is necessary to provide sufficient explanations and guidance about the training process before the program begins, and to actively incorporate participants’ opinions, as well as feedback from previous trainees, in program development. Third, although no significant differences were found in training effectiveness by gender, age group, teaching experience, or school size, female teachers showed higher scores than male teachers in contribution and self-development related to digital convergence education. Therefore, training programs focusing on digital convergence education methods and case-based practices should be expanded so that teachers’ digital competencies can contribute to improving students’ academic achievement and enhancing classroom instruction.

본 연구는 2022 개정 교육과정의 적용에 따라 강화되는 초·중등 정보교육의 핵심 역량을 분석하고, 이를 대 학의 AI·데이터 기반 교양교육과 비교하여 교육과정 간 연계 방안을 모색하였다. 연구 결과, 두 교육 단계는 컴 퓨팅 사고력, 데이터 리터러시, AI 윤리 등 일부 내용 요소에서 중첩되나, 교육 목표와 수업 방식, 평가 체계에 서 차이가 나타났다. 특히, 중등 정보교육 이수 경험의 지역·학교 간 편차는 대학 진학 후 학습 격차로 이어질 수 있음을 확인하였다. 이에 따라 본 연구는 ① 교육과정 간 수직적 정합성 확보, ② 공통 핵심 역량 기반 프레 임워크 구축, ③ 교사-교수 협력 체계 마련, ④ 맞춤형 브릿지 교육 도입을 핵심 전략으로 제안하였다. 이러한 논의는 AI 시대 핵심 역량 중심 교육 실현을 위한 기초 자료로 활용될 수 있다.

This study examines the core competencies of information education in the 2022 Revised National Curriculum and explores strategies for linking them with university-level AI and data-based liberal arts courses. The analysis shows overlaps in computational thinking, data literacy, and AI ethics, but also identifies differences in objectives, teaching methods, and assessment. Regional disparities in secondary education were found to deepen learning gaps at the university level. To address this, four strategies are proposed: securing vertical alignment, building a competency-based framework, fostering teacher–professor collaboration, and introducing bridge programs. These findings provide implications for competency-based education in the digital era.

로블록스(Roblox)는 메타버스 공간에서 물리적인 객체 파트를 추가하고, 다양한 파트들을 결합하여 모델을 창 작할 수 있는 플랫폼이다. 로블록스에서는 중력과 속도를 비롯하여 다양한 물리적 현상이 현실 세계와 유사하게 모델에게 적용된다. 이렇게 현실 세계와 유사한 가상 메타버스 창작 공간에 대한 이해를 높이는 교육은 그 필요 성이 높다. 본 논문에서는 초중등 교원을 대상으로 운영한 연수에서 로블록스를 이용한 모델링 연수 과정을 제 시하고, 본 연수에서 개발된 기초 모델링 과제와 평가 방법의 다양한 사례를 제시하였다. 본 사례들로부터, 초중 등 교원이 메타버스에서 공간 설계 모델링 SW 교육을 실시할 때 필요한 기초 과제와 평가 방법을 참고할 수 있다. 그리고 로블록스를 사용하여 작성한 사례마다 부과한 기초 과제와 평가 방법을 상세하게 제시하였다. 이 를 통해, 본 메타버스 공간 모델링 SW 교육 연수 콘텐츠가 교원들에게 유용하다는 것을 알 수 있다.

Roblox is a platform that allows users to create models by adding physical object parts to the metaverse space and combining various parts. In Roblox, various physical phenomena, including gravity and velocity, apply to models similar to those in the real world. Therefore, there is a high need for education that enhances understanding of this virtual metaverse creative space, which resembles the real world. This paper presents a modeling training course using Roblox in a training program for elementary and secondary school teachers, and presents various examples of the basic modeling tasks and assessment methods developed during the training. These examples provide a reference for the basic tasks and assessment methods required for elementary and secondary school teachers to teach spatial design modeling software in the metaverse. Furthermore, the basic tasks and assessment methods assigned to each case created using Roblox are presented in detail. This demonstrates the usefulness of this metaverse spatial modeling software training content for teachers.

로블록스(Roblox)는 메타버스 공간에서 다양한 파트를 만들고, 생성한 파트에 루아(Lua) 코드 스크립트를 심 어 다양한 표현이 가능한 플랫폼이다. 메타버스에 대한 이해를 높이는 교육과 메타버스를 활용한 SW교육의 필 요성도 높다고 할 수 있다. 본 논문에서는 초중등 교원을 대상으로 운영한 연수에서 로블록스를 이용한 연수 과 정을 제시하고, 본 연수에서 개발된 기초 루아 코딩 과제와 평가 방법의 상세한 사례를 제시하였다. 본 사례들 로부터, 초중등 교원이 메타버스에서 파트 루아 텍스트 코딩 교육을 실시할 때 필요한 기초 과제와 평가 방법을 참고할 수 있다. 그리고 로블록스를 사용하여 작성한 사례마다 부과한 기초 루아 코딩 과제와 평가 방법을 상세 하게 제시하였다. 이를 통해, 본 메타버스 파트 텍스트 코딩 교육 연수 콘텐츠가 교원들에게 유용하다는 것을 알 수 있다.

Roblox is a platform that allows users to create various parts in the metaverse and embed Lua code scripts into these parts to create diverse expressions. There is a growing need for education that enhances understanding of the metaverse and for software education that utilizes the metaverse. This paper presents a training course using Roblox for elementary and secondary school teachers, and presents detailed examples of basic Lua coding assignments and assessment methods developed during the training. These examples provide a reference for basic assignments and assessment methods required for elementary and secondary school teachers to teach part Lua text coding in the metaverse. Furthermore, the basic Lua coding assignments and assessment methods assigned to each case created using Roblox are presented in detail. This demonstrates the usefulness of this metaverse part text coding training content for teachers.

본 연구는 생성형 AI의 교육적 활용 가능성과 한계를 탐색하기 위해 초등학생 대상으로 주장하는 글 쓰기 학 습 지원을 위한 에이전트를 개발하고, 이를 적용하기 위한 학습 프로그램을 개발하였다. 개발한 AI 에이전트는 LangChain, LangGraph를 기반으로 ReAct(계획–행동–관찰) 루프로 구성되며, RAG, 실시간 웹 검색, 수식 계산 도구를 통합한 웹 기반 에이전트이다. AI 에이전트를 적용하기 위해 초등 6학년 5차시 학습 프로그램을 개발하 여 1개 학급(25명)을 대상으로 적용하였다. 적용 결과, 출처 불명확 자료로 인한 기존 웹 탐색의 한계가 보완되 고 신뢰 가능한 근거와 명시적 출처 확보가 용이해졌다. 또한 도구 선택의 자율화와 RAG,웹 검색 및 계산 병행 으로 LLM의 환각 감소와 최신성, 정확성 제고가 관찰되었다.

This study explores the educational potential and limitations of generative AI by designing and implementing an AI agent–based lesson program and a learning-support agent to assist elementary students with argumentative writing. Built on LangChain and LangGraph, the web-based agent implements a ReAct (plan–act–observe) loop and integrates RAG, real-time web search, and a math computation tool; it was deployed in a five-session lesson program with one sixth-grade class (n=25). The intervention mitigated difficulties in traditional web searching caused by advertisements and unclear sources, enabling easier access to reliable evidence and explicit citations. In addition, autonomized tool selection and the combined use of RAG, web search, and computation were associated with reduced hallucinations and improved recency and accuracy in LLM outputs.

다양한 수업을 실시한 후 수업 효과성을 분석하려면 사전 사후 검사 설문 문항이 필요하다. 이러한 수업 효과 성 분석 설문 도구를 ChatGPT를 이용하여 만들 수 있다. 이러한 분석 도구의 구조는 중복 및 누락 없는 질문 기법인 Logic Tree로 설계하는 것이 효과적이다. 본 논문에서는 초중등 교원 대상 연수에서 ChatGPT를 이용 하여 수업 효과성 분석 도구를 만드는 데 있어, 학습해야 할 연수 과정을 제시하고, Logic Tree 기법을 적용하 여 다양한 수업에 대한 효과성 분석 설문 도구를 작성한 사례들을 제시하였다. 본 사례들로부터, 초중등 교원이 생성형 AI를 활용하여 체계적으로 수업 효과성 분석 도구를 작성할 수 있는 다양한 교과 영역을 알 수 있다. 그 리고 ChatGPT를 사용하여 작성한 분석 도구마다 적용된 질문 기법과 답변 내용을 상세하게 제시하였다. 이를 통해, 본 생성형 AI 활용 연수 콘텐츠가 교원들에게 유용하다는 것을 시사하고자 한다.

To analyze the effectiveness of various classes, pre- and post-test questionnaires are necessary. These teaching effectiveness analysis questionnaires can be created using ChatGPT. The structure of these tools is effectively designed using the Logic Tree, a questioning technique that eliminates redundancy and omissions. This paper presents the training process required to develop teaching effectiveness analysis tools using ChatGPT in training for elementary and secondary school teachers. Furthermore, it presents case studies of applying the Logic Tree technique to develop effectiveness analysis questionnaires for various classes. These case studies demonstrate the diverse subject areas in which elementary and secondary school teachers can systematically develop teaching effectiveness analysis tools using generative AI. Furthermore, the questioning techniques and responses for each analysis tool created using ChatGPT are presented in detail. Through this, it is suggested that this training content utilizing generative AI is useful for teachers.

스마트팜 실습은 선진 농업 기술과 AI 영역을 함께 공부할 수 있는 융합 교육과정이다. 학습자는 여기서 스마 트팜의 운영 기술을 익히고 이를 지능적으로 제어하는 컴퓨터 기술을 실습할 수 있다. 우리나라의 스마트 농업 현황이 대규모 정밀 농업이 아닌 하우스 원격 관제인 점을 고려할 때 본 논문의 스마트팜 주제는 학교와 농업 현장을 잇는 효과적인 실습 주제라고 할 수 있다. 이에 따라 학교 현장에도 스마트팜에 관련한 다양한 실험 교 구와 구성 키트가 소개되고는 있으나 적용 센서가 제한적이고 서버와 모바일 연계와 관련한 구체적이고 안정된 운영 체계 개발은 매우 미흡한 수준이다. 이에 본 논문은 RGB 이미지, 온도, 습도, 가스 등의 센싱 정보를 상호 융합하여 멀티 모달 센싱과 수분공급, 쿨링팬, LED 점등 장치와 같은 부속 장치를 지능적으로 작동하고 관제하 는 운영체계의 구성과 구현 방안, 적용 알고리즘을 설명한다. 본 논문에서 설명하는 멀티 모달 운영체계는 다양 한 센서와 부속 장치 간의 상호 연관성을 딥러닝 분석하고 제어하는 과정을 실습할 수 있는 AI 융합 교구이다.

Smart Farm Practical Training is a convergent curriculum that combines advanced agricultural technology and AI. Learners will learn smart farm operational techniques and practice the computer technology that intelligently controls them. Given that Korea's current smart agriculture landscape relies on remote greenhouse control rather than large-scale precision farming, the smart farm topic presented in this paper offers an effective practical training platform that bridges the gap between schools and agricultural practices. While various smart farm-related experimental tools and kits are being introduced to schools, the applicable sensors are limited, and the development of a robust and robust operating system for server and mobile connectivity remains inadequate. This paper presents the architecture, implementation, and applied algorithms of an operating system that intelligently operates and controls multimodal sensing, water supply, cooling fans, and LED lighting devices by integrating sensor data such as RGB images, temperature, humidity, and gas. The multimodal operating system described in this paper is an AI-integrated educational tool that allows students to practice deep learning-based analysis and control of the interconnectivity between various sensors and devices.

본 연구는 AI 시대에 필요한 역량을 함양한 예비교사를 양성하기 위한 교육콘텐츠 개발을 목적으로 한다. 이 를 위해 예비교사의 AI 교육모델인 AITEM을 초급과 중급 수준으로 재구성해 내용을 설계하였으며, 교육내용의 위계와 반복적 심화를 기반으로 하는 나선형 교육과정이 구현되도록 수준별 각 13주차의 실습 중심 교육콘텐츠 를 개발하였다. 그 후 콘텐츠의 가청성, 학습자의 동기 유발, 상호작용, 교육내용, 학습자 편의성을 평가하고 수 정 및 보완과정을 거쳐 AI 교육콘텐츠를 완성하였다. 본 연구는 실습 중심의 콘텐츠로 학습자의 참여를 높이 고, 실제 교수·학습의 전 과정을 아우르는 학습경험을 제공하여 예비교사가 교육 현장에 대한 적응력을 높일 수 있다는 점에서 의미가 있다.

This study aimed to develop instructional content to enhance pre-service teachers’ competencies required in the era of artificial intelligence (AI). The AITEM model, an AI education framework for pre-service teachers, was redesigned at beginner and intermediate levels. The AITEM model, an AI education framework for pre-service teachers, was redesigned at beginner and intermediate levels. Based on the model’s spiral structure—characterized by hierarchical sequencing and iterative deepening—13-week instructional modules were designed for each level. The content was evaluated and refined based on accessibility, learner motivation, interactivity, instructional coherence, and usability. The final product was designed to support systematic understanding by reinforcing and expanding core AI concepts across levels. Through hands-on learning experiences, the content also promoted active engagement and fostered practical readiness for real classroom environments.

2022 개정 교육과정에서 디지털 소양이 핵심역량으로 제시되면서, 미래교사인 예비교원의 디지털 교육 역량 함양이 중요한 과제로 대두되고 있다. 본 연구는 교육부가 2024년 발표한 "교실혁명을 위한 교원역량체계"의 진 단도구에 대한 예비교원의 인식을 조사하여, 예비교원 맞춤형 진단도구 개발을 위한 시사점을 도출하고자 하였 다. 연구대상은 A교육대학교 예비교원 18명이며, 교원역량체계의 21개 문항에 대한 이해도와 타당성을 5점 척 도로 평가하고 서술식 의견을 수집하였다. 수집된 데이터는 양적 분석과 질적 분석을 통해 분석하였다. 연구 결 과, 예비교원들의 문항 이해도는 평균 4.69점, 타당성은 평균 4.76점으로 전반적으로 높게 나타났다. 질적 분석 결과, 예비교원들은 전문용어의 명확성, 실천적 맥락의 구체화, 학년별 수준 차이 고려, 문항 간 중복성 해소 등 의 개선점을 제시했다. 본 연구는 예비교원의 디지털 교육 역량 진단도구가 단순한 평가 도구를 넘어 전문성 개 발을 지원하는 교육적 도구로 발전해야 함을 시사한다.

With digital literacy as a core competency in the 2022 revised curriculum, developing digital education competencies for pre-service teachers has become crucial. This study investigated pre-service teachers' perceptions of the Ministry of Education's "Teacher Competency Framework for Classroom Revolution" diagnostic tools to develop customized instruments for pre-service teachers. Eighteen pre-service teachers from A University of Education evaluated 21 items on comprehension and validity using a 5-point scale and provided written feedback. Results showed high ratings for both comprehension (M=4.69) and validity (M=4.76). Qualitative analysis revealed needs for clearer terminology, specific practical contexts, grade-level considerations, and reduced item redundancy. The study suggests that diagnostic tools for pre-service teachers should evolve beyond assessment instruments to educational tools supporting professional development.

이 연구에서는 학생 1인 1 스마트기기 정책에 따른 읍면지역의 초중등학교 교사의 에듀테크 활용 수업에 대한 역 량 변화와 만족도를 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 에듀테크에 대한 이해는 높았지만, 상대적으로 에듀테크 수업 에 대한 계획 수립과 수업 분석에 대한 역량은 낮은 것으로 나타났다. 둘째, 50대 이상의 고연령층 교원을 대상으로 한 맞춤형 콘텐츠 개발과 에듀테크 활용 연수가 필요하다. 셋째, 에듀테크 활용 수업이 활성화되려면, 교사들에게 에 듀테크의 선정과 개선 역량, 학생 평가 계획의 수립 역량, 기술적 문제 발생 시 해결 역량, 현장 연구 수행 및 결과 분석 역량 등을 기를 수 있도록 지원해야 한다. 넷째, 에듀테크 활용 수업에 대한 우수 사례와 수업 자료 공유, 선도 교사의 경험과 노하우를 공유함으로써 교원의 수업 부담과 업무 부담을 줄여야 한다.

This study analyzed changes in competence and satisfaction of elementary and secondary school teachers in rural areas regarding EduTech using instruction under the one-student-one-smart-device policy. The findings are as follows. First, while teachers demonstrated a high level of understanding of EduTech, their competence in lesson planning and lesson analysis for EduTech-based classes was relatively low. Second, there is a need to develop tailored training programs and instructional content for older teachers, particularly those in their fifties and above. Third, in order to promote the effective implementation of EduTech using instruction, teachers should be supported in enhancing their competence in selecting and improving EduTech tools, planning student assessments, resolving technical issues, and conducting and analyzing classroom-based research. Fourth, to reduce teachers’ instructional and administrative burdens, it is essential to facilitate the sharing of best practices and instructional materials for EduTech using lessons, as well as the experiences and expertise of leading teachers.

초거대 언어 모델(LLM)이 발전하면서 사람들은 많은 곳에서 LLM을 사용하여 생산성을 증대시키고 있다. 이 는 사람과의 자연스러운 대화 진행, 추론 등을 할 수 있는 LLM의 능력을 미루어 볼 때 매우 자연스러운 일이라 고 할 수 있다. LLM은 회사, 일상생활뿐만 아니라 교육 현장에서도 사용되면서 많은 변화를 이끌어내고 있는 데, 학습자들이 정보 수집, 문제 해결 등의 다양한 분야에서 LLM을 활용하여 많은 효과를 보고 있는 것도 사실 이다. 그러나, 학습자가 수행해야 하는 활동을 대신하는 등의 무분별한 LLM의 사용은 학습자의 역량을 배양해 야 하는 교육 목표의 달성에 장애 요인으로 작용할 수 있는 가능성이 있다. 특히, 학습자의 자기 주도적인 활동 을 핵심으로 하고 있는 자기 조절 학습 모델에서 LLM의 올바른 사용은 매우 중요하다고 할 수 있다. 따라서, 본 연구에서는 자기 조절 학습 모델에서의 LLM의 역할에 대하여 탐구하고 활동의 예를 제안하였다.

With the advancement of Large Language Models (LLMs), people are increasingly using them to enhance their productivity. This is understandable, given LLMs' ability to facilitate natural conversations and reasoning. LLMs are driving significant change not only in the workplace and everyday life, but also in education. Learners are reaping significant benefits from their use in diverse areas, including information gathering and problem solving. However, indiscriminate use of LLMs, such as replacing required activities, can hinder the achievement of educational goals, which aim to cultivate learner competencies. In particular, the appropriate use of LLMs is crucial in self-regulated learning models, which prioritize learner self-directed activity. Therefore, this study explores the role of LLMs in self-regulated learning models and proposes examples of activities.

이 연구에서는 찾아가는 학교 컨설팅 사업을 통해 호남권에 있는 소규모 학교의 초중고 학생들을 대상으로 디지털 문해 교육을 실시한 후 설문한 자료를 분석하였다. 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 디지털 문해 교육에 참여한 초중고 학생들의 만족도는 매우 높 은 편이었지만, 중학생들의 만족도가 상대적으로 낮으므로, 중학생의 요구와 수준을 반영한 교육 프로그램을 개발이 필요하다. 둘 째, 찾아가는 학교 컨설팅 교육에 참여한 초중고 학생들의 디지털 문해력은 크게 향상되었지만 에듀테크의 이해와 활용은 상대적으 로 낮은 편이므로 다양한 에듀테크 솔루션이나 교육용 콘텐츠를 소개함으로써 교육적 효과를 높이는 방안이 필요하다. 셋째, 고등 학생들의 디지털 문해력의 향상도는 높지만, 디지털 교육에 대한 만족도가 낮으므로, 고등학생의 발달 수준과 관심사를 반영한 맞 춤형 프로그램 설계가 필요하다. 넷째, 단순한 에듀테크 도구 활용 방법을 강의식으로 운영하기보다는 학생들이 직접 참여할 수 있 는 실습 중심의 교육과 프로젝트 기반 학습, 협력적 문제 해결학습 등 다양한 교수전략이 필요하다.

This study analyzed survey data collected from elementary, middle, and high school students in small schools located in the Honam region, following their participation in digital literacy education provided through the Visiting School Consulting program. The results are as follows. First, while overall satisfaction with digital literacy education was very high, middle school students reported relatively lower levels of satisfaction, indicating the need to develop educational programs tailored to their needs and developmental levels. Second, although the students’ digital literacy significantly improved, their understanding and utilization of EdTech remained relatively low, suggesting the importance of introducing diverse EdTech solutions and educational contents to enhance educational effectiveness. Third, high school students demonstrated substantial improvement in digital literacy; however, their satisfaction with digital education was relatively low. This highlights the need to design customized programs that reflect the developmental characteristics and interests of high school students. Fourth, rather than relying solely on lecture-based delivery of EdTech tool usage, it is necessary to adopt diverse instructional strategies such as practice-oriented education, project-based learning, and collaborative problem-solving to increase student engagement and learning effectiveness.

2022 개정 교육과정에서 미래 세대 핵심 역량으로 디지털 기초 소양을 강조함에 따라 교사의 디지털 역량 함양은 필수적인 요소가 되었다. 본 연구는 경상남도 지역 초등 교원을 대상으로 디지털 역량 수준을 진단하고, 배경 변 인에 따른 차이를 분석함으로써 역량 강화를 위한 정책 수립의 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 전문가 검토를 통해 적절성이 검증된 디지털 역량 측정도구를 사용하여 경상남도 지역의 초등학교 교원을 대상 으로 온라인 설문조사를 실시하였다. 설문 문항은 전문적 참여, 디지털 자원, 교수학습, 평가, 학습자 강화, 학습자 디지 털 역량 촉진의 6개 영역으로 구성되었다. 초등 교원의 배경 변인별(교육경력, 디지털 및 AI 관련 연구‧선도학교 근무경 력) 디지털 역량 차이 분석을 위해서 기술통계(빈도, 평균, 표준편차 등), t검정, ANOVA(일원배치분산분석) 등을 활용하 였다. 연구 결과, ‘디지털 자원’이 가장 높은 역량으로, ‘평가’ 영역이 가장 낮은 역량으로 나타났다. 이러한 결과는 초등 교원의 디지털 역량 강화를 위한 향후 정책 및 연수 프로그램 개발의 방향을 설정하는 데 유용한 근거가 될 수 있다.

This study investigates the digital competency of elementary school teachers in Gyeongsangnam-do in response to the 2022 revised curriculum emphasizing digital literacy. Using a validated survey tool, six subdomains— professional engagement, digital resources, teaching and learning, assessment, empowering learners, and facilitating learners’ digital competence—were assessed. Data from teachers were analyzed using descriptive statistics, t-tests, and ANOVA. Results showed the highest competency in digital resources and the lowest in assessment. These findings provide foundational insights for policies and training programs aimed at enhancing teachers’ digital competency.

본 연구는 창의적 문제해결 역량을 다섯 가지 세부 역량으로 구분하여 각 세부 역량에 대한 초등 예비교사들 의 수준을 분석하였다. 각 세부 역량을 측정하는 질문들에 대해 5점 척도로 응답하도록 하였으며, 예비교사들의 응답 평균은 ‘문제 발견 및 분석’이 3.39, ‘아이디어 생성’이 3.04, ‘실행 계획’이 3.70, ‘실행’이 3.19 그리고 ‘설 득 및 소통’이 3.33으로 나타났다. 이 결과에서 예비교사들의 창의적 문제해결 역량은 보통 수준에 머무르고 있 다는 사실을 확인할 수 있다. 또한 예비교사들의 창의적 문제해결 역량이 성과 프로그래밍 수준에 따라 유의미 한 차이가 있는지를 세부 역량별로 살펴보았다. 그 결과, ‘문제 발견 및 분석’, ‘아이디어 생성’과 ‘실행’ 역량들 에 대해 유의미한 차이가 발견되었다. 남성이 여성보다 그리고 프로그래밍 수준이 높을수록 높은 수준의 역량을 갖춘 것으로 나타났다. 이러한 실태를 고려하여 예비교사들의 창의적 문제해결 역량을 신장하는 구체적인 방안 들이 마련될 필요가 있다.

This study divided creative problem-solving competencies into five sub-competencies and analyzed elementary preservice teachers’ level of each sub-competency. The questions measuring each sub-competency were asked to be answered on a 5-point scale, and preservice teachers’ average responses were 3.39 for ‘detection and analysis of a problem’, 3.04 for ‘idea generation’, 3.70 for ‘action planning’, 3.19 for ‘action’ and 3.33 for ‘persuasion and communication’. These results confirm that preservice teachers’ creative problem- solving competencies remain at an average level. In addition, it was examined whether there were significant differences in preservice teachers’ competencies according to their gender and programming levels. As a result, significant differences were found in the competencies of ‘detection and analysis of a problem’, ‘idea generation’, and ‘action’. Men were found to have higher levels of competence than women, and preservice teachers with higher programming levels were found to have higher levels of competence than others. Considering these results, specific strategies need to be developed to enhance preservice teachers’ creative problem-solving competencies.

본 연구는 AI 디지털교과서(AIDT)의 실제 활용 현황을 살펴보고, 교사의 디지털 역량에 따라 AI 디지털교과 서 활용 양상에 어떤 차이가 있는지를 분석하였다. 경남에 소재한 J초등학교 교사 10명을 대상으로 설문을 실시 한 결과, 디지털 역량이 높은 교사는 AI 디지털교과서를 자율적이고 다양하게 활용한 반면, 역량이 낮은 교사는 기술적 부담으로 소극적 활용에 머물렀다. 또한 교직 경력에 따라 활용 정도에도 차이가 나타났으며, 중간 경력 교사의 활용도가 가장 높았다. 이러한 결과는 AIDT의 효과적 도입을 위해 교사 대상 연수 강화와 사용자 친화 적 설계, 현장 지원 체계가 필요함을 시사한다.

This study examined the actual use of AI digital textbooks (AIDT) and analyzed the differences in the application patterns according to the digital capabilities of teachers. According to a survey of 10 teachers at J Elementary School in Gyeongnam, teachers with high digital capabilities used AIDT autonomously and variously, while teachers with low capabilities remained passive due to technical burdens. In addition, there was a difference in the degree of utilization according to the teaching experience, and the utilization of middle-aged teachers was the highest. These results suggest that the effective introduction of AIDT requires strengthening training for teachers, user-friendly design, and on-site support systems.

디지털 리터러시는 미래 사회를 살아가는 데 필요한 핵심 역량이다. 방과후학교 컴퓨터교실은 교과 수업에서 부족한 정보 교육을 보완하며 디지털 리터러시를 함양할 기회를 제공한다. 그러나 방과후학교에는 정규 교육과 정이 없어 학생의 디지털 역량을 체계적으로 확인하는 데 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 을 활용한 20차시 교육 프로그램을 개발하고 KERIS 디지털 리터러시 프레임워크를 반영한 분석적 루브릭을 제 작하여 방과후학교 현장에 적용하였다. 연구 결과 학생의 디지털 리터러시가 단계적으로 유의미하게 향상됨을 확인하였다. 본 연구는 생성형 인공지능을 접목한 교육 프로그램이 디지털 리터러시 함양에 효과적임을 실증적 으로 입증하였으며 나아가 방과후학교가 디지털 리터러시 교육의 새로운 가능성임을 시사한다.

Digital literacy is a core competency for future society. After-school computer classes supplement limited information education in regular curricula and offer opportunities to build digital literacy. Yet, lacking standardized curricula and evaluation, after-school programs make it difficult to assess students’ competencies. This study developed a 20-session program using generative artificial intelligence (AI) and an analytic rubric based on the KERIS Digital Literacy Framework, applied in an after-school context. Results analyzed with the Friedman and Wilcoxon tests showed significant improvements in most domains. The study demonstrates that incorporating generative AI effectively enhances elementary students’ digital literacy and suggests after-school programs as a new avenue for digital literacy education.

본 연구는 프로그래밍 교육에서 AI 챗봇을 활용하는 학습형태를 사례 분석을 통해 분석하였고 효과적인 교수 학습전략을 설계하기 위한 탐색적 연구를 실시하였다. 프로그래밍 학습에서 AI 챗봇의 역할, 교수학습의 상호작 용, 학습과정 특징을 분석하여 학습과정은 개념이해, AI와의 상호작용을 통한 실습, 결과분석과 생성된 코드에 대한 리뷰, 학습자의 성찰과 반복적 선순환 구조 형태로 이루어지는 것으로 나타났다. AI 챗봇은 프로그래밍 개 념 지식 전달 역할, 학습과정의 결과 해석, 평가, 피드백 제공, 문제해결의 전략적 촉진자 등 다양한 역할이 수 행 가능한 것으로 분석되었다. 다만 AI 의존성과 반성적 사고 부족의 가능성 존재 등의 문제점을 해결하기 위한 교수자의 전략적 개입과 체계적 활용 방안 마련이 요구된다.

This study analyzed the learning patterns of AI chatbots in programming education through case studies and conducted exploratory research to design effective teaching and learning strategies. The study analyzed the role of AI chatbots in programming learning, the interaction between teaching and learning, and the characteristics of the learning process. The learning process was found to consist of conceptual understanding, hands-on practice through interaction with AI, analysis of results and review of generated code, and learner reflection, forming a virtuous, iterative cycle. AI chatbots were found to be capable of performing various roles, including imparting programming conceptual knowledge, interpreting learning outcomes, evaluating and providing feedback, and serving as a strategic facilitator of problem-solving. However, strategic intervention by instructors and systematic utilization plans are needed to address issues such as AI dependence and the potential lack of reflective thinking.