Earticle

4차 산업혁명 사회에서 인간은 인공지능과 긴밀한 관계를 맺으며 살고 있다. 급격한 사회의 변화에 맞추어 교육 계에서도 인공지능에 대한 관심이 높아지는 가운데, 특히 챗봇은 즉문즉답이라는 큰 장점을 바탕으로 연구가 활발 히 진행되고 있다. 사회과 수업에서도 AI 시대에 맞게 창의 융복합적 사고력, 소통 능력, 비판적 사고력 등의 미래 핵심 역량을 강화해야 할 필요가 있다. 본 연구에서는 초등 사회과 수업에서 AI 챗봇이 효율적인 학습 도구로 활 용될 수 있다고 보고, 학생들이 주제를 정하여 챗봇을 만들어 보도록 하였다. 연구 결과, AI 챗봇 활용 교육 프로 그램은 학생들의 학습 만족도를 향상시켰고, 학생들은 새로운 학습 경험을 얻으며 AI 활용 교육에 대한 관심과 참 여도가 증가하였다. 본 연구에서 개발한 AI 챗봇 활용 교육 프로그램을 통해 초등학교 학생들은 사회과 수업에 대 해 관심이 높아지고, 흥미를 느껴 교육에 효과적으로 활용되기를 기대한다.

In the 4th industrial revolution society, humans live in close relationship with artificial intelligence. In line with the rapid social change, interest in artificial intelligence is increasing in the educational world. In particular, chatbots are being actively researched based on the great advantage of immediate question and answer. In social studies classes, it is necessary to strengthen future core competencies such as creative convergence thinking skills, communication skills, and critical thinking skills in line with the AI era.In this study, we saw that AI chatbots could be used as efficient learning tools in elementary social studies classes, and students decided on a topic to create and service chatbots. As a result of the study, the AI chatbot-based education program improved students' satisfaction with learning, and students gained new learning experiences and increased their interest in and participation in AI-based education. Through the AI chatbot utilization education program developed in this study, elementary school students are expected to be effectively used in education because they are interested and interested in social studies classes.

최근 교육 현장에서는 ChatGPT가 대표적인 생성형 인공지능에 대한 관심이 뜨겁다. 생성형 인공지능의 교육적 활용에 대한 의견은 찬반으로 분분한 실정이지만, 최근 인간의 고유 영역이라고 생각했던 창작 영역에까지 생성형 인공지능이 활용되고 있는 상황이다. 교육 관련 연구자들은 향후 생성형 인공지능의 교육적 활용 측면에서 가장 중요한 학습자들의 역량으로 생성형 인공지능과 협업할 수 있는 역량이라고 보고 있다. 그러나 아직까지 생성형 AI와 협업 역량을 신장할 수 있는 예술교육 관련 콘텐츠는 전무한 실정이다. 이에 이 연구에서는 창작 미술교육 주제로 생성형 AI 도구 중 하나인 스테이블 디퓨전(Stable Diffusion)을 활용하여 학습자가 생성형 AI 도구와 협업 하여 창의적인 미술 작품을 만들 수 있는 교과 연계 교수·학습과정안을 개발하였다. 프로그램의 타당성 검증을 위 해서 Lawshe(1975)의 내용타당도 비율(Content Validity Ratio: CVR) 계산 공식을 활용하였다. 검증 결과는 학교 현장에서 활용하기에 적합한 것으로 분석되었다.

Recently, there has been a lot of interest in generative artificial intelligence, of which ChatGPT is a representative example, in the educational field. Opinions on the educational use of generative artificial intelligence are divided into pros and cons, but generative artificial intelligence has recently been used even in creative areas that were thought to be the domain of humans. Education-related researchers believe that the ability to collaborate with generative artificial intelligence is the most important learner competency in terms of educational use of generative artificial intelligence in the future. However, there is still no content related to art education that can enhance generative artificial intelligence and collaboration capabilities. Accordingly, in this study, we used Stable Diffusion, one of the generative artificial intelligence tools, as a topic for creative art education to develop a curriculum-linked teaching and learning curriculum that allows learners to create creative works of art by collaborating with generative artificial intelligence tools. did. For validity verification, Lawshe (1975)'s content validity ratio (CVR) calculation formula was used. The verification results were analyzed as suitable for use in school education.

본 연구는 최근 인공지능 기술의 급격한 발달로 주목받는 생성형 인공지능을 교육적으로 도입하기 위한 방향을 제 안하는 것을 목표로 57편의 문헌을 내러티브 검토하여 4개의 연구 질문에 답하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 생성형 인공지능을 교육에 도입하려면 교육 방식은 학생 스스로 질문을 만드는 방향으로 바뀌어야 하며 교사는 생성형 인공 지능이 만들어낸 학습 자료의 큐레이터 역할을 해야 한다. 평가는 학생의 사고력과 학습 과정을 측정 및 기록하여야 한다. 또 생성형 인공지능 시대에 필요한 새로운 문식성, 비판적 사고, 창의력 등을 향상하기 위한 교육이 필요하다. 생성형 인공지능에 대한 교육계의 반응은 대체로 긍정적이나 학생의 인지적 발달과 자기주도성에 영향을 주지 않도록 신중히 도입해야 한다. 생성형 인공지능을 교육에 도입하는 방법은 학습을 돕는 튜터, 교사의 수업을 돕는 보조 교사, 정보 교과 내용 요소로서의 생성형 인공지능이다. 마지막으로, 생성형 인공지능이 교육에 성공적으로 도입 및 활용되 려면 생성형 인공지능의 교육적 파인튜닝, 개방형 학습 자료 공유 플랫폼 및 IT 인프라 구축 지원이 전제되어야 한다.

This is a narrative review of the literature about generative AI and education, answering four research questions with the aim of proposing a direction for educational introduction of generative AI, which is drawing attention due to the rapid development of AI technology. In order to introduce generative AI into education, learning methods must be changed in the way that students make questions on themselves, and teachers must act as curators of learning materials generated by AI. Students’ thinking skills and learning process must be recorded and measured for assessments. In addition, education has to help students improve new machine-based or AI literacy needed in the era of generative AI, critical thinking, and creative thinking. Generally, educational communities show positive attitudes toward generative AI, however, it should be introduced carefully so as not to hinder development of students’ cognitive abilities and self-directedness. Three ways to integrate generative AI into education are to use it as a tutor for students’ learning process, to use it as a tool for teachers designing classes and providing feedback, and teaching it as an educational content in an information curriculum. Finally, for generative AI to be successfully integrated in schools, along with fine-tuning of generative AI to be optimized for education, it is prerequisite to make OER platforms used actively and support IT infrastructure in educational institutes financially.

인공지능은 우리의 일상 생활과 정치, 경제, 문화 등의 모든 분야에서 폭넓게 변화를 이끌고 있으며, 현재를 살 아가는 사람들뿐만 아니라, 미래를 살아갈 학생들에게 기본적인 소양으로서 인공지능 교육이 중요해지고 있다. 본 연구는 고등학생을 위한 인공지능 머신러닝 교육 프로그램을 개발하고, AI 리터러시에 미치는 영향을 검증하는데 목적이 있다. 이를 위해 프로그램을 설계하여 개발하고, 고등학교 1, 2학년 학생 33명을 대상으로 9차시 교육에 적 용하였다. 교육 프로그램은 인공지능의 이해, 인공지능 윤리, 머신러닝의 이해, 머신러닝 활용으로 구성 하였으며, 프로그램 적용 후, 대응 표본 t-test를 통해 결과를 분석하였고, 통계적으로 유의미한 차이가 있음을 알 수 있었다. 검사 도구로 측정한 결과, 인공지능 사회적 영향, 인공지능 문제 해결, 인공지능의 이해, 인공지능 윤리, 인공지능 실행 계획, 데이터 리터러시, 6가지의 모든 하위 요소에서 평균 점수가 향상된 것으로 나타났다. 즉, 인공지능 머신 러닝 교육 프로그램은 AI 리터러시 향상에 효과적임을 확인할 수 있었다.

Artificial Intelligence is leading broad changes in our daily lives and across various fileds such as politics, economy, and culture. It is becoming increasingly important not only for people living in the present but also for students who will shape the future to have basic knowledge of AI as part of their education. This study aims to develop an AI machine learning education program for high school students and verify its effect on AI literacy. To achieve this, a program was designed, developed, and implemented in a 9-hour course for 33 high school students in grades 1 and 2. The educational program was structured to cover understanding AI, AI ethics, understanding and utilizing machine learning. After the program was implemented, the results were analyzed through paired sample t-tests, revealing statistically significant differences. The results measured by the assessment tools indicated an improvement in average scores across all six sub-elements: social impact of AI, problem-solving with AI, understanding of AI, AI ethics, AI implementation planning, and data literacy. In conclusion, the AI machine learning education program was found to be effective in enhancing AI literacy.

ChatGPT와 같은 생성형 AI의 출현은 사회 전반에 걸쳐 많은 영향을 미치고 있으며, 교육 분야에서도 생성형 AI를 학교 현장에서 활용하기 위한 노력이 지속적으로 이루어지고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 국내 교육기관 에서 생성형 AI를 교육적으로 활용하고 있는 실태를 분석하고, 제주특별자치도 교사, 학생, 학부모를 대상으로 한 인식 조사, 생성형 AI 교육 활동 활용 사례 제작위원을 대상으로 한 요구분석을 통해 미래교육을 위한 생성형 AI 를 교육 현장에 적용할 수 있는 방안을 마련하고자 연구하였다. 제주특별자치도 교육가족 중 2,114명(교원 355명, 학생 1,103명, 학부모 656명)을 대상으로 실시한 인식 조사 결과를 분석하고, 제작위원 64명을 대상으로 한 요구 분석 결과를 통해 시사점을 도출하였다. 분석 결과 생성형 AI를 활용 교육을 통해 학생들의 지식정보처리 역량 신 장을 기대하고 있고, 생성형 AI의 교육 활용 방안을 구체적으로 제시하고 있다.

Emergence of generative AI such as ChatGPT is making great influence to various fields in society. In the field of education, too, there are continued efforts in school education for the utilization of generative AI. As such, this study tried to analyze the situations of educative use of generative AI by Korean education organizations. The study made a survey on the recognition of teachers, students, parents in Jeju Special Self-Governing Province and analyzed the requirements from case production committee members of generative AI utilization for educational activities. Through these works, the study tried to prepare ways to apply generative AI for the future education in educational practices. The study analyzed the recognition survey for a total of 2,114 educational family members in Jeju, including 355 teachers, 1,103 students and 656 parents. Also, the study induced implications via the results of requirements analysis from 64 case production committee members. As a result, it was found that they are expecting to see enhancement of knowledge information handling capability of students via educations utilizing generative AI. The study presents how to utilize the generative AI for educations in detail.

본 연구는 2022 개정 교육과정 초등학교 5~6학년군 5개 교과(국어, 수학, 실과, 체육, 영어)를 대상으로 생성형 AI 기반 초거대언어모델 프롬프트의 교육적 활용 가능 사례를 탐구하여 향후 생성형 AI 활용 교육의 방향성과 시 사점을 도출하고자 하였다. 분석 결과를 통해 교과별 목표와 성격에 따라 초거대언어모델의 교육적 활용 분야가 다르게 적용될 수 있다는 점을 알 수 있었다. 교육 현장에서 적절하게 활용되는 생성형 AI는 학습자 중심 역량 강 화를 지원할 수 있는 혁신적 교육 방안으로서의 잠재력을 가지고 있다. 생성형 AI를 올바르게 사용하기 위해서는 이러한 긍정적인 가능성과 더불어 생성형 AI의 기술적 한계와 윤리적 사용에 대해서도 충분한 이해가 필요할 것 이다. 또한 AI교육에 대한 사회적 수요와 관심이 꾸준하게 늘어나는 만큼 관련한 후속 연구 및 논의가 필요한 상황이다.

This study aimed to explore the potential educational applications of a generative AI-based large language model prompts for the revised 2022 elementary school curriculum, specifically targeting 5th and 6th grade in five subjects: Korean, Mathematics, Physical arts, Physical Education, and English. Through our analysis, we found that the educational uses of the large language model can vary depending on the goals and characteristics of each subject. Appropriately utilized, generative AI has the potential to serve as an innovative educational approach that supports learner-centered competency enhancement. However, it is necessary to have a sufficient understanding of both its positive possibilities and the technical limitations and ethical considerations associated with its use. Furthermore, given the growing social demand and interest in AI education, further research and discussions on this topic are necessary.

본 연구는 AI·SW 수업에서 학생들의 SW태도와 수업 중 몰입, 창의적 자기효능감 및 컴퓨팅 사고력 간 관계를 분석하고자 하였으며, 특히 SW태도와 컴퓨팅 사고력 및 창의적 자기효능감 간 관계에서 몰입의 매개효과를 확인 하고자 하였다. 이를 위하여 2022년 『방학중 SW·AI교육 캠프』사업 수강생을 대상으로 설문을 실시하고, 미응답 항목이 없었던 초등‧중등 학생의 796개 설문을 활용하여 구조방정식 모형을 활용한 분석을 진행하였다. 연구결과 학생이 지닌 SW태도는 몰입과 창의적 자기효능감, 컴퓨팅 사고력 모두에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났 으며, 몰입은 창의적 자기효능감과 컴퓨팅 사고력에 영향을 미쳤다. 또한, 몰입은 SW태도와 창의적 자기효능감, 컴퓨팅 사고력 간 관계를 부분매개 하였다. 연구결과를 바탕으로 현장 AI·SW 수업에서의 교수설계 및 수업 운영 과 관련한 시사점을 논의하고, 관련한 후속연구를 제안하였다.

The aim of this study was to analyze the relationship between SW attitude, flow, creative self-efficacy, and computational thinking in AI·SW classes. Specifically, we aimed to confirm the mediating effect of flow in the relationship between SW attitude and computational thinking as well as creative self-efficacy. To achieve this, we conducted a survey of participants in the 2022 “Software·AI Camp", with no missing responses, utilizing 796 completed surveys. As a result of the study, students' SW attitudes had a direct impact on flow, creative self-efficacy, and computational thinking. and flow influenced creative self-efficacy and computational thinking. Furthermore, flow exhibited a partial mediation effect in the relationship between SW attitudes and creative self-efficacy as well as SW attitudes and computational thinking. Based on these findings, this study discusses implications for instructional design and implementation in AI·SW programs, and suggests avenues for future research in this area.

ChatGPT가 불러온 생성형 인공지능에 대한 사회적 관심과 함께 이를 교육에 적용하기 위한 시도가 꾸준히 이 루어지고 있다. ChatGPT 기반 생성형 챗봇은 기존의 규칙 기반 챗봇과는 달리 초거대 AI를 바탕으로 새롭게 의 미를 구성하여 문장을 생성하고, 대량의 데이터를 활용해 다양한 사례를 제시해줄 수 있다는 것에 의의가 있다. 이는 학생들이 과학 개념 및 사례에 다양한 방향으로 바라보고, 자신에 적합한 형태로 지식을 구성하도록 도움을 줄 것이다. 본 논문에서는 GPT-3.5 모델을 우리나라 초등학교 6학년의 수준과 과학과 교육과정 내용에 맞게 Fine-tuning한 교육용 챗봇을 개발하였다. OpenAI에서 제공하는 GPT-3.5-turbo-16k-0613 모델을 활용했으며 목 적에 맞게 미세조정 했다. 이 과정에서 사전에 충분한 데이터셋을 확보해야 함은 물론 System 설정을 세분화하고 구체적으로 입력할수록 개발자의 의도에 맞게 정선된 답변을 생성하는 것을 알 수 있었다.

Along with the social interest in generative artificial intelligence brought about by ChatGPT, attempts are steadily being made to apply it to education. Unlike conventional rule-based chatbots, ChatGPT-based generative chatbots are meaningful in that they can create sentences by newly constructing meanings based on ultra-large AI and present various cases using a large amount of data. This will help students view scientific concepts and cases in various directions and organize knowledge in a form that suits them. In this study, an educational chatbot was developed in which the GPT-3.5 model was Fine-tuned according to the level of sixth graders in elementary school in Korea and the contents of the science curriculum. The GPT-3.5-turbo-16k-0613 model provided by OpenAI was utilized and fine-tuned to suit the purpose. In this process, it was found that not only sufficient datasets should be secured in advance, but the more detailed and detailed the System settings were, the more selected answers were generated according to the developer's intention.

GPT-3.5를 대표로 하여 초거대 언어모델이 개발되고 있으며, 이는 다양한 분야에서 인공지능 활용 기술의 빠른 발전을 촉진하고 있다. 교육 분야에서도 인공지능을 활용하거나, 인공지능과 교육을 융합하여 적용하려는 노력이 지속되고 있다. 초등학교 교실에서는 기초심리 상담에 대한 요구가 증가하고 있지만, 담임교사가 상담에만 전념할 수 없다는 문제가 있다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 교사를 도와 기초상담을 할 수 있는 챗봇을 개발 하였다. LLM의 학습모델인 RLHF를 적용하여, '학급질문사전 만들기'를 통해 학생들이 생각하는 인공지능 챗봇에 게 하고 싶은 질문을 수집하고, 프롬프트에 적용하여 제로샷으로 1차 챗봇앱을 개발하고, 학생들이 직접 사용하게 하여, 학생의 질문과 인공지능의 답변을 기록하여 담임교사의 심층상담을 위한 기초자료로 제공하였다. 챗봇을 사용한 학생들에게 설문조사를 실시하여, 그 결과를 프롬프트에 적용하고, 기초 상담자료를 퓨샷으로 2차 챗봇앱을 고도화하였다.

Large language models like GPT-3.5 are being developed, accelerating rapid advancements in various fields of artificial intelligence applications. Efforts to integrate AI into education are also ongoing. Elementary school classrooms are experiencing an increasing demand for basic psychological counseling, but it is challenging for teachers to fully focus on counseling. To address this issue, this study developed a chatbot to assist teachers in basic counseling. Utilizing RLHF, a learning model of LLM, we created a 'Classroom Question Dictionary' by collecting questions that students would like to ask the AI chatbot. We then applied these questions to the prompt to develop a zero-shot first-phase chatbot application. Students used the chatbot, and their questions and the AI's responses were recorded to serve as foundational data for teachers' in-depth counseling. A survey was conducted among the students who used the chatbot, and the results were applied to the prompt to further refine the basic counseling data for the second-phase chatbot application

본 논문에서는 2015 개정 교육과정에 따른 ‘인공지능 수학’ 교과서 5종을 비교·분석하여, 이를 토대로 교과서 개 선방안과 향후 과제를 제시하였다. 교과서는 구성 체제와 내용의 두 가지의 준거를 고려하여 분석하였으며, 수집 된 자료의 분석을 위한 방법으로 문헌 분석법을 사용하였다. 비교·분석 결과, 교과서 체제는 구성 체제, 단원 구성 비율, 평가 유형에서 차이를 보였으며, 교과서 내용은 주요 개념과 공학적 도구 활용에서 차이를 보였다. 이는 향 후 ‘2022 개정 수학과 교육과정’에 따른 ‘인공지능 수학’ 교과서 개발 시에 참고가 될 수 있으며, 현시점에서는 ‘인 공지능 수학’ 교과를 준비하고 있는 교사들에게 가장 도움이 될 것으로 판단한다.

In this study, 5 types of 'artificial intelligence mathematics' textbooks according to the 2015 revised curriculum were compared and analyzed, and based on this, measures to improve textbooks and future tasks were presented. The textbook was analyzed considering the two criteria of structure and content, and a literature analysis method was used as a method for analyzing the collected data. As a result of the analysis, the textbook body showed differences in the composition system, unit composition ratio, content development structure, and evaluation type, and the textbook contents showed differences in the use of major concepts and engineering tools. Based on the results of the textbook analysis, an improvement plan was proposed, which can be used as a reference when developing 'artificial intelligence mathematics' textbooks according to the '2022 revised mathematics curriculum' in the future. At this point, it is judged that it will be most helpful to teachers who are preparing for ‘Artificial Intelligence Mathematics’.

본 연구의 목적은 생물정보학 기반의 데이터 융합 교육을 위한 2P3DS 모형 기반의 교육 프로그램을 개발하고 그 효과성을 분석하는 것이다. 2P3DS 모형은 ‘사전준비(P)’, ‘문제정의(P)’, ‘데이터 기반 아이디어 구상 및 설계 (Ds)’, ‘데이터 수집(D)’, ‘데이터 분석(D)’, ‘공유 및 피드백(S)’의 과정으로 구성되었다. 이 프로그램은 8차시로 개 발되어 생명과학에 관심이 높은 고등학생 44명을 대상으로 진행되었다. 연구 결과, 학생들은 ‘진로 성숙도’와 ‘데이 터 과학 태도’ 모두 향상되었으며, 자기 이해와 진로 계획성, 그리고 정의적 영역과 행동적 영역에서 나타났다. 따 라서 본 연구는 개발된 프로그램이 학생들의 생물정보학 분야에 대한 진로 선택에 도움을 주고 데이터 과학에 대 한 관심을 높이는데 도움을 준다는 것을 밝혔다.

The purpose of this study is to develop an educational program based on the 2P3DS model for bioinformatics- based data convergence education and analyze its effectiveness. The 2P3DS model consists of ‘preparation (P)’, ‘problem definition (P)’, ‘data-based ideation and design (D)’, ‘data collection (D)’, ‘data analysis (D)’, ‘sharing’ and It consisted of a process of ‘feedback (S)’. This program was developed over 8 sessions and was conducted for 44 high school students with a strong interest in life sciences. As a result of the study, students improved both ‘career maturity’ and ‘data scientifice attitude’, as well as self-understanding, career planning, and affective and behavioral areas. Therefore, this study revealed that the developed program helps students choose a career in the field of bioinformatics and increases their interest in data science.

본 연구에서는 로봇을 기반으로 초등학교 정규 교과 내용과 SW‧AI를 융합한 교육 프로그램을 설계하고, 그 효 과를 검증하고자 하였다. 교육 프로그램은 기초부터 심화까지 7개 모듈로 구성되어 있으며, 이를 초등학생 305명 에게 적용한 결과는 다음과 같다. 첫째, 로봇 기반 SW‧AI 융합 교육 프로그램은 초등학생들의 컴퓨팅사고력, 동 기, 태도를 향상시켰다. 둘째, 하위 집단의 컴퓨팅사고력, 동기, 태도는 통계적으로 유의한 향상을 보였으나, 상위 집단은 그렇지 않았다. 셋째, 동기 및 태도 수준에 따른 컴퓨팅사고력 점수 차이는 통계적으로 유의하였다. 넷째, SW‧AI 교육 경험에 따른 컴퓨팅사고력 점수 차이는 통계적으로 유의하였다. 본 연구는, 초등학생 대상 로봇 기반 SW‧AI 융합 교육 프로그램을 설계하고 그 효과를 검증하여, 초등학교 교육 현장에 구체적인 교수-학습 자료를 제공하였다는 점에서 연구의 의의를 찾을 수 있다.

In this study, we designed an educational program based on robot that combined elementary school curriculum and SW‧AI, and applied it to verify effectiveness. The educational program consists of seven modules from basic to advanced, and appropriate robots are used. The results of applying them to 305 elementary school students are as follows: First, SW‧AI convergence educational program significantly improved computational thinking, motivation and attitude. Second, computational thinking, motivation and attitude improved significantly in low initial score group. However, high initial score group did not. Third, there was a statistically significant differences in the computational thinking according to motivation and attitude. Fourth, there was a statistically significant difference in computational thinking according to SW‧AI educational experience. This study designed a robot-based SW‧AI convergence educational program for elementary school students and verified its effectiveness. The implication of this study is that it provided specific teaching and learning materials in elementary education.

이제 디지털 기기는 단순히 교육 내용을 학생들에게 전달하는 통로에서 학습자 개인의 학습 요구를 지속적으로 확인하고 실시간으로 개별화된 학습 경로를 제공하는 통로로 변하고 있다. 본 연구에서는 네이버와 네이버 커넥트 재단이 제공하는 온라인 강좌 교육 플랫폼인 에드위드(edwith)가 미래의 초중등, 고등 및 평생 교육을 위한 적응 형 학습 플랫폼으로 진화 가능성을 탐색하였다. 우리는 기존의 적응형 학습 플랫폼과 실제 사례를 기능적 관점에 서 탐색하였으며, 이를 근거로 에드위드를 플랫폼 유형별, 평가 관점, 다양한 개인 학습 요구 사항에 대한 적응적 관점에서 살펴보았다. 에드위드가 적응형 러닝 교육 플랫폼으로 진화하기 위해서는 지금의 데이터 수집 형태에서 벗어나 도메인과 태크 개념 도입이 필요하며, 개인 데이터 보호 및 오용으로부터 학습자의 데이터를 보호할 방법 이 요구된다. 에드위드를 학교 교실에 성공적으로 통합하기 위해서는 교육자를 위한 기술 지원 서비스 및 전문성 개발 프로그램 지원을 확대할 필요가 있다.

Now, digital devices are changing from a channel that simply delivers educational contents to students to a channel that continuously identifies individual learners' learning needs and provides individualized learning paths in real time. This study explores the potential for edwith, an online course education platform provided by NAVER and the NAVER Connect Foundation, to evolve into an adaptive learning platform that can be used in the future from primary, secondary, and higher education to lifelong education. We explored existing adaptive learning platforms and real-world examples from a functional perspectives, and based on that, we examined edwith from a platform type perspectives, an assessment perspectives, and an adaptive perspectives for various personalized learning needs. For edwith to evolve into an adaptive learning educational platform, it will need to move away from its current form of data collection and introduce the concepts of domains and tasks, and it will need ways to protect learners' data from privacy and misuse. In order to successfully integrate edwith into school classrooms, it is necessary to expand support for technical support services and professional development programs for educators.

본 연구에서는 초등학생을 대상으로 교육용 로봇을 활용한 SW·AI 융합형 디지털 시민교육 프로그램을 개발하 고 그 효과성을 분석하였다. 효과성 분석을 위해 컴퓨팅 사고력과 디지털 시민성 측정 도구로 수집한 결과를 양적 분석하고 학생들의 소감록 응답을 텍스트 마이닝하였다. 연구 결과 컴퓨팅 사고력과 디지털 시민성에 대한 전반적 인 점수 상승이 있었으나 일부 영역에서 유의미한 상승이 있는 것으로 나타났다. 학생들의 소감록 텍스트 마이닝 에서는 프로그램 적용 후 디지털 시민성과 관련있는 핵심 개념을 중심으로 디지털 시민성에 대한 인식이 형성된 것으로 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 초등학교에서 SW·AI 융합형 디지털 시민교육 프로그램에 대한 방향과 시 사점을 제안하였다.

In this study, we developed and analyzed the effectiveness of a software (SW) and artificial intelligence (AI) integrated digital citizenship education program using educational robots for elementary school students. For the effectiveness analysis, the results obtained through computing thinking and digital citizenship measurement tools were quantitatively analyzed, and the responses of students in their impression logs were text-mined. The study showed an overall increase in scores for computing thinking and digital citizenship, with significant improvements in some areas. Text mining of students' impression logs revealed that after applying the program, awareness of digital citizenship was formed around key concepts related to digital citizenship. Based on these findings, the study proposes directions and implications for SW·AI integrated digital citizenship education programs in elementary schools.