Earticle

인공지능(AI) 역량의 중요성이 부각되면서 청년 취업준비생들을 대상으로 한 AI 교육의 수요가 증가하고 있다. 그러나 관련분야 비전공자들은 학습 내용의 전문성 및 사전학습 기회의 부족으로 학습에 어려움을 겪고 있다. 이 에 본 연구는 청년 취업준비생을 대상으로 플립러닝을 적용한 AI 교육프로그램의 효과를 검증하고자 하였다. 연구 대상은 A 대학의 취업준비생 대상 AI 교육프로그램 수강생 80명으로, 실험연구를 위해 통제군과 실험군에 전공자 와 비전공자를 각 40명씩 무선 할당하였다. 실험 결과는 다음과 같다. 첫째, 실험군이 통제군보다 학업성취도가 유 의하게 높았으며, 특히 고차원 수준의 항목에서의 성취도가 높았다. 둘째, 두 집단 모두 프로그램에 대한 만족도가 높았으며, 두 그룹 간 유의미한 차이는 없었다. 또한 실험군의 플립러닝 수업 경험 만족도가 높았으며, 플립러닝 사전경험이 있는 경우 만족도가 더 높게 나타났다. 연구 결과를 바탕으로 청년 취업준비생들을 대상으로 AI 교육 을 시행할 때 고려해야 할 플립러닝의 시사점을 제시하였다.

As the importance of artificial intelligence (AI) skills grows, there is a rising demand for AI education targeting young job seekers. However, individuals without related backgrounds face difficulties in AI learning due to specialized content and lack of prior learning opportunities. This study implemented an AI education program using flipped learning and validate its effectiveness. The study focused on 80 participants, consisting of 40 non-major and 40 major students at University A. Participants were randomly assigned to control and experimental groups. The experimental group showed significantly higher academic achievement, especially in higher-order items. Both groups expressed high satisfaction with the program, with the experimental group showing even higher satisfaction, particularly among those with prior flipped learning experience. Based on the research findings, implications for implementing AI education for young job seekers were presented, focusing on considerations for flipped learning.

본 연구의 목적은 초·중·고 학교 수업의 혁신을 위해 외국에서 성과가 입증된 기술기반 액티브 러닝 (Technology-based Active Learning: TBAL) 교실을 국내 현실에 맞는 수업운영시스템으로 발전·개발하는 데 있 다. 이를 위하여 학생주도를 전면적으로 확대한 수업방식 도입, 학교수업의 성과증대 방법개발, 교사들의 수업준비 부담 경감, 평가방식 다변화 및 투명화를 통한 공정성 욕구 충족 등 네 가지 설계방향을 설정하였다. 본 수업운영 시스템은 메타인지 학습기술 배양을 주목적으로 모든 수업활동을 학습게임으로 편성, 다양한 학습조직 구성, 학습 과정을 일관된 학습포인트로 측정, 단계적 학습과 개방형 운영체제라는 특징이 있다. 본 연구에서 개발한 TBAL교 실 수업운영시스템을 학교 교실수업에 적용시킴으로써 학생들의 적극적인 학습활동 참여 동기를 유발하여 학습성 과를 높이고 나아가 교육당국에서 추진 중인 디지털 교육혁신 정책의 미비점을 보완할 수 있을 것으로 기대한다.

The purpose of this study is to develop the technology-based active learning(TBAL) classrooms, which have proved to be effective in school learning in advanced countries, into a class operation system suitable for the local environment in order to innovate classroom teaching in domestic K12 schools. To this end, four design directions were set: introduce a teaching method that is extensively student-led, develop methods to improve the performance of school classes, incorporate technologies to reduce the teacher’s preparation burden, satisfy the need for fairness through diversification and transparency of test processes. This system, purported to cultivate metacognitive learning skill has the following characteristics: organizes all class activities into learning activity games, supports various study organizational activities, measures the performance of all activities by a consistent learning point scale, and provides a step-by-step learning and open links with other systems. Applying the system developed in this study to school classrooms, we expect to motivate students to more actively engage in the classroom learning and help schools attain their mission as well as complement the shortcomings of the ‘digital education innovation,’ pursued by the education authorities.

본 연구의 목적은 영어 말하기 교육에 GPT-3.5 기반 웹 어플리케이션, GPTalk의 적용 가능성 살펴보기 위한 사례연구를 수행하는 것이다. 연구 대상은 B 초등학교 3학년에서 6학년까지의 학생 86명과 영어 교사 3명이다. 연구 수행을 위해 GPTalk를 활용한 수업 내용의 관찰, 성찰일지 분석, 그리고 반구조화된 인터뷰를 실시하였다. 연구 결과, GPTalk를 활용하여 수업에 참여한 학생들은 다양한 대화 상황과 주제에 대한 말하기 능력이 향상되 었다고 보았다. 그러나 문법적 피드백이 부족하고, 사용자경험 측면에서의 한계도 확인하였다. 교사들은 GPTalk 의 활용 방안에 대해 개별 학생의 필요에 따라 조절 가능하다는 의견을 공유했으며, 데이터 분석을 통한 학습 지원의 필요성을 지적하였다. 본 연구를 통해 초등학교 수준에서의 GPT-3.5 기반 언어모델의 교육적 적용에 대 한 가능성과 한계를 밝힘과 함께 GPT-3.5 기반의 기술적 접근을 통한 영어 말하기 교육의 방향을 탐색하였다.

The purpose of this study is to conduct a case study examining the feasibility of implementing GPT-3.5-based web application, GPTalk, in English speaking education. The subjects of this research consist of 86 students ranging from the 3rd to 6th grades at B Elementary School and English teachers. To carry out the study, various methodologies including classroom observations using GPTalk, reflective journal analyses, and semi-structured interviews were employed. The findings suggest that students who engaged in lessons using GPTalk displayed improved speaking abilities across diverse conversational situations and topics. However, the study also identified limitations, such as the lack of grammatical feedback and issues related to the user experience. Teachers expressed the opinion that the application of GPTalk could be tailored according to the individual needs of students, and underscored the necessity for data-driven educational support. Through this research, we illuminate the potential and limitations of applying GPT-3.5-based language models in elementary school English education, aiming to explore future directions for English speaking education through technological approaches grounded in GPT-3.5.

교육부는 2022 개정 교육과정에 따라 인공지능을 활용한 디지털교과서를 개발하여 개인별 맞춤학습을 제공하겠 다고 발표하였다. 그러나 AI 디지털교과서를 활용한 교수학습 모형이 부재하고, 학생들의 학습 데이터도 충분하게 확보되지 않아 많은 전문가들이 우려를 나타내고 있다. 따라서 본 연구에서는 생성형 AI 기반의 디지털교과서를 활용한 개별화된 맞춤 학습을 제공하기 위해 생성형 AI의 역할을 학습 안내자, 풍부한 자료 제공자, 협력적 지원 자, 비판적 분석자 등으로 설정하고, 이러한 생성형 AI의 역할이 잘 반영될 수 있도록 Dick & Carey가 제시한 체 제적 교수설계에 따라 PATROL 모형을 개발하였다. PATROL 모형은 크게 기획 단계, 구현 단계, 개선 단계 등 3 단계로 구분할 수 있고, 세부적으로는 교육과정 분석하기, 학습자 분석하기, 교수 자료 및 자원 분석하기, 교육 환 경 분석하기, 목표 계획하기, 생성형 AI 이해하기, 과제 탐색하기, 자료 탐색하기, 결과 도출하기, 공유하기, 학습 분석 및 평가하기, 수업 분석 및 평가하기, 성찰 및 피드백하기 등으로 구분하였다.

The Ministry of Education announced the development of digital textbooks utilizing artificial intelligence in accordance with the revised 2022 curriculum, aiming to provide personalized education for each student. However, concerns have been raised by many experts due to the absence of a teaching and learning model related to classroom teaching using AI and insufficiently secured learning data from students. Therefore, this study defines the roles of generative AI as an learning guide, a rich data provider, a collaborative supporter, and a critical analyst to offer individualized adaptive learning through generative AI-based digital textbooks. To effectively reflect the role of generative AI, the PATROL model was developed based on the systematic instructional design proposed by Dick & Carey. The PATROL model can be broadly divided into three stages: planning, implementation, and improvement. In detail, it curriculum analysis, learner analysis, teaching materials and resources analysis, educational environment analysis, planning a goal, Assimilating AI, task exploring, researching the data, obtainning a solution, looking back, learning evaluation and analysis, class evaluation and analysis, and reflection and feedback.

일상 생활에서 데이터와의 상호작용이 증가함에 따라, 데이터 리터러시는 필수적인 역량으로 간주되고 있다. 이 는 개인들이 자신의 데이터를 활용하고, 데이터 기반의 결정을 내리는 데 중요한 역할을 한다. 2022년 개정된 교 육과정에서는 이러한 중요성을 반영하여 데이터 관련 내용이 강화되었다. 특히, 초등학교 실과 교육과정과 중등 정보 교육과정에 이 내용이 포함되었다. 이 연구는 2022년 개정 교육과정에서 '데이터'라는 용어가 어떤 맥락과 의미로 사용되었는지 텍스트 마이닝 기법으로 분석하였다. 분석 결과, 해당 교육과정에서는 문제 해결적 측면에서 의 데이터 리터러시가 전반적으로 반영되어 있음을 확인할 수 있었다. 하지만 초등학교에서는 데이터 리터러시적 측면이 중학교와 고등학교에 비해 상대적으로 적은 비중으로 다루어지고 있음을 볼 수 있었다. 이러한 분석은 데 이터 리터러시적 측면에서 교육의 방향성을 설정하는데 도움이 될 것으로 기대한다.

As interactions with data increase in everyday life, data literacy is becoming an essential skill. This plays a crucial role in individuals utilizing their data and making data-based decisions. The 2022 revised curriculum has been enhanced to reflect this importance, including data-related content in both the elementary school practical course curriculum and the secondary informatics education curriculum. This study analyzed the context and meaning of the term 'data' in the 2022 revised curriculum using text mining techniques. The analysis showed that the curriculum broadly reflects data literacy from a problem-solving perspective. However, it was noted that in elementary schools, data literacy is relatively less emphasized compared to middle and high schools. This analysis is expected to help set the direction for education in terms of aspects of data literacy.

초연결과 초지능화로 대표되는 사물지능(AIoT) 시대는 ICT를 넘어 산업 전반의 지능화를 이끌어 내고 있다. 이 러한 사회에 대비한 디지털 인재 양성 정책으로서의 AI 교육은 단순히 AI 기술을 체험하고 원리를 이해하는 것에 그치는 것이 아니라 사물과 AI의 연결과 융합이 창출해내는 가치의 경험으로 이어져야 한다. 하지만 이러한 AIoT 관점에서의 교육에 대한 인식이 아직 미비할 뿐 아니라 교사 역시 관련 역량을 가지고 있지 못한 실정이다. 이에 본 연구자는 파이썬을 활용한 AIoT 교육 프로그램을 개발하여 교사 연수 프로그램에 적용하고 사전, 사후 대응 표본 t-test를 통해 효과성을 검증하였다. 그 결과 디지털 인식, 디지털 일반지식, 디지털 활용지식, 디지털 교육학 지식, 디지털 교육내용 지식, AI 인식, AI 학습, AI 시스템을 포함한 디지털・AI 리터러시에서 통계적으로 유의미 한 차이가 있음을 알 수 있었다.

In the AIoT era, characterized by hyper-connectivity and hyper-intelligence, the intelligence of the entire industry is evolving beyond just ICT. AI Education, as a policy to cultivate Digital talent in preparation for this societal shift, should extend beyond mere exposure to AI technology and its principles, and instead lead to an understanding of the value created by the interconnection and convergence of objects with AI. However, current education from an AIoT perspective is lacking, and teachers lack related capabilities. In response, this research developed an AIoT education program using Python, which was implemented in a teacher training program. Its effectiveness was evaluated through pre- and post-intervention sample t-tests. As a result, it was found that there was a statistically significant difference in Digital and AI Literacy, including digital awareness, digital general knowledge, digital application knowledge, digital pedagogy knowledge, digital educational content knowledge, AI awareness, AI learning, and AI system.

인공지능, 로봇, 빅데이터 등 최근 기술의 진보와 함께 출생률 감소와 노인 인구 증가, 여성인구의 사회 참여 증 가 등 사회․경제적 요인으로 인해 미래의 직업 환경이 다양한 모습으로 변화할 것으로 전망되고 있다. 본 연구에 서는 초등학생을 위한 프로젝트 기반의 인공지능 진로 교육프로그램을 개발하여 적용하고 그 효과를 분석하였다. 본 연구에 참여한 학생들은 일정의 프로젝트 학습을 수행하였고, 인공지능 진로 수업의 효과를 알아보기 위해 활 동 전후 학습자의 인공지능에 대한 태도와 진로 탐색 역량의 변화를 분석하였다. 분석 결과, 프로젝트 기반 인공 지능 진로 수업 이후 인공지능에 대한 태도와 진로 탐색 역량 모두에서 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적인 변 화가 확인되었다. 인공지능 진로 교육이 사회적인 요구와 미래 학생을 위한 교육으로 역할을 충실히 수행하기 위 해서는 학교급별 인공지능 및 진로 교육목표에 부합하는 체계적인 교수․학습 방법이 개발되고 현장 투입을 통한 효과성 검증이 이루어져야 할 것이다.

It is expected that the future job environment will change in various ways due to recent technological advances such as AI, robots, and big data, as well as social and economic factors such as a decrease in birth rate, increase in the elderly population, and increase in social participation of the female population. In this study, we developed and applied a project-based AI career education program for elementary school students and analyzed its effectiveness. The students who participated in this study performed a certain amount of project learning and analyzed changes in their attitudes toward AI and career exploration capabilities before and after the activity. As a result of the analysis, a statistically significant level of change was confirmed. In order for AI career education to faithfully fulfill its role as education for social needs and future students, systematic teaching and learning methods that meet the AI and career education goals of each school level must be developed and effectiveness verified through field input.

인공지능 언플러그드 활동들은 CSUnplugged로 대표되는 컴퓨터과학 언플러그드 활동들에 비해 아직 널리 알려 져 있지 않은데, 이는 기 개발된 인공지능 놀이들을 체계적으로 정리하려는 연구가 부족했던 것이 한 가지 원인이 다. 본 논문에서는 이 문제를 완화하기 위해, 인공지능 언플러그드 활동들에 대한 국내 문헌들을 체계적으로 수집 하고 정리하였다. 특히 최근 국내에서 교육대학교를 중심으로 인공지능융합교육전공이 활발히 운영된 점을 감안하 여, 논문지와 학술대회논문집뿐만 아니라 학위논문을 통해 양질의 인공지능 언플러그드 활동 자료들을 수집하고자 했다. 수집된 문헌들을 ‘학습 방식’, ‘적용 분야’, ‘교육 영역’에 따라 분류하였고, 문헌들의 아이디어를 쉽게 종합적 으로 볼 수 있도록 각 문헌들의 핵심 아이디어를 간략히 정리하였다. 또, 현존하는 문헌들이 어떤 영역 및 분야에 더 집중되고 있는지 분석하고, 향후 개발되어야 할 인공지능 놀이들의 방향에 대해 제안하였다.

Compared to the widely known Computer Science Unplugged activities, such as CSUnplugged, Artificial Intelligence (AI) unplugged activities are less recognized. This is partly due to the limited research focused on systematically organizing the existing AI unplugged activities. This paper addresses this gap by collecting and organizing domestic literature on AI unplugged activities. Considering the recent active operation of AI Convergence Education majors centered around national universities of education in South Korea, this paper aimed to collect quality AI unplugged activity materials not only from journal papers and conference proceedings but also through dissertations. The collected literature is categorized according to “type of learning,” “application area,” and “education area.” We also briefly summarizes the core ideas of each collected paper for easy, comprehensive viewing. Furthermore, we analyze the areas and fields where existing literature is more focused and suggests directions for AI activities that should be developed in the future.

인공지능 교육의 수요와 기대가 증가함에 따라 인공지능 교육의 효과성 증대를 위해 학습자의 인공지능에 대한 태도 선행 분석의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 초등학교 저학년을 위한 게임형 인공지능 교육 프로그 램을 개발한 후 전문가 타당도 검사를 통해 내용 타당도를 확보하였다. 인공지능 교육 프로그램을 적용하고 그 효 과를 분석한 결과, 프로그램 적용 이후 인공지능에 대한 학습자들의 태도가 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적인 변화가 확인되었다. 게임형 인공지능 교육이 학습자의 인공지능에 대한 태도를 긍정적으로 형성하고 이후 진행될 인공지능 교육의 효과를 높이기 위해서는 초등학교 저학년의 인공지능 시수 확보 등 실질적인 학교 현장의 정책 이 마련되어야 한다.

As the demand and expectations of artificial intelligence education increase, the need for a prior analysis of learners' attitudes toward artificial intelligence is emerging to increase the effectiveness of artificial intelligence education. In this study, after developing a game-type artificial intelligence education program for the lower grades of elementary school, content validity was secured through expert validity tests. As a result of applying the artificial intelligence education program and analyzing its effects, a statistically significant level of positive change in learners' attitudes toward artificial intelligence after applying the program was confirmed. In order for game-type artificial intelligence education to positively form learners' attitudes toward artificial intelligence and increase the effectiveness of artificial intelligence education to be carried out later, practical school field policies such as securing artificial intelligence hours for the lower grades of elementary school should be prepared.

교육부는 디지털 기반 수업에서 학생들의 디지털 역량 차이에 따른 학습 결손 방지를 위하여 교육소외지역에 디지털 튜터를 배치하는 사업을 추진하고 있다. 이에 본 연구에서는 디지털 튜터 사업의 성공적인 현장 안착을 위 해 디지털 튜터가 갖춰야 할 역량을 도출하고자 한다. 관련 문헌 검토와 국내외 디지털 튜터 유사 사업 사례 분석 을 통해 학교 현장에서 요구되는 디지털 튜터 예비역량을 추출한 뒤 교육 현장 전문가 심층 면담을 진행하여, 디 지털 튜터가 갖춰야 할 역량을 최종 도출하였다. 그 결과 수업을 위한 ‘디지털 인프라 관리’ 역량이 필요하며 하위 세부 에 디지털 시설 관리, 교구재 HW 관리, 교구재 SW 관리 역량으로 구성했다. 다음은 ‘디지털 교수학습 지원’ 역량으로 교사 지원으로서 수업 준비 및 정리 지원, 수업 설계 지원, 수업 운영 지원, 평가 지원 그리고 학생지원 으로서는 매체 활용 활동 지원, 기술지원, 기초 활용 능력 지원으로 구성했다. 마지막으로 튜터의 ‘기본 역량’으로 서 협업과 소통 능력, 기술 수용, 책임과 성실과 같은 하위 세부 역량으로 구성하였다.

The Ministry of Education is promoting a project to deploy digital tutors in educationally underprivileged areas to prevent learning deficits due to differences in students' digital capabilities in digital-based classes. Accordingly, this study seeks to derive the capabilities that digital tutors must have in order to successfully establish the digital tutor business in the field. Through a review of related literature and analysis of similar business cases of digital tutors at home and abroad, we extracted the preliminary capabilities of digital tutors required in schools, then conducted in-depth interviews with experts in the educational field, and finally derived the capabilities that digital tutors must have. As a result, ‘digital infrastructure management’ competency is required for classes, and sub-specific competencies include digital facility management, teaching material HW management, and teaching material SW management competency. Next, the ‘digital teaching and learning support’ competency is needed, and as teacher support, detailed sub-competencies such as class preparation and organization support, class design support, class operation support, and evaluation support are required. Additionally, as student support, support for media utilization activities, technical support, and basic literacy skills are needed. Lastly, as a tutor's 'basic competencies', detailed sub-competencies such as collaboration and communication skills, technology acceptance skills, responsibility and sincerity are needed.

인공지능이 사회에서 재조명되며 불가결한 요소인 데이터를 바라보는 시각 또한 변화하였다. 이에 학교 현장에 서도 데이터를 이용한 교육과정이나 프로그램을 개발하여 학습자가 스스로 지식을 창출하도록 교육 방식을 전환 할 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 데이터 시각화 교육 프로그램이 초등학교 6학년 학생의 의사소통능력에 미치 는 영향을 알아보는 데 그 목적을 둔다. 연구 참여자의 사전 요구와 2015개정 교육과정 및 선행 연구를 기초로 구 성한 데이터 시각화 프로그램은 숫자, 문자 데이터를 중심으로 데이터 시각화 방법을 체험하며, 이후 개별적으로 탐구 주제를 선정하여 데이터를 수집하고 시각화하여 논설문 작성 자료로 활용한다. 본 연구는 초등교육 현장에서 교육과정과 융합한 데이터 시각화 교육 사례를 제시하고, 이 프로그램의 효과성을 의사소통능력의 측면에서 제시 하였다는 점에서 의의가 있다.

As society reexamines artificial intelligence, it also reevaluates the role of data, an essential element. This shift necessitates the development of curricula or programs in schools that incorporate data, aiming to transform educational methods to empower learners to construct their own knowledge. The purpose of this study is to investigate the impact of a data visualization education program on the communication skills of 6th-grade elementary school students. We created the data visualization program based on requests from research participants, the 2015 revised curriculum, and insights from previous research. This program allows students to experience data visualization methods that focus on numeric and character data. Students then individually select research topics, collect and visualize data, and use this data as material for writing editorials. This study is significant as it showcases how integrating data visualization education into the elementary curriculum can enhance communication skills.

본 연구는 최근 문․이과 계열 전공에 대한 선호도 차이가 4차 산업혁명 및 AI로 인한 사회 변화와 밀접한 관 련이 있을 것이라는 문제의식을 토대로, AI로 인한 미래사회 변화에 대한 인식에 영향을 미치는 요인 간의 구조적 관계를 대학생의 전공 계열 차이를 중심으로 파악하였다. 이를 위해 한국교육고용패널 자료에서 전국 4년제 이상 대학생을 대상으로 분석을 수행하였다. 분석결과, AI 이용 정도는 분석모형 내에 있는 모든 변수에 대해 문․이과 모두에서 유의미한 영향을 미쳤다. 또한 AI로 인한 미래사회 변화에 대한 긍정적 인식에 대한 창의성의 영향은 두 집단 모두 유의미하지 않았다. 반면 협력 경험이 AI로 인한 미래사회 변화에 대한 긍정적 인식에 미치는 영향은 문과 계열에서는 부적으로 유의미하였으나 이과 계열에서는 유의미하지 않았다. 이상의 분석결과를 토대로 사회 변화에 대한 긍정적인 인식 제고를 위한 교육의 방향을 제언하였다.

This study aimed to elucidate the structural relationship influencing the perception of future social changes through artificial intelligence(AI), focusing on discerning variations between college students' majors and recognizing that recent disparities in preferences in majors are intricately linked to social change in the fourth revolution. For this, the Korean Education and Employment Panel data was used to conduct analysis targeting 4-year or higher college students. Following the analysis, the extent of AI utilization significantly influenced all variables within the analysis model across both majors. Moreover, the influence of creativity on positive perceptions towards future social changes catalyzed by AI was insignificant for both majors. While the impact of cooperation experience on positive perceptions of future social transformations due to AI was negatively significant in the liberal arts major, no statistically significant difference was observed in the science major. Based on the above outcomes, the direction of education to raise positive awareness of social change was suggested.