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SW(소프트웨어)와 AI(인공지능)는 오늘날 산업 전반에 혁신적인 영향을 미치고 있으며, 이에 우리나라 정부와 기업들은 SW·AI 시대를 주도할 인재 양성에 주력하고 있다. 본 연구는 2022년 교육부, 17개의 시·도교육청 그리고 한국과학창의재단이 주최한 방학 중 SW·AI 교육 캠프인 「디지털 새싹 캠프」의 효과성을 검증하였다. 고등학교 1, 2학년을 대상으로 실험 및 통제집단을 설정하여 SW·AI 교육 프로그램의 효과를 분석한 결과, 교육 프로그램에 참여한 학생들의 SW·AI에 대한 흥미, 자기효능감, 결과기대, 가치인식, 그리고 진로 목표 등이 유의하게 증가한 것으로 나타났다. 이는 SW·AI 교육 프로그램이 학생들의 디지털 역량과 태도 형성에 긍정적인 영향을 미친다는 것을 가리키며, 교육 프로그램을 구축하고 투자하는 것이 디지털 역량을 향상시키고 강화하는 데 중요하다는 사실을 시사한다.

Software (SW) and Artificial Intelligence (AI) are bringing about revolutionary changes across various industries, and South Korea is focusing on fostering human resources to lead the SW·AI era. According to a study analyzing the effectiveness of the 「Digital New SAC Camp」, organized by the Ministry of Education, 17 city and provincial offices of education, and the Korea Foundation for the Advancement of Science, first and second-year high school students engaged in SW·AI education programs showed significantly increased interest, self-efficacy, and outcome expectations, and value perception in SW·AI, as well as their career goals, thereby positively impacting attitudes and the enhancement of digital capabilities. This emphasizes the importance of investing in educational programs to strengthen digital competencies for the digital era.

본 연구는 공공 데이터와 구글 어스를 활용한 지도 제작 수업이 초등학생들의 컴퓨팅 사고력을 향상시키는 데 중점을 두고 있으며 사회과 수업 변화를 탐구한다. 과거의 전통적인 교육 방식을 넘어서, 학생들이 미래 사회에서 필요한 핵심 역량을 키울 수 있도록 돕는다. 이는 컴퓨팅 사고력과 교과교육을 효과적으로 통합하는 데 중요한 지침을 제공하며, 학생들이 복잡한 현대 사회의 도전에 대응할 수 있도록 준비시키는 데 기여하였다. 연구 결과는 본 수업이 학생들의 컴퓨팅 사고력 향상에 효과적임을 보여주며, 이는 현실 세계의 문제에 대한 이해와 해결책 개발에도 적용 가능함을 시사한다. 본 연구는 미래 지향적 교육에 중요한 기여를 하며, 학생들이 기술적, 사회적 문제 해결에 필요한 다양한 기술을 개발하는 데 도움을 주었다. 컴퓨팅 사고력을 교육 과정에 통합하는 새로운 방법을 제시하며, 학생들이 미래 사회에서 필요한 핵심 기술과 능력을 갖출 수 있도록 하는 데 기여할 것으로 기대된다.

This study focuses on improving computational thinking in elementary students through map-making lessons using public data and Google Earth, adapting social studies lessons. This approach transcends traditional educational methods, helping students develop essential skills for the future. It provides significant guidelines for effectively integrating computational thinking into subject education, preparing students for modern societal challenges. This study shows the effectiveness of these lessons in improving computational thinking, applicable to understanding and solving real-world problems. This educational method makes an important contribution to future-oriented education, aiding in the development of various skills needed for technical and social problem-solving. The research offers educators new strategies for integrating computational thinking into the curriculum, equipping students with vital skills for future society.

기후-생태의 변화에 따른 ‘지속가능발전’ 에 관한 이슈가 초등 교육에서 인공지능과 함께 주목받으면서 이를 반영한 교육의 변화도 요구되고 있다. 본 논문에서는 인공지능교육과 지속가능발전교육(Education for Sustainable Development, ESD)를 결합하여 초등학생들에게 적용 가능한 교육 내용으로 구성된 삼성 주니어 SW 아카데미 프로그램을 초등학교 5학년 학생들을 대상으로 적용하고, 이 교육이 학생들의 컴퓨팅사고력, 인성-역량, 그리고 이해-흥미-실천도에 미치는 영향을 분석하였다. 연구 결과, 해당 프로그램은 컴퓨팅 사고력의 요소 중에서 ‘분석’, ‘설계’, ‘추론’ 영역에서 유의한 향상을 보였고, 지속가능발전과 관련된 인성 부분에서는 ‘사회·도덕적 공감’ 영역, 역량 부분에서는 ‘비판적 사고력과 문제해결력’ 영역, 그리고 실천도를 제외한 ‘이해도’ 및 ‘흥미도’에서 유의한 향상을 보였다. 본 연구의 결과는 향후 인공지능과 지속가능발전 융합 교육의 개선 방안을 제시하기 위한 기초자료로 활용할 수 있다.

The issue of ‘Sustainable Development’ which is related to climate-ecological changes has been receiving increasing attention along with AI(Artificial Intelligence), motivating changes in elementary education. In this study, the Samsung Junior SW Academy program, which combines AI and ESD(Education for Sustainable Development), was applied to 5th grade elementary students for 6 weeks. Then, collected data was analyzed to identify the impact of this education on students' computational thinking, character-competence, and understanding-interest-practice. As a result of the study, students showed significant improvement in the areas of 'analysis', 'design', and 'reasoning' in the computational thinking. In relation to sustainable development, there was significant improvement in the 'social and moral compassion' area in the personality, the 'critical thinking and problem-solving ability' area in the competency, and the level of 'understanding-interest' excluding practice. The results of this study can be used to suggest ways to improve converging AI and ESD in the future.

본 연구는 초등 인공지능 교육을 담당하게 될 예비교사의 전문성을 신장시키기 위한 AIED(Artificial Intelligence in Education) 역량 및 성취기준을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 국내 선행연구 10편을 바탕으로 초안을 도출하였으며 총 8명의 전문가 집단을 대상으로 델파이 조사를 시행하였다. 1차 델파이 조사에서는 역량군과 역량 지표들에 대해 관련성, 적절성, 필요성을 평정하여 전체적인 체계와 내용을 수정, 보완하였다. 2차 델파이 조사에서는 재배열된 역량과 그에 따른 하위 성취기준을 제시하여 최종 AIED 역량 및 성취기준을 도출하였다. 델파이 조사를 통해 최종 추출된 AIED 역량은 AI 이해 및 활용 역량, AI 도구와 플랫폼 활용 역량, AI 윤리 역량, AI 활용 교육 전문성 역량 등 총 4개의 역량군과 16개의 하위 역량 지표이며, 역량 지표에 따라 60개의 AIED 성취기준이 지식, 기능, 태도의 특성으로 서술되었다. 본 연구의 결과로 제시된 역량 및 성취기준은 예비 초등교원들의 인공지능 교육 전문성 향상을 위한 교육과정을 편성하고 수행하는데 토대를 제시한다는 점에서 의미가 있다.

The purpose of this study is to develop AIED(Artificial Intelligence in Education) competencies and achievement standards to enhance the professionalism of prospective teachers who will be in charge of AI education in elementary school. To this end, a draft was drawn based on 10 previous studies in Korea, and a Delphi survey was conducted targeting a total of 8 expert groups. In the first Delphi survey, the overall system and contents were revised and supplemented by evaluating the relevance, appropriateness, and necessity of the competency group and sub-competency. In the second Delphi survey, the final AIED competencies and achievement standards were derived by presenting the rearranged competencies and the corresponding sub-achievement standards. The AIED competencies finally extracted through the Delphi survey are a total of 4 competency groups and 16 sub-competency, and 60 AIED achievement standards were described as the characteristics of knowledge, skills, and attitudes according to the competency. The competencies and achievement standards presented as a result of this study are meaningful in that they provide the basis for organizing and implementing a curriculum to improve the artificial intelligence education expertise of prospective elementary school teachers.

AI의 교육적 활용 및 AI 융합 수업에 대한 중요성이 강조되며 관련 교사 교육이 증가하고 있다. 하지만 그에 비해 현장 교사들의 AI 수업 효능감은 현저히 낮다. 이에 본 연구에서는 장기적인 교직의 인공지능 융합 수업 전문성 향상을 위하여 예비 초등교사를 대상으로 하는 AI 교육 관련 교육과정을 개발하고자 한다. 관련 선행연구를 검토한 결과, 현장 교사들 역시 대체로 AIED의 필요성에 대해 긍정적인 인식을 가지고 있으나 다양한 어려움을 겪고 있으며 실제적인 AI 융합 수업 역량 향상에 대한 교육요구도가 높음을 알 수 있었다. 이에 따라 AI에 대한 기본 소양을 바탕으로 AI와 교과를 융합하여 수업을 설계 및 실습, 평가하는 데에 특화된 교육과정인 AITEM(Artificial Intelligence Teacher Education Model)을 개발하였다. 이는 전문가 집단 대상의 델파이 조사 2회를 거쳐 수정 및 보완되었다. 그 결과 AITEM은 나선형 교육과정을 기반으로 하며, 총 4개 단계, 9개 영역, 76개의 학습 주제를 포함한다. 이는 교육대학교에서 기본 교육과정으로 활용하여 예비 초등교사들의 AI 융합 교육에 크게 이바지할 것으로 기대된다. 또한 TPACK을 기반으로 하여 장기적인 교육 현장의 성장을 도모할 것으로 기대된다.

The importance of the educational use of AI and AI convergence classes is emphasized, and related teacher education is increasing. However, the efficacy of AI classes of field teachers is remarkably low. Therefore, this study aims to develop a curriculum related to AI education for pre-service elementary school teachers in order to improve the professionalism of long-term teachers in artificial intelligence convergence classes. As a result of reviewing related previous studies, field teachers also generally have a positive perception of the necessity of AIED, but are experiencing various difficulties, and it was found that the educational demand for actual AI convergence class capabilities is high. Accordingly, AITEM, a curriculum specialized in designing, practicing, and evaluating classes by fusing AI and subjects based on basic knowledge of AI, was developed. It was revised and supplemented through two Delphi surveys of the expert group. As a result, AITEM is based on a spiral model and includes a total of 4 stages, 9 areas, and 76 learning topics. It is expected to greatly contribute to the AI convergence education of pre-service elementary school teachers by using it as a basic curriculum at the university of education. It is also expected to promote long-term growth in the educational field based on TPACK.

인공지능의 등장 등 사회적 변화로 인해 비전공자의 프로그래밍 학습에 대한 관심이 높아지고 있다. 비전공자의 프로그래밍에 대한 인지적 어려움을 해결하기 위한 학습 전략으로 협력학습이 주목받고 있으며, 이에 따라 본 연구에서는 온라인 프로그래밍 학습에서의 협력경험에 대해 분석하고 학습 및 학습환경 설계에 대한 시사점을 제안하고자 연구를 수행하였다. 협력경험이 주로 나타나는 포럼과 코멘트를 대상으로 토픽 모델링과 워드클라우드 분석을 실시하였으며, 그 결과 강의 및 출석 인증, 퀴즈 및 미션 인증, 질의 응답, 사회적 상호작용이 일어나는 것을 확인하였다. 또한, 팀에서 책임자의 역할을 수행하는 학습자는 일반 학습자보다 높은 학습 참여를 보였다. 이와 같은 결과를 통해 본 연구는 목적에 따른 체계적인 커뮤니티와 커리큘럼의 설계, 구성원의 역할 설계에 대한 필요성을 제안하였으며, 이러한 연구의 시사점은 누구나 접근 가능한 온라인 프로그래밍 학습 설계에 참고자료가 될 것으로 기대한다.

As social dynamics, such as the rise of artificial intelligence, reshape our world, interest in programming is surging among professional programmers and individuals from diverse academic backgrounds. In response to the cognitive challenges non-majors face in programming, collaborative learning has emerged as a key pedagogical approach. Accordingly, this study analyzes collaborative experiences in online programming learning and provides implications for learning and learning environment design. Topic modeling and word cloud analysis were conducted on forums and comments where collaborative experiences mainly appear. As a result, it was confirmed that lectures and attendance verification, quizzes and mission verification, question and answer exchanges, and social interaction occur. Moreover, learners who assumed the role of leader in a team showed higher learning participation than general learners. Through these findings, this study highlights the need for systematic community and curriculum design tailored to specific objectives and member role design. It is expected to serve as a reference for designing online programming learning accessible to individuals of all backgrounds.

본 연구는 우리나라의 ICT 교육정책에 시사점을 제공하기 위해 핀란드 교육문화부 주도의 Educloud Alliance(ECA)에 대한 문헌에 대해 내용분석을 수행하였으며, 이에 따른 연구 결과를 바탕으로 우리나라 ICT 교육정책에 대한 시사점은 다음과 같다. 첫째, ECA는 핀란드 교육의 디지털화와 교육 시스템 개발을 위한 협력을 촉진하는 협의체로서 정책을 수립하기 위한 숙의의 과정이 확인되었다. 둘째, ECA에서 제시한 학습플랫폼은 사용자 중심 설계, 상호작용, 인터페이스에 대한 접근성 등을 고려한 개방형 플랫폼이라는 점이다. 셋째, 우리나라에서 진행 중인 AI 디지털 교과서 개발과 연계하여 ECA가 논의하는 기술 혁신, 보안과 데이터 관리에 관한 논의 그리고 European Edtech Alliance(EEA)와의 학습플랫폼의 표준화와 공유를 통한 협력은 의미있는 접근으로 판단된다.

This study conducted a literature review on the EduCloud Alliance (ECA), led by the Finnish Ministry of Education and Culture, to provide implications for ICT education policy in South Korea. Based on the findings, the implications for South Korea's ICT education policy are as follows. Firstly, ECA was identified as a collaborative body promoting the digitalization of Finnish education and the development of educational systems, highlighting the importance of deliberative processes in policy formulation. Secondly, the learning platforms proposed by ECA are characterized by user-centered design, interactivity, and accessibility of interfaces, emphasizing an open platform approach. Thirdly, the ongoing development of AI digital textbooks in South Korea is aligned with the discussions on technological innovation, security, and data management within ECA, as well as collaboration on platform standardization and sharing through the European Edtech Alliance (EEA), which is considered a meaningful approach.

프로그래밍 수업은 실습 중심의 특성으로 인하여 기술 변화의 영향을 많이 받았다. 이제는 학습 내용 뿐만 아니라 학습 방법에서도 변화가 요구되고 있다. 이에 본 연구는 생성형 AI를 활용하여 Atmega128 마이크로콘트롤러 프로그래밍 학습에 대한 동기를 증진시키고, 학습 과정에서 회복탄력성을 높일 수 있는 가능성을 제시하고자 한다. 회복탄력성의 하위요소 분석을 통하여, 생성형 AI가 Atmega128 마이크로콘트롤러 프로그래밍 교육에서 학습자를 위한 프로그래밍 학습 방식으로 활용될 수 있고, 프로그래밍 학습 과정에서 발생할 수 있는 학습된 무기력을 해결하거나 학습 동기를 높이는데 기여할 수 있다는 것을 알 수 있었다. 따라서 교수자에게 교육 과정을 설계하고 실행하는 단계에서 생성형 AI를 활용할 때 고려할 점을 알 수 있었다. 본 연구를 통하여 Atmega128 마이크로콘트롤러 프로그래밍 수업에서의 새로운 방향성을 제시하고, 교육 분야에서 AI 활용의 잠재력을 탐색하는 기초를 마련할 것으로 기대할 수 있었다.

Programming classes have been greatly influenced by technological changes due to their practical nature. Now, not only the content but also the learning methods are being demanded to change. Therefore, this study proposes the potential of using generative AI to enhance motivation and increase resilience of students in Atmega128 microcontroller programming learning. Through the analysis of sub-factors of resilience, it was revealed that generative AI can be utilized as a programming learning approach in Atmega128 microcontroller programming education. It also helps to address learned helplessness problems and increase learning motivation during the programming learning process. Thus, it was found that educators may benefit from incorporating generative AI into the design and implementation of educational programs. This research presents a new direction for Atmega128 microcontroller programming courses and sets the groundwork for exploring the potential of AI in the field of education.