Earticle

그린스마트 미래학교 사업에 따라 교과별 학교공간혁신, 스마트교실, 학교복합화 사례연구가 이루어지고 있으며, 체육교과는 늘봄학교, 학교 동아리, 고교학점제, 마을지역리그 등으로 퍼포먼스 룸이 제안되었다. 그러나 대부분의 늘봄학교 체육활동들은 강당의 수업이 있는 경우 일반 교실이나 스마트 교실 내에서 실시하고 있는 실정이다. 따 라서 이 논문에서는 초등 저학년 늘봄학교 무용 수업을 위하여 모든 교실에 구비된 TV 뿐만 아니라 무용수업에 필요한 학습자의 동작을 할 수 있는 스마트 교실의 활용전략을 제시하고자 한다. 실험수업을 통하여 에듀테크를 활용한 영상이 댄스활동을 촉진하는지와 영상 크기에 따른 무용수업의 영역별 평가를 비교하였다. 연구결과를 통 해 늘봄학교의 무용 교수학습을 위해서 거울 설치 대신 미러링 활용 전략을 수립할 수 있으며, 이는 향후 그린스 마트 미래학교의 체육시설 구축에 기초자료로 활용할 수 있을 것이다.

In line with the Green Smart Future School project, case studies on subject-specific school space innovation, smart classrooms, and school complexification are being conducted. The performance room was proposed for physical education in regular class, Neulbom school, school clubs, high school credit systems, and community leagues. However, physical activities in most Neulbom schools are currently being conducted in regular or smart classrooms rather than in gymnasiums. Therefore, this paper aims to present strategies for utilizing smart classrooms, not only leveraging the TVs available in all classrooms for Neulbom school dance classes, but also for mirroring the movements of learners necessary for dance lessons. Through an experimental class, we compared whether mirroring videos utilizing edutech promoted dance activities and evaluated different areas of dance classes according to the size of the mirroring. The results allow us to establish strategies for utilizing smart space innovation for dance teaching and learning in classroom for Neulbom school and may be foundational examples for the design and construction of physical education facilities in the Green Smart Future School.

본 연구의 목적은 초등 저학년 학생의 쓰기 학습 부진의 조기 진단 및 예측을 위해 손글씨 이미지 분 류를 통한 판별 인공지능 모델을 개발하여 정확도를 탐색하는 것이다. 초등학교 1학년생들의 쓰기 수행 과정 관찰을 통한 성취 수준을 쓰기 보통, 쓰기 부진으로 구분한 후, 쌍자음과 겹받침, 이중모음을 고려 해 선정된 어휘의 손글씨 이미지 자료를 수집하였다. 수집된 손글씨 데이터에 대하여 어휘 특징별 두 학 습 집단으로 구분하여, 엔트리 AI 블록 기반의 쓰기 학습 부진 판별 인공지능 모델을 개발하였다. 개발 된 인공지능 모델별 판별 결과의 정확도를 비교한 결과, 받침이 많은 어휘로 학습한 모델이 가장 정확도 가 높았다. 이를 통해 초등학교 저학년 시기에 쓰기 부진을 판별하기 위한 어휘를 제안하고, 인공지능 지식이 부족한 현장교사도 쉽게 쓰기 결과물 이미지 데이터를 활용하여 쓰기 부진 판별 AI 프로그램의 개발과 적용 가능성을 찾을 수 있었다.

This study aims to assess the precision of an AI model crafted for identifying signs of poor writing skills in early elementary students via handwriting image analysis. By examining the handwriting of first-grade students, their writing abilities were categorized into normal and poor, based on selected words that include complex elements such as double consonants, clusters, and diphthongs. The handwriting images collected were then used to develop an artificial intelligence model based on Entry AI block that categorizes learners into two groups according to the characteristics of the vocabulary used. The comparative analysis of the model's accuracy in differentiating between these groups revealed that the model trained with vocabulary featuring a high frequency of clusters achieved the highest accuracy. This finding suggests the potential for selecting specific vocabularies that can aid in identifying early writing difficulties of children and for devoloping AI programs to determine poor writing from the image data of childrens' handwriting results.

미래 사회가 요구하는 창의적 인재 양성을 위해서는 여러 기초 소양이 형성되는 초등학교 저학년부터 컴퓨팅 사고 력을 기르기 위한 교육이 체계적으로 이루어져야 한다. 본 연구는 블록코딩을 처음 접하는 초등학교 저학년 학습자를 대상으로 효과적인 프로그래밍 교육 방안을 탐구하기 위한 목적으로 수행되었다. 이를 위해 모바일 기반 코딩 애플리 케이션을 활용한 10차시의 프로그래밍 수업을 개발하여 초등학교 1학년 학생들에게 적용하였고, 수업 영상, 관찰일지, 면담, 수업 산출물 등을 분석하여 수업 과정에서 학습자들의 학습 경험을 심층적으로 분석하였다. 연구 결과 학생들은 경험의 주체, 내용, 환경 관점에서 다양한 교육적 경험을 하였다. 본 연구는 초등학교 저학년 학습자들이 보다 쉽게 프로그래밍을 시작할 수 있는 하나의 방법으로 모바일 기반 코딩 앱을 활용한 수업을 제안하였다는 점, 구성주의 관 점에서 프로그래밍 교육을 바라보고 학습자의 학습 과정과 경험을 심층적으로 살펴보았다는 점에서 의의가 있다.

In order to foster creative talents demanded by future society, systematic education to cultivate computational thinking should start from the early grades of elementary school where various foundational competencies are formed. This study was conducted with the aim of exploring effective programming education methods for elementary school lower-grade learners who encounter block coding for the first time. To achieve this, a 10-session programming class using a mobile-based coding application was developed and implemented for first-grade elementary school students. The learning experiences of the learners during the classes were deeply analyzed through the examination of class videos, observation journals, interviews, and coding outputs. The research results showed that students had various educational experiences from the perspectives of subjectivity, content, and environment. This study is significant in that it proposes a lesson using a mobile-based coding application as a way for lower elementary school students to start programming more easily, and it examines the learning process and experiences of learners in-depth from a constructionist perspective.

본 연구는 교육부의 AI 디지털교과서 도입에 대한 초등 교사의 인식을 알아보기 위해 실시되었으며 연구를 통 해 도출된 시사점은 다음과 같다. 첫째, 디지털교과서 이용 경험은 발행사별 교수학습지원사이트 이용 경험에 비 해 낮은 것으로 나타났다. 둘째, AI 디지털교과서에서 제공하는 기본 기능에 대해 약 80% 이상의 교사가 필요하 다고 응답하였다. 셋째, AI 기반 맞춤형 학습 지원 기능의 필요성에 대한 응답은 통계적으로 유의미한 차이가 있 는 것으로 나타났으다, 그리고 Borich 요구도 및 The Locus for Focus 모델에 의한 분석 결과는 모든 집단의 응 답에서 AI 보조교사 및 AI 튜터 기능에 대한 요구 수준과 우선순위가 가장 높은 것으로 나타났다. 넷째, AI 기반 맞춤형 학습 지원 기능에 추가로 다양한 기능을 원하는 것으로 나타났다.

This study was conducted to explore elementary school teachers' perceptions of the Ministry of Education's introduction of AI digital textbooks. The findings of the research are as follows. Firstly, the experience of using digital textbooks was found to be lower compared to the experience of using publisher-specific teaching and learning support websites. Secondly, over 80% of the teachers responded that they need the basic features provided by AI digital textbooks. Thirdly, responses to questions about the necessity of AI-based personalized learning support features showed a statistically significant difference (< .001), and analysis based on Borich Priority Formula and The Locus for Focus model revealed that the demand level and priority for AI assistant and AI tutor functions were the highest among all groups. Fourthly, it was indicated that additional diverse features are desired for AI-based personalized learning support functions.

디지털 대전환 시대에 따라 컴퓨팅 사고력 기반의 프로그래밍 교육의 중요성이 강조되고 있으며, 프로그래밍 언 어의 종류에 따른 교육적 효과를 분석할 필요성이 커지고 있다. 본 연구에서는 학습 영역, 학습 요소 그리고 학습 단계를 설계 기준으로 설정하여 프로그래밍 교육 프로그램을 개발하였다. 이후, 한 집단에는 블록형 프로그래밍 언어, 다른 한 집단에는 텍스트형 프로그래밍 언어를 활용하여 교육 프로그램을 적용하고 그 효과를 분석하였다. 분석 결과, 프로그램 적용 이후 두 집단 모두 컴퓨팅 사고력에서 통계적으로 유의미한 수준의 변화가 확인되었으 며, 블록형과 텍스트형 프로그래밍 언어의 종류가 컴퓨팅 사고력 향상에 미치는 영향은 차이가 없었다. 또한, 블록형 프로그래밍 언어를 활용한 집단은 정의적 역량에서 긍정적인 변화가 확인되었으며 텍스트형 프로그래밍 언어를 활용한 집단은 정의적 역량에서 긍정적인 변화를 확인할 수 없었고, 토픽 모델링 기법을 활용한 분석을 통 해 각 프로그래밍 언어가 학생들의 프로그래밍 교육에 대한 태도에 미치는 영향을 확인하였다.

In the era of digital transformation, the importance of programming education based on CT is being emphasized and the need to analyze the educational effects of the types of programming languages is increasing. In this study, the education program was developed by learning domains, learning elements and learning phases. After that, block-type programming language was applied to one group and a text-type programming language to the other group, and its effect was analyzed. As a result, a statistically significant change in CT was confirmed in both groups, and there was no difference in the effect the types of block-type and text-type languages on improving CT. In addition, the group using block-type languages confirmed positive changes in affective competency, and the group using text-type languages could not confirm positive changes in affective competency, and the effect of programming languages on students' attitudes was confirmed through analysis using topic modeling.

본 연구의 목적은 예비교원의 AI융합교육 역량 향상을 위한 수업을 실행하여 그 교육적 효과를 분석하는 것이 다. AI융합교육 역량 함양을 위해 AI이해, AI교육 분류와 개념, 교과 기반 AI융합교육 사례 및 실습, AI융합교육 플랫폼 이해, AI융합교육 교수 학습 사례 구안 및 적용 등을 경험할 수 있도록 교육 내용 설계하였다. 교과목은 G 교육대학교 4학년 재학생 26명을 대상으로 11주 동안 이론과 실습을 통해 적용하고, 사전 사후 대응표본 t-test를 통해 예비교원의 AI융합교육 역량 변화와 만족도를 확인하였다. 수업에 참여한 초등 예비교원들의 AI융합교육 역 량 및 하위 요인에서 유의미한 차이를 확인하였고 만족도 또한 높은 수준으로 나타났다. 본 연구에서 설계·수행한 AI융합교육 교과목을 통해 예비교원의 AI융합교육 역량 향상이라는 교육적 효과를 확인하였다. 이를 기반으로 예 비교원의 AI융합교육 역량 향상을 위한 교육 커리큘럼, 교수 학습 내용 등에 대한 방향성을 제시하였다.

The purpose of this study is to conduct a class to improve preservice teachers' competence in AI convergence education and analyse its educational effectiveness. In order to develop AI convergence education competence, the course content was designed to provide experience in understanding AI, understanding AI convergence education platforms, and designing and applying AI convergence education teaching and learning cases. The course was applied through theory and practice to 26 fourth-year students of G Education University for 11 weeks. The changes in AI convergence education competence and satisfaction of the pre-service teachers were checked by t-test. The AI convergence education competence and sub-factors of the pre-service elementary teachers who participated in the course were improved to a statistically significant level, and their satisfaction was also high. Based on the results, the direction of the curriculum and teaching and learning contents to improve the AI convergence education competence of pre-service teachers was suggested.

본 연구는 예비교사의 디지털·인공지능(AI) 관련 교과의 수강여부가 예비교사의 교수효능감에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였으며, AI 관련 교과 수강 여부가 어떠한 메커니즘을 통하여 예비교사의 AI 교수효능감이 향상으로 이어지는지 알아보고자 하였다. AI 수용의도와 AI 리터러시가 교수효능감 향상에 영향을 미칠 것이라 고 예상을 하여 매개 변인으로 설정하였으며, 이를 위해 전국에 있는 예비교사 273명을 대상으로 직렬다중매개 효과 분석을 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 관련 교과의 수강여부와 교수효능감 간의 직접 효과는 유의하지 않은 것으로 확인되었다. 둘째, 관련 교과 수강여부가 수용의도, 리터러시를 매개하여 교수효능감으로 가는 경로가 유의한 것으로 확인되었다. 셋째, 관련 교과 수강여부가 수용의도, 리터러시를 차례로 매개하여 교 수효능감으로 가는 경로가 유의한 것으로 확인되었다. 본 연구에서는 이러한 분석 결과를 바탕으로 연구의 시사 점과 제한점을 논의하였다.

This study aimed to examine the impact of pre-service teachers' enrollment in courses related to digital and artificial intelligence on their teaching efficacy. Specifically, it sought to understand the mechanisms through which taking courses related to AI leads to an improvement in pre-service teachers' AI Teaching Efficacy. The intention to AI Acceptance Intention and AI Literacy were hypothesized to influence the improvement of AI Teaching Efficacy, and were set as mediating variables. To this end, a serial multiple mediation analysis was conducted with 273 pre-service teachers nationwide. The results of the analysis are as follows. First, the direct effect between enrollment in relevant courses and AI Teaching Efficacy was found to be non-significant. Second, the pathway from course enrollment to AI Teaching Efficacy, mediated by AI Acceptance Intention and AI Literacy, was found to be significant. Third, the pathway from course enrollment to AI Teaching Efficacy, mediated sequentially by AI Acceptance Intention and AI Literacy, was also found to be significant. Based on these analysis results, the study discussed the implications and limitations of the research.

4차 산업혁명 시대의 영향에 따라 범교과 학습 주제 중심의 인공지능 융합 교육이 초등학생의 컴퓨팅 사고력 에 미치는 영향을 알아보고자 한다. 이를 위해, 연구집단 24명, 통제집단 25명의 초등학교 6학년 학생들을 대상 으로 6개월간 37차시의 교육을 실시하였으며 연구집단에는 본 연구에서 설계한 범교과 학습 주제 중심의 인공지 능 융합 교육을, 통제집단에는 기존의 프로그래밍 수업을 포함한 전통적인 교과 교육을 시행하였다. 분석 결과, 연구 집단과 통제 집단의 차이는 사후 결과에서 유의하였으며, 연구 집단의 경우 컴퓨팅 사고력의 측정 요소 중 에서 알고리즘 및 프로그래밍 영역과 데이터 및 자료구조 영역에서 모두 유의하였다. 반면, 통제 집단의 경우 사 후 검사 결과에서 데이터 및 자료구조 영역에서는 유의하지 않았다. 본 연구의 결과는 향후 초등교육의 현장에 서 범교과 학습 주제 중심의 인공지능 융합 교육의 개선 방안을 제시하기 위한 기초자료로 활용될 수 있다.

This study explores the influence of artificial intelligence(AI) convergence education, centered on cross-curricular learning topics, on the computational thinking skills of elementary school students. Over six months, 37 educational sessions were conducted with 24 students in the experimental group and 25 in the control group. The experimental group received AI convergence education, while the control group followed traditional subject education, including existing programming classes. Results indicated significant improvement in computational thinking skills in the experimental group, particularly in algorithms & programming( ALP) and data structures & representation(DSR) areas. These findings suggest that AI convergence education can effectively enhance computational thinking skills, providing valuable data for future educational strategies in elementary schools.

본 연구는 교육부의 디지털교육전환 정책과 관련된 보도자료를 분석하여 정책의 변화와 시사점을 도출하고자 하였다. 2022년부터 2024년까지 발행된 104개의 보도자료를 대상으로 키워드 빈도 분석, 네트워크 분석, 그리고 CONCOR 분석을 실시하였다. 분석 결과, 'Digital'과 'AI'가 지속적으로 중요한 키워드로 나타났으며, 'Support', 'Participation', 'Education' 등의 키워드도 높은 중심성을 보였다. 정책 초점이 기본적인 디지털 리터러시에서 고 급 디지털 인재 양성으로 변하고 있음을 확인할 수 있었고, 초기에 분산되어 있던 정책들이 시간이 지나며 통합되 는 양상을 보였다. 또한 지역사회와의 연계 강화를 통해 정책 실효성을 높이려는 시도가 이루어지고 있었다. 이에 따라 디지털 인재의 핵심 역량에 대한 논의 확대, 디지털 격차 해소 방안 모색, 그리고 지역 간 인프라 격차 해소 의 필요성을 제언하였다. 본 연구는 교육부의 디지털교육전환 정책의 변화 양상을 체계적으로 분석하여 향후 정책 방향 설정에 기여할 수 있을 것이다.

This study aims to analyze press releases related to the Ministry of Education's digital education transformation policy to derive changes and implications of the policy. We conducted keyword frequency analysis, network analysis, and CONCOR analysis on 104 press releases published from 2022 to 2024. The results of the analysis showed that 'Digital' and 'AI' consistently emerged as important keywords, and keywords such as 'Support,' 'Participation,' and 'Education' also exhibited high centrality. It was observed that the focus of the policy had shifted from basic digital literacy to the cultivation of advanced digital talent, and initially dispersed policies showed a tendency to integrate over time. Additionally, efforts to enhance the effectiveness of the policy by strengthening connections with local communities were noted. Based on these findings, we suggest the expansion of discussions on the core competencies of digital talents, the exploration of measures to bridge the digital divide, and the necessity to address infrastructure disparities between regions. This study systematically analyzes the changes in the Ministry of Education's digital education transformation policy and aims to contribute to future policy direction setting.

공교육 중심 디지털 교수학습플랫폼인 ‘제주형 교수학습플랫폼’이 현장에 도입될 예정이다. ‘제주형 교수학습 플랫폼’은 11개 시・도 교육청이 공동으로 개발하고 있는 ‘AI 맞춤형 교수학습플랫폼’을 기반으로 한다. 또한 교 원의 교육혁신 역량을 지원할 수 있도록 디지털 기반 블렌디드 통합 수업 지원 서비스가 제공된다. 이에 공교육 중심 디지털 교수학습플랫폼이 성공적으로 도입될 수 있도록 플랫폼 구축 기본 방향에 대한 연구가 필요한 상황 이다. 연구자는 교원의 교육혁신 역량을 지원하는 ‘제주형 교수학습플랫폼’의 효과적인 활용 방안을 탐색하기 위 하여 현장 교원의 요구를 종합적으로 분석하였다. 나아가 시·도 공동개발 플랫폼과 연계될 제주 지역의 특화 서 비스를 발굴하기 위하여 제주 교육 현장에 꼭 필요한 블렌디드 통합 수업 지원 서비스를 탐색하는 연구를 수행 하였다. 이를 기반으로 ‘제주형 교수학습플랫폼’의 실질적인 구축 방향을 제안하였다.

The Jeju Teaching and Learning Platform, a public education-centered digital teaching and learning platform, is set to be introduced. This platform is based on the AI-based Personalized Teaching and Learning Platform, which is being jointly developed by education offices. Furthermore, digital-based blended integrated class support services will be provided to enhance teachers’ educational innovation competency. To successfully implement this public education-centered digital teaching and learning platform, research on the basic direction of platform construction is essential. Therefore, to explore effective utilization strategies for the Jeju Teaching and Learning Platform, I conducted a comprehensive analysis of the needs of teachers. Additionally, to identify specialized educational services for Jeju, I examined essential blended integrated teaching support services needed in the Jeju education field. Finally, I proposed practical construction directions for the Jeju Teaching and Learning Platform.

본 연구는 IB PYP 프레임워크를 적용한 인공지능 교육 프로그램의 필요성을 분석하고 구체적인 프로그램을 제안한다. 이를 위해 2022 교육과정과 IB PYP 프레임워크를 비교 분석하고, IB PYP 학교 교사들을 대상으로 요구분석을 실시하였다. 요구분석 결과, 교사들은 인공지능 교육과 융합된 IB PYP 프로그램의 도입 필요성을 높게 인식했다. 제안된 프로그램은 학생들이 데이터 편향성을 이해하고 인공지능 원리를 바탕으로 코딩할 수 있 는 능력을 함양하며, 데이터 분석과 인공지능 알고리즘 설계를 포함한다. 또한, 사회 이슈를 활용한 교육 프로그 램을 제안하여 IB PYP 기반 인공지능 교육 프로그램이 한국 교육과정에 도입되어 학생들의 디지털 역량과 창 의적 사고를 함양하는 데 기여할 것으로 기대된다.

This study analyzes the necessity of an AI education program applied with the IB PYP (Primary Years Programme) framework and proposes a specific program. To achieve this, the study compares the 2022 curriculum with the IB PYP framework and conducts a needs analysis with teachers from IB PYP schools. The needs analysis results indicate that teachers highly recognize the necessity of introducing an AI education program integrated with the IB PYP framework. The proposed program aims to equip students with the ability to understand data bias and code using AI principles, including data analysis and AI algorithm design. Additionally, the program leverages social issues to create a practical educational setting. This integration of an IB PYP-based AI education program into the Korean curriculum is expected to enhance students' digital competencies and creative thinking.

최근 생성형 AI의 활용이 증가함에 따라 교육적으로 이를 활용하기 위한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, 2022 개정 교육과정에서 디지털 역량 강화가 강조되면서 초·중·고등학교에서 생성형 AI를 활용한 교육 방법이 개발되고 있다. 본 연구에서는 고등학생의 파이썬 프로그래밍 역량 평가에 초점을 두고, 교과서의 프로그래밍 예 제를 GPT-3.5- turbo 모델 기반으로 파인 튜닝한 후, 사용자가 원하는 구조의 문제를 자동 프롬프트를 통해 생 성하였다. 이때, 5개의 객관식 선지 및 정답을 함께 생성하였다. 생성된 문제의 정확성을 검증하였다. 이를 통해 교사는 지필평가 시 문제 출제 부담을 줄이고 다양한 유형의 문제를 효과적으로 개발할 수 있다. 또한 학생들의 이해도를 향상시킬 수 있다. 본 연구는 다른 학령을 위한 언어로의 적용도 가능하다.

With the increasing use of generative AI, research on its educational applications has been actively progressing. In particular, as the 2022 revised curriculum emphasizes the enhancement of digital literacy, educational methods utilizing generative AI are being developed for elementary, middle, and high schools. This research focuses on assessing high school students' Python programming skills. It fine-tunes programming examples from textbooks using the GPT-3.5-turbo model to automatically generate questions with the desired structure via prompts. During this process, five multiple-choice options and the correct answer were generated. The accuracy of the generated questions was verified. This allows teachers to reduce the burden of creating questions for written assessments and effectively develop various types of questions, ultimately improving students' comprehension. Additionally, this study suggests that the approach can be adapted to other grade levels and programming languages.

이 연구에서는 디지털새싹 캠프에 참여한 학생을 중심으로 사전-사후 검사를 통해 디지털 역량 변화를 분석 하였다. 또한, 디지털 역량은 선행 연구 결과를 토대로 디지털 소양, 데이터 소양, 인공지능 소양, 컴퓨팅 사고력 으로 구분하였다. 설문 데이터를 분석한 결과, 사전 검사에서는 읍면 지역 학생의 디지털 역량이 중소도시 학생 보다 낮게 나타났지만, 디지털새싹 캠프에 참여한 후에 실시한 사후 검사에서는 오히려 읍면 지역 학생의 디지 털 역량이 더 높은 것으로 나타났다. 이러한 차이는 디지털 소양, 데이터 소양, 인공지능 소양, 컴퓨팅 사고력 등 디지털 역량의 하위 영역에서도 모두 동일한 결과를 나타내었다. 따라서 디지털새싹 캠프는 읍면지역의 학생들에 게 소프트웨어‧인공지능 교육을 제공함으로써 디지털 역량을 향상시키고, 읍면지역과 중소도시 간의 디지털 격차를 해소하는 데 중요한 역할을 하는 것으로 판단된다.

This study analyzed changes in digital competencies through pre- and post-tests, focusing on students who participated in the Digital New Software․AI Camp. Based on previous research, digital competencies were categorized into digital literacy, data literacy, AI literacy, and computational thinking. The analysis of survey data revealed that, in the pre-test, students from rural areas had lower digital competencies compared to students from medium-sized cities. However, the post-test conducted after participating in the Camp showed that students from rural areas exhibited higher digital competencies. This trend was consistent across all sub-domains of digital competencies, including digital literacy, data literacy, AI literacy, and computational thinking. Therefore, the Camp plays a crucial role in enhancing digital competencies and reducing the digital divide between rural areas and medium- sized cities by providing software and AI education to students in rural areas.

본 연구는 에듀테크를 활용한 직업훈련 교수학습모델의 미래 방향을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 특히, 디지 털 기술의 발전으로 각급 교육 현장과 직업훈련에서 더욱 중요하게 다루어지고 있는 개별화, 차별화 전략이 에듀 테크 활용을 통해 교수학습모델에 어떻게 구현되고 있는지 탐색하고자 한다. 이를 위해 교육에서의 개별화, 차별 화 개념을 정의하고, 에듀테크의 개념과 최신 기술 동향을 분석하였다. 교수학습의 일반 체제모형인 ADDIE 모형 을 기반으로 ‘23년 우수 직업훈련기관 공모에 지원한 기관의 훈련운영 전략을 분석하였다. ADDIE 단계별로 개별 화, 차별화 전략 요소를 도출하고 그 중 에듀테크 활용도가 높은 요소를 추출하였으며, 직업훈련 전문가 그룹의 내용 검토를 진행하였다. 본 연구 결과 직업훈련기관 및 관련 담당자들이 개별화, 차별화 직업훈련 교수학습모델 을 설계하고 운영하는 데 있어 에듀테크 활용도를 제고하고 실천하는데 현실적 기여를 할 것으로 기대한다.

This study examines the future directions of vocational training teaching-learning models through the use of educational technology (EdTech). It focuses on how individualized and differentiated strategies, increasingly emphasized in educational settings and vocational training due to digital technology advancements, are implemented in teaching-learning models with EdTech. To address this goal, the study defines individualization and differentiation in education, examines recent EdTech trends, and analyzes the strategies of 23 institutions that participated in the 2023 Excellent Vocational Training Institution Competition using the ADDIE model. The analysis identifies individualized and differentiated strategy elements at each ADDIE stage, extracts high EdTech usage content, and has these results reviewed by vocational training experts. The findings are expected to help vocational training institutions and educators design and implement individualized, differentiated models using EdTech.

생성형 AI는 학교 현장에서 다양한 용도로 교사의 업무를 보조하며 업무 경감, 효율적인 수업 설계 지원 등의 역할을 수행하는 것으로 주목받고 있다. 이러한 현상을 생태학적인 관점으로 바라보자면, 인간 행위자인 교사와 비인간 행위자인 생성형 AI 간의 상호작용이 더욱 복잡해지고 있다는 점이 시사된다. 따라서 본 연구에서는 행위 자-네트워크 이론을 기반으로 생성형 AI를 활용하는 초등교사의 질적 사례를 탐색하고자 하였다. 이를 위해 초등 교사를 유목적으로 표집하여 심층 인터뷰를 진행하였다. 이후 개방 코딩 절차에 따라 개별적으로 교사들의 사례를 분석하여 행위자-네트워크 지도로 결과를 시각화하였다. 연구결과, 시각화된 지도를 통해 교사의 생성형 AI 활용 맥락에서 다양한 행위의 노드, 매개 행위자를 서로 비교할 수 있었고, 이를 통해 개별적인 교사들의 특성을 시사 할 수 있었다. 본 연구는 행위자-네트워크 이론을 기반으로 인간-기술의 관계를 동등하게 바라보며 교사의 생성형 AI 활용에 관한 복잡한 관계에 새로운 통찰을 제시한 것에 의의가 있다.

Generative AI promises to assist teachers in various school tasks, reducing their workload and supporting efficient lesson design. From an ecological perspective, this phenomenon suggests that the interaction between human actors, teachers, and non-human actors, generative AI, is becoming complex. Therefore, this study aims to explore the qualitative case of elementary school teachers using generative AI through actor-network theory(ANT). To achieve this, in-depth interviews were conducted with a purposefully selected sample of elementary school teachers. Thematic analysis was then progressed to examine each case individually using open coding. Finally, the results were visualized through the construction of actor-network maps. In conclusion, the nodes of the different actions that emerged in teachers' use of generative AI were compared, focusing on the mediating actors and suggesting the characteristics of individual teachers. This study provide new insights into the relationship between teachers' use of generative AI by looking at the human-technology relationship as equal based on ANT.

전 세계적으로 인공지능 교육이 강조되며, 우리나라에서도 인공지능 교육이 화두가 되었다. 교육부는 놀이·체험 중심의 교육을 초등학교의 인공지능 교육 목표로 두었으며 2022 개정 교육과정에서는 인공지능을 활용한 실생활 문제 해결 역량과 창의적 사고 역량을 함양하는 데에 중점을 두었다. 따라서 본 연구에서는 학생 체험 중심의 노 벨엔지니어링을 활용하여 2022 개정 교육과정에서 중요시하는 인공지능 역량을 함양할 프로그램을 개발하였다. 노 벨엔지니어링 단계에 따라 총 10차시의 교육 프로그램을 인공지능 플랫폼 엔트리를 활용하여 개발했다. 개발한 프 로그램의 타당성 검증을 위해 전문가 집단의 타당도 검사를 진행하였다. 검사 결과 개발된 교육 프로그램은 타당 한 것으로 확인되었으며 전문가의 추가 의견에 따라 개선한 최종 프로그램을 제안하였다.

As AI education is emphasized around the world, AI education has also become a hot topic in Korea. The Ministry of Education set play-experience-oriented education as the goal of AI education in elementary schools, and the 2022 revised national curriculum focused on cultivating real-life problem solving capabilities and creative thinking capabilities using AI. Therefore, in this study, a program was developed to cultivate AI capabilities that are important in the 2022 revised national curriculum by using student experience-oriented Novel Engineering. A total of 10 sessions of education programs were developed using AI platform entries according to the stages of the Novel engineering. In order to verify the validity of the developed program, a validity test was conducted by a group of experts. As a result of the test, the validity was verified, and a final education program improved based on additional opinions from experts was proposed.