Earticle

최근 인공지능은 초등학교에서부터 대학의 전공 영역에 이르기까지 교육 분야에서 그 영향이 매우 크다. 많은 선진국들은 국가적 수준에서 인공지능 교육을 미래 사회를 대비하는 일환으로 적극 확대하고 있다. 본 연구에서는 최근 주요국들이 인공지능 기반 교육을 지원하기 위하여 시행하는 국가 수준의 정책 및 사례연구들을 조사 분석 하였다. 선행 문헌연구에서 인공지능에 대한 연구와 교육에 가장 큰 투자를 하는 것으로 알려진 미국, 영국, 중국 을 중심으로 해당 국가들의 인공지능 교육 정책과 사례들을 중심으로 연구하였다. 이 연구 결과는 우리나라 국가 수준의 인공지능 교육 정책 수립에 활용할 수 있을 것이다.

Recently, artificial intelligence education has had a wide impact from elementary school to university majors. Many developed countries are actively expanding artificial intelligence education at the national level as part of preparing for the future society. In this study, we investigated and analyzed policies and cases of major countries to support artificial intelligence-based education. Research and analysis were focused on the policies and cases of the United States, the United Kingdom, and China, which are known to be investing the most in artificial intelligence research and education through previous literature research. The results of this survey and analysis will be helpful in establishing artificial intelligence education policies at the national level in Korea.

본 연구는 초등학생들의 증강현실(AR) 기술에 대한 이해를 높이고, 컴퓨팅사고력과 창의성 향상을 목적으 로 한 교육 방법을 탐색하였다. 이를 바탕으로, ADDIE 모형을 적용하여 초등 과학 교과 내용을 중심으로 웹 기반 증강현실(Web AR)을 활용한 소프트웨어 교육 프로그램을 설계하였다. 특히, 과학 교과 내용 중에서 ‘생물 다양성’을 핵심 주제로 선정하고, A-FRAME을 활용하여 학생들이 직접 그림책을 제작할 수 있는 프로 그램을 개발하였다. 개발된 프로그램은 제주도 내 초등학교 6학년 학생들을 대상으로 적용되었다. 교육 프로 그램의 효과를 평가하기 위해 사전·사후 검사를 실시하였으며, 검사 결과를 분석한 결과 이 프로그램이 학생 들의 컴퓨팅사고력과 창의성 향상에 긍정적인 영향을 미쳤음을 확인할 수 있었다.

This study explores educational methods aimed at enhancing elementary school students' understanding of augmented reality (AR) technology and improving their computational thinking and creativity. Based on this, a software education program utilizing web-based augmented reality (Web AR) was designed, focusing on elementary science curriculum content, applying the ADDIE model. Specifically, ‘biodiversity’ was selected as the core topic within the science curriculum, and a program was developed using A-FRAME to enable students to create interactive storybooks. The program was implemented with sixth-grade students at an elementary school in Jeju Island. To evaluate the program's effectiveness, pre- and post-tests were conducted. Analysis of the test results confirmed that the program had a positive impact on enhancing students' computational thinking and creativity.

본 연구는 인공지능 학습 원리 중심의 인공지능 교육 프로그램을 개발하고, 이를 초등학생에게 적용하여 교육 적 효과를 분석하는데 목적을 두었다. 손글씨를 활용하여 이미지 분류 모델을 학습시키면서 학생들이 직접 데이 터를 제작, 분류, 구성 하고 하이퍼 파라미터와 데이터 편향 등의 인공지능 학습의 원리를 이해하여 이미지 분류 인공지능을 제작, 개선하는데 초점을 두었다. 프로그램은 초등학교 6학년 학생 27명을 대상으로 총 9차시로 시행 되었으며, 프로그램의 교육적 효과를 분석하기 위해 컴퓨팅 사고력과 인공지능 리터러시에 대한 사전, 사후 검사 를 실시하였다. 연구 결과 본 교육 프로그램은 학생들의 컴퓨팅 사고력과 인공지능 리터러시 향상에 긍정적인 영향을 미쳤음을 확인할 수 있었다.

This study aimed to develop an AI education program focused on AI learning principles and to analyze its educational effectiveness by applying it to elementary school students. By training image classification models using handwritten characters, the program focused on enabling students to understand AI learning principles such as data generation, classification, organization, hyperparameter tuning, and data bias, ultimately leading them to create and improve image classification AI. The program was implemented over nine sessions with 27 sixth-grade elementary school students. Pre- and post-tests on computational thinking and AI literacy were administered to analyze the program's educational effectiveness. The results of this study confirmed that the developed educational program had a positive impact on improving students' computational thinking and AI literacy.

현재 초등학교에서는 에듀테크의 일환으로 다양한 피지컬 컴퓨팅 도구를 활용한 프로그래밍 수업이 이루어지고 있으며, 이에 따른 디지털 교육 도구 연구의 필요성이 제기되고 있다. 본 연구는 초등학생의 기술적 창의성 향상 에 미치는 영향을 분석하고자 기초 도구인 햄스터와 고급 도구인 알티노를 활용한 두 집단 수업을 설계하였다. 도 구 외 수업 내용은 동일하게 구성하였고, 전문가 8인의 델파이 검사를 통해 수업 자료와 평가 도구의 적절성을 검 토하였다. 기술적 창의성 측정을 위해 사전·사후 검사와 t-검정을 실시하고, 면담 및 수행평가 결과를 정성적으로 분석하였다. 두 집단 모두 유의미한 향상을 보였으나, 햄스터를 활용한 집단은 과제 집착력, 진취성, 개방성과 같은 일부 영역에서 유의미한 향상이 나타나지 않았다. 반면 알티노를 활용한 집단은 기술적 창의성의 모든 영역에서 유의미한 향상을 보였으며, 특히 수렴적 사고 능력 향상에 큰 기여를 한 것으로 분석되었다.

As part of EdTech, elementary schools are increasingly using various physical computing tools in programming classes, highlighting the need for continued research on digital educational tools. This study analyzed the impact of physical computing tools on enhancing elementary students’ technological creativity by designing classes using Hamster (basic tool) and Altino (advanced tool). Except for the tool, class content was identical, and a Delphi survey with eight experts confirmed the validity of the materials and assessments. Pre- and post-tests with t-tests were used for quantitative analysis, while interviews and performance assessments supported qualitative analysis. Both groups showed significant improvement, but the Hamster group showed no significant gains in task commitment, initiative, and openness. In contrast, the Altino group showed improvement in all areas, especially in convergent thinking, supported by its advanced features.

본 연구는 국내 학술지에 게재된 예비 교원 대상의 AI 교육 및 활용 관련 연구를 텍스트 마이닝으로 분석하여 주요 연구 주제와 동향을 파악하는 데 목적이 있다. 이를 위해 2018년부터 2024년까지 출판된 문헌 121편을 학술 연구 정보 서비스(RISS)에서 수집하고, 텍스톰과 엑셀을 활용해 정제 및 분석을 수행하였다. TF, TF-IDF 분석과 네트워크 분석으로 주요 키워드를 도출·시각화하고, CONCOR 분석으로 군집을 파악하였다. 연구 결과, 2018년부터 2020년까지 연구가 꾸준히 증가했으며, 2023년과 2024년에는 급증하였다. 주요 키워드로는 ‘인식’, ‘교육프로그램’, ‘AI융합교육’, ‘초등’, ‘ChatGPT’, ‘역량’, ‘중등’, ‘예비유아교사’, ‘AI리터러시’, ‘예비교사교육’ 등을 확인하였다. 군집 분석에서는 ’AI 기초 교육과 역량 강화’, ‘AI융합교육 프로그램 개발’, ‘생성형 AI와 교수효능감’, ‘AI기반 교사 교육 과 교과목 설계’ 등이 나타났다. 이를 바탕으로 예비 교원을 대상으로 한 AI 교육 및 활용 관련 연구의 주제 및 흐름을 종합적으로 도출하였고, 향후 교원 양성 과정에서 AI 교육의 방향성을 논의하였다.

This study aims to identify major research topics and trends by analyzing studies on AI education and its utilization for pre-service teachers published in domestic academic journals through text mining. A total of 121 publications from 2018 to 2024 were collected from RISS, and refined and analyzed using Textom and Excel. Keyword frequency analysis and network analysis were employed to extract and visualize key terms, and clusters were identified through CONCOR analysis. As a result of the study, research steadily increased from 2018 to 2020, and rapidly increased in 2023 and 2024. The major keywords identified were ‘awareness’, ‘education program’, ‘AI convergence education’, ‘elementary’, ‘ChatGPT’, ‘competency’, ‘secondary’, ‘pre-school teacher’, ‘AI literacy’, and ‘pre-service teacher education’. Cluster analysis revealed ‘AI basic education and competency development’, ‘AI convergence education program development’, ‘Generative AI and teaching efficacy’, and ‘AI-based teacher education and curriculum design’. Based on these findings, the topics and trends of research related to AI education and utilization targeting pre-service teachers were comprehensively derived, and the direction of AI education in teacher training courses in the future was discussed.

본 논문에서는 초등학생을 대상으로 메타데이터 기반 파일 복구 원리를 활용한 디지털 포렌식 교육 프로 그램을 개발하고 그 효과를 분석하였다. 교육 프로그램은 디지털 포렌식의 핵심 기술인 파일 복구 과정을 언 플러그드 활동으로 구성하여 학생들이 디지털 기술의 실제 응용을 체험할 수 있도록 설계되었다. 사전·사후 검사를 통해 프로그램이 학생들의 디지털 역량, 문제 해결 능력, 자기주도성, 디지털 포렌식에 대한 관심도를 유의미하게 향상시킨 것으로 나타났다. 개발된 교육프로그램은 정보화 사회에서 필수적인 핵심 역량을 개발 하는 데 기여할 가능성을 보여주었으며, 향후 연구에서는 다양한 연령층 및 디지털 포렌식의 다른 기술들을 포함하는 확장된 프로그램 개발과 장기적 효과성 검증이 필요함을 제안하였다.

This paper developed a digital forensics education program utilizing metadata-based file recovery principles for elementary school students and analyzed its effectiveness. The program was designed with unplugged activities that simulate the file recovery process, a core technology in digital forensics, enabling students to experience the practical application of digital technologies. Pre- and post-tests revealed that the program significantly improved students' digital competencies, problem-solving skills, self-directed learning, and interest in digital forensics. The developed program demonstrated its potential to contribute to the development of essential competencies required in an information-based society. Future research should focus on designing expanded programs that incorporate diverse age groups and other digital forensics technologies, as well as verifying the program's long-term effectiveness.

본 연구는 초등학교 컴퓨터 교과서의 탐구성을 분석하는 것이다. 분석 대상은 6개의 실과 교과서에 수록된 소프 트웨어 교육 내용 중 개념적으로 서술한 내용 ‘소프트웨어의 이해’와 ‘절차적 문제해결’ 단원이다. 분석 방법은 양 적으로는 Romey의 분석을, 질적으로는 내용분석을 하였다. 탐구성 분석 결과, 첫째, 텍스트는 학생들의 행동을 유 도하는 탐구형 텍스트는 비교적 많았으나, 자료를 학습자 스스로 분석하거나 결론을 도출하게 하는 텍스트는 부족 하였다. 텍스트 내용은 선행조직자를 활용하여 설명하는 교과서들이 있었다. 둘째, 그림은 학습자의 행동을 유도하 는 탐구성이 있었다. 셋째, 학습자 활동은 비중이 높았지만, 활동 내용이 “써보기”, “채워넣기” 등 단순한 경우가 많았다. 대부분 교과서는 언플러그드 활동을 제시였고, 모둠 활동도 요구하였다. 넷째, 평가하기는 탐구성 비중이 낮았다. 앞으로 높은 사고를 유도하는 활동을 늘리고, 확산적 사고를 유도하는 평가를 중시할 필요가 있었다.

This study analyzes the inquiry of elementary school computer textbooks. The target of analysis are the conceptually described "Understanding Software" and "Procedural Problem Solving" units in the six practical art textbooks. They were quantitatively analyzed by Romey’s inquiry index and qualitatively conducted content analysis. The results of the exploratory analysis are as follows: First, there were relatively many texts that induce students' behavior, but there were insufficient texts to analyze the data on their own or draw conclusions. There were textbooks explaining it using advanced organizers. Second, most of the pictures were more inquisitive in inducing learners' behavior. Third, learner activities had a high proportion in quantity, but the contents of the activities were often simple, such as "writing" and "fill in blank." Most textbooks presented unplugged activities and required team based activities. Fourth, the explorability was lower than that of activities or pictures. It was necessary to increase activities that induce high thinking and emphasize evaluation that induces diffuse thinking.

현재 프로그래밍 교육은 문제해결력을 향상하기 위한 교육으로 프로그래밍과 같은 다양한 방법을 통해 진행되 며 오류가 포함된 프로그램으로부터 오류를 탐지하고 수정하는 디버깅 기반의 교육 방법 또한 논리적 사고력과 문제해결력을 향상하는 중요한 방법이다. 디버깅을 활용한 교육을 위해서는 오류가 포함된 프로그램을 생성하는 것이 중요하지만, 기존 연구들에서는 학생들의 프로그래밍 단계에서 발생할 수 있는 오류 분석에 치중하는 등 교 육용 블록 프로그래밍의 오류 생성에 관련된 연구는 부족한 상황이다. 본 논문에서는 디버깅 기반 프로그래밍 교 육을 위해 블록 기반의 교육용 프로그래밍 언어에서 오류가 포함된 프로그램을 생성해 디버깅 교육을 효과적으로 지원하기 위한 뮤테이션 연산자를 제안한다. 제안하는 뮤테이션 연산자는 문헌 연구 등을 통해 기존 프로그래밍 언어에서 사용된 뮤테이션 연산자와 자주 발생하는 오류 유형을 분석하여 블록 프로그래밍 언어에 적용할 수 있 도록 오브젝트/스프라이트 수준과 블록 수준에서 각각 12개와 16개로 제안한다. 또한 본 논문에서는 사례 연구를 통해 제안된 뮤테이션 연산자가 오류가 포함된 프로그램을 체계적으로 생성할 수 있음을 확인하였다.

Currently, programming education is delivered through various methods including programming to enhance problem- solving skills. Among these methods, a debugging based approach in which errors in faulty programs are detected and corrected, is also an useful and important means of improving logical reasoning and problem-solving abilities. Generating programs that contain errors is crucial for effective debugging-based instruction, existing studies has mainly focused on analyzing errors which occur during programming, and there is relatively little research on generating errors in educational block programming languages. In this paper, we propose mutation operators for educational block programming language to effectively support debugging by generating programs with errors. We analyzed mutation operators used in conventional programming languages and identified occurring error types, subsequently defining a set of mutation operators applicable to block-based programming languages. The proposed mutation operators are organized into two groups which consist of 12 and 16 operators respectively. We also performed a case study to demonstrate that the proposed mutation operators can systematically generate programs containing errors.

본 연구는 예비교사의 온라인 교육 도구 활용에 대한 인식을 탐색하는 것이다. 예비교사가 교육 실습에서 온라 인 교육 도구를 활용한 수업을 관찰하고 작성한 보고서를 토픽 모델링을 이용하여 분석하였다. 분석 결과 ‘쌍방향 수업’, ‘재미있는 수업’, ‘가상학습’, ‘협업 중심 모둠 수업’, ‘실시간 피드백’, ‘시각화 수업’, ‘다양한 학습 활동’, ‘자연 스러운 평가’의 8개 토픽을 도출하였다. 예비교사는 온라인 교육 도구들이 전통적인 교육 방식을 보완하거나 대체 하여 수업에 적극적 참여를 유도하고 학습 효과를 높인다고 생각하였다. 온라인 교육 도구 활용의 장점을 다음 3 가지로 요약하였다. 첫째 상호작용 강화이다. 쌍방향 수업, 실시간 피드백 그리고 협업 중심의 모둠학습은 상호작 용을 높인다. 둘째, 학습 동기를 향상한다. 재미있는 수업, 시각화 수업 그리고 자연스러운 평가는 학습 동기를 높 인다. 셋째, 학습자 중심 학습을 강화한다. 가상학습과 다양한 학습 활동은 학습자 주도의 학습을 유도한다.

This study is to explore the perception of pre-service teachers on the application of online educational tools. Pre-service teachers observed classes using online educational tools in school field traing and submitted a report. We analyzed the report by topic modeling method. As a result, we derived topics such as 'interactive class', 'interesting class', 'virtual learning', 'collaboration-oriented group class', 'real-time feedback', 'visualization class', 'various learning activities', and 'natural evaluation'. They thought that online educational tools supplemented or replaced the traditional class to increase active participation and learning effect. The advantages of using online educational tools are summarized into the following three. First is to strengthen interaction. The interactive class, real-time feedback, and collaboration-oriented group learning increase interaction. Second, it improves learning motivation. Interesting classes, visualization classes, and natural evaluations increase learning motivation. Third, learner-centered learning is strengthened. Virtual learning and support for various learning activities induce learner- oriented learning.

SW교육은 현대 사회 구성원이 갖추어야 할 필수 역량을 기르는 중요한 수단이며, 이는 발달장애인에게도 동일하 게 적용된다. 본 연구에서는 발달장애인의 특성에 맞춰 언플러그드 코딩교육 프로그램을 개발 및 적용하고 발달장애 인의 컴퓨팅사고력 발달에 어떠한 변화가 있는지 검증하고자 하였다. 이를 위해 참여자 간 중다간헐 기초선 설계법을 활용하여 경기도의 A 복지관 발달장애인 3명을 대상으로 실험을 진행하였다. 그 결과, 교육 프로그램 적용 후 모든 참여자의 컴퓨팅사고력이 기초선 단계에 비해 향상되었으며 일정 기간 유지됨을 확인하였다. 이는 발달장애인의 인지 적, 감각적 특성을 고려한 교수 방법을 적용한 코딩교육이 발달장애인의 컴퓨팅사고력을 향상시킬 수 있음을 시사한 다. 향후 폭넓은 연령대와 장애 특성을 고려한 확장 연구와 발달장애인 대상 코딩교육의 장기적인 교육 효과를 검증 하는 후속 연구 등을 제언한다.

SW education is an important means of cultivating essential capabilities that members of modern society must have, and this also applies to people with developmental disabilities. In this study, we developed and applied an unplugged coding education program tailored to the characteristics of people with developmental disabilities and verified any changes in the development of computational thinking skills of people with developmental disabilities. We conducted an experiment targeting three people with developmental disabilities at A Welfare Center in Gyeonggi Province using the intermittent baseline design method among participants. As a result, it was confirmed that the computational thinking skills of all participants improved compared to the baseline stage after the application of the education program and were maintained for a certain period of time. This suggests that coding education that applies teaching methods that consider the cognitive and sensory characteristics of people with developmental disabilities can improve the computational thinking skills of people with developmental disabilities. In the future, we suggest expanded research that considers a wider range of age groups and disability characteristics, and follow-up research that verifies the long-term educational effects of coding education for people with developmental disabilities.

본 연구는 2022 개정 교육과정에서 도입되는 학교자율시간에 활용할 수 있는 초등학교 3~4학년군 인공지능교 육 내용 체계와 성취기준을 개발하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 인공지능 교육과정을 다룬 선행연구 를 분석하여 인공지능교육의 영역을 도출하고 초등학교 3~4학년 수준의 교육내용을 선정한 뒤, 2022 개정 교육 과정과의 연계성, 상위 학년과의 위계를 고려하여 초등학교 3~4학년군 인공지능교육의 내용 체계 및 성취기준 초안을 개발하였다. 인공지능교육 전문가 8명을 대상으로 두 차례의 델파이 조사를 실시하였고, 수정 및 보완을 거쳐 최종안을 완성하였다. 본 연구는 학교자율시간에 활용할 교육프로그램 개발에 대한 교사의 부담을 줄이고, 국가 교육과정의 계열성과 위계를 고려한 인공지능 교육과정을 제시하였다는 점에서 의미가 있다.

The purpose of this study is to develop the content system and achievement standards of AI education for 3rd and 4th grade elementary school students that can be used in the autonomous school time introduced in the revised 2022 curriculum. To this end, we analyzed previous studies on the AI curriculum to derive the scope of AI education, selected the educational content for 3rd and 4th grade elementary school students, and developed a draft of the content system and achievement standards of AI education for 3rd and 4th grade elementary school students considering the connection with the revised 2022 curriculum and the hierarchy with higher grades. Two Delphi surveys were conducted targeting 8 AI education experts, and the final draft was completed after revision and supplementation. This study is meaningful in that it reduces the burden on teachers for developing educational programs to be used in autonomous school time and presents an AI curriculum that considers the connectivity and hierarchy of the national curriculum.

본 연구는 예비초등교사의 진로적응력, 긍정심리자본, AI융합교육 역량 간의 관계를 분석하고, 긍정심리자본이 매개 변수로 작용하는지 검증하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 204명의 예비 초등교사를 대상으로 설문조사 를 실시하였으며, 구조방정식 모형을 활용하여 각 변인 간 관계와 매개효과를 살펴보았다. 연구 결과, 진로적응력 은 AI융합교육 역량에 직접적인 영향은 유의하지 않았으나, 긍정심리자본을 통해 간접적으로 유의한 영향을 미치 는 것으로 나타났다. 즉, 진로적응력이 높은 예비교사는 긍정심리자본이 향상될 가능성이 크며, 이러한 긍정적인 심리적 자원이 AI융합교육 역량을 증진시키는 데 중요한 역할을 하는 것으로 확인되었다. 본 연구는 예비교사의 AI융합교육 역량을 함양하기 위해서는 기술적 지식뿐만 아니라 심리적·정서적 자원도 중요한 요소임을 강조하며, 교사 양성 과정에서 진로적응력과 긍정심리자본을 함께 고려한 교육적 접근이 필요함을 시사한다.

This study aims to analyze the relationship among career adaptability, psychological capital, and AI convergence education competency of pre-service elementary school teachers and examine whether psychological capital acts as a mediating variable. A survey was conducted with 204 pre-service elementary teachers, and structural equation modeling (SEM) was utilized to analyze the relationships among the variables and the mediating effects. The results indicate that career adaptability does not have a significant direct effect on AI convergence education competency. However, it exerts a significant indirect effect through psychological capital. In other words, pre-service teachers with high career adaptability are more likely to develop psychological capital, which, in turn, plays a crucial role in enhancing AI convergence education competency. This study highlights that fostering AI convergence education competency in pre-service teachers requires not only technical knowledge but also psychological and emotional resources. It suggests the necessity of an educational approach that integrates career adaptability and psychological capital in teacher training programs.