Earticle

본 연구는 인공지능디지털교과서(AIDT)를 기반으로 한 학생 맞춤형 사회정서학습(SEL) 증진 시스템을 설계하 였다. 학습 분석, 정서 분석, 맞춤형 피드백 기능을 통합하여 개념적 모델과 시스템 아키텍처를 개발하고, 전문가 대상 설문조사와 인터뷰, 패널 토론을 통해 설계 타당성을 검토하였다. Pearson 상관분석 결과, 각 핵심 요소 간의 유의미한 관계가 확인되었으며, 전문가들은 AIDT 기반 SEL 시스템이 개별 학습자의 특성을 반영한 실시간 맞춤 형 피드백 제공이 가능하다는 점에서 높은 설계 타당성을 지닌다고 평가하였다. 이러한 결과는 향후 해당 시스템 이 학습 성취와 정서적 발달을 동시에 지원할 수 있는 가능성을 보여준다. 향후 연구에서는 실제 교육 현장에서의 적용을 통한 실증적 효과 검증과 함께, AI 기반 정서 분석 기술의 신뢰성 확보를 위한 추가 연구가 필요하다.

This study designed a student-personalized Social-Emotional Learning (SEL) enhancement system based on the Artificial Intelligence Digital Textbook (AIDT). By integrating learning analytics, emotion analysis, and personalized feedback, a conceptual model and system architecture were developed. Surveys, in-depth interviews, and panel discussions with experts were conducted to validate the system design. Pearson correlation analysis confirmed significant relationships among the system’s core components. Experts evaluated the system as having high design validity, particularly in delivering real-time personalized feedback tailored to individual learners. These findings suggest the potential of the system to support both academic achievement and socio-emotional development. Future research should focus on empirical validation through real-world implementation and improving the reliability of AI-based emotion analysis.

본 연구는 교원양성기관의 AI·디지털 교육과정 설계를 위한 기초연구로, 예비교원의 AI·디지털 역량 수준을 측 정하고 교육요구도를 확인하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위해 ‘AI·디지털 기본’, ‘AI·디지털 교육 실행’, ‘전문 적 참여’의 세 가지 영역과 9가지 역량에 대한 행동지표 20문항으로 구성된 AI·디지털 역량 측정 도구로 설문을 실시했으며, 대응표본 t검정, Borich 교육요구도, The Locus for Focus 모델을 활용해 총 215명의 응답에서 교육요 구도를 분석하였다. 예비교원의 교육요구도는 AI·디지털 기술을 활용하는 역량과 AI·디지털 기술을 활용해 교육을 평가하고 성찰하는 역량에서 교육요구도가 가장 높았고, AI·디지털 기술을 활용한 교수학습 설계와 교육맥락 분석, 자기계발 및 사회 참여 역량이 차선으로 고려되어야 함을 확인하였다. 본 연구는 예비교원들의 AI·디지털 교육에 대한 요구를 분석하고, AI·디지털 역량을 함양한 교원 양성 교육프로그램 개발의 기초를 마련하였다는 점에서 의 의가 있다.

This study serves as a foundational investigation for designing AI and digital education curricula in teacher training institutions. It aims to assess prospective teachers’ competency levels in AI and digital technologies and to identify their educational needs. A questionnaire was administered using a competency assessment tool composed of 20 behavioral indicators across nine competencies and three domains: AI and digital basics, instructional implementation, and professional engagement. Data from 215 pre-service teachers were analyzed using paired-sample t-tests, the Borich needs assessment model, and the Locus for Focus model. The highest needs were found in competencies related to the use of AI and digital tools, and in the evaluation and reflection on teaching practices using these technologies. Moderate needs were also identified in instructional design, educational context analysis, self-development, and civic engagement. These findings provide a foundation for developing teacher education programs that cultivate AI and digital competencies among pre-service teachers.

이 연구는 초등학교 3～4학년을 대상으로 인공지능 윤리교육 프로그램을 개발하고 효과를 검증한 것이다. 노벨 엔지니어링을 기반으로 인공지능 윤리 핵심요건을 활용한 프로그램을 설계하였다. ADDIE 모형에 따라 4회기 교 육 프로그램(기초 소양교육 1회기, AI 융합교육 3회기)을 개발하고 전문가 검토를 통해 완성하였다. 프로그램은 초 등학교 4학년 학생을 대상으로 적용하였으며 사전·사후 윤리의식 검사를 통해 학생들의 윤리의식 변화를 측정하였 다. 분석 결과, 학생들의 AI 윤리의식이 긍정적으로 변화한 것으로 나타났다. 이 연구는 초등학생의 발달단계와 수 준을 고려한 AI 윤리교육 프로그램의 효과를 입증하며 AI 융합교육에서 윤리적 관점을 통합하는 새로운 방향을 제시하였다. 특히 노벨 엔지니어링을 활용하여 AI 교육의 현장 적합성을 높이고, 인공지능 윤리교육의 필요성을 강조한 점에서 의의가 있다.

This study developed an artificial intelligence ethics education program for the 3rd and 4th grades of elementary school and verified its effectiveness. Based on novel engineering, a program that utilizes core requirements for artificial intelligence ethics was designed. According to the ADDIE model, a four-term education program (1 basic literacy education and 3rd AI convergence education) was developed and completed through expert review. The program was applied to 4th grade elementary school students, and the change in students' ethical consciousness was measured through pre- and post-ethics consciousness tests. As a result of the analysis, it was found that students' AI ethics consciousness changed positively. This study proved the effectiveness of the AI ethics education program considering the development stage and level of elementary school students and suggested a new direction for integrating ethical perspectives in AI convergence education. In particular, it is significant in that it uses novel engineering to increase the field suitability of AI education and emphasizes the necessity of artificial intelligence ethics education.

늘봄학교는 기존의 방과후학교 및 초등돌봄교실을 아우르는 개념으로, 가정·학교·지역사회의 협력을 통해 교육과 돌봄의 국가책임을 강화하고자 정규수업 외에 학생의 성장 및 발달을 위해 제공되는 교육 프로그램이다. 이 논문에서 는 늘봄학교에 대한 초등학생의 참여 만족도 조사결과를 분석하였다. 문화·예술, 체육, 기후·환경, 창의·과학, 사회·정 서의 분야의 늘봄학교 프로그램에 참여한 초등학생 452명의 설문조사 결과를 기술통계, 스피어맨 순위 상관분석, 크루 스칼-윌리스 검정 및 맨-휘트니 검정으로 분석하였다. 늘봄학교 교육 프로그램에 참여한 초등학생의 만족도 수준을 문항별로 살펴본 결과, 전반적으로 늘봄학교 프로그램이 재미있었다는 긍정적인 평가를 하였다. 늘봄학교에 참여한 초 등학생의 만족도 점수에 프로그램 분야, 학교 지역, 성별 요인이 영향을 미치는지 비모수 통계 분석을 통해 알아 보았 더니, 프로그램 분야 및 학교 지역에 의한 늘봄학교 참여 만족도 점수의 유의한 차이는 없었으나 성별 집단 간에는 늘봄학교에서 새롭게 배움, 늘봄학교에서의 교우 관계 및 전체 만족도 점수 측면에서 유의한 차이가 있었다.

To reinforce national responsibilities on education and childcare in cooperation with home, school, and society, the Neulbom School launched as an extra-curricular educational program that conceptually combined after-school and daycare programs. This study analyzed elementary school students’ satisfaction with Neulbom School programs. A total of 452 participants were engaged in the programs, which categories include culture·arts, physical training, climate·environment, creativity·science, and society·sentiment. The survey data were quantitatively analyzed using discriptive statistics, Spearman’s rank order correlation, Kruskal-Wallis test and Mann-Whitney test. As a result, satisfaction scores per item generally showed that the elementary learners responded positively to the Neulbom School programs. The results of non-parametric statistics indicated that the satisfaction scores regarding learning acquisition, peer relationship, and total sum significantly differed by gender while program fields and school regions were not influential factors.

비대면 학습의 일상화와 온라인 교육 환경의 확산에 따라, 수강자의 학습 데이터를 기반으로 학습 패턴과 수강 흐름을 분석하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 본 연구는 네이버 커넥트재단이 운영하는 온라인 교육 플랫폼 부스트코스의 63개 강의에 대한 수강 데이터를 활용하여, 2023년 9월부터 2024년 8월까지 1년간 수강생들의 학습 패턴과 연계 수강 경로를 분석하였다. 수강 요일, 월, 시간대 등 변수 간 관계는 베이지안 네트워크로 분석하였고, 강의 간 연계 흐름은 Chord diagram 및 네트워크 분석 기법을 통해 시각화하였다. 분석 결과, 월요일과 화요일, 1 월과 8월, 오후 시간대에 수강 활동이 집중되었으며, "인공지능", "데이터 과학", "컴퓨터 과학" 분야 간 연계성이 높게 나타났다. 특히 데이터 과학 분야에서 파이썬 강의가 중심 허브로 작용하였다. 본 연구는 학습자의 실제 수 강 데이터를 바탕으로 적응적 학습 경로 설계와 교육과정 개선을 위한 실증적 기초자료를 제공하였다.

As online and blended learning environments expand, analyzing learner behavioral data is becoming essential for developing effective educational strategies. This study explores course-taking patterns and inter-course linkages using actual learning records from Boostcourse, a non-profit online platform by the NAVER Connect Foundation. Based on data from 63 courses offered between September 2023 and August 2024, the study analyzes learner engagement by day, month, and time of day. A Bayesian network was used to identify relationships among variables such as course difficulty, time, and learner activity. Chord diagrams and network visualizations further illustrate transitions across six subject domains. Results show learning activity was concentrated on Mondays, Tuesdays, in January and August, and during afternoon hours. Strong linkages were observed among the domains of Artificial Intelligence, Data Science, and Computer Science, with Python courses serving as key hubs. These findings suggest that learner data can inform the design of adaptive learning paths and contribute to more effective online curriculum development.

2022 개정 교육과정에서는 SW·AI 교육의 중요성에 따라 정보 교육 시수를 34시간으로 증대하였다. 그러나 정 보교육의 체계적인 운영을 위해서는 여전히 시수가 부족하고, 특정 학년에만 집중되어 있어 학년별 연계가 어려운 상황이다. 이를 해결하기 위해 기존 연구에서는 정보교육을 다양한 교과와 융합하여 지도하였으나, 정보교육이 타 교과 학습을 위한 도구로만 활용되거나 특정 학년에 집중되는 문제가 발생하였다. 본 연구는 이러한 한계를 극복 하고자 2022 개정 교육과정에서 도입된 학교자율시간을 활용하여 초등학교 정보 과목을 개설하기 위한 융합 가능 교육내용 요소를 제안하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 초등 SW·AI 교육의 현황을 분석하고, AIDT 정보 교육 과정을 기반으로 교과 간 융합 가능성을 검토하였다. 또한, 선행 연구 및 사례 분석을 통해 학년별·교과별 융합 요 소를 도출하고, 전문가 타당도 검증을 거쳐 정보 과목 개설 방안을 구체화하였다. 연구 결과, 학교자율시간을 활용 하면 정규교육과정 안에서 SW·AI 교육의 부족한 시수를 보완하고, 정보교육의 학년별 연계성을 강화할 수 있음이 확인되었다. 또한, 전문가 검토를 통해 융합 요소의 타당성과 신뢰도를 확보하고, 정보 교육과 타 교과의 연계 가 능성을 체계적으로 정리하였다

This study aims to propose integrated educational content elements for establishing an informatics subject in elementary schools utilizing school autonomy hours introduced in the 2022 revised curriculum. To achieve this, the current state of elementary SW·AI education was analyzed, and the integration potential of informatics education with other subjects was examined based on the AIDT informatics curriculum. Through a review of previous studies and case analyses, grade-specific and subject-specific integration elements were identified, and expert validation was conducted to refine the course implementation plan. The findings indicate that utilizing school autonomy hours can supplement the insufficient instructional time for SW·AI education and enhance continuity across grade levels. Additionally, expert validation confirmed the reliability and validity of the proposed integration elements, systematically outlining the connections between informatics education and other subjects.

본 연구는 예비 교원이 가지고 있는 AI·디지털 교육에 대한 인식과 교육요구도를 분석하여 향후 교원 양성 과 정에서의 시사점을 도출하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 예비 교원 129명을 대상으로 AI·디지털 교육에 대 한 준비, 설계, 실행, 평가, 전문성에 대한 인식과 요구를 측정하는 설문을 수행하였다. 수집된 자료는 대응표본 t- 검정, Borich 요구도 분석, Locus for Focus 모델을 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 예비 교원들은 AI·디지털 교 육의 중요성을 높게 인식하였고, 보유도와의 유의미한 차이가 확인되었다. 교육적 지원이 필요한 요소로는 교수·학 습 모형 선정, AI 도구 선정, 교수·학습 과정 설명, 스캐폴딩 제공, 기술 문제 해결, 법·제도 이해 등이 도출되었다. 특히, 실행 영역은 Borich 요구도 분석과 Locus for Focus 분석에서 교육요구도가 가장 높게 나타났으며, AI 도구 선정과 교수·학습 과정 설명은 두 분석에서 모두 중점 요소로 도출되어 우선적인 교육 개입이 요구되는 내용으로 확인되었다. 연구 결과를 기반으로 예비 교원의 AI·디지털 교육 활성화를 위해 교원 양성 과정에서 중점적으로 강 화되어야 할 교육 영역과 내용을 제시하고 교원 양성 과정의 개선 방향을 논의하였다.

This study examined pre-service teachers’ perceptions and educational needs regarding AI·Digital education to inform improvements in teacher preparation programs. A survey was administered to 129 pre-service teachers, focusing on five domains: preparation, design, implementation, evaluation, and professionalism. Data were analyzed using paired t-tests, Borich needs assessment, and the Locus for Focus model. Results showed that while participants highly recognized the importance of AI·Digital education, significant gaps existed between importance and self-assessed competence. Key areas requiring support included selecting instructional models and AI tools, explaining instructional processes, providing scaffolding, resolving technical issues, and understanding legal and policy frameworks. Notably, the implementation domain showed the highest level of need in both analyses. AI tool selection and instructional process explanation emerged as high-priority areas across both models. Based on the results, this study identified key educational areas and content that should be prioritized in teacher preparation programs to enhance pre-service teachers’ competencies in AI·Digital education, and discussed directions for improving the curriculum.

본 연구는 초등학교 저학년 대상 디지털 역량 강화 교육 프로그램 개발 및 AI 코스웨어 활용 수업의 적용 효과 성 분석을 위해 실시되었으며 연구를 통해 도출된 시사점은 다음과 같다. 첫째, 초등 저학년 대상 디지털 역량 강 화 교육은 학생의 디지털 리터러시 역량 신장에 긍정적인 영향을 미친 것으로 나타났다. 둘째, 디지털 역량 강화 교육 프로그램 적용 후 AI 코스웨어 ‘똑똑 수학탐험대’를 통한 수학 교육을 실시하였을 때, 학생들의 학업적 자기 효능감, 학업적 자기조절, 학업적 흥미 세 가지 측면의 학업 역량 신장에 유의미한 효과가 있는 것으로 나타났다. 셋째, 디지털 역량 강화 교육 프로그램 적용 후 AI 코스웨어 기반 수학 교육을 실시하였을 때, 학생들의 학업성취 도가 유의미하게 향상된 것으로 나타났다.

This study was conducted to develop a digital competency-building education program for the lower grades of elementary school and to analyze the effectiveness of classes using AI couseware, and the implications derived from the study are as follows. First, it was found that digital competency-building education for the lower grades of elementary school had a positive effect on enhancing students' digital literacy capabilities. Second, when mathematics education was conducted through the AI learning platform 'Smart Mathematics Exploration Team' after applying the digital competency-building education program, it was found that there was a significant effect on enhancing students' academic competency in three aspects: academic self-efficacy, academic self-regulation, and academic interest. Third, when AI learning platform-based mathematics education was conducted after applying the digital competency-building education program, students' academic achievement was significantly improved.