Earticle

본 연구의 목적은 질문 중심 과학 수업이 과학적 사 고력과 과학적 태도에 미치는 효과를 알아보는데 있 다. 연구 대상은 B광역시 S초등학교 6학년 1개 학급과 H초등학교 1개 학급으로, 연구집단과 비교집단은 각 각 22명이다. 연구를 위해 6학년 2학기 2단원 계절의 변화 단원 기반으로 질문 중심 과학 교육프로그램을 개발하였으며, 연구집단에는 질문 중심 과학 수업을 비교집단에는 교사용 지도서에 따른 일반적인 과학 수 업을 각각 10차시에 걸쳐 적용하였다. 적용 후 연구의 효과를 분석하기 위해 t-검정을 실시하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 질문 중심 과학 수업을 적 용한 연구집단과 교사용 지도서에 근거한 일반적인 수 업을 적용한 비교집단 사이에는 과학적 사고력에 통계 적으로 유의미한 차이가 있었다. 둘째, 질문 중심 과학 수업을 적용한 연구집단과 교사용 지도서에 근거한 일 반적인 수업을 적용한 비교집단 사이에는 과학적 태도 에 통계적으로 유의미한 차이가 있었다. 셋째, 질문 중 심 과학 수업에 참여한 학생들을 대상으로 실시한 인 식 조사에서는 수업에 대한 흥미, 참여, 개념 이해 측 면에서 전반적으로 긍정적인 반응이 나타났다. 이상의 결과를 통해 질문 중심 과학 수업이 초등학생의 과학 적 사고력과 과학적 태도 향상에 효과적인 교수·학습 방법임을 확인할 수 있다.

The purpose of this study was to examine the effects of question-centered science instruction on elementary students’ scientific thinking and scientific attitudes. The study target was two sixth-grade classes from S Elementary School and H Elementary School in B Metropolitan City. The research group and the comparison group are all composed of 22 students each, bringing the total to 44 students. While the research group was taught through the question-centered science approach, the comparison group received general science instruction following the teacher’s guide for ten class periods. To analyze the effects of the study I applied a t-test. The research findings were as follows: First, the experimental group that received the question-centered instruction showed a statistically significant improvement in scientific thinking compared to the control group. Second, the experimental group also demonstrated a significant difference in scientific attitudes relative to the control group. Third, a post-instruction perception survey revealed that students responded positively to the question-centered science lessons in terms of interest, participation, and conceptual understanding. These results indicate that question-centered science instruction is an effective teaching and learning approach for enhancing elementary students’ scientific thinking and attitudes toward science.

2022 개정 과학과 교육과정에 제시된 탐구 활동은 학생이 성취기준에 도달하기 위해 경험해야 하는 핵심 적인 학습 요소 중 하나이다. 그리고 깊이 있는 학습을 실현하기 위해서는 탐구 활동 과정에서 요구되는 사고 수준을 체계적으로 분석할 필요가 있다. 이에 본 연구 에서는 지구과학 교과서 4종에 수록된 필수 탐구 활동 을 대상으로 탐구 절차와 발문의 사고 수준을 지식의 깊이(DOK)를 활용해 분석했다. 분석 결과, 유체 영역 의 탐구 활동은 주로 데이터 수집, 해석, 일반화로 이 어지며 지식의 깊이가 점차 고차적 사고를 요구하는 구조로 구성되는 경향을 보였다. 고체 영역의 경우 탐 구 소재에 따라 단순한 비교나 계산 중심의 탐구부터 가설의 타당성을 평가하거나 실생활 맥락의 탐구까지 다양한 수준이 나타났다. 천체 영역에서는 확장적 사 고를 요구하는 DOK 4 수준의 탐구 요소가 나타나지 않았다. 본 연구의 결과를 바탕으로 탐구 활동의 소재 별 특성을 고려하여 학생의 깊이 있는 사고를 촉진하 고 개념의 전이를 지원할 수 있는 탐구 활동 개선 방 향과 후속 연구의 필요성을 제언했다.

Inquiry activities in the 2022 revised science curriculum are essential learning components for students to attain prescribed curriculum standards. To facilitate deeper learning, it is important to analyze the cognitive demands embedded in the procedures and questions of inquiry activities. Accordingly, this study used the Depth of Knowledge (DOK) framework to analyze the cognitive levels of essential inquiry activities presented in four high school Earth Science textbooks. The results showed that inquiry activities in the fluid earth domain tended to progress from data collection and interpretation to generalization, indicating a gradual increase in cognitive demand. In the solid earth domain, cognitive levels varied by topic, ranging from simple comparisons or calculations to hypothesis evaluation or investigations situated in real-world contexts. In the astronomy domain, no inquiry elements corresponding to DOK Level 4 were identified. Based on these results, this study suggested directions for improving inquiry activities that consider domain-specific characteristics to promote higher-order thinking and support conceptual transfer, and discussed implications for future research.

본 연구는 2022 개정 과학과 교육과정의 ‘깊이 있는 학습’ 구현을 위해 설계 기반 접근법을 적용하여 ‘지 구의 운동’ 단원을 사례로 한 단계형 평가 방법을 개 발하였다. 설계 기반 연구(DBR) 접근법을 활용한 본 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 교사의 설계 사고를 구조화하는 ‘9가지 성찰 질문’을 개발하여 객관적인 교수 설계 프로토콜을 마련하였다. 둘째, 일반화 도달 수준을 차시·단원·거시적 수준으로 계층화하여 개별화 된 학습 경로를 설계하였다. 셋째, 매크로 개념과 마이 크로 개념 분석을 기반으로 성찰 질문에 따른 사고 과 정을 기술하고, 일반화 수준별에 따른 평가 문항을 설 계하는데 도움을 주었다. 마지막으로 수준별 최적화된 평가 유형을 체계화하여 현장 실행 가능성을 검증하였 다. 본 연구는 교육과정-수업-평가의 일체화를 뒷받침 하는 방법을 체계화함으로써 교사의 전문성 함양과 지식 전이 중심의 수업 혁신에 기여할 것으로 기대된다.

This study developed a tiered assessment framework approach for the unit “Movement of the Earth” by applying a Design-Based Research(DBR) approach to implement the concept of “deep learning” in the 2022 revised science curriculum. The results of this study using the DBR approach are as follows. First, nine reflective questions were developed to structure teachers’ design thinking, thereby providing an objective instructional design protocol. Second, the levels of generalization attainment were hierarchically organized into lesson, unit, and macro levels, enabling the design of individualized learning pathways. Third, based on the analysis of macro and micro concepts, the thinking processes associated with the reflective questions were articulated, which supported the design of assessment items according to levels of generalization. Finally, optimized assessment types for each level were systematized, and their feasibility for classroom implementation was verified. By systematizing a method that supports the alignment of curriculum, instruction, and assessment, this study is expected to contribute to enhancing teachers’ professional competence and promoting instructional innovation centered on knowledge transfer.

이 연구는 과학교육 맥락에서 과학 말하기를 촉진하 는 구어 중심 과학 언어 교육의 국제적 연구 동향을 종합 하기 위해 체계적 문헌 고찰을 수행하였다. PRISMA 절 차에 따라 ERIC과 Web of Science에서 2006년 1월부터 2025년 9월까지 출판된 동료심사 기반의 경험적 연구를 검색·선별하였으며, 제목·초록 검토와 전문 검토를 거쳐 최종 23편을 분석 대상으로 확정하였다. 분석은 교수 내 용으로 설정된 과학 언어 특성, 교수 방식 및 전략, 보고 된 교육 효과를 중심으로 이루어졌다. 그 결과 교수 내용 은 어휘(18편, 78.3%)가 가장 우세했고, 담화·장르(12편, 52.2%), 문장·문법(5편, 21.7%)이 뒤를 이었으며, 여러 층 위를 통합적으로 다루는 연구도 다수 확인되었다. 교수 방식에서는 언어–내용 통합 지도(20편, 87.0%)와 명시적 교수(19편, 82.6%)가 주류였고, 주요 전략은 모델링과 공 동 구성(각 13편, 56.5%)이었다. 효과는 언어적 효과가 모든 연구(23편, 100%)에서 보고되었고, 인지적(14편, 60.9%), 사회적(7편, 30.4%), 정의적(6편, 26.1%) 효과가 뒤따랐다. 종합하면, 과학 말하기 교육은 대체로 과학 어휘 학습에 기반하지만, 학습자의 일상 언어를 과학 언어와 연결하는 교수 설계를 통해 과학 담화 참여와 의미 구성을 보다 폭넓게 지원할 필요가 있음을 시사한다.

This systematic literature review synthesizes international trends in oral scientific language education in science classrooms, with a focus on instructional approaches that promote science talk. Following PRISMA procedures, peer-reviewed empirical studies published between January 2006 and September 2025 were retrieved from ERIC and Web of Science. After screening and full-text eligibility checks, 23 studies were included for analysis. The review examined (a) the scientific language features targeted as instructional content, (b) instructional approaches and strategies, and (c) reported outcomes. Results show that instructional content most frequently emphasized vocabulary (18 studies, 78.3%), followed by discourse/genre features (12, 52.2%) and sentence/grammar features (5, 21.7%), with many studies adopting multi-level integration. Most interventions implemented integrated language–content instruction (20, 87.0%) and relied on explicit instruction (19, 82.6%). Common strategies included modeling and joint construction (each 13, 56.5%), followed by metalanguage, contextualization, and repeated practice. Reported outcomes were predominantly linguistic (23, 100%), with additional cognitive (14, 60.9%), social (7, 30.4%), and affective (6, 26.1%) effects. These findings suggest that while science talk instruction is often grounded in scientific vocabulary learning, connecting students’ everyday language to disciplinary language may support more equitable participation and meaning-making in science discourse.

본 연구는 사범대학 신입생을 대상으로 지속가능발 전교육(ESD) 프로그램을 개발 및 적용하는 데 목적이 있다. 이를 위해 53명의 예비 지구과학 교사들이 캠퍼스 공동체의 주체로서 커뮤니티 매핑(Community Mapping) 활동에 참여하였다. 프로그램은 총 4주간의 캠퍼스 야외 활동을 중심으로 구성되었으며, 참여자들은 Google My Maps를 활용하여 소집단별 디지털 지도를 제작하고 SNS 오픈채팅 공간을 통해 공동체 구성원들과 공유하 였다. 연구 자료는 5단계 리커트 척도를 활용한 자기 평 가와 활동 후기를 통해 수집되었으며 활동 전과 후에 환경 소양 검사를 실시하여 종합적으로 분석하였다. 연 구 참여자들은 커뮤니티 매핑을 적용한 수업에 대해 매 우 긍정적인 반응을 보였다. 특히 학습 흥미 및 수업 만 족도 항목에서 높은 평가 점수를 나타냈다. 예비 교사들 은 캠퍼스 환경에 대한 자신의 견해를 지도상에 적극적 으로 표출하였으며, 커뮤니티 매핑이 실제 문제 해결을 위한 효과적인 도구가 될 수 있음을 확인하였다. 또한 매핑 과정에서 공동체 구성원으로서의 연대감을 형성하 고 협력적 참여 방법을 체득하였다. 본 연구는 지역사회 현장 기반의 예비 교사 교육 전략으로서 커뮤니티 매핑 의 교육적 가능성을 탐색하였으며, 향후 지역을 넘어 세 계로 확장됨으로써 디지털 지구(Digital Earth) 구현에 기 여할 수 있을 것으로 기대된다.

This study aims to implement an Education for Sustainable Development (ESD) program specifically designed for freshmen in the College of Education. The participants included 53 pre-service earth science teachers who engaged in community mapping activities as proactive members of the campus community. The program was structured around four weeks of outdoor campus activities, during which participants utilized Google My Maps to develop group-based digital maps. These maps were subsequently shared with the broader community through social media open chat platforms. Research data were collected through self-assessments using a 5-point Likert scale and post-activity reflections. To evaluate the impact, environmental literacy tests were administered before and after the activities, followed by a comprehensive analysis of the results. The results demonstrated that participants responded highly positively to the integration of community mapping into the curriculum. Notably, high evaluative scores were recorded in the domains of learning interest and overall instructional satisfaction. Pre-service teachers actively articulated their perspectives on the campus environment and validated community mapping as a pragmatic tool for collective problem-solving. Furthermore, the process facilitated the development of a sense of social solidarity and the acquisition of collaborative engagement methodologies. This study underscores the potential of community mapping as a site-based pedagogical strategy for pre-service teacher education. Ultimately, such initiatives are expected to contribute to the realization of a 'Digital Earth' by scaling the scope of community engagement from local environments to a global dimension.

본 연구는 프로젝트 기반 기후변화 교육이 초등학 생의 기후변화 대응 실천 역량과 협력적 문제해결력에 미치는 영향을 분석하고, 기후 행동 성찰일지 분석을 통해 실제 행동 변화 양상을 탐색하는 데 목적이 있다. 이를 위해 초등학교 6학년 학생 20명을 대상으로 3주 간 10차시의 프로젝트 기반 기후변화 교육 프로그램을 적용하고, 사전·사후 검사와 성찰일지 및 면담 자료를 분석하였다. 연구 결과, 기후변화 대응 실천 역량과 협 력적 문제해결력에서 유의미한 향상이 나타났다. 성찰 일지 분석 결과, 행동 비용이 낮고 일상에서 반복 가능 한 기후 행동에서 높은 실천 빈도와 자기 효능감이 나 타났으며, 귀찮음 및 습관 저항이 가장 강력한 실천 저항으로 나타났다. 이에 학생들은 자기 조절 전략을 자 발적으로 고안하는 양상을 보였다. 본 연구는 단일 집 단 설계라는 한계가 있으며, 행동 비용 수준을 고려한 단계적 기후 행동 설계와 성찰 중심 교수·학습 설계의 체계화, 장기적이고 반복적인 프로젝트 운영의 필요성을 제언한다.

This study aims to examine the effects of project-based climate change education on elementary students’ climate change action competency and collaborative problem-solving ability, and to explore patterns of actual behavioral change through an analysis of climate action reflection journals. To achieve this, a three-week program consisting of ten sessions of projectbased climate change education was implemented with 20 sixth-grade elementary school students. Pre- and post-tests, along with reflection journals and interview data, were analyzed. The results showed significant improvements in both climate change action competency and collaborative problem-solving ability. Analysis of the reflection journals indicated that climate actions with low behavioral cost and those easily repeatable in daily life showed the highest frequency of practice and levels of self-efficacy. In contrast, inconvenience and resistance to existing habits emerged as the strongest barriers to action. In response, students demonstrated a tendency to voluntarily devise self-regulation strategies to sustain their climate actions. This study has limitations due to its single-group design. Based on the findings, the study suggests the need for a staged design of climate actions considering behavioral cost, the systematization of reflection-centered teaching and learning strategies, and the implementation of long-term and iterative project-based programs.

본 연구의 목적은 생성형 AI 활용 환경교육이 중학 생들의 생성형 AI 인식에 어떠한 영향을 미치는지 알 아보는 것이다. 이를 위해 총 8차시 분량의 생성형 AI 활용 환경교육 프로그램을 개발하고 부산시 남자중학 교 3학년 학생을 대상으로 수업을 적용하였으며, 생성 형 AI 인식에 대한 사전·사후 검사를 진행하여 최종 72명의 자료를 수집하였다. 이후 사전·사후검사 결과 에 대해 대응표본 t-검정을 실시하여 생성형 AI 활용 환경교육이 중학생들의 생성형 AI 인식에 미치는 영 향을 확인하였다. 또한, 생성형 AI 활용 학습 경험에 대해 귀납적 내용 분석 방법을 통한 정성적 분석을 수 행하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성 형 AI 활용 환경교육은 중학생들의 생성형 AI 인식 및 모든 하위 영역의 향상에 유의미한 영향을 미치는 것 으로 확인되었다. 둘째, 생성형 AI 활용 학습 경험에 대한 정성적 분석 결과, 대다수의 학생들은 생성형 AI 가 정보 탐색과 학습 조력에 도움이 되었으며, 자신의 학습 능력 및 자신감, 모둠원과의 소통과 협력에 긍정 적인 영향을 미쳤다고 평가했다. 그러나 답변의 부정 확성 및 신뢰성 문제와 과도한 의존을 우려하는 목소 리도 컸으며, 개인정보보호 기능에 대해서는 대다수가 낮은 신뢰를 보였다. 본 연구는 생성형 AI 활용 환경 교육의 교육적 효과를 실증적으로 검증하고 분석하였 다는 점에서 의의가 있으며, 향후 미래 인재 양성을 위 한 효과적인 생성형 AI 활용 환경교육 프로그램을 개 발하기 위한 기초 자료를 제공할 것으로 기대된다.

The purpose of this study is to examine the impact of environmental education utilizing generative AI on middle school students’ perception of generative AI. To this end, an eight-session educational program integrating generative AI was developed and implemented with third-grade male students at a middle school in Busan. Pre- and post-tests on students' perception of generative AI were conducted, and data from 72 students were collected. A paired samples t-test was performed to analyze the differences in perceptions before and after the program. In addition, qualitative data on students' learning experiences with generative AI were analyzed using inductive content analysis. The findings are as follows. First, the generative AI-based environmental education program had a statistically significant positive effect on students’ overall perception of generative AI and all of its subdomains. Second, the qualitative analysis revealed that most students found generative AI helpful for information retrieval and learning support, as well as in enhancing their learning ability, confidence, and communication and collaboration with peers. However, concerns were also raised about the inaccuracy and unreliability of AI-generated responses and the potential for overdependence. Additionally, most students expressed low trust in the AI’s personal data protection capabilities. This study is meaningful in that it empirically verified the effects of generative AI-based environmental education on students' perceptions of generative AI. It is expected to serve as foundational data for the development of more effective educational programs utilizing generative AI.

본 연구의 목적은 기후위기 관련 유튜브 다큐멘터 리에 대한 일반 대중의 댓글과 초등학교 6학년 학생의 소감문을 비교 분석함으로써, 집단 간 기후위기 인식 구조의 차이를 규명하는 데 있다. 이를 위해 KBS 다큐 인사이트 ‘1.5도, 최후의 경고’ 영상을 분석 자극물로 활용하여 수집된 유튜브 댓글 126건과 학생 소감문 147건을 대상으로 텍스트 마이닝을 실시하였다. 연구 결과, 첫째, 일반 대중은 기후위기를 ‘이산화 탄소’, ‘온도 상승’ 등 과학적 사실로 인지하면서도, ‘중국’, ‘미국’ 등 외부 대상에 책임을 전가하거나 ‘이 미 늦음’과 같은 비관적 전망을 공유하는 경향을 보였 다. 반면, 초등학생은 ‘노력’, ‘모두’, ‘줄이기’를 중심으 로 해결 지향적 담론을 형성하고 있었으며, ‘지구아픔’ 과 같은 정서적 공감을 바탕으로 스스로를 실천 주체 로 설정하는 특징을 나타냈다. 둘째, 네트워크 중심성 분석에서도 일반 대중은 ‘인식’을 가교로 삼은 반면, 학생은 ‘노력’을 핵심 허브로 하여 지식과 실천을 유 기적으로 연결하고 있다. 이러한 결과는 일반 대중의 담론이 외부적 비판에 머물러 있는 것과 달리, 학생들 은 건설적 희망을 바탕으로 높은 실천의지를 형성하고 있음을 보여준다. 본 연구는 뉴미디어와 학교 교육을 연계하여 기후위기 담론을 실천적 리터러시로 확장할 수 있는 과학교육적 시사점을 제공한다.

The purpose of this study is to investigate differences between the two groups in the cognitive structure of the climate crisis by comparatively analyzing YouTube comments from the general public and essays from 6th grade elementary school students. To this end, text mining was conducted on 126 YouTube comments and 147 student essays collected using the KBS documentary Insights: ‘1.5 Degrees, the Final Warning’ as a stimulus. Results indicated that, first, the general public clearly perceived the climate crisis through scientific facts such as ‘carbon dioxide’ and ‘temperature rise’, yet manifested a tendency to externalize responsibility to external targets like China or the USA and shared a pessimistic outlook, such as ‘it is already too late’. In contrast, elementary school students formed a solution-oriented discourse centered on ‘effort’, ‘everyone’ and ‘reduction’. Based on emotional empathy such as ‘Earth’s pain’, they displayed characteristics of active practitioners who establish themselves as agents of action. Second, semantic network centrality analysis revealed that while the general public utilized ‘perception’ as a cognitive bridge, students employed ‘effort’ as a core hub connecting knowledge with practice. These findings demonstrate that, unlike the public discourse which remains limited to external criticism or the cognitive dimension, students develop a high ‘commitment to action’ grounded in constructive hope. This study provides implications for science education, suggesting ways to expand climate crisis discourse into practical literacy by integrating new media with school education.

본 연구는 초등 예비교사의 과학 수업 설계 경험을 중심으로 생성형 AI에 대한 역할 인식과 활용 양상이 어떻게 변화하는지를 탐색하였다. 이를 위해 비수도권 소재 A 교육대학교 초등 예비교사 33명을 대상으로 사전 설문조사, 생성형 AI를 활용한 수업 설계 및 수 정 활동, 상호작용 기록, 사후 설문조사 및 성찰 서술 자료를 수집, 분석하였다. 생성형 AI의 교육적 역할 인 식은 AI 주도형·AI 지원형·AI 도구형 및 복합형으로 범주화하여 분석하였다. 연구 결과, 사전에는 AI 도구 형 인식이 가장 높은 비중을 차지하였으나, 사후에는 도구형 비율이 감소하고 지원형·주도형이 소폭 증가하 였으며 복합형 인식이 새롭게 나타났다. 또한 인식 변 화가 있었다고 응답한 참여자들 사이에서는 도구형에 서 지원형·주도형 또는 복합형으로 확장되는 변화가 상대적으로 두드러졌고, 이러한 변화는 수업 설계 과 정에서 생성형 AI의 응답을 그대로 수용하기보다 선 택·수정·재구성하는 활용 전략의 차이와 연결되어 나 타났다. 본 연구는 생성형 AI 활용을 단일 시점의 태 도나 산출물로 평가하기보다, 실제 교수 설계 과정에 서 예비교사의 역할 인식과 활용 방식이 상호작용하며 재구성되는 양상을 과정 중심으로 제시하였다는 점에 서 의의가 있다. 이를 바탕으로 교사 교육에서는 실제 교수 과업 기반의 활용 경험을 구조화하고, 비판적 질 문 생성과 응답 검증을 포함하는 스캐폴딩을 설계할 필요가 있다.

This study explored changes in role perceptions and usage patterns of generative AI, focusing on elementary pre-service teachers’ experiences of science lesson design. Participants were 33 elementary pre-service teachers from a non-metropolitan teacher education university. Data were collected through a pre-survey, science lesson design and revision activities using generative AI, interaction logs, a post-survey, and reflective written responses. Role perceptions were categorized into AI-led, AI-supportive, AI-tool, and hybrid types for analysis. The results indicated that, prior to the experience, the AI-tool perception predominated; however, the proportion of this perception decreased post-experience, while supportive and led perceptions increased slightly, and a hybrid perception newly emerged. Among participants reporting perception changes, shifts from a tool-based view toward supportive, led, or hybrid perceptions were prominent. These changes were associated with utilization strategies—such as selecting, modifying, and reconstructing AI-generated responses rather than accepting them without modification. This study contributes by providing a process-oriented account of how role perceptions and utilization interact within actual instructional design, rather than evaluating AI use at a single point in time. Based on these findings, teacher education programs should structure practice-based experiences around authentic tasks and design scaffolding that includes critical prompt generation and response verification.

연구의 목적은 2022 개정 초등학교 과학과 교육과 정에 OECD Education 2030 핵심 역량이 어느 수준으 로 반영되어 있는지를 분석하는 것이다. 이를 위해 교 육과정 내용 맵핑(CCM) 방법론을 활용하여 교육과정 문서 전반과 성취 기준에 내재된 28개 미래 역량의 반 영도를 분석하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 2022 개정 교육과정은 28개 OECD 역량을 모두 포괄 하고 있는 것으로 나타났다. 전 영역에서 ‘성찰’ 역량 이 가장 높게 반영되었으며, ‘예측’, ‘실천’, ‘새로운 가 치 창출하기’ 등 변혁적 역량 범주가 높은 비중을 차 지하고 있었다. 이는 ‘예측-실천-성찰(AAR)의 순환적 학습 과정’이 과학 탐구의 주요 설계 원리로 반영되고 있음을 보여준다. 둘째, 신설된 ‘과학과 사회(NSS)’ 영 역이 미래 역량 함양의 중추적 경로로 기능하고 있음 을 확인하였다. 이 영역은 ‘실천’, ‘책임감 가지기’ 등 변혁적 역량을 균형 있게 담아내고 있으며, 생태전환 교육을 통해 과학적 소양을 개인과 사회의 웰빙을 위 한 실천과 사회적 책임의 영역으로 확장시키는 양상을 보였다. 셋째, 학습자를 지식의 수용자에서 능동적인 ‘인식적 행위 주체(Epistemic Agency)’로 상정하는 변 화가 나타났다. 디지털 환경 기반의 탐구와 협력을 강 화하여 공동 주도성(Co-agency) 발현의 토대를 마련하 였다. 다만 금융 문해력 등 일부 복합 소양은 교과 고 유의 성격상 반영도가 상대적으로 낮게 나타났다. 결 론적으로, 미래 사회에 대응하는 과학적 소양을 온전 히 함양하기 위해서는 단일 교과의 경계를 넘는 다학 제적 융합 교육(STEAM) 및 범교과적 접근이 지속적 으로 뒷받침되어야 할 것으로 보인다.

The purpose of this study is to analyze the extent to which the OECD Education 2030 core competencies are reflected in the 2022 Revised Elementary Science Curriculum. Utilizing the Curriculum Content Mapping (CCM) methodology, this research examined the degree of reflection of 28 future competencies embedded throughout the curriculum documents and achievement standards. The findings are as follows: First, the 2022 Revised Curriculum was found to encompass all 28 OECD competencies. The ‘Reflection’ competency showed the highest degree of reflection across all domains, while transformative competency categories ‘Anticipation’, ‘Action’, ‘creating new value’ accounted for a significant proportion. This indicates that the ‘Anticipation-Action-Reflection (AAR) cycle’ is being reflected as a primary design principle for scientific inquiry. Second, the newly established ‘Science and Society (NSS)’ domain was identified as a pivotal pathway for fostering future competencies. This domain balancedly incorporates transformative competencies, such as ‘Action’ and ‘Taking Responsibility’. Through ecological transformation education, it exhibits a pattern of expanding scientific literacy into the realms of practical action and social responsibility for the well-being of both individuals and society. Third, there appeared a shift toward positing learners as active ‘Epistemic Agency’ rather than mere recipients of knowledge. By strengthening digital-based inquiry and collaboration, the curriculum established a foundation for the manifestation of ‘Co-agency’. However, some compound literacies, such as financial literacy, showed a relatively low degree of reflection due to the inherent nature of the subject. In conclusion, to fully cultivate scientific literacy capable of responding to the future society, multidisciplinary convergence education(STEAM) and cross-curricular approaches that transcend the boundaries of a single subject should be continuously supported.

본 연구는 국내 생성형 인공지능(Generative AI)·과 학교육 분야의 연구 동향을 체계적으로 파악하기 위해 RISS 수록 문헌(2022년 11월~2025년 2월)을 대상으로 PRISMA-ScR 기반 스코핑 리뷰를 수행하였다. 생성형 AI 관련 7개 키워드와 과학 교육 하위 분야 8개를 모 두 교차하는 전체 조합 검색 전략(56개 조합)을 통해 49개 조합에서 결과가 산출되어 최종 307편의 문헌을 분석 대상으로 확정하였다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 문헌 유형은 학술지 논문(56.0%), 학위논문 석사(26.4%), 학위논문 박사(6.8%), 연구보고서(5.9%), 학술대회(4.9%) 순이었으며, 학위논문 합산 33.2%로 초기 탐색 연구 단계에 있음을 확인하였다. 둘째, 과학 교육 하위 분야는 과학교육(일반, 23.1%), 환경교육 (20.2%), 물리교육(16.9%) 순으로 집중되었으며, 특히 환경교육 분야에서 교과 맥락에 특화된 연구가 나타나 고 있었다. 셋째, 교과 분류에서 일반과학이 84.0%를 차지하여 교과 특화 연구가 현저히 부족함을 확인하였 다. 넷째, AI 키워드는 생성형 인공지능·생성 AI(각 22.1%)가 가장 많았고, 프롬프트 엔지니어링(6.5%)은 7 개 미수집 조합 중 4개를 차지할 만큼 특정 과학 교육 분야와의 결합 연구가 미개척 상태였다. 다섯째, 연구 목적으로는 교수학습 설계·개발(35.8%)이 가장 많았으 며, 교사 역할 변화를 탐색하는 연구가 등장하고 있었 다. 평가·피드백(1.6%)은 극히 적어 효과 검증 단계로 의 전환이 필요함을 시사하였다. 이러한 결과를 바탕 으로 교과 특화 연구 확대, 효과성 검증 연구로의 전 환, 교사 AI 역량 강화 및 교사–AI 협업 모델 연구, 프 롬프트 엔지니어링 교수법 개발, 평가·피드백 분야 연 구 확장, 다중 AI 도구 비교 연구 및 데이터베이스 확 장을 제언하였다.

This scoping review systematically analyzed domestic research trends at the intersection of generative artificial intelligence (Generative AI) and science education, using documents indexed in RISS (Research Information Sharing Service) between November 2022 and February 2025. Employing a full-combination search strategy — pairing seven AI-related keywords (e.g., ChatGPT, Generative AI, LLM, Prompt Engineering) with eight science education sub-field keywords (e.g., general science, physics, chemistry, environmental education) — a total of 56 search combinations were executed, of which 49 (87.5%) yielded results, producing a final corpus of 307 documents. Guided by the PRISMA-ScR framework, the documents were analyzed across six dimensions: document type, publishing venue, science education sub-field, subject classification, AI keyword type, and research purpose. Key findings are as follows. First, journal articles constituted the largest share (56.0%), but theses and dissertations accounted for a substantial 33.2%, indicating the field’s early, exploratory character. Second, general science education (23.1%) and environmental education (20.2%) dominated by sub-field — reflecting active AI applications in climate change and eco-transition education — whereas STEAM education (6.5%) and earth science education (6.2%) were underrepresented. Third, subject classification analysis revealed that 84.0% of documents fell under ‘general science,’ confirming a near-absence of discipline-specific research sensitive to the epistemological characteristics of individual sub-disciplines. Fourth, ‘generative artificial intelligence’ and ‘generative AI’ tied for first (68 documents each, 22.1%), while ‘prompt engineering’ was least frequent (20 documents, 6.5%), with seven combinations yielding no results at all. Fifth, instructional design and development dominated research purposes (110 documents, 35.8%), while evaluation and feedback studies were minimal (5 documents, 1.6%). These findings indicate that domestic Generative AI × science education research remains concentrated in early design-and-exploration phases, with urgent need for sub-discipline-specific studies, teacher–AI collaboration frameworks, and rigorous effectiveness research.

이 연구의 목적은 2022 개정 과학과 교육과정에서 새롭게 신설된 국가지질공원 관련 성취기준이 고등학 교 지구과학 교과서에서 어떻게 구현되고 있는지를 분 석하는 것이다. 이를 위해 고등학교 지구과학 교과서 4 종을 대상으로, 지질학적 형성 과정 추론에 초점을 맞 추어 교과서 본문의 설명 구조와 탐구 활동의 설계 양 상을 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 교과 서의 지질학적 설명 구조는 선행 단원에서 학습한 원리 를 특정 사례에 적용하는 적용적 연역(연역-법칙적 설 명) 구조, 인과적으로 연계된 사건을 시간적 흐름 속에 서 재구성하는 서사적 설명 구조, 그리고 암석의 종류 와 형성 시기를 중심으로 정보를 범주화·나열하는 설명 적 서술 구조로 나타났다. 일부 교과서에서는 형성 과 정의 구체적 과정을 축약한 설명 스케치 형태를 취하고 있어, 학생들이 학습한 원리를 실제 사례에 적용하기 위해 교사의 교수학적 보완이 요구되었다. 둘째, 추론 수행을 위한 탐구 과제는 산출물 제작이나 정보 검색에 초점을 맞춘 개방형 과제와 사고 과정을 순차적 발문으 로 안내하는 구조화된 과제로 구분되었다. 이를 통해 성공적인 지질학적 추론을 위해서는 관찰 자료의 범주 화부터 원리 적용, 최종 서사 구성까지 이끄는 비계가 필요함을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로, 교과서를 보완하기 위해 교사용 지도서가 구체적 발문 과 배경 지식을 제공하는 실천적 수업 설계 매뉴얼로 재정립되어야 하며, 실제 수업에서 교사의 재구성이 학 습자의 추론에 미치는 영향을 탐색하는 교사의 실행 중 심의 후속 연구가 필요함을 제안하였다.

The purpose of this study is to analyze how the achievement standards related to national geoparks, newly introduced in the 2022 revised science curriculum, are implemented in high school Earth Science textbooks. To this end, this study analyzed the explanatory structures of the main texts and the design patterns of inquiry activities across four high school Earth Science textbooks, focusing on the reasoning of geological formation processes. The results are as follows. First, the geological explanatory structures in the textbooks were manifested as an applied deductive (deductive-nomological) structure that applies previously learned principles to specific cases, a narrative explanatory structure that reconstructs causally linked events over time, and an explanatory descriptive structure that categorizes and lists information focusing on rock types and formation periods. Some textbooks adopted an ‘explanation sketch’ format that abbreviates the specific mechanisms of formation, which requires teachers’ pedagogical supplementation to help students apply the learned principles to real-world cases. Second, the inquiry tasks for conducting reasoning were divided into open-ended tasks focused on creating final products or retrieving information, and structured tasks that guided the thinking process through sequential questioning. This confirmed that explicit scaffolding—guiding students from the categorization of observational data to the application of principles and the ultimate construction of a narrative—is essential for successful geological reasoning. Based on these findings, this study suggests that teachers’ guidebooks must be redefined as practical instructional design manuals that provide specific questions and background knowledge to complement the textbooks. Furthermore, it proposes the need for follow-up research centered on teacher implementation to explore how teachers’ curriculum reconstruction in actual classrooms affects learners’ reasoning.

본 연구는 미래 사회가 요구하는 핵심역량 함양을 목적으로, 생성형 AI와의 협업을 통해 초등과학 교과서 인포그래픽 활용을 위한 발문 설계 방안을 탐색하였다. 이를 위해 2022 개정 교육과정이 적용된 초등과학 교과 서에서 질문 형태의 차시명과 설명형 제목을 갖춘 인포 그래픽 4개를 선정하고, 교육용 보안 생성형 AI 모델인 Gemini for Education(Gemini Gems)을 활용하였다. 생성 형 AI와의 협업을 위해 PARTS 프레임워크를 재구성하 고 Webb의 지식의 깊이(DOK) 모델을 반영하여, 인포 그래픽별 발문을 생성·분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI가 DOK 수준별 특징을 반영해 생 성한 발문은 인포그래픽을 단순 정보 전달 자료를 넘어 학생의 사고를 심화하고 지식 전이를 촉진하는 학습 도 구로 활용할 수 있음을 보여주었다. 둘째, 본 연구에서 개발한 PARTS 프레임워크는 AI의 확률적 특성을 조절 하고 교사의 교육적 의도에 부합하는 정교한 발문 생성 을 지원하는 유효한 설계 지침으로 기능하였다. 셋째, 교사의 주도적 의사결정과 교육과정 전문가로서의 인 식적 권위는 AI 산출물의 타당성을 평가하고 이를 실 제 수업이나 프로젝트 기반 학습과 연계하는 데 필수적 인 요소로 나타났다. 이러한 결과를 바탕으로 본 연구 는 인포그래픽 활용과 발문 전략에 대한 구체적 지침 마련과 PARTS 기반 발문이 학생의 핵심역량 함양에 미치는 영향을 검증하는 실증적 연구의 필요성을 제안 한다.

This study explored a generative AI-based question design approach to reconstruct infographics in elementary science textbooks as competency-centered teaching and learning tools, with the aim of strengthening the core competencies emphasized in the 2022 revised science curriculum. Four infographics—characterized by explanatory titles corresponding to lesson topics presented as questions—were selected from elementary science textbooks, and Gemini for Education (Gemini Gems), a secure model for educational use, was utilized. To facilitate collaboration with generative AI, the PARTS framework was restructured and integrated with Webb’s Depth of Knowledge(DOK) model to generate and analyze level-specific questions. The findings are as follows. First, the AI-generated questions, which reflected the characteristics of each DOK level, suggest that infographics can be used not merely as tools for conveying information but as learning tools that deepen students’ thinking and stimulate knowledge transfer. Second, the PARTS framework developed in this study functioned as an effective design guideline for controlling the probabilistic nature of AI and generating sophisticated questions optimized for teachers’ educational intentions. Third, teachers’ proactive decision-making ability and epistemic authority as curriculum experts were found to be essential for evaluating the validity of AI-generated outputs and connecting them to actual classroom instruction or project-based learning. This study proposes the need to develop specific guidelines for infographic utilization and questioning strategies, as well as the need to conduct empirical research examining the effects of PARTS-based questions on the cultivation of students’ core competencies.