Earticle

이 연구는 2022 개정 교육과정에 따른 교과서가 최종적으로 개발되기 전, 초등 실과 기술 영역 중 로봇 관련 교육과정을 효율적으로 지도할 수 있는 방안을 논의하기 위하여 다른 교과와의 성취기준을 비교해 보고 교과 간의 연계성을 강화하여 탐구성을 향상시킬 수 있는 방향을 모색하고자 하였다. 이 를 위해 2022 개정 교육과정의 분석과 로봇 관련 선행연구 분석, 교과 간의 연계성 확인 등을 통해 해 당 영역의 시사점과 지도 시 고려할 사항을 탐색하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 2022 개정 교육과정 분석을 통해 초등 실과 로봇 단원에서 로봇의 다양한 센서와 동작을 위 해 블록 기반 프로그램으로 제어할 수 있는 활동을 하도록 구성되어 있는 것을 확인하였다. 또한 ‘디지 털 사회와 인공지능’ 영역에서 학습한 블록 기반의 교육용 프로그래밍 도구를 활용하여 움직이는 간단 한 인공지능형 로봇을 제작하여 구동시켜 보면서 로봇의 작동 원리를 학습하도록 하는 등 ‘지속가능한 기술과 융합’ 영역과의 연계 방안도 모색할 필요가 있음을 확인하였다. 둘째, 실과 외 타 교과 교육과정에서 로봇 관련 내용 요소와 성취 기준을 분석하여 교육과정과 연계 할 수 있는 방안을 도출할 수 있었다. 과학, 도덕, 미술, 창의적체험활동의 영역, 핵심 아이디어, 내용 요소와 성취기준에서도 실과의 로봇 단원과 연계하여 지도가 가능하다는 것을 확인할 수 있었다. 셋째, 로봇 단원 운영 시 활용가능한 교사를 위한 체크리스트를 제작하였다. 전문성을 가진 현장교 사의 검토를 거쳐 초등 실과 기술 영역 로봇 단원을 운영 시 고려해야 할 사항을 도출할 수 있었다. 이 연구 결과를 통해 개정 교육과정에 따라 개발되는 교과서 집필에도 기초 자료를 제공할 수 있을 것으로 기대한다.

The purpose of this study was to discuss ways to efficiently teach the robot-related curriculum among the elementary practical arts technology areas before the final development of the textbooks according to the revised 2022 curriculum, by comparing the achievement standards with other subjects and seeking directions to enhance the interrelationship between subjects and improve the explorative nature. To this end, the implications of the relevant areas and considerations for teaching were explored through curriculum analysis, analysis of prior research, and confirmation of interrelationship between subjects. The results of the study are as follows. First, through curriculum analysis, it was confirmed that the robot unit was structured to perform activities that can control various sensors and movements of robots with block-based programs. It was confirmed that the characteristic of learning the operating principles of robots was confirmed by creating and operating a simple moving AI-type robot using block-based educational programming tools learned in the ‘Digital Society and Artificial Intelligence’ area. Second, by analyzing the robot-related content elements and achievement standards in other subjects’ curricula besides practical arts, it was possible to derive ways to link them with the curriculum. It was confirmed that it is possible to teach in conjunction with the robot unit of practical arts in the areas of science, ethics, art, creative experience activities, core ideas, content elements, and achievement standards. Third, a checklist for teachers was created when operating the robot unit. After review by a professional field teacher, we were able to derive the items to consider when operating a robotics unit in the elementary practical arts technology area. It is expected that the results of this study will provide basic data for writing textbooks developed in accordance with the revised curriculum.

이 연구는 초등 예비교사의 교육환경에 대한 요구와 인식을 확인하고 이를 바탕으로 실제적인 교육 환경 개선 사례를 도출하기 위해 수행하였다. A교육대학교 3학년 24명의 연구 참여자가 참여적 실행 연구 방법으로서 Liebenberg(2018)의 사진 찍기, 협업 해석을 통한 의미 탐색, 변화를 위한 전파 등의 세 단계를 걸쳐 수행하였으며, 다음과 같은 시사점을 확인할 수 있었다. 첫째, 연구 참여자의 교육환경 개선을 위한 목소리를 담아낸 24건의 포토보이스에는 초등 예비교사 각자의 교육환경에 대한 요구와 인식을 표출하고 있으며, 그 스펙트럼은 다양하게 펼쳐져 있음을 알 수 있다. 둘째, 연구 참여자의 교육환경에 대한 요구와 인식을 분류하면 크게 ‘물리적 환경’과 ‘제도적 환경’ 으로 구분된다. ‘물리적 환경’은 운동장, 학습 공간, 실습 공간과 같은 ‘교육 시설’과 안전, 보건, 평등과 관련된 ‘교육 지원 시설’로 구성된다. 또한, ‘제도적 환경’ 에는 SW 인프라 운영, 교육과정 운영, 도서관 운영 등과 관련된 요구가 확인되었다. 셋째, 연구 참여자의 목소리를 대변하고 반영하여 정책 실현을 이끌어낸 결과, 실제적인 교육환경 개선에 반영된 사례 2건을 도출하고 그 의미를 탐색하였다.

The purpose of this study was to identify the needs and perceptions of pre-service elementary school teachers on the educational environment and to draw practical cases of educational environment improvement. This study was conducted by 24 participants in the third grade of A University of Education in three stages of Liebenberg (2018): making photographs, exploration of meaning through collaborative interpretation, and dissemination for change. The following implications were found. First, 24 photovoices containing the participants' voices for improving the educational environment express the needs and perceptions of each pre-service elementary school teacher's educational environment, and the spectrum is spread out in various ways. Second, the needs and perceptions of the participants on the educational environment are largely divided into physical environment and institutional environment. Physical environment consists of educational facilities such as playgrounds, learning spaces, and practice spaces, and educational support facilities related to safety, health, and equality facility. In addition, in the institutional environment, the requirements related to SW infrastructure, curriculum, and library operation were identified. Third, as a result of deriving the realization of the policy by representing and reflecting the voice of the participants, two cases reflected in the improvement of the actual educational environment were derived.

이 연구는 국제학교 학생의 컴퓨팅 사고력 특성을 살펴보고자 하였다. 이를 위하여 S 국제학교 학 생 108명을 표집 집단으로 선정하여 국제학교 학생의 컴퓨팅 사고력에 대한 산출된 검사 결과를 바탕 으로 데이터 셋을 확보하고 AMOS25버전을 활용하여 신뢰도, 타당도, 산점도, 상관관계, 탐색적 요인분 석, 확인적 요인분석, 구조적 관계를 분석하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 국제학교 학생의 창의성은 다른 하위 요인에 대해 가장 높은 경로계수를 나타냈는데, 이를 통 해 창의적 사고 능력이 높은 학생들이 다른 컴퓨팅 사고력 요소에서도 높은 성과를 보이는 경향이 있 음을 알 수 있다. 둘째, 국제학교 학생의 문제 해결(PS)과 알고리즘적 사고(AT) 간에도 유의한 경로가 확인되었다. 문제해결(PS)에서 알고리즘적 사고(AT)로의 경로 계수는 .383로서, 문제 해결 능력이 높은 학생들이 알고리즘적 사고 능력 또한 높게 나타난다는 것을 보여준다. 셋째, 협력(CO)과 알고리즘적 사 고(AT) 및 문제 해결(PS) 사이의 관계는 통계적으로 유의하지 않았다. 이같은 국제학교 학생의 컴퓨팅 사고력 특성에 대한 이해는 국제학교 대상 컴퓨팅 사고력 관련 교육프로그램 개발 및 일반학교 학생과 의 비교 연구 등 앞으로 다양한 측면에서 활용될 수 있을 것이다.

This study aimed to examine the characteristics of computational thinking among students at an international school. For this purpose, 108 students from S International School were selected as the sample group, and a dataset was collected based on the test results measuring their computational thinking abilities. The analysis was conducted using AMOS 25 to assess reliability, validity, scatter plots, correlations, exploratory factor analysis, confirmatory factor analysis, and structural relationships. The findings of the study are as follows: First, creativity among the international school students showed the highest path coefficient compared to other sub-factors. This suggests that students with higher creative thinking abilities tend to perform better in other aspects of computational thinking as well. Second, a significant path was observed between problem-solving (PS) and algorithmic thinking (AT), with a path coefficient of 0.383. This indicates that students with strong problem-solving skills also tend to exhibit higher algorithmic thinking abilities. Third, the relationships between collaboration (CO), algorithmic thinking (AT), and problem-solving (PS) were not statistically significant. Understanding these characteristics of computational thinking in international school students could be valuable in developing computational thinking-related educational programs for international schools, as well as in comparative studies with students from general schools, and in various other future research directions.

이 연구의 목적은 교육과정을 분석하는 여러 방법 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 2022 개정 실과 교육과정 문서를 분석하고 2022 개정 실과 교육과정의 특징점과 강조점을 탐구하는 것이다. 이를 위해 2022 개정 실과 교육과정 문서 등을 수집하고 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 키워드의 빈 도를 분석하였다. 2022 개정 실과 교육과정 전문을 취합하여 키워드 빈도를 분석한 결과 ‘생활’, ‘문제’, ‘기술’ 순으로 높은 빈도를 보였다. ‘생활’ 키워드가 실과의 중심이 되는 키워드임을 다시 확인하였고, ‘기술’과 관련된 내용이 많음을 확인하였다. 그러나 이전 교육과정의 TF-IDF 분석 결과를 비교한 결과 2022 개정 실과 교육과정이 상대적으로 ‘디지털’, ‘인공지능’, ‘데이터’ 등 정보영역의 키워드와 ‘건설기술’, ‘구조물’, ‘지 속가능’ 등의 키워드를 더 강조하고 있음을 확인하였다. 2022 개정 실과 교육과정에서는 ‘이해’, ‘다양’, ‘문제’, ‘과정’, ‘생활’ 등의 키워드를 중심으로 네트워크가 형성되고 있음을 확인하였다. 동시 출현 빈도 가 가장 높은 키워드는 ‘문제-해결’이었다. 본 연구의 결과는 앞으로 있을 교과서 개발, 교육 자료 제작, 교육과정 관련 연구 등에 있어 구체적 인 시사점을 줄 수 있을 것이다. 또한, 교육 현장에서 학습자를 지도하는 교사에게 교육과정 해석 및 재구성을 위한 지표가 될 수 있을 것이다.

The purpose of this study is to analyze 2022 revised practical curriculum documents using text mining techniques, one of the various methods of analyzing the curriculum, and to explore the characteristics and emphasis of the 2022 revised practical curriculum. To this end, 2022 revised practical curriculum documents were collected and the frequency of keywords was analyzed using text mining techniques. As a result of analyzing the frequency of keywords by collecting the full text of the 2022 revised practical course, the frequency was high in the order of 'life', 'problem', and 'technology'. It was confirmed again that the keyword 'life' is the central keyword of practical work, and there are many contents related to 'technology'. However, as a result of comparing the results of TF-IDF analysis of the previous curriculum, it was confirmed that the 2022 revised practical work curriculum emphasized keywords such as 'digital', 'artificial intelligence', and 'data' and keywords such as 'construction technology', 'structure', and 'sustainability'. In the 2022 revised practical work curriculum, it was confirmed that a network was formed around keywords such as 'understanding', 'diversity', 'problem', 'process', and 'life'. It was revealed that the keyword with the highest frequency of simultaneous appearance was 'problem-solving'. The results of this study can give specific implications for future textbook development, educational material production, and curriculum-related research. In addition, it can be an index for curriculum interpretation and reconstruction for teachers who guide learners in the educational field.

이 연구의 목적은 초등학생들이 AI 로봇의 개념과 원리를 이해하고, AI 로봇 공학자가 수행하는 프로그래밍 과정을 체험할 수 있는 기회를 제공하기 위해 AI 로봇 진로 교육 프로그램을 개발하는 데 있 다. 연구는 AI, 로봇, 진로 교육과 관련된 선행 연구를 검토하여 프로그램 초안을 설계하고, 프로그램의 최종 개발을 위해 AI 교육, 로봇 교육, 진로 교육 관련 현장 교사 10명으로 구성된 자문단과 함께 2023 년 9월부터 대면 평가 협의회를 진행하였다. 이를 통해 mBot 2를 활용한 AI 로봇 진로 교육 프로그램 12차시를 수정 및 보완하였다. 프로그램의 실험 적용은 G 광역시교육청 산하 Y 초등학교에서 2023년 10월부터 12월까지 12차시로 진행되었으며, 적용 과정에서 발견된 사항들을 반영하여 최종 프로그램을 완성하였다. AI 로봇 진로 교 육 프로그램은 주제별로 2차시씩 구성된 모듈형 프로그램으로, AI 로봇 공학자, 데이터로 세상을 읽는 로봇과의 대화, AI와 로봇의 협력으로 스마트 로봇 만들기, AI 자율주행 로봇 설계, AI 로봇 공학자의 진로 로드맵 등 총 6개의 주제를 다루었다. 이 프로그램을 통해 학생들은 AI 로봇 공학자 진로 탐색, 로봇 제어 및 센서 기술 체험, AI 알고리즘에 따른 프로그래밍 체험, 로봇 설계 실습, 자율주행 로봇 프 로그래밍 체험 등의 다양한 활동을 경험하였다. 프로그램은 AI, 로봇, 진로 교육의 핵심 내용을 반영하여 각 차시별로 내용 요소, 학습 목표, 교수 학습 활동, 학습 경험, 교구 및 준비물, 평가 내용 및 방법 등을 체계적으로 구성하였다. 또한, mBot 2 와 사이버파이를 활용하여 실제 로봇을 제어하고 팀별 프로젝트를 통해 자율주행 AI 택배 로봇, 색 인 식 과일 안내 로봇, 장애물 감지 AI 로봇, 자율주행 주차 로봇, 대화형 AI 로봇, 쇼핑 대행 로봇, 그림 그려주는 AI 로봇 등 다양한 로봇 프로젝트를 완성하였다. 본 프로그램을 일반화하기 위해서 교사들에게 AI, 로봇, 진로 교육과 관련된 지속적인 연수 기회를 제공하여 학생들에게 양질의 경험을 제공할 수 있도록 해야 할 것이다.

The purpose of this study is to develop an AI Robot Career Education Program that enables elementary school students to understand the concepts and principles of AI robots and experience the programming process performed by AI robotics engineers. The study involved reviewing previous research related to AI, robotics, and career education to draft the initial program design. To finalize the program, a face-to-face evaluation and consultation meeting was conducted with an advisory group of 10 field teachers specializing in AI education, robotics education, and career education from September 2023. The experimental implementation of the program was conducted over 12 sessions at Y Elementary School, under the G Metropolitan Office of Education, from October to December 2023. Based on the findings during the implementation, the final version of the program was refined. The AI Robot Career Education Program is designed as a modular program with six themes, each consisting of two sessions: AI Robotics Engineer, Communicating with Robots through Data, Creating Smart Robots through AI-Robot Collaboration, Designing AI Autonomous Driving Robots, and the Career Roadmap of an AI Robotics Engineer. Through this program, students explored the career of AI robotics engineers, experienced robot control and sensor technology, engaged in programming based on AI algorithms, practiced robot design, and participated in autonomous driving robot programming. The program incorporates the core contents of AI, robotics, and career education, systematically organizing each session with elements such as content, learning objectives, teaching-learning activities, learning experiences, materials, and evaluation methods. Using mBot 2 and CyberPi, students controlled real robots and completed various team-based projects, such as autonomous delivery AI robots, color-recognizing fruit guide robots, obstacle-detecting AI robots, autonomous parking robots, conversational AI robots, shopping assistant robots, and art-drawing AI robots. To generalize the program, it is essential to provide continuous training opportunities for teachers in AI, robotics, and career education, enabling them to offer students high-quality learning experiences.