Earticle

이 연구는 STEAM 과학 프로젝트 학습을 초등학생들이 진행하는 과정에 대한 것이다. 범교과적인 주제를 해결 하기 위하여 DRB Space Challenge의 주제인 달 환경에서 사람의 힘으로 움직이는 이동수단의 문제를 선정하여 진행하였다. 학생들은 주어진 문제 이해와 해결책의 아이디어 산출에 생성형 AI를 이용하였다. 또한, 학생들은 자 신의 아이디어를 구현하고 개선하기 위하여 메이커스페이스의 도움을 받았다. 학생들은 학습의 과정에서 생성형 AI의 특성을 파악하였고, 프롬프트에 입력하는 질문이 중요함을 알게 되었고, 생성형 AI의 결과물이 완전하지 않 은 것을 알게 되었다. 학생들은 아이디어를 구체화하는 과정에서 메이커스페이스를 방문하여 스케치를 구체화하 고, 프로토타입을 통해 개선점을 찾았다. 학생들은 우주와 우주복, 인공지능, 달 환경, 수송 장치 등 다양한 개념 들을 하나의 주제 활동으로 학습하였고, 문제에 대한 해결책을 작성하는 과정을 경험하였다.

This study investigates the process of elementary school students learning about STEAM science projects. To address an interdisciplinary theme, the problem of human-powered transportation in the lunar environment, which is the topic of the DRB Space Challenge, was selected. The students use generative AI to understand the given problem and generate ideas for solutions. In addition, students used the maker-space to implement and improve their ideas. In the process of learning, the students learned the characteristics of generative AI, the importance of the questions they entered into the prompts, and the fact that the outputs of generative AI are not complete. In the process of refining their ideas, they visited the maker-space to refine their sketches and find improvements through prototypes. They learned about various concepts such as space, spacesuits, artificial intelligence, lunar environment, and transportation in one thematic activity and experienced the process of making solutions to problems.

오늘날 인공지능은 자연어 명령어에 따라 사용자가 원하는 텍스트, 이미지, 오디오 등의 새로운 콘텐츠를 도출 해내는 생성형 AI까지로의 발전에 이룩하였고, 교육 분야에서도 그 활용데 대한 논의와 시도가 활발하다. 이에 본 논문에서는 초등학교 6학년 사회 및 미술 성취 기준과 연계하여 생성형 AI를 활용한 교과 융합 교육 프로그램을 개발하였다. 개발된 교육 프로그램은 제주특별자치도 소재 초등학교 6학년 1개 학급 학생 25명을 대상으로 4차시 에 걸쳐 시범 적용되었다. 모든 학습자는 생성형 AI와 관련된 사전 지식 및 경험이 전혀 없었음에도 직관적으로 능숙하게 모델을 활용하여 자신이 원하는 산출물을 얻었다. 동시에 생성형 AI의 교육적 적용에는 저작권 윤리, 창 의성 저해 등의 부정적 측면에 대한 고려를 바탕으로 신중하게 이루어져야 할 것이다.

Today, artificial intelligence has developed into generative AI that derives new content such as text, images, and audio desired by users according to natural language commands, and discussions and attempts on its use are active in the field of education. Accordingly, in this paper, we developed a curriculum convergence education program using generative AI in connection with the social and art achievement standards for 6th grade elementary school students. The developed educational program was pilot-applied over four sessions to 25 students from one 6th grade elementary school class in Jeju Special Self-Governing Province. Even though all learners had no prior knowledge or experience with generative AI, they intuitively and skillfully used the model to obtain the output they wanted. At the same time, the educational application of generative AI should be done carefully based on consideration of negative aspects such as copyright ethics and inhibition of creativity.

최근 문화예술분야에 생성형 AI 기술이 활발하게 사용되고 있다. 생성형 AI 기술을 통하여 새로운 문화예술 콘 텐츠를 제작할 수 있으며, 이러한 특성은 AI를 활용한 예술교육분야에서도 유용하게 활용될 수 있다. 생성형 AI 기 반 음악교육은 전통적인 음악교육에 비해 상호작용적인 특성에 따른 개인화된 맞춤형 학습이 가능하며 학습자에게 창의적이고 독창적인 음악 경험을 제공할 수 있다. 본 논문에서는 생성형 AI 기술을 활용한 실용음악 작곡교육 프 로그램을 구성하였고 이에 대한 효과성을 분석하여 제시한 프로그램의 교육적 효과를 살펴보았다. 연구 참여자들 은 교육 내용과 질적 측면에서 높은 만족도를 나타내었으며 생성형 AI 기술을 활용한 창의적 교육 방법에 긍정적 인 반응을 보였다. 연구 결과 생성형 AI 기술의 활용을 통하여 문화예술융합교육에 긍정적인 영향을 미칠 수 있으 며, 학습자의 창의적인 사고와 음악적 표현을 향상시킬 수 있는 중요한 역할을 할 수 있음을 나타내었다.

Recently, generative AI technology has been actively used in the field of culture and arts. New cultural and artistic content can be created through generative AI technology, and these characteristics can also be usefully utilized in the field of art education using AI. Compared to traditional music education, generative AI-based music education enables personalized learning based on interactive characteristics and can provide creative and original music experiences to learners. In this paper, we constructed a practical music composition education program using generative AI technology, analyzed its effectiveness, and examined the educational effectiveness of the proposed program. Study participants expressed high satisfaction with the content and quality of education and responded positively to creative education methods using generative AI technology. The results of the study showed that the use of generative AI technology can have a positive impact on cultural arts convergence education and can play an important role in improving learners' creative thinking and musical expression.

AI 디지털교과서가 2025년부터 단계적으로 도입되는 가운데, AI 디지털교과서를 현장에서 직접 사용하게 될 교 사 대상 연수는 AI 디지털교과서의 안정적인 정착을 위한 필수 요인으로 여겨진다. 그러나 아직까지 AI 디지털교 과서 교사 연수를 위한 교육요구도 분석 연구는 미흡한 수준이다. 이에 본 논문에서는 현직 초등 교사 91명을 대 상으로 AI 디지털교과서 연수에서 중점적으로 고려해야 할 역량에 대한 교육요구도 조사를 실시했고, 조사 결과 를 IPA 분석, Borich 요구도, The Locus for Focus 모델을 활용하여 다각도로 분석하고자 하였다. 분석 결과, IPA 와 Borich 요구도 분석에서 높은 순위를 차지하고 The Locus for Focus 모델에서 LH 사분면에 속한 ‘디지털 도구 및 에듀테크 활용 역량’, ‘디지털 기반 교수 학습 설계 역량’, ‘학습 데이터 분석 및 평가 피드백 역량’이 연수 운 영 시 최우선적으로 고려해야 할 역량임을 확인했다. 또한, ‘학습 데이터 분석 및 평가 피드백 역량’과 ‘디지털 윤 리 및 학생 지원 역량’은 차순위로, ‘학습 데이터 분석 및 평가 피드백’은 후순위로 인식하고 있었다. AI 디지털교 과서 교사 연수 프로그램 설계 시 기초 자료로 반영되기를 기대한다.

With the phased introduction of the AI Digital Textbook (AIDT) starting in 2025, teacher training for those who will use AIDT in the field is considered a key factor for its stable implementation. However, the AIDT training conducted in 2024 showed that many teachers expressed concerns rather than expectations. Therefore, this study conducted an educational needs assessment on 91 in-service elementary school teachers regarding the competencies that should be emphasized in AIDT training. The results were analyzed using Importance–Performance Analysis (IPA), the Borich Needs Assessment Model, and the Locus for Focus Model. According to the analysis, 'Use of Digital Tools and EdTech', 'Designing Teaching and Learning Using Digital Platforms', and 'Analyzing Learning Data and Implementation of Assessment Feedback' ranked high in both IPA and Borich analyses and were located in the LH quadrant of the Locus for Focus Model. These were identified as the top priorities for training. In addition, 'Analyzing Learning Data and Implementation of Assessment Feedback' and 'Digital Ethics and Student Support' were recognized as secondary priorities. The results are expected to serve as basic data for designing AIDT teacher training programs.

본 연구는 4차 산업혁명 시대에서 한국어교육이 블렌디드 러닝을 거쳐 온라인 플립드 러닝으로 발전하는 과정 을 고찰하고, AI 기술과 한국어교육을 접목한 ‘Butter FLI’ 과정을 소개한다. 연구의 주요 목적은 두 가지이다. 첫 째, 온라인 플립드 러닝이 학습자 중심의 능동적인 학습 환경을 제공함을 확인하는 것이며, 둘째, AI 기술을 활용 한 교육 방법이 한국어교육의 질을 향상시키는 데 기여할 수 있음을 밝히는 것이다. 이를 위해 본 연구는 한컴아 카데미의 우즈베키스탄 스마트클래스 사례를 통해 온라인 플립드 러닝 수업 방식을 구체적으로 마련하고, 이론적 제시에 그치지 않고 실제로 인프라를 구축하여 사업적 효과를 도모하는 방법을 제안한다.

This study examines the progression of Korean language education from blended learning to online flipped learning in the era of the 4th Industrial Revolution and introduces the ‘Butter FLI’ process, which integrates AI technology with Korean language education. The study has two primary objectives. First, it aims to confirm that online flipped learning provides a learner-centered, active learning environment. Second, it seeks to demonstrate that educational methods utilizing AI technology can enhance the quality of Korean language education. To achieve these goals, this study presents the case of Hancom Academy’s Smart Classes in Uzbekistan, detailing the development of online flipped learning instructional methods and proposing ways to build infrastructure and achieve business effectiveness beyond theoretical discussions.

영국은 글로벌 AI 지수 4위로 AI 선도국의 지위를 가지고 있으며, AI 융합 인재 양성을 위해 국가 주도하에 체 계적으로 전략을 수행하고 있다. 이 논문은 영국의 주요 대학들이 인공지능(AI) 교육을 다른 학문 분야와 통합하 여 학생들에게 제공하는 방법을 분석하였다. 웨스트민스터 대학의 AI 통합 마케팅 커뮤니케이션 과정, 에든버러 대학의 디자인 정보학 석사 과정, 그리고 케임브리지 대학의 AI 윤리 및 사회 석사 과정은 AI 교육의 이론적 기 초를 포함하여 실습 및 실제 응용 능력을 키울 수 있는 기회를 제공하고 있다. 이들 프로그램은 학생들이 창의적 문제 해결 능력을 키우고 윤리적 판단력을 발전시키는 데 중점을 둔다. 더불어, 긴 현장 연수 기간을 배정하여 학 생들의 실무 역량 향상을 돕고, 연구소 운영 학과를 개설하여 각계의 전문가와 다학제간 수업을 운영하고 있다. 본 사례 연구를 통해 최근 증가하고 있는 국내 대학의 AI 융합 교육과정 설계에 시사점을 제공하기를 바란다.

In the UK, ranked 4th globally in the AI Index, holds a leading position as an artificial intelligence (AI) pioneer nation and systematically executes national strategies for cultivating AI-integrated talent. This paper analyzes how prominent UK universities integrate AI education across diverse academic disciplines. Programs such as Westminster University's Marketing Communications with AI Integration BA course, Edinburgh University's Master's program in Design Informatics, and Cambridge University's Master's program in AI Ethics and Society offer theoretical foundations of AI education alongside opportunities to enhance practical application and skills through hands-on experience. Emphasizing creative problem-solving abilities and ethical judgment, these programs allocate extensive periods for practical internships to enhance students' professional competencies, establish research department operations, and conduct interdisciplinary classes with experts from various fields. This case study aims to provide insights into the design of AI integration education programs increasingly adopted within universities in Korea.

본 연구는 대규모 언어 모델인 LLM(Large Language Model)과 RAG(Retrieval Augmented Generation)를 활용하 여 예비교사가 작성한 수업 과정안에 대한 평가와 피드백을 제공하는 프레임워크를 제안하고자 한다. 제안하는 프레임워크는 국가수준 교육과정과 해설서, 수업 과정안 모범사례 등 다양한 형태 참고자료를 벡터 임베딩하여 통합적으로 관리할 수 있도록 설계하고 프로토타입을 제작하였다. 제작한 프로토타입은 예비교사가 설계한 수업 과정안에 대해 학습목표의 적합성, 수업활동의 다양성, 평가방법의 정합성 등 특정한 기준을 검증하는 질문에 대 해 정보를 동적으로 검색하여 생성형 인공지능을 통해 종합적인 개선방안과 피드백을 제시할 수 있다. 이를 통해, 예비교사는 단시간 내에 전문적이고 체계적으로 수업 과정안을 개선할 수 있는 피드백을 제공받아 수업설계에 도 움을 받을 수 있어 향후, 예비교사의 수업설계 역량강화에 도움을 줄 것으로 기대한다.

The objective of this study is to propose a framework that utilizes a Large Language Model (LLM) and Retrieval-Augmented Generation (RAG) techniques to evaluate and provide feedback on lesson plans created by preservice teachers. The proposed framework is designed to integratively manage various reference materials, including national-level curricula, accompanying explanatory documents, and exemplary lesson plans, by embedding them into vector representations. When a preservice teacher's lesson plan is assessed against specific criteria (e.g., the suitability of learning objectives, the diversity of instructional activities, the alignment of evaluation methods), the framework dynamically retrieves relevant information and employs generative AI to present comprehensive improvement strategies and feedback. This approach enables preservice teachers to receive professional, systematic feedback in a timely manner, thereby enhancing their lesson planning process.

경제가 발전하면서 청장년층을 중심으로 농촌인구의 도시 이동은 농촌 교육 문제의 근원이 되었다. 농업기술 고도화, 농업 ․ 농촌 자원의 다양한 순기능에도 불구하고, 농업 ․ 농촌에 대한 인식저조 현상은 지속가능한 농업 ․ 농 촌 실현에 부정적인 영향을 끼치고 있다. 이런 문제를 해결하기 위해, 정부는 농촌지역의 발전도모를 위하여, 농 촌지역을 대상으로 다양한 정책을 시행하고 있다. 특히 농촌진흥청 주관 하에 운영되는 농촌교육농장은 초중교과 과정과 연계된 농촌 체험 교육 프로그램을 운영하고 있다. 농촌교육농장은 일회성 체험과 관광을 중심으로 운영 되는 농촌체험과 차별성을 두면서 학교교육과정과 긴밀한 연계를 시도하였으나 단발적이고 획일성을 띠는 농촌체 험으로 인해 본래의 교육적 의도를 달성하지 못하고 있다. 본 논문에서는 국내의 농업농촌 체험 프로그램 운영 현황 및 문제점을 분석하고, 결과를 바탕으로 초등교육에서의 시사점과 필요성을 제언하고자 한다.

With economic development, the urbanization of the rural population, especially the youth, has become a source of rural education problems. Despite the advancement of agricultural technology and various net functions of agricultural and rural resources, the phenomenon of low awareness of agriculture and rural areas has a negative impact on the realization of sustainable agriculture and rural areas. In order to solve this problem, the government has implemented various policies targeting rural areas to promote the development of rural areas. In particular, the Rural Education Farm, operated by the Rural Development Agency, operates rural education programs linked to elementary and middle school curricula. Rural education farms have attempted to differentiate themselves from rural experiences centered on one-time experiences and tourism, and to link closely with the school curriculum, but they have not been able to achieve their original educational intentions due to the one-time and uniformity of rural experiences. This paper analyzes the current status and problems of agricultural rural experience programs in Korea, and suggests implications and needs for elementary education based on the results.

최근 인공지능(AI)의 발전이 급속하게 진행됨에 따라 경제 ‧ 인문사회분야 정책연구에서도 그 활용 가능성이 주 목받고 있다. 본 연구는 정책연구자가 연구 자율성과 수월성이 보장되는 연구환경에 몰입할 수 있도록 AI가 연구 도구로서 필요하다는 인식에서 출발하였다. 따라서 본 연구는 정책연구 수행과정에서 생성형 AI의 올바른 활용을 강조하면서 데이터 편향성 ‧ 투명성 ‧ 개인정보 보안 등의 문제를 지닌 생성형 AI 도구의 책임있고 건전한 사용 유 도를 목적으로 한다. 이에 생성형 AI에 활용을 위한 정기적 교육, 정책연구 맞춤형 생성형 AI 제작 ‧ 배포, AI의 사 용에 있어 무분별한 남용을 경계하고 연구윤리를 준수하는 것이 필수적인 바 윤리적이고 책임있게 AI를 사용하기 위한 가이드라인 등을 제안하고자 한다.

The expeditious development of artificial intelligence (AI) in last years has attracted attention for its potential use in policy research in the economics, humanities and social sciences. This study is based on the recognition that AI is necessary as a research tool so that policy researchers can immerse themselves in a research environment that guarantees research autonomy and ease. Therefore, this study aims to highlight the need for proper use of generative AI in policy research and to inform the responsible and sound use of generative AI tools with issues such as data bias, transparency, and privacy security. Therefore, we propose regular training for the use of generative AI, the creation and distribution of generative AI tailored to policy research, and guidelines for the responsible and ethical use of AI tools, as it is essential to be vigilant against reckless abuse and comply with research ethics in the use of AI.

본 연구는 예비교사의 생성형 인공지능 도구 수용이 교사 자기효능감에 미치는 영향을 탐색하였다. 이를 위해 초등교육과에 재학 중인 예비교사 42명을 대상으로 연구를 실시하였으며, 생성형 인공지능 수용 척도와 교사 자 기효능감 척도로 구성된 설문지를 배포 ‧ 수집하여 분석하였다. 연구 결과, 예비교사들은 생성형 인공지능 도구가 학업 및 전문적 과업에서 제공하는 효율성을 중요하게 인식하고 있는 것으로 나타났다. 특히, 수용 요인 중 촉진 조건(외부 환경 및 제도적 지원)과 노력 기대(사용 용이성)는 교사 자기효능감 형성에 긍정적인 영향을 미치는 것 으로 나타났다. 이러한 요인들이 예비교사의 자기효능감에 직접적인 영향을 미치는 만큼, 향후 인공지능 관련 예 비교사 교육과정의 설계와 운영에 이를 적절히 반영할 필요가 있음을 제안하고자 한다.

This study investigated the impact of pre-service teachers’ acceptance of generative AI tools on their teacher self-efficacy. To achieve this aim, 42 pre-service teachers enrolled in an elementary education program participated in the study. Participants completed a questionnaire composed of a generative AI acceptance scale and a teacher self-efficacy scale. The data were collected and analyzed accordingly. The findings revealed that pre-service teachers place significant value on the efficiency that generative AI tools offer in both academic and professional contexts. Notably, two acceptance factors—facilitating conditions (external environments and institutional support) and effort expectancy (perceived ease of use)—were found to positively influence the development of teacher self-efficacy. Given the direct impact of these factors, it is essential to integrate them into the design and implementation of AI-related teacher education programs.