Earticle

본 연구의 목적은 심리학적 이론에 함의된 노년기 자아통합의 내용을 고찰하는 데 있다. 이 연구과제와 관련된 핵심 개념은 노인, 자아 통합감, 의미치료, 회상요법, 이야기치료 이다. 이 개념들과 관련 문헌을 RISS에서 검색하여 노년기 자아통합 증진을 위한 심리학적 이 론들 중에서 의미치료와 회상요법 이야기치료 중심으로 합의된 내용을 분석하였다. 연구 결과 두 이론의 합의된 내용으로 첫째 과거와 현재를 수용하여 삶의 의미와 목적을 갖도록 함으로써 후회와 상실감을 해소하며, 둘째, 죽음에 대한 이해와 수용을 통해 삶에 대한 긍 정적인 태도 형성, 셋째, 자신의 과거와 경험의 재조명을 통한 자기가치감 고양을 들 수 있다. 이러한 내용들은 노인의 자아통합감에 영 향을 미치는 심리적 요인인 자아존중감과 자기효능감을 향상시키며, 우울이나 죽음불안 등을 낮추어 정서적 건강을 도모하고 삶의 질 을 향상시킴으로써 노인의 자아통합감을 이루어 나가는데 긍정적인 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 본 연구는 노년기 삶의 질 향상 과 더불어 급속한 고령화 사회에서 파생되는 사회문제에 대한 예방적 관점에서 의의가 있다. 또한 노인을 대상으로 하는 프로그램 개발 및 교육, 상담, 복지 분야에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

The purpose of this study is to examine the content of ego integration in old age implied by psychological theory. The key concepts related to this research project are the elderly, ego integrity, logo therapy, reminiscence therapy, and narrative therapy. These concepts and related literature were searched in RISS, and the agreed content was analyzed focusing on semantic therapy and reminiscence therapy and narrative therapy among psychological theories for promoting ego integration in old age. As a result of the study, the two theories agreed upon: first, resolving feelings of regret and loss by accepting the past and present to give life meaning and purpose; second, forming a positive attitude toward life through understanding and accepting death; third, Enhancing one's sense of self-worth through reexamining one's past and experiences. These contents improve self-esteem and self-efficacy, which are psychological factors that affect the elderly's sense of ego-integration, and have a positive effect on achieving the elderly's sense of ego-integration by promoting emotional health and improving quality of life by lowering depression and death anxiety. It was analyzed to have an impact. It can also be used as basic data in the areas of program development, education, counseling, and welfare for the elderly.

본 연구는 융합적 문제해결력을 높이기 위한 목적으로 제작한 24차시 분량의 초등학교 인공지능 융합교육 프로그램이다. 인공지능의 개념과 원리를 이해하고 관련 태도와 활용능력을 향상하기 위해 Drake와 Burns의 융합교육 유형 중 다학문적 통합을 활용하여 관련 인공지능의 영역과 교과의 주제를 융합하였다. 융합한 교과는 음악, 미술, 영어, 도덕, 국어, 과학, 체육, 사회이며 엔트리를 활용하여 교육 프로그램을 진행하였다. AI교육에 관심이 있는 5, 6학년 초등교육 학생 20명을 대상으로 진행한 본 연구는 24차시의 교육 뒤에 양 적 평가로 융합적 문제해결력 검사를 사전·사후 검사로 실시하였다. 질적 평가로 학생들의 수업 성찰 일지와 주제별 융합프로젝트 산출 물 수행평가를 실시하였으며 학습자 실태 분석을 위한 사전 설문지와 교육 프로그램 이후 만족도 조사를 실시하였다. 검사 분석 결과 학생들은 교육 프로그램 이후에 융합적 문제해결력이 향상되었고, 2번에 이루어진 수행평가에서도 첫 번째 산출물 평가보다 두 번째 산출물 평가 결과가 높게 나타났다. 수업 만족도 조사 결과 및 성찰일지를 통해 교육프로그램 이후에 인공지능 융합교육에 대한 관심이 긍정적으로 변화하였다.

This study is an elementary school artificial intelligence convergence education program of 24 hours, produced for the purpose of enhancing convergence problem-solving ability. In order to understand the concepts and principles of artificial intelligence and to improve relevant attitudes and application abilities, interdisciplinary integration among Drake and Burns' convergence education types was used to converge relevant AI fields and subject subjects. The convergence subjects are music, art, English, morals, Korean, science, physical education, and social studies, and the educational program was conducted using entries. This study, which was conducted on 20 5th and 6th grade elementary education students who are interested in AI education, conducted a convergence problem-solving ability test as a pre- and post-test as a quantitative evaluation after 24 hours of education. In addition, as a qualitative evaluation, the students' class reflection diaries and the performance evaluation of the convergence project output by subject were conducted, and a pre-questionnaire for analyzing the learner's actual condition and a satisfaction survey after the educational program were conducted. As a result of the test analysis, the students' convergence problem-solving ability improved after the educational program, and the second product evaluation result was higher than the first product evaluation in the performance evaluation conducted in 2nd time. Finally, interest in artificial intelligence convergence education changed positively after the educational program through the results of the class satisfaction survey and the reflection journal

본 연구는 현직 초등교원을 대상으로 AI 및 디지털 역량의 현황을 조사하기 위해 AI⋅디지털 기본 역량, 전문적 참여 역량, 교육 실천 역량이라는 세 가지 세부 영역 간의 관계를 탐색하였다. 연구 결과, 교사들은 AI 및 디지털 기술의 기본 개념과 윤리적 활용에 대해 높은 수준의 인식을 보였으나, AI를 교수-학습의 파트너로 활용하거나 AI 기반 수업을 설계 및 평가하는 실천적 역량은 비교적 미흡한 것으 로 나타났다. 회귀분석 결과, AI⋅디지털 기본 역량과 전문적 참여 역량 모두 교육 실천 역량을 유의미하게 예측하는 것으로 나타났으 며, 특히 AI⋅디지털 기본 역량이 더 강력한 예측 변수로 확인되었다. 이러한 결과는 AI 기술에 대한 기초적 이해가 교사의 효과적인 AI 기반 교수 실천을 뒷받침하는 핵심 요인임을 시사한다. 이러한 결과를 바탕으로, 본 연구는 교사들의 AI⋅디지털 기본 역량 강화를 위 한 체계적이고 심화된 교원 전문성 개발 프로그램을 마련할 필요가 있다고 제안한다.

The present study aims to investigate the current status of AI and digital competencies among in-service elementary school teachers. To this end, the relationships between three sub-domains of AI·digital basic competency, professional engagement competency, and educational practice competency were explored. The findings revealed that teachers demonstrated a high level of awareness regarding fundamental AI and digital technology concepts, including their ethical use. However, their practical skills, such as integrating AI as a teaching partner and designing/evaluating AI-based instruction, were comparatively less developed. Regression analysis showed that both basic AI⋅digital competency and professional engagement competency significantly predicted educational practice competency, with the former emerging as the stronger predictor. These results underscore the importance of a solid foundational understanding of AI technologies in supporting effective AI-based instructional practices. Based on these findings, the study recommends the establishment of systematic and advanced professional development programs to enhance teachers' basic AI and digital competencies.

최근 대학에서 ChatGPT와 같은 생성형 AI의 활용이 대학 수업에서 본격적으로 이루어지면서 대학별 생성형 AI 활용에 관한 가이드라 인이 제시되고 있지만 아직 미흡한 실정이다. 특히 특정 교과를 위한 ChatGPT 기반 교수 설계에 관한 연구는 드물다. 본 연구에서는 최근 2년간 KCI에 등록된 283편의 ChatGPT에 관한 논문과 구글 스칼라에서 ChatGPT 기반 교육 사례와 관련된 연구 논문을 바탕으 로 대학의 여러 교과에서 적용된 ChatGPT 활용 사례와 교수 설계, 교수법을 분석한 후, 그 결과를 바탕으로 ChatGPT와 같은 생성형 AI를 대학의 소프트웨어 교육에 적용할 수 있는 방안을 모색하고자 한다. 이를 위해 우선 기존에 여러 교과에서의 활용 사례와 소프트 웨어 교육과 관련되어 생성형 AI가 활용된 사례를 조사・분석하고, 교수 설계에 적용할 수 있는 ChatGPT의 역할을 비교・분석한다. 이를 기반으로 소프트웨어 교육을 위한 ChatGPT를 활용한 교수 방법의 방향을 제시하고자 한다. 본 연구는 교수자의 관점에서 생성형 AI가 가진 문제점을 최소화하고 긍정적인 효과를 교육에 접목시킬 수 있게 도움을 줄 수 있다.

Recently, with the increasing use of generative AI, such as ChatGPT, in university courses, universities have begun to issue guidelines on the use of generative AI in classes. However, these efforts are still insufficient. In particular, research on ChatGPT-based instructional design for specific subjects is rare. This research aims to explore ways to apply generative AI like ChatGPT to software education in universities. The research is based on 283 papers on ChatGPT registered in KCI over the past two years, as well as research related to ChatGPT-based educational cases from Google Scholar. After analyzing the cases, instructional design, and teaching methods applied across various subjects in universities, we aim to investigate how generative AI can be integrated into software education. To achieve this, we first examine and analyze existing cases of generative AI utilization in various subjects, particularly those related to software education, and then compare and analyze the role of ChatGPT in instructional design. Based on this, the research will propose directions for teaching methods that utilize ChatGPT for software education. This research can help minimize the potential issues of generative AI while incorporating its positive effects into education from the instructor's perspective.

본 연구는 제주도에 있는 대학교에 재학 중인 대학생들이 지각하는 부모양육태도가 자녀의 회복탄력성에 미치는 영향과 자아존중감 의 매개효과를 검증하고자 하였다. 연구의 주요 목적은 대학생의 건강한 적응을 위한 자료 제공이다. 연구 문제는 첫째, 부모양육태도, 회복탄력성, 자아존중감 간의 상관관계와 둘째, 부모양육태도와 회복탄력성 간의 관계에서 자아존중감의 매개효과를 살펴보는 것이 다. 314명의 대학생을 대상으로 진행된 이 연구는 부모양육태도 척도, 회복탄력성 척도, 자아존중감 척도를 사용하였고, 수집된 데이 터는 jamovi를 통해 분석되었다. 연구 결과, 부모양육태도와 회복탄력성, 자아존중감 간에는 유의미한 상관관계가 있었으며, 자아존 중감은 과보호적 양육태도에서 회복탄력성을 완전 매개하고, 거부적 및 애정적 양육태도에서는 부분 매개하는 것으로 나타났다. 결론 적으로, 본 연구는 대학생의 회복탄력성을 높이기 위해 긍정적인 부모양육태도와 자아존중감 형성이 중요하다는 점을 강조했다. 또한, 교육이나 상담 개입을 통해 부모의 부적절한 양육 아래에서도 긍정적 자아존중감을 형성할 수 있는 필요성을 제시하였다. 연구 결과는 대학생의 회복탄력성을 높이는 프로그램 개발 및 부모와의 상호작용이 개인의 심리적 발달에 미치는 영향을 이해하는 데 기여할 것이다.

This study aimed to examine the impact of perceived parental attitudes on the resilience of college students attending universities in Jeju Island, as well as the mediating effect of self-esteem. The main purpose of the research is to provide data for the healthy adaptation of college students. The research questions are: first,what are the correlations among parental attitudes , resilience, and Self-Esteem? Second, is there a mediating effect of self-esteem in the relationship between parenting styles and resilience? Conducted with 314 college students, this study utilized scales for parental attitudes, resilience, and Self-Esteem, and the collected data were analyzed using jamovi. The results indicated significant correlations among perceived parental attitudes, resilience, and Self-Esteem. Self-esteem fully mediated the relationship between overprotective parental attitudes, and resilience, while it partially mediated the relationships for rejecting and affectionate parenting styles. In conclusion, this study emphasizes the importance of positive parental attitudes, and the formation of Self-Esteem in enhancing college students' resilience. It also suggests the necessity for educational or counseling interventions that can foster positive self-esteem even under inadequate parenting. The findings contribute to the development of programs aimed at increasing resilience among college students and understanding the impact of interactions with parent so individual psychological development.

본 논문은 만 5세 대상 놀이중심 인공지능(AI) 교육설계과정과 실제 수업 사례를 바탕으로 교육적 의미를 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위 한 연구방법으로 만 5세 대상 놀이중심 교육과정의 목표와 영역을 연계하여 만 5세 유아 7명을 대상으로 8회기 프로그램을 실시하였다. 4단 계(이야기 나누기, 놀이 경험하기, 성찰하기, 창안하기)로 프로그램을 설계하였고 프로그램 효과분석을 위하여 교사 저널 및 유아 평가자료를 분석하였다. 놀이중심 AI 교육사례에 대한 결론은 다음과 같다. 첫째, 놀이중심 AI 교육은 다양한 이론 및 요구를 바탕으로 설계가 되어야 한다. 둘째, 놀이중심 AI 교육을 통해 가치, 태도, 효능감, 흥미, 윤리 영역에서 프로그램 효과가 나타났다. 앞으로 유아 AI 교육에 놀이 중심 AI 교육 프로그램이 개발되고 적용될 수 있기를 기대한다.

The purpose of this paper is to explore educational meaning based on play-centered artificial intelligence (AI) educational design courses and actual classroom cases for 5-year-olds. As a research method for this purpose, this researcher conducted an 8-session program for 7 5-year-olds by linking the goal and area of the 5-year-old play-centered curriculum. and this researcher designed the program in four stages(Talk, experience the play, reflect, create) and analyzed teacher journals and child evaluation data to identify the effect of the program. The conclusion of the play-centered artificial intelligence education case is as follows. First, play-centered AI education should be designed based on various theories and needs. Second, through play-centered AI education, the program effect was found in the areas of values, attitudes, efficacy, interest, and ethics. This researcher expects that a play-centered AI education program can be developed and applied to early childhood AI education.

본 연구는 중고등학교 교사들의 디지털·AI 교육역량에 대한 중요도 인식과 실행 수준을 알아보고자 한다. 이를 위해 중고등학교 교사 152명을 대상으로 설문조사를 실시하고 IPA(Importance-Performance Analysis)를 활용하여 분석하였다. 연구 결과, 중고등학교 교사들은 전반적으로 디지털·AI 교육역량의 중요성을 높게 인식하고 있으나, 실행도는 상대적으로 낮은 것으로 나타났다. 특히 중요도 와 실행도 간의 차이가 가장 크게 나타나 우선적으로 개선이 필요한 영역은 디지털·AI 교수-학습 설계, 데이터 기반 연구 지원, 교과별 전문 교육자원 개발, 교육과정 평가 및 성찰 영역으로 나타났다. 반면, 기술적 애로사항 해소 지원, 디지털 기반 교육혁신 반영, 디지털·AI 윤리 실천 영역은 중요도와 실행도가 모두 높은 수준으로 유지가 필요한 영역으로 확인되었다. 본 연구는 디지털·AI 교육역량 강 화를 위한 교사 연수 및 정책적 지원 방향을 제시하며, 미래 교육 환경 변화에 대비한 교사의 디지털·AI 교육역량 개발이 필수적임을 시사한다.

This study examines secondary school teachers’ perceptions and implementation levels of digital and AI education competencies. A survey was conducted with 152 secondary school teachers, and the data were analyzed using Importance-Performance Analysis (IPA). The findings indicate that while teachers generally recognize the high importance of digital and AI education competencies, their implementation levels remain relatively low. The areas requiring the most urgent improvement, as indicated by the largest gaps between importance and implementation, include “digital and AI-based instructional design,” “data-driven research support,” “subject-specific educational resource development,” and “curriculum evaluation and reflection.” On the other hand, areas such as “technical support for overcoming challenges”, “integration of digital-based educational innovation, and ”ethical AI practices“ were identified as maintaining both high importance and implementation levels, suggesting they should be sustained. This study provides recommendations for teacher training and policy support to enhance digital and AI education competencies. It underscores the necessity of equipping teachers with essential skills to adapt to the evolving educational paradigm and technological advancements in education.

기존 교사 주도형 교육 방식은 개별 학습자의 수준과 필요를 충분히 반영하지 못하며, 맞춤형 학습 지원이 부족하다. 인공지능 기술을 활용 하면 학습자의 패턴을 분석하고 최적화된 교육 콘텐츠를 제공할 수 있어, 자기주도적 학습을 촉진할 수 있다. 본 논문은 인공지능 기반의 LLM을 이용한 맞춤형 학습 지원 서비스를 개발한다. 본 시스템은 ChatGPT를 이용한 자동 문제 생성 및 채점, BERT 모델을 통한 유사 문 제 추천, GPT와 BERT 모델을 혼합한 유사 문제 생성으로 구성된다. 이를 활용하여, 기존의 교사 주도형 교육 방식의 한계를 극복하고, 더 나아가 학생 개인별 학업성취도를 고려한 맞춤형 학습 환경을 조성하는 데 중점을 두었다. 검증 실험을 위해, 개발한 BERT 기반 문제 추천 시스템과 기존 ChatGPT 기반 문제 추천 모델을 비교하였고, 학교 수업에 적용하여 효과성을 분석하였다. 실험 결과, BERT 모델의 유사도 점수는 0.99, ChatGPT 모델의 유사도 점수는 0.90으로 나타났다. 또한, BERT 기반 문제 추천을 받은 학습자의 평균 점수는 88점, ChatGPT 기반 문제 추천을 받은 학습자의 평균 점수는 77점으로, BERT 모델이 학습 성취도 향상에 더 효과적인 것으로 분석되었다. 만족 도 조사 결과, 학습자의 80% 이상이 추천된 문제가 학습 목표에 부합하며, 자기주도적 학습에 도움이 되었다고 응답하였다. 본 연구를 통 해, 개발된 맞춤형 학습 지원 시스템이 학생들의 개별 학습 수준을 고려한 효과적인 교육 환경을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

The existing teacher-centered education method does not sufficiently reflect individual learners' levels and needs and lacks personalized learning support. Artificial intelligence technology enables the analysis of learners' patterns and the delivery of optimized educational content, thereby fostering self-directed learning. This study presents a personalized learning support system utilizing an AI-based Large Language Model (LLM). The system consists of automatic problem generation and grading using ChatGPT, similar problem recommendations through a BERT model, and similar problem generation by combining GPT and BERT models. By leveraging these technologies, this study seeks to address the limitations of traditional teacher- centered education and establish a personalized learning environment tailored to individual students' academic performance. To validate the system, we compared the developed BERT-based problem recommendation system with an existing GPT-based model and assessed its effectiveness through implementation in school classrooms. The experimental results showed that the BERT model achieved a similarity score of 0.99, while the GPT model scored 0.90. Additionally, learners who received BERT-based problem recommendations had an average score of 88, whereas those who received GPT-based recommendations had an average score of 77, indicating that the BERT model is more effective in enhancing learning achievement. According to the satisfaction survey, over 80% of learners responded that the recommended problems aligned with their learning objectives and supported self-directed learning. This study suggests that the developed personalized learning support system can offer an effective educational environment tailored to students' individual learning needs.

본 연구의 목적은 그림책을 활용한 로고테라피 기반 집단상담 프로그램이 여성의 생애주기사건인 임신과 출산 및 자녀양육으로 심리 적 어려움을 겪는 경력단절여성의 우울과 삶의 의미에 미치는 효과를 검증하는데 있다. 연구대상은 J지역에 거주하는 영유아, 유치원 생 또는 저학년 초등학생을 자녀로 둔 30∼40대 경력단절여성을 실험집단 8명, 통제집단 8명으로 무선 배정하였다. 연구방법은 주 1 회, 90분, 총 8회기로 구성하여 그림책을 활용한 로고테라피 기반 집단상담 프로그램을 진행하였고, 프로그램의 효과성 검증을 위해 실험집단과 통제집단에 사전, 사후, 추수 검사하여 양적 분석과 내용분석을 실시하였다. 연구결과는 첫째, 그림책을 활용한 로고테라 피 기반 집단상담 프로그램에 참여한 실험집단은 프로그램에 참여하지 않은 통제집단보다 우울이 유의하게 낮아졌다. 둘째, 그림책을 활용한 로고테라피 기반 집단상담 프로그램에 참여한 실험집단은 프로그램에 참여하지 않은 통제집단보다 삶의 의미가 유의하게 높아 졌다. 본 연구가 경력단절여성의 건강한 정신상태를 회복하여 삶의 만족이 높아지는데 기여하였고, 또한 상담 분야에서 활용하고 적용 할 수 있는 기초자료가 되기를 기대한다.

The purpose of this study is to verify the effect of a logotherapy-based group counseling program using picture books on the depression and meaning of life of career-interrupted women who suffer psychological difficulties due to pregnancy, childbirth, and child-rearing, which are women’s life cycle events.The subjects of the study were career-interrupted women in their 30s and 40s with infants, kindergarteners, and lower elementary school children living in area J. Eight people were randomly assigned to the experimental group and eight to the control group. The research method consisted of a total of 8 sessions of 90 minutes, once a week, and a logotherapy-based group counseling program using picture books was conducted. To verify the effectiveness of the program, pre-, post-, and follow-up tests were conducted on the experimental and control groups. Quantitative analysis and content analysis were conducted. The research results are First, the experimental group that participated in a logotherapy-based group counseling program using picture books had significantly lower depression than the control group that did not participate in the program. Second, the experimental group that participated in a logotherapy-based group counseling program using picture books significantly increased the meaning of life compared to the control group that did not participate in the program. We hope that this study will contribute to increasing life satisfaction by restoring the healthy mental state of career-interrupted women, and will also serve as basic data that can be utilized and applied in the field of counseling.

본 연구에서는 유아 교육에 인공지능을 어떻게 포함해야 할 것인지에 관한 방향을 모색하고 이를 바탕으로 유아 교사 대상 인공지능 교육 프로그램을 개발하는 것이 목적이다. 개발된 내용은 유아 교사를 위한 15차시 교육 프로그램이며 이를 현직 교사에게 직접 적용하고 교육 대상자들에게 전문가 델파이를 진행하여 타당도를 검증하였다. 전문가 델파이는 전문가 집단 20명을 기준으로 하였으며 그에 따른 평가항목의 타당도는 CVR이 0.42 이상을 기준으로 하였다. 전문가 델파이 결과 모든 세 부영역의 CVR값이 기준 0.42 이상으로 나타나 내용 타당도가 확인되었다. 전문가 델파이와 함께 진행된 설문 결과를 토대로 최종 프로그램을 확정하였다. 이러한 결과를 바탕으로 인공지능 교육을 유아 교육 현장에서 적절하게 시작하기 위해서는 교사 교육이 선행되어야 하며, 지속적인 관련 연구가 이루어지는 한편 정부 차원의 지원과 정책적 방향성 제안도 함께 모색되어야 함을 시사하고 있다.

The purpose of this study is to explore the direction of how artificial intelligence should be included in early childhood education and to develop an artificial intelligence education program for early childhood teachers based on this. The content developed is the 15th program, which was applied directly to teachers and conducted expert Delphi on the subjects to verify its validity. Expert Delphi was based on 20 expert groups, and the validity of the evaluation items was based on CVR of 0.42 or more. As a result of expert Delphi, the CVR values of all sub-regions were above the standard 0.42, confirming content validity. The final program was confirmed based on the results of the survey conducted with the expert Delphi. Based on these results, it is suggested that, in order to properly start AI education in the field of early childhood education, teacher education should be preceded, and related research should be conducted, while government support and policy direction proposals should be sought together.