Earticle

본 연구는 데이터 리터러시 교육에서 생성형 인공지능 활용의 가능성과 한계를 탐구하는 것을 목적으로 한다. 데이터 리터러시의 정의와 구성 요소를 체계적으로 분석하고, 생성형 인공지능이 데이터 분석 과정에서 교육적 도구로 어떻게 활용될 수 있는지 검토하였다. 이를 통해 생성형 인공지능이 데이터 분석의 각 단계에서 분석의 효율성을 높이는 동시에 학습자의 창의적 문제 해결 능력을 강화할 수 있는 잠재력을 확인하였다. 그러나 생성 형 인공지능의 기술적 측면과 학생들의 역량 증진 측면에서 다양한 요인들이 교육적 적용에 장애가 될 수 있음 이 보고되고 있어, 이에 본 연구에서는 이를 보완하기 위한 전략과 방안을 제안하였다. 본 연구는 데이터 리터 러시 교육 현장에서 생성형 인공지능 활용 가능성을 극대화하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있을 것으로 기대 한다.

This study aims to explore the potential and limitations of utilizing generative artificial intelligence (AI) in data literacy education. By systematically analyzing the definition and components of data literacy, the study examines how generative AI can be utilized as an educational tool throughout various stages of the data analysis process. The findings highlight the potential of generative AI to enhance the efficiency of data analysis while simultaneously fostering students’ creative problem-solving abilities. However, it has been reported that various factors, such as technical limitations of generative AI and challenges related to students’ skill development, may hinder its effective educational application. Accordingly, this study proposes strategies and solutions to address these challenges. The research is expected to serve as a foundational resource for maximizing the potential use of generative AI in data literacy education settings.

본 연구는 OECD 2025 Teaching Compass 프레임워크에 근거하여 AI 시대 교사의 협력적 에이전시 역량을 진단할 수 있는 도구를 개발하는 것을 목적으로 한다. 기존의 교사 AI 역량 연구가 도구적 접근에 초점을 두었 다면, Teaching Compass는 AI를 교실 내 새로운 교육주체로 인식하고 교사-AI 간 협력적 관계를 강조하는 패 러다임 전환을 제시한다. 문헌 분석을 통해 Teaching Compass의 핵심 개념을 체계화하고, 4개 영역(교사-AI 협력적 에이전시, AI 활용 전문적 역량, 전문적 정체성 유지, 교육생태계 내 협력 리더십) 22문항의 진단도구를 개발하였다. 본 연구에서 개발된 진단도구는 AI 시대 교사가 기술에 종속되지 않으면서도 AI와 효과적으로 협력 할 수 있는 전문적 역량을 체계적으로 진단하고 개발하는 데 기여할 것으로 기대된다.

This study aims to develop a diagnostic tool for assessing teachers' co-agency competencies in the AI era based on the OECD 2025 Teaching Compass framework. While existing research on teachers' AI competencies has focused on instrumental approaches, the Teaching Compass presents a paradigm shift that recognizes AI as a new educational agent within classrooms and emphasizes collaborative relationships between teachers and AI. Through literature analysis, this study systematized the core concepts of the Teaching Compass and developed a diagnostic tool comprising 22 items across four domains: Teacher-AI Co-agency, AI-related Professional Competencies, Professional Identity Maintenance, and Collaborative Leadership in Learning Ecosystems. The diagnostic tool developed in this study is expected to contribute to systematically diagnosing and developing the professional competencies that enable teachers in the AI era to collaborate effectively with AI while maintaining independence from technological dependency.

한국은 다문화 학생 수가 증가하고 있지만, 학교 생활에 적응하는 데 어려움을 겪고 문화적 충돌로 인한 여러 문제가 발생하고 있습니다. 이러한 문제의 주요 원인은 언어적 어려움으로, 정부는 이를 개선하기 위해 다양한 프로그램을 운영하고 있습니다. 그러나 자원의 한계와 다문화 가정의 특성으로 인해 더 효율적인 대안이 필요한 상황입니다. 이에 ChatGPT와 같은 생성형 인공지능은 현실적인 대안으로 쓰일 수 있습니다. 기존의 국어사전이 나 인터넷 검색은 다문화 학생들에게 언어적 장벽이 있어 접근이 어렵고, 시중에 나온 챗봇 인공지능은 주로 영 어 학습에 초점을 맞추어 왔으며, 미리 입력된 값을 바탕으로 한정된 대답만을 제공하기 때문에 학습자의 다양 한 질문에 대응하기 어렵습니다. 하지만 생성형 인공지능인 ChatGPT는 학습자의 질문에 따라 다양한 질문을 내 놓을 수 있으며, 학습자의 대답에 개별적으로 피드백을 제공할 수 있습니다. 이를 통해 학습자는 ChatGPT와 대 화하며 낱말의 뜻을 탐색하는 것뿐만 아니라, 자신의 수준에 맞게 대화하고 사회적 맥락과 관용어를 이해할 수 있습니다. 이러한 ChatGPT의 활용은 다문화 학생들이 한국어를 더 쉽고 빠르게 배울 수 있게 도와줄 것입니다. 따라서 ChatGPT를 활용한 다문화 학생의 한국어 교육 방법 개발이 필요합니다.

Korea has a growing number of multicultural students, but many of them have difficulty adjusting to school life and experience problems due to cultural clashes. The main cause of these problems is language difficulties, which the government has various programs to improve. However, due to limited resources and the nature of multicultural families, a more efficient alternative is needed. Generative AI such as ChatGPT is a realistic alternative. Existing language dictionaries and internet searches are inaccessible to multicultural students due to language barriers, and chatbot AIs on the market are mainly focused on English language learning and provide only limited answers based on pre-entered values, making it difficult to respond to learners' diverse questions. However, ChatGPT, a generative AI, can come up with various questions according to learners' questions and provide individualized feedback on learners' answers. This allows learners to interact with ChatGPT not only to explore the meaning of words, but also to converse at their own level and understand social context and idioms. This use of ChatGPT will help multicultural students learn Korean more easily and quickly. Therefore, it is necessary to develop methods for teaching Korean to multicultural students using ChatGPT.

디지털 리터러시는 미래 사회를 살아가는 데 필요한 핵심 역량이다. 방과후학교 컴퓨터교실은 교과 수업에서 부족한 정보 교육을 보완하며 디지털 리터러시를 함양할 기회를 제공한다. 그러나 방과후학교에는 정규 교육과 정이 없어 학생의 디지털 역량을 체계적으로 확인하는 데 어려움이 있다. 이에 본 연구에서는 생성형 인공지능 을 활용한 20차시 교육 프로그램을 개발하고 KERIS 디지털 리터러시 프레임워크를 반영한 분석적 루브릭을 제 작하여 방과후학교 현장에 적용하였다. 연구 결과 학생의 디지털 리터러시가 단계적으로 유의미하게 향상됨을 확인하였다. 본 연구는 생성형 인공지능을 접목한 교육 프로그램이 디지털 리터러시 함양에 효과적임을 실증적 으로 입증하였으며 나아가 방과후학교가 디지털 리터러시 교육의 새로운 가능성임을 시사한다.

Digital literacy is a core competency for future society. After-school computer classes supplement limited information education in regular curricula and offer opportunities to build digital literacy. Yet, lacking standardized curricula and evaluation, after-school programs make it difficult to assess students’ competencies. This study developed a 20-session program using generative artificial intelligence (AI) and an analytic rubric based on the KERIS Digital Literacy Framework, applied in an after-school context. Results analyzed with the Friedman and Wilcoxon tests showed significant improvements in most domains. The study demonstrates that incorporating generative AI effectively enhances elementary students’ digital literacy and suggests after-school programs as a new avenue for digital literacy education.

본 연구는 생성형 AI의 교육적 활용 가능성과 한계를 탐색하기 위해 초등학생 대상으로 주장하는 글 쓰기 학 습 지원을 위한 에이전트를 개발하고, 이를 적용하기 위한 학습 프로그램을 개발하였다. 개발한 AI 에이전트는 LangChain, LangGraph를 기반으로 ReAct(계획–행동–관찰) 루프로 구성되며, RAG, 실시간 웹 검색, 수식 계산 도구를 통합한 웹 기반 에이전트이다. AI 에이전트를 적용하기 위해 초등 6학년 5차시 학습 프로그램을 개발하 여 1개 학급(25명)을 대상으로 적용하였다. 적용 결과, 출처 불명확 자료로 인한 기존 웹 탐색의 한계가 보완되 고 신뢰 가능한 근거와 명시적 출처 확보가 용이해졌다. 또한 도구 선택의 자율화와 RAG,웹 검색 및 계산 병행 으로 LLM의 환각 감소와 최신성, 정확성 제고가 관찰되었다.

This study explores the educational potential and limitations of generative AI by designing and implementing an AI agent–based lesson program and a learning-support agent to assist elementary students with argumentative writing. Built on LangChain and LangGraph, the web-based agent implements a ReAct (plan–act–observe) loop and integrates RAG, real-time web search, and a math computation tool; it was deployed in a five-session lesson program with one sixth-grade class (n=25). The intervention mitigated difficulties in traditional web searching caused by advertisements and unclear sources, enabling easier access to reliable evidence and explicit citations. In addition, autonomized tool selection and the combined use of RAG, web search, and computation were associated with reduced hallucinations and improved recency and accuracy in LLM outputs.

최근 인공지능은 교육 현장에서 프로그래밍 기본 개념 학습을 위한 교육뿐만 아니라 타 교과에서의 융합 교 육, 나아가 인공지능 기반 학습관리 시스템에 이르기까지 광범위하게 도입되고 있다. 본 연구에서는 2025년부터 우리나라 각급 학교에 활용되는 AI 디지털교과서에 적용된 핵심 서비스를 중심으로 주요 인공지능 기술 요소를 조사 분석하였다. AI 디지털교과서를 이용할 때 작동되는 핵심 기술 요소들을 인지하고 이해하는 것은 학생들에 게 인공지능 개념을 교육하는데 효과적이고 또한 AI 디지털교과서를 효과적으로 활용하는데 유용할 것이다.

Recently, Artificial Intelligence has been widely introduced in the educational field, not only for learning basic programming concepts, but also for convergence education in other subjects, and even for AI-based learning management systems. In this study, I investigate and analyze AI technology elements used in recent Artificial Intelligence Digital Textbooks in Korea. Key technical elements were extracted focusing on the core services required by the AI digital textbook development guidelines to be introduced to schools at each level from 2025. Conceptually understanding the technical elements applied to AI digital textbooks will be useful in effectively utilizing digital textbooks and further in conducting artificial intelligence education.

우리나라는 2022년 개정 교육과정을 통해서 미래 사회에 대비하기 위해 모든 교과를 통해 디지털 기초소양 을 함양할 수 있도록 초중등 교육과정에서 학생들의 발달 단계에 따라 수업 설계를 하도록 제시하고 있다. 오늘 날 디지털 기초 소양 기술 중 인공지능(AI) 기술은 학생의 학습 과정을 향상시키고, 학습 성과를 개선하며, 교사 의 업무를 간소화하기 위해 사용되면서 교육 환경에서의 교수·학습 경험 향상에 유망한 기술임이 입증되고 있 다. 하지만 모든 새로운 기술이 그러하듯 기술 사용과 관련된 위험성이 존재하고 있다. 따라서 우리는 관련 위 험성이 어떻게 인식되는지 에 대해 이해할 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 학교 교육에서 AI 기술 통합 사용 시 개인화와 추천 시스템을 중점으로 잠재적 위험성에 대해 살펴본다. 그리고 결론으로 교육에서 AI 기술 의 잠재적 위험성을 줄이기 위한 교사의 역할에 대해 제시한다.

The 2022 revised curriculum aims to foster digital literacy across all subjects by tailoring teaching to the developmental stages of each school level in South Korea. Artificial Intelligence(AI) is highlighted as a promising tool to improve education by enhancing student learning, improving outcomes, and easing teachers’ workloads. However, like any new technology, AI presents potential risks, particularly in the areas of personalization and recommendation systems. In this paper, we explore these risks and discusses how teachers can play a role in mitigating them.

본 연구는 빠르게 변화고 있는 디지털 전환 시대에 XR 기술의 교육적 잠재력과 실효성을 국내외 문헌을 통해 분석하였다. 연구 결과, XR은 시공간적 제약을 극복하고 몰입감과 맥락적 학습 환경을 제공함으로써 구성주의적 학습을 지원할 수 있는 잠재력을 지니는 것으로 나타났다. 기술적 측면에서는 고가의 하드웨어 중심에서 WebXR 을 통한 접근성 향상과 생성형 AI 기반의 적응형 학습 시스템으로의 전환이 두드러졌다. 또한 XR은 인지적, 정 의적, 심동적 영역에서 전통적인 교수법보다 유의미한 교육적 효과를 보였다. 그러나 사이버 멀미, 인지 과부하, 인프라 구축 비용 등의 기술적 한계와 더불어 데이터 프라이버시, 디지털 격차 등 윤리적 문제도 존재한다. 이에 따라 XR의 교육 현장 정착을 위해서는 단기적인 ‘신기 효과’를 넘어선 교육학적 구조 재편이 요구된다. 본 연구 는 이를 위한 핵심 방안으로 첫째, 교과-기술 통합 교수설계의 정교화를 제안하고, 둘째, 교사 디지털 역량 강화, 셋째, AI 기반 저비용 콘텐츠 제작 및 인프라 확충, 넷째, 학습분석 기반 평가체계와 윤리적 가이드라인 구축을 제안하였다. 본 연구가 XR 기술이 교육 현장에서 실질적이고 유용한 학습 도구로 정착하는 데 작은 기여를 할 수 있기를 기대한다.

This study analyzed the educational potential and effectiveness of XR (Extended Reality) technology through a r eview of domestic and international literature in the context of accelerating digital transformation. The results indi cate that XR has the potential to support constructivist learning by overcoming spatial and temporal constraints an d providing immersive and context-rich learning environments. From a technological perspective, a noticeable shift has occurred from high-cost hardware toward enhanced accessibility through WebXR and the development of adap tive learning systems based on generative AI. In addition, XR has shown significant educational effects compared t o traditional teaching methods across cognitive, affective, and psychomotor domains. However, technical limitations such as cybersickness, cognitive overload, and infrastructure costs, as well as ethical concerns including data priv acy and the digital divide, remain challenges. Therefore, sustainable integration of XR into educational settings req uires pedagogical restructuring beyond a temporary “novelty effect.” To this end, the study proposes four key str ategies: (1) refinement of curriculum–technology integrated instructional design, (2) enhancement of teachers’ digit al competencies, (3) establishment of AI-based low-cost content production environments and infrastructure expan sion, and (4) introduction of learning analytics–based assessment systems and ethical guidelines. This study is exp ected to contribute to establishing XR technology as a practical and valuable learning tool in educational settings.

본 연구는 AI 디지털교과서(AIDT)의 실제 활용 현황을 살펴보고, 교사의 디지털 역량에 따라 AI 디지털교과 서 활용 양상에 어떤 차이가 있는지를 분석하였다. 경남에 소재한 J초등학교 교사 10명을 대상으로 설문을 실시 한 결과, 디지털 역량이 높은 교사는 AI 디지털교과서를 자율적이고 다양하게 활용한 반면, 역량이 낮은 교사는 기술적 부담으로 소극적 활용에 머물렀다. 또한 교직 경력에 따라 활용 정도에도 차이가 나타났으며, 중간 경력 교사의 활용도가 가장 높았다. 이러한 결과는 AIDT의 효과적 도입을 위해 교사 대상 연수 강화와 사용자 친화 적 설계, 현장 지원 체계가 필요함을 시사한다.

This study examined the actual use of AI digital textbooks (AIDT) and analyzed the differences in the application patterns according to the digital capabilities of teachers. According to a survey of 10 teachers at J Elementary School in Gyeongnam, teachers with high digital capabilities used AIDT autonomously and variously, while teachers with low capabilities remained passive due to technical burdens. In addition, there was a difference in the degree of utilization according to the teaching experience, and the utilization of middle-aged teachers was the highest. These results suggest that the effective introduction of AIDT requires strengthening training for teachers, user-friendly design, and on-site support systems.