Earticle

본 연구는 AI 도구를 활용한 음악 수업이 초등학교 3학년 학생들의 음악 수업 흥미와 자기효능감에 미치는 영향을 분석하고자 수행되었다. 연구는 전주시 소재 초등학교 3학년 학생들을 대상으로 사전 설문 조사 후 4차 시 음악 수업을 진행하고, 동일 문항의 사후 설문을 실시하는 방식으로 수행되었다. 설문 문항은 음악 수업 흥미 와 자기효능감을 5점 척도로 측정하였다. 연구 결과 AI 음악 도구를 활용한 음악 수업은 학생들의 음악 수업 흥 미와 자기효능감 모두에서 유의미한 향상을 보였다. 흥미도는 다수 문항에서 0.8점 이상 상승하였고, 자기효능감 역시 전반적으로 약 1점 증가하였다. 추가적으로 학생들의 디지털 경험 수준을 고려한 분석에서 디지털 경험이 낮은 집단이 높은 집단보다 더 큰 향상 폭을 나타냈으며, 특히 자기효능감에서 매우 큰 효과 크기가 확인되었다. 이는 디지털 친숙도가 낮은 학생에게도 AI 음악 도구가 접근 가능한 창작 환경을 제공하여 새로운 자신감 형성 에 기여함을 시사한다. 연구 결과는 AI 음악 도구를 활용한 음악 교육이 학생의 창의성, 흥미, 자기효능감 증진 에 효과적이며, 특히 디지털 경험 격차를 완화하는 교육적 전략으로 활용될 수 있음을 시사한다.

This study examined the impact of music lessons utilizing AI-based music tools on third-grade elementary students’ interest in music classes and their self-efficacy. The research was conducted with third-grade students at an elementary school in Jeonju, where a pre-test survey was administered prior to instruction, followed by four sessions of AI-integrated music lessons, and a post-test survey using the same questionnaire items. The survey measured students’ music class interest and self-efficacy on a five-point Likert scale. The results demonstrated significant improvements in both variables. Interest in music lessons increased by more than 0.8 points on many items, and self-efficacy showed an overall increase of approximately 1 point. Additionally, an analysis considering students’ digital experience revealed that the low-digital-experience group exhibited greater gains compared to their high-experience counterparts, with particularly large effect sizes observed for self-efficacy. This suggests that AI music tools provide an accessible creative environment even for students with limited digital familiarity, contributing to the development of new confidence. Overall, the findings indicate that incorporating AI music tools into music education is effective in enhancing students’ creativity, interest, and self-efficacy, and can serve as an educational strategy to help reduce gaps in digital experience.

본 연구는 시각장애 체험 기반 공감 활동과 엔트리를 활용한 인공지능 제작 활동을 결합한 인공지능 융합 교 육 프로그램이 초등학생의 장애 수용 태도와 인공지능 리터러시에 미치는 영향을 분석하는 데 목적이 있다. 초 등학교 5·6학년 학생 18명을 대상으로 단일집단 사전-사후 설계를 적용하였으며, 장애 수용 태도 5문항과 인공 지능 리터러시 10문항의 설문과 사후 개방형 문항을 통해 자료를 수집하였다. 프로그램은 장애 이해·체험, 인공 지능 기본 원리 학습, 시각 보조 인공지능 모델 제작 및 윤리 성찰 등 총 8차시로 구성되었다. 연구 결과, 장애 수용 태도와 인공지능 리터러시의 모든 영역에서 점수가 향상됨을 보였으며, 질적 분석에서도 정서적 공감, 행 동 의지 강화, 공익적 인공지능 활용 인식 등 긍정적 변화가 확인되었다. 이는 공감 기반 체험과 인공지능 제작 활동을 결합한 융합 교육이 초등학생의 장애 수용 태도와 인공지능 리터러시를 향상시킬 수 있음을 보여준다.

This study investigated the effects of an AI convergence education program that integrated visual-impairment simulation–based empathy activities with AI model development using Entry on elementary students’ disability acceptance attitudes and AI literacy. Eighteen fifth- and sixth-grade students participated in an eight-session program, and a single-group pretest–posttest design was employed. Quantitative data were collected through five disability acceptance items and ten AI literacy items, supplemented by post-survey open-ended responses. The program, which included disability understanding, AI principles, visual-assistance AI development, and ethical reflection, led to significant improvements across all domains of disability acceptance and AI literacy. Qualitative analysis further revealed enhanced emotional empathy, strengthened behavioral intentions, and increased recognition of socially responsible AI use. These findings suggest that combining empathy-based experiential activities with AI development tasks is an effective approach for fostering both disability acceptance and AI literacy in elementary students.

본 연구는 대화형 AI를 활용한 토론 연습이 초등학생의 토의·발표 능력과 발표 불안에 미치는 효과를 실증적으 로 검증하고자 한다. 디지털 시대 교육 환경에서 학생들의 직접적인 발화 기회가 위축되고, 전통적 교실 환경은 개별 학생에게 충분한 연습 기회를 제공하지 못하는 한계가 있다. 이에 본 연구는 대화형 AI가 제공하는 '심리적 으로 안전한 실패의 공간'에 주목하여, AI 튜터와의 일대일 토론 연습을 통해 학생들이 사회적 평가에 대한 두려 움 없이 반복 연습할 수 있는 환경을 구축하는데 주안점을 둔다. 연구는 초등학교 3~5학년을 대상으로 8주간의 AI 기반 토론 연습 프로그램을 설계하였고, 발화 질 평가 루브릭과 발표 불안 척도를 통해 효과를 측정하였다. 연 구 결과 AI를 활용한 개별화 학습 환경이 학생들의 의사소통 역량을 향상시켰으며 심리적 부담 감소에도 긍정적 영향을 준 것으로 조심스럽게 확인할 수 있었다.

This study aims to empirically examine the effects of discussion practice using conversational AI on elementary students’ discourse and presentation skills as well as their presentation anxiety. In the digital era, students’ opportunities for direct verbal expression are diminishing, and traditional classroom environments present limitations in providing sufficient practice opportunities for each individual learner. Accordingly, the study focuses on the “psychologically safe space for failure” afforded by conversational AI, emphasizing the creation of an environment in which students can repeatedly practice one-on-one discussions with an AI tutor without fear of social evaluation. An eight-week AI-based discussion practice program was designed for students in grades 3 to 5, and its effects were measured using a rubric for assessing the quality of verbal output and a presentation anxiety scale. The findings cautiously suggest that the AI-supported individualized learning environment contributed to enhancing students’ communication competencies and had a positive impact on reducing psychological burdens.

본 연구는 생성형 AI가 초등학교 수업 설계 도구로서 수행할 수 있는 역할을 탐색하기 위해, 교사와 생성형 AI 가 동일 조건에서 설계한 수학·체육 융합 수업 주제를 비교·분석하였다. 2022 개정 교육과정의 성취기준을 기반으 로 교사가 설계한 8개의 주제와 생성형 AI가 만든 8개의 주제를 대상으로 초등교사 15명이 정량·정성의 혼합형 설문을 통해 각 주제를 검증하였다. 정량 분석 결과, 교사가 설계한 주제 8개 중 7개, 생성형 AI가 설계한 주제 8 개 중 5개의 CVR 점수가 높게 측정되었다. 정성 분석에서는 교사 설계 주제는 실현 가능성이 높고 명료하다는 점이 장점으로 나타났으며, 생성형 AI 설계 주제는 다양하고 창의적이지만 학생 수준과 현장 실행 가능성 측면에 서 조정이 필요하다는 의견이 제시되었다. 본 연구는 생성형 AI가 교사의 수업 설계를 보완하는 협력적 도구로 활 용될 수 있음을 시사하며, AI 기반 수업 설계의 교육적 방향을 제안한다.

This study explores the use of Generative Artificial Intelligence (Generative AI) as a tool for designing integrated lessons in elementary education. Eight math–PE topics were created by a teacher and eight by ChatGPT based on the 2022 Revised Curriculum. Fifteen elementary teachers evaluated the topics through a mixed-method review. Quantitative analysis showed that seven teacher-designed topics and five AI-generated topics met validity criteria. Qualitative findings indicated that teacher-designed topics were clear and practical, while AI-generated topics were creative and diverse but required adjustments for student level and classroom feasibility. The study suggests that Generative AI can serve as a complementary tool that enhances teachers’ lesson design processes.

본 연구는 초등학교 3·4학년 학생을 대상으로 티볼 수업에서 타율 데이터를 수집하고, 이를 기반으로 생성형 AI을 활 용한 승부 예측 학습 사례를 분석하는 데 목적이 있다. 연구는 총 10차시의 체육 수업으로 설계되었으며, 학생들은 스프 레드시트 프로그램을 활용해 경기 데이터를 직접 기록하고 AI 예측 결과와 실제 경기 결과를 비교·분석하였다. 특히, 어 드밴티지 규칙을 적용한 수업 설계를 통해 공정성 인식, 학습 동기, 데이터 리터러시의 변화를 탐색하였다. 연구 결과, 학생들은 AI 예측의 한계와 실제 경기 상황의 다양한 변수를 이해하게 되었으며, 체육 수업에서 데이터 기반 학습의 가 능성을 확인할 수 있었다. 본 연구는 체육 교과와 AI 교육의 융합 수업 모델을 제시하였다는 점에서 의의를 가진다.

This study examines a learning case in which generative AI was used to predict game outcomes based on batting average data collected from T-ball classes for third- and fourth-grade elementary school students. The ten-session physical education program involved students recording game data using a spreadsheet and comparing AI predictions with actual game results. By applying advantage rules, the study explored changes in students’ perceptions of fairness, learning motivation, and data literacy. The findings show that students recognized the limitations of AI predictions and the influence of real-game variables, demonstrating the potential of data-driven learning in physical education. This study presents an instructional model integrating physical education and AI education.

본 연구는 디지털 환경에서 초등학생의 디지털 생활 문제의 증가와 교육 현장에서 디지털 리터러시를 활용한 실제적 수업 모델이 부족한 상황에서 출발하였다. 이에 본 연구는 초등학교 6학년을 대상으로 한 디지털 넛지 기 반 디지털 리터러시 융합 수업 모델을 설계하고, 교과 성취기준과 디지털 리터러시 구성 요소를 체계적으로 통합 한 12차시 교수·학습안을 제시하였다. 수업은 디지털 습관 점검, 데이터 기반 문제 분석, 개선 아이디어 설계, 캠 페인 제작 및 성찰 활동으로 구성되었으며, 국어·수학·실과·미술·도덕 등 다양한 교과와 연계하여 학생의 디지털 시민성 향상을 목표로 하였다. 수업 분석 결과, 제시한 모델은 학생의 디지털 생활 인식 개선과 디지털 리터러시 요소의 균형적 반영 측면에서 교육적 타당성이 높은 것으로 나타났다. 그러나 실제 적용을 위해서는 AI 도구 접근 성 차이·학생의 디지털 격차 등에 대한 보완이 필요하다. 본 연구는 현장에서 활용 가능한 실천적 디지털 리터러 시 교육 모델을 제시했다는 점에서 의의가 있다.

This study examines the need for practical instructional models that integrate digital literacy in elementary education particularly in response to increasing digital challenges among students. To address this gap, the study proposes an twelve-lesson instructional model for sixth-grade students that combines digital nudging with digital literacy competencies. The model incorporates subject-specific achievement standards from Korean language, mathematics, practical arts, arts, and moral education, and guides students through digital habit self-assessment, data-driven analysis, idea development, campaign creation, and reflective activities. Analysis of the instructional design indicates that the model effectively promotes students’ awareness of their digital behaviors and meaningfully integrates core elements of digital literacy. However, successful implementation in diverse school environments may require adjustments related to accessibility of AI tools, and variations in students’ digital proficiency. This study contributes to the field by presenting a practical and adaptable instructional framework for cultivating digital literacy and responsible digital citizenship among elementary learners.

인공지능의 발전이 가속화됨에 따라, 학교에서도 다양한 인공지능 도구를 활용하여 인공지능 소양을 함양 하는 수업 방법을 연구할 필요가 있다. 본 연구는 국어, 음악, 미술 교과와 연계한 인공지능 융합 수업 방법 을 제안하기 위해 수행되었다. 학생들이 인공지능 도구를 활용하여 이야기를 깊이 읽고 이해하는 경험을 하 고, 이야기 속 등장인물의 감정을 담은 음악과 뮤직비디오를 만들어내는 과정에서 인공지능 소양과 음악적 감수성을 함양하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 5학년 18명을 대상으로 2주간 프로그램을 적용하고 효과 를 분석하였다. 분석 결과 설계된 프로그램은 참가자들의 인공지능 소양과 음악적 감수성에 긍정적인 영향을 주었으며, 특히 인공지능에 대한 이해도 향상에 도움을 주었다. 향후에는 학생들의 수준차를 고려한 프로그 램 개선과 다양한 인공지능 융합 수업 방안이 제시되어야 할 것이다.

As the development of Artificial Intelligence (AI) accelerates, there is a growing need for schools to research and implement teaching methodologies that foster AI literacy through the use of various AI tools. This study was conducted to propose an AI convergence class methodology linked to Language Arts(Korean), Music, and Art subjects. The primary objective was to cultivate both AI literacy and musical sensitivity in students by engaging them in a process where they deeply read and comprehend a narrative using AI tools, and subsequently create music and a music video that embodies the emotions of the characters within the story. To this end, a two-week program was implemented and its effects were analyzed with 18 fifth-grade students. The analysis results indicated that the designed program had a positive impact on the participants’ AI literacy and musical sensitivity, and was particularly effective in improving their understanding of AI. Future research should focus on refining the program to account for differences in student proficiency levels and on proposing diverse AI convergence teaching strategies.

본 연구는 생성형 AI 기술이 교육 현장에 도입됨에 따라, 이를 체육 교과와 융합하였을 때 초등학생의 신체적 건강과 사 회적 건강에 미치는 교육적 효과를 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 전북특별자치도 소재 P초등학교 5, 6학년 학생 18 명을 연구 대상으로 선정하여 실험집단 9명과 통제집단 9명으로 무선 배치하였다. 실험집단에게는 6차시의 AI 융합 체육 프 로그램을 진행하였고, 통제집단에게는 전통적인 방식의 일반 체육 수업을 진행하였다. 연구 결과, 신체적 건강(학생건강체력 평가시스템) 측면에서 실험집단은 심폐지구력, 유연성, 순발력 모든 영역에서 사후 점수가 사전 대비 통계적으로 유의미하게 향상되었다. 반면 통제집단은 유의미한 변화를 보이지 않았다. 사회적 건강(초등학생용 사회·정서 역량 진단도구)측면에서도 실험집단은 사전 대비 사후 점수가 유의미하게 향상된 반면, 통제집단은 유의미한 차이가 없었다. 본 연구는 디지털 대전환 시대에 발맞추어 체육 교육의 새로운 교수·학습 모델로서 생성형 AI의 가능성을 실증적으로 확인했다는 데 의의가 있다.

This study examined the educational effects of Generative AI-converged physical education on elementary students’ physical and social health. Eighteen fifth- and sixth-grade students from P Elementary School in Jeonbuk State were randomly assigned to an experimental group (n=9) or a control group (n=9). The experimental group completed a six-session AI-converged physical education program, whereas the control group received traditional physical education. The experimental group showed significant pre–post improvements in physical health (PAPS: cardiorespiratory endurance, flexibility, and power) and social health (Social-Emotional Competence Scale), while the control group showed no significant changes. These findings empirically support the potential of Generative AI as a novel teaching and learning model for physical education in the era of digital transformation.

AI가 교육환경에 들어오면서 초·중·고에서는 에듀테크 활용 교육의 요구가 더 높아지고 있다. 에듀테크는 교사 가 수업 혁신을 통해 완성할 수 있으며 변화의 주체가 교사이다. 본 연구에서는 에듀테크를 주도적으로 담당할 교사를 대상으로 연수 프로그램을 만들고 적용한 효과를 분석하였다. 연수 프로그램은 에듀테크 활용 방법, 에듀테크 활용 수업 설계, 교수학습과 평가, 수업 후 성찰을 포함한 8차시로 구성되었으며 찾아가는 학교 연수를 통해 초등 5학년 교사 4명을 대상으로 적용하였다. 프로그램 적용 결과, 참여교사의 에듀테크에 대한 흥미와 인식, 에듀테크 역량 변화 의 가능성을 확인할 수 있었다. 또한 교사의 인터뷰를 통해, 동 학년 교사와 같이 에듀테크 활용법을 배우고 수업을 설계하고 자료를 공유하는 과정이 즐거웠고 에듀테크 활용 수업 능력에 도움이 됐다고 답하여 연수 프로그램의 긍정 적 효과를 확인할 수 있었다. 본 연구결과는 에듀테크 도입을 준비하는 학교에 참고자료가 되길 기대한다.

As AI enters the educational environment, the demand for education utilizing edutech is increasing in elementary, middle, and high schools. Edutech can be completed by teachers through class innovation, and teachers are the main agents of change. In this study, we analyzed the effects of creating and applying a training program for teachers who will take the lead in edutech. The training program consisted of 8 sessions including edutech utilization methods, edutech utilization class design, teaching and learning and evaluation, and post-class reflection, and was applied to 4 fifth grade teachers through on-site school training. As a result of the program application, we were able to confirm the participating teachers' interest and awareness of edutech and the possibility of changes in edutech capabilities. In addition, through interviews with teachers, we were able to confirm the positive effects of the training program by responding that they enjoyed the process of learning how to utilize edutech, designing classes, and sharing materials with teachers of the same grade, and that it helped them in their ability to utilize edutech in classes. We hope that the results of this study will serve as reference material for schools preparing to introduce edutech.

최근 생성형 AI의 발전은 교육에서 학습 효율성 증대와 자원 분배의 기대를 높이고 있지만 잠재적 위험에 대한 비판적 검토가 필요하다. 일부 연구는 학생들의 낮은 관심과 위험성이 검증되지 않은 AI기술 도입에 대한 우려를 제기하며 비판적 사고 능력의 중요성을 강조하고 있다. 본 연구는 초등학교 4학년 학생들을 대상으로 생성형 AI를 활용한 사회 교과와 융합한 교육 프로그램을 개발하고 적용한 뒤 AI 리터러시의 변화를 분석하여 교육적 효과를 확인하였다. 교육 프로그램은 AI 기초지식, AI 활용능력, 그리고 AI 태도 측면에서 학생들의 변화를 측정하였으며 설문을 통해 통계적 검정을 수행하였다. 학생들은 설계된 프 로그램을 통해 AI 기초지식에 대한 이해도가 유의미하게 향상되었고 AI 활용능력과 AI에 대한 비판적 태도 또한 통계적으로 유의미한 성장을 보였다. 결론적으로 생성형 AI를 이용한 교육 프로그램이 학생들의 AI 리터러시 향상에 효과적임을 확인하였다. 본 연구가 초등학교 생성형 AI 융합교육의 참고자료가 되길 기대하며 향후 연구에서는 본 프로그램을 다양한 교과 및 학년으로 확장하는 가능성을 탐색할 필요가 있다.

The rapid development of generative artificial intelligence (AI) has raised expectations for increased learning efficiency and resource distribution in education, but critical review of potential risks remains necessary. Some studies highlight low student interest and concerns regarding the adoption of new technology, emphasizing the importance of critical thinking skills. This study developed an educational program that integrates generative AI into social studies for fourth-grade elementary students and analyzed changes in AI literacy to confirm its educational effectiveness. The program measured students' progress in AI foundational knowledge, AI application skills, and attitudes toward AI, with statistical validation through surveys. The results showed that students’ understanding of foundational AI knowledge significantly improved through the program, and both their AI application skills and critical attitudes toward AI also demonstrated statistically significant growth. In conclusion, the findings confirmed that an educational program utilizing generative AI can effectively enhance students' AI literacy. We hope this study serves as a reference for integrated education using generative AI in elementary schools, and future research needs to explore the possibility of expanding this program to various subjects and grade levels.

2025년부터 적용되는 교육과정의 특징은 인공지능 융합교육이며 인공지능은 데이터과학의 핵심 기술이 많이 요 구되지만 초등 교육 현장에서의 정보교육은 코딩 교육과 인공지능 도구 활용 교육 위주로 진행되고 있다. 본 연구에 서는 초등학교 4학년을 대상으로 코딩 학습 없이 관심 주제를 선택하여 학생 주도적으로 활동하는 데이터과학 교육 프로그램을 설계하고 적용한 다음 학생의 통계적 분석 능력, 데이터 기반 의사소통 능력, 수업 후 소감문을 분석하였 다. 분석 결과, 통계적 분석 능력은 22% 향상되었고 데이터 기반 의사소통 능력은 39% 향상됨을 확인하였으며 수업 후 소감은 긍정적인 의견이 86%로 부정적인 의견 14%보다 높았다. 이것은 관심 주제 분석과 학생 주도적 활동을 기반으로 하는 데이터과학 교육 프로그램이 학생의 데이터 리터러시 향상에 긍정적 영향을 주는 것으로 해석된다.

The characteristic of the curriculum applied from 2025 is AI convergence education, and AI requires many core technologies of data science, but information education in elementary education is mainly conducted with coding education and AI tool utilization education. In this study, we designed and applied a data science education program for 4th graders in elementary school in which students select topics of interest without learning coding and participate in student-led activities, and then analyzed the students' statistical analysis ability, data-based communication ability, and post-class impressions. As a result of the analysis, it was confirmed that statistical analysis ability improved by 22% and data-based communication ability improved by 39%. The positive opinions after class were 86%, which was higher than the negative opinions of 14%. This is interpreted that a data science education program based on analysis of topics of interest and student-led activities has a positive effect on improving students' data literacy.

인공지능과 분석기술의 고도화로 교육 환경에서 개별학습자를 위한 맞춤형 수업의 설계와 적용 가능성이 대두 되고 있으나 인공지능 맞춤형 교육 및 융합 교육은 일부 교과에서 한정적으로 이루어지며 직접적인 시도 역시 미 약하다고 볼 수 있다. 본 연구에서는 초등학교 음악교육에서 인공지능 융합 프로그램을 설계하여 적용하고 학생들 의 학습유형과 흥미유형에 따른 효과를 분석하였다. 프로그램 적용 결과, 인공지능 도구를 활용하여 학습한 집단은 자기특성 이해역량, 사회적 역량, 실천 역량, 의사결정 역량에서 보다 긍정적이고 통계적으로 유의미한 변화가 있었 으며 이 결과는 학습자의 세부적인 학습유형 및 흥미유형에 따라 차이가 있었다. 학습자 맞춤형 수업을 위해 개별 학습자의 세분화된 유형을 고려한다면 인공지능 융합 교육의 효과성과 더불어 미래 세대에게 필요한 역량의 효율 적인 향상을 기대할 수 있을 것이다.

With the advancement of artificial intelligence and analysis technology, the possibility of designing and applying customized classes for individual learners in the educational environment is emerging, but artificial intelligence customized education and convergence education are limited to some subjects, and direct attempts can also be considered weak. In this study, we designed and applied an artificial intelligence convergence program in elementary school music education and analyzed the effects according to students' learning and interest types. As a result of applying the program, the group that learned using artificial intelligence tools had more positive and statistically significant changes in self-characteristic understanding ability, social competency, practical competency, and decision-making competency, and these results were consistent with the learner's detailed learning type and interest type. There was a difference depending on. If we consider the detailed types of individual learners for learner-tailored classes, we can expect the effectiveness of artificial intelligence convergence education and efficient improvement of the capabilities required for future generations.

최근 우리 생활 속에서 인공지능에 대한 개념이 익숙해지고 필요성이 증가하면서 유아부터의 코딩 교육에 대한 수요도 함께 증가하고 있으나 어떤 코딩 도구로 학습해야 하는지에 대한 정보와 연구는 매우 적었다. 본 연구에서 는 초등 1학년을 대상으로 코딩 학습의 가능성을 확인하고 코딩 학습 도구를 2D기반으로 학습하는 경우와 3D기반 으로 학습하는 경우의 효과를 분석하고자 하였다. 이를 위해 10차시의 코딩 학습 프로그램을 설계하고 전문가 검증 을 통해 보완한 후 적용하였다. 프로그램에 참여한 2D기반 학습반은 코딩에 대한 흥미도에서는 3D기반 학습반보다 상승 폭이 높았으며 자기 효능감에서는 자신감, 과제 난이도에 따른 대응 영역에서 2D기반 학습반의 상승 폭이 높 았으나 대인관계 영역에서는 3D기반 학습반의 상승 폭이 더 높았다. 이 결과는 초등 저학년에서도 코딩 교육의 긍 정적 효과를 얻을 수 있으며 코딩 도구 선택시에 참고할 수 있는 자료로 가치가 있으리라 여겨진다.

Recently, as the concept of artificial intelligence has become more familiar and the need for it has increased in our lives, the demand for coding education from early childhood has also increased, but there has been very little information and research on what coding tools to use for learning. In this study, we attempted to confirm the possibility of coding learning for first grade elementary school students and analyze the effects of learning coding learning tools on a 2D basis and on a 3D basis. To this end, a coding learning program for the 10th session was designed, supplemented through expert verification, and then applied. The 2D-based learning class that participated in the program showed a higher increase in interest in coding than the 3D-based learning class. In terms of self-efficacy, the 2D-based learning class showed a higher increase in the areas of confidence and response to task difficulty, but the 3D-based learning class showed a higher increase in the interpersonal relationship area. These results show that even lower elementary school students can obtain positive effects from coding education and are believed to be valuable as reference data when selecting coding tools.

정보교육은 최근 10년 동안 많은 변화를 겪고 있으며 그 중에서도 교육과정개정이 2015년과 2022년 두 번이 있었다. 본 연구에서는 2017년과 2022-2023년 기간의 정보교육관련 학술지 191편을 수집하여 연구 유형을 분류 하고 두 시기의 연구 동향을 메타분석 한다. 분석 결과, 학술지는 모두 6가지 유형으로 분류됐으며 교육 프로그 램을 적용한 효과를 분석하는 유형 39.8%, 교육 모델·교육 과정·교육 프로그램 개발에 대한 유형 20.9%, 실태·요 인·인식 조사에 대한 유형 20.9%로 상위 3개 연구 유형으로 나타났다. 기간별로 2017년 연구의 특징은 창의력 사고력 중심의 연구가 두드러졌고 2022-2022년 연구에서는 인공지능 소양 중심의 연구가 많은 것으로 나타났다. 또한 정보교육의 연구 경향은 그 시기에 발표되는 교육정책이나 사회적 분위기 등에 영향을 받는 것으로 보이며 인공지능 관련 정책과 이슈는 계속 만들어지고 있으므로 당분간 관련 연구는 이어질 것으로 예측된다.

Information education has been experiencing many changes over the past 10 years, and among them, there were two curriculum revisions, in 2015 and 2022. In this study, we collect 191 academic journals related to information education from 2017 and 2022-2023, classify research types, and conduct a meta-analysis on research trends in the two periods. As a result of the analysis, all academic journals were classified into 6 types: 39.8% were those that analyzed the effects of applying educational programs, 20.9% were those that were about the development of educational models, curriculum, and educational programs, and 20.9% were those that were about surveys of actual conditions, factors, and perceptions. appeared as the top three research types. By period, the characteristics of the 2017 research were prominent in research focusing on creativity and thinking skills, while the 2022-2022 research showed a lot of research focusing on artificial intelligence knowledge. In addition, research trends in information education appear to be influenced by educational policies and social atmosphere announced at that time, and since policies and issues related to artificial intelligence continue to be created, related research is expected to continue for the time being.