Earticle

본 연구는 AI 시대를 맞이하여 대학 게임교육과정의 재구조화 방향을 탐색하기 위해 게임 관련 학과 재학생 216명을 대상으로 요구분석을 실시하였다. 설문은 교육과정 구성 인식, 교육과정 만족도, 현장연계성, AI 교육 수요, 교육환경, 개선 요구 등 6개 영역 37개문항으로 구성되었으며, 리커트 5점 척도를 활용하였다. 분석 결과, AI 도구 활용 교육 필요성(M=4.45)과 대학 게임교육과정 내 AI 역량 추가 필요성(M=4.27)이 가장 높게 나타났다. 전공별 분석에서 게임기획 전공 학생의 AI 도구 교육 필요성이 가장 높았으며(M=5.00), 개방형 응답에서는 실무 연계 강화와 AI 활용 실습 교육에 대한 요구가 두드러졌다. 이를 바탕으로 대학 게임교육과정 내 AI 역량 통합, 산학연계 강화, 실습 중심 교육과정 개편 등 구체적인 재구조화 방향을 제언한다.

This study conducted a needs analysis targeting 216 students enrolled in game-related departments to explore directions for restructuring the university game curriculum in the AI era. The survey consisted of 37 items across six domains: curriculum awareness, curriculum satisfaction, field linkage, AI education demand, learning environment, and improvement needs, using a 5-point Likert scale. Results indicated that the need for AI tool utilization education (M=4.45) and the necessity of adding AI competencies to the university game curriculum (M=4.27) were rated highest. Sub-group analysis showed that game planning majors expressed the highest need for AI tool education (M=5.00). Open-ended responses highlighted demands for strengthened practical linkage and hands-on AI utilization training. Based on these findings, this study proposes specific restructuring directions including integrating AI competencies into university game curriculum, enhancing industry-academia partnerships, and reforming the curriculum toward practice-oriented approaches.

본 연구는 디지털 및 인공지능(AI) 교육의 중요성이 점차 부각되는 교육 환경 속에서, 중학교 영재 학생들을 위한 효과적인 교육 방안을 탐색하고자 수행되었다. 특히, 4차 산업혁명 시대에 요구되는 컴퓨팅 사고력(CT)과 AI 역량은 미래 인재 양성의 핵심 요소임에도 불구 하고, 이를 체계적으로 함양할 수 있는 교육 프로그램은 아직 부족한 실정이다. 본 연구는 피지컬 컴퓨팅 기반의 ‘디지털 새싹 캠프’를 설계·운영하고, 그 교육적 효과를 실증적으로 분석하는 데 목적을 두었다. 사전-사후 설문조사를 통해 수집된 데이터를 분석한 결과, CT는 평균 4.05에서 4.65로, AI 역량은 3.76에서 4.65로 각각 유의미하게 향상된 것으로 나타났다. 특히 팀 프로젝트와 실습 중심의 학습 활동은 학생들의 문제해결력과 창의성 증진에 긍정적인 영향을 미쳤다. 본 연구는 디지털 융합 교육의 실제 적용 가능성을 제시함 으로써, 미래 교육을 위한 실천적이고 통합적인 교수·학습 접근법의 필요성을 시사한다.

In response to the increasing emphasis on digital and artificial intelligence (AI) education, this study sought to explore effective educational interventions for gifted middle school students. As computational thinking (CT) and AI literacy have emerged as essential competencies in the context of the Fourth Industrial Revolution, there is a pressing need for structured programs that can foster these skills in a systematic and meaningful way. This study designed and implemented a physical computing-based initiative—the Digital Saessak Camp—and conducted an empirical evaluation of its educational impact. Pre- and post-program survey data indicated statistically significant improvements in both CT (from an average of 4.05 to 4.65) and AI competency (from 3.76 to 4.65). Notably, team-based projects and hands-on, experiential learning activities played a critical role in enhancing students’ problem-solving abilities and creative thinking. These findings highlight the practical value of integrated digital education and underscore the importance of adopting experiential, interdisciplinary teaching and learning approaches to prepare students for future societal and technological challenges.

인공지능 기반 지능정보사회를 살아갈 시민들이 능동적으로 삶을 영위하기 위해서는 읽기, 쓰기, 셈하기와 같은 기초 역량뿐만 아니라, 인공지능을 이해하고 자기 삶 속에서 적극적으로 활용할 수 있는 보편적인 인공지능 역량 의 중요성이 점점 더 커지고 있다. 그러나 인공지능 기술을 개발하는 사람들이 갖춰야 할 역량에 관한 연구에 비 해 누구나 갖춰야 할 보편적인 인공지능 역량이 무엇인지에 관한 연구는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구의 목적 은 누구나 갖춰야 할 보편적인 인공지능 교육을 위한 핵심 역량의 구성 요인을 도출하는 것이다. 이를 위해, 본 연구는 선행연구 분석을 통해 69개의 구성 요인을 도출하고, 26명의 인공지능 전문가를 대상으로 3차의 전문가 델 파이를 통해 최종 6개의 핵심 역량을 도출하였다. 최종적으로 도출한 핵심 역량은 적응력, 공익적 사고, 창의·융합 적 사고, 협업 능력, 컴퓨팅 사고, 인공지능 소양이다. 끝으로, 본 연구에서 도출한 핵심 역량을 토대로 전 국민 대 상 인공지능 교육 방안을 위한 시사점을 논의하였다.

As citizens living in an AI-based intelligent information society, it is becoming increasingly important to have not only basic skills such as reading, writing, and arithmetic, but also universal AI skills that can understand and actively utilize AI in one's life. However, there is a lack of research on what universal AI skills everyone should have compared to research on the skills that developers of AI technology should have. Therefore, the purpose of this study is to identify the core components of universal AI education that everyone should have. To this end, this study analyzed previous research to derive 69 components and conducted three rounds of expert Delphi surveys with 26 AI experts to finally identify 6 core competencies: Adaptability, Public Interest Consideration, Creative & Convergent Thinking, Collaboration, Computational Thinking, and AI Literacy. Finally, based on the core competencies identified in this study, implications for AI education for the entire population were discussed.

4차 산업혁명 이후 인공지능 기술의 발달로 인해 변화하는 사회를 대비하고 실생활에서 인공지능을 다양하게 활용하기 위해, 학교 현장에서는 초등학생 때부터 기초 소양으로서 인공지능을 교육하여 학생들이 인공지능에 관한 기본적인 지식과 역량을 갖출 수 있도록 애쓰고 있다. 하지만, 현재 초등학교 교육과정 체제에서는 컴퓨팅 사고력을 비롯하여 초등학교 5-6 학년군에서 정보교 육이 시작되고 있다. 미래사회와 환경변화에 대응하는 교육이 강화되기 위해서는 인공지능 교육의 시작이 기존 교육과정에서보다 는 좀 더 빨리 진행될 필요가 있다. 본 연구에서는 초등학교 3-4학년군 학생에게 적절한 온작품읽기 기반 인공지능 교육 프로그램 을 개발하고 적용하여 개발한 프로그램의 효과성을 검증하였다. 온작품읽기로 맥락과 상황을 인지하여 학생들이 인공지능에 대한 기본 개념을 배울 수 있게 되었다. 본 연구에서 개발한 프로그램을 적용한 초등학생들의 지식・이해・과정 및 기능 영역에서 유의 미한 인식변화의 결과를 얻어 향후 초등학교에서의 인공지능 융합교육 프로그램으로 활용할 수 있음을 알게 되었다.

After the 4th industrial revolution, in order to prepare for a society that is changing due to the development of artificial intelligence(AI) technology and to utilize AI in various ways in real life, in the school field, AI is taught as a basic knowledge from elementary school students, so that students can acquire basic knowledge and capabilities related to AI. However, in the current elementary school curriculum system, Informatics education, including computational thinking, is starting in the 5th and 6th grade groups of elementary school. In order to strengthen education that responds to future society and environmental changes, the start of AI education needs to proceed more quickly than in the existing curriculum. In this research, an AI education program based on reading whole works suitable for students in the 3rd and 4th grade of elementary school was developed and applied to verify the effectiveness of the developed program. By recognizing the context and situation by reading the whole work, students can learn the basic concept of AI. It was found that it can be used as an AI convergence education program in elementary school in the future by obtaining results of significant cognitive change in the areas of knowledge, understanding, process, and function of elementary school students who applied the program developed in this research.

생성형 인공지능 (AI)의 확산은 게임 개발의 기획, 프로그래밍, 아트 제작, 품질관리 전반을 변화시키고 있으며, 이에 따라 대학 게임교육에서 요구되는 역량도 재정의되고 있다. 본 연구는 생성형 AI 시대의 게임 대학교육을 위한 Korea Game AI Education Model (K-GAEM) 1.0 역량 프레임워크를 개발하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 게임기획 2명, 게임개발 2명, 게임아트 2명으로 구성된 산업계 전문가 6명, 4년제 대학교 게임학과 학과장 3명과 2년제 대학교 게임학과 학과장 3명으로 구성된 학계 전문가 6명, 교육학 박사 2명 등 총 14명의 전문가 패널을 구성하였다. 2025년 9월부터 12월까지 3회전 수정 델파이 조사를 실시하였으며, 3개 라운드 모두 응답률 100%를 확보하였다. 이후 동일 패널을 대상으로 AHP 쌍대비교 분석을 수행하였다. 그 결과 K-GAEM 1.0은 AI 리터러시, AI 융합 역량, 게임 전공 역량, 창의적 기획 역량, 산업 실무 역량의 5개 핵심 영역, 15개 하위 영역, 49개 역량 요소로 구성되었다. 본 연구는 국내 게임 관련 학과의 교육과정 개편과 후속 FGI 기반 박사학위 연구의 기초자료를 제공한다.

The rapid diffusion of generative artificial intelligence (AI) has reshaped game-development workflows and has created new competency requirements for entry-level game professionals. Existing game university education in Korea, however, remain organized mainly around traditional engine, graphics, and planning courses and have not fully incorporated AI-augmented production. This study develops the Korea Game AI Education Model (K-GAEM) 1.0, a competency framework for game university education in the generative AI era. A three-round modified Delphi survey was designed with 14 experts (six industry practitioners in game planning, development, and art; six heads of game departments from four-year and two-year colleges; and two doctors of education) between September 2025 and December 2025, achieving a 100% response rate across all three rounds. The validated competency structure was then prioritized through the Analytic Hierarchy Process (AHP). The resulting framework consists of five domains, 15 sub-domains, and 49 competency elements. AHP weights placed AI Literacy first (0.276), followed by AI Convergence Competency (0.231), Game Major Competency (0.203), Creative Planning Competency (0.166), and Industry Practical Competency (0.124). K-GAEM 1.0 provides a structured basis for curriculum redesign, credit allocation, and future FGI-based validation.

The purpose of this study is to explore the detailed capabilities, educational issues, and implications of AI literacy through a meta-analysis of the topics of AI literacy in academic discourse and competency development. Based on the results of a meta-analysis of academic discourse on artificial intelligence (AI) literacy between 2018 and 2023, this study explores the specific areas of AI literacy competency and reviews the issues related to AI literacy education. As a result of the analysis, the academic discourse on artificial intelligence literacy was found to be largely divided into four categories: artificial intelligence literacy, data literacy, media literacy, and digital literacy. There was a significant emphasis on the study of artificial intelligence literacy in 2021. Second, AI literacy competency is characterized by proficiency in AI technology, algorithms, data, and machine learning. It encompasses six detailed competencies: AI knowledge, technology, critical thinking, communication, access/utilization, composition/production, and participation. Lastly, when it comes to developing AI literacy competency and addressing education-related issues and tasks, there is a need for an integrated approach that combines technical skills, cultural awareness, introspective abilities, and public debate within the academic community. This includes discussing detailed competencies and segmenting competency subjects. The significance of the study is to determine the path for developing and educating AI literacy competency by examining AI education cases for both students and citizens.

인공지능은 우리의 생활과 경제, 사회 등의 분야에서 폭넓게 변화를 이끌고 있으며, 미래를 살아갈 학생들에게 기본적인 소양으로 서 인공지능 교육이 중요해지고 있다. 본 연구는 인공지능 교육 프로그램을 개발하고 적용하여 인공지능 역량, 인공지능 기술에 대 한 태도, 인공지능에 대한 인식 변화를 살펴볼 것을 연구 목적으로 설정하였다. 인공지능 교육 프로그램 운영의 효과성을 검증할 수 있는 설문 문항을 제작하였고, 인공지능 교육 프로그램을 개발하기 위한 방향을 설정하고 자료를 수집했으며 인공지능의 원리를 이해하고 체험하기 위한 적합한 플랫폼을 선정하였다. 인공지능의 이해와 원리·활용, 사회적 영향의 영역으로 구성된 교육 프로그 램을 개발하여 적용하였으며 프로그램 적용 전,후 검사를 실시하고 통계자료를 수집하여 결과를 비교하였으며 학생들에게 나타난 변화를 분석하였다. 분석 결과 인공지능 기본 소양과 역량을 키우는 데 효과적이었으며, 인공지능 기술에 대한 태도와 인식의 변화 측면에서 긍정적인 영향이 나타남을 알 수 있었다.

Artificial intelligence is leading a wide range of changes in our lives, economy, and society, and artificial intelligence education is becoming important as a basic knowledge for students who will live in the future. The purpose of this study was to develop and apply an artificial intelligence education program to examine changes in artificial intelligence capabilities, attitudes toward artificial intelligence technologies, and perceptions of artificial intelligence. We created questionnaires to verify the effectiveness of AI education program operation, set the direction for developing AI education program, collected data, and selected an appropriate platform to understand and experience the principles of AI. . An educational program consisting of the areas of understanding, principle and application of artificial intelligence, and social impact was developed and applied, tests were conducted before and after application of the program, statistical data were collected and results were compared, and changes in students were analyzed. As a result of the analysis, it was found that it was effective in developing basic knowledge and competency in artificial intelligence, and had a positive effect in terms of changing attitudes and perceptions about artificial intelligence technology.

본 논문은 초등학교 2015 개정 교육과정에서 제시되고 있는 소프트웨어 교육과 실과 교과 관련 역량을 분석 하여 새로운 인공지능 역량을 정의하였다. 또한 AI의 작동 원리, AI에 대한 교육내용이나 학습경험이 STEAM 과 융합되는 내용을 찾아 교육과정을 재구성하여 초등학생 인공지능 역량 함양을 위한 STEAM 기반 AI 융합프 로그램을 개발하였다. ADDIE 모형을 기반으로 프로그램을 개발하고 수업 사전, 사후 학생의 인공지능 역량을 검사하여 분석하였다. 분석 결과 STEAM 기반 AI융합프로그램은 초등학생의 인공지능 역량 향상에 유의미한 결과를 보였으며 초등학생 인공지능 교육에 대한 긍정적 인식 향상을 보였다.

In this paper, a new artificial intelligence competency was defined by analyzing the competencies related to the software curriculum and curriculum presented in the 2015 revised curriculum of elementary school. In addition, the STEAM-based AI convergence program was developed to cultivate AI's artificial intelligence capabilities by reorganizing the curriculum by finding the operating principles of AI, educational contents, or learning experiences of AI converging with STEAM. The program was developed based on the ADDIE model, and the artificial intelligence capabilities of students before and after class were examined and analyzed. As a result of the analysis, the STEAM-based AI convergence program showed significant results in improving the artificial intelligence capabilities of elementary school students and improved positive perception of artificial intelligence education for elementary school students.

본 연구는 AI 융합교육 시대 예비중등교사의 창의성 및 AI 역량 특성을 탐색하고, 이 유형들이 AI 수업활용의도에 미치는 영향을 진로교육적 관점에서 분석하였다. 예비중등교사 252명을 대상으로 창의적 정체감, 창의적 자기효능감, AI 리터러시, AI 융합교육역량, AI 교수 효능감의 5개 변인을 활용하여 잠재프로파일 분석(LPA)을 실시하였다. 분석 결과, '역량 잠재 보유형', '역량개발 지원형', '역량 실천 주도형'의 세 가지 유형이 도출되었다. 각 유형별 AI 수업활용의도에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었으며, 특히 '역량 실천 주도형'이 가장 높은 의도를 보였다. 이러한 결과는 예비교사의 AI 통합 진로교육 역량 강화를 위한 유형별 맞춤형 교육 및 지원 방안 마련의 필요성을 시사한다.

This study explored the characteristics of pre-service secondary teachers' creativity and artificial intelligence (AI) competencies, and analyzed how these profiles influence their intention to utilize AI in teaching from a career education perspective, in the era of AI-converged education. To this end, Latent Profile Analysis (LPA) was conducted with 252 pre-service secondary teachers, using five variables related to creativity and AI. The analysis revealed three distinct profiles: 'Competency Potential Holders', 'Competency Development Seekers', and 'Competency Practice Leaders'. Significant differences in AI teaching utilization intention were identified across these types, with 'Competency Practice Leaders' showing the highest intention. These findings suggest the necessity of developing tailored education and support programs to enhance pre-service teachers' AI-integrated career education competencies.

본 연구는 AI융합교육을 전공하는 초등교원의 AI에 대한 교육적 인식과 AI융합교육 역량을 분석하여 AI융합교 육 전공의 커리큘럼 구성 방향과 지원 방안을 제시하는 것에 목적이 있다. 이를 위해 서울특별시 소재 A교육대학 교 교육전문대학원에서 AI융합교육을 전공하는 초등교원 36명과 비전공 초등교원 35명을 대상으로 AI에 대한 교 육적 인식과 AI융합교육 역량을 설문하고 보충 면담을 실시하였다. 각 검사의 영역별 응답을 분석하고, 비전공 교 원과의 차이를 비교하기 위해 독립표본 t-검정을 실시하여 집단 간 통계적 유의성을 확인하였다. 연구 결과는 첫 째, AI에 대한 교육적 인식에서 전공 교원은 비전공 교원에 비해 전반적으로 AI에 대한 관심도가 높고, 교과와의 관련성, 사회적 영향, 기회, AI 교육 및 교원 연수의 필요성 등을 높게 인식하고 있음을 확인하였다. 둘째, 전공 교 원은 비전공 교원과 비교하여 AI융합교육 역량의 소양, 활용, 가치 세 영역 모두 비교적 높은 점수를 보여 AI융합 교육에 대한 효능감 및 긍정적인 인식을 가지고 있음을 확인하였다. 연구 결과를 바탕으로 시사점을 도출하고 AI 융합교육 전공 커리큘럼 구성 및 교원 역량 함양을 위한 지원 방안을 제안하였다.

The purpose of this study is to analyze the educational perception of AI and AI convergence education competency of elementary school teachers majoring in AI convergence education. A survey was conducted on the educational perception of AI and AI convergence education competency of 36 elementary school teachers majoring in AI convergence education and 35 elementary school teachers without majoring in AI convergence education at the Graduate School of Education of A University of Education in Seoul, and supplementary interviews were conducted. In order to compare the differences between groups, an independent sample t-test was conducted to confirm statistical significance. The results of the study showed that, first, majoring teachers had a positive educational perception of AI overall compared to non-majoring teachers. Second, they also showed relatively high scores in AI convergence education competency. Based on the results of the study, we proposed a support plan for organizing the AI convergence education major curriculum and fostering teacher competency.

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.

본 연구는 아동이 지각하는 생성형 AI 리터러시 역량과 감정표현경험, 정신적 웰빙, 사용 의향 간의 구조적 관계를 성별에 따른 다집단 분석을 통해 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 총 1,778명의 아동을 대상으로 설문 조사를 실시하였으며, SPSS 23.0과 AMOS 25.0을 활용하여 다집단 분석을 수행하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, 생성형 AI 사용 의향은 모든 주요 변인들과 유의한 정적 상관관계가 나타났다. 둘째, 생성형 AI 리터러시 역량은 사용 의향에 대해 가장 큰 총효과를 가지며, 직접효과와 간접효과를 통해 영향을 미치는 핵심 변수임이 확인되었다. 또한 감정표현경험과 정신적 웰빙은 사용 의향에 대해 부분 매개 역할을 수행하는 것으로 나타났다. 셋째, 다집단 분석 결과, 생성형 AI 리터러시는 남학생과 여학생 모두에서 감정표현경험에 유의한 정적 영향을 미쳤으나, 남학생에서 그 영향력이 상대적으로 더 크게 나타났다. 이러한 결과는 생성형 AI 리터러시가 감정표현경험에 미치는 영향에서만 성별 차이가 존재하며, 전반적인 구조모형은 성별에 관계없이 유사하게 작동함을 시사한다. 본 연구결과를 바탕으로 아동의 생성형 AI 리터러시 역량 강화 및 정서적·심리적 웰빙을 지원하기 위한 교육적·실천적 방안을 논의하였다.

This study aimed to examine the structural relationships among children's perceived generative AI literacy competency, emotional expression experience, mental well-being, and intention to use generative AI, through multi-group analysis based on gender. A total of 1,778 children participated in a survey, and the data were analyzed using SPSS 23.0 and AMOS 25.0. The main findings were as follows. First, intention to use generative AI showed significant positive correlations with all major variables. Second, generative AI literacy competency was confirmed as a key variable with the greatest total effect on intention to use, influencing it through both direct and indirect effects. Emotional expression experience and mental intention to use. Third, multi-group analysis revealed that generative AI literacy competency had a significant positive effect on emotional expression experience in both male and female students; however, the effect was relatively stronger among male students. These findings suggest that gender differences exist only in the pathway from generative AI literacy to emotional expression experience, and that the overall structural model operates similarly regardless of gender. Based on these results, educational and practical implications for enhancing children's generative AI literacy competency and supporting their emotional and psychological well-being are discussed.

인공지능 시대로 들어섬에 따라 교원의 디지털 리터러시가 중요해지고 있다. 그리하여 교사 양성 기관에서도 인공지능을 컴퓨터교육과가 아닌 학생들에게도 가르치고 있는 추세이다. 더불어, 인공지능은 교육적으로 활발히 연구되고 있는데, 인공지능 기술을 활용하여 진로를 지도하는 데 활용할 수도 있다. 이에, 본 연구는 예비교원을 대상으로 인공지능 선택 교양 수업을 수행하고 해당 교육의 효과를 확인하기 위해 인공지능을 활용한 진로지도 역량의 변화를 분석하였다. 해당 수업은 15주차로 인공지능 활용 및 이해 수업을 모두 이해할 수 있도록 설계하 였으며, 학생들은 다양한 수업 사례들을 체험하고 수업을 설계하며 수업 자료를 개발하였다. 본 인공지능 교육에 참여한 학생 24명은 교육 전에 비해 인공지능 활용 진로지도 역량이 유의하게 향상된 것을 확인할 수 있었다. 향 후 연구에서는 추가 변인에 대한 영향을 분석하여 심층 연구를 수행할 것을 제안한다.

With the advent of the artificial intelligence (AI) era, the importance of teachers' digital literacy is growing. Accordingly, teacher training institutions are teaching AI to students who are not in computer education departments. In addition, AI is being actively studied in the field of education and is expected to be used for career guidance through AI technology. Therefore, this study analyzed changes in career guidance competency using AI to design AI-focused liberal arts classes for pre-service teachers and to verify the effectiveness of such education. The course was conducted over 15 weeks and aimed to foster understanding and utilization of AI in educational contexts. Students participated in various activities, including exploring case studies, designing lessons, and developing educational materials. As a result, the 24 students who completed the course showed a significant improvement in their career guidance competencies using AI compared to before taking the class. Future research should analyze additional variables to deepen the understanding of the effects of this approach.

이 연구는 인공지능(AI) 사용자 역량의 본질을 이론적으로 탐색하고, 초등 실과교육이 추구해 온 전인적·인문학적 교육 가치와 어떻게 연결되는지를 규명하는 데 목적이 있다. 이를 위해 교육철학, AI 리터러시, 국내외 관련 선행 연구를 분석 및 종합하는 문헌 고찰 방법을 사용하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 첫째, AI 사용자 역량의 본질은 기술적 숙달(techne)에서 나아가, 삶의 맥락 속에서 목적을 설정하고 가치를 판단하는 ‘실천적 안목’이며, 실천적 지혜(phronesis)에 터한 윤리적 가치 판단, 암묵지 기반의 맥락 이해, 주체적 목적 설정 능력이라는 세 차원으로 이루어지며, 2022 개정 교육과정의 내용 체계 범주(지식·이해, 과정·기능, 가치·태도)와 구조적으로 대응하여 교육 현장의 질적 평가 준거로 작동할 수 있다. 둘째, 실천적 안목으로서의 AI 사용자 역량은 체화된 인지, 이성과 감성의 통합적 심성 교육, 기술해석학적 자기 이해라는 세 층위에서 실과교육의 본질적 특성과 부합한다. 노작 활동을 통해 형성되는 암묵지는 AI 산출물을 비판적으로 검증하는 토대가 되며, 이성과 감성의 조화를 통한 전인적 심성함양은 AI 시대에 요구되는 윤리적 판단력의 기반이 된다. 셋째, AI 시대 실과교육은 코딩 중심의 기술 훈련을 넘어, 체화된 경험을 통한 맥락 이해, 이성과 감성의 조화를 통한 가치 판단, 삶의 맥락과 연결된 주체적 목적 설정이라는 세 방향을 지향해야 한다. 결론적으로 실과교육은 학습자가 실천적 안목을 형성함으로써 주체적인 AI 사용자 역량을 함양하도록 돕는 교육적 거점으로서 역할을 다해야 한다.

This study theoretically explores the essence of AI user competency and its alignment with the holistic and humanistic values of elementary Practical Arts education. A literature review synthesizing educational philosophy, AI literacy, and related studies was conducted. First, the essence of AI user competency extends beyond technical mastery (techne) to “practical discernment,” the ability to set goals and make value judgments within real-life contexts. This discernment comprises three dimensions: ethical judgment based on practical wisdom (phronesis), contextual understanding via tacit knowledge, and autonomous goal-setting, structurally corresponding to the 2022 Revised National Curriculum’s content categories (Knowledge, Skills, and Attitudes). Second, AI user competency as practical discernment aligns with Practical Arts through embodied cognition, holistic character education, and techno-hermeneutic self-understanding. Tacit knowledge from hands-on making provides a foundation for verifying AI outputs, while balanced character cultivation fosters ethical judgment. Third, Practical Arts education must move beyond coding-centric training to focus on fostering discernment through embodied experiences and balanced value judgments. Ultimately, Practical Arts education should serve as a pedagogical hub that empowers learners to develop autonomous AI user competency by cultivating practical discernment.

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.

본 연구는 대학생의 성별, 학년, 단과계열, 생성형 AI 사용경험을 중심으로 생성형 AI에 대한 신념 및 교 육 인식, AI 디지털 역량 차이를 알아보는 데 목적이 있다. 연구대상은 충청권역 A대학교 재학생 235명이다. SPSS 23.0 프로그램을 활용하여 독립표본 t 검정과 일원분산분석으로 확인하였고, 유의한 차이가 나타난 경우에 는 Scheffé 사후검증하였다. 주요 연구결과는 첫째, 성별에 따라 생성형 AI 신념은 통계적으로 유의미한 차이가 나타나지 않았다. 반면, 생성형 AI 교육 인식과 AI 디지털 역량 일부 하위요인에서 통계적으로 유의미한 차이가 확인되었고, 남학생이 여학생 보다 더 높은 수준임이 나타났다. 둘째, 학년에 따라 생성형 AI 신념과 AI 디지털 역량에는 차이가 나타나지 않은 반면, 생성형 AI 교육 인식에서는 1학년에 비해 4학년의 인식 수준이 통계적으로 높은 것으로 나타났다. 셋째, 단과계열에 따라 생성형 AI에 대한 신념 및 교육 인식, AI 디지털 역량에서 통계적 으로 유의한 차이가 나타났으며, 자연공학계열 학생들이 인문사회계열 학생들보다 전반적으로 더 긍정적인 태도와 높은 수준의 자기평가를 보였다. 넷째, 생성형 AI 사용경험에 따라 생성형 AI 교육 인식과 AI 디지털 역량에서 생성형 AI 사용경험이 있는 대학생들이 높았고, 통계적으로 유의미한 차이가 나타났다. 다섯째, 모든 연구변인들 간 정적 상관관계가 나타났다. 본 연구결과를 바탕으로 고등교육에서 생성형 AI 활용과 AI 디지털 역량을 향상시 킬 수 있는 방안을 제시하였다.

This study aims to examine differences in university students’ beliefs about generative AI, perceptions of GAI education, and AI digital competency based on their gender, academic year, academic discipline, and experience with generative AI. The participants in this study were 235 undergraduate students enrolled at University A in the Chungcheong region. The data were analyzed using SPSS 23.0 throughindependent samples t-tests and one-way ANOVA. When significant differences were identified, Scheffé post hoc tests were performed. The main findings of the study are as follows. First, there was no statistically significant difference in beliefs about generative AI according to gender. However, statistically significant differences were found in certain subcomponents of perceptions of GAI education and AI digital competency, with male students reporting higher levels than female students. Second, while no significant differences were found in generative AI beliefs or AI digital competency across academic years, perceptions of GAI education were significantly higher among fourth-year students compared to first-year students. Third, statistically significant differences were found in generative AI beliefs, perceptions of GAI education, and AI digital competency according to academic discipline. Students in science and engineering disciplines generally demonstrated more positive attitudes and higher levels of self-assessed competency compared to those in the humanities and social sciences. Fourth, students with prior experience using generative AI reported higher levels of perception of GAI education and AI digital competency, and these differences were statistically significant. Fifth, positive correlations were found among all the variables examined in the study. Based on the findings of this study, strategies to enhance the utilization of generative AI and improve AI digital competency in higher education were proposed.

인공지능, 로봇, 빅데이터 등 최근 기술의 진보와 함께 출생률 감소와 노인 인구 증가, 여성인구의 사회 참여 증 가 등 사회․경제적 요인으로 인해 미래의 직업 환경이 다양한 모습으로 변화할 것으로 전망되고 있다. 본 연구에 서는 초등학생을 위한 프로젝트 기반의 인공지능 진로 교육프로그램을 개발하여 적용하고 그 효과를 분석하였다. 본 연구에 참여한 학생들은 일정의 프로젝트 학습을 수행하였고, 인공지능 진로 수업의 효과를 알아보기 위해 활 동 전후 학습자의 인공지능에 대한 태도와 진로 탐색 역량의 변화를 분석하였다. 분석 결과, 프로젝트 기반 인공 지능 진로 수업 이후 인공지능에 대한 태도와 진로 탐색 역량 모두에서 통계적으로 유의미한 수준의 긍정적인 변 화가 확인되었다. 인공지능 진로 교육이 사회적인 요구와 미래 학생을 위한 교육으로 역할을 충실히 수행하기 위 해서는 학교급별 인공지능 및 진로 교육목표에 부합하는 체계적인 교수․학습 방법이 개발되고 현장 투입을 통한 효과성 검증이 이루어져야 할 것이다.

It is expected that the future job environment will change in various ways due to recent technological advances such as AI, robots, and big data, as well as social and economic factors such as a decrease in birth rate, increase in the elderly population, and increase in social participation of the female population. In this study, we developed and applied a project-based AI career education program for elementary school students and analyzed its effectiveness. The students who participated in this study performed a certain amount of project learning and analyzed changes in their attitudes toward AI and career exploration capabilities before and after the activity. As a result of the analysis, a statistically significant level of change was confirmed. In order for AI career education to faithfully fulfill its role as education for social needs and future students, systematic teaching and learning methods that meet the AI and career education goals of each school level must be developed and effectiveness verified through field input.

이 연구에서는 2022 개정 실과 교육과정에 포함된 ‘디지털 사회와 인공지능’ 영역을 가르치는 데 필요한 초등 교원의 SW‧AI 직무 역량을 진단하기 위해 지난 4년 동안 A교육대학교에서 실시한 온라인 설문 결과를 분석하였 다. SW‧AI 직무 역량은 교육과정 역량, 교과 역량, 수업 역량, 평가 역량 등 4가지 영역으로 구분하였고, 역량별로 교수 내용과 교수 능력을 파악하였다. 그 결과, SW‧AI 직무 역량은 조금씩 향상되었지만, 여전히 상당수의 초등 교원이 SW‧AI 연수 경험이 전혀 없는 것으로 파악되었다. 또한, SW‧AI 직무 역량 중에서 수업 역량과 평가 역량 이 부족하였다. 특히, SW‧AI에 대한 교수법과 평가 도구를 설계하는 역량이 부족하였고, 40대 이상 교사들의 SW‧ AI 직무 역량이 부족하였다. 따라서 SW‧AI 직무 역량을 기를 수 있도록 초등 교원 양성 단계부터 지식과 기능을 포함한 체계적인 SW‧AI 교육이 필요하다.

This study analyzed the results of an online survey conducted over the past four years at A National University of Education to evaluate the SW and AI professional competencies required for elementary school teachers to teach the "Digital Society and Artificial Intelligence" domain outlined in the 2022 Revised Practical Arts Curriculum. SW and AI professional competencies were classified into four categories: curriculum competency, subject competency, instructional competency, and assessment competency. Each competency was examined in terms of teaching content (knowledge) and teaching skills (practical application). The findings indicate that while SW and AI professional competencies have gradually improved, a significant number of elementary school teachers still lack experience in SW and AI training. Moreover, instructional competency and assessment competency were identified as the most deficient areas. Specifically, teachers showed limited ability to design teaching methods and develop evaluation tools for SW and AI education. Additionally, teachers aged 40 and older exhibited lower levels of SW and AI professional competency. Therefore, systematic education on SW and AI, encompassing both knowledge and skills, is necessary from the pre-service teacher training stage to enhance elementary school teachers' competencies in these areas

본 연구는 생성형 AI와 디지털 기술의 확산에 따라 대학생에게 요구되는 AI‧디지털 활용역량을 진단할 수 있는 측정도구를 개발하고 타당화하는 데 목적이 있다. 이를 위해 디지털 리터러시, AI 리터러시, AI‧디지털 역량 관련 선행연구를 분석하여 AI‧디지털 활용역량을 개념화하고, 활용‧문제해결능력, 결과검증능력, 윤리‧책임활용능력, 협업조정능력의 4개 하위역량을 도출하였다. 초기 36문항에 대해 전문가 8인의 2차 델파이 조사를 실시하여 내용타당도를 검토하였고, H대학교 재학생 539명의 응답 자료를 무선분할하여 탐색적 요인분석과 확인적 요인분석을 수행하였다. 분석 결과, 최종 도구는 4개 요인 31문항으로 구성되었으며, 2차 요인 측정모형은 수용 가능한 적합도를 보였다. 또한 각 하위역량의 신뢰도와 수렴타당도가 양호하게 확인되었다. 본 연구에서 개발한 진단도구는 대학생의 AI‧디지털 활용역량 수준을 진단하고, 대학의 AI 활용 교육과정 및 비교과 프로그램 설계에 활용될 수 있을 것이다.

This study aimed to develop and validate a diagnostic tool for assessing AI-digital utilization competency among university students. Based on previous studies on digital literacy, AI literacy, and AI-digital competency, four sub-competencies were identified: utilization and problem-solving, output verification, ethical and responsible use, and collaboration and coordination. An initial pool of 36 items was developed and reviewed through two rounds of Delphi surveys with eight experts. The main survey was conducted with students at H University, and data from 539 valid responses were analyzed after excluding 72 straight-lining responses. The sample was randomly split into two groups for exploratory factor analysis (n=269) and confirmatory factor analysis (n=270). The exploratory factor analysis yielded a four-factor structure with 31 items. The confirmatory factor analysis using a second-order factor model showed acceptable model fit. Cronbach's alpha, composite reliability, and average variance extracted(AVE) values supported the internal consistency and convergent validity of the tool. The findings suggest that the developed diagnostic tool can be used to assess university students’ AI-digital utilization competency and to inform AI-related curriculum and program development in higher education.