Earticle

본 연구는 예비교사의 미래 교육을 위한 인공지능 융합교육 역량을 함양하고, 동시에 학생의 학습 과정에 대한 이해를 증진할 수 있는 교육 프로그램을 개발하고 효과를 분석하는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 물질의 상태 분류를 주제로 머신러닝포키즈와 스크래치3를 활용한 인공지능 융합교육 프로그램을 15주차 분량으로 개발하였다. 개발된 내용 은 자발적으로 참여한 K대학교 예비교사들에게 처치되었다. 그 결과, 예비교사들은 머신러닝의 학습을 이해하는 과정을 통해 학생의 학습 과정을 비유적으로 이해할 수 있었다. 또한, 인공지능 교수효능감의 사전-사후 t검정 결과는 t=-7.137(p< .000)으로 통계적으로 유의한 향상을 보였다. 따라서 본 연구에서 개발한 인공지능 융합교육 프로그램은 교생실습 외에 비간접적인 방식으로 예비교사의 학생에 대한 이해를 높일 수 있는데 도움이 되고, 인공지능 교육 역량 함양에 기여할 수 있음이 시사된다.

The purpose of this study is to develop and analyze the effects of an educational program that can cultivate artificial intelligence(AI) convergence education competency for future education and enhance students' understanding of pre-service teachers. For this end, an AI convergence education program using Machine Learning for Kids and Scratch 3 was developed for 15 weeks under the theme of classifying the state of matter. The developed program were treated by K University pre-service teachers who participated voluntarily. As a result, pre-service teachers were able to metaphorically understand the learning process of students through understanding of machine learning training process. In addition, the pre-post t-test result of AI teaching efficacy showed a statistically significant improvement with t=-7.137 (p<.000). Therefore, it is suggested that the AI convergence education program developed in this study can help to increase the understanding of the pre-service teacher's students in an indirect way other than practice teaching, and can contribute to foster AI education competency.

본 연구에서는 인공지능 교육을 활용하여 생물 교육의 파충류와 양서류를 분류에 대한 이해를 높이고, AI(Artificial Intelligence) 역량을 증대할 수 있도록 탈학문적(Transdisciplinary) 융합 교육 프로그램을 개발하였 다. 중심 내용으로는 생물교육에서 오랫동안 다루어진 주제인 파충류와 양서류의 분류를 의사결정 트리 및 ML4K(Machine Learnig for Kids)를 활용하여 해결하는 것으로, 총 3차시 분량으로 설계하였다. 개발된 교육 프로 그램에 대하여 전문가 검토를 실시하였고, 그 결과 I-CVI 값이 .88~1.00을 나타내어 내용 타당도를 확보하였다. 이 교육 프로그램은 학습자들에게 정보 교육의 인공지능에 관한 학습 내용과 생물 교육의 척추 동물의 분류에 관한 학습 내용에 대해 동시에 학습할 수 있다는 강점이 있다. 또한, 인공지능 활용 부분에서는 인지 부하를 최소로 하도록 구성되 어 있기 때문에 모든 교사들이 쉽게 활용할 수 있다는 점이 특징이다.

In this study, a transdisciplinary convergence education program was developed to enhance the understanding for classification of reptiles and amphibians in biology education and also to increase AI (Artificial Intelligence) capability by using artificial intelligence education. The main content is to solve the classification of reptiles and amphibians that has been dealt with for a long time in biology education, using a decision tree and ML4K (Machine Learnig for Kids), it was designed for a total of 3 lessons. Experts review was conducted on the developed education program, as a result, the I-CVI(Item Content Validity Index) value was .88~1.00 so that can secure content validity. This education program has the advantage of being able to simultaneously learn about the learning contents of artificial intelligence in informatics and the classification of vertebrates in the biological education. In addition, since it is configured to minimize the cognitive load in the AI using part, it is characterized by the fact that all of any teachers can apply it their lesson easily.

현재까지 진행된 다양한 인공지능 교육 관련 연구 성과에서는 인공지능의 원리와 개념 교육에 관한 내용이 중심이었다. 따라서 본 연구에서는 인공지능을 타 학문과 탈 학문적 융합교육을 할 수 있도록 교육 프로그램을 개발하였다. 중심 교육 내용으로는 고등학교 화학에서 다루고 있는 분자 구조의 이해를 도울 수 있도록 머신러 닝을 활용하는 것으로 하였고, 총 8차시 분량으로 설계하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램은 전문가 검토를 통 해 I-CVI(Item Content Validity Index) 값을 산출하였고, 그 결과 모든 문항이 .80 이상으로 기각되는 항목이 없었으나. 추가 세부 의견을 반영하여 수정 및 완성하였다. 본 연구의 프로그램은 화학 교과와 정보(인공지능) 교과의 내용적 요소를 탈 학문적으로 융합하였기 때문에 학습자로 하여금 융합인재소양이 높아질 수 있을 것으 로 기대한다. 또한, 이 교육 프로그램을 위한 별도의 시수 확보가 요구되지 않아 교사에게는 수업 부담을 낮출 수 있을 것이다.

In this study, an educational program was developed so that artificial intelligence could be used as a transdisciplinary convergence education with other disciplines. The main educational content is designed for 8 hours using machine learning to help students understand the molecular structure dealt with in high school chemistry. The program developed in this study calculated the I-CVI (Item Content Validity Index) value through expert review, and as a result, none of the items were rejected with a score of .80 or higher. Because the program of this study combines the content elements of the chemistry subject and the information (artificial intelligence) subject academically, it is expected that the learner will be able to increase the convergence talent literacy. In addition, since it is not required to secure a additional number of hours for this educational program, the burden on teachers may be low.