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미래 사회에 살아갈 초등학생들의 디지털 소양 능력을 향상시키기 위해, 2022 개정 초등학교 교육과정에서는 SW 교육과 AI 교육을 강조하고 있다. 학생들의 핵심 역량은 교사들의 교수 역량에 따라 달라진다. 따라서 교사 들의 디지털 소양 능력을 향상시키려면 예비 교원들의 디지털 소양 능력을 향상시켜야 한다. 따라서 본 연구에 서는 예비 교원의 디지털 소양 능력을 파악하기 위해 디지털 소양을 ICT 능력, 알고리즘 능력, 프로그래밍 능력 을 구분하고, 온라인 설문조사를 통해 디지털 소양 능력을 측정하였다. 그 결과, 예비 교원의 디지털 소양 능력 중에서 ICT 능력은 높았으나, 프로그래밍 능력이 부족하였고, 인문계열 학생들은 ICT 능력이 부족하였다. 따라 서 예비 교원들이 알고리즘 구조를 이해하고, 구체적인 프로그래밍 경험을 쌓을 수 있는 기회를 제공해야 하며, 프로그램의 오류를 찾아 직접 수정할 수 있는 디버깅 능력을 기르는 것이 필요하다.

To enhance the digital literacy skills of elementary school students for their future in society, the 2022 revised elementary school curriculum emphasizes both software (SW) education and artificial intelligence (AI) education. The core competencies of students vary depending on the teaching capabilities of educators. Therefore, to improve the digital literacy skills of teachers, it is essential to enhance the digital literacy skills of student teachers. In this study, to assess the digital literacy skills of student teachers, digital literacy was divided into ICT skills, algorithmic skills, and programming skills. An online survey was conducted to measure their digital literacy skills. The results revealed that the ICT skills of prospective teachers were high, but programming skills were lacking, especially among students in the humanities. Therefore, it is necessary for student teachers to understand algorithmic structures, gain specific programming experience, and develop debugging skills to identify and correct program errors.

현대 인공지능사회에 있어서 교육의 목표는 인공지능사회에 잘 적응하는 동시에 변화를 선도할 수 있는 융합 형 인재를 양성하는 것이다. 융합형 미래인재에게 요구되는 핵심역량은 소프트웨어를 잘 이해하고 더 나아가 생 성해낼 수 있는 것이다. 이러한 측면에서 알고리즘 교육은 매우 중요하다. 이에 본 연구에서는 융합적 사고력 향 상을 위한 알고리즘 교육 프로그램을 개발하였다. 또한, 융합적 사고력 사전-사후 검사를 실시하여 대응표본 t-test를 통한 효과성을 검증한 결과, 학생들의 알고리즘 지식, 기능의 영역에서 융합적 사고력이 유의하게 향상 된 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 향후 알고리즘 교육에 유용하게 사용될 것으로 기대한다.

In the modern artificial intelligence society, the goal of education is to cultivate convergent talents who can adapt well to and lead the artificial intelligence society. The core competency required of convergent future talents is to be able to understand and create software well. In this respect, algorithmic education is very important. Therefore, in this study, an algorithm education program was developed to improve convergent thinking ability. The effectiveness was verified through the paired samples t-test by conducting a pre-post test of convergent thinking ability, and it was found that students' convergent thinking ability was significantly improved in the areas of algorithm knowledge and function.