Earticle

본 연구는 2015 교육과정 및 2022 교육과정을 바탕으로 독서교육과 인공지능교육을 통한 창의적 문제해결능 력의 향상을 목표로 진행되었으며, 이 과정에서 인공지능의 윤리적 측면을 함께 다루고자 하였다. 초등학교 고학 년 학생들을 대상으로 수준에 맞는 인공지능 교육 프로그램을 독서교육과 연계하여 학생들에게 친숙한 이야기 속에서 문제를 찾고 이를 인공지능 기술을 통해 해결해 보면서 인공지능의 원리를 쉽게 이해하고 경험할 수 있 도록 설계하였다. 또한 실과과 교육과정에서도 사용 중인 블록코딩 프로그램 ‘엔트리’를 활용하여 간단한 프로그 래밍을 통해 이야기 속 문제상황을 해결할 수 있는 인공지능 기술을 구현해보도록 한다. 이로써 궁극적으로 학 생들의 창의적 문제해결력을 신장하고 미래 인재 역량을 신장시키고자 하였다.

Based on the 2015 curriculum and the 2022 curriculum, this study was conducted with the aim of improving problem-solving skills through reading education and artificial intelligence education, and in this process, the ethical aspects of artificial intelligence were dealt with together. It is designed to easily understand and experience the principles of artificial intelligence by finding problems in stories familiar to students and solving them through artificial intelligence technology by linking artificial intelligence education programs to reading education. In addition, we will implement artificial intelligence technology that can solve the problem situation in the story through simple programming by using the block coding program 'entry' used in the practical course. As a result, ultimately, it was intended to enhance students' creative problem-solving skills and future talent capabilities.

Purpose: This study aimed to identify students' awareness of the use of a chatbot (A-uC), a type of artificial intelligence technology, for violence prevention among elementary school students. Methods: The participants comprised 215 students in the fourth to sixth grades in Chuncheon, South Korea, and data were collected via a self-reported questionnaire. Results: The mean A-uC score was 3.43±0.83 out of 5 points. The mean scores for the 4 sub-dimensions of the A-uC tool were 3.48±0.80 for perceived value, 3.44±0.98 for perceived usefulness, 3.63±0.92 for perceived ease of use, and 3.15±1.07 for intention to use. Significant differences were observed in A-uC scores (F=59.26, p<.001) according to the need for the use of chatbots in violence prevention education. The relationships between intention to use and the other A-uC sub-dimensions showed significant correlations with perceived value (r=.85, p<.001), perceived usefulness (r=.76, p<.001), and perceived ease of use (r=.64, p<.001). Conclusion: The results of this study suggest that chatbots can be used in violence prevention education for elementary school students.

본 연구는 문헌 연구 통해 설명 가능한 인공지능의 개념과 문제해결과정을 탐구하였다. 본 연구를 통하여 설명 가능한 인공지능의 교육적 의미와 적용 방안을 제시하였다. 설명 가능한 인공지능 교육이란 인간과 관련된 인공지 능 문제를 다루는 사람 중심의 인공지능 교육으로 학생들은 문제 해결 능력을 함양할 수 있다. 그리고, 알고리즘 교육을 통해 인공지능의 원리를 이해하고 실생활 문제 상황과 관련된 인공지능 모델을 설명하며 인공지능의 활용 분야까지 확장할 수 있다. 이러한 설명 가능한 인공지능 교육이 초등학교에서 적용되기 위해서는 실제 삶과 관련 된 예를 사용해야 하며 알고리즘 자체가 해석력을 지닌 것을 활용하는 것이 좋다. 또한, 이해가 설명으로 나아가 기 위해 다양한 교수학습방법 및 도구를 활용해야 한다. 2022년 개정 교육과정에서 인공지능 도입을 앞두고 본 연 구가 실제 수업을 위한 기반으로써 의미 있게 활용되기를 바란다.

This study explored the concept of artificial intelligence and the problem-solving process that can be explained through literature research. Through this study, the educational meaning and application plan of artificial intelligence that can be explained were presented. XAI education is a human-centered artificial intelligence education that deals with human-related artificial intelligence problems, and students can cultivate problem-solving skills. In addition, through algorithmic education, it is possible to understand the principles of artificial intelligence, explain artificial intelligence models related to real-life problem situations, and expand to the field of application of artificial intelligence. In order for such XAI education to be applied in elementary schools, examples related to real world must be used, and it is recommended to utilize those that the algorithm itself has interpretability. In addition, various teaching and learning methods and tools should be used for understanding to move toward explanation. Ahead of the introduction of artificial intelligence in the revised curriculum in 2022, we hope that this study will be meaningfully used as the basis for actual classes.

본 연구는 급변하는 시대와 변화하는 교육 흐름을 따라 학생들이 갖춰야 할 미래 역량 중 하나인 인공지능 리터러시를 키우기 위해 웹드라마를 활용한 초등 인공지능 교육 프로그램을 개발하였다. 학생들이 유기적인 프 로그램 내에서 흥미와 몰입을 느끼도록 하고, 배움의 과정에서 맥락을 형성하기 위해 웹드라마를 사용했다. 또 한 프로그램을 인공지능 리터러시의 하위 요소인 AI 인식, AI 원리와 활용, AI 윤리, AI의 사회적 가치를 모두 경험할 수 있는 내용으로 구성하였다. 서울 소재 J초등학교 학생을 대상으로 12차시의 본 프로그램을 적용해본 결과, 학생들은 인공지능에 대한 흥미를 느끼고 수업에 몰입하였으며 인공지능 리터러시를 기른 것으로 확인된 다. 그러나 본 연구의 프로그램은 적은 인원의 학생에게 제한적으로 적용되었기에 효과성 검증의 일반화에 한계 가 있다. 웹드라마의 적절성에 대해서도 연구자에 따라 의견 차이가 있을 수 있다. 추후 초등 저·중학년에서 활 용이 가능한 웹드라마를 활용한 인공지능 교육 프로그램에 대한 후속 연구를 제안한다.

This study developed an elementary AI education program using web dramas to develop AI literacy, one of the future competencies of students. Web dramas were used to make students feel interested and immersed in program and to form contexts in the learning process. In addition, the program is composed of contents that allow students to experience all sub-elements of AI literacy. As a result of applying this program, it was confirmed that the students were interested in AI, immersed in the class, and developed AI literacy. However, since the program was limitedly applied to a small number of students, there is a limit to the generalization of effectiveness verification. There may also be differences of opinion on the appropriateness of web dramas depending on the researcher. I propose a follow-up study on artificial intelligence education programs using web dramas that can be used in the other grades of elementary school.

2022 개정 교육과정에서 인공지능 교육이 초등교육에서 필수화됨에 따라 초등학생을 위한 인공지능 교육과정 개발이 필요하다. 이를 위해 본 연구에서는 초등학생들의 인공지능 소양을 기르기 위한 내용체계표를 개발하였 다. 인공지능 교육 영역을 크게 인공지능 이해와 인공지능 개발로 구분하였고, 세부 영역을 인공지능 활용, 인공 지능 영향, 인공지능 윤리, 인공지능 인식, 데이터 탐색, 데이터 표현, 인공지능 예측 등 8가지로 구분하였다. 또 한, 영역별로 주제 요소와 성취기준을 제시하고, 그것에 대한 타당성을 검증하기 위해 2차에 걸친 전문가 델파이 조사를 하였다. 인공지능 교육 내용체계표에 대한 전문가 의견을 반영한 후 최종안을 확정하였다. 향후 인공지능 교육이 초등학교에서 확대되려면, 본 연구에서 제안한 인공지능 교육 내용체계에 따라 교재와 교구를 개발하고, 그것을 학교에 적용할 수 있도록 수업 시수를 확보해야 하며, 학교 현장에 적용하면서 발생된 문제점을 수정․ 보완하는 등 지속적인 연구가 필요하다.

As artificial intelligence(AI) education becomes essential in elementary schools with the revised 2022 curriculum, it is necessary to develop an AI curriculum for elementary school students. In this study, I developed the AI content framework to cultivate AI literacy of elementary school students. AI education areas were largely divided into AI understanding and AI development, and detailed areas were divided into eight categories: using of AI, impact of AI, AI ethics, recognition of AI, data expression, data exploring, learning of AI, and prediction of AI. In addition, twice expert Delphi surveys were conducted to verify the validity of the subject elements and achievement standards for each area. The final draft was finalized after reflecting expert opinions on the AI education content framework. In order for AI education to be expanded in elementary schools in the future, continuous research is needed, such as developing textbooks and teaching tools according based on the AI framework proposed in this study, securing the lesson hours to apply them to schools, and correcting and supplementing the problems of them.

본 연구는 초등학생들의 인공지능에 대한 이미지를 긍정적으로 향상시키고자 하는 인지 모델링기반 인공지능 알고리즘 교육 프로그램의 개발에 관한 것이다. 먼저 인공지능 알고리즘 중 협력필터링의 개념을 분석하고 이를 인지모델링 방법을 활용하여 교육 프로그램을 개발하였다. 이후 전문가 타당도 검사를 통해 인지 모델링기반의 콘텐츠 개발 방법과 개발된 프로그램에 대한 적절성이 CVR .80 이상으로 타당함을 확인하였다. 개발 프로그램 은 초등학교 6학년 학생들에게 수업으로 적용하였고 형용사 단어 23쌍을 이용한 의미분별법을 이용하여 사전- 사후에 인공지능에 대한 학생들의 이미지 인식의 변화를 살펴보았다. 학생들의 인공지능에 대한 이미지는 총 23 개 단어 쌍 중 12개에서 유의미한 긍정적 변화를 확인할 수 있었다.

This study is about the development of AI algorithm education program using cognition modeling to positively improve students' image on AI. First, we analyzed the concept of user-based collaborative filtering and developed the education program using the cognition modeling method. We checked the adequacy of program through the expert validity test. Both CVR values for the content development method of cognitive modeling and the developed program showed validity above .80. We applied the developed program to elementary school students in class. The test was conducted using a semantic discrimination to examine changes in students' perception of artificial intelligence before and after. We were able to confirm that the students' AI images were significant positive change in 12 of the 23 words in the adjective pair.

본 연구는 인공지능에 대해 초등학생들이 최근 인식하고 있는 이미지를 분석하였다. 인공지능에 대한 인식과 관련된 이미지 형용사 23쌍을 추출하고 인식과 감성, 능력의 3가지 유형으로 구분하였다. 827명의 초등학생들을 대상으로 검사하여 이미지 요인을 편리성, 기술진보성, 인간친화성, 우려성의 4가지 요인으로 분류하였다. 검사결 과 초등학생들은 인공지능이 똑똑하고 새로우며 복잡하지만 신나는 뚜렷한 이미지를 나타냈다. 변인별 비교에서 여학생, 코딩 경험 학생과 고학년이 인공지능에 대해 우려하는 이미지를 갖고 있었다. 반면 인공지능의 관심과 인식이 높은 학생이 인간 친화적이고, 편리하고, 기술 진보적이라는 이미지를 갖고 있었다.

In this study, we analyzed the image of artificial intelligence recognized by elementary students using semantic differential scale. First, we extracted 23 pairs of image adjectives related to perception of artificial intelligence. Adjectives were classified into three types related to recognition, emotion and ability and 827 elementary students were examined. Image factors were classified into four factors: convenience, technological progress, human- friendliness, and concern. As a result, they showed a clear image that artificial intelligence is clever, new, and complex but exciting. In comparison with variables, female students, coding experience and older students thought that artificial intelligence was more human-friendly and technological progressive.

본 연구는 2022 개정 교육과정 개발시 기초 자료로 활용할 목적을 갖고 개발된 인공지능교육 보조 교재 5종을 대상으로 주제어 빈도분석, 동시출현 빈도분석, 네트워크 중심성 분석, 수직적 연계성 분석을 넷마이너 프로그램을 활용하여 분석하였다. 학교급 별 주제어 빈도분석 통해 공통으로 출현빈도가 높은 인공지능, 데이터, 인간, 활용 주제어를 제외하고는 학교급별로 중요하게 다루는 주제어에 차이가 있는 것을 확인할 수 있었다. 또한 네트워크 중심성 분석을 통해 연결정도 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성이 높게 나타난 핵심 주제어를 중심으로 내용을 집중적으로 다루고 있음을 확인할 수 있었다. 초-중-고 학교급별 주제어 의 연계성을 보면 ‘인공지능의 이해’, ‘인공지능의 원리와 활용’, ‘ 인공지능의 사회적 영향’ 영역 모두 주제어의 양적 확대를 확 인할 수 있었으며 특히 ‘인공지능의 원리와 활용’ 영역에서는 ‘탐색’ 주제어의 질적 심화를 확인할 수 있었다. 인공지능시대를 살 아갈 학생들에게 필요한 역량을 키워주기 위한 교재를 내용분석하는 것은 앞으로 인공지능교육 교재개발에 관한 후속 연구를 위한 기초자료로 예상한다.

In this study, we analyzed the subject word frequency analysis, co-occurrence frequency analysis, network centrality analysis, and vertical linkage analysis were conducted using the Netminer program for 5 types of artificial intelligence education supplementary materials developed with the purpose of using them as basic data in the development of the 2022 revised curriculum. Through the frequency analysis of keywords for each school level, it was confirmed that there were differences in the keywords that were important for each school level, except for AI, data, human, and used keywords, which have high frequency of appearance in common. In addition, through the network centrality analysis, it was confirmed that the content was intensively dealt with by focusing on key keywords that showed high degree of connection centrality, mediation centrality, and proximity centrality. Looking at the linkage of the keywords for each elementary, middle, and high school level, it was possible to confirm the quantitative expansion of the keywords in 'Understanding Artificial Intelligence', 'Principles and Use of Artificial Intelligence', and 'Social Impact of Artificial Intelligence'. In the 'principle and application' area, it was possible to confirm the qualitative deepening of the 'search' keyword. It is expected that the content analysis of textbooks to nurture the necessary competencies for students who will live in the age of artificial intelligence will serve as basic data for subsequent research on the development of artificial intelligence education textbooks.

본 연구는 SW교육에서 중요한 이슈로 등장한 인공지능의 이해와 교육적 영향 그리고 교육에서의 필요성에 대한 초등 교사들의 인식을 분석한 것이다. 교사들의 인식을 분석하기 위해 전문가의 자문을 받아 설문지를 개발하였다. 설문 문항은 AI에 대한 관심도, 교과의 관련성, 지식, 사회에 미치는 영향, 이로운 점, 위협, 기회, 교육에 미치는 영향, AI교육의 필요성, AI와 관련된 교사 연수의 필요성으로 10개 영역과 세부항목 30개로 구성하였다. 151명의 초등 교사를 대상으로 설문 자료를 수집하였다. 수집된 자료는 기술통계를 바탕으로 t-검정과 일원배치 분산분석(One-Way ANOVA)을 실시하고 사후분석을 통해 집단 간의 차이를 살펴보았다. 분석결과, 여자교사가 남자교사보다 AI의 인식이 낮고 교육의 필요성도 적었다. 선도학교 운영 여부에 따라 AI교육이 창의성 신장에 도움을 줄 것으로 인식하였다. 경력이 많은 교사일수록 AI에 대한 관심이 높고 기술의 이해와 교육의 필요성이 높았다. SW교육 연수 경험이 많을수록 AI에 대한 관심이 높고 교과 관련성을 제대로 이해하였다. SW교육 지도 경험이 많을수록 AI의 이해가 높았으며 교육에서의 필요성을 강조하였다. 본 연구에서 분석된 AI에 대한 교사의 인식 결과가 SW교육의 방향에 도움을 주고, 정보 교육이 현장에 안착하기 위한 기초 자료로 유용하게 활용되길 기대한다.

This study analyzes elementary school teachers' perception of Artificial Intelligence, educational effect, and necessity in education that appeared as an important issue in Software education. To analyze teachers' perceptions, we developed questionnaires with expert advice. The questionnaire items consisted of 10 areas and detail 30 items as AI interest, subject relevance, AI knowledge, social impact, beneficial point, threat, opportunity, effect on education, necessity of AI education, Respectively. We collected questionnaires for 151 elementary school teachers. The collected data were analyzed by t-test and one-way ANOVA based on descriptive statistics. As a result, AI teachers' perceptions of female teachers were lower than those of male teachers and the necessity of education was less. Teachers with experience in leading schools recognized that AI education would help to improve creativity. Teachers who have a lot of teaching experience are more interested in AI and have a higher need for understanding and education of technology. In addition, teachers with many experience in SW education have a high interest in AI and understand the relevance of the subject. Teachers with experience in SW education also have a high understanding of AI and emphasize the need for education. In this study, we expect that teachers' perceptions of analyzed AI will help the direction of SW education. And we hope that this result will be useful as basic data for the information education to settle in the field.

본 연구는 초등학교 인공지능교육의 방향을 탐색하기 위해 전문가 24명을 대상으로 인공지능교육의 도입 필요성, 운영 방향, 도입 학 년군 및 내용 영역과 세부 요소에 대한 인식을 조사하였다. 연구 결과, 전문가들은 대부분 초등학교에서 인공지능교육이 필요하다고 보 았으며, 도입 방식으로는 학년군별 점진적 도입과 정규 교과 내 독립 시수 확보가 선호되었다. 도입 학년군에 관한 논의에서는 1-2학년 군과 3-4학년군이 많은 응답을 보여 체험 중심 접근과 개념 중심 접근의 관점 차이가 드러났다. 내용 영역에 관해서는 인공지능 이해, 활용, 창작, 윤리, 사회적 영향의 5가지 핵심 영역에 대한 필요성을 확인하였으며 영역별로 적합한 세부 요소를 도출하였다. 이러한 결 과는 초등학교 인공지능교육이 인공지능 기술에 관한 내용과 함께 기초 소양을 기반으로 사회적, 윤리적 함의를 포함하여 발달 단계에 맞게 구성되어야 함을 시사한다. 본 연구는 향후 초등학교 인공지능교육의 방향을 설계하고 교육과정 논의를 전개하는 데 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대한다.

To explore the future direction of artificial intelligence (AI) education in elementary schools, this study investigated the perceptions of 24 experts regarding the necessity of AI education, implementation approaches, appropriate grade levels, and content areas. Results indicated that most experts recognized the necessity of AI education in elementary schools, with preferences for gradual implementation across grade levels and dedicated instructional hours within the regular curriculum. Regarding the starting grade level, both grades 1-2 and 3-4 received considerable support, revealing differing perspectives between experiential and conceptual approaches. Five core content domains were identified: Understanding AI, Applying AI, Creating with AI, AI Ethics, and Societal Impact of AI, along with specific learning elements for each domain. These findings suggest that elementary AI education should be developmentally appropriate, integrating technical knowledge with social and ethical considerations. This study provides a foundation for designing AI education frameworks and informing curriculum development in elementary education.

초등학교 교사는 인공지능교육의 비전공자로써 인공지능교육 실천에 많은 어려움을 겪게 될 것 임에 따라 인공지능교육의 역량 증진과 함께 관심을 유도하는 기회를 확대할 필요가 있다. 이와 같 은 관점에서 이 연구는 초등학교 교사 381명을 표집하여 그들이 갖고 있는 인공지능교육에 대한 관심을 CBAM을 통해 분석하고 시사점을 도출하였다. 이 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 초등교사의 인공지능교육 관심 단계는 비사용자 프로파일과 유사하였고, 인공지능교육의 영향과 결과에 대한 관심이 상대적으로 낮았다. 둘째, 여자교사의 인공지능교육 관심도가 남자보다 전반적으로 높았고, 특히, 정보, 운영, 결과 단계에서 통계적 유의차를 보였다. 셋째, 소프트웨어교 육 관련 과목 이수가 많을수록 관심도가 높았고, 소프트웨어교육 관련 과목을 많이 수강하면, 인공 지능교육의 관심도는 크게 증가하였다. 넷째, 인공지능관련 과목을 수강한 초등교사의 관심도가 상 대적으로 높았지만, 관심도의 각 단계별 유의차가 두드러지게 나타나지는 않았다. 다섯째, 전반적 으로 소프트웨어교육 관련 연수를 많이 이수할수록 관심도가 높았고, 특히, 31시간 이상의 연수 이수자가 큰 차이로 관심도가 높았다. 여섯째, 인공지능교육 관련 연수 이수 시간이 많을수록 전반 적인 관심도가 높았고, 특히, 31시간 이상의 연수를 이수한 초등교사가 나머지 교사와의 통계적 유의차가 컸다. 일곱째, 소프트웨어교육 역량이 높을수록 관심도가 높았고, 거의 모든 관심도 단계 에서 유의차가 나타났다. 여덟째, 인공지능교육 지지도가 높은 초등교사가 관심도가 훨씬 높았고, 인공지능교육의 효과에 대한 관심도는 인공지능교육 지지도와 깊은 관련이 있었다. 이러한 결과에 따라 초등교사의 인공지능교육의 관심도를 높이기 위한 방안으로 인공지능교육 관련 과목의 이수 확대를 위한 대학의 교육과정 정책 운영 및 인공지능소양 함양을 위한 연수 기회 확대 등의 정책적 지원이 필요함을 제안한다.

As elementary school teachers, as non-majors in AI education, will have a lot of difficulties in practicing AI education, it is necessary to expand opportunities to induce interest as well as increase the competence of AI education. From this point of view, this study sampled 381 elementary school teachers and analyzed their concerns in artificial intelligence education through CBAM and derived implications. The results of this study are as follows. First, the level of interest in AI education of elementary school teachers was similar to that of non-user profiles, and interest in the effects and results of AI education was relatively low. Second, women teachers' interest in AI education was generally higher than that of men, and in particular, there was a statistically significant difference in information, operation, and results. Third, as the number of courses related to software education increased, the degree of interest increased, and as subjects related to software education increased, the degree of interest in AI education increased significantly. Fourth, although the degree of interest of elementary school teachers who completed AI-related subjects was relatively high, there was no significant difference in the degree of interest at each stage. Fifth, overall, the higher the degree of interest in software education-related training, the higher the degree of interest, and in particular, those who completed the training for more than 31 hours were significantly different. Sixth, the greater the number of hours for AI education-related training, the higher the level of interest, and in particular, the statistically significant difference between elementary school teachers who completed more than 31 hours of training was greater. Seventh, the higher the software education competency, the higher the degree of interest, and there were significant differences in almost all levels of interest. Eighth, primary school teachers with high support for AI education had much higher interest, and the degree of interest in the effects of AI education was deeply related to the support for AI education. According to these results, policy support such as operating university curriculum policies to expand the completion of AI-related subjects and expanding training opportunities to cultivate AI literacy is necessary as a way to increase the degree of interest in AI education of elementary school teachers. Suggest.

이 연구는 은유 분석 기법을 활용하여 예비 초등교사들의 인공지능에 대한 인식을 탐색하 기 위해 수행되었다. 이를 위해 G 교육대학교에 재학 중인 167명의 학생을 대상으로 인공지 능 교육에 대한 은유를 분석하고 이를 통해 인공지능 교육의 방향성을 탐색하고자 하였다. 이 연구의 예비 초등교사들은 인공지능 교육에 대하여 ‘발전 가능성’, ‘필수 요소’, ‘조력자 역할’, ‘교육의 변화’, ‘편리한 도구’ 등과 같은 긍정적인 은유 개념과 ‘양면적 성격’, ‘불확실성’ 등과 같은 부정적 은유 개념을 가지고 있음이 확인되었다. 교수․학습 이론, 교육 방법 등에 대한 예비교사들이 가진 신념은 교사들이 어떤 생각과 태도로 교육과정 실행에 임할 것인지에 대한 지표로 작용할 수 있다. 따라서 학교 교육의 현장에서 교육을 계획하고 실천하게 될 예비교사 들의 ‘인공지능 교육’에 대한 인식은 교원양성기관의 인공지능 교육 방향 설정을 위한 기초 자 료가 될 수 있을 것이다.

This study was conducted to explore the conceptual metaphor of pre-service elementary school teachers' artificial intelligence using metaphor analysis method. To this end, a metaphor analysis of artificial intelligence education was conducted for 167 students attending ‘G university of education’ to explore the direction of AI education. Pre-service elementary teachers in this study have positive metaphor concepts such as 'development potential', 'essential elements', 'assistant', ‘change of education’ and 'convenient tools' for AI education and negatives such as 'ambivalence' and 'uncertainty'. It was confirmed to have a conceptual metaphor. Pre-service teachers' beliefs about teaching and learning theory, teaching methods, etc. can serve as an indicator of what thoughts and attitudes teachers will put into practice. Therefore, the awareness of artificial intelligence education by prospective teachers who will plan and practice education in the field of school education may be a basic resource for establishing the direction of artificial intelligence education by teacher training institutions.

본 연구의 목적은 실제 학교 현장에서 AI 교육과 관련된 수업들의 사례를 분석하여, 초등학교 AI 교육의 방 향을 제시하는 것이다. 이를 위해 AI 교육 기반의 초등학교 수업 사례로 19개의 수업을 수집하였다. 수업 사례 를 분석한 결과에 따르면, AI를 학습내용과 방법의 혼합적 측면에서 수업을 설계하였음을 확인하였다. 성취기준 과 학습목표를 분석한 결과, AI를 도구적 관점에서 활용한 8개 수업에서 기억, 이해, 적용에 관한 행동 동사가 발견되였다. 수업을 도입, 전개, 정리단계로 나누었을 때, AI 교육 요소는 전개 단계에서 가장 많이 나타났다. 한 편 전개 단계에서 AI 교육 요소의 학습내용과 학습방법의 비율을 살펴보았을 때 학습방법으로 AI 교육을 접근 하는 학습시간이 압도적으로 높았다. 이를 토대로 다음과 같은 시사점을 도출하였다. 첫째, 학교, 학년 교육과정 을 설계할 때, 학습 내용과 방법으로의 AI를 포괄적으로 다룰 수 있도록 설계해야 한다. 둘째, AI에 대한 이해를 보완하기 위해 단기적으로는 실과 교과나 창의적 체험활동에서의 시수 확보가 요구되며, 장기적으로는 정보 교 과의 확보가 필요하다.

The purpose of this study is to present the direction of elementary school AI education by analyzing cases of classes related to AI education in actual school settings. For this purpose, 19 classes were collected as elementary school class cases based on AI education. According to the result of analyzing the class case, it was confirmed that the class was designed in a hybrid aspect of learning content and method using AI. As a result of analyzing the achievement standards and learning goals, action verbs related to memory, understanding, and application were found in 8 classes using AI from a tool perspective. When class was divided into introduction, development, and rearrangement stages, the AI education element appeared the most in the development stage. On the other hand, when looking at the ratio of learning content and learning method of AI education elements in the development stage, the learning time for approaching AI education as a learning method was overwhelmingly high. Based on this, the following implications were derived. First, when designing the curriculum for schools and grades, it should be designed to comprehensively deal with AI as a learning content and method. Second, to supplement the understanding of AI, in the short term, it is necessary to secure the number of hours in practical subjects or creative experience activities, and in the long term, it is necessary to secure information subjects.

본 연구는 인공지능 활용 교육에 대한 초등교사의 인식을 종합적으로 분석하는 목적을 지닌다. 최근 학교 교육 현장에서 인공지능 기술의 활용에 대한 관심이 증대되고 있다. 하지만 초등학교 교사들이 이를 어떻게 인식하는지를 확인하는 연구는 미흡하다. 본 연구는 초등교사 69명을 대상으로 기술통계, 중다회귀분석, 의미변별척도를 활용하여 초등교사들이 교육에서 인공지능 활용에 대해 어떻게 인식하는지를 총체적으로 분석하였다. 연구 결과, 초등교사들은 인공지능 기술이 수업 시간 내 활동을 보조하는데 가장 적합하다고 응답하였으며 교수학습 방법 측면에서는 문제중심학 습이 가장 적절하다고 인식하고 있었다. 인공지능의 교육적 활용에 대해 영향을 미치는 요소는 학습 내용, 학습 자료, 인공지능 기기로 나타났다. 인공지능 활용 교육은 개별학습, 참여 촉진, 흥미 유발 등의 특성을 지닌다고 인식하였다. 향후 최적화된 교육 운영을 가능하게 하는 수업 전략이나 모형 개발 등이 이루어질 필요가 있다.

The purpose of this study is to comprehensively analyze elementary school teachers' perceptions of the use of artificial intelligence in education. Recently, interest in the use of artificial intelligence has increased in the field of education. However, there is a lack of research on the perceptions of elementary school teachers using AI in education. Using descriptive statistics, multiple linear regression analysis, and semantic differential meaning scale, 69 elementary school teachers’ perceptions of using AI in education were analyzed. As a results, artificial intelligence technology was perceived as most suitable method for assisting activities in class and for problem-based learning. Factors which influence the use of AI in education were learning contents, learning materials, and AI tools. AI in education had the features of personalized learning, promoting students’ participation, and provoking students’ interest. Further, instructional strategies or models that enable optimized educational operation should be developed.

이 연구는 초등학생들이 인공지능 학습원리에 대해 직관적으로 쉽게 이해할 수 있도록 입력 데이터(온도, 습도 등)와 출력 데이터(채소, 과일 등) 모두 생활 속에서 쉽게 접할 수 있는 형태의 스마트팜을 이용한 융합교육 프로그램을 개발하기 위해 수행하였다. 이를 위해 초등학교의 2015 교육과정에 따른 실과교과의 원예⋅sw⋅로봇 단원에 대한 내용 분석과 인공지능교육 내용 체계에 관한 선행연구 분석을 통해 스마트팜 적용이 쉬우며 인공지능 학습원리를 쉽게 설명해 줄 수 있는 구성 요소 13개와 성취 기준 16개를 선정하여 4회기(8차시) 분량의 인공지능 교육 프로그램과 스마트팜 기능이 들어있는 비닐하우스 교구를 개발하였다. 이 연구에서 개발한 융합교육 프로그 램은 추후 초등학생을 대상으로 하는 인공지능교육에 대한 다양한 교수학습자료 개발 시 참고자료로 활용할 수 있다.

This study was conducted to develop a convergence education program using smart farms with both input data(temperature, humidity, etc.) and output data(vegetables, fruits, etc.) that are easily accessible in everyday life so that elementary school students can intuitively and easily understand the principles of artificial intelligence(AI) learning. In order to develop this program, we conducted a prior study analysis of a horticulture, software, robot units in the 2015 Practical Arts curriculum and artificial intelligence education. Based on this, 13 components and 16 achievement criteria were selected, and AI programs of 4 sessions(a total of 8 hours). This program can be used as a reference when developing various teaching materials for artificial intelligence education in the future.

본 연구는 초․중․고 교육분야 인공지능과 관련된 해외 연구동향을 분석하기 위해 SCOPUS 데이터베이스를 대상으로 관련 문헌을 수집하였다. 수집된 문헌의 발행 기간은 1974년부터 2021년 3월까지이며, 학술지 논문이 154건, 컨퍼런스 논문은 571건으로 나타났다. 이들 논문에 포함된 저자 키워드 및 인덱스 키워드 4,521개의 단어들의 동시출현(co-occurrences) 분석기법을 바탕으로 연구 동향을 분석하였다. 분석결과 machine learning을 주축으로 big data, data mining, data science, deep learning이 최신 연구 동향으로 나타났고, 초․중․고등교육 간에는 차이가 있는 것으로 나타났다. 초등은 로봇 관련 연구가 많이 있었으며, 중등은 게임과 데이터 관련 연구가 많이 있었고, 고등은 다양하고 심도 있는 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. 마지막으로 결과분석에서 우리나라 교육부에서 2020년 9월 발표된 ‘인공지능 기초’ 교육과정과 미국 AK4K12의 ‘5 Big Ideas’와 초․중․고 공통 상위 50단어와 매핑하여 우리나라 초․중․고 인공지능 교육에 시사점을 제시하였다.

This study aimed to analyze AI research trends related to elementary, middle, and high school education. To this end, the related literature was collected from the SCOPUS database and the publication period of the collected literature was from 1974 to March 2021, with 154 journal papers and 571 conference papers. Research trends were analyzed based on the co-occurrences analysis technique of 4,521 words of author keyword and index keyword included in these papers. As a result of the analysis, big data, data mining, data science and deep learning were found as the latest research trends with machine learning and there was a difference between elementary, middle and high school education. It can be seen that elementary school had a lot of robot-related research, middle school had a lot of game and data-related research, and high school had various and in-depth research. In discussion, we mapped the top 50 words common to elementary, middle, and high schools with the ‘Artificial Intelligence Basics’ curriculum of Korean Government and ‘5 Big Ideas’ of the United States Government so that AI research can be viewed at a glance.

인공지능 교육에 대한 요구가 높아지고 있는 가운데, 초등학교에서의 인공지능교육의 필요성과 중요성이 커지고 있다. 현재 초등 학교 인공지능 교육은 주로 방과 후 활동이나 창의 체험 프로그램을 통해 이루어지고 있으며, 이를 주로 전문강사들이 담당하고 있 다. 이 연구는 이러한 전문강사들이 인공지능 수업을 진행하기 위해 갖추어야 할 교수역량에 대한 교육적 요구를 분석하고자 하였 다. 이를 위해 인공지능 교육에 참여한 184명의 초등학교 전문강사로부터 설문조사를 통해 자료를 수집하였으며, 자료 분석 결과 인공지능 교수역량에 대한 중요도와 보유도 간의 차이를 확인하였다. 연구 결과, 전문강사들은 인공지능 교육의 실습 지식에 중점 을 두고 있지만, 내용 지식 습득과 수업 실행 관련 역량 강화를 위한 필요성을 인식하고 있음을 알 수 있었다. 이 연구는 초등학교 인공지능 교육의 균형 있는 발전을 위해 전문강사들에게 체계적이고 지속적인 교육 프로그램과 지원 체계가 필요하다는 것을 시사 한다. 이를 통해 전문강사들이 초등학교에서 교사들을 지원하여 효과적으로 인공지능 교육을 수행하고, 초등학생들에게 보다 유익 한 학습 경험을 제공할 수 있을 것이다.

As the demand for artificial intelligence education increases, the need and importance of AI education in elementary schools are also growing. Currently, AI education in elementary schools is primarily conducted through after-school activities and creative experience programs, which are managed by specialist instructors. This study aims to analyze the educational needs of these specialist instructors regarding the teaching competencies required to conduct AI lessons. A survey was conducted with 184 elementary school specialist instructors participating in AI education, and the analysis revealed differences between the perceived importance and the actual possession of AI teaching competencies. The results indicate that while these instructors focus on practical knowledge related to AI education, they also recognize the need to enhance their content knowledge and teaching execution skills. This study suggests that systematic and continuous educational programs and support systems are necessary for the balanced development of AI education in elementary schools. By doing so, specialist instructors can effectively support teachers in delivering AI education and provide elementary students with more beneficial learning experiences.

본 연구는 초등 예비교사의 과학 수업 설계 경험을 중심으로 생성형 AI에 대한 역할 인식과 활용 양상이 어떻게 변화하는지를 탐색하였다. 이를 위해 비수도권 소재 A 교육대학교 초등 예비교사 33명을 대상으로 사전 설문조사, 생성형 AI를 활용한 수업 설계 및 수 정 활동, 상호작용 기록, 사후 설문조사 및 성찰 서술 자료를 수집, 분석하였다. 생성형 AI의 교육적 역할 인 식은 AI 주도형·AI 지원형·AI 도구형 및 복합형으로 범주화하여 분석하였다. 연구 결과, 사전에는 AI 도구 형 인식이 가장 높은 비중을 차지하였으나, 사후에는 도구형 비율이 감소하고 지원형·주도형이 소폭 증가하 였으며 복합형 인식이 새롭게 나타났다. 또한 인식 변 화가 있었다고 응답한 참여자들 사이에서는 도구형에 서 지원형·주도형 또는 복합형으로 확장되는 변화가 상대적으로 두드러졌고, 이러한 변화는 수업 설계 과 정에서 생성형 AI의 응답을 그대로 수용하기보다 선 택·수정·재구성하는 활용 전략의 차이와 연결되어 나 타났다. 본 연구는 생성형 AI 활용을 단일 시점의 태 도나 산출물로 평가하기보다, 실제 교수 설계 과정에 서 예비교사의 역할 인식과 활용 방식이 상호작용하며 재구성되는 양상을 과정 중심으로 제시하였다는 점에 서 의의가 있다. 이를 바탕으로 교사 교육에서는 실제 교수 과업 기반의 활용 경험을 구조화하고, 비판적 질 문 생성과 응답 검증을 포함하는 스캐폴딩을 설계할 필요가 있다.

This study explored changes in role perceptions and usage patterns of generative AI, focusing on elementary pre-service teachers’ experiences of science lesson design. Participants were 33 elementary pre-service teachers from a non-metropolitan teacher education university. Data were collected through a pre-survey, science lesson design and revision activities using generative AI, interaction logs, a post-survey, and reflective written responses. Role perceptions were categorized into AI-led, AI-supportive, AI-tool, and hybrid types for analysis. The results indicated that, prior to the experience, the AI-tool perception predominated; however, the proportion of this perception decreased post-experience, while supportive and led perceptions increased slightly, and a hybrid perception newly emerged. Among participants reporting perception changes, shifts from a tool-based view toward supportive, led, or hybrid perceptions were prominent. These changes were associated with utilization strategies—such as selecting, modifying, and reconstructing AI-generated responses rather than accepting them without modification. This study contributes by providing a process-oriented account of how role perceptions and utilization interact within actual instructional design, rather than evaluating AI use at a single point in time. Based on these findings, teacher education programs should structure practice-based experiences around authentic tasks and design scaffolding that includes critical prompt generation and response verification.

2022 개정 실과 교육과정에 신설되는 [디지털 사회와 인공지능]에서는 데이터에 대한 디지털 소양을 갖출 것을 기술한다. 교육과정에서는 5~6학년 군의 실과 과목에서 데이터에 관한 교육을 시작하지만, 데이터과학 교 육은 범교과적으로 적용할 수 있다. 본 연구는 5학년 교육과정을 바탕으로 인공지능을 활용한 데이터과학 수업 프로그램을 구성하였다. 각 교과목과 융합한 이 프로그램은 다양하고 실질적인 데이터 활용 경험을 제공한다. 학생들은 각 교과의 학습 상황에서 데이터과학의 문제를 확인하고, 인공지능을 활용하여 문제를 해결해봄으로 실제적인 데이터 적용 능력과 창의적인 문제 해결력을 키울 수 있다. 이 연구와 더불어 데이터과학 교육에 관한 연구 확대와 학생들에게 지속적인 교육 기회 제공이 이루어진다면 미래 사회에 필요한 데이터과학 역량을 갖춘 인재를 더욱 많이 양성할 수 있을 것으로 기대된다.

[Digital Society and Artificial Intelligence], which will be newly introduced in the 2022 revised practical curriculum, describes having digital literacy for data. Although the curriculum begins with data-related education in grades 5 and 6, data science education can be applied cross-curricularly. This study structured a data science class program using artificial intelligence based on the 5th grade curriculum. Converged with each subject, this program provides a variety of practical data utilization experiences. Students can develop practical data application skills and creative problem-solving skills by identifying data science problems in the learning situations of each subject and solving problems using artificial intelligence. If this research, along with expanding research on data science education and providing sustainable educational opportunities for students, is included, it is expected that we will be able to better accommodate talent with the data skills needed for future society.